1

Abstrak—Sebagian besar penundaan jadwal penerbangan

(delay) pesawat B737-Classic Garuda Indonesia yang terjadi sepanjang tahun 2009-2010 disebabkan karena adaya kegagalan fungsi pada komponen sistem mesin dan kontrol bahan bakar (engine fuel and control). Mesin dan kontrol bahan bakar memiliki peran sentral dalam penyediaan dan pengontrolan bahan bakar untuk kerja mesin pesawat. Oleh karena itu, sangat dibutuhkan analisa untuk mengetahui keandalan dari segi analisa kuantitatif yang bersifat statistik dan dari segi analisa kualitatif yang bersifat intuitif pada sistem ini. Dari hasil analisa diperoleh, fuel pump merupakan komponen sistem mesin dan kontrol bahan bakar yang memiliki tingkat kegagalan yang paling tinggi dengan waktu rata-rata antar kegagalan (MTBF) paling singkat, yaitu sekitar 4002,5 jam dengan interval waktu preventive maintenance (TPM) sekitar 490 jam, kemudian disusul oleh main engine

control (MTBF= 6678,63 jam, TPM= 690 jam) , fuel shut off valve (MTBF= 7093,2 jam dan TPM= 150 jam), valve fuel heater (MTBF= 11876,486 jam dan TPM= 1450 jam) dan fuel heater (MTBF= 22431 jam dan TPM= 18900). Selain menggunakan metode perawatan terencana/ proactive maintenance (preventive

maintenance dan overhaul), juga dilakukan analisa penentuan jenis perawatan yang sesuai dan cocok dengan pendekatan FMEA dan FTA yang dikombinasikan kedalam RCM pada analisa kualitatifnya, diperoleh tindakan perawatan yang tepat untuk setiap failure mode pada setiap komponen mesin dan kontrol bahan bakar. Untuk penanganan failure mode komponen fuel pump adalah schedule discard task, main engine control adalah schedule on condition task, fuel shut off valve meliputi schedule discard task, schedule restoration task dan schedule on

condition task. Untuk penanganan failure mode komponen valve fuel heater, yaitu schedule discard task dan schedule on condition

task dan fuel heater adalah schedule discard task. Kata Kunci—Keandalan, mesin dan kontrol bahan bakar

CFM 56-3, perawatan.

I. PENDAHULUAN

Sebuah maskapai penerbangan adalah sebuah organisasi yang menyediakan jasa penerbangan bagi penumpang atau barang. Dalam bisnis ini, keselamatan penumpang dan barang adalah fokus utama dari kesuksesan bisnis ini. Oleh karena itu, setiap komponen dan sistem pada pesawat terbang harus bekerja secara maksimal tanpa adanya kegagalan pada saat penerbangan sehingga keandalan pada setiap komponen dan sistem pesawat terbang sangatlah diperhatikan. Berdasarkan data penundaan jadwal keberangkatan (delay) yang diperoleh

dari PT. GMF AeroAsia selaku perusahaan MRO (Maintenance Repair Overhaul) pesawat Boeing 737 Classic Garuda Indonesia, pada tahun 2009-2010, delay yang terjadi pada pesawat Boeing 737-Classic, yang terdiri dari pesawat B737-300, B737-400 dan B737-500 sebagian besar disebabkan karena adanya masalah di mesin dan kontrol bahan bakar (engine fuel and control) pada mesin CFM 56-3.

Mesin dan kontrol bahan bakar merupakan sistem mesin bahan bakar dan sistem kontrol bahan bakar yang bertugas untuk mendistribusikan bahan bakar dari tangki penyimpanan bahan bakar, menghitung dan mengindikasikan kuantitas bahan bakar yang diperlukan untuk menggerakkan pesawat terbang. Mesin dan kontrol bahan bakar kemudian mengukur bahan bakar dan menyalurkan kedalam ruang bakar (combuster). Selain itu, mesin ini juga mengirimkan bahan bakar yang diperlukan untuk komponen/ sistem pesawat udara yang lain yang membutuhkan bahan bakar untuk menjalankan operasinya [2].

Oleh karena itu, sangat dibutuhkan analisa untuk mengetahui keandalan dari sistem mesin dan kontrol bahan bakar. Evaluasi keandalan akan dilakukan secara metode kuantitatif dan kualitatif [3], agar diperoleh analisa pengaruh dan besar keandalan dan pemilihan metode perawatan mesin dan kontrol bahan bakar yang seharusnya dilakukan sehingga diharapkan dapat menurunkan atau menghindari delay yang disebabkan oleh sistem ini. Selain itu, diperlukan juga analisa konsekuensi kegagalan yang dipilih melalui metode failure

mode and effect analysis (FMEA) dan analisa penyebab kegagalan pada sistem ini dengan metode failure tree analysis (FTA) untuk membuat proritas perawatan lebih lanjut pada tiap bentuk kegagalan yang terjadi pada sistem ini sesuai dengan metode reliability centered maintenance (RCM).

II. DASAR TEORI DAN METODOLOGI PENELITIAN Dalam penelitian ini dilakukan dua analisa metode/

pendekatan, yaitu dengan analisa kuantitatif yang bersifat statistika dan analisa intuitif yang bersifat kualitatif.

Pendekatan intuisi efektif ketika diterapkan dalam suatu situasi yang membutuhkan pengambilan keputusan secara cepat, pendekatan ini diterapkan dalam suatu refleksi yang serius dan membutuhkan suatu solusi yang tepat untuk menyelesaikan suatu masalah. Atau dapat dikatakan pendekatan ini mencari suatu kunci solusi dari suatu permasalahan.

Evaluasi Keandalan Sistem Mesin Kontrol Bahan Bakar Pada Pesawat Boeing 737 Classic

Garuda Indonesia Arief Musfarid. Hendra Cordova. Edy Noerachman

Jurusan Teknik Fisika ,Institut Teknologi Sepuluh Nopember ITS Surabaya, 2011

2

Pendekatan statistik menerapkan berbagai macam strategi maintenance untuk berbagai macam fasilitas ataupun peralatan antara lain run to failure, preventive maintenance, predictive maintenance atau proactive maintenance. Namun, pendekatan statistikal mempunyai beberapa macam keterbatasan, yang pertama adalah biaya karena untuk menyediakan dasar perhitungan statistikal diperlukan kegiatan pengembangan dan analisa dari sejumlah data yang membutuhkan biaya relatif mahal. Keterbatasan yang kedua adalah pengaplikasian dari pendekatan statistikal. Statistik sering tidak dapat dijadikan dasar atau landasan untuk keseluruhan masalah dan data yang diolah secara statistik belum tentu dapat mengikuti kecenderungan nyata yang terjadi saat ini. Oleh karena itu, sangat dibutuhkan kedua analisa ini untuk membangun kerangka analisa dalam penelitian tugas akhir ini.

