Abstrak— Sistem pembakaran hybrid pada PLTGU di PJB Gresik merupakan komponen penting dalam proses produksi listrik. Keandalan dari setiap komponen yang menyusun merupakan poin penting yang perlu diperhatikan untuk memperoleh kinerja yang baik. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan penentuan reliability selain metode kuantitatif dapat juga dilakukan dengan menggunakan metode berbasis logika fuzzy yaitu sebagai salah satu alternatif yang efektif untuk dapat mengkarakteristikkan keandalan suatu sistem atau komponen. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara penetuan reliability metode logika fuzzy dengan perhitungan reliability dengan metode kuantitatif yang ditinjau dari 3 variasi distribusi kegagalan yang paling sesuai. Data yang digunakan dalam menentukan reliability pada metode logika fuzzy adalah data mean time to failure yang diperoleh dari perhitungan data rata-rata time to failure setiap komponen yang menyusun sistem. Berdasarkan hasil reliability dengan metode logika fuzzy diketahui bahwa nilai reliability paling buruk setelah beroperasi selama 6000 jam adalah komponen MFOP yaitu 0,669 dan komponen dengan nilai reliability paling baik meskipun telah beropearasi selama 6000 jam adalah komponen control valve 165 dengan reliability sebesar 0,919. Dari data tersebut dapat diketahui bahwa untuk mencegah kemungkinan terjadinya kegagalan bertambah besar dan untuk meningkatkan efektifitas kerja MFOP perlu dilakukan perawatan ketika komponen bekerja kurang dari 6000 jam atau pada interval perbaikan 4000 jam sekali yaitu untuk mempertahankan nilai reliability komponen sebesar 0,80.
Kata Kunci—Reliability, Maintainability , Availability, Fuzzy Logic
I. PENDAHULUAN
Dalam proses pembakaran pada pembangkit listrik tenaga gas, komponen sistem pembakaran merupakan komponen penting dalam proses produksi listrik. Sistem pembakaran yang digunakan pada pembangkit listrik tenaga gas di PLTGU Blok 1 dan Blok 2- PT PJB- UP GRESIK merupakan sistem pembakaran hibrid yaitu sistem pembakaran dengan menggunakan bahan bakar gas atau bahan bakar minyak bumi. Kinerja setiap komponen dalam sistem pembakaran bahan bakar berpengaruh terhadap proses pembakaran dan produksi listrik pada unit pembangkit listrik. Keandalan dari setiap komponen yang menyusun sistem pembakaran merupakan poin penting yang perlu diperhatikan untuk memperoleh kinerja yang baik.
Komponen-komponen yang menyusun sistem pembakaran pada PLTG sering mengalami permasalahan yang menyebabkan terjadinya kegagalan pada unit PLTG ketika akan dioperasikan yang berdampak PLTG mengalami trip. Maka dari itu perlu dilakukan evaluasi nilai reliability pada sistem pembakaran yang berkaitan dengan frekuensi waktu kegagalan atau kerusakan komponen-komponen pada saat proses produksi listrik ataupun ketika akan melakukan start. Dari nilai reliability yang diperoleh dapat digunakan untuk mengetahui lifetime komponen dan perkiraan waktu untuk dilakukan penggantian komponen ataupun waktu maintenance rutin dengan mencari terlebih dahulu nilai maintainability dan Availability dari komponen tersebut. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan penentuan reliability selain metode kuantitatif (metode kuantitatif) dapat juga dilakukan dengan menggunakan metode berbasis logika fuzzy. Metode berbasis logika fuzzy merupakan salah satu alternatif yang efektif untuk dapat mengkarakteristikkan keandalan suatu sistem atau komponen, dimana sistem atau komponen tersebut memiliki ketidak presisian dalam pendekatan yang dilakukan seperti adanya data yang tidak pasti dan masih membutuhkan pertimbangan-pertimbangan yang subjektif terhadap komponen tersebut.
Dengan melakukan evaluasi reliability berbasis logika fuzzy pada sistem pembakaran hybrid pada pembangkit listrik tenaga gas diharapkan dapat memberikan alternatif penghitungan nilai reliability berbasis logika fuzzy dan dapat memberi rekomendasi penjadwalan ulang preventive maintenance secara tepat untuk dapat mengurangi kemungkinan kerusakan pada komponen sistem pembakaran.
II. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Diagram Alir Penelitian
Penelitian tentang evaluasi reliability berbasis logika fuzzy pada sistem pembakaran hybrid pada pembangkit listrik tenaga gas - pltgu Pt.PJB up Gresik dilakukan sesuai diagram alir penelitian sebagai berikut:
Evaluasi Reliability Berbasis Logika Fuzzy Pada Sistem
Pembakaran Hybrid Di Pembangkit Listrik Tenaga Gas
– PLTGU PT.PJB UP GRESIK
Anggara Bima Satriya, dan Dr. Bambang Lelono Widjiantoro, ST, MT
Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
Gambar 2.1 Diagram Alir Penelitian
Pada penelitian ini setiap komponen dilakukan penghitungan reliability untuk waktu operasi 1 tahun (8760 jam), penghitungan Maintainability untuk waktu perbaikan hingga 600 jam perbaikan, dan penghitungan Availability dengan waktu maksimal 1 tahun(8760 jam). Analisa reliability dengan menggunakan metode kuantitatif dilakukan dengan menggunakan 3 variasi distribusi kegagalan dari setiap komponennya. Komponen-komponen sistem pembakaran hibrid yang akan dianalisa keandalannya adalah sebagai berikut:
Tabel 2.1 tabel komponen Sistem Pembakaran Hybrid
Dari pemaparan komponen yang sering mengalami kegagalan pada tabel 2.1 dapat dilihat skema pembakaran hybrid yang
sering mengalami kegagalan seperti pada gambar 2.2 sebagai berikut: F u e l o i l t a n k M a i n o i l t r a n f e r p u m pC V 1 3 5 C V 1 4 7 C V 1 6 5 C V 1 7 4 F u e l o i l t r a n f e r p u m p V - 5 V - 6 d p x P - 1 1 G a s T a n k i g n i t t e r F l a m e d e t e c t o r 2 B F l a m e d e t e c t o r 3 B 2 B 3 B
Gambar 2.2 Skema Komponen Sistem Pembakaran Hybrid Yang Sering Mengalami Kerusakan
2.2 Analisa Keandalan Dengan Metode Fuzzy Logic Adapun pendekatan fuzzy yang dilakukan adalah sebagai berikut:.
a) Mendefinisikan karakteristik model secara fungsional dan operasional.
Pada bagian ini perlu diperhatikan karakteristik apa saja yang ada, kemudian dirumuskan karakteristik operasi-operasi yang akan digunakan dalam model logika fuzzy.
Tabel 2.2 karakterisasi untuk model logika fuzzy
Pada penelitian ini logika fuzzy untuk mengetahui nilai Reliabilty, Maintainability , dan Availability dibuat berdasarkan data-data berupa waktu, data MTTF dan data MTTR yang diperoleh dari perhitungan berdasarkan data real dari lapangan. Dari data waktu, data mttf, dan data mttr yang diketahui dilakukan range data yaitu data terendah disini digunakan 0 hingga data tertinggi dari data pada tabel 2.1. Dalam mendefinisikan nilai karakteristik fungsi reliability digunakan range waktu MTTF 0- 20000 karena dari data penghitungan MTTF diperoleh data MTTF paling besar yaitu 19733 maka range data yang digunakan menggunakan pedekatan dari range 0 jam- 20000 jam. Sedangkan range waktu yang digunakan adalah range 0-9000 yang merupakan pendekatan dari range waktu selama 1 tahun yaitu 8760 jam. Penggunaan waktu ini untuk menunjukkan fungsi reliability terhadap waktu operasi komponen selama 1 tahun bila komponen tidak melakukan perawatan. Penggunaan range output untuk fungsi reliability adalah 0-1. Range 0-1 digunakan karena nilai maksimum dari suatu reliability adalah 1 yang dapat mewakili persentase 0 % hingga persentase 100%
Dalam mendefinikan nilai karakteristik fungsi maintainability digunakan range waktu MTTR 0- 1300
