KAJIAN AVAILABILITAS PADA SISTEM KOMPONEN SERI

dokumen-dokumen yang mirip
KAJIAN RELIABILITAS DAN AVAILABILITAS PADA SISTEM KOMPONEN PARALEL

JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 3, Tahun 2013, Halaman Online di:

KAJIAN RELIABILITAS DAN AVAILABILITAS PADA SISTEM KOMPONEN PARALEL. Riana Ayu Andam P. 1, Sudarno 2, Suparti 3

KAJIAN AVAILABILITAS PADA SISTEM PARALEL

PENGAMBILAN SAMPEL BERDASARKAN PERINGKAT PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. menggunakan data stagnasi mesin yang dicatat oleh perusahaan. Penelitian

PEMODELAN DINAMIS PRODUKSI PADI DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE KOYCK DAN ALMON

Universitas Bina Nusantara

SKRIPSI. Disusun oleh : OKA AFRANDA

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

PENGGUNAAN ANALISIS KETAHANAN HIDUP UNTUK PENENTUAN PERIODE GARANSI DAN HARGA PRODUK PADA DATA WAKTU HIDUP LAMPU NEON

RANCANGAN D-OPTIMAL UNTUK REGRESI POLINOMIAL DERAJAT 3 DENGAN HETEROSKEDASTISITAS

ANALISIS JALUR TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) MAHASISWA STATISTIKA UNDIP

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI SURAT KETERANGAN PERUSAHAAN LEMBAR PENGAKUAN PERSEMBAHAN

BAB II LANDASAN TEORI Pengertian perawatan Jenis-Jenis Perawatan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM)...

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. diharapkan, membutuhkan informasi serta pemilihan metode yang tepat. Oleh

PERAMALAN JUMLAH TAMU HOTEL DI KABUPATEN DEMAK

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE)

BAB III METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH

PENILAIAN CARA MENGAJAR MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP. Cara Mengajar Dosen Jurusan Statistika UNDIP)

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN TIKET KERETA API STASIUN TAWANG SEMARANG

ANALISIS VARIAN DUA FAKTOR DALAM RANCANGAN PENGAMATAN BERULANG ( REPEATED MEASURES )

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI

PENENTUAN VALUE AT RISK

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK KOTA SEMARANG TAHUN 2011 MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

PERENCANAAN PERSEDIAAN KNIFE TC 63 mm BERDASARKAN ANALISIS RELIABILITAS (Studi Kasus di PT. FILTRONA INDONESIA)

ANALISIS ANTRIAN DALAM OPTIMALISASI SISTEM PELAYANAN KERETA API DI STASIUN PURWOSARI DAN SOLO BALAPAN

PENENTUAN KOMPOSISI WAKTU OPTIMAL PRODUKSI DENGAN METODE TAGUCHI

PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

SKRIPSI. Disusun oleh: Alin Citra Suardi

( : WETTY ANGGUN WERTI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

PREDIKSI INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

ANALISA PREVENTIVE MAINTENANCE UNTUK MENINGKATAKAN REABILITAS MESIN DI PT.SUCACO

PENENTUAN KOEFISIEN KORELASI KANONIK DAN INTERPRETASI FUNGSI KANONIK MULTIVARIAT

PEMODELAN LAJU KESEMBUHAN PASIEN RAWAT INAP TYPHUS ABDOMINALIS

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. merupakan mesin paling kritis dalam industri pengolahan minyak sawit. Pabrik

ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.

ANALISIS INTERVENSI FUNGSI STEP

SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY KRIGING DENGAN TEKNIK JACKKNIFE. Oleh : DEWI SETYA KUSUMAWARDANI

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

PERHITUNGAN DAN ANALISIS PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN HARGA KONSTAN

3 BAB III LANDASAN TEORI

SKRIPSI. Disusun Oleh : RAHMA NURFIANI PRADITA

PERBANDINGAN MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DI JAWA TENGAH DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA DAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION SKRIPSI

ESTIMASI PARAMETER UNTUK DATA WAKTU HIDUP YANG BERDISTRIBUSI RAYLEIGH PADA DATA TERSENSOR TIPE II DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI

PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN) PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50

T U G A S A K H I R. Diajukan guna melengkapi sebagai syarat. Dalam mencapai gelar Sarjana Strata Satu (S1) DISUSUN OLEH : : Puguh Mursito adi

