127-ketutbuda-Yanif-pemilihan konsep perawatan

Seminar asional Pascasarjana V 2005

STUDI PEMILIHAN KONSEP MANAJEMEN PERAWATAN

KAPAL-KAPAL ANGKATAN LAUT DENGAN PENDEKATAN

KRITERIA JAMAK (MULTI-CRITERIA)

Yanif D.K 1)

, Ketut Budha A2)

, Arie C.Pranoto3)

1) Mahasiswa S3 Program Pasca Sarjana Teknologi Kelautan ITS 2)

Staf Pengajar Jurusan Teknik Sistem Perkapalan FTK ITS 3)

Mahasiswa S3 Program Pasca Sarjana Teknologi Kelautan ITS

Laboratorium Keandalan dan Keselamatan JTSP FTK ITS

e-mail : [email protected]

Abstrak

Studi penelitian ini membahas metoda pemilihan konsep manajemen perawatan yang akan dicoba untuk

diterapkan pada armada perkapalan TNI Angkatan Laut berdasarkan criteria jamak. Manajemen perawatan

yang dipilih / diranking, diharapkan akan memenuhi beberapa criteria atau karakteristik organisasi, seperti

minimum cost, hierarki process, maximum availability & reliability, concise organization, environmet

awareness dll. Proses pemilihan ini merupakan kegiatan yang penuh dengan criteria (pertimbangan/

attribute). Konsep perawatan ini akan mencakup organisasi, procedure, pengembangan information

technology, format eksekusi perawatan, desain logistik dll. Pada dasarnya ada dua jenis kriteria, yaitu

kualitatif dan kuantitatif. Kriteria kualitatif akan dikuantifikasi dengan preference degree melalui data hasil

questioner penelitian. Hal ini dilakukan melalui probability approach, sedangkan kriteria kuantitatif dapat

langsung dibuat preference degree dengan metoda optimasi. Selanjutnya dikembangkan suatu algoritma

serta diaktualisasikan dalam rekayasa software sebagai pengembangan informasi teknologi serta format

baku perawatan pada sistem perkapalan.

Kata kunci : Maintenance Model, attribute, MCDM, probability approach, preference degree,

optimization.

1. PE�DAHULUA�

Peningkatan armada perkapalan bagi Indonesia sudah merupakan suatu kewajiban, mengingat status

Negara Maritim yang sebagian besar wilayah terdiri dari laut. Hal ini didukung dengan Kebijaksanaan

Pemerintah RI, khususnya TNI AL yang tertuang dalam ‘Blue Print TI AL 2013’ mengenai armada

perkapalan yang harus dimiliki pada masa datang. Peningkatan ini berdampak positif pada pengembangan

konsep manajemen perawatan yang optimal untuk dapat memelihara sistem perkapalan, agar dapat

beroperasi sesuai fungsi dan usia yang diharapkan. Sebaliknya, jika konsep perawatan kurang baik, maka

akan mengurangi atau bahkan mempercepat kerusakan kapal. Armada perkapalan dituntut untuk selalu siap

(handal) dalam operasi (berlayar). Kondisi siap operasi ini menuntut sistem manajemen perawatan yang

optimal. Kesiapan kapal ini harus bersifat menyeluruh, meliputi personil (anak buah kapal/ABK),

administrasi organisasi, logistik, sistem permesinan, bangunan kapal (platform), adar, navigasi dan lainnya.

Peningkatan jumlah armada perkapalan akan mengakibatkan suatu kegiatan yang perlu untuk dilakukan

suatu evaluasi menyeluruh dan komprehensif terhadap konsep manajemen perawatan kapal selama ini.

Armada yang besar akan membutuhkan ketersediaan yang kompleks dan biaya yang relative besar. Jika

sering melakukan perawatan, maka biaya tinggi muncul dari perawatan, sebaliknya jika tidak pernah

merawat, maka biaya besar muncul dari kerusakan.