karena dari data penghitungan MTTR diperoleh data MTTR paling besar yaitu 1214,48 maka range data yang digunakan menggunakan pedekatan dari range 0 jam- 1300 jam. Sedangkan range waktu yang digunakan adalah range 0-600 yang merupakan pendekatan dari range waktu selama 2 bulan dengan dengan maksimum perawatan dalam waktu 1 hari adalah 9 jam yaitu 540 jam. Penggunaan waktu ini untuk menunjukkan fungsi maintainability terhadap waktu perawatan komponen selama 2 bulan sebagai target maksimum kewajaran perawatan suatu komponen di PJB Gresik. Penggunaan range output untuk fungsi maintainability adalah 0-1. Range 0-1 digunakan karena nilai maksimum dari suatu maintainability adalah 1 yang dapat mewakili persentase 0 % hingga persentase 100%
Dalam mendefinisikan nilai karakteristik fungsi Availability digunakan range waktu MTTF 0- 20000 karena dari data penghitungan MTTF diperoleh data MTTF paling besar yaitu 19733 maka range data yang digunakan menggunakan pedekatan dari range 0 jam- 20000 jam. Range waktu MTTR 0- 1300 karena dari data penghitungan MTTR diperoleh data MTTR paling besar yaitu 1214,48 maka range data yang digunakan menggunakan pedekatan dari range 0 jam- 1300 jam. Sedangkan range waktu yang digunakan adalah range 0-9000 yang merupakan pendekatan dari range waktu selama 1 tahun yaitu 8760 jam. Penggunaan waktu ini untuk menunjukkan kapan waktu suatu item dapat tersedia untuk digunakan dalam proses penggantian item atau perawatan dari komponen sistem pembakaran dengan target maksimum kewajaran selama 1 tahun di PJB Gresik. Penggunaan range output untuk fungsi Availability adalah 0-1. Range 0-1 digunakan karena nilai maksimum dari suatu Availability adalah 1 yang dapat mewakili persentase 0 % hingga persentase 100%
b) Melakukan dekomposisi variabel model menjadi himpunan fuzzy.
Dari variabel-variabel yang telah dirumuskan di atas dibentuk himpunan-himpunan fuzzy yang berkaitan. Dalam penyusunan logika fuzzy untuk mencari reliability digunakan 3 himpunan fuzzy yaitu himpunan MTTF, himpunan waktu, dan himpunan reliability. Sebagai output nilai keandalan suatu komponen akan dipengaruhi oleh input yang digunakan yaitu himpunan waktu dan himpunan MTTF. Nilai keandalan suatu komponen akan semakin berkurang seiring berkurangnya nilai MTTF dan seiring berjalannya waktu operasi komponen. Berikut merupakan fungsi keanggotaan untuk variabel MTTF menggunakan 7 fungsi keanggotaan yaitu Time Failure 1 (TF1), Time Failure 2 (TF2), Time Failure 3 (TF3), Time Failure 4 (TF4), Time Failure 5 (TF5), Time Failure 6 (TF6), DAN Time Failure 7 (TF7). Fungsi keanggotaan untuk variabel Waktu menggunakan 9 fungsi keanggotaan yaitu Waktu 1 (W1), Waktu 2 (W2), Waktu 3 (W3), Waktu 4 (W4), Waktu 5 (W5), Waktu 6 (W6), Waktu 7 (W7), Waktu 8 (W8) DAN Waktu 9 (W9). Fungsi keanggotaan untuk variabel Reliability menggunakan 9 fungsi keanggotaan yaitu Reliability 1 (R1), Reliability 2 (R2), Reliability 3
(R3), Reliability 4 (R4), Reliability 5 (R5), Reliability 6 (R6), dan Reliability 7 (R7).
Dalam penyusunan logika fuzzy untuk mencari maintainability digunakan 3 himpunan fuzzy yaitu himpunan MTTR, himpunan waktu, dan himpunan maintainability . Sebagai output nilai keandalan suatu komponen akan dipengaruhi oleh input yang digunakan yaitu himpunan waktu dan himpunan MTTR. Nilai kemampurawatan suatu komponen dipengaruhi oleh seiring bertambahnya nilai MTTR dan seiring berjalannya waktu perawatan komponen.
Dalam penyusunan logika fuzzy untuk mencari Availability digunakan 4 himpunan fuzzy yaitu himpunan MTTF, himpunan MTTR, himpunan waktu, dan himpunan availability. Sebagai output nilai ketersediaan suatu komponen akan dipengaruhi oleh input yang digunakan yaitu himpunan waktu, himpunan MTTF dan himpunan MTTR. Nilai ketersediaan suatu komponen dipengaruhi oleh seiring bertambahnya nilai MTTR, himpunan MTTF dan seiring berjalannya waktu perawatan komponen.
c) Membuat aturan fuzzy.
