36

BAB IV. ANALISIS HASIL EVALUASI

4.1 PENDAHULUAN

Pada Bab ini dijelaskan penyebab penurunan keandalan APU GTCP85. Penurunan

keandalan ditandai dengan kenaikan jumlah kegagalan, baik terhitung dengan kegagalan

yang berhasil diselesaikan dan yang tidak berhasil diselesaikan di setiap cycle

penerbangan. Kegagalan APU yang tidak berhasil diselesaikan akan masuk dalam Hold

Item List (HIL) dan harus diselesaikan dalam periode terbatas.

Perolehan data perhitungan keandalan diambil sesuai dengan Gambar 4.1 (alur proses

input data di GMF). Analisis data pada bab ini hanya secara matematis yaitu menghitung

keandalan, menentukan penyebab kegagalan dan menentukan prosedur penyelesaian

kegagalan sistem APU.

a. Maintenance Report, Pilot Report (PIREPS) dan Unschedule Removal

Data terdiri dari maintenance report (MAREPS), pilot report (PIREPS) dan unschedule

removal. Maintenance report merupakan laporan tindakan engineer ketika merawat

pesawat, memperbaiki kegagalan, melaporkan kegagalan dan memeriksa kondisi

pesawat. PIREPS merupakan laporan kondisi pesawat selama pilot mengoperasikan

pesawat. Unschedule removal adalah laporan pelepasan komponen yang terjadi diluar

waktu pelepasan yang ditentukan. Unscheduled removal dapat terjadi bila komponen

terjadi kerusakan atau kegagalan fungsional.

b. MCC dan TLP

Data berupa MAREPS, PIREPS dan unschedule removal disimpan dan dicatat oleh

Maintenance Control Center (MCC) dan Unit Pencatatan Data (TLP).

37

Gambar 4.1. Alur proses input data di GMF

c. Database SNAG

Data dari MCC dan TLP berupa maintenance report, PIREPS dan unschedule removal

disimpan dan diakses melalui database SNAG. Di database SNAG data dipilih

berdasarkan ATA 49 (APU) pesawat Boeing 737-300/400/500. Data ini melaporkan

kondisi normal, kegagalan potensial dan fungsional APU.

d. Functional Failure & Potensial Failure APU GTCP85, B737-300/400/500

Kegagalan potensial merupakan kondisi fisik yang teridentifikasi yang menunjukkan

kegagalan fungsional sebentar lagi terjadi. Contoh kegagalan potensial APU adalah

exhaust gas temperature meninggi akibat perubahan perbedaan tekanan udara pada

differential air pressure regulator. Item yang sudah dalam kondisi kegagalan potensial

bila terus dioperasikan lama-kelamaan akan terjadi kegagalan fungsional. Contoh

kegagalan fungsional APU adalah tidak dihasilkan pengapian pada igniter plug.

Maintenance report , Pilot report & Unscheduled removal Component & APU

MCC TLP

Database SNAG

Functional Failure & PotentialFailure APU GTCP85,

B737 / 300/ 400/500

Shop

Test, Adjustment, Repair & Installation

Functional Failure & Potential Failure APU / Component APU

Confirmed Failure

Time to Failure

38

e. Component & APU

Komponen & APU akan terjadi kegagalan potensial atau fungsional. Komponen & APU

dilepas bila engineer menyatakan bahwa telah terjadi kegagalan potensial atau

fungsional. Komponen & APU tersebut dikirimkan ke shop untuk dilakukan pemeriksaan

dan pengujian.

f. Shop

Komponen & APU yang dilepas dengan kondisi kegagalan potensial atau fungsional,

dikirimkan ke masing-masing divisi system shop. Komponen dilakukan pengujian,

penyetelan, perbaikan dan pemasangan kembali. Tujuan pengujian fungsional adalah

untuk mengetahui fungsional sesungguhnya yang dimiliki komponen & APU dan

mengidentifikasi modus kegagalannya. Shop akan memberikan laporan hasil pemeriksaan

dan pengujian.

g. Confirmed Failure

Bila laporan (MAREPS, PIREPS dan unsceduled removal) menunjukkan suatu kegagalan

fungsional APU terjadi karena komponen tertentu adalah penyebabnya, maka laporan

komponen tersebut dikonfimasi ulang dengan melihat hasil pemeriksaan di shop. Bila

hasil pengujian menunjukkan komponen tersebut memiliki performa yang rendah, maka

laporan kegagalan potensial atau fungsional dinyatakan ”confirmed failure”.

h. Time to Failure

Komponen yang telah dinyatakan ”confirmed failure” dicatat umur kegagalannya. Umur

kegagalan merupakan umur ketika terjadi kegagalan fungsional atau kegagalan potensial.

Umur kegagalan ini dijadikan referensi untuk analisis keandalan komponen APU.

Bila laporan (MAREPS, PIREPS dan unsceduled removal) menunjukkan APU terjadi

kegagalan potensial dan fungsional, maka waktu terjadinya kegagalan sejak APU

dipasang dijadikan referensi untuk analisis keandalan APU.

39

Data yang diperoleh merupakan data kegagalan APU yang terjadi selama Bulan Januari

2003 sampai dengan Desember 2004. Data yang dikumpulkan diperoleh klarifikasinya

sebagai berikut:

- 347 komponen tidak rusak,

- 792 komponen rusak,

- 157 komponen tidak teridentifikasi ke dalam status rusak atau tidak rusak.

792 komponen yang rusak sudah dipastikan kerusakannya (confirmed failure) 792

komponen tersebut dijadikan bahan analisis keandalan komponen dengan mencatat umur

komponen yang terukur sejak komponen terpasang di APU (TSI, time since installed).

TSI dihitung sejak komponen terpasang dan dioperasikan di APU. Apabila komponen

diperbaiki dan dapat bekerja kembali sesuai dengan fungsinya maka nilai TSI komponen

sama dengan nol.

4.2 ANALISIS KEANDALAN KOMPONEN APU

Subbab ini membahas keandalan komponen sebagai fungsi lama pengoperasian (umur

komponen). Pembahasan keandalan komponen ini akan menentukan faktor-faktor

penyebab terjadinya kegagalan fungsi APU. Umur komponen yang digunakan merupakan

waktu yang terukur sejak komponen dipasang di APU (TSI, time since installed)

Sebagaimana yang telah dijelaskan pada Gambar 4.1 mengenai alur proses input data,

maka dalam analisis keandalan komponen ini digunakan data komponen yang

teridentifikasi sebagai penyebab kegagalan pengoperasian APU. 792 laporan kegagalan

komponen menunjukkan 18 komponen sebagai penyebab kegagalan pengoperasian APU

yaitu APU control unit, electronic temperature control, valve surge control, starter

motor, oil pressure switch, bleed air valve, igniter plug, ignition exciter, electronic speed

switch, fan cooling, oil cooler, FCU, fuel shut off valve, actuator rotary, air pressure

regulator, tacho generator, oil filter dan oil pump. Data umur komponen APU

ditunjukkan pada Tabel 4.1 dan data komponen lainnya di Lampiran D.

