optimalisasi penggantian komponen ...repository.its.ac.id/59634/1/makalah tesis arief...mahasiswa...
TRANSCRIPT
-
TESIS-TM 142502
OPTIMALISASI PENGGANTIAN KOMPONENTRAVELLING WATER SCREEN (TWS) DI SISTEMCOOLING WATER (STUDI KASUS PADA PLTGUMUARA TAWAR BLOK 1)
ARIEF WICAKSONO2116207701
DOSEN PEMBIMBINGProf. Dr. Ir. Abdullah Shahab, MSc.
PROGRAM MAGISTERBIDANG KEAHLIAN MANAJEMEN ENERGIKERJASAMA PT PJBDEPARTEMEN TEKNIK MESINFAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRIINSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBERSURABAYA2018
-
THESIS-TM142502
REPLACEMENT OPTIMIZATION OF TRAVELLINGWATER SCREEN (TWS) COMPONENTS INCOOLING WATER SYSTEM (CASE STUDY ONPLTGU MUARA TAWAR BLOK 1)
ARIEF WICAKSONO2116207701
SUPERVISORProf. Dr. Ir. Abdullah Shahab, MSc.
MASTER PROGRAMFIELD STUDY OF ENERGY MANAGEMENTIN COOPERATION WITH PT PJBDEPARTMENT OF MECHANICAL ENGINEERINGFACULTY OF INDUSTRIAL TECHNOLOGYSEPULUH NOPEMBER INSTITUTE OF TECHNOLOGYSURABAYA2018
-
Lembar Pengesahan
-
i
-
Abstrak
-
iii
OPTIMALISASI PENGGANTIAN KOMPONEN TRAVELLINGWATER SCREEN (TWS) DI SISTEM COOLING WATER
(STUDI KASUS PADA PLTGU MUARA TAWAR BLOK 1)
Mahasiswa Nama : Arief WicaksonoMahasiswa ID : 02111650077001Jurusan : Teknik Mesin FTI - ITSPembimbing : Prof. Dr. Ir. Abdullah Shahab, MSc.
ABSTRAK
Travelling Water Screen (TWS) dalam sistem cooling water adalah salahsatu peralatan utama dalam sistem pendingin PLTGU yang memiliki pengaruhbesar pada output daya turbin uap dan efisiensi termal pembangkit listrik secarakeseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui distribusi kegagalankomponen peralatan TWS yang terjadi dalam proses filtrasi dalam sistem coolingwater di bawah kondisi operasi saat ini dan biaya pemeliharaan terkait. Analisisdimulai dengan pengambilan data pemeliharaan komponen TWS yang diperolehselama 2003 hingga 2017. Distribusi kegagalan masing-masing komponendicirikan menggunakan perangkat lunak statistik yang tersedia. Model matematikatertentu selanjutnya digunakan untuk menentukan kebijakan penggantian optimaluntuk setiap komponen yang menggabungkan data dari distribusi kegagalan, danbiaya penggantian dan pemeliharaan.
Waktu penggantian optimal dan biaya penggantian minimal komponenTWS yang diperoleh bervariasi antar masing-masing komponen. Interval waktuoptimal penggantian komponen Bearing Bushing sebesar 43,4245 hari, komponenBolt, sock head M.16 sebesar 19,9785 hari, komponen Bolt, sock head M.12 sebesar40,9505 hari, komponen Rubber seal sebesar 27,6088 hari, komponen Pin, straightplain 25.4 mm sebesar 48,4359 hari, komponen Ram, wiremesh sebesar 88,4978hari, komponen Pin, straight plain, 27/30 mm sebesar 69,471 hari, komponen Nut,hex M.8 sebesar 29,2394 hari. Dan biaya penggantian minimal komponen BearingBushing sebesar Rp. 4.383.400/hari, Bolt, sock head M.16 sebesar Rp.5.706.850/hari, komponen Bolt, sock head M.12 sebesar Rp. 12.671.400/hari,komponen Rubber seal sebesar Rp. 7.247.630/hari, komponen Pin, straight plain,25.4 mm sebesar Rp. 6.308.610/hari, komponen Ram, wiremesh sebesar Rp.5.522.590/hari, komponen Pin, straight plain, 27/30 mm sebesar Rp.5.032.190/hari, komponen Nut, hex M.8 sebesar Rp. 4.770.530/hari.
Hal ini kemudian dikembangkan lebih lanjut ke dalam penerapan strategipemeliharaan yang optimal untuk menentukan pengendalian persediaan, manpowerresources smoothing, dan perencanaan anggaran pemeliharaan untukmengembalikan kinerja PLTGU pada kondisi optimal.
Kata kunci: penggantian, optimalisasi, Travelling Water Screen.
-
iv
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
-
v
REPLACEMENT OPTIMIZATION OF TRAVELLINGWATER SCREEN (TWS) COMPONENTS IN COOLINGWATER SYSTEM (CASE STUDY ON PLTGU MUARA
TAWAR BLOK 1)
Name : Arief WicaksonoIdenty Number : 02111650077001Major : Mechanical Engineering - ITSSupervisor : Prof. Dr. Ir. Abdullah Shahab, MSc.
ABSTRACT
Traveling Water Screen (TWS) in cooling water system is one of the mainequipment in PLTGU cooling system which has an immense influence on steamturbine output power and thermal efficiency of power plant as a whole. This studyaims to find out the distribution of TWS component equipment failure occurring inthe filtration process in the cooling water system under current operating conditionsand its related maintenance cost. The analysis begins with the retrieval ofmaintenance data of TWS components obtained during 2003 to 2017. Failuredistribution of each component is characterized using available statistical software.A certain mathematical model is subsequently used to determine the optimalreplacement policy for each component incorporating data from failure distribution,and replacement and maintenance cost.
The optimal replacement time and minimum replacement cost of theacquired TWS component varies between each component. Optimal time intervalsof Bearing Bushing component replacement is 43.4245 days, Bolt, sock head M.16components is 19.9785 days, Bolt, sock head M.12 is 40.9505 days, Rubber sealcomponents is 27.6088 days, Pin, straight plain 25.4 mm components is 48.4359days, Ram wiremesh components is 88.4978 days, Pin, straight plain, 27/30 mmcomponents is 69.477 days, Nut, hex M.8 components is 29.2394 days. And theminimum replacement cost of Bearing Bushing component is Rp. 4.383.400 eachday, Bolt, sock head M.16 components is Rp. 5.706.850 each day, Bolt, sock headM.12 is Rp. 12.671.400 each day, Rubber seal component is Rp. 7,247,630 eachday, Pin, straight plain 25.4 mm components is Rp. 6.308.610 each day, Ramwiremesh components is Rp. 5,522,590 each day, Pin, straight plain, 27/30 mmcomponents is Rp. 5.032.190 each day, Nut, hex M.8 components is Rp. 4,770,530each day.
The study result in the optimal replacement schedule of the componentsand the total cost of maintenance in the cooling water system. This is then furtherdeveloped into the implementation of optimal maintenance strategy to determineinventory control, manpower resource smoothing, and maintenance budgetplanning to restore the performance of PLTGU at optimum condition.
Keywords: replacement, optimization, travelling water screen
-
vi
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
-
Kata Pengantar
-
vii
KATA PENGANTAR
Segala Puji dan Syukur penulis curahkan sepenuhnya kepada Allah SWT,
karena atas limpahan rahmat dan karunia-Nya tesis ini dapat terselesaikan tepat
waktu. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada beberapa
pihak yang berkenan membantu dan mendukung baik secara moril dan materiil
dalam proses penyelesaian tesis ini, antara lain:
1. Titis Sustianingsih selaku istri , kedua putra tercinta Akbar dan Fathir, orang
tua serta anggota keluarga lainnya yang selalu memberikan dukungan
kepada penulis dalam penyelesaian tesis ini, terima kasih buat kesabaran,
motivasi, dukungan dan doa-doanya selama ini.
2. Prof. Dr. Ir. Abdullah Shahab, MSc selaku dosen pembimbing tesis yang
telah memberikan saran, motivasi serta ilmu-ilmu yang bermanfaat bagi
penulis.
3. Dr. Ir. Agus Sigit Pramono, DEA, Suwarno, ST. MSc. Ph.D, dan Bambang
Arip D, ST. MSc. Ph.D selaku dosen penguji.
4. Prof. Dr. Ir. Eng. Prabowo, M.Eng selaku Ketua Prodi Pasca Teknik Mesin.
5. Ir. Bambang Pramujati, M.Sc., Ph.D selaku Ketua Jurusan Teknik Mesin
ITS.
6. Bapak-bapak dan ibu-ibu dosen pengajar, seluruh staf dan karyawan Teknik
Mesin FTI ITS Surabaya
7. Seluruh jajaran direksi PT. PJB yang telah memberikan kesempatan kepada
penulis untuk belajar dan menuntut ilmu di Teknik Mesin FTI ITS Surabaya
8. Manajemen dan rekan-rekan PT. PJB UP. Muara Tawar, terimakasih atas
dukungan, bantuan, dan referensi data penelitian yang diberikan selama ini.
9. Rekan-rekan Manajemen Energi Teknik Mesin FTI-ITS.
10. Dan semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, terimakasih atas
dukungan dan bantuannya selama ini.
Kekurangan atau kesalahan tentu masih ada, namun bukan suatu yang
disengaja, hal tersebut semata-mata disebabkan karena kekhilafan dan keterbatasan
-
viii
yang dimiliki. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan
demi kesempurnaan Tesis ini.
Akhir kata, semoga Tesis ini dapat bermanfaat bagi pembaca serta dapat
memberikan sumbangsih bagi perkembangan ilmu pengetahuan. Aamiin yaa
robbal’alamiin.