A. Analisa Kuantiatif

Dalam analisa ini dilakukan proses perhitungan secara kuantitatif dengan menggunakan data-data yang diperoleh berupa data TTF (time to failure) dari beberapa komponen sistem mesin dan kontrol bahan bakar dari pesawat Boeing 737-Classic. Perhitungan secara kuantitatif meliputi penentuan sifat/ jenis distribusi pada data TTF beberapa komponen mesin dan kontrol bahan bakar dengan menggunakan bantuan software Minitab 14.

Penentuan sifat/ jenis distribusi tersebut dilakukan dengan melakukan pendekatan dengan metode least square curve

fitting. Data-data TTF setiap komponen akan digambarkan kedalam grafik probability plot dengan tujuan untuk menyesuaikan pola sebaran frekuensi data TTF kedalam grafik regresi linier sehingga dari setiap distribusi akan diperoleh nilai index of fit. Index of fit yang paling tinggi akan memberikan keterangan ditribusi mana yang sesuai dengan data TTF komponen tersebut [1]. Namun, penilaian index of

fit pada software Minitab 14 ini akan berdasarkan nilai indeks Anderson-Darling. Semakin kecil nilai parameter index of fit Anderson-Darling suatu distribusi dari data TTF, maka distribusi tersebut adalah yang paling sesuai [4]. Distribusi yang digunakan adalah distribusi weibull dua parameter dan tiga parameter, eksponensial satu parameter dan dua parameter, normal dan lognormal.

Setelah itu, dilakukan evaluasi fungsi kepadatan peluang (probability density function) yang menggambarkan bentuk distribusi data TTF, keandalan (reliability, R(t)), laju kegagalan (failure rate, λ(t)) dan waktu rata-rata antara kegagalan (mean time between failure, MTBF (t)). Sehingga dari hasil evaluasi MTBF diperoleh waktu perkiraan mesin dan kontrol bahan bakar akan mengalami kegagalan (failure). Setelah itu, dilakukan perhitungan interval waktu perawatan pencegahan (preventive maintenance).

B. Analisa Kualitatif

Analisa ini dilakukan untuk memperkuat hasil dari analisa kuantitatif. Analisa kualitatif dimulai dengan mendeskripsikan dan menjabarkan fungsi sistem dari setiap komponen mesin dan kontrol bahan bakar pesawat Boeing 737-Classic Garuda Indonesia untuk membuat suatu informasi yang dapat

menyediakan/ mendefinisikan fungsi sistem beserta kegagalan fungsinya. Selanjutnya membuat pemodelan dengan metode FMEA (failure mode and effect analysis) dimulai dari dengan membuat informasi kertas kerja (worksheet) yang meliputi fungsi (function), kegagalan fungsi (function failure), model kegagalan (failure mode) dan efek kegagalan (failure effect). Dari hasil pemodelan dengan metode FMEA, dibuat rancangan diagram FTA (fault tree analysis) untuk mengetahui penyebab dasar kegagalan (failure) yang bisa terjadi pada setiap komponen dari engine fuel and control sehingga dapat diketahui hubungannya dengan skema preventive maintenance yang diperoleh. Kemudian, ditentukan jenis perawatan dengan membuat tugas kertas kerja (task worksheet) yang berisi konsekuensi kegagalan, proposed task, interval perawatan dan subjek penanggung jawab dan pelaku perawatan yang merupakan gabungan dari analisa RCM (Reliability Centered

Maintenance). Dengan hasil akhir dari analisa RCM dianggap sebagai suatu program yang efisien karena mampu mengkombinasikan pendekatan intuitif dan statistikal dimana masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan.

C. Engine Fuel and Control CFM 56-3

Mesin dan kontrol bahan bakar (engine fuel and control) adalah mesin bahan bakar dan sistem kontrol yang bertugas untuk menghitung kuantitas bahan bakar yang diperlukan untuk menggerakkan pesawat terbang. Engine fuel

and control kemudian mengukur bahan bakar dan menyalurkan kedalam ruang bakar (combuster) serta mendistribusikan bahan bakar yangdiperlukan oleh sistem mesin pesawat seperti auxiliary power unit (APU), power

plant, engine dan lain-lain sehingga iperasi mesin dapat bekerja secara efisien dan stabil. Engine fuel and control pada engine jenis CFM 56-3 terdiri atas 3 subsistem, yaitu antara lain :

a. Distribusi bahan bakar (Fuel distribution) b. Pengontrolan bahan bakar (Fuel control) c. Indikator bahan bakar (Fuel indicating)

Gambar 1. Skema diagram engine fuel and control

Berikut adalah gambaran struktur metodologi penelitian yang dilakukan dalam pengerjaan tugas akhir ini.

3

Start

Studi lapangan &

identifikasi

permasalahan

pada pesawat

B737 Classic

Identifikasi variabel

dan pengumpulan

data TTF sistem/

komponen engine

fuel & control

Data delay,

perawatan dan

data time

failure pesawat

B737-Classic,

Penjabaran fungsi

sistem dan

kegagalan fungsi dari

sistem/ komponen

engine fuel & control

Analisa data &

interpretasi data

pembahasan dari

analisa kuantitatif

dan kualitatif

Kesimpulan &

saran

End

Analisa Kuantitatif

Analisa Kualitatif

Membuat diagram FTA

pada komponen engine

fuel and control

berdasarkan kegagalan

fungsinya

Membangun

pemodelan FMEA

dari komponen

engine fuel & control

Membuat

pemodelan RCM

dari komponen

engine fuel &

control

Menentukan jenis

perawatan &

analisa biaya dari

maintenance yang

dilakukan

Analisa data TTF

untuk penentuan jenis

distribusi dengan

bantuan software

Evaluasi variabel fungsi

kepadatan peluang (pdf), laju

kegagalan, keandalan dan

waktu rata-rata kerusakan

(MTTF/MTBF)

Evaluasi interval

Preventive

Maintenance

komponen engine

fuel & control

Gambar 2. Struktur rancangan metodologi penelitian dalam melakukan evaluasi keandalan sistem mesin dan kontrol bahan bakar pesawat B737-Classic Garuda Indonesia.

III. EVALUASI KUANTITATIF

Pada tahap ini akan dilakukan analisa dari pengumpulan data yang telah diperoleh. Data yang dianalisa merupakan data downtime berupa data time since failure atau time to failure (TTF) pada komponen dari sistem engine fuel and control pada pesawat Boeing 737- Classic data perawatan yang telah dicatat oleh PT. GMF AeroAsia selaku perusahaan MRO dari Maskapai Garuda Indonesia. Data TTF komponen dari sistem engine fuel and control yang tersedia adalah fuel pump, fuel

shut off valve, valve fuel heater, main engine control dan fuel

heater assy dengan masa durasi 2006-2010.