40

Tabel 4.1. Umur komponen APU terhitung sejak Time Since Installed (TSI)

Langkah selanjutnya adalah penentuan distribusi keandalan menggunakan metode

penentuan distribusi keandalan sebagaimana yang telah dijelaskan pada subbab 2.4. Pada

bab ini hanya dijelaskan komponen fuel shut off valve untuk menunjukkan proses

penentuan distribusi keandalan.

Pada data umur komponen fuel shut off valve pada Tabel 4.1 dilakukan pengujian

menggunakan distribusi Weibull, Lognormal dan Exponensial. Nilai r2 (coefficienct of

determination) yang mendekati nilai 1 digunakan sebagai penentu keabsahan distribusi

keandalan, kemudian distribusi keandalan yang diperoleh diuji menggunakan Goodnees

of fit. Jika hasil pengujian Goodnees of fit yang menunjukkan status ‘diterima’, maka

distribusi keandalan tersebut akan digunakan untuk mengukur keandalan komponen.

a. Least square fit

Metode least square fit merupakan metode penentuan jenis distribusi dengan melihat

sebaran data sekitar garis lurus pada plot grafik.

a.1 Penentuan distribusi Weibull menggunakan metode least square fit

Data untuk plot grafik distribusi Weibull komponen fuel shutoff valve ditunjukkan pada

Tabel 4.2.

Oil Cooler Tacho generator Actuator Rotary Oil Pump Fuel shut off valve

531 17 10 348 1803 2342 149 11 3603 14090 3326 996 23 5333 15971 3395 1233 23 6260 22725 3670 1428 29 6773 25453 3689 2186 42 7686 26529 5103 3115 61 10076 26830 6380 3205 88 11281 27780 6773 3603 99 11916 30681

41

Tabel 4.2. Data untuk plot grafik distribusi Weibull komponen fuel shutoff valve

I t F (x) = 1+n

i x = ln (t) y = ln ln ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡− )(1

1xF

1 1803 0.090909091 7.497207223 -2.350618656 2 14090 0.181818182 9.553220605 -1.606090045 3 15971 0.272727273 9.678529857 -1.144278086 4 22725 0.363636364 10.03122092 -0.794106012 5 25453 0.454545455 10.14458889 -0.50065122 6 26529 0.545454545 10.18599375 -0.237676951 7 26830 0.636363636 10.19727594 0.011534137 8 27780 0.727272727 10.23207162 0.261812562 9 30681 0.818181818 10.33139885 0.533417353

10 31404 0.909090909 10.35469055 0.874591383

dimana n = banyaknya umur kegagalan = 10,

sehingga shape parameter = a = β = 22 xx

yxxy

−

− = 0,978

b = xay − = - 0,49 – (0,978 x 9,82) = -10,09

scale parameter = η = exp( )ab

− = exp ( )978,0

09,10−− = 30241, 59

r2 (coefficienct of determination) = )yy)(xx(

)yxxy(2222

2

−−

− = 0,704

42

a.2 Penentuan distribusi Lognormal metode least square fit

Data untuk plot grafik distribusi Lognormal komponen fuel shutoff valve ditunjukkan

oleh Table 4.3.

Tabel 4.3. Data untuk plot grafik distribusi Lognormal komponen fuel shutoff valve

i t x = ln (t) F(x) = 1+n

i y = Φ-1(F)

1 1803 7.497207223 0.052631579 -1.619856259 2 14090 9.553220605 0.105263158 -1.25211952 3 15971 9.678529857 0.157894737 -1.003147968 4 22725 10.03122092 0.210526316 -0.80459638 5 25453 10.14458889 0.263157895 -0.633640001 6 26529 10.18599375 0.315789474 -0.479505653 7 26830 10.19727594 0.368421053 -0.33603814 8 27780 10.23207162 0.421052632 -0.199201325 9 30681 10.33139885 0.473684211 -0.066011812

10 31404 10.35469055 0.526315789 0.066011812

dimana n = banyaknya umur kegagalan = 10,

sehingga parameter Lognormal a = 22 xx

yxxy

−

− = 0, 5254

ω = a1 = 1,903

b = xay − = - 0,632 – (0,5254 x 9,82) = - 5,791

to = exp( )ab

− = exp ( )5254,0

791,5−− = 61260,65

r2 (coefficienct of determination) = )yy)(xx(

)yxxy(2222

2

−−

− = 0,695

43

a.3 Penentuan distribusi Exponensial metode least square fit

Data untuk plot grafik distribusi Exponensial komponen fuel shutoff valve ditunjukkan

oleh Table 4.4.

Tabel 4.4. Data untuk plot grafik distribusi Exponensial komponen fuel shutoff valve

i t F(x) = 1+n

i x = t y = ln ln ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡− )(1

1xF

1 1803 0.090909091 1803 0.09531018 2 14090 0.181818182 14090 0.200670695 3 15971 0.272727273 15971 0.318453731 4 22725 0.363636364 22725 0.451985124 5 25453 0.454545455 25453 0.606135804 6 26529 0.545454545 26529 0.78845736 7 26830 0.636363636 26830 1.011600912 8 27780 0.727272727 27780 1.299282984 9 30681 0.818181818 30681 1.704748092

10 31404 0.909090909 31404 2.397895273

dimana n = banyaknya umur kegagalan = 10,

sehingga a = 22 xx

yxxy

−

− = 0, 000105

scale parameter = Θ = a1 = 9523,80

b = xay − = - 0,495 – (0,000105 x 22326)

= - 2,839

location parameter = ύ = ab

− = 27038,09

r2 (coefficienct of determination) = )yy)(xx(

)yxxy(2222

2

−−

− = 0,928

44

b. Goodness of fit tests

Goodness of fit tests merupakan pengujian terhadap hasil hipotesa dari distribusi yang

didapatkan pada metode least square of fit. Pengujian ini membandingkan null hypothesis

(Ho) dengan hipotesa (H1), dimana masing-masing hipotesa menyatakan:

Ho = umur kegagalan dapat dianalisis dengan jenis distribusi tertentu.

H1 = umur kegagalan tidak dapat dianalisis dengan jenis distribusi tertentu.