PENERAPAN PREVENTIVE MAINTENANCE UNTUK MENINGKATKAN RELIABILITY PADA BOILER FEED PUMP PLTU TARAHAN UNIT 3 & 4 TUGAS SARJANA

PERBANDINGAN ARIMA DENGAN FUZZY AUTOREGRESSIVE (FAR) DALAM PERAMALAN INTERVAL HARGA PENUTUPAN SAHAM. (Studi Kasus pada Jakarta Composite Index)

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

SKRIPSI. Disusun oleh LANDONG PANAHATAN HUTAHAEAN

PERHITUNGAN BIAYA TAMBAHAN DENGAN METODE PROGRAM PENSIUN MANFAAT PASTI SKRIPSI. Disusun Oleh : SITI NURLATIFAH JURUSAN STATISTIKA

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

ANALISIS ANTRIAN RAWAT JALAN POLIKLINIK LANTAI 1, LANTAI 3 DAN PENDAFTARAN RSUP DR. KARIADI SEMARANG

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011

PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

KLASIFIKASI TINGKAT KELANCARAN NASABAH DALAM MEMBAYAR PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN NAÏVE BAYES SKRIPSI

PENJADWALAN PREVENTIVE MAINTENANCE MESIN B.FLUTE PADA PT. ADINA MULTI WAHANA

PEMODELAN UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA MENGGUNAKAN REGRESI RIDGE

METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL DENGAN ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES

ANALISIS SEKTOR UNGGULAN MENGGUNAKAN DATA PDRB

PEMODELAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS)

ESTIMASI PARAMETER REGRESI RIDGE MENGGUNAKAN ITERASI HOERL, KENNARD, DAN BALDWIN (HKB) UNTUK PENANGANAN MULTIKOLINIERITAS

PEMODELAN JUMLAH UANG BEREDAR MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARES REGRESSION (PLSR) DENGAN ALGORITMA NIPALS (NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST SQUARES)

BAB 2 LANDASAN TEORI

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

PEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Lamanya pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

ANALISIS KECENDERUNGAN PEMILIHAN KOSMETIK WANITA DI KALANGAN MAHASISWI JURUSAN STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN BIPLOT KOMPONEN UTAMA

BAB III METODELOGI PENELITIAN

APLIKASI REGRESI DATA PANEL UNTUK PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH

ESTIMASI KURVA YIELD OBLIGASI PEMERINTAH KODE FR (FIXED RATE) MENGGUNAKAN CUBIC B-SPLINE

Sumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga. ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X

ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN BOOTSTRAP AGGREGATING CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (BAGGING CART)

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yaitu meliputi data dan metode analisis data yang digunakan untuk menentukan interval

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN

BAB 3 METODE PEMECAHAN MASALAH

PERAMALAN BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK JAWA TENGAH DAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DENGAN

SKRIPSI. Disusun Oleh : CANDRA SILVIA

KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3

ANALISA PERAWATAN DAN USULAN PREVENTIVE MAINTENANCE PADA MESIN CONSTANT SPEED MIXER DI PT KEBAYORAN WARNA PRIMA

Artha Ida Sri Anggriyani

SKRIPSI. Disusun Oleh : MUHAMMAD HARIS NIM : J2E

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN PESERTA DIDIK SMA NEGERI 2 SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL

PROYEKSI DATA PRODUK DOMESTIK BRUTO (PDB) DAN FOREIGN DIRECT INVESTMENT (FDI) MENGGUNAKAN VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG PARSIAL (RAKTLSP)

PEMBENTUKAN MODEL DATA PANEL FIXED EFFECT MENGGUNAKAN GUI MATLAB

SKRIPSI. Disusun Oleh: Ana Kartikawati NIM. J2E009024

PEMODELAN VARIABEL-VARIABEL PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI TELUR ATAU SUSU DI KABUPATEN MAGELANG MENGGUNAKAN REGRESI TOBIT

KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)

Transkripsi:

KAJIAN AVAILABILITAS PADA SISTEM KOMPONEN SERI SKRIPSI Disusun oleh: AVIDA ANUGRAHENI CITAPRASETYA J2E 009 027 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2013

KAJIAN AVAILABILITAS PADA SISTEM KOMPONEN SERI Disusun oleh : AVIDA ANUGRAHENI CITAPRASETYA NIM: J2E009027 Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada Jurusan Statistika JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2013