A. Evaluasi Keandalan Fuel Pump

Dari hasil analisa software Minitab 14, diperoleh rekapan nilai parameter pengujian Anderson-Darling, deskriptif statistik dan gambaran grafik probability plot (lihat di laporan tugas akhir) untuk keenam jenis distribusi yang akan digunakan untuk komponen fuel pump (pompa bahan bakar) dengan tingkat kepercayaan 95% yang dapat dilihat pada tabel 1.

. Tabel 1. Besar nilai Anderson Darling dan parameter tiap jenis distribusi untuk komponen fuel pump

No Distribusi Anderson Darling (AD)

Parameter

1 Weibull 0,590 β=1 ,425; θ= 4010,67

2 3-parameter

Weibull 0,459 β=1 ,91056; θ= 5529,88; to= -1210,01

3 Eksponensial 3,221 λ= 0,0003737

4 2-parameter Eksponensial 3,221 λ= 0,0003737;

to=0,00001

5 Normal 0,505 μ= 3541,16; σ = 3141,51

6 Lognormal 1,019 s=0,643480; tmed = 2885,04

Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai

AD terkecil adalah pada distribusi 3-parameter Weibull. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa sebaran data TTF untuk komponen fuel pump mengikuti distribusi 3 parameter-Weibull. Dalam distribusi 3-parameter Weibull tersebut, diperoleh parameter shape (ß) = 1,91056; scale (θ) = 5529,88; threshold/ location (to) = -1210,01. a. Penentuan Fungsi Kepadatan Peluang (Probability

Density Function)

(1)

Persamaan (1) ini menunjukkan fungsi kepadatan peluang (probability density function) untuk distribusi Weibull 3-parameter. Grafik fungsi ini menggambarkan bentuk dari distribusi data TTF.

Gambar 3. Grafuk fungsi probability density function untuk distribusi Weibull 3-parameter komponen fuel pump. b. Evaluasi Laju Kegagalan (Failure Rate)

(2)

4

Dari persamaan (2) laju kegagalan dengan distribusi

Weibull 3-parameter tersebut, diperoleh gambaran grafik laju kegagalan dari komponen fuel pump pada gambar dibawah.

Gambar 4. Laju kegagalan fuel pump dengan distribusi Weibull 3-

parameter. c. Evaluasi Keandalan (Reliability)

(3)

Persamaan (3) menunjukkan fungsi keandalan dengan distribusi Weibull 3-parameter.

Gambar 5. Keandalan dari fuel pump dengan distribusi Weibull 3-parameter

Gambar diatas menunjukkan grafik keandalan dari komponen fuel dengan tingkat kepercayaan 95%.

d. Evaluasi Waktu Rata-Rata Antar Kerusakan (Mean Time

To Failure)

(4)

Sehingga waktu rata-rata antar kerusakan pada komponen fuel pump sebesar 4002,5 jam. Untuk komponen fuel pump, data fungsi kepadatan peluang (pdf), data laju kegagalan (failure rate) dan data keandalan (reliability) dapat dilihat dilampiran I [6].

e. Evaluasi Preventive Maintenance

Preventive maintenance dilakukan bertujuan untuk menjaga keandalan suatu komponen sehingga tetap aktif menjalankan operasinya. Untuk sistem yang komplek, kenaikan angka kehandalan dapat diperoleh melalui program preventive maintenance. Program ini dapat mengurangi efek dari pemakaian yang melampaui batas pakai dan punya pengaruh besar terhadap kelangsungan hidup sistem tersebut. Dengan R(t) sebagai kehandalan tanpa preventive

maintenance, T sebagai interval dari waktu preventive

maintenance dan Rm(t) adalah kehandalan dari sistem dengan preventive maintenance, maka dapat dituliskan dengan persamaan berikut ini :

TtuntuktRtRm 0 Dan

TtuntukTnTtRTRtRm 2.

Dimana R(T) adalah probabilitas ketahanan sampai preventive maintenance yang pertama dan R(t-nT) adalah probabilitas ketahanan selama jangka waktu t-nT yang telah ditentukan sebelumnya dari kondisi awal. Selanjutnya dalam bentuk lain didapatkan : )(.)( nTtRTRtR n

m ,dimana TntnT )1(

Interval waktu preventive maintenance ditentukan sesuai dengan standar nilai keandalan yang telah ditentukan atau merupakan kebijakan dari perusahaan, Untuk industri penerbangan sendiri, Boeing, manufaktur pesawat terbang B737-Classic, menentukan besar keandalan komponen/ sistem pesawat terbang minimal sebesar 90% [5]. Oleh karena itu, dalam pengerjaan penelitian tugas akhir ini, diestimasikan reliability komponen dari sistem mesin dan kontrol bahan bakar ditentukan sebesar 90%.

Dari data tabel preventive maintenance pompa bahan bakar terlampir pada lampiran II [7], dibuat grafik preventive

maintenance dari pompa bahan bakar (fuel pump) tersebut dengan interval waktu preventive maintenance sebesar 490 jam . Dalam keadaan waktu seperti ini, biasanya fuel pump mengalami kondisi kehabisan pelumas atau mengalami penyumbatan, sehingga diperlukan pengecekan pada waktu interval sebesar 490 jam. Gambar grafik preventive

maintenance dengan interval waktu 490 jam dapat dilihat pada gambar berikut

5

Gambar 6. Preventive maintenance pompa bahan bakar (fuel pump).

Dari grafik tersebut terlihat bahwa pada saat t=4060 jam di saat preventif maintenance telah dilakukan sebanyak n=8 kali, grafik keandalan tanpa menggunakan preventive maintenance (R(t), No PM) berada dibawah grafik keandalan cumulative PM (Rm(t)). Hal ini dikarenakan laju kegagalan komponen ini meningkat (increased failure) sehingga dapat disimpulkan bahwa untuk komponen ini cocok untuk diberikan perlakuan preventive maintenance.

