MANAJEMEN RESIKO KERUSAKAN DI UNIT PENGEMASAN PT. SEMEN INDONESIA, Tbk, PABRIK TUBAN

Transkripsi

1 MANAJEMEN RESIKO KERUSAKAN DI UNIT PENGEMASAN PT. SEMEN INDONESIA, Tbk, PABRIK TUBAN Ari Basuki Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO. BOX 2 Kamal, Bangkalan aribasuki.utm@gmail.com ABSTRAK Kelancaran suatu proses produksi sangat dipengaruhi oleh kinerja suatu mesin. Agar proses produksi berjalan lancar maka perlu diterapkan aktivitas manajemen resiko terhadap berbagai kegagalan proses yang mungkin terjadi pada fasilitas produksi. Penelitian ini dilakukan di PT. Semen Indonesia, Tbk. Tuban khususnya pada unit mesin packer. Pada tahun 2014, setiap bulannya, pada unit mesin pengemas tersebut terjadi kerusakan yang berbagai macam bentuknya. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentukan prioritas kerusakan yang memberikan resiko terbesar terhadap terhentinya proses pengemasan. Metode yang digunakan adalah Fuzzy FMEA-AHP. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa jenis kerusakan sambungan belt conveyor memberikan potensi yang terbesar terhadap resiko terhentinya proses pengemasan semen. Kata kunci: Manajemen Resiko, Kegagalan Proses, Fuzzy FMEA-AHP. PENDAHULUAN Kelancaran suatu proses produksi sangat dipengaruhi oleh kinerja suatu mesin. Agar proses produksi berjalan lancar maka diperlukan sebuah proses manajemen resiko yang baik dalam menyeleseikan suatu permasalahan kerusakan peralatan produksi/mesin. Apabila dalam sebuah industri terdapat beberapa macam kerusakan, maka pihak perusahaan harus mampu membuat perencanaan perbaikan yang baik. Menurut Heinz- Peter Berg (2010), salah satu tahapan dalam manajemen resiko adalah melakukan penilaian dan analisa resiko, termasuk didalamnya yaitu menentukan prioritas resiko. Dengan adanya keterbatasan resources, maka perusahaan dituntut untuk bisa membuat keputusan, berbagai resiko atau kerusakan yang harus diprioritaskan untuk diperbaiki. Metode yang bisa digunakan untuk menilai dan menentukan resiko kritis diantara yaitu HAZOP, fault tress, event tree logic diagrams, dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) (Heinz- Peter Berg, 2010). FMEA merupakan suatu alat yang banyak digunakan untuk menilai resiko dan peningkatan kualitas dalam industri manufaktur. Alat ini mengkombinasikan pengetahuan dan pengalaman manusia untuk: (1) mengidentifikasi jenis kerusakan potensial sebuah produk atau proses, (2) mengevaluasi kerusakan produk atau proses dan efek yang dihasilkan, (3) membantu pekerja dalam hal menentukan tindakan korektif atau preventif, (5) mengeliminasi atau mengurangi peluang terjadinya kerusakan. Dalam FMEA konvensional, terdapat tiga parameter (severity (S), occurance (O), dan detection (D)) yang digunakan untuk menggambarkan moda setiap kerusakan dengan menggunakan skala FMEA konvensional telah banyak digunakan dikarenakan A-28-1