Konsep manajemen perawatan terdiri dari beberapa alternatif, diantaranya PMS (Planned Maintenance

System), RCM (Reliability Centered Maintenance), RBM (Risk Based Maintenance), TPM (Total

Productive Maintenance), Breakdown Maintenance dll. Proses pemilihan konsep ini merupakan kegiatan

yang penuh dengan pertimbangan (attribute/criteria). Beberapa attribute tersebut, antara lain biaya,

keandalan, ketersediaan, lingkungan, hierarki process, keselamatan, resiko, kompleksitas, sustanaibilility,

flexibility, jumlah atau jenis kapal, pola operasi, struktur atau karakteristik organisasi, lokasi pangkalan,

persenjataan dan lain-lain. Secara umum attribute ini terbagi menjadi 2 (dua) jenis, yaitu : kualitatif dan

Studi Pemilihan Konsep Manajemen Perawatan Kapal-kapal TNI AL

dengan Pendekatan Kriteria Jamak (Multi-criteria)

2

kuantitatif. Kualitatif secara umum bersifat subjektif, sedangkan attribute kuantitatif bersifat objektif.

Keandalan, lingkungan, hierarki process, resiko, pola operasi, karakteristik organisasi, referensi pimpinan /

komandan, flexibility, sustainanability adalah beberapa contoh attribute kualitatif, sedangkan biaya,

keandalan, ketersediaan, jumlah dan jenis kapal, lokasi pangkalan adalah beberapa attribute kuantitatif.

Pada proses perhitungan yang akan dilaksanakan dalam penelitian ini, maka kedua attribute ini akan saling

mempengaruhi atau berinteraksi secara berjenjang / bertingkat dalam proses pemilihan (seleksi / ranking)

konsep manajemen perawatan yang akan diterapkan pada system armada perkapalan.

2. TUJUA� DA� MA�FAAT PE�ELITIA�

Tujuan utama penelitian ini adalah merancang atau membuat suatu proses untuk menentukan atau

menyeleksi konsep manajemen perawatan pada armada perkapalan TNI AL. Sedangkan manfaat utama

dalam penelitian ini adalah :

a. Memberikan pertimbangan proses pemilihan konsep manajemen perawatan armada perkapalan

yang disesuaikan dengan attribute-attribute umum maupun khusus pada organisasi TNI AL.

b. Memberikan kontribusi ilmiah pada bidang pengembangan manajemen perawatan, khususnya

bidang sistem perkapalan.

3. METODOLOGI PE�ELITIA�

a. Studi literatur

Pengumpulan referensi yang berkaitan dengan arah penelitian.

b. Merancang questioner

Hal ini dilakukan untuk mencari bobot (relative weight) dari attribute penelitian.

c. Penyebaran questioner

Responden adalah pihak yang bertugas dalam lingkup perawatan.

d. Pengolahan data

Dilakukan dengan jalan menganalisa data yang diperoleh. Untuk kriteria-kriteria yang termasuk ke

dalam atribut kualitatif akan diolah dan dianalisa dengan probability approach, sehingga terbentuk

confidence degree, sedangkan kriteria-kriteria dalam atribut kuantitatif dikonversi menjadi preference

degree.

e. Penghitungan dengan metode MADM

Setelah kriteria-kriteria dalam atribut kualitatif diubah menjadi confidence degree, maka berturut-turut

dilanjutkan dengan penghitungan relative weight, normalize relative weight, basic probability

assignment, total probability assignment, decision matrix, dan mengkonversi total probability

assignment menjadi preference degree.

f. Pembuatan program komputer

Pada tahap ini dilakukan pelaksanaan pemrograman komputer menggunakan Software Microsoft

Visual Basic 6.0.

4. HASIL DA� DISKUSI

1. Membuat relative weight dari dengan atribut operation diperoleh hasil sbb :

Tabel 1. Relative weight

Dan KRI KKM Aslog Dirkeu

Comp. 0.5 0.3 0.3 0.4

HP 0.3 0.1 0.2 0.3

Env. 0.1 0.2 0.2 0.1

Org. 0.1 0.4 0.3 0.2

Σ 1 1 1 1

Dengan cara yang sama dapat dibuat table relative weight dari atribut reliability.

2. Menentukan normalize relative weight

max

9,0

ζ

ζλ i×=

Ditentukan dengan mengalikan relative weight dengan weight yang tertinggi dari tiap kelompok atribut

untuk setiap alternatif pilihan.

