ANALISIS KEANDALAN SEBAGAI DASAR OPTIMASI INTERVAL PEMELIHARAAN PADA QUAY CONTAINER CRANE MERK KONE CRANE STUDI KASUS DI PT.

Transkripsi

1 ANALISIS KEANDALAN SEBAGAI DASAR OPTIMASI INTERVAL PEMELIHARAAN PADA QUAY CONTAINER CRANE MERK KONE CRANE STUDI KASUS DI PT. PORTEK INDONESIA Hayyi Syaiful Bahri, Bobby Oedy P. S Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya ABSTRAK PT. Portek Indonesia sebagai perusahaan yang bergerak di bidang perawatan dan perbaikan alat-alat berat di pelabuhan sangat perhatian terhadap kualitas dari hasil perawatan. PT. TPS sebagai pelanggan utama merupakan penyedia jasa bongkar muat container yang sangat tergantung pada keandalan alat-alat untk kegiatan bongkar muatnya, sehingga kualitas dari hasil perawatan menjadi prioritas utamanya. Oleh karena itu PT. Portek Indonesia berupaya untuk selalu meningkatkan pelayanan agar keandalan dari alat tersebut dapat terus dipertahankan. Untuk itu perlu adanya suatu upaya untuk dapat meningkatkan proses perawatan alat yang optimal. Penelitian ini bertujuan menentukan interval pemeliharaan sub sistem peralatan crane yang optimal. Metode yang digunakan adalah melakukan analisis data kerusakan container crane berdasarkan sub-sub sistem yang merupakan fungsi utama dari crane tersebut sebagai langkah awal dalam menentukan dan menguji distribusi data. Penelitian ini juga menentukan fungsi keandalan, serta menentukan laju kegagalan, dan menentukan MTBF dengan menggunakan aplikasi Weibull. Selanjutnya menentukan indeks kelayakan peralatan dengan menggunakan aplikasi AHP ( Analytical Hierarchy Process). Keseluruhan metode tersebut digunakan untuk mendukung penentuan interval pemeliharaan sub sistem peralatan crane yang menggunakan aplikasi Quantitative System dengan metode non linier programming. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi waktu antar kegagalan dari sub sistem Main Hoist, Trolley, Spreader, Engine & Generador Set dan PLC & Electric Drive Control semuanya mengikuti distribusi. Optimisi interval pemeliharaan dilakukan untuk meningkatkan keandalan sistem dan sub sistem dengan mengikuti interval waktu pemeliharaan yang terpendek. Kata kunci : Keandalan, Laju Kegagalan, Mean Time Between Failure, Indeks Kelayakan Peralatan, Optimasi Interval Pemeliharaan Sistem Crane, Analytical Hierarchy Process, Non Linier Progamming. ABSTRACT PT. Portek Indonesia, a port heavy equipment maintenance company, take maintenance quality as its highest concern. As one of PT. Portek Indonesia potential customer, PT. Terminal Petikemas Surabaya, a provider of loading and unloading container service, depend most on their loading and unloading reliability. Such particular reason, has triggered PT. Portek Indonesia to continuously improve its service in order to maintain maximum reliability. This research tries to find out the optimal maintenance interval of crane system. In conducting this research, the researcher analyzes container crane breakdown data based on sub systems, the main function of crane,as the first step in determining and testing the data distribution. This researcher also tries to establish crane reliability function, failure rate as well as mean time between failures (MTBF) by applying