HALAMAN PENGESAHAN Lembar I Judul Skripsi Nama Mahasiswa NIM Jurusan : Kajian Availabilitas pada Sistem Komponen Seri : Avida Anugraheni Citaprasetya : J2E009027 : Statistika telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 8 Juli 2013 dan dinyatakan lulus pada tanggal 18 Juli 2013. Mengetahui, Sekretaris Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip Semarang, 18 Juli 2013 Panitia Penguji Tugas Akhir Ketua, Drs. Agus Rusgiyono, M.Si NIP. 196408131990011001 Dra. Hj. Dwi Ispriyanti, M.Si NIP. 195709141986032001

HALAMAN PENGESAHAN Lembar 2 Judul Skripsi Nama Mahasiswa NIM Jurusan : Kajian Availabilitas pada Sistem Komponen Seri : Avida Anugraheni Citaprasetya : J2E009027 : Statistika telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 18 Juli 2013. Semarang, 18 Juli 2013 Pembimbing I Pembimbing II Drs. Sudarno, M.Si. NIP. 196407091992011001 Triastuti Wuryandari, S.Si, M.Si NIP. 197109061998032001

ABSTRAK Availabilitas merupakan ukuran dari performa suatu komponen atau sistem. Availabilitas sistem seri diperoleh dari perhitungan availabilitas komponen pada sistem. Availabilitas komponen pada sistem dipengaruhi oleh rata-rata waktu kegagalan (MTTF) dan rata-rata waktu perbaikan (MTTR). Dengan data waktu pengamatan prosesor mikro yang terdiri dari 3 komponen yang terangkai dalam sistem seri, yaitu inti prosesor, memori dan antarmuka I/O, diukur nilai availabilitas sistemnya. Setelah distribusi data waktu pengamatan diketahui, selanjutnya nilai parameternya ditentukan dengan metode regresi linier sederhana agar nilai rata-ratanya diketahui. Inti prosesor mempunyai model regresi waktu kegagalan berdistribusi Weibull = 11,0142 + 1,1726 dengan parameter = 1,17 dan = 12000 dan regresi waktu perbaikan distribusi lognormal = 2,1078 + 0,8322 dengan = 2,83 dan = 1,34 sebagai parameter. Memori memiliki distribusi waktu kegagalan eksponensial dengan parameter = 0,00005 dan model regresi = 0,00005 dan distribusi waktu perbaikan normal dengan = 27 dan = 14.49 sebagai parameter dan model regresi = 1,8632 + 0,0699. Distribusi data waktu kegagalan antarmuka I/O adalah Weibull dengan parameter = 1,21 dan = 20000 dan model regresi = 11,9695 + 1,2086 dimana waktu perbaikannya adalah lognormal dengan model regresi = 2,7677 + 0,9069 dan = 3,05 dan = 1,1 sebagai parameter. Dengan MTTF sebesar 11364,57 jam dan MTTR 41,59 jam, availabilitas inti prosesor sebesar 99,64%. Availabilitas memori sebesar 99,87% diperoleh dari MTTF sebesar 20000 jam dan MTTR 27 jam. Nilai MTTF antarmuka I/O adalah 18773,41 jam dengan MTTR sebesar 38,67 jam menghasilkan availabilitas sebesar 99,79%. Availabilitas sistem seri sebesar 99,30% yang artinya probabilitas ketersediaan rangkaian tersebut melakukan kontrol pada saat yang dikehendaki sebesar 99,30%. Kata Kunci: Availabilitas, MTTF, MTTR, Regresi.

ABSTRACT Availability is a measure of item or system performance. Availability of series system is derived from inherent availability of item that takes effect from mean time to failure (MTTF) and mean time to repair (MTTR). Given observed time data of microcontroller consists of processor core, memory and programmable I/O peripheral in series, is measured its system availability. By simple linier regression method, the parameter estimation is determined for the mean time after data distribution known. Processor core has Weibull distribution for failure time data with = 1.17, = 12000 and = 11.0142 + 1.1726 as regression model while repair time data is lognormal distribution with = 2.83, = 1.34 and regression model is = 2.1078 + 0.8322. Memory has exponential failure time data with = 0.00005 and = 0.00005 as regression model while normal repair time data has = 27 dan = 14.49 and regression model is = 1.8632 + 0.0699. Failure time data distribution of programmable I/O peripherals is Weibull with = 1.21, = 20000 and regression model = 11.9695 + 1.2086 while lognormal repair time data has = 3.05, = 1.1 and regression model is = 2.7677 + 0.9069. Due to MTTF is 11364.57 hours and MTTR is 41.59 hours, processor core s availability is 99.64%. Availability of memory is 99.87% from MTTF is 20000 hours and MTTR is 27 hours. Programmable I/O peripheral has 18773.41 hours as MTTF and MTTR is 38.67 hours that deliver availability 99.79%. The series system availability is 99.30% means the probability of system is in the state of functioning at given time is 99.30%. Keywords: Availability, MTTF, MTTR, Regression.