Surabaya, Juli 2018
Penulis
-
Daftar Isi
-
ix
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAAN ........................................................................... iABSTRAK ....................................................................................................... iiiABSTRACT ....................................................................................................... vKATA PENGANTAR ................................................................................................. viiDAFTAR ISI .................................................................................................... ixDAFTAR GAMBAR ................................................................................................... xiiiDAFTAR TABEL ....................................................................................................... xv
BAB 1 PENDAHULUAN1.1. Latar Belakang .......................................................................................... 11.2. Perumusan Masalah ................................................................................... 101.3. Tujuan Penelitian ....................................................................................... 101.4. Batasan Masalah ........................................................................................ 10
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA2.1. Konsep Kehandalan ................................................................................... 12
2.1.1. Fungsi Kehandalan .......................................................................... 132.1.2. Penilaian Kehandalan ...................................................................... 14
2.2. Pemodelan Sistem ..................................................................................... 142.2.1. Sistem seri ....................................................................................... 142.2.2. Sistem Pararel .................................................................................. 152.2.3. Kombinasi Sistem Seri dan Pararel ................................................. 15
2.3. Laju Kegagalan ......................................................................................... 162.4. Mean Time Beetwen failure ....................................................................... 162.5. Pola Distribusi Antar Kegagalan ............................................................... 17
2.5.1. Distribusi Weibull ............................................................................ 172.5.2. Distribusi Lognormal ...................................................................... 182.5.3. Distribusi Eksponensial ................................................................... 202.5.4. Distribusi Normal ............................................................................ 20
2.6. Karakteristik Kegagalan ............................................................................ 212.7. Pengujian Distribusi .................................................................................. 222.8. Optimalisasi Interval Waktu Penggantian Komponen Peralatan .............. 262.9. Hasil Penelitian Terdahulu ........................................................................ 29
BAB 3 METODE PENELITIAN3.1. Tahap – Tahap Penelitian .......................................................................... 313.2. Diagram Alir Penelitian ............................................................................ 323.3. Pengumpulan Data .................................................................................... 333.4. Pengolahan Data ........................................................................................ 333.5. Alokasi Waktu Penelitian .......................................................................... 34
BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN4.1. Tinjauan Umum ........................................................................................ 35
-
x
4.2. Penilaian Keandalan .................................................................................. 384.2.1. Komponen Bearing Bushing ........................................................... 38
4.2.1.1. Data Waktu Antar Kegagalan Bearing Bushing .................. 384.2.1.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 394.2.1.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 404.2.1.4. Keandalan Komponen ......................................................... 404.2.1.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 404.2.1.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 40
4.2.2. Komponen Bolt, sock head M.16 .................................................... 414.2.2.1. Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.16 ............ 414.2.2.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 424.2.2.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 424.2.2.4. Keandalan Komponen ......................................................... 434.2.2.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 434.2.2.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 43
4.2.3. Komponen Bolt, sock head M.12 .................................................... 444.2.3.1. Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.12 ............ 444.2.3.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 454.2.3.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 454.2.3.4. Keandalan Komponen ......................................................... 464.2.3.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 464.2.3.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 46
4.2.4. Komponen Rubber seal ................................................................... 474.2.4.1. Data Waktu Antar Kegagalan Rubber seal .......................... 474.2.4.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 484.2.4.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 484.2.4.4. Keandalan Komponen ......................................................... 494.2.4.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 494.2.4.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 49
4.2.5. Komponen Pin, straight plain 25.4 mm .......................................... 504.2.5.1. Data Waktu Antar Kegagalan Pin, straight plain 25.4 mm 504.2.5.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 514.2.5.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 514.2.5.4. Keandalan Komponen ......................................................... 524.2.5.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 524.2.5.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 52
4.2.6. Komponen Ram, wiremesh ............................................................. 534.2.6.1. Data Waktu Antar Kegagalan Pin, straight plain 25.4 mm 534.2.6.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 544.2.6.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 544.2.6.4. Keandalan Komponen ......................................................... 554.2.6.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 554.2.6.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 55
-
xi
4.2.7. Komponen Pin, straight plain, 27/30 mm ....................................... 564.2.7.1. Data Waktu Antar Kegagalan Pin, straight plain, 27/30 mm 564.2.7.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 574.2.7.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 574.2.7.4. Keandalan Komponen ......................................................... 584.2.7.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 584.2.7.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 58
4.2.8. Komponen Nut, hex M.8 ................................................................. 594.2.6.1. Data Waktu Antar Kegagalan Nut, hex M.8 ........................ 594.2.6.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan ..................................... 604.2.6.3. Fungsi Padat Peluang .......................................................... 604.2.6.4. Keandalan Komponen ......................................................... 614.2.6.5. Laju Kegagalan Komponen ................................................. 614.2.6.6. Mean Time Between Failure (Komponen) .......................... 61
4.3. Rekapitulasi Penilaian keandalan .............................................................. 624.4. Optimasi Biaya Penggantian Komponen Peralatan .................................. 63
4.4.1. Komponen Bearing Bushing berdistribusi Weibull3 ................... 644.4.2. Komponen Bolt, sock head m12 berdistribusi Lognormal ........... 654.4.3. Rekapitulasi Waktu Penggantian Optimal dan Biaya Minimal ... 67
4.5. Sensitifitas Perhitungan Hasil Optimasi Akibat Perubahan Biaya ............ 68
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN5.1. Kesimpulan ................................................................................................ 715.2. Saran .......................................................................................................... 72
DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 75LAMPIRAN ..................................................................................................... 77
-
xii
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
-
Daftar Gambar
-
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Siklus PLTGU Muara Tawar Blok 1 ........................................ 1
Gambar 1.2 Sistem filtrasi TWS UP. Muara Tawar ...................................... 4
Gambar 1.3 Ilustrasi TWS UP. Muara Tawar ............................................... 5
Gambar 1.4 Ilustrasi penggantian komponen (Jardine,1973) ........................ 9
Gambar 2.1 Model keandalan sistem seri ...................................................... 14
Gambar 2.2 Model keandalan sistem pararel ................................................ 15
Gambar 2.3 Model keandalan kombinasi sistem seri dan pararel ................. 15
Gambar 2.4 Grafik laju kerusakan (failure rate) terhadap waktu .................. 22
Gambar 2.5 Ilustrasi penggantian komponen (Jardine,1973) ........................ 26
Gambar 2.6 Jadwal penggantian komponen optimal ..................................... 29
Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian ............................................................. 32
Gambar 4.1 TWS UP. Muara Tawar ............................................................. 35
Gambar 4.2 Komponen TWS UP. Muara Tawar ......................................... 36
Gambar 4.3 Komponen Penyusun TWS UP. Muara Tawar .......................... 37
Gambar 4.4 Histogram Bearing Bushing ...................................................... 39
Gambar 4.5 Histogram Bolt, sock head M.16 ................................................ 41
Gambar 4.6 Histogram Bolt, sock head M.12 ................................................ 44
Gambar 4.7 Histogram Rubber seal ............................................................. 47
Gambar 4.8 Histogram Pin, straight plain 25.4 mm ...................................... 50
Gambar 4.9 Histogram Ram, wiremesh ......................................................... 53
Gambar 4.10 Histogram Pin, straight plain, 27/30 mm ................................. 56
Gambar 4.11 Histogram Nut, hex M.8 ........................................................... 59
Gambar 4.12 Grafik Biaya Penggantian Komponen Bearing Bushing .......... 64
Gambar 4.13 Grafik Biaya Penggantian Komponen Bolt, sock head m12 .... 66
Gambar 4.14 Grafik Perubahan Waktu Optimal Sebagai Fungsi Biaya
Korektif ........................................................................................................ 69
Gambar 4.15 Grafik Perubahan Waktu Optimal Sebagai Fungsi Biaya
Preventive .................................................................................................... 70
-
xiv
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
-
Daftar Tabel
-
xv
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Data Mesin Pembangkit yang Dikelola oleh PT PJB Unit
Pembangkitan Muara Tawar ......................................................................... 2
Tabel 1.2 Data Teknis PLTGU Muara Tawar Blok 1 .................................... 3
Tabel 1.3 Data komponen TWS UP Muara Tawar ........................................ 5
Tabel 1.4 Data kerugian akibat gangguan TWS ............................................ 6
Tabel 1.5 Komponen TWS yang sering mengalami kegagalan ..................... 8
Tabel 2.1 Nilai-nilai Parameter β Distribusi Weibull ..................................... 18
Tabel 2.2 Persamaan perkiraan total biaya untuk berbagai distribusi ........... 28
Tabel 3.1 Alokasi Waktu Penelitian ............................................................. 34
Tabel 4.1 Data Waktu Antar Kegagalan Bearing Bushing .......................... 38
Tabel 4.2 Pengujian Distribusi Bearing Bushing ......................................... 39
Tabel 4.3 Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.16 ................... 41
Tabel 4.4 Pengujian Distribusi Bolt, sock head M.16 .................................. 42
Tabel 4.5 Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.12 ................... 44
Tabel 4.6 Pengujian Distribusi Bolt, sock head M.12 .................................. 45
Tabel 4.7 Data Waktu Antar Kegagalan Rubber seal .................................. 47
Tabel 4.8 Pengujian Distribusi Rubber seal ................................................. 48
Tabel 4.9 Data Waktu Antar Kegagalan Pin, straight plain 25.4 mm ......... 50
Tabel 4.10 Pengujian Distribusi Pin, straight plain 25.4 mm ...................... 51
Tabel 4.11 Data Waktu Antar Kegagalan Ram, wiremesh ........................... 53
Tabel 4.12 Pengujian Distribusi Ram, wiremesh ......................................... 54
Tabel 4.13 Data Waktu Antar Kegagalan Pin, straight plain, 27/30 mm .... 56
Tabel 4.13 Pengujian Distribusi Pin, straight plain, 27/30 mm ................... 57
Tabel 4.14 Data Waktu Antar Kegagalan Nut, hex M.8 ............................... 59
Tabel 4.15 Pengujian Distribusi ................................................................... 60
Tabel 4.16 Rekapitulasi parameter distribusi waktu kerusakan komponen . 62
Tabel 4.17 Rekapitulasi Hasil Uji Distribusi Komponen TWS ..................... 62
Tabel 4.18 Biaya Penggantian Komponen TWS ......................................... 63
Tabel 4.19 Waktu Penggantian Optimal dan Biaya Minimal ........................ 67
-
xvi
Tabel 4.20 Pengaruh Perubahan Biaya Korektif pada Bearing Bushing ....... 68
Tabel 4.21 Pengaruh Perubahan Biaya Preventive pada Bearing Bushing .. 69
-
Bab 1
Pendahuluan
-
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
PT Pembangkitan Jawa Bali Unit Pembangkitan Muara Tawar (PT PJB UP
MTW) merupakan salah satu unit pembangkitan yang dikelola oleh PT
Pembangkitan Jawa Bali (PT PJB). PT PJB UP MTW mengelola dan
mengoperasikan aset pembangkit sebesar 2050 MW, terdiri dari 902 MW
Pembangkit Listrik Tenaga Gas dan Uap (PLTGU) dan 1148 MW Pembangkit
Listrik Tenaga Gas (PLTG). Unit pembangkit yang dikelola oleh PT PJB UP MTW
merupakan unit pembangkit pemikul beban puncak (peaker) dengan rata – rata
capacity factor tiap tahun sebesar 76 % untuk PLTGU dan 17 % untuk PLTG, serta
produksi listrik rata – rata tiap tahun sebesar 7092 GWh (Laporan Operasi PT PJB
UP MTW, 2014 - 2016).
Gambar 1.1 Siklus PLTGU Muara Tawar Blok 1
-
2
Tabel 1.1 Data Mesin Pembangkit yang Dikelola oleh PT PJB Unit Pembangkitan
Muara Tawar
Unit Pembangkit BuatanDayaTerpasang(MW)
BahanBakar
TahunOperasi
PLTGU blok 1 GT 1.1 Alstom 145 Gas / Solar 1997PLTGU blok 1 GT 1.2 Alstom 145 Gas / Solar 1997PLTGU blok 1 GT 1.3 Alstom 145 Gas / Solar 1997PLTGU blok 1 ST 1.4 Alstom 225 - 1997PLTG blok 2 GT 2.1 Alstom 145 Gas / Solar 1997PLTG blok 2 GT 2.2 Alstom 145 Gas / Solar 1997PLTG blok 3 GT 3.1 Siemens 143 Gas / Solar 2004PLTG blok 3 GT 3.2 Siemens 143 Gas / Solar 2004PLTG blok 3 GT 3.3 Siemens 143 Gas / Solar 2004PLTG blok 4 GT 4.1 Siemens 143 Gas / Solar 2004PLTG blok 4 GT 4.2 Siemens 143 Gas / Solar 2004PLTG blok 4 GT 4.3 Siemens 143 Gas / Solar 2004PLTGU blok 5 GT 5.1 Alstom 161 Gas / Solar 2008PLTGU blok 5 ST 5.8 Alstom 81 - 2008
Sumber : Dokumen review energi PT PJB UP Muara Tawar, 2017
Pembangkit Listrik Tenaga Gas dan Uap (PLTGU) merupakan gabungan
antara Pembangkit Listrik Tenaga Gas (PLTG) dan Pembangkit Listrik Tenaga Uap
(PLTU) dengan gas buang dari turbin gas digunakan untuk memanaskan air
menjadi uap air sebagai media penggerak turbin uap. PLTGU Muara Tawar blok 1
terdiri dari 3 unit turbin gas dengan bahan bakar gas alam atau minyak solar jenis
high speed diesel (HSD), 3 unit heat recovery steam generator (HRSG), dan 1 unit
turbin uap dengan total daya terpasang 660 MW. Dalam produksi listrik di PLTGU
Muara Tawar blok 1, selain peralatan – peralatan utama juga digunakan beberapa
alat bantu, diantaranya : desalination plant, water treatment plant, chlorination
plant dan H2 plant.