2 kejelasan dan kemudahaan penggunaannya. Akan tetapi, menurut Huei dan Mei-Huan (2010), dalam implementasinya di dunia industri, seringkali tim FMEA mengalami kesulitan dalam menerapkannya. Kesulitan yang dihadapi antara lain: 1. Penilaian dalam FMEA seringkali bersifat subyektif dan sangat kualitatif. Hal ini menyebabkan sulitnya FMEA untuk menilai keandalan dan keselamatan proses atau produk secara tepat. 2. Tiga paramater yang digunakan (S, O, D) diasumsikan memiliki tingkat kepentingan yang sama. Ini mengabaikan tingkat kepentingan antara S, O, D yang bisa berbeda dalam penerapannya. 3. Nilai RPN diperoleh dengan mengalikan skor nilai S, O, dan D. Meskipun demikian, untuk nilai RPN yang sama, bisa jadi akan merepresentasikan tingkat resiko yang berbeda. Contoh, untuk nilai S, O, dan D masing-masing 6, 2, 1 dan 2, 3, 2 akan menghasilkan nilai RPN yang sama, yaitu 12, dan ini akan menghasilkan ranking prioritas yang sama. Padahal, pada kenyataannya interpretasi resikonya adalah berbeda. 4. Dalam menilai FMEA, kemampuan tim FMEA sangat beragam, dan ini merupakan faktor yang sangat penting untuk dipertimbangkan. Sulit untuk mendapatkan satu kesamaan penilaian dalam satu tim. Maka dari itu, diperlukan sebuah sistem penilaian yang didasarkan pada pengetahuan (knowledge-based assessment system). PT Semen Indonesia (Persero), Tbk. pabrik Tuban merupakan pabrik semen terbesar di Indonesia. Untuk mencapai target produksi, proses produksi dilakukan selama 24 jam. Pada proses produksi semen, salah satu mesin yang digunakan yaitu mesin packer. Mesin packer merupakan mesin yang digunakan pada tahap akhir proses produksi semen yaitu tahap pengantongan. Jika terjadi kerusakan pada mesin ini maka akan menganggu proses produksi secara fatal karena proses packing tidak dapat dilakukan. Berdasarkan data yang diperoleh dari pihak perusahaan, diketahui bahwa pada tahun 2014, setiap bulannya terjadi kegagalan produksi yang disebabkan karena gangguan mechanic pada bagian packer. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menilai potensi kerusakan yang terjadi pada unit packaging PT. Semen Indonesia, Tbk Pabrik Tuban, dan menentukan prioritas perbaikannya agar bisa dicapai peningkatan hasil produksi dalam setiap periode. METODE Manajemen resiko kerusakan di unit mesin packer, dimulai dengan mengidentifikasi berbagai jenis kerusakan yang terjadi. Kemudian dilanjutkan dengan melakukan penilaian resiko kerusakan dan menentukan prioritas perbaikannya. Berdasarkan uraian pada bagian sebelumnya, maka pada penelitian ini akan digunakan metode Fuzzy FMEA-AHP. Pada FMEA konvensional, penilaian resiko suatu kegalalan atau kerusakan diperoleh dengan mengalikan skor Severity (S), Occurance (O), dan Detection (D), yang hasilnya berupa nilai Risk Prioriy Number (RPN). RPN = S x O x D. (1) Dimana skor nilai S, O, dan D masing-masing menggunakan skala penilaian 1-10 pada FMEA konvensional. A-28-2

3 Pada metode Fuzzy FMEA-AHP, penilaian RPN tidak dilakukan seperti pada FMEA konvensional, melainkan menggunakan bilangan fuzzy untuk nilai S, O, dan D yang kemudian akan dikalikan dengan bobot kepentingan dari setiap faktor S, O, dan D tersebut. Menurut Mohamed Abdelgawad dan Aminah Robinson Fayek (2010), dalam fuzzy FMEA, proses fuzzyfikasi-nya adalah proses ketika S, O, dan D dikonversi ke dalam bilangan fuzzy. Tahapan proses fuzzy FMEA: 1. Fuzzifikasi Mendefinisikan fungsi keanggotaan input fuzzy set yang ditentukan oleh expert untuk ketiga parameter S, O, dan D sebagai input fuzzy 2. Evaluasi rule Dengan menggunkan aturan (rule) IF-THEN yang diperoleh dari expert dan pekerja yang digabungkan menjadi satu menjadi aturan fuzzy, aturan IF-THEN ini dapat digabungkan menjadi sebuah pemetaan dari input fuzzy ke kesimpulan fuzzy. 3. De-fuzzy-fikasi Kesimpulan fuzzy dapat diubah menjadi sebuah nilai rill yang merepresentasikan resiko. Proses defuzzifikasi menggunakan metode Center of Gravity karena metode in iadalah yang paling populer dibandingkan dengan metode yang lainnya (Kumru dan Yildiz, 2013)... (2) COG adalah Center of Gravity (COG) yang mencari sebuah titik dimana satu garis vertikal akan membagi kesatuan nilai agregat menjadi dua bagian yang sama besar. Sedangkan, untuk perhitungan bobot tiap faktor FMEA, digunakan fuzzy AHP. Sehingga, besarnya nilai RPN yaitu: RPN = (WS x S) + (WO x O) + (WD x D).. (3) Dimana : - W S, WO, dan WD adalah bobot relatif dari faktor S, O, dan D - S, O, dan D masing-masing menyatakan skor nilai S, O, dan D dengan menggunakan skala 1-10 seperti halnya pada FMEA konsvensional, tetapi yang ditransformasikan kedalam bilangan fuzzy. Nilai RPN tersebut menyatakan nilai prioritas resiko, semakin besar nilai RPN, maka semakin besar resiko yang dihasilkan dari kerusakan (failure) yang terjadi, begitu juga sebaliknya. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan hasil pengamatan pada unit mesin packer di PT. Semen Indonesai, Tbk., pabrik Tuban, dapat diidentifikasi 15 macam kerusakan (tabel 1) yang sering terjadi setiap bulan pada tahun Tabel 1. Macam kerusakan pada unit mesin packer Jenis Kerusakan (Failure) Keterangan A-28-3