Pengujian distribusi ini menggunakan metode statistik yaitu

b.1 pengujian Mann’s untuk distribusi Weibull,

Tabel 4.5. Pengujian Mann’s untuk distribusi Weibull komponen fuel shutoff valve

i t ln (t) Zi Mi K1=n/2 K2 = n-1/2 ln ti+1 - ln ti (ln ti+1 - ln ti)/Mi

1 1803 7.497 -2.996 1.152 5 4,5 ~ 5 2.05601338 1.785074136 2 14090 9.553 -1.844 0.569 0.12530925 0.220113392 3 15971 9.679 -1.274 0.402 0.35269106 0.878341928 4 22725 10.03 -0.873 0.325 0.11336797 0.348973995 5 25453 10.14 -0.548 0.286 0.04140486 0.144997607 6 26529 10.19 -0.262 0.268 0.01128219 0.042098049 7 26830 10.2 0.0055 0.269 0.03479567 0.129426747 8 27780 10.23 0.2744 0.295 0.09932723 0.336353 9 30681 10.33 0.5697 0.392 0.0232917 0.059479669 10 31404 10.35 0.9612

dimana Mi = Zi+1 - Zi ; n = banyaknya umur kegagalan

Zi = ln ⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛

+−

−−250501

,n,iln

sehingga M = ( )[ ]

( )[ ]∑

∑

=+

−

+=+

−

−

1

1

1112

1

111

n

iii

n

niiii

M/tlntlnk

M/tlntlnk = ( )

)37,3(5567,05 = 0,168

Fcrit, 0.05, 5, 5 = 2,97 (lihat Lampiran C.1)

Hasil perhitungan menunjukkan M < Fcrit maka H0 “Diterima” atau umur kegagalan fuel

shut off valve dapat dianalisis dengan distribusi Weibull.

45

b.2 pengujian Kolmogorov-Smirnov untuk distribusi Lognormal,

Tabel 4.6. Pengujian Kolmogorov-Smirnov untuk distribusi Lognormal komponen

fuel shutoff valve

i T (i-1)/n i/n F(t) = i/(N+1) (ti-t)2 ⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −Φ

stti D1 D2

1 1803 0 0.1 0.090909091 421218157 0.216415 0.2164 -0.116 2 14090 0.1 0.2 0.181818182 198528100 0.376464 0.2765 -0.176 3 15971 0.2 0.3 0.272727273 255072841 0.404044 0.204 -0.104 4 22725 0.3 0.4 0.363636364 516425625 0.506074 0.2061 -0.106 5 25453 0.4 0.5 0.454545455 647855209 0.547554 0.1476 -0.048 6 26529 0.5 0.6 0.545454545 703787841 0.563798 0.0638 0.03627 26830 0.6 0.7 0.636363636 719848900 0.568324 -0.032 0.13178 27780 0.7 0.8 0.727272727 771728400 0.582547 -0.117 0.21759 30681 0.8 0.9 0.818181818 941323761 0.625244 -0.175 0.274810 31404 0.9 1 0.909090909 986211216 0.635672 -0.264 0.3643

dimana s2 = 1

1

2

−

−∑=

n

)tt(n

ii

= 684666672,2

s = 26166,1

D1 = ⎪⎩

⎪⎨⎧

⎭⎬⎫−

−⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −Φ

≤≤ ni

stti

ni

1max1

= 0,2765

D2 = ⎪⎩

⎪⎨⎧

⎪⎭

⎪⎬⎫⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −Φ−

≤≤ stt

nimax i

ni1 = 0,3643

Dn = max { D1 , D2 } = 0,3643

Dcrit = 0,239 (lihat Lampiran C.2)

Hhasil perhitungan menunjukkan Dn > Dcrit maka Ho “Ditolak” atau umur kegagalan fuel

shut off valve tidak dapat dianalisis dengan distribusi Lognormal.

46

b.3 pengujian Barlett’s untuk distribusi Exponensial

Syarat yang harus dipenuhi dalam pengujian Barletts adalah banyaknya umur kegagalan

(n) harus lebih besar dari 20 umur kegagalan. Umur kegagalan fuel shut off valve

sebanyak 10 umur kegagalan. Umur kegagalan fuel shut off valve lebih kecil dari 20

maka Ho ”Ditolak” atau umur kegagalan fuel shut off valve tidak dapat dianalisis dengan

distribusi Exponensial. [ref 5]

Hasil yang didapatkan ditampilkan pada Tabel 4.7 dan keterangan lebih lengkap pada

Lampiran E.

Tabel 4.7. Hasil pengujian distribusi keandalan komponen APU

Least square fit

r2 Goodness of fit

Komponen

Weibull Lognormal Eksponensial Weibull Lognormal Eksponensial APU control unit 0.90 0.98 0.01 Diterima - -

Electronic temperature control 0.84 0.87 0.34 Diterima - -

Valve surge control 1 1 0.99 Diterima - - Starter motor 0.98 0.91 0.79 Diterima - -

Oil pressure switch 0.92 0.88 0.80 Diterima - - Bleed air 0.96 0.97 0.77 Diterima - -

Ignition exciter 0.93 0.84 0.57 Diterima - - Electronic speed

switch 0.95 0.86 0.97 Diterima - Diterima

Oil cooler 0.88 0.79 0.76 Diterima - - FCU 0.87 0.95 0.90 Diterima - -

Fuel Shut off valve 0.704 0.695 0.928 Diterima - - Air pressure

regulator 0.98 0.95 0.02 Diterima - -

Tacho generator 0.92 0.83 0.95 Diterima Diterima - Oil pump 0.80 0.68 0.70 Diterima Diterima -

Fan cooling 0.95 0.98 0.91 Diterima Diterima - Actuator rotary 0.85 0.94 0.52 Diterima Diterima -

Catatan : = Distribusi yang digunakan

Untuk membentuk kurva keandalan digunakan parameter-paremeter kurva keandalan,

yang dihasilkan dari pengujian least square fit. Tabel 4.8 menunjukkan nilai parameter

yang dihasilkan dari pengujian least square fit.

47

Tabel 4.8. Nilai parameter distribusi keandalan komponen APU

Komponen Distribusi Parameter

APU control unit Weibull 811 0.54 Electronic temperature control Weibull 7079 5.46

Valve surge control Weibull 6960 1.44 Starter motor Weibull 2006 1.19

Oil pressure switch Weibull 16154 0.84 Bleed air Weibull 1234 0.67

Ignition exciter Weibull 2464 0.55 Electronic speed switch Weibull 6468 0.80

Oil cooler Weibull 5221 1.36 FCU Weibull 1351 0.71

Fuel Shut off valve Weibull 30543 0.97 Air pressure regulator Weibull 1925 0.74

Tacho generator Weibull 3703 0.6 Oil pump Weibull

Scale parameter

(η)

9238

Shape parameter

(β)

0.91

Fan cooling Log normal 4084.78 0.65

Actuator rotary Log normal

to 312.09

ω 2.89

Dengan menggunakan nilai parameter yang tertera pada Tabel 4.8, maka dihasilkan kurva

nilai probability distribution function f(t), keandalan R(t), ketidakandalan F(t), dan

failure rate. Perhitungan keandalan ini menggunakan rumus yang dijelaskan pada subbab

2.4.4 metode parametrik.

