PENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E

PENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN

ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E (Studi Kasus: PT ISM Bogasari Flour Mills Surabaya)

Edi Suhandoko, Bobby Oedy P. Soepangkat Program Studi Magister Manajemen Teknologi

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. HOS Cokroaminoto 12 A, Surabaya 60264

E-mail: suhandoko_edi@yahoo.co.id

ABSTRAK

Bogasari Flour Mills merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penggilingan tepung terigu dan divisi dari PT. Indofood Sukses Makmur. Departemen Penggilingan sebagai bisnis inti dari Bogasari dengan proses kontinyu memiliki jumlah downtime peralatan yang cukup tinggi. Data waktu antar kegagalan menunjukkan bahwa kegagalan peralatan terbesar di Seksi Penggilingan E, sehingga perlu upaya untuk menentukan strategi pemeliharaan pencegahan yang efektif dan mampu meningkatkan kehandalan peralatan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan interval waktu pemeliharaan pencegahan berdasarkan alokasi dan optimasi kehandalan pada peralatan di Seksi Penggilingan E. Hasil penelitian menunjukkan bahwa interval waktu pemeliharaan pencegahan peralatan yang terpanjang dimiliki oleh sub-sub sistem Panel (694,8 jam) pada saat kehandalan sistem ditargetkan sebesar 70%, dan yang terpendek dimiliki oleh sub-sub sistem Sifter (69,2 jam) pada saat kehandalan sistem ditargetkan sebesar 90%.

Kata kunci: alokasi, optimasi, kehandalan, interval pemeliharaan pencegahan

PENDAHULUAN

Bogasari adalah produsen tepung terigu di Indonesia dengan kapasitas produksi sebesar 3,6 juta ton per tahun. Pada saat ini, Bogasari menjadi divisi perusahaan dari kelompok usaha pangan PT. Indofood Sukses Makmur. Proses produksi di Bogasari secara umum ditunjukkan pada gambar 1 berikut.

Departemen Penggilingan

Departemen Penggilingan pada gambar 1 adalah departemen yang bertanggung jawab untuk melakukan proses penggilingan. Pada proses penggilingan, gandum dan air sebagai bahan baku akan digiling menjadi tepung terigu sebagai produk utama. Proses penggilingan gandum juga menghasilkan produk sampingan, yaitu bran, pollard, industrial flour (IF), dan germ.

Proses penggilingan adalah bisnis inti dari Bogasari, yang merupakan industri dengan proses kontinyu. Kegagalan yang sering terjadi pada peralatan proses penggilingan akan menyebabkan tingginya waktu downtime. Gambaran frekuensi kegagalan, jumlah down time, jam operasi mesin, persentase down time, dan kerugian biaya produksi pada seksi-seksi di bawah Departemen Penggilingan dapat dilihat pada tabel 1 berikut.

Tabel 1. Frekuensi Kegagalan dan Kerugian Biaya Produksi di Departemen Penggilingan

Sumber: Performance Mill, tahun 2009-Maret 2011

Dari tabel 1 terlihat beberapa item yang menunjukkan bahwa Seksi Penggilingan E layak untuk diteliti. Mettas (2000) melakukan penelitian untuk mengevaluasi kehandalan sistem. Alokasi dan optimasi kehandalan sistem digunakan untuk memenuhi target kehandalan yang ingin dicapai. Penelitian ini menghasilkan dua formulasi, yaitu formulasi masalah alokasi kehandalan dan formulasi biaya yang dapat diselesaikan dengan program non linier (NLP). Malaiya (2005) melakukan penelitian mengenai alokasi kehandalan dengan biaya total yang minimal.