4 Belt bw rusak As coupling putus Head drum rusak Sambungan belt conveyor Flow control seret Baut kopling putus Rantai trolley putus Sambungan belt V-Clear Base plate reducer to retak Sambungan belt datar km rusak Rantai driver lepas Baut screw putus Rantai drive kendor Roda trolley lepas Support chain retak parah F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 F14 F15 Setelah dilakukan penilaian skor S, O, D pada FMEA konvensional yang kemudian dihitung nilai RPN-nya dengan menggunakan persamaan (1), hasilnya ditunjukkan pada tabel 2 berikut. Tabel 2. Penilaian dan Perhitungan RPN pada FMEA konvensional Kerusakan Skala Penilaian (1-10) S O D RPN F F F F F F F F F F F F F F F Perhitungan FMEA konvensional tersebut menghasilkan nilai RPN yang bervariasi, dengan nilai terkecil sebesar 48 dan nilai terbesarnya adalah 210. Terdapat beberapa jenis kerusakan yang memiliki nilai RPN sama, tetapi nilai S, O, dan D nya berbeda. Pada kenyataannya, untuk nilai RPN yang sama tersebut, menghasilkan prioritas resiko yang berbeda. Misalnya, kerusakan F10, F11, F14, F15 memiliki nilai RPN yang sama sebesar 192. Secara matematis, tingkat resiko terhadap kegagalan proses pangemasan adalah sama. Padahal, apabila disesuaikan dengan kondisi nyata, kerusakan F10 akan menghasilkan efek kegagalan produksi yang lebih besar dari pada kerusakan F14. Sebelum dilakukan perhitungan Fuzzy FMEA-AHP, terlebih dulu dilakukan penilaian perbandingan tingkat kepentingan tiap faktor FMEA yakni S, O, dan D untuk dicari bobot relatifnya. Hasilnya ditampilkan pada tabel 3. Tabel 3. Penilaian perbandingan tingkat kepentingan S, O, D dalam bentuk bilangan fuzzy A-28-4