4.2.1 Keandalan Komponen APU

Pada bab ini hanya dijelaskan komponen APU control unit, oil pressure switch dan oil

cooler sebagai penunjukkan proses analisis keandalan komponen. Hasil analisis

komponen-komponen APU lainnya ditampilkan pada Tabel 4.9 dan kurva distribusi

keandalan ditampilkan pada Lampiran F.

Pada kurva distribusi keandalan diGambarkan keandalan untuk pemakaian APU selama 2

tahun (Januari 2003 sampai dengan Desember 2004) atau 6570 jam. Nilai 6570 jam

adalah pemakaian rata-rata APU selama 2 tahun di pesawat Boeing 737 300/400/500

48

dimana pemakaian rata-rata per hari adalah 9 jam (akan dijelaskan di Bab IV dalam

pembahasan perhitungan APU hours dan ratio factor APU).

4.2.1.1 APU control unit

APU control unit merupakan alat yang digunakan untuk mengontrol APU ketika starting

saat operasi dan saat mematikan APU. Selain itu terdapat overspeed reset/test switch

untuk memeriksa permasalahan di dalam sistem APU.

Pada Tabel 4.7 ditunjukkan hasil pengujian distribusi keandalan komponen APU, dimana

untuk APU control unit dapat dilakukan analisis keandalan menggunakan distribusi

Weibull dan nilai scale parameter (η) = 811 dan shape parameter (β) = 0,54.

Dengan menggunakan nilai parameter-parameter tersebut maka nilai pdfnya

f(t) =

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛

− 54.036,0

811exp

81181154,0 tt

Gambar 4.2. Kurva pdf APU control unit

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛η

−⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ηη

− ββ texptβ 1

t (hours)

f(t)

pdf

49

Gambar 4.2 menunjukkan kurva pdf sebagai fungsi waktu (t) akan semakin kecil. Pada

saat t = 6570 maka nilai f(6570) = 9,43 x 10-6.

Kurva keandalan APU control unit dapat dibentuk dengan persamaan

R (t) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

β

ηtexp

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−

54.0

811exp t

Kurva keandalan APU control unit ditunjukkan pada Gambar 4.3. Setelah pemakaian t =

6570 jam nilai keandalan APU control unit adalah

R (6570) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

β

ηtexp

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−

54.0

8116570exp

= 0,045

atau peluang ketidakandalan komponen F(t) = 1 - R(6570) = 0,955. Nilai keandalan yang

rendah ini mengakibatkan APU control unit sering bermasalah ketika memulai (starting),

dan saat operasi APU yang dapat mempengaruhi prestasi APU.

Gambar 4.3. Kurva keandalan APU control unit

R(t)

t (hours)

R(t)

50

Untuk mengetahui waktu rata-rata terjadinya kegagalan APU control unit:

MTTF = ∫∞

0

)t(tf dt

atau dalam distribusi Weibull = ηГ(1+1/β) = 811 Г(2.85) = 1411 jam/kegagalan.

Nilai laju kegagalan komponen λ(t) dalam distribusi Weibull adalah

λ(t) = 1−

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛β

ηηβ t

= 36,0

81181154.0 −

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ t

Kurva yang dihasilkan untuk APU control unit ditunjukkan pada Gambar 4.4. Laju

kegagalan APU control unit menurun sepanjang perubahan waktu (t) dimana Laju

kegagalan APU control unit menunjukkan karakter kegagalan berbentuk early failure.

Gambar 4.4. Kurva laju kegagalan APU control unit

λ(t)

t (hours)

Failure rate

51

4.2.1.2 Oil pressure switch

Oil pressure switch merupakan salah satu switch APU yang digunakan untuk mendeteksi

tekanan oil pada saat pengaturan urutan (sequence) kejadian, seperti sensor tekanan oil 4

psi ketika proses penyalaan igniter di ruang bakar.

Pada Tabel 4.7 ditunjukkan hasil pengujian distribusi keandalan komponen APU, dimana

untuk oil pressure switch dapat dilakukan analisis keandalan menggunakan distribusi

Weibull dan nilai scale parameter (η) = 16154 dan shape parameter (β) = 0,84.

Dengan menggunakan nilai parameter tersebut maka nilai pdfnya

f(t) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛− ββ

ηηηβ tt exp

1

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛

− 84,016,0

16154exp

161541615484,0 tt

Gambar 4.5. Kurva pdf oil pressure switch

(hours)

f(t)

pdf

t (hours)

52

Gambar 4.5 menunjukkan nilai pdf sepanjang perubahan waktu (t) yang semakin kecil.

Pada saat t = 6570 nilai f(6570) = 3,75 x 10-6.

Kurva keandalan oil pressure switch dapat dibentuk dengan persamaan

R (t) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

β

ηtexp

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−

84,0

16154exp t

Kurva keandalan ditunjukkan pada Gambar 4.6. Setelah pemakaian t = 6570 jam nilai

keandalan oil pressure switch adalah

R (6570) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−

84,0

161546570exp

= 0,625

Peluang ketidakandalan komponen F(t) = 1 - R(6570) = 0,375. Nilai keandalan ini

mengakibatkan lemahnya oil pressure switch dalam mendeteksi tekanan oil untuk

pengaturan urutan kejadian pada APU.

Gambar 4.6. Kurva keandalan oil pressure switch

t (hours)

R(t)

R(t)

t (hours)

53

Untuk mengetahui waktu rata-rata terjadi kegagalan oil pressure switch :

(MTTF) = ∫∞

0

)t(tf dt

atau dalam distribusi Weibull = ηГ(1+1/β) = 16154 Г(2,19) = 17607 jam/kegagalan.

Nilai laju kegagalan komponen λ(t) dalam distribusi Weibull adalah

λ(t) =1−

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛β

ηηβ t

= 16,0

161541615484,0 −

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ t

Kurva yang dihasilkan untuk oil pressure switch ditunjukkan pada Gambar 4.7. Laju

kegagalan oil pressure switch menurun sepanjang perubahan waktu dan menunjukkan

karakter kegagalan berbentuk early failure.

Gambar 4.7. Kurva laju kegagalan oil pressure switch

λ(t)

t (hours)

Failure rate

54

4.2.1.3 Oil cooler

Oil cooler merupakan komponen yang berfungsi mendinginkan oil yang telah mengalir

dari sistem menuju ke oil tank.