Aturan pada suatu model fuzzy menunjukkan bagaimana sistem beroperasi.
Tabel 2.3 aturan fuzzy nilai reliability
MTTF/W W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 W8 W9 Ttf1 R6 R6 R5 R5 R4 R4 R3 R2 R1 Ttf2 R6 R6 R6 R5 R5 R4 R3 R2 R2 Ttf3 R7 R6 R6 R6 R5 R5 R4 R3 R2 Ttf4 R7 R7 R6 R6 R6 R6 R5 R4 R4 Ttf5 R7 R7 R7 R6 R6 R6 R5 R4 R4 Ttf6 R7 R7 R7 R7 R6 R6 R5 R5 R4 Ttf7 R7 R7 R7 R6 R6 R6 R6 R6 R5
Setelah membuat basis aturan nilai reliability kemudian basis tersebut dimasukkan ke dalam FIS editor. Dengan memasukkan data aturan fuzzy seperti tabel diatas pada FIS editor, maka logika fuzzy telah dibuat untuk dapat mengolah input yang telah dibuat sesuai logika yang sudah dibuat dan akan diperoleh output berupa nilai reliability suatu komponen pada sistem pembakaran hybrid.
d) Menentukan metode defuzzifikasi untuk tiap-tiap variabel solusi.
Pada tahap ini akan dipilih suatu nilai dari suatu variabel solusi yang merupakan konsekuen dari daerah fuzzy.
e) Menjalankan simulasi sistem
Pada tahap ini dibuat simulasi sistem dengan menggunakan software matlab. Basis aturan nilai keandalan yang terdiri dari 63 aturan dalam FIS editor.
Gambar 3.5 Basis Aturan Reliability Pada Rule Editor
Dari gambar 3.5 dapat dilhat hasil reliabilty pada kolom 3 yang merupakan hasil dari logika fuzzy dengan input data MTTF dan data Waktu yang dapat diketikkan pada kolom “input”.
III. HASILPENELITIAN A. Hasil analisa reliability metode logika fuzzy
Penyusunan basis aturan untuk menganalisa reliability pada penetian ini menggunakan 2 input yaitu MTTF dan waktu yang menghasilkan 1 output yaitu reliability.Fungsi keanggotaan untuk variabel MTTF menggunakan 7 fungsi keanggotaan, fungsi keanggotaan untuk variabel Waktu menggunakan 9 fungsi keanggotaan, dan fungsi keanggotaan untuk variabel Reliability menggunakan 7 fungsi keanggotaan Dari basis aturan fuzzy tersebut maka diperoleh keandalan untuk waktu (500, 3000, dan 6000 jam) seperti pada tabel berikut:
Tabel 3.1 reliability metode logika fuzzy
Adapun grafik surface dari logika fuzzy untuk reliability adalahsebagai berikut:
Gambar 3.1 surface dari reliability logika fuzzy
Adapun perbandingan antara reliability dengan metode logika fuzzy dan metode kuantitatif dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3.2 perbandingan reliability metode logika fuzzy dan metode kuantitatif Untuk Waktu 500 Jam
Tabel 3.3 perbandingan reliability metode logika fuzzy dan metode kuantitatif Untuk Waktu 3000 Jam
Tabel 3.4 perbandingan reliability metode logika fuzzy dan metode kuantitatif Untuk Waktu 6000 Jam
Dari hasil grafik surface dapat terlihat data reliability yang diperoleh dari himpunan waktu dan himpunan MTTF menunjukkan bahwa semakin besar nilai MTTF suatu komponen atau sistem maka semakin besar nilai reliabilitynya, dimana reliability ini akan semakin turun dengan bertambahnya waktu operational dari komponen atau sistem tersebut.
Dari hasil ketiga tabel perbandingan antara metode kuantitatif dengan metode logika fuzzy dapat terlihat bahwa penggunaan metode kuantitatif memiliki kendala yaitu sulit dalam penentuan distribusi kegagalannya dimana terlihat bahwa bila kurang tepat atau salah distribusi kegagalan yang digunakan maka data yang diperoleh cenderung berbedah jauh. Hal tersebut dapat dibuktikan dengan cara menghitung MTTF dari data R(t) yang diperoleh dari metode logika fuzzy dan kemudian dibandingkan dengan MTTF dari R(t) metode kuantitatif. Maka akan diketahui bahwa MTTF dari logika fuzzy lebih mendekati TTF sesungguhnya dari plant.