5 Faktor S O D Bobot relatif S (1,1,1) (4,5,6) (4,5,6) (0,674; 0,701; 0,715) O (1/6,1/5,1/4) (1,1,1) (2,3,4) (0,169; 0,202; 0,238) D (1/6,1/5,1/4) (1/4,1/3,1/2) (1,1,1) (0,084; 0,097; 0,119) Tabel 4. Hasil perhitungan prioritas resiko kerusakan dengan Fuzzy FMEA-AHP Kerusakan Fuzzy FMEA Fuzzy FMEA-AHP S O D RPN S O D RPN (Defuzzy) F ,128 5,394 6,790 5, F ,888 6,208 7,624 6,240 7 F ,803 6,103 7,505 6,137 9 F ,815 7,208 8,696 7,240 1 F ,540 4,894 6,431 4, F ,045 5,396 6,908 5, F ,730 7,103 8,577 7,137 2 F ,225 6,604 8,110 6,646 5 F ,055 6,397 7,862 6,438 6 F ,645 6,998 8,458 7,034 3 F ,644 6,990 8,458 7,031 4 F ,720 6,105 7,623 6,149 8 F ,105 3,283 4,645 3, F ,465 5,790 7,266 5, F ,645 6,998 8,458 7,034 3 Dengan menggunakan Fuzzy FMEA-AHP, diketahui bahwa terdapat perbedaan prioritas penyeleseian kerusakan yang terjadi di mesin packer antara yang menggunakan metode FMEA konvensional dengan yang menggunakan metode Fuzzy FMEA-AHP. Hal ini disebabkan pada saat menilai resiko S, O, D, sebenarnya penilaian yang diberikan oleh expert (kepala bagian unit mesin packer) terdapat penilaian yang samar (vague) dan kurang tepat (imprecise) sesuai dengan skalanya ketika menilai pengaruh (efek) setiap jenis kerusakan (Kumru dan Yildiz, 2012). Misal, ketika expert menilai severity dari kerusakan F1 sebesar 6, maka sebenarnya ekspresi penilaian tersebut berada antara 5 dan 7. Sehingga dengan metode Fuzzy FMEA, nilai severty-nya menjadi (5, 6, 7) untuk kerusakan F1 tersebut. Faktor severity, occurance, dan detection yang digunakan pada penilaian FMEA, pada dasarnya setiap faktor tersebut memiliki pengaruh yang berbeda dalam hal penentuan prioritas resiko. Sehingga, akan lebih tepat perhitungan pengaruh resiko kerusakannya apabila setiap faktor-faktor tersebut dinilai bobot kepentingannya masing-masing sebelum dikalikan dengan nilai setiap faktor S, O, dan D. Berdasarkan tabel 4, diketahui bahwa kerusakan yang menempati peringkat pertama yang menyebabkan resiko kegagalan proses pengemasan adalah F4, disusul dengan dengan jenis kerusakan F7 yang menenpati peringkat ke 2. Sedangkan, jenis kerusakan F13 tidak terlalu beresiko terhadap kegagalan proses pengemasan semen, karena menempati urutan yang terakhir jika dibandingkan dengan jenis kerusakan yang lainnya. Berdasarkan informasi dari berbagai pihak di area mesin packer, maka jenis kerusakan F4 dan F7 memberikan peluang terbesar terhadap kegagalan proses pengemasan. Rangking KESIMPULAN DAN SARAN A-28-5

6 Penggunaan metode FMEA konvensional dalam proses manajemen resiko, akan menghasilkan keputusan yang berbeda jika dibandingkan dengan menggunakan metode Fuzzy FMEA-AHP. Dengan menggunakan FMEA konvensional, jenis kerusakan yang menyebabkan resiko terbesar terhadap terhentinya proses pengemasan semen yaitu jenis kerusakan F6, F8, dan F12. Sedangkan, apabila menggunakan metoda Fuzzy FMEA-AHP, jenis kerusakan F4 berperan sebagai kerusakan yang memberikan potensi resiko kegagalan proses terbesar. Apabila dibandingkan dengan kondisi aktual di unit mesin packer PT. Semen Indonesia, Tbk., pabrik Tuban, maka metode Fuzzy FMEA-AHP lebih sesuai untuk diterapkan dalam hal assessment manajemen resiko. Disarankan bagi penelitian berikutnya untuk mengkaji penggunaan FMEA yang diintegrasikan dengan metode Multi Criteria Decision Making yang lainnya. DAFTAR PUSTAKA Berg, Heinz Peter. (2010). Risk Management: Procedures, Methods and Experiences. International Journal Risk Management. Vol. 1. Ruey Huei Yeh and Mei-Huan Hsieh, (2007). Fuzzy Assessment Of Fmea For A Sewage Plant, Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, Vol. 24, No. 6, pp Mesut Kumru and Pinar Yildiz Kumru, (2013) Fuzzy FMEA Application To Improve Purchasing Process In A Public Hospital, Journal of Applied Soft Computing 13: Mohamed Abdelgawad and Aminah Robinson Fayek, (2010). Risk Management in the Construction Industry Using Combined Fuzzy FMEA and Fuzzy AHP, Journal Of Construction Engineering And Management, 136: A-28-6