Nilai kehandalan sistem didapatkan dari nilai kehandalan sub sistem, yang kemudian digabungkan untuk dioptimasi. Dengan demikian, penentuan interval pemeliharaan dengan melakukan alokasi dan optimasi menjadi suatu kebutuhan untuk meningkatkan kehandalan dari Seksi Penggilingan E Pemodelan sistem Seksi Penggilingan E ditunjukkan pada gambar 2 berikut:

Gambar 2. Sub Sistem Penyusun Peralatan Seksi Penggilingan E (level 1)

Input, Screening, Transport, Milling dan Output adalah sub sistem penyusun sistem Seksi Penggilingan E. Setiap sub sistem disusun oleh sub-sub sistem seperti ditunjukkan pada gambar 3 berikut:

Gambar 3. Sub-Sub Sistem Peralatan Penyusun Seksi Penggilingan E (level 2)

Fungsi Kehandalan

Kehandalan (reliability) dapat diartikan sebagai peluang bahwa sebuah komponen akan mampu melaksanakan sebuah fungsi yang spesifik dalam suatu kondisi operasi dan periode waktu tertentu (Lewis, 1987). Fungsi padat peluang, kehandalan, laju kegagalan dan MTBF terhadap waktu (Ebeling, 1997) ditunjukkan pada tabel 2.

Tabel 2. Fungsi Padat Peluang, Kehandalan, Laju Kegagalan dan MTBF Macam

Distribusi LogNormal Weibull

Fungsi Padat Peluang

 

 



 

  

  ₂ ln ²

2 exp 1 2 ) 1

( 

 

 t

t t f

dengan:  = rata-rata

 = deviasi standar

 





 





 

 



  

 

 



  

 













 t t

t

f ( ) exp

1

dengan:

η = parameter skala (scale parameter), η > 0 β = parameter bentuk (shape parameter), β > 0

 = parameter lokasi (location parameter)

Kehandalan 1 - 

 = cumulative probability distribution function  





 





 

 



  





 exp t

Laju

Kegagalan ( )

) (

t R

t

f

^1

 

 



 

^







 t

MTBF )

exp( 2

 2

  ^{1 )}

( 1 



  



Γ = fungsi gamma

Analytical Hierarchy Process (AHP)

Metode ini juga biasa digunakan untuk mengolah data yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif, sehingga kompleksitas permasalahan yang multi-objektif dan multi- kriteria dapat di dekati dengan model. Berikut di bawah ini adalah langkah-langkah dalam menggunakan metode AHP menurut Saaty (1988):

 Pengidentifikasian sistem

 Penyusunan hirarki

 Penentuan prioritas

 Pemerikasaan konsistensi

 Penentuan bobot prioritas Program Non Linier

Setelah kehandalan suatu sistem dihitung maka dapat dibandingkan apakah kehandalan sistem aktual telah mencapai target kehandalan yang telah ditetapkan. Jika belum, akan dilakukan upaya untuk meningkatkan kehandalan sistem tersebut.

Permasalahan tersebut dapat dirumuskan dengan program non linier di bawah ini (Mettas, 2000).

P: 





ⁿ

i

i

i

R

c C

1

) (

min (1)

(2)

Batasan: R S ≥ R G , (3)

R i, min ≤ R i ≤ R i, max i = 1, 2, 3, … , n (4)

dengan: C = bobot biaya sistem c i (R i ) = bobot biaya sub sistem i

f i = indeks kelayakan untuk peningkatan kehandalan dari sub sistem R i = kehandalan sub sistem i

n = jumlah sub sistem yang dipertimbangkan dalam optimasi R i, min = kehandalan minimum sub sistem i

R i, max = kehandalan maksimum sub sistem i R S = kehandalan sistem

R G = kehandalan sistem yang ingin dicapai

METODE

Langkah-langkah yang dilakukan untuk menentukan interval pemeliharaan pencegahan berdasarkan alokasi dan optimasi kehandalan adalah:

1. Pengumpulan data kegagalan (down time) peralatan dari Seksi Penggilingan E.

2. Pengkonversian data downtime dari data operasi produksi atau log sheet menjadi data waktu antar kegagalan.

3. Penentuan distribusi data waktu antar kegagalan yang paling tepat dengan menggunakan perangkat lunak Weibull++6 untuk memperoleh parameter distribusi seperti β, η, γ, , , dan .