B. Hasil Analisa Maintainability Metode Logika Fuzzy Penyusunan basis aturan untuk menganalisa maintainability pada penetian ini menggunakan 2 input yaitu MTTR dan waktu yang menghasilkan 1 output yaitu maintainability . Dari basis aturan fuzzy tersebut maka diperoleh keandalan untuk waktu (500, 3000, dan 6000 jam) . Dari hasil tabel 3.5 yang merupakan tabel perbandingan antara metode kuantitatif dengan metode logika fuzzy dapat terlihat bahwa logika fuzzy pada dasarnya dapat memenuhi nilai maintainability sesuai yang diharapkan dalam penelitian ini, nilai maintainability dengan metode fuzzy bila dibandingkan dengan perhitungan kuantitatif memiliki nilai mendekati yang berarti nilai errornya kecil dibandingkan dengan logika fuzzy untuk menentukan reliability.
Tabel 3.5 Tabel Perbandingan
maintainability
Dengan Menggunakan Metode Logika Fuzzy Dan Metode Kuantitatif
Adapun grafik surface dari logika fuzzy untuk mantainability adalah sebagai berikut:
Gambar 3.2 surface dari maintainability logika fuzzy
Dari hasil grafik surface dapat terlihat data maintainability Ryang diperoleh dari himpunan waktu dan himpunan MTTF menunjukkan bahwa semakin besar nilai MTTR suatu komponen atau sistem maka semakin kecil nilai maintainability nya, dimana nilai maintainability ini akan semakin naik dengan bertambahnya waktu perbaikan dari komponen atau sistem tersebut.
C. Hasil analisa Availability Metode Logika Fuzzy
Dalam penyusunan logika fuzzy untuk mencari Availability digunakan 4 himpunan fuzzy yaitu himpunan MTTF, himpunan MTTR, himpunan waktu, dan himpunan Availability. Sebagai output nilai ketersediaan suatu komponen akan dipengaruhi oleh input yang digunakan yaitu himpunan waktu, himpunan MTTF dan himpunan MTTR.
Dari hasil tabel 3.6 yang merupakan perbandingan antara metode kuantitatif dengan metode logika fuzzy dapat terlihat bahwa logika fuzzy pada dasarnya dapat memenuhi nilai Availability sesuai yang diharapkan dalam penelitian ini, nilai Availability dengan metode fuzzy bila dibandingkan dengan perhitungan kuantitatif memiliki nilai mendekati yang berarti nilai errornya kecil. Dari hasil Availability menunjukkan bahwa tingkat ketersediaan komponen dapat tersedia dengan cukup baik yaitu masing-masing komponen memiliki Availability diatas nilai 0,95
Tabel 3.6 Perbandingan Availability Metode Logika Fuzzy Dan Metode Kuantitatif
Gambar 3.3 surface dari Availability logika fuzzy
Dari hasil surface dan tabel perbandingan antara perhitungan dengan kuantitatif dan logika fuzzy diketahui bahwa Nilai ketersediaan suatu komponen dipengaruhi oleh seiring bertambahnya nilai MTTR, himpunan MTTF dan seiring berjalannya waktu perawatan komponen.
.