B. Evaluasi Keandalan Fuel Shut Off Valve

Dari hasil analisa software Minitab 14, diperoleh rekapan nilai parameter pengujian Anderson-Darling, deskriptif statistik dan gambaran grafik probability plot (lihat di laporan tugas akhir) untuk keenam jenis distribusi yang akan digunakan untuk komponen fuel shut off valve dengan tingkat kepercayaan 95% yang dapat dilihat pada tabel 2. Tabel 2. Besar nilai Anderson Darling dan parameter tiap jenis distribusi untuk komponen fuelshut off valve

No Distribusi Anderson Darling (AD)

Parameter

1 Normal 0,833 σ = 7483.48; µ = 6443.84

2 Lognormal 0,792 tmed = 4857,48; s =0,916975

3 Eksponensial 0,866 λ = 0.000151

4 2-parameter

Eksponensial 0,866 λ = 0.000151; to = 20494

5 Weibull 0,451 β=13.87; θ =7399.33

6 3-parameter

Weibull 0,447 β=1.46762; θ=10064.1; to=-2014.8

Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai

AD terkecil adalah pada distribusi 3-parameter Weibull. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa sebaran data TTF untuk komponen fuel shut off valve mengikuti distribusi 3 parameter-Weibull. Dalam distribusi 3-parameter Weibull tersebut, diperoleh parameter shape (ß) = 1,46726; scale (θ) = 10064,1; threshold/ location (to) = -2014,8. Sehingga persamaan untuk

fungsi pdf, laju kegagalan, keandalan dan MTBF sama dengan persamaan (1), (2), (3), dan (4). a. Penentuan Fungsi Kepadatan Peluang (Probability

Density Function)

Gambar 7. Grafuk fungsi probability density function untuk distribusi Weibull 3-parameter komponen fuel shut off valve.

b. Evaluasi Laju Kegagalan (Failure Rate)

Gambar 8. Laju kegagalan fuel shut off valve dengan distribusi Weibull 3-parameter.

c. Evaluasi Keandalan (Reliability)

6

Gambar 9. Keandalan dari fuel shut off valve dengan distribusi Weibull 3-parameter d. Evaluasi Waktu Rata-Rata Antar Kerusakan (Mean Time

To Failure)

Sehingga waktu rata-rata antar kerusakan pada komponen

fuel shut off valve sebesar 7093, 2 jam. Untuk komponen fuel

shut off valve, data fungsi kepadatan peluang (pdf), data laju kegagalan (failure rate) dan data keandalan (reliability) dapat dilihat dilampiran III [8].

e. Evaluasi Preventive Maintenance

Dengan menjaga keandalan pada komponen/ sistem pesawat terbang tetap berada dalam posisi 90%, maka diperoleh nilai interval waktu maintenance pada fuel shut off valve dengan keandalan sebesar 90% adalah 150 jam. Data preventive

maintenance untuk fuel shut off valve dapat dilihat pada tabel dilampiran IV [9].

Dari data tabel tersebut, dibentuk grafik preventive

maintenance untuk komponen fuelshut off valve dengan interval waktu preventive maintenance sebesar 150 jam . Dalam keadaan waktu seperti ini, biasanya fuel shut off valve mengalami penyumbatan akibat fuel yang tercampur dengan material lainnya sehingga diperlukan pengecekan dan pembersihan pada waktu interval sebesar 150 jam. Gambar grafik preventive maintenance dengan interval waktu 150 jam dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 10. Preventive maintenance fuel shut off valve pada interval T=150 jam.

Dari grafik tersebut sebanyak 66 kali preventive

maintenance dilakukan untuk komponen fuel shut off valve, keandalan tanpa preventiv maintenance (R(t), No PM) masih lebih baik untuk komponen ini dibanding dilakukan preventiv

maintenance (Rm(t)), hal ini dikarenakan waktu interval dilakukannya preventive maintenance terlalu kecil, yaitu selama 150 jam sehingga membuat peluang (probability) keandalan (R(T)^n) cepat menurun yang pada akhirnya membuat nilai keandalan kumulatif dari fuel shut off valve menjadi lebih rendah dibandingkan dengan tanpa menerapkan preventive maintenance. C. Evaluasi Keandalan Valve Fuel Heater

Dari hasil analisa software Minitab 14, diperoleh rekapan nilai parameter pengujian Anderson-Darling, deskriptif statistik dan gambaran grafik probability plot (lihat di laporan tugas akhir) untuk keenam jenis distribusi yang akan digunakan untuk komponen valve fuel heater dengan tingkat kepercayaan 95% yang dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3. Besar nilai Anderson Darling dan parameter tiap jenis distribusi untuk komponen valve fuel heater

No

Distribusi

Anderson Darling (AD)

Parameter

1 Lognormal 4,243 tmed = 5803,01; s =1,95225

2 Normal 4,277 σ = 13354,3; µ = 10750

3 Weibull 4,248 β=0,595534; θ =12267,5

4

3-parameter Weibull 4,248

β=0,595534; θ =12267,5; to=-

0,00001 5 Eksponensial 4,276 λ=0,0000719

6

2-parameter Eksponensial

4,239

λ=0,0000719; to=-2031,72

7

Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai AD terendah adalah pada distribusi 2-parameter eksponensial. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa sebaran data TTF untuk komponen valve fuel heater mengikuti distribusi 2 parameter-eksponensial. Dalam distribusi 2-parameter eksponensial tersebut, diketahui nilai parameter scale/ lamda (λ) = dan threshold time, t0 = -2031,72. a. Penentuan Fungsi Kepadatan Peluang (Probability

Density Function)

(5)

Gambar 11. Grafuk fungsi probability density function untuk distribusi valve

fuel heater dengan distribusi Eksponensial 2-parameter.

b. Evaluasi Laju Kegagalan (Failure Rate) (konstan) (6)

Gambar 12. Laju kegagalan valve fuel heater dengan distribusi Eksponensial 2-parameter

c. Evaluasi Keandalan (Reliability)

(7)

Gambar 13. Keandalan dari valve fuel heater dengan distribusi Eksponensial 2-parameter d. Evaluasi Waktu Rata-Rata Antar Kerusakan (Mean Time

To Failure)

(8)

jam

Sehingga waktu rata-rata antar kerusakan pada

komponen valve fuel heater sebesar 11876,486 jam. Untuk komponen valve fuel heater, data fungsi kepadatan peluang (pdf), data laju kegagalan (failure rate) dan data keandalan (reliability) dapat dilihat dilampiran V [10].

e. Evaluasi Preventive Maintenance

Penetapan nilai keandalan dengan batas 90% untuk setiap komponen sesuai dengan standar yang diberlakukan dari Boeing tidak dapat diterapkan untuk komponen ini. Dari hasil analisa reliability dengan menggunakan software minitab 14, reliability (keandalan) pada saat t = 0 jam, keandalan sudah mencapai 87,84 % sehingga tidak mungkin ditetapkan angka 90% sebagai batas untuk melakukan preventive maintenance. Dengan menjaga keandalan pada komponen/ sistem pesawat terbang berada dalam posisi yang aman, maka diputuskan untuk komponen ini digunakan dengan keandalan yang dijaga sebesar 80%. Keandalan dengan 80% sebenarnya masih aman, jika dibandingkan keandalan dengan mean time between

failure sebesar 11876,486 jam sehingga overhaul biasanya dilakukan dengan keandalan yang mencapai sebesar 41,17%. Oleh karena itu, interval waktu dilakukan kegiatan preventif

maintenance untuk kompoenen valve fuel heater sebesar 1450 jam.