4. Penentuan fungsi padat peluang untuk kegagalan, laju kegagalan, kehandalan peralatan dan mean time between failure (MTBF) untuk peralatan untuk suatu periode operasi tertentu.

5. Penentuan indeks kelayakan peralatan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan bantuan perangkat lunak Expert Choice.

6. Pengalokasian dan optimasi kehandalan untuk masing-masing peralatan dengan menggunakan perangkat lunak WinQSB sehingga kehandalan sistem yang ditargetkan dapat dicapai.

7. Penentuan strategi perawatan berdasarkan alokasi dan optimasi kehandalan.

HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Kehandalan

Pengujian distribusi dilakukan terhadap 11 sub-sub sistem peralatan pada Seksi Penggilingan E. Jenis dan nilai parameter dapat dilihat pada tabel 3.

Tabel 3. Distribusi Waktu Antar Kegagalan dan Parameter Sistem Seksi Penggilingan E

Sumber: Hasil pengolahan data dengan Weibull++6 dan Microsoft Excel

Nilai-nilai parameter yang diperoleh dari tiap distribusi menjadi dasar untuk menghitung laju kegagalan, MTBF serta kehandalan pada saat MTBF dan ditunjukkan pada tabel 4.

Tabel 4 Pola Laju Kegagalan, MTBF dan Kehandalan Pada Saat MTBF

Sumber: Hasil pengolahan data dengan Weibull++6 dan Microsoft Excel

Kehandalan sistem Seksi Penggilingan E disusun oleh sub-sub sistem secara seri. Hasil penghitungan nilai kehandalan sistem Seksi Penggilingan E dapat dilihat pada tabel 5 berikut.

Tabel 5 Nilai Kehandalan Aktual Sistem Seksi Penggilingan E

Sumber: Hasil pengolahan data dengan Microsoft Excel Indeks Kelayakan Peralatan

Optimasi kehandalan dihitung dengan menggunakan persamaan 2. Untuk

penghitungan optimasi kehandalan dari suatu sub sistem diperlukan indeks kelayakan

(f i ), yaitu konstanta peningkatan kehandalan sub sistem relatif terhadap seluruh sub

sistem penyusun dalam suatu sistem yang dioptimasi. Nilai indeks kelayakan (f i )

diasumsikan berada diantara 0-1, dimana nilai ini menunjukkan tingkat kesulitan untuk

meningkatkan kehandalan sub-sub sistem. Hirarki penentuan indeks kelayakan

ditunjukkan pada gambar 4.

Gambar 4 Hirarki Penentuan Indeks Kelayakan

Indeks kelayakan tersebut ditentukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Indeks kelayakan sub sistem peralatan di Seksi Penggilingan E ditunjukkan pada gambar 5.

Gambar 5 Grafik Indeks Kelayakan Sub Sistem Peralatan Seksi Penggilingan E Indeks kelayakan pada gambar 5 menunjukkan tingkat kesulitan sub sistem yang akan ditingkatkan kehandalannya. Secara berurutan sub sistem yang memiliki tingkat kesulitan tertinggi untuk dinaikkan nilai kehandalannya adalah Milling, Input, Transport, Output dan Screening.

Alokasi dan Optimasi Kehandalan

Permasalahan alokasi dan optimasi kehandalan di Seksi Penggilingan E dapat dirumuskan dengan program non linier di bawah ini.

Fungsi Obyektif: Min _{ }  

     





 

 







 



 ⁵

1

5

1 , max

min 1 ,

) (

i i

i

i e _{Ri Ri}

Ri f i Ri

R c C

Fungsi Batasan: R 1 x R 2 x R 3 x R 4 x R 5 ≥ R G

R 1, min ≤ R 1 ≤ R 1, max

R 2, min ≤ R 2 ≤ R 2, max

R 3, min ≤ R 3 ≤ R 3, max

R 4, min ≤ R 4 ≤ R 4, max

R 5, min ≤ R 5 ≤ R 5, max

Untuk mengoptimalkan kehandalan masing-masing sub sistem peralatan Seksi Penggilingan E digunakan perangkat lunak WinQSB dengan target kehandalan adalah R G = 70% (0.7), R G = 80% (0.8), dan R G = 90% (0.9). Target tersebut merupakan salah satu kriteria manajemen yang pelaksanaannya membutuhkan upaya secara bertahap.