PLTGU MTW blok 1 pertama kali beroperasi pada tahun 1997 dengan
bahan bakar minyak solar jenis HSD (high speed diesel), dan baru pada tahun 2008
unit pembangkit memperoleh suplai bahan bakar gas alam yang disuplai oleh PT
PGN dan PT Pertamina Gas. Sebagai pembangkit pemikul beban puncak (peaker),
PLTGU MTW blok 1 dibebani secara maksimal hanya sekitar 8 jam per hari dengan
rata – rata beban per hari sekitar 58%. Sehingga efisiensi kurang optimal karena
-
3
efisiensi pembangkit sangat dipengaruhi oleh tingkat pembebanan. Selain itu secara
teoritik efisiensi pembangkit juga dipengaruhi oleh kinerja dari semua sistem yang
ada di PLTGU, baik itu sistem turbin gas, sistem HRSG, sistem turbin uap maupun
sistem pendingin.
Turbin gas yang digunakan di PLTGU MTW blok 1 adalah turbin gas
Alstom tipe GT 13E2 yang mempunyai 21 tingkat sudu kompresor dan 5 tingkat
sudu turbin dengan media pendingin udara, sedangkan ruang bakar tipe annular
dengan 72 buah burner. Untuk HRSG merupakan tipe natural circulation dengan
sirkulasi air pada proses penguapan di evaporator terjadi secara natural akibat gaya
gravitasi. Sedangkan untuk turbin uap, menggunakan jenis dual pressure
condensing dengan pendingin pada generator adalah gas hidrogen.
Tabel 1.2 Data Teknis PLTGU Muara Tawar Blok 1
Peralatan Parameter NilaiTurbin Gas Tipe ABB GT 13E2
Kompresor 21 tingkatTurbin 5 tingkatRuang Bakar Annular 72 burnerBahan Bakar HSD & GasKapasitas Generator 182,7 MVAPutaran 3000 rpmPendingin Generator Udara
Heat RecoverySteam Generator(HRSG)
Tipe Natural CirculationTekanan Uap 80,2 barg (HP)Volume Uap 50 kg/s (HP) & 16,4 kg/s (LP)Temperatur Uap 500 C
Turbin Uap Tipe Dual Pressure CondensingTekanan Uap 72 barg (HP) & 4,3 barg (LP)Kapasitas Generator 772 MVAPutaran 3000 rpmPendingin Generator Gas Hidrogen
Sistem Pendingin Tipe TerbukaKondensor Surface CondenserPompa Pendingin Pompa aksial 2 x 50%Media Pendingin Air Laut
Sumber : Buku manual PLTGU Muara Tawar (1997)
Sistem pendingin pada PLTGU MTW blok 1 merupakan jenis pendingin
sistem terbuka dengan media pendingin air laut yang terdiri dari 2 (dua) buah
kondensor tipe surface condenser dengan 2 (dua) buah pompa pendingin atau
-
4
cooling water pump kapasitas 2 x 50%. Dalam menjaga kualitas pendinginan,
dibutuhkan tingkat kebersihan atas fluida sebagai media pendingin yang dalam hal
ini adalah air laut. Oleh karena ini dipasang beberapa equipment yang sifatnya
berlapis untuk menjaga kebersihan air laut yang akan melalui kondensor. Salah satu
equipment yang terpasang adalag TWS (Travelling Water Screen).TWS di PT PJB
UP Muara Tawar yang terpasang adalah tipe dual Flow, dimana aliran fluida
melalui kedua bagian samping TWS untuk difiltrasi yang kemudian akan masuk ke
line cooling water ke kondensor, selama beroperasi TWS akan berputar secara
kontinyu, yang dapat dioperasikan secara auto maupun manual, seperi ditunjukkan
pada gambar 1.2.
Gambar 1.2 Sistem filtrasi TWS UP. Muara Tawar.
TWS yang terpasang di UP. Muara Tawar terpasang 2 unit dengan tipe yang
sama, dan 2 unit tersebut beroperasi dengan berputar memalui gearbox secara rutin
dan kontinyu. Pada masing-masing TWS terpasang filter untuk menghilangkan
kotoran yang tidak diinginkan masuk ke saluran intake utama. Gambar 1.3
menunjukkan ilustrasi TWS yang terpasang di UP. Muara Tawar.
-
5
Gambar 1.3 Ilustrasi TWS UP. Muara Tawar.
Komponen TWS ditunjukkan dalam tabel 1.3 merupakan data dari
inventory control dan cataloguer di UP Muara Tawar adalah sebagai berikut:
Tabel 1.3 Data komponen TWS UP Muara Tawar.
No. Stockcode Deskripsi Stockcode
1 815522BEARING BUSHING 38 X 42.8 X 30.5 MM; ID LENGTH 80MM;CHAIN BUSH 78 EA/UNIT; MAT SUS 316; PART OF TRAVELINGWATER SCREEN
2 823682ROLLER STANDARD ROLLER W/ BUSHING; OD127 MM; ID70MM; ID 43 MM; L 50 MM; MATERIAL SUS 316; TEFLON; FORTRAVELING SCREEN
3 805580 BOLT, SOCK HEAD M16 X 40 MM; COUNTERSUNK; L KEYMAT. SUS 316 80 EA/UNIT TWS; FOR TWS
4 324715 SETSCREW M16 X 60 MM; MAT. SUS 316; BOLT HEAD 24 MM;COUNTERSUNK W/ NUT˚ FOR TWS
5 796383BOLT, SOCK HEAD M12 X 30 MM; ELLEN BOLT;COUNTERSUNK MAT. SUS 316 312 EA/ UNIT; FOR TRAVELINGWATER SCREEN
6 805739 SEAL 4 X 70 X 4250 MM; MAT. RUBBER; RUBBER SEAL; WITHFIBER 39 EA/ UNIT TWS FOR TWS
7 805721 SEAL 5 X 70 X 4500 MM; MAT RUBBER; RUBBER SEAL; WITHWIRE INSERTED; 39 EA/ UNIT TWS FOR TWS
8 886655 PIN, STRAIGHT PLAIN; 25.4 X 83 MM; THREADED IN (M12)MAT. SUS 316; PIN LOCK - TIE LONG; 80 EA FOR TWS
9 810093 WASHER, FLAT M8; SUS. 316 FOR TWS; 1716 EA/ UNIT TWS
10 790733 PIN, STRAIGHT PLAIN, 27/30 MM X 80/112 MM; MAT SUS 316; 78EA/ UNIT TWS; FOR TRAVELING WATER SCREEN
11 805770 NUT, HEX M8; MAT. SUS 316; 1716/UNIT TWS FOR TWS
12 785576 LUBRICATING OIL, GEAR ISO VG 150; 20L/PAIL; FOR TWS &DEBRIS GEAR BOX
Sumber : Dokumen Laporan ICC PT PJB UP Muara Tawar.
-
6
TWS adalah peralatan yang sangat kritis apabila mengalami gangguan,
dikarenakan dalam kondisi tertentu apabila terdapat gangguan dari peralatan ini
maka dibutuhkan turun beban unit, atau bahkan mematikan unit agar bisa dilakukan
perbaikan. Dari data operasi dan pemeliharaan terdapat beberapa kali gangguan unit
pembangkit yang diakibatkan gangguan dari peralatan TWS. Tabel 1.4 memberikan
ilustrasi bagaimana kerugian yang diderita unit pembangkit apabila terjadi
gangguan.
Tabel 1.4 Data kerugian akibat gangguan TWS.
Waktu KejadianDurasi Daya
HilangProduksiHilang
Kerugian*Penyebab
Mulai Selesai(Jam) (MW) (MWh) (Rp/kWh)
2/1/0710:30
2/1/0716:09
5,65 60 339,00 319.338.000
ST 14 derating 60MW karenaperbaikan padatravelling screensehingga HRSGharus dishutdown
2/3/070:00
2/3/07
22:5922,98 60 1378,80 1.298.829.600
ST 14 derating 60MW karenaperbaikan padatravelling screen
2/5/0715:15
2/7/075:44
38,48 60 2308,80 2.174.889.600
ST 14 derating 60MW karenabanyaknyasampah padawater intakesehingga HRSG13 tidak bisadioperasikan
2/6/0810:42
2/6/0812:04
1,37 55 75,35 70.979.700GangguanTraveling Screen
2/17/086:22
2/18/080:00
17,63 35 617,05 581.261.100GangguanTraveling Screen
12/17/1219:18
18/12/20120:05
4,80 68 326,40 307.468.800
KerusakanTraveling WaterScreen ( HRSG13 dilepas paksa )
5 feb2018
10:00 -10:29
29menit
44 339,00 345.589.000TWS no.1 notready
Catatan : * Asumsi harga jual Blok 1 Rp 942 / kWh
Sumber : Dokumen Laporan Operasi PT PJB UP Muara Tawar, 2017
-
7
Dengan kondisi operasional pembangkit ini terdapat beberapa hal yang bisa
mengganggu kinerja dari sistem pendingin di UP. Muara Tawar, diantaranya:
volume sampah saat ini 250m³/tahun, dampak reklamasi dan dibukanya banjir kanal
timur diperkirakan volume sampah akan naik 3 kali lipat, mengingat aliran banjir
kanal timur melintasi hunian padat penduduk. Terjadinya pendangkalan intake
kanal akibat sedimentasi, kondisi saat ini 9216 m³/tahun, dampak reklamasi dan
dibukanya banjir kanal timur akan menambah laju pendangkalan intake kanal,
diperkirakan 13824 m³/tahun. Terjadinya resirkulasi air panas di sistem ( normal
inlet intake : 29,6 0 C). Peningkatan volume sampah dan polutan yang mencemari
lingkungan. Jika operasional UP Muara Tawar terganggu, akan mengganggu suplai
listrik ke sistem Ja-Ma-Li
Dari beberapa komponen pada TWS terdapat beberapa komponen yang
menurut data dari rendalhar adalah penyumbang terbesar gangguan yang terjadi
pada TWS. Walaupun sudah dilakukan pemeliharaan baik preventif, prediktif
maupun korektif, ternyata masih belum didapatkan jadwal pemeliharaan yang tepat,
dikarenakan masih terjadi gangguan yang bersifat korektif, akibat dari kerusakan
satu atau beberapa komponen TWS dan mengakibatkan unit breakdown. Apabila
jadwal pemeliharaan dilakukan terlalu cepat, maka akan menyebabkan kenaikan
biaya pemeliharaan, dan apabila terlambat maka unit akan breakdown, sehingga
biaya yang akan ditanggung menjadi sangat besar. Oleh karena itu diperlukan
formulasi yang tepat untuk mencari fenomena kegagalan komponen pada sistem
TWS, sekaligus mendapatkan biaya yang paling optimal. Menurut data yang
didapatkan dari bagian perencanaan dan pemeliharaan dan ICC UP. Muara Tawar
maka komponen-komponen yang sering terjadi kegagalan tersebut ditunjukkan
dalam tabel 1.5.
-
8
Tabel 1.5 Komponen TWS yang sering mengalami kegagalan.