2 Weibull application. Moreover, this research is intended to determine equipment feasibility index by applying Analytical Hierarchy Process (AHP) application. All methods mentioned above are used to support determination of interval maintenance of crane system using Quantitative System software with non linier programming method. The research show that time between failure distribution among failure for sub system Main Hoist, Trolley, Spreader, Engine & Generator Set, and PLC & Electrical Drive Control, are applying Weibull Distribution. Maintenance interval optimizing is done to increase system and sub system of crane reliability by applying the shortest time maintenance interval. Keywords: Relaibility, Failure Rate, Mean Time Between Failure, Equipment Feasibility Index, Optimizing Maintenance Interval of System Crane, Analytical Hierarchy Process, Non Linier Programming. PENDAHULUAN Latar Belakang Aspek perawatan suatu peralatan tidak dipisahkan dari aspek perencanaan dan kegiatan operasionalnya, sehingga peralatan dapat beroperasi dengan baik dan lancar. Meskipun suatu peralatan didesain dengan baik, namun bila tidak diimbangi perawatan peralatan dengan baik, maka daya tahan mesin/peralatan tersebut tidak akan lama. Hal ini tentu saja akan menghambat dan mengurangi produktivitas peralatan tersebut. Demikian pula halnya dengan PT. Portek Indonesia yang bergerak dibidang perawatan peralatan pelabuhan senantiasa melakukan perubahan dan peningkatan pelayanan perawatan. Oleh karena itu PT. Portek Indonesia berupaya untuk selalu meningkatkan pelayanan agar keandalan dari peralatan pelabuhan tersebut dapat terus dipertahankan. Pada saat ini PT. Portek Indonesia melakukan perawatan peralatan pelabuhan khususnya quay container crane. Beberapa sub sistem utama dari crane tersebut seringkali mengalami kerusakan yang akibatnya mengganggu kegiatan operasional crane. Sub sistem utama tersebut antara lain adalah Main Hoist, Trolley, Spreader, Engine dan PLC & Electrical Drive Control. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk mengalokasikan keandalan sistem crane dengan melihat pada sub-sub sistem utama, dengan tujuan menentukan interval pemeliharaan sub sistem peralatan crane yang optimal. Sehingga nilai biaya yang dibutuhkan optimal pula. Perumusan Masalah Berdasarkan permasalahan masalah yang telah dikemukakan sebelumnya, maka masalah yang akan ditinjau dan dicari adalah bagaimana menentukan interval pemeliharaan sistem peralatan crane yang optimal. Tujuan dan Manfaat Berdasarkan permasalahan yang telah disebutkan diatas, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan interval pemeliharaan sistem peralatan crane yang optimal. Manfaat yang diperoleh dari hasil penelitian ini adalah: 1) Dapat memberikan masukan bagi Bagian Operasional perusahaan dalam melakukan pemeliharaan sistem paralatan pada container crane. A-23-2

3 2) Bagi peneliti/akademik dapat mengaplikasikan teori manajemen parawatan dengan pendekatan analisis keandalan untuk menentukan interval pemeliharaan yang optimal pada sistem peralatan container crane. METODA Pengolahan dan Analisa Data dilakukan dengan bantuan software Weibull 4.0, Expert Choice 9.0, dan Quantitative System 3.0 dengan langkah-langkah sebagai berikut: Data downtime dari masing-masing sub sistem dikonversi menjadi data waktu antar kegagalan. Pemilihan parameter dan distribusi yang paling sesuai dilakukan dengan software Weibull 4.0 berdasarkan metode Rank Regression. Berdasarkan parameter yang diperoleh, maka didapatkan fungsi keandalan untuk masing-masing sub sistem/komponen. Dengan demikian keandalan masing-masing sub sistem dan sistem secara keseluruhan untuk suatu periode waktu tertentu dapat dihitung. Penentuan nilai indeks kelayakan peralatan dilakukan dengan metode AHP dan software Expert Choice 9.0. Teknik optimasi dengan program non linier dilakukan untuk menentukan alokasi keandalan sistem terhadap masin-masing sub sistem, dengan menggunakan software Quantitative System 3.0. Berdasarkan hasil optimasi, maka ditentukan strategi perawatan masing-masing sub sistem untuk mencapai tingkat keandalan sistem yang ditargetkan. Fungsi Keandalan Keandalan suatu alat adalah probabiltas untuk tidak rusak (survival) selama periode t tertentu atau lebih. Fungsi keandalan terhadap waktu dapat diformulasikan sebagai berikut (Lewis, 1987): t R ( t) 1 F( t) f ( t) dt (1) Dimana: f(t) = fungsi padat peluang R(t) = keandalan (Reliability) F(t) = probabilitas keandalan Laju Kegagalan Laju kegagalan adalah banyaknya kerusakan per satuan waktu. Secara sederhana laju kegagalan dapat dinyatakan sebagai perbandingan banyaknya kegagalan selama selang waktu tertentu dengan total waktu operasi sistem atau sub sistem, dan dapat dinyatakan sebagai berikut (Lewis, 1987): f (2) T Dimana: f = banyaknya kegagalan selama jangka waktu operasi T = total waktu operasi sistem, sub sistem atau komponen A-23-3