(1)



3

Misal 1

5λ = 0,9 x 0,222 / 0,333 = 0,6

2

5λ = 0,9 x 0,333 / 0,333 = 0,9

3

5λ = 0,9 x 0,111 / 0,333 = 0,3 dan seterusnya.

3. Menentukan nilai confidence degree kepada semua basic factor

Contoh : Grade dibuat H = [Poor Indifferent Average Good Excelent]

Dimana nilai setiap grade p{H(n)} adalah :

H = [-1 -0,4 0 0,4 1]

Kemudian mengisi tabel subjective judgment

Tabel 2. Confidence degree

G 0.4 G 0.4 P O.8 P 0.9

A 0.6 A 0.6 I 0.2 I 0.1

A 0.5 E 0.7 I 0.7 E 0.8

G 0.5 G 0.3 A 0.3 G 0.2

I 0.6 E 0.8 G 0.8 A 0.5

A 0.4 G 0.2 A 0.2 I 0.5

A 0.3 A 0.5 I 0.6 G 0.4

G 0.7 G 0.5 P 0.4 E 0.6

RCM RBM PMS BREAKDOWN

Comp.

HP

Env.

Org.

4. Menghitung basic probability assignment (BPA)

Pada tahap ini membuat table BPA pada setiap actor dengan masing-masing alternative. Untuk

alternative 1 yakni RCM diperoleh sebagai berikut :

Tabel 3. Basic probability assignment

P I A G E

COMP. 0 0 0.6 0.4 0

HP 0 0 0.3 0.3 0

ENV. 0 0.08 0.12 0 0

ORG. 0 0 0.06 0.14 0

Karena terdapat 4 alternatif dan 4 actor maka dengan cara yang sama seperti di atas akan dihasilkan 16

table.

5. Menghitung total probability assignment (TPA)

Proses perhitungannya menggunakan operasi matrix bertingkat seperti pada tabel 4 :

Tabel 4. Proses perhitungan total probability assignment

1

7e

P I A G E H

0 0 0.6 0.4 0 0

2

7e

P 0 0 0 0 0 0 0

I 0 0 0 0 0 0 0

A 0,6 0 0 0.36 0.24 0 0

G 0,4 0 0 0.24 0.16 0 0

E 0 0 0 0 0 0 0

H 0 0 0 0 0 0 0

Dengan menggunakan persamaan di atas, maka :

12K = [1 – (jumlah nilai di dalam kotak tebal – jumlah nilai diagonal gray)1]−

= [1 – jumlah nilai di dalam kotak tebal yang tidak berwarna1]−

= [1 – (0,24 + 0,24) 1~] = 1,92



4

pM = 12K x (nilai diagonal P + nilai H pada baris P + nilai H pada kolom P)

= 1,92 x (0 + 0 + 0) = 0

IM = 1,92 x (0 + 0 + 0) = 0

AM = 1,92 x (0.36 + 0 + 0) = 0,69

GM = 1,92 x (0.16 + 0 + 0) = 0,31

EM = 1,92 x (0 + 0 + 0) = 0

HM = 1,92 x 0 = 0

Dengan cara yang sama seperti di atas dapat dibuat table TPA antara ASLOG dan DirKeu. Setelah

melalui proses perhitungan selengkapnya diperoleh TPA untuk atribut operation pada alternative RCM

adalah :

P = 0.37; I =0; A = 0.024; G = 0; E = 2.711.E-5

Tabel 5. Total probability assignment

Atribut 6 ( 6Y ) Alternatif 1 (RCM)

P [-1] 0,007

I [-0,4] 0

A [0] 0,42

G [0,4] 0,143

E [1] 0,333

6. Menghitung preference degree

Penentuan preference degree dapat dilakukan terhadap atribut kualitatif dengan mengalikan masing-

masing nilai di atas dengan skala yang telah ditetapkan sebelumnya, yaitu :

P{H} = [p( 1H ) p( 2H ) p( 3H ) p( 4H ) p( 5H )T] = [-1 -0,4 0 0,4 1]

Misalkan kuantifikasi atribut kualitatif menghasilkan tabel berikut :

Tabel 6. Preference degree

Alternatif Operation ( 6Y )

RCM 0,3832

RBM 0,397

PMS 0,028

BREAKDOWN -0,352

Penjelasan : angka 0,3832 merupakan hasil penjumlahan dari [(-1 x 0,007) + (-0,4 x 0) + (0 x 0,42) +

(0,4 x 0,143) + (1 x 0,333)].