Bearing bushing Bolt, sock head M.16 Bolt, sock head M.12
Rubber seal Pin, straight plain; 25.4 Ram wiremesh
Pin, straight plain, 27/30mm
Nut, hex M.8Lubricating oil, Gear ISO
VG.150Sumber : Dokumen Laporan Rendalhar PT PJB UP Muara Tawar.
Penggantian suku cadang atau komponen dilakukan untuk
mengembalikan suatu sistem atau peralatan pada kondisi dan fungsi sebenarnya
yang diinginkan. Penggantian ini membutuhkan biaya yang harus dikeluarkan
agar peralatan beroperasi sesuai dengan fungsinya. Jika penggantian ini tidak
dilakukan bisa menyebabkan peralatan mengalami kegagalan dan bisa
menyebabkan biaya yang lebih besar.
Kegagalan mesin mempunyai karakter yang berbeda sesuai dengan
distribusi yang terjadi. Oleh karena itu diperlukan jadwal penggantian yang tepat
-
9
untuk menemukan interval waktu penggantian komponen yang optimal. Interval
waktu penggantian komponen dapat diilustrasikan dalam gambar berikut :
Gambar 1.4 Ilustrasi penggantian komponen (Jardine,1973)
Gambar 1.4 menjelaskan tentang interval waktu penggantian komponen
sebelum mengalami kegagalan dibandingkan dengan penggantian saat komponen
tersebut mengalami kegagalan. Semakin cepat interval waktu penggantian
komponen atau suku cadang semakin besar biaya preventif penggantian
komponen atau suku cadang tersebut. Sedangkan jika komponen lebih dulu
mengalami kegagalan, maka akan menyebabkan biaya penggantian komponen
(corrective) yang lebih besar.
Secara umum biaya yang muncul dikarenakan penggantian komponen atau
suku cadang dari equipment yang sama berdasarkan umur hidupnya bisa
dirumuskan dalam persamaan sebagai berikut (Jardine, 1973):
( ) = ( ) + [1 − ( )]( ) + ( ) [1 − ( )]dimana :( ) ===( ) =( ) =
PreventiveReplacement
PreventiveReplacement
FailureReplacement
FailureReplacement
tp tp
0 Time
1.1
-
10
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang dan identifikasi permasalahan terkait kondisi
TWS di cooling Water system setelah dilakukan pemeliharaan, maka perlu
dilakukan analisis sebagai berikut:
1. Bagaimana fenomena kegagalan peralatan komponen TWS yang terjadi
di dalam proses filtrasi dalam sistem cooling water pada kondisi operasi
saat ini.
2. Bagaimana fenomena biaya pemeliharaan peralatan TWS yang terjadi di
dalam proses filtrasi dalam sistem cooling water pada kondisi operasi saat
ini.
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan interval waktu pemeliharaan dengan melakukan optimasi
jadwal penggantian komponen TWS pada sistem cooling water.
2. Menentukan laju biaya total pemeliharaan penggantian komponen TWS
pada sistem cooling water.
1.4 Batasan Masalah
Batasan masalah yang diambil dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian dilakukan terhadap komponen TWS pada sistem cooling water
di PT.PJB. UP. Muara Tawar.
2. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data Breakdown komponen
TWS pada sistem cooling water dari tahun 2003 sd 2017 yang berasal
dari bagian perencanaan dan pengendalian pemeliharaan PT.PJB. UP.
Muara Tawar.
3. Biaya yang digunakan pada perhitungan adalah biaya akibat
penggantian komponen, akibat kerusakan equipment, biaya manpower,
dan biaya kerugian akibat equipment tidak beroperasi.
4. Data lain yang diperlukan diambil dari literatur lain yang dianggap
relevan.
-
Bab 2
Tinjauan Pustaka
-
11
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
Pada umumnya sebuah produk yang dihasilkan oleh manusia, tidak ada
yang tidak mungkin rusak, tetapi usia penggunaannya dapat diperpanjang dengan
melakukan perbaikan yang dikenal dengan pemeliharaan. Pemeliharaan adalah
suatu kombinasi dari berbagai tindakan yang dilakukan untuk menjaga suatu
barang dalam, atau memperbaikinya sampai suatu kondisi yang bisa diterima.
Sehingga tindakan merawat mesin atau peralatan unit pembangkit diharapkan
dapat memperbaharui umur masa pakai mesin agar siap pakai.
Pemeliharaan (maintenance) berperan penting dalam kegiatan produksi
dari suatu perusahaan yang menyangkut kelancaran dan kemacetan produksi,
volume produksi, serta agar produk dapat diproduksi dan diterima konsumen tepat
pada waktunya (tidak terlambat) dan menjaga agar tidak terdapat sumber daya
(mesin dan karyawan) yang menganggur karena kerusakan (breakdown) pada
mesin sewaktu proses produksi sehingga dapat meminimalkan biaya kehilangan
produksi atau bila mungkin biaya tersebut dapat dihilangkan.
Selain itu pemeliharaan yang baik akan meningkatkan kinerja perusahaan,
nilai investasi yang dialokasikan untuk perlatan dan mesin dapat diminimalisasi,
dan pemeliharaan yang baik juga dapat meningkatkan kualitas produk yang
dihasilkan dan mengurangi waste. Dalam usaha menjaga agar setiap peralatan dan
mesin dapat digunakan secara kontinu untuk berproduksi, maka kegiatan
pemeliharaan yang diperlukan adalah sebagai berikut:
Secara kontinu melakukan pengecekan (inspection).
Secara kontinu melakukan pelumasan (lubricating).
Secara kontinu melakukan perbaikan (reparation).
Melakukan penggantian spare-part.
-
12
2.1 Konsep Keandalan
Dasar pemikiran konsep analisa keandalan adalah bertolak dari pemikiran
layak atau tidaknya suatu sistem melakukan fungsinya. keandalan
/Reliability dapat didefinisikan sebagai nilai probabilitas bahwa suatu komponen
atau sistem akan sukses menjalani fungsinya, dalam jangka waktu dan kondisi
operasi tertentu. keandalan dapat dirumuskan sebagai integral dari distribusi
probabilitas suksesnya operasi suatu komponen atau sistem, sejak waktu mulai
beroperasi (switch on) sampai dengan terjadinya kegagalan (failure) pertama.
Menurut Ebeling (1997), reliability adalah peluang sebuah komponen atau
sistem akan dapat beroperasi sesuai dengan fungsi yang diinginkan untuk suatu
periode waktu tertentu ketika digunakan dibawah kondisi operasi yang telah
ditetapkan. Ada empat elemen dasar dalam konsep reliability yang perlu
diperhatikan, diantaranya yaitu:
Probability (peluang)
Setiap item memiliki umur atau waktu yang berbeda antara satu dengan
yang lainnya sehingga terdapat sekelompok item yang memiliki rata-rata
hidup tertentu. Jadi untuk mengidentifikasi distribusi frekuensi dari suatu
item dapat dilakukan dengan cara melakukan estimasi waktu hidup dari
item tersebut agar diketahui umur pemakaian sudah berapa lama.
Probabilitas menunjukkan bahwa nilai reliabilitas dinyatakan dalam
peluang, dimana nilai reliabilitas ini akan berada diantara 0 (nol) sampai
dengan 1 (satu).
Performance (kinerja)
Keandalan merupakan suatu karakteristik performansi sistem dimana suatu
sistem yang andal harus dapat menunjukkan performansi yang memuaskan
jika dioperasikan.
-
13
Time of operation (waktu operasi)
Reliability atau keandalan suatu sistem dinyatakan dalam suatu periode
waktu, karena waktu merupakan parameter yang penting untuk melakukan
penilaian kemungkinan suksesnya suatu sistem. Peluang suatu item untuk
digunakan selama setahun akan berbeda dengan peluang item untuk
digunakan sepuluh tahun. Biasanya faktor waktu berkaitan dengan kondisi
tertentu, seperti jangka waktu mesin selesai diperbaiki sampai mesin rusak
kembali (Mean Time to Failure) dan jangka waktu mesin mulai rusak
sampai mesin tersebut selesai diperbaiki (Mean Time to Repair)
Operating condition (kondisi saat operasi)
Perlakuan yang diterima oleh suatu sistem dalam menjalankan fungsinya
dalam arti bahwa dua buah sistem dengan tingkat mutu yang sama dapat
memberikan tingkat keandalan yang berbeda dalam kondisi
operasionalnya. Misalnya kondisi temperatur, keadaan atmosfer,
kecepatan gerak, dan tingkat kebisingan di mana sistem dioperasikan.
2.1.1 Fungsi Keandalan
Keandalan dari suatu komponen adalah peluang komponen tersebut untuk
tidak rusak atau dapat melakukan fungsinya selama periode waktu t atau lebih
pada kondisi operasi tertentu. Fungsi keandalan terhadap waktu dapat
diformulasikan sebagai berikut (Ebeling, 1997):( ) = 1 − ( ) = ∫ ( ) (2.1)dimana:
f(t) = fungsi padat peluang (pdf) pada waktu t.
R(t) = keandalan (reliability) pada waktu t.
F(t) = peluang kegagalan pada waktu t.
-
14
2.1.2 Penilaian Keandalan
Penilaian keandalan pada sebuah proses, sistem ataupun peralatan, secara
umum dapat didekati dengan dua metode analisa, yaitu sebagai berikut:
a. Analisa Kuantitatif (perhitungan)
Analisa ini dibedakan menjadi dua bagian besar, yaitu:
1. Component Level (physics of failure, statistic).
2. System Level (FTA, Markov Analysis, dan lain sebagainya).
b. Analisa Kualitatif
Analisa ini dapat dibagi menjadi tiga bagian, yaitu:
1. Intangible Decision Matrix.
2. Critically Analysis.
3. Failure Mode Effect Analysis.
2.2 Pemodelan Sistem
2.2.1 Sistem Seri
Sistem seri dapat melaksanakan fungsinya atau beroperasi jika semua
komponen dalam sistem tersebut beroperasi. Jika salah satu komponen mengalami
kegagalan, maka sistem tidak bisa beroperasi atau mengalami kegagalan. Blok
diagram sistem dengan susunan seri ditunjukkan pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Model keandalan sistem seri
Jika keandalan masing-masing komponen adalah R1, R2, ....., Rn, maka
keandalan sistem seri adalah (Ebeling, 1997):
Rs = R1 x R2 x .... x Rn = ∏ ( ) (2.2)dimana, Rs = keandalan sistem seri.
R1 R2 Rn
-
15
2.2.2 Sistem Pararel
Sistem pararel dapat beroperasi sesuai fungsinya jika minimal satu dari
komponen penyususnnya beroperasi. Sistem pararel gagal jika seluruh komponen
penyusunnya mengalami kegagalan. Blok diagam sistem dengan susunan pararel
ditunjukkan pada gambar 2.2.
Gambar 2.2 Model keandalan sistem pararel
Jika keandalan masing-masing komponen adalah R1, R2, ....., Rn, maka
keandalan sistem seri adalah (Ebeling, 1997):
Rp = 1 – (1 – R1)(1 – R2) .......(1 – Rn)= 1 - ∏ [1 − ( )] (2.3)
dimana:
Rp = keandalan sistem pararel.