4 Mean Time Between Failure MTBF adalah waktu rata-rata antar kegagalan atau rata-rata waktu beroperasinya sistem, sub sistem atau komponen tanpa mengalami kegagalan. MTBF diperoleh dari pembagian waktu operasi dengan jumlah kegagalan dalam periode tertentu, dinyatakan sebagai (Lewis, 1987): MTBF 0 tf ( t) dt t R( t) dt (3) Pemodelan Keandalan Sistem Seri R 3 ( s) R1 xr2 xr xr n atau R s R i Dimana: RS = keandalan sistem seri n 1 (4) Analytical Hierarchy Process (AHP) Proses Hirarki Analitik (Analytical Hierarchy Process atau AHP) adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya adalah persepsi manusia, dengan hirarki suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur dan dipecahkan ke dalam kelompokkelompoknya yang diatur menjadi suatu hirarki. Analisa hirarki ini pertama kali dikembangkan oleh seorang ahli matematika bernama Thomas L. Saaty, dan memiliki 3 prinsip analisa, yaitu prinsip hirarki, prinsip menetapkan prioritas dan prinsip konsistensi logis. Formulasi Program Non Linier Untuk mencapai target keandalan suatu alat atau sistem ataupun sub sistem yang telah ditetapkan, maka dilakukan perbandingan antara hasil perhitungan keandalan aktual dengan hasil perhitungan pencapaian target keandalan apakah sudah mencapai yang diinginkan, jika belum mencapai maka akan terus dilakukan peningkatan keandalan sistem tersebut. Suatu sistem yang terdiri dari masing-masing komponen atau sub sistem, keandalannya ditentukan oleh keandalan dari masing-masing komponen atau sub sistem penyusun sistem tersebut (Mettas, 2000). Metoda yang digunakan untuk mengalokasikan keandalan pada komponen penyusun suatu sistem antara lain formulasi program non linier dan formulasi fungsi biaya. Permasalahan alokasi keandalan yang telah dijelaskan sebelumnya, dapat dicari solusinya dengan menggunakan metoda optimasi program non linier. Formulasi dari program non linier untuk pencapaian alokasi keandalan dapat dituliskan sebagai (Mettas,2000): P : min C n i1 RS RG c i ( R i ) (5) Ri,min Ri Ri,max, i = 1,2,,n dimana: C = Total Biaya Sistem, ci (Ri) = Biaya subsistem i, Ri = Keandalan subsistem i, n = Jumlah komponen atau susbsistem yang dipertimbangkan dalam optimasi, A-23-4