Pada Tabel 4.7 ditunjukkan hasil pengujian distribusi keandalan komponen APU, dimana

untuk oil cooler dapat dilakukan analisis keandalan menggunakan distribusi Weibull dan

nilai scale parameter (η) = 5221 dan shape parameter (β) = 1.36.

Dengan menggunakan nilai parameter tersebut maka nilai perubahan pdf

f(t) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛− ββ

ηηηβ tt exp

1

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛

36,136,0

5221exp

5221522136,1 tt

Gambar 4.8. Kurva pdf oil cooler

Gambar 4.8 menunjukkan nilai pdf pada saat t = 6570 nilai f(6570) =7,22 x 10-6.

pdf

f(t)

t (hours)

55

Kurva keandalan oil cooler dapat dibentuk dengan persamaan

R (t) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

β

ηtexp

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−

36,1

5221exp t

Kurva keandalan ditunjukkan pada Gambar 4.9. Setelah pemakaian t = 6570 jam nilai

keandalan oil cooler menunjukkan

R (6570) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛−

36,1

52216570exp

= 0,25

Peluang ketidakandalan komponen F(t) = 1 - R(6570) = 0,75. Nilai keandalan ini

mengakibatkan oil cooler tidak efektif dalam mendinginkan oil yang telah mengalir dari

sistem menuju ke oil tank.

Gambar 4.9. Kurva keandalan oil cooler

R(t)

R(t)

t (hours)

56

Untuk mengetahui waktu rata-rata terjadi kegagalan oil cooler :

(MTTF) = ∫∞

0

)t(tf dt

atau dalam distribusi Weibull = ηГ(1+1/β) = 5221 Г(1,73) = 4855 jam/kegagalan.

Nilai laju kegagalan komponen λ(t) dalam distribusi Weibull adalah

λ(t) =1−

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛β

ηηβ t

= 36,0

5221522136,1 −

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ t

Kurva yang dihasilkan untuk oil cooler ditunjukkan pada Gambar 4.10. Laju kegagalan

oil cooler menunjukkan karakter kegagalan berbentuk wear out atau aging.

Gambar 4.10. Kurva laju kegagalan oil cooler

Untuk komponen yang lain digunakan proses perhitungan yang sama untuk menghitung

pdf f(t), keandalan R(t), ketidakandalan F(t) dan waktu rata-rata terjadinya kegagalan

(MTTF). Hasil perhitungan setelah pemakaian 6570 jam ditampilkan dalam Tabel 4.9.

t (hours)

Failure rate

λ(t)

57

Tabel 4.9. Hasil keandalan komponen dengan t = 6570 jam

Hasil Komponen R(t) F(t) f(t) MTTF Failure rate

APU control unit 0.045 0.955 0.000000943 1411 Early failure Electronic

temperature control 0.53 0.47 0.00037389 6556 Aging

Valve surge control 0.39 0.61 0.00000803 5647 Aging Starter motor 0.01 0.99 0.000000122 1857 Aging

Oil pressure switch 0.62 0.38 0.000000375 17607 Early failure Bleed air valve 0.03 0.96 0.000000130 1761 Early failure Ignition exciter 0.14 0.86 0.000000265 2769 Early failure

Electronic speed switch 0.35 0.65 0.000000499 5938 Early failure

Oil cooler 0.25 0.75 0.000000722 4855 Aging FCU 0.04 0.96 0.000000135 1676 Early failure

Fuel Shut off valve 0.82 0.18 0.000000264 21823 Aging Air pressure

regulator 0.08 0.92 0.000000233 2298 Early failure

Tacho generator 0.24 0.75 0.000000314 3456 Early failure Oil pump 0.47 0.52 0.000000633 6875 Early failure

R(t) F(t) f(t) MTTF Effect Fan cooling 0.22 0.78 0.000000708 4817 Aging

Actuator rotary 0.14 0.86 0.000000125 8579 Early failure

4.3 ANALISIS KEANDALAN APU

Parameter yang dibutuhkan untuk menghitung keandalan adalah waktu terjadinya

kegagalan APU yang dicatat berdasarkan waktu APU sejak dipasang (TSI). Waktu

terjadinya kegagalan APU dihitung menggunakan EI No. AG/49-00-00093R5 dan ratio

factor yang sudah direvisi (lihat Tabel 3.7). Contoh perhitungan waktu terjadinya

kegagalan APU adalah sebagai berikut;

APU GTCP85 bernomor seri (S/N) P168 yang memiliki APU hours total 24926 dan telah

dipasang selama 2000 jam di pesawat B737-500 PK-GGD. PK-GGD terbang dari kota

Jakarta menuju Medan selama 2 jam. APU ini terjadi kegagalan fungsional ketika

dioperasikan di kota Medan. Waktu terjadinya kegagalan APU ialah

APU hours = [(X – Y) x RF] + Z

58

X - Y = 2 flight hours

Ratio factor B737-500 = 1,15 (lihat Tabel 4.6)

Z = 24926 APU hours

APU hours total = (2 x 1,15) + 24926 = 2,3 + 24926 = 24928,3 APU hours

Waktu terjadinya kegagalan sejak APU dipasang = 24928,3 – 24926 + 2000 = 2002,3

APU hours. Data waktu terjadinya kegagalan APU ditampilkan pada Tabel 4.10 dan

lengkapnya pada Lampiran K.

Tabel 4.10. Waktu terjadinya kegagalan APU

1 10 23 42 59 72 89 120 151

1 11 25 46 59 72 90 125 151

2 11 26 46 59 72 91 126 153

2 13 26 47 61 72 91 126 153

3 13 27 48 61 72 92 127 153

3 14 28 49 61 73 93 127 156

5 14 28 50 61 73 94 127 156

5 14 28 50 61 73 94 130 161

6 15 29 50 63 75 94 130 164

6 16 30 51 63 75 95 130 168

7 16 30 51 63 78 96 132 168

7 16 31 52 65 79 98 132 171

7 16 32 52 65 79 98 132 174

7 16 32 52 65 81 99 132 174

7 17 33 53 66 81 99 138 175

7 17 35 54 66 81 104 139 175

7 17 35 56 66 84 107 139 177

7 17 35 56 68 84 108 146 177

7 17 37 56 69 84 109 147 177

8 17 38 56 69 85 109 147 179

8 18 38 56 69 85 111 149 182

8 18 40 56 69 86 112 149 182

8 19 40 57 71 86 112 150 185

10 19 41 57 71 86 114 150 185

10 23 42 58 71 87 115 150 186

Langkah selanjutnya dilakukan penentuan distribusi keandalan menggunakan metode

penentuan distribusi keandalan sebagaimana yang telah dijelaskan pada subbab 2.4.