KATA PENGANTAR Syukur Alhamdulillah pada akhirnya penulis dapat menyelesaikan penulisan tugas akhir berikut dengan judul Kajian Availabilitas pada Sistem Komponen Seri. Dengan segala kelimpahan doa dan dukungan yang selalu diterima, penulis menyampaikan terimakasih kepada 1. Ibu Dra. Dwi Ispriyanti, M.Si selaku Ketua Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip, 2. Bapak Drs. Sudarno, M.Si selaku Dosen Pembimbing I, 3. Ibu Triastuti Wuryandari, S.Si, M.Si selaku Dosen Pembimbing II, 4. Bapak Ibu Dosen Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip yang telah memberi ilmu selama proses belajar di Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip. Penulis berharap tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak. Kritik dan saran penulis harapkan demi kesempurnaan tulisan ini. Semarang, 18 Juli 2013 Penulis iii

DAFTAR ISI Halaman Judul...i Halaman Pengesahan I... ii Halaman Pengesahan II... iii Abstrak...iv Abstract...v Kata Pengantar...vi Daftar Isi... vii Daftar Tabel...ix Daftar Gambar...x Daftar Simbol...xi Daftar Lampiran... xii BAB I: PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Permasalahan...3 1.3 Tujuan...3 BAB II: TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Ruang Sampel...5 2.2 Distribusi Peluang...5 2.3 Rata-rata Waktu Kegagalan dan Rata-rata Waktu Perbaikan...6 2.4 Distribusi Peluang Kontinyu...7 2.5 Uji Kecocokan Model Distribusi...11 2.6 Regresi Linier...12 2.7 Availabilitas Sistem Seri...21 BAB III: METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data...23 3.2 Metode Penelitian...23 3.3 Teknik Pengolahan Data...23

3.4 Pendefinisian Variabel...23 3.5 Tahapan Analisis...24 3.6 Flowchart Analisis Availabilitas pada Sistem Komponen Seri...25 BAB IV: HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Data Waktu Kegagalan dan Waktu Perbaikan...26 4.2 Data Waktu Pengamatan pada Pengendali Mikro...26 4.2.1 Data...26 4.2.2 Uji Kecocokan Model Distribusi...30 4.2.3 Estimasi Parameter dengan Regresi Linier...37 4.3 Rata-rata Waktu Kegagalan dan Rata-rata Waktu Perbaikan...47 4.3.1 Rata-rata Waktu Kegagalan...47 4.3.2 Rata-rata Waktu Perbaikan...48 4.4 Availabilitas Sistem Seri...49 BAB V: KESIMPULAN...50 DAFTAR PUSTAKA...52 LAMPIRAN...54

DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Tabel ANOVA Satu Arah...15 Tabel 2.2 Keeratan Hubungan yang Ditunjukkan oleh r...16 Tabel 4.1 Data Waktu Pengamatan pada Pengendali Mikro...27 Tabel 4.2 Perhitungan Data Waktu Kegagalan Komponen 1...31 Tabel 4.3 Perhitungan Data Waktu Perbaikan Komponen 1...32 Tabel 4.4 Perhitungan Data Waktu Kegagalan Komponen 2...33 Tabel 4.5 Perhitungan Data Waktu Perbaikan Komponen 2...34 Tabel 4.6 Perhitungan Data Waktu Kegagalan Komponen 3...35 Tabel 4.7 Perhitungan Data Waktu Perbaikan Komponen 3...36 Tabel 4.8 Tabel ANOVA Satu Arah Waktu Kegagalan Komponen 1...38 Tabel 4.9 Tabel ANOVA Satu Arah Waktu Kegagalan Komponen 3...39 Tabel 4.10 Tabel ANOVA Satu Arah Waktu Kegagalan Komponen 2...41 Tabel 4.11 Tabel ANOVA Satu Arah Waktu Perbaikan Komponen 1...43 Tabel 4.12 Tabel ANOVA Satu Arah Waktu Perbaikan Komponen 3...44 Tabel 4.13 Tabel ANOVA Satu Arah Waktu Perbaikan Komponen 2...46 Tabel 4.14 Tabel Rata-rata Waktu Pengamatan...48