Dengan cara yang sama maka harga preference degree (rkp ) untuk semua atribut kualitatif akan

didapatkan dan kemudian disusun tabel decision matrix yang lebih sederhana.

7. Perhitungan untuk atribut kuantitatif

Untuk semua atribut kuantitatif yang menguntungkan atau memberi efek yang baik, seperti kecepatan

dan daya, maka preference degree-nya ditentukan dengan persamaan sebagai berikut :

1)(2

)(minmax

min

−−

−==

kk

krk

rkrkyy

yyypp ,

k = 1, ... ,1k ; r = 1, ... ,R, for all benefit attributes

Untuk semua atribut kuantitatif yang merugikan seperti harga (‘price’), maka preference degree-nya

ditentukan dengan persamaan sebagai berikut :

1)(2

)(minmax

max

−−

−==

kk

rkk

rkrkyy

yyypp ,

k = 1, ... ,1k ; r = 1, ... ,R, for all cost attributes

(2)

(3)

(4)



5

Contoh :

Tabel 7. Data atribut ‘reliability’ untuk semua alternatif

Alternatif Atribut (Reliability)

RCM 0.9

RBM 0.8

PMS 0.7

BREAKDOWN 0.6

Karena ‘reliability’ merupakan atribut kuantitatif yang menguntungkan maka :

rkp (RCM) = 16.09.0

)6.09.0(2−

−

− = 1

rkp (RBM) = 16.09.0

)6.08.0(2−

−

− = 0,333

rkp (PMS) = 16.09.0

)6.07.0(2−

−

− = -0.333

rkp (Breakdown) = 16.09.0

)6.06.0(2−

−

− = -1

8. Membuat tabel evaluation matrix seluruh atribut baik kuantitatif maupun kualitatif

Contoh tabel evaluation matrix untuk kasus pemilihan model perawatan :

Tabel 8. Evaluation matrix

Alternatif Operational Reliability

RCM 0,139 -0,353

RBM 1,0 1,0

PMS 0,338 -0,891

Breakdown -1,0 -1,0

5. DAFTAR ACUA�

1. Zeleny, Milan, ‘MCDM : Past Decade and Future Trends (A Source book of MCDM)’. The Joseph

A.Martino Graduate School of Business Administration Fordh. Univ. London. 1984.

2. Sen, P., Yang,J.B., ”Multiple Criteria Decision-Making in Design Selection and Synthesis” , Journal of

Engineering Design, Vol. 6 No. 3, pp. 207-229, 1995.

3. Yang, J.B., “A Hybrid Multiple Criteria Decision Support Environment for Engineering Design”,

Research report, EDCN/MCDM/PAPERS/3/2, Engineering Design Center, University of Newcastle

Upon Tyne, UK, 1992.

4. Saaty T.L, “The Analytic Hierarchy Process”, McGraw Hill, New York, 1988.

5. Wang, C.L., Yoon, K., ”Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. A State of

The Art Survey”, Springer –Verlag, New York, 1981.

6. Ishida,K., Hashimoto, T., Artana,K.B., “Reliability based, marine machinery selection: a case study on

main engine cooling system”, Proc. of the ISME 6th Tokyo, pp. 791-796, October 2000.

7. Mabes TNI AL., “Blue Print TNI AL 2013”, 2004.

8. Dismatal, Satharmatim., ” Sistim Pemeliharaan Terencana ( Planned Maintenance System)”.

9. Duffuaa, Salih., Raouf, A., Campbell, J.D., “Planning and Control of Maintenance Systems : Modeling

and Analysis”. John Wiley & Sons, Inc. 1999.

127-ketutbuda-Yanif-pemilihan konsep perawatan

Documents

Transcript of 127-ketutbuda-Yanif-pemilihan konsep perawatan