D. Penjadwalan Maintenance
Setelah mengetahui nilai reliability melalui metode metode logika fuzzy maka dapat dilakukan penjadwalan maintenance yang bertujuan agar nilai reliability dari masing – masing komponen tersebut mempunyai nilai reliability minimal 0.8. Dari hasil reliability metode logika fuzzy diperoleh waktu dimana komponen breada pada kondisi dengan keandalan sebesar 0,8. Pada kondisi tersebut dianjurkan melakukan perawatan rutin. Berikut merupakan waktu dianjurkan dalam melakukan perawatan yang ditinjau dari data keandalan dalam waktu interval 1 tahun:
MFOP : pada komponen ini perawatan secara rutin dapat dilakukan pada interval waktu 4000 jam atau sebayak 2 kali perawatan interval selama 1 tahun . FOTP : pada komponen ini perawatan secara rutin dapat
dilakukan pada interval waktu 8760 jam atau selama 1 tahun sekali
FUEL NOZZLE : pada komponen ini perawatan secara preventive maintenace pada interval waktu 4000 jam sekali
IGNITTER: pada komponen ini perawatan secara rutin dapat dilakukan pada interval waktu 5500 jam sekali. FLAME DETECTOR 2B: pada komponen ini perawatan
secara rutin dapat dilakukan pada interval waktu 10000 jam sekali
FLAME DETECTOR 3B: pada komponen ini perawatan secara rutin dapat dilakukan pada interval waktu 8000 atau selama 1 tahun sekali
DPX: pada komponen ini perawatan secara rutin dapat dilakukan pada interval waktu 6500jam atau selama 1 tahun sekali
CV 165: pada komponen ini perawatan secara rutin dapat dilakukan pada interval waktu 11000 jam .
CV 174: pada komponen ini perawatan secara rutin dapat dilakukan pada interval waktu 4200 jam sekali CV 147: pada komponen ini perawatan secara rutin dapat
dilakukan pada interval waktu 6000 jam sekali CV 135: pada komponen ini perawatan secara rutin dapat
dilakukan pada interval waktu 3200 jam sekali
Dari list komponen yang ada diatas menunjukkan bahwa komponen MFOP yang merupakan komponen yang perlu dilakukan preventive maintenace pada interval waktu 4000 jam sekali, hal ini dilakukan untuk memperoleh kinerja yang baik dari MFOP karena diketahui bahwa MFOP merupakan komponen yang memiliki tingkat kegagalan yang sangat besar bila dibandingkan dengan komponen sistem pembakaran hibrid lainnya.
IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
Hasil analisa sistem pembakaran hybrid dengan metode logika fuzzy dapat diketahui bahwa nilai reliability paling buruk setelah beroperasi selama 6000 jam adalah komponen MFOP yaitu 0,669 dan komponen dengan nilai reliability paling baik meskipun telah beropearasi selama 6000 jam adalah komponen control valve 165 dengan reliability sebesar 0,919.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa logika fuzzy dapat diaplikasikan sebagai penentuan nilai reliability pada sistem pembakaran hybrid, namun dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan pada sistem yang lebih kecil diketahui bahwa logika fuzzy untuk memprediksi reliability pada sistem pembakaran hybrid kurang baik dikarenakan masih banyak didapatkan nilai reliability yang berada dibawah nilai reliability perhitungan secara kuantitatif.
Keunggulan dari metode logika fuzzy untuk menentukan reliability pada sistem pembakaran hybrid pada penelitian ini adalah simulasi sistem logika fuzzy nantinya dapat digunakan untuk memprediksi reliability tanpa perlu mengetahui distribusi kegagalannya namun hanya dengan mengetahui nilai ttf dari komponen tersebut.
UCAPANTERIMAKASIH
Terima kasih kepada seluruh dosen dan staf pengajar jurusan teknik fisika yang telah membagikan ilmunya, terutama kepada bapak Bambang Lelono selaku dosen pembimbing. Serta kepada teman-teman teknik fisika yang telah memberi dukungan dan membantu hinggah tersusunnya tugas akhir ini.
DAFTARPUSTAKA
[1] Ebeling, Charles E. 1997. “ An Introduction to Reliability and
Maintainability Engineering”. The McGRAW HILL COMPANIES,
New York
[2] O’connor, Patrick D.T. 1991. “ Practical Reliability Engineering Third Edition”. England
[3] Dhillon, B.S. 2000. “Reliability, Quality, and Safety for Engineers”.
CRC Press, Boca aton, London, New York, Washington, D.C
[4] Bing, Li., Meilin, Zhu, dan Kai, Xu. 2000. “A Practical Engineering
Method for Fuzzy Reliability Analysis of Mechanical Structures”.
Huazhong University of Science & Technology.
[5] Kusumadewi, Sri dan Purnomo, Hari. 2010. “Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan Edisi 2”. Graha ilmu, Yogyakarta. [6] Romadlon, Nur Arif. 2011. “Aplikasi Metode Logika Fuzzy Pada
Pemodelan Dan Analisa Keandalan Sistem Gas Buang Boiler Unit 3 Di PT. PJB Unit Pembangkitan Gresik”, Teknik Fisika, ITS