5 Ri,min = Keandalan minimum dari komponen atau subsistem i, Ri,max = Keandalan maksimum dari komponen atau susbsistem i, RS = Keandalan sistem RG = Keandalan sistem yang ingin dicapai. fi = feasibility (indeks yang menunjukkan kelayakan peningkatan keandalan komponen/sub sistem i). Dalam formula 5, tampak bahwa biaya komponen/sub sistem merupakan faktor yang menentukan nilai optimasi. Namun data mengenai biaya relatif sulit diperoleh, baik karena tidak adanya data historis maupun kesulitan untuk mengalokasi biaya pada biaya/sub sistem. Untuk mengatasi permasalahan tersebut digunakan suatu pendekatan dengan fungsi biaya sebagai berikut (Mettas, 2000): c ( R ; f i i i, R i,min, R i,max ) e ( Ri Ri,min) (1 fi ) ( Ri,maxRi ) HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Keandalan Data waktu antar kegagalan dari setiap sub sistem/sub sub sistem diolah dengan software Weibull 4.0, sehingga diperoleh parameter-parameter sebagai berikut: Tabel 1. Distribusi Data Kegagalan Sub Sistem Distribusi Parameter Main Hoist = 0,78; = -30,161; = 1120,46 Trolley = 0,56; = 159,77; = 1470,022 Spreader: Limit Switch Twistlock Telescopic Kabel (6) = 0,62; = 22,57; = 901,11 = 0,76; = -16,7; = 924,94 = 0,503; = 2219,96; = 14,86 = 1,197; = -17,08; = 2523,44 Engine & Generator Set = 0,073; = 0,131; = 271,31 PLC & Electrical Drive Control: PLC card (RM2 JA1 card) Ward Leonard Rectivar Card (Trigger card) = 1,312; = -80,412; = 5979,92 = 0,313, = 12,75; = 1089,09 = 0,415; = 1,72; = 715,45 Dengan menggunakan persamaan 2 dan 3 dapat dihitung laju kegagalan dan MTBF sebagai berikut: Tabel 2. MTBF dan Laju Kegagalan Sub Sistem MTBF (Jam) Laju Kegagalan Main Hoist 1224,64 Trolley 2111,19 Spreader: Limit Switch 1157,45 Twistlock 1030,62 Telescopic 3153,15 Kabel 23005,80 NAIK Engine & Generator Set 657,37 A-23-5

6 PLC & Electrical Drive Control: PLC card (RM2 JA1 card) Ward Leonard Rectivar Card (Trigger card) 5329, , ,07 NAIK Alokasi Keandalan Berdasarkan fungsi biaya pada persamaan 6, maka tampak bahwa biaya peningkatan keandalan suatu sub sistem dipengaruhi oleh indeks kelayakan peningkatan keandalan (fi). Untuk mendapatkan nilai indeks tersebut maka digunakan metode AHP, dengan hirarki sebagai berikut: Penentuan Indeks Kelayakan Sub Sistem Crane Frekuensi Kerusakan Ketersediaan Suku Cadang Kemampuan Pekerja Waktu Operasional Sub Sistem Main Hoist Sub Sistem Trolley Sub Sistem Spreader Sub Sistem Engine & Generator Set Sub Sistem PLC& Electrical Drive Control Gambar 1. Hirarki Penentuan Indeks Kelayakan Dari hasil perhitungan AHP yang diolah dengan software Expert Choice, maka didapat nilai indeks kelayakan masing-masing sub sistem yang ditunjukkan pada tabel 3 berikut. Main Hoist (f1) Trolley (f2) Tabel 3. Indeks Kelayakan Sub Sistem Spreader (f3) Engine & Generator Set (f4) PLC & Electrical Drive Control (f5) 0,13 0,07 0,23 0,22 0,36 Berdasarkan tabel 3, tampak bahwa sub sistem yang memiliki tingkat kelayakan paling tinggi untuk ditingkatkan keandalannya secara berurutan adalah: PLC & Electrical Drive Control, Spreader, Engine & Generator Set, Main Hoist dan Trolley. Dari hasil pemodelan keandalan sub sistem, maka didapat nilai keandalan sub sistem terhadap waktu operasional yang ditunjukkan pada tabel 4 berikut. Tabel 4. Keandalan Aktual Waktu Keandalan Sub Sistem (Jam) Main Hoist R1 Trolley R2 Spreader R3 Engine R4 PLC R5 A-23-6