59

Waktu terjadinya kegagalan APU pada Tabel 4.10 dilakukan pengujian menggunakan

distribusi Weibull, Lognormal dan Exponensial. Penentuan distribusi keandalan tercapai

bila nilai r2 (coefficienct of determination) yang mendekati nilai 1 digunakan sebagai

penentu keabsahan distribusi keandalan, kemudian distribusi keandalan yang diperoleh

diuji menggunakan Goodnees of fit. Jika hasil pengujian Goodnees of fit yang

menunjukkan status ‘Diterima’, maka distribusi keandalan tersebut akan digunakan untuk

mengukur keandalan komponen. Pengujian ini dijabarkan lebih lengkap pada Lampiran

K. Adapun hasil pengujian distribusi keandalan APU yang diperoleh ditampilkan pada

Tabel 4.11.

Tabel 4.11. Hasil pengujian distribusi keandalan APU

Least square fit

r2 Goodness of fit

System

Weibull Lognormal Eksponensial Weibull Lognormal Eksponensial APU 0.983 0.945 0.423 Diterima - -

Nilai parameter distribusi keandalan APU yang dihasilkan dengan pengujian least square

fit, ditampilkan pada Tabel 4.12. Nilai shape parameter (β) lebih kecil dari 1 (β < 1),

artinya karakter keandalan berbentuk early failure.

Tabel 4.12. Parameter keandalan APU

Hasil pengujian distribusi keandalan APU pada Tabel 4.11 menunjukkan daata kegagalan

APU dianalisis menggunakan distribusi Weibull. Dengan memasukkan nilai parameter

keandalan APU kedalam rumus pdf diperoleh;

f(t) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛− ββ

ηηηβ tt exp

1

Parameter Komponen Distribusi Scale parameter

(η) Shape parameter

(β) APU Weibull 1725.638 0.69242

60

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛− 692,031,0

638,1725exp

638,1725638,1725692.0 tt

Nilai pdf yang diperoleh sepanjang perubahan waktu digambarkan dalam bentuk kurva

pada Gambar 4.11.

Gambar 4.11. Kurva pdf APU GTCP85

Nilai pdf disaat penggunaan selama 2 tahun (Bulan Januari 2003 sampai dengan

Desember 2004) atau t = 6570 jam maka nilai f(6570) = 2,119 x 10-5.

Dengan diketahui fungsi pdf maka nilai R(t) dan F(t) dapat ditentukan. Kurva keandalan

APU control unit dapat dibentuk dengan persamaan

R (t) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

β

ηtexp

61

= ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

692,0

638,1725exp t

Kurva keandalan APU ditunjukkan pada Gambar 4.12. Setelah pemakaian t = 6570 jam

nilai keandalan APU adalah

R (6570) = ⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−

692,0

638,17256570exp

= 0.0802

atau peluang ketidakandalan APU = 1 - R(6570) = 0,9198. Nilai keandalan sebesar

0,0802 merupakan nilai keandalan yang rendah dengan arti bahwa apabila APU

dioperasikan dalam beberapa kali maka nilai kegagalan pengoperasian APU lebih banyak

daripada kesuksesan pengoperasian.

Gambar 4.12. Kurva keandalan APU

62

Untuk mengetahui waktu rata-rata terjadinya kegagalan APU (MTTF) = ∫∞

0

)t(tf dt atau

dalam distribusi Weibull = ηГ(1+1/β) = 1725,638 x 1,27 = 2191,56 jam/kegagalan.

Laju kegagalan APU meningkat sepanjang waktu (t) dimana nilai laju kegagalan APU

λ(t) dalam distribusi Weibull adalah

λ(t) =1−

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛β

ηηβ t

= 308,0

638,1725638,172527,1 −

⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛ t

dan grafik yang dihasilkan untuk APU ditunjukkan pada Gambar 4.13. Laju kegagalan

APU menunjukkan karakter kegagalan berbentuk early failure.

Gambar 4.13. Kurva laju kegagalan APU

λ(t)

63

4.4 FAULT TREE ANALYSIS

Fault Tree Analysis (FTA) digunakan untuk menentukan penyebab kegagalan fungsional

dengan membentuk bagan pohon kegagalan. PIREPS menunjukkan telah terjadi 2726

kasus kegagalan fungsional APU. Rincian untuk 2726 kasus tersebut sebagai berikut

(lihat Tabel 4.13)

a. 1583 kasus berhasil diselesaikan dan tidak terjadi kegagalan di 1 siklus

penerbangan berikutnya (58%),

b. 908 kasus sukses diselesaikan tetapi di 1 siklus penerbangan berikutnya

kembali gagal (33%),

c. 235 kasus tidak berhasil diselesaikan dan APU gagal beroperasi (9%)

Tabel 4.13. Contoh kasus kegagalan fungsional APU

Tanggal Dari Tujuan Permasalahan Penyelesaian

1/28/2004 JOG CGK APU FAILED TO LIGHT

UP

FCU REPLACED REF AMM 49-

31-11 P.401 APU CONDITION

MONITORING*RESULT GOOD

1/21/2005 BPN TRK APU UNABLE TO START APU ACC UNIT RESET

RESTARTED APU OK

1/21/2005 TRK BPN APU UNABLE TO START APU ACC UNIT REPLACED

3/27/2004 MES BTJ APU UNABLE TO START CHK OVER SPEED LT ILL

RESET APU ALL UNIT

RESTART NOT SUCCESS

3/27/2004 BTJ MES APU UNABLE TO START APU ACC UNIT REPOST N

RESET APU START NOT

ENGAGE

Dalam analisis FTA ini akan diidentifikasi modus kegagalan yang menyebabkan

kegagalan fungsional APU. Untuk membentuk bagan fault tree APU, berikut ini

dijelaskan alur pembentukan fault tree berdasarkan informasi yang didapat selama

penelitian di GMF. Gambar 4.14 menunjukkan alur pembuatan fault tree APU.

64

Gambar 4.14. Alur pembuatan fault tree APU

Penjelasan mengenai Maintenance Report, Pilot Report (PIREPS) dan Unschedule

Removal, MCC dan TLP, Database SNAG, Functional Failure & Potensial Failure APU

GTCP85, B737-300/400/500, APU & Component APU, Shop dan Confirmed Failure

sama dengan penjelasan pada subbab 4.1. Proses selanjutnya dijelaskan sebagai berikut.

a. AMM 49-00-00 & Troubleshooting Manual

Laporan yang menyatakan ”confirmed failure”, terjadinya kegagalan fungsional dan

potensial dilakukan pemeriksaan prosedur penyelesaiannya berdasarkan AMM 49-00-00

dan troubleshooting manual. AMM 49-00-00 akan memberikan penjelasan lengkap

mengenai sistem APU, prosedur perawatan dan penyelesaian masalah. Troubleshooting

manual akan menunjukkan sintom-sintom penyelesaian masalah, yang diawali dengan

penyelesaian sederhana hingga kompleks.