Dari data preventive maintenance yang dilampirkan pada lampiran VI [11], dibentuk grafik preventive maintenance untuk komponen valve fuel heater dengan interval waktu preventive maintenance sebesar 1450 jam . Dalam keadaan waktu seperti ini, biasanya pada valve fuel heater kotor, aktuator (motor) valve fuel heater mengalami kemacetan (stuck) atau bahkan terjadi kebocoran dikarenakan seal dan packing-nya telah flat sehingga diperlukan pengecekan dan pembersihan pada waktu interval sebesar 1450 jam. Gambar

8

grafik preventive maintenance dengan interval waktu 1450 jam dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 14. Preventive maintenance valve fuel heater pada interval T=1450 jam.

Dari grafik tersebut sebanyak 16 kali preventive

maintenance dilakukan untuk komponen valve fuel heater. Namun, keandalan tanpa preventive maintenance (R(t), No PM) masih jauh lebih baik untuk komponen ini dibanding dilakukan preventive maintenance (Rm(t)). Oleh karena itu untuk komponen ini dapat disimpulkan kegiatan preventive

maintenance tidak laik diaplikasikan.

D. Evaluasi Keandalan Main Engine Control

Dari hasil analisa software Minitab 14, diperoleh rekapan nilai parameter pengujian Anderson-Darling, deskriptif statistik dan gambaran grafik probability plot (lihat di laporan tugas akhir) untuk keenam jenis distribusi yang akan digunakan untuk komponen main engine control (MEC)

dengan tingkat kepercayaan 95% yang dapat dilihat pada tabel 4. Tabel 4. Besar nilai Anderson Darling dan parameter tiap jenis distribusi untuk komponen main engine control

No Distribusi Anderson Darling (AD)

Parameter

1 Eksponensial 0,580 λ= 0,0001355

2 2-parameter Eksponensial 1,647 λ= 0,0001355; to = -

3069,83

3 Normal 1,861 σ = 10682.2; µ = 3490,01

4 Lognormal 0,533 tmed = 3234,08; s =1,2043

5 Weibull 0,682 β=0,80825; θ=5513,04

6 3-parameter

Weibull 0,682 β=0,80825; θ=5513,04; to= 0,00001

Berdasarkan tabel 4 di atas dapat diketahui bahwa nilai

AD terendah adalah pada distribusi lognormal. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa sebaran data TTF untuk komponen

main engne control mengikuti distribusi lognormal.

Dalam distribusi lognormal tersebut, diketahui nilai parameter shape (s) = dan location parameter (tmed) = 1,2043. a. Penentuan Fungsi Kepadatan Peluang (Probability

Density Function)

(9)

Gambar 15. Grafik probability density function untuk distribusi main engine

control dengan distribusi Lognormal. b. Evaluasi Laju Kegagalan (Failure Rate)

(10)

Gambar 16. Laju kegagalan main engine control dengan distribusi Lognormal

c. Evaluasi Keandalan (Reliability)

(11)

9

Gambar 17. Keandalan main engine control dengan distribusi Lognormal

d. Evaluasi Waktu Rata-Rata Antar Kerusakan (Mean Time

To Failure)

Sehingga waktu rata-rata antar kerusakan pada komponen main engine control sebesar 6678,63 jam. Untuk komponen main engine control, data fungsi kepadatan peluang (pdf), data laju kegagalan (failure rate) dan data keandalan (reliability) dapat dilihat dilampiran VII [12].

e. Evaluasi Preventive Maintenance

Dengan menjaga keandalan pada komponen/ sistem pesawat terbang tetap berada dalam posisi 90%, maka diperoleh nilai interval waktu maintenance pada main engine control dengan keandalan sebesar 90% adalah 690 jam. Data preventive

maintenance untuk main engine control dapat dilihat pada tabel dilampiran VIII [13].

Pada data tabel dilampiran VIII, dibentuk grafik preventive maintenance untuk komponen main engine control dengan interval waktu preventive maintenance sebesar 690 jam . Dalam keadaan waktu seperti ini, biasanya pada main

engine control kotor dan membutuhkan lubrikasi/ pelumasan utamanya pada bagian sistem speed governer sehingga diperlukan pengecekan dan pembersihan pada waktu interval sebesar 690 jam. Gambar grafik preventive maintenance dengan interval waktu 690 jam dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 18. Preventive maintenance main engine control pada interval T=690 jam.

Dari grafik tersebut terlihat bahwa pada saat t=828 jam, keandalan setelah dilakukan preventive maintenance (Rm(t)) dan tanpa preventive maintenance (R(t)) memiliki probability yang berbeda. Pada grafik tersebut, nilai keandalan Rm(t) lebih tinggi dibandingkan dengan nilai keandalan R(t), sehingga dapat disimpulkan untuk komponen ini cocok/ laik diberikan perlakuan preventive maintenance.

E. Evaluasi Keandalan Fuel Heater

Dari hasil analisa software Minitab 14, diperoleh rekapan nilai parameter pengujian Anderson-Darling, deskriptif statistik dan gambaran grafik probability plot (lihat di laporan tugas akhir) untuk kelima jenis distribusi yang akan digunakan untuk komponen fuel heater dengan tingkat kepercayaan 95% yang dapat dilihat pada tabel 5.

Analisa dengan distribusi Weibull 3-parameter tidak dilakukan karena karakteristik data yang dimiliki tidak memenuhi persyaratan oleh software Minitab 14. Dari kelima hasil analisa jenis distribusi tersebut melalui software minitab 14 dengan selang kepercayaan 95%, nilai parameter AD dan parameter tiap distribusi uji untuk setiap distribusi data fuel

heater dapat dilihat dalam tabel berikut. Tabel 5. Besar nilai Anderson Darling dan parameter tiap jenis distribusi untuk komponen fuel heater

No Distribusi Anderson Darling (AD)

Parameter

1 Normal 0,250 σ = 2737; µ = 22431 2 Lognormal 0,250 s =0.1223

3 Eksponensial

0,788 λ = 0,0000439

4 2-parameter

Eksponensial 0,345 t0 = 20494, λ= 0,0002

5 Weibull 0,365 β=13.87; θ = 23324 Berdasarkan tabel 5 di atas diketahui bahwa nilai AD terendah adalah pada distribusi normal dan lognormal dengan nilai yang sama, yaitu sebesar 0,250. Namun, karena pada pengujian distribusi oleh software Minitab 14 untuk distribusi lognormal, parameter datanya tidak mengandung nilai tmed, location/ median parameter sehingga distribusi lognormal tidak digunakan. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa sebaran data TTF untuk komponen fuel heater hanya mengikuti distribusi normal karena parameter data yang dibutuhkan seperti standar deviasi (σ) dan mean (µ) tersedia.