2.2.3 Kombinasi Sistem Seri dan Pararel
Contoh dari gabungan sistem seri dan pararel ditunjukkan pada gambar 2.3
berikut ini:
Gambar 2.3 Model keandalan kombinasi sistem seri dan pararel
R2
R1
Rn
R2
R1
R4 R5
R3
R6
Rp
Rq
Rr
-
16
Nilai keandalan dari sistem kombinasi seri dan pararel dapat dihitung
dengan menggunakan persamaan berikut ini (Ebeling, 1997):
Rp = 1 – (1 – R1)(1 – R2)
Rq = Rp(R3)
Rr = R4(R5)
Rtotal = [1 – (1 – Rq)(1 – Rr)](R6) (2.4)
2.3 Laju Kegagalan
Laju kegagalan (λ) adalah banyaknya kegagalan persatuan waktu. Lajukegagalan dapat dinyatakan sebagai perbandingan antara banyaknya kegagalan
yang terjadi selama selang waktu tertentu dengan total waktu operasi komponen
atau sistem. Laju kegagalan dinyatakan sebagai berikut (Ebeling, 1997):= , atau( ) = ( )( ) (2.5)dimana:
f = Banyaknya kegagalan selama waktu operasi.
T = Total waktu antar kegagalan.
2.4 Mean Time Between Failure (MTBF)
MTBF adalah waktu rata-rata antar kegagalan atau rata-rata waktu operasi
suatu komponen atau sistem tanpa mengalami kegagalan. MTBF merupakan
perbandingan antara waktu operasi dengan jumlah kegagalan dalam suatu periode
waktu tertentu.
MTBF =
MTBF = ∫ ( ) = ∫ ( ) (2.6)
-
17
2.5 Pola Distribusi Antar Kegagalan
Distribusi kerusakan merupakan ekspresi matematis usia dan pola
kerusakan mesin atau peralatan. Pada umumnya terdapat empat jenis distribusi
yang digunakan untuk mengidentifikasi pola data yang terbentuk, antara lain:
distribusi Weibull, distribusi Eksponensial, distribusi Normal, dan distribusi
Lognormal.
2.5.1 Distribusi Weibull
Distribusi Weibull merupakan distribusi yang paling banyak digunakan
untuk waktu kerusakan, karena distribusi ini baik digunakan untuk laju kerusakan
yang meningkat maupun laju kerusakan yang menurun. Dua parameter yang
digunakan dalam distribusi Weibull ini yaitu parameter θ yang disebut dengan
parameter skala (scale parameter) dan parameter β yang disebut dengan
parameter bentuk (shape parameter). Parameter β digunakan untuk menentukan
laju kerusakan dari pola data yang terbentuk, sedangkan parameter θ digunakan
untuk menentukan nilai tengah dari pola data yang ada. Fungsi reliability yang
terdapat dalam distribusi Weibull yaitu (Ebeling, 1997, p59):
1. Fungsi padat peluang (pdf)( ) = exp − (2.7)dimana:
f(t) ≥ 0η = parameter skala (scale parameter), η > 0β = parameter bentuk (shape parameter), β > 0γ = paeameter lokasi (location parameter)
-
18
2. Fungsi keandalan
( ) = 1 − ( ) = exp − (2.8)3. Laju kegagalan( ) = (2.9)4. Mean Time Between Failure (MTBF)
MTBF = + + 1 (2.10)dimana:
Γ adalah fungsi Gamma, dengan Γ(n) dapat diperoleh melalui tabel
fungsi Gamma.
Dalam distribusi Weibull yang menentukan tingkat kerusakan dari pola
data yang terbentuk adalah parameter β. Nilai-nilai β yang menunjukkan laju
kerusakan terdapat dalam tabel berikut (Ebeling,1997):
Tabel 2.1 Nilai-nilai Parameter β Distribusi Weibull
-
19
2.5.2 Distribusi Lognormal
Fungsi reliability yang terdapat pada distribusi lognormal yaitu (Ebeling,
1997):
1. Fungsi padat peluang (pdf)( ) = . √ exp − (ln − ) (2.11)dimana:
µ = Rata-rata
σ = Standar deviasi
2. Fungsi keandalan
( ) = 1 − = exp ln (2.12)dimana:
Φ adalah Cummulative probability distribution function dari fungsi
normal.
3. Laju kegagalan( ) = ( )( ) (2.13)dimana:
λ = Laju kegagalan per unit waktu
f = Banyaknya kegagalan dalam kurun waktu
T = Total waktu antar kegagalan
4. Mean Time Between Failure (MTBF)
MTBF = exp + (2.14)Konsep keandalan distribusi lognormal memiliki 2 parameter, yaitu µ
(rata-rata) dan σ (standar deviasi)
-
20
2.5.3 Distribusi Eksponensial
Distribusi eksponensial digunakan untuk menghitung keandalan dari
distribusi kerusakan yang memiliki laju kerusakan konstan. Distribusi ini
mempunyai laju kerusakan yang tetap terhadap waktu, dengan kata lain
probabilitas terjadinya kerusakan tidak tergantung pada umur alat. Distribusi ini
merupakan distribusi yang paling mudah untuk dianalisa, jika terdapat peralatan
atau mesin yang laju kerusakannya terjadi secara tetap maka dapat dipastikan data
kerusakan peralatan tersebut termasuk dalam distribusi eksponensial.
Parameter yang digunakan dalam distribusi eksponensial adalah λ, yang
menunjukkan rata-rata kedatangan kerusakan yang terjadi. Fungsi reliability yang
terdapat dalam distribusi eksponensial yaitu (Ebeling, 1997):
1. Fungsi padat peluang (pdf)( ) = (2.15)dimana:
t ≥ 0; λ > 0
2. Fungsi keandalan( ) = (2.16)3. Laju kegagalan= (2.17)4. Mean Time Between Failure (MTBF)
MTBF = 1/λ (2.18)
2.5.4 Distribusi Normal
Distribusi normal cocok untuk digunakan dalam memodelkan fenomena
keausan. Parameter yang digunakan dalam distribusi normal ini adalah μ yang
menunjukkan nilai tengah dan σ yang menunjukkan standar deviasi dari data yang
ada. Karena hubungannya dengan distribusi lognormal, distribusi ini dapat juga
-
21
digunakan untuk menganalisa probabiltas lognormal. Fungsi reliability yang
terdapat dalam distribusi normal yaitu (Ebeling, 1997):
1. Fungsi padat peluang (pdf)( ) = √ ( ) (2.19)dimana:
σ = Standar deviasi
µ = Rata-rata
2. Fungsi keandalan
( ) = 1 − ∫ √ ( ) (2.20)3. Laju kegagalan
( ) = ( )∫ ( ) (2.21)4. Mean Time Between Failure (MTBF)
MTBF = µ (2.22)
Konsep keandalan distribusi normal tergantung pada 2 parameter, yaitu µ
(rata-rata) dan σ (standar deviasi).
2.6 Karakteristik kegagalan
Dalam masa kerjanya, suatu komponen atau sistem mengalami berbagai
kerusakan. Kerusakan – kerusakan tersebut akan berdampak pada performa kerja
dan efisiensinya. Kerusakan – kerusakan tersebut apabila dilihat secara temporer,
maka ia memiliki suatu laju tertentu yang berubah – ubah. Laju kerusakan (failure
rate) dari suatu komponen atau sistem merupakan dinamic object dan mempunyai
performa yang berubah terhadap waktu t ( sec, min, hour, day, week, month and
year). Keandalan komponen / mesin erat kaitannya dengan laju kerusakan tiap
-
22
satuan waktu. Hubungan antara kedua hal tersebut ditunjukan apabila pada saat t
= 0 dioperasikan sebuah komponen kemudian diamati banyaknya kerusakan pada
komponen tersebut maka akan didapat bentuk kurva seperti pada gambar berikut:
Gambar 2.4 Grafik laju kerusakan (failure rate) terhadap waktu
Grafik diatas, yang sering disebut sebagai Bathtub Curve, terbagi menjadi
tiga daerah kerusakan, ketiga daerah tersebut adalah:
1. Burn – in Zone (Early Life)
Daerah ini adalah periode permulaan beroperasinya suatu komponen atau sistem
yang masih baru (sehingga reliability – nya masih 100% ), dengan periode waktu
yang pendek. Pada kurva ditunjukan bahwa laju kerusakan yang awalnya tinggi
kemudian menurun dengan bertambahnya waktu, atau diistilahkan
sebagai Decreasing Failure Rate (DFR). Kerusakan yang terjadi umumnya
disebabkan karena proses manufacturing atau fabrikasi yang kurang sempurna.
-
23
2. Useful Life Time Zone
Periode ini mempunyai laju kerusakan yang paling rendah dan hampir
konstan, yang disebut Constant Failure Rate (CFR). Kerusakan yang
terjadi bersifat random dan dipengaruhi oleh kondisi lingkungan. Ini
adalah periode dimana sebagian besar umur pakai komponen atau sistem
berada.
Dalam analisa, tingkat keandalan sistem diasumsikan berada pada
periode Useful life time, dimana failure rate - nya konstan terhadap waktu.
Asumsi ini digunakan karena pada periode early life time, tidak dapat
ditentukan apakah sistem tersebut sudah bekerja sesuai dengan standar
yang ditentukan atau belum. Sedangkan pada periode wear out time, tidak
dapat diprediksi kapan akan terjadi failure. Pada periode useful life time,
dimana failure rate - nya adalah konstan,
3. Wear Out Zone
Periode ini adalah periode akhir masa pakai komponen atau sistem. Pada
periode ini, laju kerusakan naik dengan cepat dengan bertambahnya waktu,
yang disebut dengan istilah Increasing Failure Rate (IFR). Periode ini
berakhir saat reliability komponen atau sistem ini mendekati nol, dimana
kerusakan yang terjadi sudah sangat parah dan tidak dapat diperbaiki
kembali.
Dengan menggunakan analisa weibull didapatkan β yang berbeda-beda
untuk ketiga zone tersebut, yaitu:
1. β < 1, daerah infant mortality.
2. β = 1, daerah random failure.
3. 1 < β < 4, daerah early wear out.
4. β > 4, daerah old age wear out.
nilai β merupakan shape/slope parameter yang menggambarkan kemiringan garis
plot dalam grafik weibull.
-
24
2.7 Pengujian Distribusi
Dengan menggunakan bantuan software Weibull 6++ ditentukan distribusi
waktu antar kegagalan dan lama waktu perbaikan yang paling sesuai dengan
menggunakan tiga macam pegujian distribusi, yaitu:
1. Average Goodness of Fit (AvGOF).
Untuk menganalisa kesesuaian data dapat dimanfaatkan uji goodnes of fit
(kesesuaian) antara distribusi frekuensihasil pengamatan dengan distribusi
frekuensi yang diharapkan. Alternatif dari uji kesesuaian adalah uji
Kolmogorov-Smirnov, yang beranggapan bahwa distribusi variabel yang
sedang diuji berifat kontinyudan sampel diambil dari populasi sederhana.
Nilai AvGOV didapatkan dengan membandingkan distribusi empiris data
dengan distribusi teoritis tertentu yang dihipotesiskan. Pada prinsipnya
jika nilai KS lebih kecil, maka akan lebih baik.Persamaan untuk
menghitung parameter KS adalah:
Dn = max [Sn(t) – Q(t)] (2.24)
Dimana:
Sn(t) = fraksi kumulatif jumlah data kegagalan hasil observasi pada (t)
terhadap total (t) pengamatan.
Qn(t) = fraksi kumulatif jumlah data kegagalan hasil dari perhitungan
jenis distribusi yang diharapkan pada (t) terhadap total (t)
perhitungan.
Hipotesa yang digunakan adalah:
H0 = data mengikuti suatu distribusi kontinyu tertentu
Ht = data mengikuti suatu distribusi kontinyu yang lain
Jika Dn > Dkritis , maka H0 gagal ditolak, dengan Dkritis bisa didapatkan di
tabel uji KS pada buku statistik. Pada perangkat lunak Weibull 6++, nilai
AvGOV adalah peluang dari Dkritis > Dn, sehingga semakin kecil nilai
-
25
AvGOV, maka semakin baik distribusi yang diuji dibandingkan dengan
yang lain.