Maintenance report, Pilot report & Unscheduled removal APU & Component APU

MCC TLP

Database SNAG

Functional Failure & Potential Failure APU GTCP85,

B737/300/400/500

Shop

Test, Adjustment, Repair & Installation

Functional Failure & Potential Failure APU / Component APU

Confirmed Failure

AMM 49-00-00 & Trouble Shooting Manual

FTA

65

b. Fault Tree Analysis (FTA)

Data kegagalan dikelompokkan kembali berdasarkan kegagalan fungsional APU, sistem

APU dan kegagalan komponen. Penyelesaian masalah yang telah diperoleh sesuai ATA

49-00-00 dan troubleshooting manual, diurutkan hingga membentuk bagan akar-akar

kegagalan dari kegagalan fungsional APU atau bagan fault tree APU.

4.4.1 Fault Tree APU

Fault tree APU disusun berdasarkan mekanisme pencapaian putaran 100% dan selama

berlangsungnya putaran 100%. Data PIREPS, AML dan maintenance manual (ATA 49-

00-00) menunjukkan kegagalan APU dapat terjadi ketika APU melakukan starting,

proses pembakaran dan pencapaian putaran 100% ataupun terjadinya kegagalan

fungsional APU ketika putaran 100%. Berlandaskan penjabaran sistem APU pada

Lampiran B dan alur pembuatan fault tree APU maka dihasilkan bentuk fault tree APU

GTCP85 yang ditunjukkan pada Lampiran M. Dengan sederhana fault tree APU

ditunjukkan pada Gambar 4.15

Gambar 4.15. Fault Tree APU

APU dikatakan gagal beroperasi bila APU tidak dapat menyuplai daya listrik (electrical

power cannot be used) atau APU tidak dapat menyuplai bleed air (bleed air cannot be

used). Kegagalan fungsional APU (APU failure) dijadikan sebagai Top Event (TE) dalam

fault tree APU. Masing-masing kegagalan tersebut memiliki akar-akar penyebab

kegagalan. Proses pencarian dan penentuan penyebab kegagalan dilakukan dengan

66

merinci proses sejak APU dinyalakan (starting), proses pembakaran dan pencapaian

putaran 100% (lihat Lampiran M).

Pada Gambar 4.16 ditunjukkan salah satu kasus penyebab kegagalan fungsional APU

yaitu tidak terjadi pembakaran pada ruang bakar. Salah satu penyebabnya adalah sistem

pengontrolan APU (controlling APU) tidak bekerja. Pada sistem pengontrolan APU

terdapat 2 komponen yaitu electronic speed switch dan APU control unit. Komponen-

komponen tersebut berperan penting untuk memicu percikan api pada igniter plug di

ruang bakar.

Fungsi komponen electronic speed switch sebagai sensor putaran dengan memberikan

input ke komponen APU control unit untuk mengendalikan sistem APU ketika:

a. putaran 50% untuk pemutusan motor starter,

b. putaran 95% untuk mengaktifkan load relay dan

c. putaran 110% untuk mengaktifkan overspeed relay.

Bila komponen electronic speed switch tidak bekerja yang disebabkan sub-komponen pin

memiliki koneksi yang buruk (bad connection) maka tidak akan ada input pada APU

control unit. Bila ini terjadi secara automatis APU control unit mematikan sistem APU.

Begitu juga sebaliknya, bila APU control unit gagal beroperasi yang disebabkan sub-

komponen pin memiliki koneksi yang buruk maka dapat mematikan sistem APU.

Bila penyebab kegagalan APU diurutkan, maka penyebab kegagalan merupakan bagian

terkecil dari komponen (sub komponen), dimana sistem akan rusak bila salah satu atau

kombinasi dari sub komponen rusak.

67

Gambar 4.16. Fault tree analysis: kegagalan fungsi APU disebabkan tidak terjadi

pembakaran di ruang bakar

Contoh lain dari analisis penyebab kegagalan APU ditunjukkan pada Gambar 4.17,

dimana fault tree dapat membantu proses troubleshooting. Berikut ini adalah penjelasan

bagaimana fault tree dapat digunakan dalam proses trouble shooting system atau untuk

menyatakan suatu modus kegagalan komponen merupakan penyebab kegagalan

fungsional APU (lihat Gambar 4.17)

Sub-Komponen

Sub-Komponen

Komponen

Event-System Fail

Top Event

68

Gambar 4.17. Fault tree analysis: kegagalan fungsional APU ketika proses starting

Kasus kegagalan : ”APU tidak bisa starting”

Hal ini dapat disebabkan oleh

- tidak ada DC power,

- ram door tidak membuka dan electrical switch membuka,

- tidak ada pengontrolan APU,

- starter motor rusak.

Kejadian-kejadian tersebut diurutkan sesuai alur sistem. Bila starter tidak bekerja dapat

dikarenakan

- battery lemah: periksalah kondisi battery; Apakah tegangan kurang dari 22

volt DC?,

- actuator rotary door tidak bekerja: pastikan bahwa ram door bekerja,

- fuel shut off valve tidak bekerja: pastikan bahwa fuel shut off valve membuka.

- APU control unit tidak bekerja; tidak bekerjanya APU control unit dapat

ditandai dengan tidak bekerjanya actuator rotary door dan fuel shut off valve

ataupun tidak adanya tegangan yang masuk ke APU control unit,

69

- Starter motor tidak bekerja: periksa electrical connection atau starter motor.

Bila tidak ada perubahan ganti starter motor.

4.4.1.1 Analisis kualitatif fault tree

Basic event merupakan modus kegagalan dari tiap-tiap komponen yang menyebabkan

kegagalan fungsi APU. Untuk mengetahui penyebab dari kegagalan fungsional APU

dilakukan klasifikasi komponen basic event menggunakan metode cut set. Masing-

masing kegagalan diberi kode huruf untuk mempersingkat penyebutan.

- Battery (A) - Igniter (N) - Actuator rotary door (B) - Ignition exciter (O) - Fuel shut off valve (C) - Three way control valve (P) - Starter motor (D) - Oil cooler (Q) - Electronic speed switch (E) - Fan cooling (R - Tacho generator (F) - Bleed air valve (S) - APU control unit (G) - Surge valve (T) - Low oil quantity (H) - Proportional valve (U) - Oil pressure switch (I) - Air pressure regulator (V) - Oil pump (J) - ETC (W) - Fuel solenoid (K) - Generator control unit (X) - Fuel atomizer (L) - Generator (Y) - Fuel control unit (M)

Berikut ini penjabaran analisis kualitatif minimal cut set fault tree dengan kasus tidak

terjadinya pembakaran di ruang bakar atau no combustion (lihat Gambar 4.18 dan Tabel

4.14).