Rekapitulasi alokasi kehandalan sub sistem peralatan Seksi Penggilingan E yang

optimal ditunjukkan pada tabel 6.

Tabel 6 Rekapitulasi Alokasi Kehandalan Sub Sistem Seksi Penggilingan E yang Optimal

Sumber: Hasil pengolahan data dengan WinQSB

Untuk menentukan interval pemeliharaan, alokasi kehandalan sub sistem dikonversi menjadi alokasi kehandalan sub-sub sistem. Proses konversi tersebut menggunakan interpolasi perangkat lunak Microsoft Excel terhadap kehandalan optimal (R i ) yang telah didapatkan pada tabel 6. Hasil rekapitulasi alokasi kehandalan sub-sub sistem peralatan Seksi Penggilingan E yang optimal ditunjukkan pada tabel 7.

Tabel 7 Rekapitulasi Alokasi Kehandalan Sub-Sub Sistem Seksi Penggilingan E yang Optimal

Sumber: Hasil pengolahan data dengan Microsoft Excel Penentuan Interval Pemeliharaan

Penentuan interval pemeliharaan ditentukan dengan menggunakan perangkat lunak Weibull++6 untuk t = 144 jam (jam kerja peralatan yang direncanakan dalam seminggu) dan kehandalan optimal (R i ) yang telah didapatkan pada perhitungan di tabel 7. Hasil penghitungan interval pemeliharaan sub-sub sistem peralatan Seksi Penggilingan E yang optimal ditunjukkan pada tabel 8.

Tabel 8 Interval Pemeliharaan yang Optimal

Sumber: Hasil pengolahan data dengan Weibull++6

Tabel 8 menunjukkan bahwa interval waktu pemeliharaan pencegahan untuk

target kehandalan R G = 0.8 dan R G = 0.9 setelah optimasi lebih pendek dibandingkan

dengan sebelum optimasi. Hal ini merupakan konsekuensi dari upaya untuk

meningkatkan kehandalan sistem Seksi Penggilingan E.

KESIMPULAN

Berdasarkan pembahasan yang dilakukan, kesimpulan yang dapat diambil adalah:

1. Peluang kegagalan sistem Seksi Penggilingan E akan menurun seiring dengan meningkatnya kehandalan sub-sub sistem peralatan yang ditentukan berdasarkan alokasi dan optimasi.

2. Semakin tinggi target kehandalan yang ingin dicapai maka semakin pendek interval pemeliharaan pencegahan yang harus dilaksanakan.

3. Interval waktu pemeliharaan pencegahan terpanjang setelah optimasi adalah 694,8 jam dan dimiliki oleh sub-sub sistem Panel untuk target kehandalan (R G ) sebesar 70%. Interval waktu pemeliharaan pencegahan terpendek setelah optimasi adalah 69,2 jam dan dimiliki oleh sub-sub sistem Sifter untuk target kehandalan (R G ) sebesar 90%.

DAFTAR PUSTAKA

Ebeling, C. E., 1997, Reliability and Maintainability Engineering, International Edition, McGraw-Hill, New York.

Lewis, E. E., 1998, Introduction to Reliability Engineering, John Wiley and Sons, Inc., New York.

Malaiya, Y. K., 2005, Reliability Allocation, Colorado State University, Fort Collins.

Mettas, A., 2000, Reliability Allocation and Optimization for Complex System, Reliasoft Corporations, Tucson.

Saaty, T. L., 1988, Decision Making For Leaders; The Analytical Hierarchy Process for

Decisions in a Complex World, RWS Publication, Pittsburgh.