2. Average of Plot.
AvPlot didasarkan pada normalized index dari uji plot fit. Hasil uji
ditunjukkan dalam AvPlot index yang merupakan normalisasi dari
koefisien korelasi (ρ’). Nilai koefisien korelasi adalah -1 ≤ ρ’ ≤ 1. Jikanilai mutlaknya mendekati 1, maka akan semakin baik. Pada perangkat
lunak Weibull ++6, nilai AvPlot index didapatkan dengan melakukan
normalisasi dari koefisien korelasi diatas. Ketentuan yang dipakai adalah
jika semakin kecil nilai AvPlot, maka distribusi yang diuji akan lebih
baikdari pada yang lain.
3. Likehood Function Ratio (LKV).
LKV adalh suatu metode untuk melakukan estimasi parameter keandalan
yang cukup robust. Persamaan Log-likehood adalah:Λ = ln( ) ( ; , , … . . , ) (2.25)Nili maksimum dari persamaan diatas didapatkan dengan menurunkan
persamaan tersebut secara parsial dan kemudian disamakan dengan nol.
= 0, j = 1, 2, 3, ....., k (2.26)dimana:n = jumlah data kegagalan
xi = waktu kegagalan, … , = parameter yang diestimasiKetentuan dari nilai LKV adalah bahwa semakin positif nilainya akan
semakin baik untuk distribusi yang diuji.
Ketiga pengujian diatas dijadikan pertimbangan pada pengambilan
keputusan untuk menentukan distribusi paling sesuai untuk dipilih. Dalam
pengolahan data pada perangkat lunak Weibull ++6 dilakukan ranking yang
didasari pembobotan pada masing-masing ketiga pengujian distribusi. Hasil
-
26
pembobotan yang mempunyai nilai terendah dari distribusi tersebut menunjukkan
distribusi yang terbaik untuk datawaktu antar kegagalan dan lama waktu
perbaikan yang dimaksud. Distribusi terbaik inilah yang akan digunakan untuk
menghitung nilai keandalan dan maintainability secara kuantitatif.
2.8 Optimalisasi Interval Waktu Penggantian Suku Cadang Peralatan
Penggantian suku cadang atau komponen dilakukan untuk
mengembalikan suatu sistem atau peralatan pada kondisi dan fungsi sebenarnya
yang diinginkan. Penggantian ini membutuhkan biaya yang harus dikeluarkan
agar peralatan beroperasi sesuai dengan fungsinya. Jika penggantian ini tidak
dilakukan bisa menyebabkan peralatan mengalami kegagalan dan bisa
menyebabkan biaya yang lebih besar.
Kegagalan mesin mempunyai karakter yang berbeda sesuai dengan
distribusi yang terjadi. Oleh karena itu diperlukan jadwal penggantian yang tepat
untuk menemukan interval waktu penggantian komponen yang optimal. Interval
waktu penggantian komponen dapat diilustrasikan dalam gambar berikut :
Gambar 2.5 Ilustrasi penggantian komponen (Jardine,1973)
Gambar 1.3 menjelaskan tentang interval waktu penggantian komponen
sebelum mengalami kegagalan dibandingkan dengan penggantian saat komponen
tersebut mengalami kegagalan. Semakin cepat interval waktu penggantian
komponen atau suku cadang semakin besar biaya preventif penggantian
komponen atau suku cadang tersebut. Sedangkan jika komponen lebih dulu
Preventive
Replacement
Preventive
Replacement
Failure
Replacement
Failure
Replacement
tp tp
0 Time
-
27
mengalami kegagalan, maka akan menyebabkan biaya penggantian komponen
(corrective) yang lebih besar.
Secara umum biaya yang muncul dikarenakan penggantian komponen atau
suku cadang dari equipment yang sama berdasarkan umur hidupnya bisa
dirumuskan dalam persamaan sebagai berikut (Jardine, 1973):
( ) = ( ) + [1 − ( )]( ) + ( ) [1 − ( )] ℎ (2.27)dimana :( ) ===( ) =( ) =Dengan mempertimbangkan waktu yang diperlukan untuk melakukan
preventive replacement dan failure maintenance, maka biaya total dapat
dirumuskan menjadi (Jardine,1973):
( ) = ( ) + [1 − ( )]( + ) ( ) + [ ( ) + ] [1 − ( )] ℎ (2.28)dimana := Waktu yang dibutuhkan untuk= Waktu yang dibutuhkan untukPersamaan diatas tersebut adalah suatu model yang berkaitan dengan
waktu penggantian t, yang berhubungan dengan perkiraan total biaya perunit
waktu. Model yang dikembangkan diatas adalah model umum yang
penggunaannya harus disesuaikan deugan distribusi kegagalan dari komponen
-
28
yang ingin ditentukan waktu optimal penggantiannya. Tabel 2.2 berisikan
persamaan persamaan perkiraan total biaya yang bisa digunakan untuk
rnencari waktu penggantian optimal komponen-komponen pada berbagai
distribusi. Dari persamaan-persamaan yang sesuai dengan distribusi waktu
kegagalan masing masing komponen, ditambah dengan masukan data biaya yang
terkait, waktu penggantian optimal yang menghasilkan biaya rata-rata minimal
bisa diperoleh. Hubungan antara waktu penggantian optimal masing-masing
komponen dengan biaya rata-rata minimal terscbut, dapat digunakan sebagai
penentuan jadwal pemeliharaan preventive yang optimal.
Tabel 2.2 Persamaan perkiraan total biaya untuk berbagai distribusi
Persamaan Total Biaya
DistribusiLognormal
= ∫ 1 ( ) + ∫ ( )∫ 1 ( ) + ∫ ( ) (2.29)DistribusiNormal
= ∫ ( ) + ∫ ( )∫ ( ) + ∫ ( ) (2.30)DistribusiWeibull
= ∫ ( ) + ∫ ( )∫ ( ) + ∫ ( ) (2.31)Setelah melakukan parameter yang diketahui dalam formula optimasi, akan
diperoleh waktu penggantian optimal masing-masing komponen dengan biaya
rata-rata minimal tersebut dapat ditunjukkan pada Gambar 2.6. Dari Gambar 2.6
diatas dapat dilihat bahwa semakin sering penggantian komponen pada peralatan
maka biaya preventive akan besar dan biaya korektive kecil, dan berlaku
sebaliknya. Waktu penggantian optimal diperoleh pada biaya total yang paling
kecil. Dengan memasukkan parameter yang didapat ke dalam formula optimasi
akan didapatkan waktu optimal dengan biaya penggantian komponen minimal.
-
29
Gambar 2.6 Jadwal penggantian komponen optimal
2.9 Hasil Penelitian Terdahulu.
Sutanto (2011) melakukan penelitian yang berjudul “Optimalisasi interval
waktu penggantian komponen mesin packer tepung terigu kemasan 25 kg di PT.
“X” ” ini bertujuan untuk menentukan interval waktu pemeliharaan pencegahan
kegagalan dengan melakukan optimasi jadwal penggantian komponen atau suku
cadang mesin packer 25 kg dan menentukan laju biaya total pemeliharaan
pencegahan penggantian komponen atau suku cadang mesin packer 25 kg. Data
waktu antar kerusakan komponen pada mesin packer dianalisa menggunakan
perangkat lunak untuk mendapatkan data parameter keandalan. Hasil penelitian
spare part atau komponen mesin packer yang telah mencapai masa akhir usia
sebagian besar memiliki distribusi Weibull. Waktu penggantian optimal dan biaya
penggantian minimal yang diperoleh bervariasi atar masing-masing spare
part atau komponen. Apabila spare part memungkinkan diganti sebelum rusak,
maka strategi penggantian preventif dapat menurunkan total biaya yang terjadi.
Waktu penggantian optimal yang didapatkan dari penelitian ini bisa digunakan
Total Cost
Preventive Cost
Failure cost
Cost
-
30
perusahaan sebagai dasar menentukan pola perawatan penggantian komponen,
penyediaan suku cadang, alokasi personel, dan pembuatan anggaran
perawatan tahunan. Dengan penerapan strategi perawatan diharapkan dapat
mengurangi biaya perawatan yang terjadi.
Edi Suhandoko (2011) melakukan penelitian yang berjudul “Penentuan
interval waktu pemeliharaan pencegahan berdasarkan alokasi dan optimasi
keandalan pada peralatan seksi penggilingan (studi kasus: PT. ISM Bogasari
Flour Mills Surabaya)” ini bertujuan untuk menentukan waktu optimal untuk
melakukan perawatan pencegahan dengan melakukan optimasi menggunakan
perangkat lunak Win QSB. Hasil dari optimasi ini adalah sebuah titik yang
menggambarkan waktu optimalperawatan pencegahan dan laju biaya perawatan
pencegahan minimal untuk melakukan perawatan pencecahan tersebut.
-
Bab 3
Metode Penelitian
-
31
BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1 Tahap – Tahap PenelitianPada bab ini akan dibicarakan tentang metode yang akan digunakan dan
langkah – langkah yang akan ditempuh untuk melakukan analisa. Secara garis
besar metodologi untuk menyelesaikan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Studi lapangan dan identifikasi permasalahan
Melakukan pengamatan di lapangan dan mengumpulkan data pemeliharaan
untuk mengetahui permasalahan yang terjadi.
2. Studi pustaka
Memahami konsep kerja mesin, mempelajari konsep keandalan dan
optimasi interval waktu penggantian komponen. Studi literatur dilakukan
dengan mengumpulkan informasi baik dari jurnal, e-book, buku manual
pembangkit, maupun hasil penelitian terdahulu yang berkaitan dengan tema
tesis. Selain itu juga dengan mencari literatur lain yang berhubungan dengan
tema tesis.
3. Penetapan perumusan masalah dan tujuan penelitian
Menentukan interval waktu penggantian komponen.
4. Pengambilan data
Mengumpulkan data kerusakan mesin, mencari biaya penggantian
komponen mesin dan mengumpulkan potensi kerugian akibat kerusakan
mesin.
5. Pengolahan data
Mengkonversi data kerusakan mesin pada pada laporan produksi harian
menjadi data waktu antar kerusakan, menentukan distribusi data waktu
antar kegagalan menggunakan perangkat lunak, menentukan parameter
keandalan, dan melakukan optimasi interval waktu penggantian
komponen menggunakan perangkat lunak.
-
32
6. Penarikan kesimpulan dan pemberian saran.
Hasil dari tahap ini adalah laporan akhir penyusunan tesis yang berisi
pendahuluan, tinjauan pustaka, metodologi penelitian, analisa dan
pembahasan, serta kesimpulan dan saran dari penelitian yang dilakukan.
3.2 Diagaram Alir Penelitian
Diagram alir penelitian yang dilakukan seperti di tunjukkan pada Gambar
3.1 dibawah, sedangkan logic diagram analisa ditunjukkan pada Gambar 3.2.
Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian
Start
Identifikasi permasalahan
Studi literatur Studi kasus
Perumusan masalah dan Tujuan Penelitian
Pengumpulan Data
Kesimpulan dan saran
Data Proses Produksi Data Kerusakan Mesin Data Biaya Kerusakan dan penggantian
komponen.
Penilaian keandalan.
Penentuan dan Uji Distribusi Data. Penentuan Parameter keandalan.
Penentuan Interval Penggantian Komponen
Penentuan Interval Penggantian Komponen Penentuan Laju Biaya Penggantian Komponen.
End
Tahap 1
Tahap 2
Tahap 3
Tahap 4
-
33
3.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data pemeliharan, secara garis besar proses pengumpulan
data operasi sebagai berikut:
• Mengumpulkan dan memfilter data dari divisi operasi, dan perencanaan
dan pemeliharaan.