7 Berdasarkan tabel 3 dan tabel 4, maka permasalahan alokasi keandalan dapat diformulasikan dalam bentuk model program non linier sebagai berikut: Fungsi Objektif: min. C 5 i 1 e R i R min (1 f ) R max R i Fungsi Batasan: R1.R2.R3.R4.R5 > RG Dari hasil perhitungan alokasi keandalan dengan menggunakan persamaan 6, didapat hasil alokasi keandalan yang ditunjukkan pada tabel 5. Tabel 5. Alokasi Keandalan Sub Sistem Keandalan Sistem RG Waktu (Jam) Keandalan R1 R2 R3 R4 R5 70% % % % Pada tabel 5 terlihat bahwa untuk waktu operasi yang sama, diantara ke 5 sub sistem terdapat perbedaan keandalan. Sub Sistem dengan tingkat keandalan yang rendah merupakan kelemahan yang dapat mengganggu pencapaian keandalan sistem crane. Sub Sistem yang keandalannya rendah dapat ditingkatkan dengan mengalokasikan interval antar pemeliharaan yang mencukupi atau optimal. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Keandalan dari komponen atau sub subsistem yang berada di dalam sub sistem crane sangatlah mempengaruhi keandalan crane. Hal ini akan mengganggu produksi dan operasi dari crane tersebut. Dikaitkan dengan alokasi keandalan pada sub sistem sub sistem crane, yaitu dengan melakukan interval pemeliharaan pada sub sistem crane. Diharapkan dengan dilakukan metode interval pemeliharaan dapat di pertahankan atau meningkatkan keandalan dari sub sistem crane yang akhirnya juga keandalan sistem crane. Dari data pada tabel 6 ditunjukkan interval pemeliharaan untuk setiap sub sistem. Nilai-nilai tersebut diperoleh berdasarkan fungsi keandalan masing-masing sub sistem. Khusus untuk komponen PLC atau card-card control metode pemeliharaan A-23-7

8 yang dapat dilakukan adalah dengan metode pemeliharaan penggantian suku cadang, hal ini dikarenakan karakteristik dari komponen tersebut. Tabel 6. Interval Pemeliharaan Sub Sistem Keandalan Sistem Interval Pemeliharaan (Jam) RG(t) t (Jam) M1 M2 M3 M4 M5 70% % % % Saran Beberapa saran yang bisa dijadikan masukan bagi perusahaan dan dunia pendidikan antara lain: Perlu adanya data-data yang lebih jelas dan rinci hingga ke komponen agar penelitian mengenai teori keandalan dapat diaplikasi dengan baik. Perlu adanya pemahaman bagi para teknisi di perusahaan dalam mengerti fungsi dari suatu sub sistem, sub sub-sistem, atau komponen agar analisis dapat dilakukan lebih dalam lagi. DAFTAR PUSTAKA Brojonegoro, Bambang P.S., 1992, AHP; Analytical Hierarchy Process, PAU-EK-UI, Departemen Pendidikan & Kebudayaan, Pusat Antar Universitas-Studi Ekonomi, Universitas Indonesia. Govil, A.K., 1983, Reliability Engineering, Tata McGraw-Hill Publishing Company United, New Delhi. Jardin, A.K.S., 1973, Maintenance Replacement and Reliability, Pitman Publishing, London. Lewis, E.E., 1987, Introduction to Reliability Engineering, John Wiley & Sons, New York, Chischester, Brisbane, Toronto, Singapore. Mettas, Adamantios, 2000, Reliability Allocation and Optimazation for Complex System, Reliasoft Corporations, Tucson. Saaty, Thomas L., 1988, Decision Making For Leaders; The Analytical Hierarchy Process for Decisions in a Complex World, RWS Publication, Pittsburgh. Verschoof, Ing.J, 1999, Crane; Design, Practice and Maintenance, Professional Engineering Publishing Limited London, UK. A-23-8