DAFTAR GAMBAR Gambar 4.1 Plot Regresi Linier Data Waktu Kegagalan Komponen 1...38 Gambar 4.2 Plot Regresi Linier Data Waktu Kegagalan Komponen 3...40 Gambar 4.3 Plot Regresi Linier Data Waktu Kegagalan Komponen 2...42 Gambar 4.4 Plot Regresi Linier Data Waktu Perbaikan Komponen 1...43 Gambar 4.5 Plot Regresi Linier Data Waktu Perbaikan Komponen 3...45 Gambar 4.6 Plot Regresi Linier Data Waktu Perbaikan Komponen 2...47

DAFTAR SIMBOL : Data waktu pengamatan ( ) : Fungsi densitas distribusi ( ) : Fungsi distribusi kumulatif ( ) : nilai rata-rata data MTTF : Mean Time to Failure MTTR : Mean Time to Repair ( ) : Fungsi distribusi empiris ( ) : Fungsi distribusi yang dihipotesiskan : Nilai uji Kolmogorov-Smirnov ( ) : Estimasi distribusi kumulatif dari : Nilai uji F : Nilai tabel kuantil distribusi F atau (,, ) : Koefisien korelasi pada regresi ( ) : Availabilitas komponen ke-i pada sistem ( ) : Availabilitas sistem seri

DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1 Lampiran 2 Tabel Kolmogorov-Smirnov...55 Output Regresi Linier Sederhana dengan Menggunakan SPSS Statistics 17.0...56 i

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berdasarkan sejarah, sekitar 300 tahun sebelum masehi, mesin pertama kali ditemukan berdasarkan gagasan dari Archimedes melalui pengamatannya terhadap konsep mesin sederhana. Gagasan yang dikemukakan oleh Archimedes, disempurnakan dan dikembangkan oleh ilmuan bernama Galileo Galilei pada tahun 1600. Sejak saat itu, pemanfaatan mesin berkembang pesat dibuktikan oleh sejarah dengan adanya Revolusi Industri di Inggris pada abad 18. Sebuah artikel BBC menyatakan bahwa pada tahun 1750 saat berkembangnya Revolusi Industri, sebuah daerah pedesaan dan agrikurtural, yaitu Skotlandia, berubah menjadi kawasan modern dan kapitalis. Perubahan yang terjadi di Skotlandia membuktikan bahwa mesin telah berkembang pesat. Dari awal ditemukannya konsep mesin sederhana hingga menjadi mesin industri, menggambarkan bahwa jenis-jenis mesin baru terus bermunculan karena fungsi yang dimiliki untuk membantu kerja manusia agar lebih efektif dan efisien. Untuk membuat sebuah mesin dibutuhkan komponen-komponen yang terangkai dan terintegrasi secara tepat. Tujuan dari proses rancangan mesin adalah untuk mendapatkan desain faktor yang tepat, sehingga dapat dipastikan komponen yang terangkai aman (Mott, 1985). Kata aman tersebut dapat diinterpretasikan sebagai pemasangan komponen pembentuk mesin sudah sesuai dengan rancangan yang terbaiknya. Agar mesin yang dirancang dapat bekerja dengan aman, maka setiap unsur komponen harus diperhatikan. Rangkaian komponen yang diperlukan harus memiliki pengukuran tepat dan bahan-bahan yang sesuai. Apabila seluruh standar yang diminta dalam rancangan terpenuhi, maka komponen-komponen pembentuk mesin akan bekerja sesuai dengan fungsinya dan mesin dapat melaksanakan tujuannya. 1