• Mengumpulkan data kerusakan peralatan dan penggantian komponen
pada TWS UP. Muara Tawar
• Mengumpulkan data komponen pada peralatan TWS UP. Muara Tawar
dari bagian ICC.
• Mengumpulkan data biaya pemeliharaan, baik pemeliharaan preventive,
korektive, termasuk data atas penggantian komponen dan biaya manhour,
terhadap kerusakan peralatan dan penggantian komponen pada TWS UP.
Muara Tawar
• Mengumpulkan data biaya kerugian akibat kerusakan peralatan dan
penggantian komponen pada TWS UP. Muara Tawar
3.4 Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Weibull++6
untuk analisa keandalan, dan perangkat lunak Wolfram Mathemtica 11.2 untuk
melakukan optimasi penggantian suku cadang atau komponen dengan biaya
minimal dan menampilkan plot biaya perawatan yang optimal, dengan lankah-
langkah sebagai berikut:
• Melakukan konversi data pemeliharaan menjadi data waktu antar
kegagalan
• Menentukan distribusi dan waktu antar kegagalan dengan menggunakan
perangkat lunak Weibull++6 (dengan membandingkan Goodness of Fit,
Plot Fit, dan Likelihood Function Value). Setelah melakukan uji distribusi
ini didapatkan distribusi probabilitas yang paling sesuai untuk data waktu
antar kegagalan tersebut.
• Menentukan fungsi padat peluang untuk kegagalan, laju kegagalan,
kehndalan peralatan, dan MTBF peralatan. Dengan demikian keandalan
masing-masing mesindan sistem secara keseluruhan dapat dihitung.
-
34
• Melakukan optimasi dengan bantuan program komputer untuk
menentukan biaya minimal pada proses perawatan penggantian suku
cadang pada masing-masing peralatan, dengan menggunakan perangkat
lunak Wolfram Mathemtica 11.2.
• Menentukan interval waktu pemeliharaan penggantian komponen serta
biaya pemeliharaan yang sering terjadi.
3.5 Alokasi Waktu Penelitian
Penelitian ini dijadwalkan akan dilakukan dalam waktu 8 (delapan) bulan
dengan rincian kegiatan seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 3.1 Alokasi Waktu Penelitian
KegiatanI II III IV V
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2
Studi pustaka &literatur
Pengambilan data
Pembuatan model
Input data model
Validasi model
Analisa & Simulasi
Penulisan laporan
Sidang proposal tesis
Sidang tesis
-
Bab 4
Analisa dan Pembahasan
-
35
BAB 4
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Tinjauan Umum
Sistem pendingin pada PLTGU MTW blok 1 merupakan jenis pendingin sistem
terbuka dengan media pendingin air laut yang terdiri dari 2 (dua) buah kondensor tipe
surface condenser dengan 2 (dua) buah pompa pendingin atau cooling water pump
kapasitas 2 x 50%. Dalam menjaga kualitas pendinginan, dibutuhkan tingkat kebersihan
atas fluida sebagai media pendingin yang dalam hal ini adalah air laut. Oleh karena ini
dipasang beberapa equipment yang sifatnya berlapis untuk menjaga kebersihan air laut
yang akan melalui kondensor. Salah satu equipment yang terpasang adalah TWS
(Travelling Water Screen), seperti ditunjukkan dalam Gambar 4.1. TWS di PT PJB UP
Muara Tawar yang terpasang adalah tipe dual Flow, dimana aliran fluida melalui kedua
bagian samping TWS untuk difiltrasi yang kemudian akan masuk ke line cooling water ke
kondensor, selama beroperasi TWS akan berputar secara kontinyu, yang dapat
dioperasikan secara auto maupun manual.
Gambar 4.1 TWS UP. Muara Tawar.
TWS adalah peralatan yang sangat kritis apabila mengalami gangguan,
dikarenakan dalam kondisi tertentu apabila terdapat gangguan dari peralatan ini maka
dibutuhkan turun beban unit, atau bahkan mematikan unit agar bisa dilakukan perbaikan.
-
36
Dari data operasi dan pemeliharaan terdapat beberapa kali gangguan unit pembangkit yang
diakibatkan gangguan dari peralatan TWS.
Dari beberapa komponen TWS berdasarkan data inventory control dan
cataloguer di UP Muara Tawar, terdapat delapan (8) komponen yang paling sering
mengalami gangguan. Data ini didapatkan dari catatan gangguan operasi dari
bidang rendal operasi, maupun catatan pemeliharaan dari bidang perencanaan dan
pengendalian pemeliharaan sampai dengan akhir tahun 2017. Seperti ditunjukkan
dalam Gambar 4.2 sebagai berikut:
No. Stockcode Deskripsi Gambar No. Stockcode Deskripsi Gambar
1 815522
BEARINGBUSHING 38 X42.8 X 30.5 MM;ID LENGTH80MM; CHAINBUSH 78EA/UNIT; MATSUS 316; PARTOFTRAVELINGWATERSCREEN
5 886655
PIN, STRAIGHTPLAIN; 25.4 X83 MM;THREADED IN(M12) MAT.SUS 316; PINLOCK - TIELONG; 80 EAFOR TWS
2 805580
BOLT, SOCKHEAD M16 X 40MM;COUNTERSUNK; L KEY MAT.SUS 316 80EA/UNIT TWS;FOR TWS
6 810093
WASHER, FLATM8; SUS. 316FOR TWS; 1716EA/ UNIT TWS
3 796383
BOLT, SOCKHEAD M12 X 30MM; ELLENBOLT;COUNTERSUNK MAT. SUS316 312 EA/UNIT; FORTRAVELINGWATERSCREEN
7 790733
PIN, STRAIGHTPLAIN, 27/30MM X 80/112MM; MAT SUS316; 78 EA/UNIT TWS; FORTRAVELINGWATERSCREEN
4 805739
SEAL 4 X 70 X4250 MM; MAT.RUBBER;RUBBER SEAL;WITH FIBER 39EA/ UNIT TWSFOR TWS
8 805770
NUT, HEX M8;MAT. SUS 316;1716/UNIT TWSFOR TWS
Gambar 4.2 Komponen TWS UP. Muara Tawar.
Masing-masing komponen penyusun TWS dalam proses pemeliharaan
(penggantian) ada komponen terpisah satu sama lain, atau dengan kata lain tidak
-
37
saling tergantung, dan ada pula komponen yang terkait dengan komponen yang lain.
Sehingga proses penggantiaan komponen bisa dilakukan secara sendiri-sendiri,
tanpa memerlukan pembongkaran bagian komponen yang satu untuk mengganti
bagian komponen yang lain, namun apabila pekerjaan penggantian membutuhkan
pembongkaran bagian lain, maka hal ini akan dipertimbangkan dalam perhitungan
lama waktu pekerjaan, jumlah Manpower yang dibutuhkan, dan kebutuhan lain
terkait pekerjaan penggantian komponen tersebut. Secara lebih detail bisa dilihat
dalam Gambar 4.3, untuk penggatian komponen no 2 (Bearing Bushing/Standart
Roller) maka dibutuhkan pembongkaran komponen no 7 (Pin/Chain Pin). Akan
tetapi, untuk penggantian komponen no.16 (Bolt, M.12), bisa dilakukan secara
independent tanpa diperlukan pembongkaran komponen lain.
Gambar 4.3 Komponen Penyusun TWS UP. Muara Tawar.
Dalam penelitian ini, akan didapatkan waktu optimal dan biaya minimal
penggantian komponen TWS, sehingga pemahaman selama ini bahwa penggantian
komponen selalu mengikuti desain lifetime dari manual book bisa dikembangkan
sehingga akan lebih efisien dan menyesuaikan pola operasi dan pemeliharaan dari
unit pembangkit itu sendiri, disebabkan karena data yang digunakan adalah data
pemeliharaan dan operasi yang sesungguhnya terjadi di unit pembangkit.
-
38
4.2. Penilaian Keandalan
Penentuan parameter keandalan dilakukan dengan perangkat lunak
Weibull 6++. Langkah pertama dalam penentuan parameter keandalan adalah
menentukan jenis distribusi yang terbaik dari data waktu antar kegagalan. Distribusi
terbaik diperoleh dari peringkat pertama hasil pengujian terhadap curve fitting
antara data dan model dengan 3 buah parameter uji. Ketiga parameter uji tersebut
adalah Average Good of Fitness (AvGOF), Average of Plot (AvPlot), dan Likehood
Function Ratio (LKV). Dari hasil curve fitting tersebut diperoleh parameter-
parameter distribusi yang juga merupakan parameter keandalan.
Pada bagian ini ditunjukkan penilaian keandalan dari komponen Bearing
Bushing yang merupakan bagian dari Travelling Water Screen.
4.2.1. Komponen Bearing Bushing
4.2.1.1. Data Waktu Antar Kegagalan Bearing Bushing
Penentuan waktu antar kegagalan (TBF) didapatkan dari data
pemeliharaan pada bagian perencanaan dan pengendalian pemeliharaan PT.PJB UP
Muara Tawar. Data waktu antar kegagalan ditunjukkan pada Tabel 4.1 berikut ini:
Tabel 4.1 Data Waktu Antar Kegagalan Bearing Bushing
Waktu antar kegagalan (TBF) dalam bentuk histogram ditunjukkan pada
Gambar 4.4 berikut ini:
BEARING BUSHING
306 31 14 14 61 135 4 14 56
119 59 17 17 243 153 24 46 154
14 153 14 14 243 120 5 61 482
183 91 17 139 30 31 56 334 350
37 31 30 91 153 30 214 61 199
131 14 31 62 14 14 14 46 82
31 14 61 89 17 200 150 107 105
122 31 14 14 30 31 15 14 -
31 14 17 92 47 31 255 12 -
122 136 29 61 14 14 21 29 -
-
39
Gambar 4.4 Histogram Bearing Bushing
4.2.1.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan
Berdasarkan tabel data waktu antar kegagalan (TBF) yang didapatkan dari
komponen Bearing Bushing yang merupakan bagian dari Travelling Water Screen,
maka hasil pengujian 3 parameter untuk fungsi distribusi yang paling sesuai dengan
perangkat lunak Weibull++6 adalah, seperti ditunjukkan pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Pengujian Distribusi Bearing Bushing
Komponen Bearing Bushing
Distribution AvGOF AvPlot LKV Rangking
Exponential 1 99,5946619 6,50580177 -419,79793 6
Exponential 2 99,5871064 6,47230207 -419,06282 3
Normal 94,9791387 5,24818576 -418,70168 4
Lognormal 90,3546849 4,95772543 -419,31586 5
Weibull 2 93,814495 6,6446706 -430,9219 2
Weibull 3 97,7137899 6,45437992 -426,59495 1
Sumber : Hasil pengolahan data Bearing Bushing dengan program Weibull ++6.
Dari Tabel 4.2 didapatkan hasil pengolahan data Bearing Bushing dengan
program Weibull ++6 menunjukkan distribusi yang sesuai adalah Weibull3, dengan
parameter keandalan sebagai berikut:
Parameter Bentuk (β) = 1,0334
Parameter Skala (η) = 163,3341
γ = 1,12
0
100
200
300
400
500
600
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85
Histogram Bearing Bushing
-
40
4.2.1.3. Fungsi Padat Peluang
Hasil estimasi parameter Weibull3 menentukan fungsi padat peluang (pdf)
Bearing Bushing Fungsi padat peluang (f(t)) dari Bearing Bushing yang mengikuti
distribusi Weibull3 adalah:( ) = − exp − −( ) = 1,0334163,3341 − 1,12163,3341 , exp − − 1,12163,3341 ,
4.2.1.4. Keandalan Komponen
Distribusi data waktu antar kegagalan mengikuti distribusi Weibull3.