Dalam distribusi normal tersebut, diketahui nilai parameter mean (µ) = dan standard deviation

parameter (σ) = 2737. a. Penentuan Fungsi Kepadatan Peluang (Probability

Density Function)

(12)

10

Gambar 19. Grafuk fungsi probability density function untuk distribusi fuel

heater dengan distribusi Normal. b. Evaluasi Laju Kegagalan (Failure Rate)

(13)

Gambar 20. Laju kegagalan fuel heater dengan distribusi Normal c. Evaluasi Keandalan (Reliability)

(14)

Gambar 21 Keandalan fuel heater dengan distribusi Normal d. Evaluasi Waktu Rata-Rata Antar Kerusakan (Mean Time

To Failure)

(15) Sehingga waktu rata-rata antar kerusakan pada

komponen fuel heater sebesar 22431 jam. Untuk komponen fuel heater, data fungsi kepadatan peluang (pdf), data laju kegagalan (failure rate) dan data keandalan (reliability) dapat dilihat dilampiran IX [14].

e. Evaluasi Preventive Maintenance

Dengan menjaga keandalan pada komponen/ sistem pesawat terbang tetap berada dalam posisi 90%, maka diperoleh nilai interval waktu maintenance pada fuel heater dengan keandalan sebesar 90% adalah 18900 jam. Data preventive

maintenance untuk fuel heater dapat dilihat pada tabel pada lampiran X [15].

Pada data tabel dilampiran X, dibentuk grafik preventive

maintenance untuk komponen fuel heater dengan interval waktu preventive maintenance sebesar 18900 jam . Dalam keadaan waktu seperti ini, biasanya fuel heater kotor, terjadi penyumbatan pada bagian U-tube fuel heater dan membutuhkan pengecekan akan minyak (oil) yang digunakan sebagai medim penukar panas sehingga diperlukan pengecekan dan pembersihan pada waktu interval sebesar 18900 jam. Gambar grafik preventive maintenance dengan interval waktu 18900 jam dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 22. Preventive maintenance fuel heater pada T=18900 jam

11

Dari grafik tersebut terlihat bahwa pada saat t=19000 jam, keandalan setelah dilakukan preventive maintenance (Rm(t)) dan tanpa preventive maintenance (R(t)) memiliki probability yang berbeda. Pada grafik tersebut, nilai keandalan Rm(t) lebih tinggi dibandingkan dengan nilai keandalan R(t) yang terus menurun menjadi 0% pada saat t=34000 jam sehingga dapat disimpulkan untuk komponen ini cocok diberikan perlakuan preventive maintenance.

IV. ANALISA KUALITATIF Analisa kuantitatif dimulai dengan mendeskripsikan dan

menjabarkan fungsi sistem dari setiap komponen mesin dan kontrol bahan bakar (engine fuel and control) pesawat Boeing 737-Classic Garuda Indonesia untuk membuat suatu informasi yang dapat menyediakan/ mendefinisikan fungsi sistem beserta kegagalan fungsinya.

Selanjutnya dibuat pemodelan dengan metode FMEA (failure mode and effect analysis) dimulai dari dengan membuat informasi kertas kerja (worksheet) yang meliputi fungsi (function), kegagalan fungsi (function failure), model kegagalan (failure mode) dan efek kegagalan (failure effect). Tabel FMEA sistem engine fuel and control CFM 56-3 dapat dilihat pada lampiran XII [16].

Selain itu, dilakukan pembuatan diagram fault tree analysis (FTA) yang disusun berdasarkan penyebab terjadi failure

mode yang dideteksi dari FMEA. Dengan adanya model FTA ini, semua failure mode yang terjadi pada komponen engine

fuel and control CFM 56-3 dapat diidentifikasi sehingga memberikan informasi tambahan kepada engineer fuel shop selaku teknisi dari sistem komponen ini. FTA dibedakan menjadi dua bagian berdasarkan kegagalan fungsi dari sistem engine fuel and control. Untuk kegagalan fungsi distribusi fuel ke main engine control, komponen yang berpengaruh adalah fuel pump, fuel shut off valve, valve fuel heater dan fuel heater sedangkan untuk kegagalan fungsi mengatur dan mendeteksi jumlah pemakaian fuel yang digunakan, komponen yang berpengaruh adalah main engine control. Untuk lebih detailnya, dapat dilihat di lampiran XIII [17].

Dari hasil pendekatan dengan metode RCM (Reliability

Centered Maintenance), dapat diperoleh informasi tindakan perawatan/ proposed task yang sesuai dan cocok dalam menjaga keandalan komponen untuk setiap failure mode yang teridentifikasi pada komponen mesin dan kontrol bahan bakar mesin CFM 56-3. Informasi tersebut dapat dilihat dalam tabel rekapan data hasil analisa RCM dibawah. Tabel 6. Rekapan data worksheet RCM

Item Failure Mode Proposed Task

Can Be Done

Fuel Pump (7086)

Leak Scheduled

discard task Engineer

fuel shop Low flow/

pressure fuel Scheduled

discard task Engineer

fuel shop

No flow fuel Scheduled

discard task Engineer

fuel shop

No pressure fuel Scheduled

discard task Engineer

fuel shop Fuel Shut Eksternal leak Scheduled Engineer

Off Valve (61163)

discard task fuel shop Internal Leak Scheduled

discard task Engineer

fuel shop Motor (Aktuator) tidak berfungsi

Scheduled

restoration

task

Engineer

fuel shop

Thermal relief

valve tidk bekerja Scheduled

discard task Engineer

fuel shop Tenaga yang bekerja pada blade valve melebihi batas

Scheduled

restoration

task

Engineer

fuel shop

Tidak ada tegangan yang terjadi dipin C dan D pada saat rangkaian elektrik terbuka dan tertutup dari aktuator (motor)

Scheduled

discard task Engineer

fuel shop

Waktu atau arus dari drain melebihi batas

Scheduled

restoration Engineer

fuel shop

Pembacaan nilai resistansi yang melebihi batas pada saat pengecekan.