2 Rangkaian pengendali mikro, memiliki manfaat yang dapat diaplikasikan pada mesin cuci dimana penggunanya dimudahkan dengan menekan tombol. Dengan adanya pengendali mikro pada mesin cuci, pengguna dimudahkan dalam pengaturan kecepatan motor, timing process dan lain-lain. Rangkaian pengendali mikro terdiri dari inti prosesor, memori dan antarmuka I/O. Rangkaian tersebut dapat bekerja di dalam sistem seri. Sistem merupakan kumpulan dari komponenkomponen, subsistem atau bagian-bagian yang disusun pada pola tertentu dalam rangka untuk memperoleh fungsi yang diinginkan dengan performa dan reliabilitas yang dapat diterima (Kumar, et al., 2006). Terdapat berbagai jenis rangkaian sistem, salah satunya sistem seri. Suatu sistem di mana setiap komponen harus bekerja dalam satu state fungsi disebut dengan sistem seri (Kumar, et al., 2006). Pada sistem seri jika terdapat satu komponen gagal bekerja, maka seluruh sistem juga akan gagal. Itulah sebabnya sistem seri hanya akan berjalan jika setiap komponen berfungsi dengan baik. Suatu mesin yang dapat berfungsi tidak terlepas dari kemungkinannya untuk rusak. Kerusakan ( failure) muncul pada saat item (mesin) berhenti menjalankan fungsi yang seharusnya. Waktu kegagalan sering kali berlangsung lama, tapi juga dapat berlangsung singkat, tergantung pada kerusakan yang disebabkan karena alasan tertentu pada saat mesin bekerja (Birolini, 2007). Sebuah mesin yang gagal bekerja dalam suatu kondisi tertentu membutuhkan beberapa waktu untuk memulihkannya. Jika suatu mesin gagal bekerja, maka diperlukan pemeliharaan (maintenance) agar mesin dapat kembali berfungsi. Birolini menyatakan bahwa Kemampupeliharaan merupakan segala aktifitas yang dilakukan terhadap item (mesin) untuk menopang atau memulihkan mesin pada kondisi tertentu. Terdapat dua jenis pemeliharaan yaitu preventive maintenance yang bertujuan untuk menguatkan mesin dan corrective maintenance untuk memperbaiki mesin yang gagal bekerja. Preventive maintenance disebut juga perawatan sedangkan Corrective maintenance disebut perbaikan. Selama proses perbaikan dibutuhkan waktu yang lamanya tergantung pada jenis kerusakan yang dialami mesin.

3 Dalam ilmu reliabilitas terdapat sebuah metode perhitungan yang berguna untuk mengukur performa suatu sistem untuk bekerja yaitu availability (availabilitas). Availabilitas merupakan suatu ukuran dari performa sistem serta untuk mengukur efek kombinasi dari reliabilitas, pemeliharaan dan dukungan logistik pada efektifitas operasional sistem. Suatu sistem yang tidak berjalan sebagaimana mestinya hanya akan merugikan penggunanya baik dari segi waktu maupun biaya. Dengan adanya kerugian yang disebabkan tersebut, para pengguna sistem berkeinginan untuk dapat memastikan bahwa sistem akan tetap berjalan hingga tuntutan waktu yang diberikan Peralatan-peralatan manufaktur yang digunakan seharusnya dapat menjamin bahwa ukuran reliabilitas dan kemampupeliharaan yang telah ditetapkan oleh pengguna dapat tercapai selama proses produksi sehingga ukuran availabilitas peralatan-peralatan tersebut tercapai. Jika availabilitas tidak tercapai, maka kemungkinan banyak produk yang tidak terproduksi ( unavailable) (Kumar, et al., 2006). Untuk mengukur availabilitas suatu sistem, dibutuhkan waktu kegagalan dan juga waktu perbaikan masingmasing mesin atau komponen dalam sistem. Dalam penulisan Tugas Akhir ini akan dijelaskan mengenai availabilitas suatu sistem komponen seri yang terdiri dari tiga komponen dengan distribusi waktu kegagalan dan waktu perbaikan masing-masing. 1.2 Permasalahan Performa suatu sistem dilihat melalui waktu yang dicapai masing-masing komponen dari awal bekerja hingga mengalami kerusakan dan lama waktu yang dibutuhkan komponen tersebut untuk diperbaiki. Sehingga dengan adanya kedua waktu tersebut dapat digunakan untuk mengukur availabilitas sistem. Dalam penulisan tugas akhir ini ingin diketahui tingkat availabilitas dari rangkaian tiga komponen pada suatu sistem seri. 1.3 Tujuan Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah 1. Menentukan distribusi waktu kegagalan dan waktu perbaikan komponen.

4 2. Menentukan model regresi antara waktu dengan distribusinya. 3. Mencari estimator parameter dari distribusi waktu kegagalan dan waktu perbaikan komponen. 4. Menghitung rata-rata waktu kegagalan (MTTF) komponen dan rata -rata waktu perbaikan (MTTR) komponen. 5. Mengukur availabilitas pada sistem komponen seri.