Fungsi keandalan (R(t)) dari Bearing Bushing yang mengikuti distribusi Weibull3
adalah:( ) = 1 − ( ) = exp − −( ) = exp − − 1,12163,3341 ,
4.2.1.5. Laju Kegagalan Komponen
Laju kegagalan (failure rate) Bearing Bushing yang mengikuti distribusi
Weibull3 adalah sebagai berikut:( ) = −( ) = 1,0334163,3341 − 1,12163,3341 ,
4.2.1.6. Mean Time Between Failure (Komponen)
Mean Time Between Failure (MTBF) Bearing Bushing mengikuti
distribusi Weibull3 adalah sebagai berikut:= + 1 + 1= 1,12 + 163,3341 11,0334 + 1
-
41
4.2.2. Komponen Bolt, sock head M.16
4.2.2.1. Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.16
Penentuan waktu antar kegagalan (TBF) didapatkan dari data
pemeliharaan pada bagian perencanaan dan pengendalian pemeliharaan PT.PJB UP
Muara Tawar. Data waktu antar kegagalan ditunjukkan pada Tabel 4.3 berikut ini:
Tabel 4.3 Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.16
BOLT, SOCK HEAD M16
152 122 10 14 62 150 120 5 255 12
154 4 12 47 89 30 31 4 21 29
119 5 14 14 9 153 30 5 14 56
14 10 136 17 10 14 14 56 46 154
183 12 14 29 73 17 200 214 61 482
37 59 17 14 61 30 31 9 334 350
131 153 14 17 61 47 31 5 61 199
31 91 17 14 181 1 9 12 46 82
122 31 30 139 62 135 5 124 107 105
31 9 31 91 93 153 5 1 14 -
Waktu antar kegagalan (TBF) dalam bentuk histogram ditunjukkan pada
Gambar 4.5 berikut ini:
Gambar 4.5 Histogram Bolt, sock head M.16
5004003002001000
40
30
20
10
0
TBF
Freq
uenc
y
Histogram Bolt, sock head M.16
-
42
4.2.2.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan
Berdasarkan tabel data waktu antar kegagalan (TBF) yang didapatkan dari
komponen Bolt, sock head M.16 yang merupakan bagian dari Travelling Water
Screen, maka hasil pengujian 3 parameter untuk fungsi distribusi yang paling sesuai
dengan perangkat lunak Weibull++6 adalah, seperti ditunjukkan pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Pengujian Distribusi Bolt, sock head M.16
Komponen Bolt, sock head M.16
Distribution AvGOF AvPlot LKV Rangking
Exponential 1 25,2061497 2,51632802 -525,20044 4
Exponential 2 23,1095367 2,55373193 -524,36394 3
Normal 23,000969 2,42294478 -525,5126 6
Lognormal 7,84806111 2,15848544 -526,14267 5
Weibull 2 97,8627741 6,49316861 -557,03488 2
Weibull 3 93,4532886 5,51394927 -535,23481 1
Sumber : Hasil pengolahan data Bolt, sock head M.16 dengan program Weibull++6.
Dari Tabel 4.2 didapatkan hasil pengolahan data Bolt, sock head M.16
dengan program Weibull ++6 menunjukkan distribusi yang sesuai adalah Weibull3,
dengan parameter keandalan sebagai berikut:
Parameter Bentuk (β) = 1,012
Parameter Skala (η) = 115,2667
γ = -1,2175
4.2.2.3. Fungsi Padat Peluang
Hasil estimasi parameter Weibull3 menentukan fungsi padat peluang (pdf)
Bolt, sock head M.16. Fungsi padat peluang (f(t)) dari Bearing Bushing yang
mengikuti distribusi Weibull3 adalah:( ) = − exp − −( ) = 1,012115,2667 − (−1,2175)115,2667 , exp − − (−1,2175)115,2667 ,
-
43
4.2.2.4. Keandalan Komponen
Distribusi data waktu antar kegagalan mengikuti distribusi Weibull3.
Fungsi keandalan (R(t)) dari Bolt, sock head M.16 yang mengikuti distribusi
Weibull3 adalah:( ) = 1 − ( ) = exp − −( ) = exp − − (−1,2175)115,2667 ,
4.2.2.5. Laju Kegagalan Komponen
Laju kegagalan (failure rate) Bolt, sock head M.16 yang mengikuti
distribusi Weibull3 adalah sebagai berikut:
( ) = −( ) = 1,012115,2667 − (−1,2175)115,2667 ,
4.2.2.6. Mean Time Between Failure (Komponen)
Mean Time Between Failure (MTBF) Bolt, sock head M.16 mengikuti
distribusi Weibull3 adalah sebagai berikut:
= + 1 + 1= (−1,2175) + 115,2667 11,012 + 1
-
44
4.2.3. Komponen Bolt, sock head M.12
4.2.3.1. Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.12
Penentuan waktu antar kegagalan (TBF) didapatkan dari data
pemeliharaan pada bagian perencanaan dan pengendalian pemeliharaan PT.PJB UP
Muara Tawar. Data waktu antar kegagalan ditunjukkan pada Tabel 4.5 berikut ini:
Tabel 4.5 Data Waktu Antar Kegagalan Bolt, sock head M.12
BOLT, SOCK HEAD M12
182 200 200 150 14 30 185
124 61 14 32 139 14 196
192 9 48 224 59 12 154
124 8 9 81 31 5 199
37 14 10 9 30 24 82
366 60 5 7 31 7 105
277 122 9 5 30 56 -
124 153 93 9 46 154 -
121 31 116 31 46 124 -
14 103 61 61 31 173 -
Waktu antar kegagalan (TBF) dalam bentuk histogram ditunjukkan pada
Gambar 4.6 berikut ini:
Gambar 4.6 Histogram Bolt, sock head M.12
320240160800
20
15
10
5
0
TBF
Freq
uenc
y
Histogram Bolt, sock head M.12
-
45
4.2.3.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan
Berdasarkan tabel data waktu antar kegagalan (TBF) yang didapatkan dari
komponen Bolt, sock head M.12 yang merupakan bagian dari Travelling Water
Screen, maka hasil pengujian 3 parameter untuk fungsi distribusi yang paling sesuai
dengan perangkat lunak Weibull++6 adalah, seperti ditunjukkan pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Pengujian Distribusi Bolt, sock head M.12
Komponen Bolt, sock head M.12
Distribution AvGOF AvPlot LKV Rangking
Exponential 1 99,4747352 9,04690853 -364,22808 5
Exponential 2 86,1062777 5,58608567 -375,11718 4
Normal 53,5099503 4,37177718 -360,98953 6
Lognormal 22,5664868 2,97420734 -358,83294 1
Weibull 2 99,9745216 10,7897005 -401,52926 3
Weibull 3 5,90680128 2,85540798 -361,25278 2
Sumber : Hasil pengolahan data Bolt, sock head M.12 dengan program Weibull++6.
Dari Tabel 4.6 didapatkan hasil pengolahan data Bolt, sock head M.12
dengan program Weibull++6 menunjukkan distribusi yang sesuai adalah
Lognormal, dengan parameter keandalan sebagai berikut:
μ = 3,8331 = 1,4972
4.2.3.3. Fungsi Padat Peluang
Hasil estimasi parameter Lognormal menentukan fungsi padat peluang
(pdf) Bolt, sock head M.12. Fungsi padat peluang (f(t)) dari Bearing Bushing Bolt,
sock head M.12 yang mengikuti distribusi Lognormal adalah:
( ) = . √ exp − (ln − )( ) = . , √ exp − , (ln − 3,8331)
-
46
4.2.3.4. Keandalan Komponen
Distribusi data waktu antar kegagalan mengikuti distribusi Lognormal.
Fungsi keandalan (R(t)) dari Bolt, sock head M.12 yang mengikuti distribusi
Lognormal adalah:( ) = 1 − = exp 1 ln( ) = exp , ln ,4.2.3.5. Laju Kegagalan Komponen
Laju kegagalan (failure rate) Bolt, sock head M.12 yang mengikuti
distribusi Lognormal adalah sebagai berikut:
( ) = ( )( )( ) = 1. √2 exp − 12 (ln − )exp 1 ln( ) = 1. 1,4972√2 exp − 12 1,4972 (ln − 3,8331)exp 11,4972 ln ,
4.2.3.6. Mean Time Between Failure (Komponen)
Mean Time Between Failure (MTBF) Bolt, sock head M.12 mengikuti
distribusi Lognormal adalah sebagai berikut:
MTBF = exp +MTBF = exp 3,8331 + ,
-
47
4.2.4. Komponen Rubber seal
4.2.4.1. Data Waktu Antar Kegagalan Rubber seal
Penentuan waktu antar kegagalan (TBF) didapatkan dari data
pemeliharaan pada bagian perencanaan dan pengendalian pemeliharaan PT.PJB UP
Muara Tawar. Data waktu antar kegagalan ditunjukkan pada Tabel 4.7 berikut ini:
Tabel 4.7 Data Waktu Antar Kegagalan Rubber seal
Rubber Seal
185 274 78 15 14 183
119 241 153 154 15 227
197 154 14 182 215 123
37 31 76 14 59 15
41 31 214 47 91 133
182 182 61 215 62 29
245 183 16 4 153 -
28 28 1 24 41 -
275 61 104 5 21 -
62 14 14 26 14 -
Waktu antar kegagalan (TBF) dalam bentuk histogram ditunjukkan pada
Gambar 4.7 berikut ini:
Gambar 4.7 Histogram Rubber seal
240180120600
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
TBF
Freq
uenc
y
Histogram Rubber seal
-
48
4.2.4.2. Distribusi Waktu Antar Kegagalan
Berdasarkan tabel data waktu antar kegagalan (TBF) yang didapatkan dari
komponen Rubber seal yang merupakan bagian dari Travelling Water Screen, maka
hasil pengujian 3 parameter untuk fungsi distribusi yang paling sesuai dengan
perangkat lunak Weibull++6 adalah, seperti ditunjukkan pada Tabel 4.8.
Tabel 4.8 Pengujian Distribusi Rubber seal
Komponen Rubber seal
Distribution AvGOF AvPlot LKV Rangking
Exponential 1 99,5946619 6,50580177 -419,79793 6
Exponential 2 99,5871064 6,47230207 -419,06282 3
Normal 94,9791387 5,24818576 -418,70168 4
Lognormal 90,3546849 4,95772543 -419,31586 5
Weibull 2 93,814495 6,6446706 -430,9219 2
Weibull 3 97,7137899 6,45437992 -426,59495 1
Sumber : Hasil pengolahan data Rubber seal dengan program Weibull ++6.
Dari Tabel 4.8 didapatkan hasil pengolahan data Rubber seal dengan
program Weibull ++6 menunjukkan distribusi yang sesuai adalah Weibull3, dengan
parameter keandalan sebagai berikut:
Parameter Bentuk (β) = 1,0133
Parameter Skala (η) = 113,5284
γ = -0,13
4.2.4.3. Fungsi Padat Peluang
Hasil estimasi parameter Weibull3 menentukan fungsi padat peluang (pdf)
Rubber seal. Fungsi padat peluang (f(t)) dari Rubber seal yang mengikuti distribusi
Weibull3 adalah:( ) = − exp − −( ) = 1,0133113,5284 − (−0,13)113,5284 , exp − − (−0,13)113,5284 ,
-
49
4.2.4.4. Keandalan Komp