Scheduled

on

condition

task

Engineer

fuel shop

Main Engine Control (8063)

High fuel flow Scheduled

on

condition

task

Subcontract

ing

Low speed Scheduled

on

condition

task

Subcontract

ing

Sistem governor tidak berfungsi

Scheduled

on

condition

task

Subcontract

ing

Transmitter fuel

flow failure Scheduled

on

condition

task

Subcontract

ing

Valve Fuel Heater (155665-3-3)

Aktuator motor macet/ stuck.

Scheduled

on

condition

task

Engineer

fuel shop

Blade valve korosi.

Scheduled

discard task Engineer

fuel shop Leak Scheduled

discard task Engineer

fuel shop Fuel Heater (8063)

Overtemperature Scheduled

discard task Engineer

fuel shop Low pressure Scheduled

discard task Engineer

fuel shop

12

Untuk hampir semua failure mode yang terjadi pada komponen mesin dan kontrol bahan bakar tersebut dapat dikerjakan oleh teknisi/ engineer fuel shop. Namun, untuk komponen main engine control, pengerjaan/ tindakan perawatan untuk komponen ini diberikan kepada pihak vendor (Subcontracting) selaku can be done dari komponen ini dikarenakan teknisi/ engineer fuel shop untuk main engine

control belum mampu/ tersertifikasi untuk melakukan maintenance sampai tingkat perbaikan (repair), overhaul dan modification sehingga proposed task/ tindakan perencanaan seperti scheduled restoration task dan scheduled discard task

tidak mampu dilakukan. Hal ini dapat dilihat dalam worksheet RCM dilampiran XIV [18]. Penentuan Jenis Perawatan dan Besar Biaya

Sebagai perusahaan MRO yang menjalankan proses perawatan pesawat Garuda Indonesia, GMF AeroAsia mengklasifikasikan jenis maintenance untuk pesawat Boeng 737- Classic kedalam lima level/ kelas berdasarkan waktu operasi pesawat (flight hours). Kelima level tersebut antara lain : 1. Inspection & testing level, perawatan yang dilakukan pada

komponen/ sistem pesawat pada saat komponen/ sistem akan dipasang/ diinstalasikan ke pesawat. Biasanya dilakukan pada saat waktu pergantian komponen dikarenakan komponen/ sistem dalam keadaan status overhaul.

2. Bench check level, perawatan yang dilakukan pada komponen/ sistem yang ada dipesawat yang pada umumnya pada saat dilakukan status A-check dengan durasi flight

hours sebesar 600 jam. 3. Repair level, perawatan yang dilakukan pada komponen/

sistem yang mengalami kerusakan/ kegagalan operasi. Hal ini tidak bergantung pada waktu operasi pesawat (flight

hours), karena berdasarkan pemberitahuan/ laporan dari teknisi maintenance dan pilot.

4. Overhaul level, perawatan yang dilakukan pada komponen/ sistem yang telah mencapai masa overhaul. Overhaul untuk setiap komponen pesawat berdasarkan mean time between

unscheduled removal (MTBUR) dari PT. GMF AeroAsia. 5. Modification level, perawatan yang bersifat memodifikasi

untuk melakukan peningkatan (upgrade) dari segi fisik dan fungsi dari komponen/ sistem. Perawatan ini dilakukan jika ada pemberitahuan dari manufacture, seperti Boeing, untuk melakukan upgrade pada komponen/ sistem tertentu.

Sedangkan waktu yang diperlukan untuk melakukan

perawatan atau MTTR (Mean Time To Repair) berdasarkan kelima level diatas bisa dilihat pada tabel berikut. Tabel 7. Tingkat maintenance komponen sistem engine fuel

and control CFM 56-3 di GMF AeroAsia No. Jenis Perawatan MTTR (jam) 1. Inspection & test 2 2. Bench check 6 3. Repair 16 4. Overhaul 40 5. Modification 40

Berikut adalah analisa perhitungan biaya primer, yaitu biaya pangkal untuk proses pengerjaan maintenance komponen dan tidak termasuk untuk perhitungan untuk biaya tambahan untuk pergantian barang/ item untuk setiap komponen, yang harus dikeluarkan jika dilakukan program preventive maintenance pada saat pesawat dalam status A-check untuk setiap komponen dari engine fuel and control CFM 56-3 untuk pesawat B737 Classic dalam kurun waktu satu tahun. Dengan biaya tenaga kerja, sebesar USD $ 35/ jam atau sebesar Rp 297.920,00/ jam (kurs 1USD = Rp 8.512,00, tanggal 9 Juni 2011). Tabel 8. Biaya primer pelaksanaan program preventive

maintenance untuk komponen Engine Fuel and Control CFM 56-3

Item N / Thn

Interval PM (jam)

Durasi

(jam)

TK Cost/ jam (Rp)

PM Cost (Rp)

Fuel Shut Off Valve

58 150 6 297.920,- 103.676.160

Fuel Pump

18 490 6 297.920,- 32.175.360

Main Engine Control

3 690 6 297.920,- 23.237.760

Valve Fuel Heater

6 1450 6 297.920,- 10.725.120

Fuel Heater

1 18900 6 297.920,- 1.787.520

Selain itu, dilakukan juga perhitungan rincian biaya untuk dilakukan program overhaul dengan menggunakan data waktu overhaul dari hasil perhitungan mean time between

failure (MTBF) dari setiap komponen. Berikut adalah tabel perhitungan biaya overhaul dari setiap komponen engine fuel and control CFM 56-3 dalam kurun waktu satu tahun. Tabel 9. Biaya primer pelaksanaan program overhaul untuk komponen Engine Fuel and Control CFM 56-3 dalam kurun waktu setahun

Item N / Thn

Interval PM (jam)

Durasi

(jam)

TK Cost/ jam (Rp)

PM Cost (Rp)

Fuel Shut Off Valve

1 7093,2 40 297.920,- 11.916.800

Fuel Pump

2 4002,5 40 297.920,- 23.833.600

Main Engine Control

1 6678,63 40 297.920,- 11.916.00

Valve Fuel Heater

1 11876,486

40 297.920,- 11.916.800

Fuel Heater

1 22431 40 297.920,- 11.916.800

Ket: N : Frekuensi PM : Preventive maintenance TK Cost : Biaya tenaga kerja

13

Dari tabel tersebut dapat dilihat, bahwa untuk melakukan program overhaul untuk setiap komponen engine fuel control CFM56-3 memiliki biaya overhaul yang hampir sama dalam kurun waktu setahun. Namun, hal ini hanya biaya ongkos pelaksanaan kegiatan overhaul dan tidak termasuk biaya tambahan berupa adanya pergantian item dari komponen jika diharuskan.

V. KESIMPULAN DAN SARAN Dari hasil analisa diperoleh, fuel pump merupakan

komponen sistem mesin dan kontrol bahan bakar yang memiliki tingkat kegagalan yang paling tinggi dengan waktu rata-rata antar kegagalan (MTBF) paling singkat, yaitu sekitar 4002,5 jam dengan interval waktu preventive maintenance (TPM) sekitar 490 jam, kemudian disusul oleh main engine control (MTBF= 6678,63 jam, TPM= 690 jam) , fuel shut off valve (MTBF= 7093,2 jam dan TPM= 150 jam), valve fuel heater (MTBF= 11876,486 jam dan TPM= 1450 jam) dan fuel heater (MTBF= 22431 jam dan TPM= 18900). Selain menggunakan metode perawatan terencana/ proactive

maintenance (preventive maintenance dan overhaul), juga dilakukan analisa penentuan jenis perawatan yang sesuai dan cocok dengan pendekatan FMEA dan FTA yang dikombinasikan kedalam RCM pada analisa kualitatifnya, diperoleh tindakan perawatan yang tepat untuk setiap failure

mode pada setiap komponen mesin dan kontrol bahan bakar. Untuk penanganan failure mode komponen fuel pump adalah schedule discard task, main engine control adalah schedule on

condition task, fuel shut off valve meliputi schedule discard

task, schedule restoration task dan schedule on condition task.

Untuk penanganan failure mode komponen valve fuel heater, yaitu schedule discard task dan schedule on condition task dan fuel heater adalah schedule discard task. Adapun biaya primer rata-rata pelaksanaan program preventive maintenance untuk komponen engine fuel and control CFM 56-3 adalah sebesar Rp 34.320.384,00 sedangkan biaya primer rata-rata pelaksanaan program overhaul untuk komponen engine fuel

and control CFM 56-3dalam kurun waktu setahun Rp 4.300.000,00. Sedangkan saran yang berikan oleh penulis dalam pengembangan demi kesempurnaan tugas akhir ini adalah disarankan dilakukan perhitungan reliabity total untuk sistem secara keseluruhan. Oleh karena itu, data time since

failure atau time to failure untuk setiap komponen enginr fuel kontrol dari PT. GMF AeroAsia seharusyha lengkap. Selain itu, dibutuhkan perhitungan biaya secara lebih spesifik seperti pergantian item/ barang dari komponen terkait dengan kebijakan perawatan pada perawatan maintenance seperti preventive maintenance dan overhaul.

VI. ACKNOWLEDGMENT Penulisan jurnal ini saya tujukan kepada PT. GMF

AeroAsia yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk mengerjakan program magang dan tugas akhir dalam kurun waktu tiga bulan. Rasa terima kasih saya juga haturkan kepada supervisor saya, Pak Edy Noerachman dan kepada seluruh staf engineer TER-1 di Hanggar 3 dan para teknisi di

Engine Fuel Shop atas bantuan kerja samanya. Tak lupa saya mengucapkan rasa terima kasih juga kepada dosen pembimbing tugas akhir saya, Pak Hendra Cordova dan dosen wali saya, pak Bambang L. Widiantoro atas koreksi dan masukan laporan saya. Penulis sadar akan mungkin adanya kekurangan dalam penulisan tugas akhir ini sehingga membutuhkan dan menunggu tanggapan dari anda. Terima kasih.

DAFTAR PUSTAKA DAN LAMPIRAN [1] Ebeling,Charles E. 1997. An Introduction to Reliability and

Maintainability Engineering, The McGraw-Hill Companies, Singapore. [2] Boeing 737-Classic Aircraft Maintenance Manual [3] Permono, Panji. 2004. “Analisa Keandalan Secara Kuantitaif dan

ualitatif Sebagai Basis Perawatan Mesin : Studi Kasus Pada Sistem Milling Untuk Boiler Unit 7 PT. EMOMI PLTU Paiton Probolinggo”. Surabaya: Teknik Mesin-ITS

[4] Kartika, Steffi Widyasputri. 2010. Perhitungan Reliability Untuk Penjadualan Predictive Maintenance Serta Biaya Perawatan Mesin Kritis Oil Shipping Pump. Yogyakarta : Teknik Industri-UIN

[5] Kurp Sridhar, reliability-Fundamental, Boeing. [6] Lampiran I. Data fungsi kepadatan peluang (pdf), laju kegagalan

(failure rate) dan keandalan (reliability) fuel pump [7] Lampiran II. Data preventive maintenance fuel pump. [8] Lampiran III. Data fungsi kepadatan peluang (pdf), laju kegagalan

(failure rate) dan keandalan (reliability) fuel shut off valve [9] Lampiran IV . Data preventive maintenance fuel shut off valve [10] Lampiran V. Data fungsi kepadatan peluang (pdf), laju kegagalan

(failure rate) dan keandalan (reliability) valve fuel heater [11] Lampiran VI. . Data preventive maintenance valve fuel heater [12] Lampiran VII. Data fungsi kepadatan peluang (pdf), laju kegagalan

(failure rate) dan keandalan (reliability) main engine control. [13] Lampiran VIII. . Data preventive maintenance main engine control [14] Lampiran IX. Data fungsi kepadatan peluang (pdf), laju kegagalan

(failure rate) dan keandalan (reliability) fuel heater. [15] Lampiran X. . Data preventive maintenance fuel heater [16] Lampiran XI. Tabel FMEA sistem engine fuel and control CFM 56-3 [17] Lampiran XII. FTA failure function distribusi fuel dan main engine

control failure pada engine fuel control CFM 56-3 [18] Lampiran XIII. worksheet RCM untuk engine fuel control CFM 56-3

Arief Musfarid . Lahir di Ujung Pandang pada tanggal 26 Juni 1989. Sejak tahun 2007, dia melanjutkan studi ke jurusan Teknik Fisika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, Jawa Timur. Pada tahun 2010, dia pernah menjadi seorang On Job Trainee (OJT) selama dua bulan di Chevron Indonesia Company Balikpapan (CICo) dan setahun kemudian menjadi COOP Student selama tiga bulan di Garuda Maintenance Facility AeroAsia, Cengkareng, Tangerang, Banten. Pada masa studinya, dia telah membuat jurnal, yaitu antara

lain dengan judul “Sistem Pengukuran Flow Gas Dengan Orifice Meter beserta Analisa Hasil Kalkulasi OMNI 6000 Flow Computer dengan Cost Flow di Chevron Indonesia Company (CICo) Balikpapan” dan “Analysis

Failure Tree Analysis of Technical Delay and Delay Cost for B 737-800

Garuda Indonesia”. Selain itu, penulis telah merampungkan tugas akhirnya dengan judul “Evaluasi Keandalan Mesin dan Kontrol Bahan Bakar Pada Pesawat Boeing 737-Classic Garuda Indonesia”.