Analisis minimal cut set dimulai dengan menganalisis top down pada konstruksi fault

tree. Dari penjabaran fault tree no combustion tersebut maka

G**∪ H*∪ L* ∪N*.

Pada masing-masing kode huruf memiliki penyebab kegagalan, dimana operasi ∪ (or

gates) menunjukkan salah satu atau kombinasi input dari suatu kegagalan dapat

menyebabkan kegagalan fungsional APU. OR gates diganti dengan input yang diletakkan

secara vertikal yang mengakibatkan penambahan jumlah cut set. Operasi ∩ (and gates)

menunjukkan bila seluruh kejadian terjadi maka akan menyebabkan kegagalan fungsional

70

Gambar 4.18. Fault tree : no combustion

Oil pressure not increase 4 psi, switch not close

I1

Cable put off

K4

Fuel Solenoid valve not open

Coil overhe

atK5

ShortK6

Stuck closeK7

Bad contac

tK1

Packing damage

K2

Resistance lowK3

Bad distribution fuel

No fuel distribution

No combustion

Fuel atomizer fail

Heavy carboni

zedL1

FCU Fail

Unstable governoor

M2

Gear shaft

damageM3

Governoor

brokenM4

Pump perform

ance lowM1

Solenoid ShortM5

No Ignition

Oil pressure not increase 4 psi, switch not close

I1

Bad Ignition

Ignition exciter fail

Bad issolatio

nO3

DirtyO2

No output voltage

O1

UnidentifiedO4

APU Unable to start Unable light up/maintain 100% High EGT

Controlling APU fail

Electronic speed switch fail

Bad connect

ionE1

Electrical power cannot be used

APU control unit fail

Bad connect

ionG3

ResetG2

Low oil pressure

Oil pump fail

Shaft gear

brokenJ4

Oil pump leak

Filter block

J3

Spring weak

J1

Leak shaftJ2

No oil pressure

Seal damag

eJ5

Filter block

J6

No oil pressureLow oil quantity

Leak

Switch oil pressure fail

Switch oil

pressure dirtyI1

Igniter Broken

N1

Igniter fail

71

APU. AND gates diganti dengan input yang diletakkan secara horizontal pada kolom

yang berbeda mengakibatkan penambahan ukuran cut set. Hasil yang diperoleh adalah

{E1∪ (G2∪ G3)} ∪ {H1∪ (J1∪ J2∪ J3∪ J4∪ J5∪ J6)∪ I1} ∪ [{(I1∩K1) ∪ (I1∩K2)

∪ (I1∩K3) ∪ I1∩K4) ∪ (I1∩K5) ∪ (I1∩K6) ∪ (I1∩K7)} ∪ (I1∩L1) ∪ {(I1∩M1)

∪ (I1∩M2) ∪ (I1∩M3) ∪ (I1∩M4) ∪ (I1∩M5)}] ∪ [(I1∩N1) ∪ {(I1∩O1) ∪ (I1∩O2)

∪ (I1∩O3) ∪ (I1∩O4)}]

Tabel 4.14. Analisis kualitatif fault tree: no combustion

STEPS 1 2 3 4 5 COMPONENT

E1 E1 E1 ELECTRONIC SPEED SWITCH

G2 G2 G** G

G3 G3 APU CONTROL UNIT

H1 H1 H1 LOW OIL QUANTITY J1 J1 J2 J2 J3 J3 J4 J4 J5 J5

J

J6 J6

OIL PUMP H*

I I1 I1 SWITCH OIL PRESSURE

I1, K1 I1, K2 I1, K3 I1, K4 I1, K5 I1, K6

I1, K

I1, K7

SWITCH OIL PRESSURE, FUEL

SOLENOID

I1, L I1, L1 SWITCH OIL

PRESSURE, FUEL ATOMIZER

I1, M1 I1, M2 I1, M3 I1, M4

L* I1, L**

I1, M

I1, M5

SWITCH OIL PRESSURE, FCU FAIL

I1, N1 I1, N1 SWITCH OIL PRESSURE, IGNITER

I1, O1 I1, O2 I1, O3

NO COMBUSTION

N* I1, N** I1, O

I1, O4

SWITCH OIL PRESSURE, IGNITION

EXCITER

72

Hasil tersebut merupakan rangkaian penyebab kegagalan fungsional yang disebabkan oleh

kegagalan sub-komponen. Namun kegagalan sub-komponen mengindikasikan kegagalan

komponen, sehingga hasil yang diperoleh dikelompokkan kembali menurut pengkodean

kegagalan komponen.

(E∪ G) ∪ (H∪ J ∪ I) ∪ {(I∩K) ∪ (I∩L) ∪ (I∩M)} ∪ {(I∩N) ∪ (I∩O)}

dimana I ∪ (I∩N) ∪ (I∩O) = I ∪ I = I

I I

dan I ∪ {(I∩K) ∪ (I∩L) ∪ (I∩M)} = I ∪ I∪ I = I

Persamaan di atas berarti peluang kegagalan oil pressure switch (I) lebih menentukan untuk

terbentuknya top event (tidak terjadinya pembakaran) daripada peluang kegagalan fuel

solenoid (K), fuel atomizer (L), fuel control unit (M), igniter (N) dan ignition exciter (O).

Hasil minimal cut set yang diperoleh adalah

(E∪ G) ∪ (H∪ J ∪ I)

Hasil analisis kualitatif dilampirkan pada Lampiran N. Kegagalan fungsional APU tersebut

disebabkan tidak adanya pembakaran pada ruang bakar karena kerusakan oil pressure

switch (I).

Jika hasil analisis kualitatif dibentuk menjadi fault tree analysis maka akan berbentuk

seperti yang ditampilkan pada Lampiran O. Apabila dilakukan cut set terhadap jenis-jenis

kegagalan, maka basic event yang menyebabkan munculnya top event atau kegagalan

fungsi APU adalah

- Battery (A) - Actuator rotary door (B)

- Fuel shut off valve (C) - Starter motor (D)

- Electronic speed switch (E) - Tacho generator (F)

- APU control unit (G) - Low oil quantity (H)

- Oil pressure switch (I) - Oil pump (J)

73

- Fuel solenoid (K) - Fuel atomizer (L)

- Fuel control unit (M) - Three way control valve (P)

- Oil cooler (Q) - Fan cooling (R)

- Bleed air valve (S) - Surge valve (T)

- Proportional valve (U) - Air pressure regulator (V)

- ETC (W)

- Generator control unit (X) - Generator (Y)

Masing-masing kegagalan diberi kode huruf untuk mempersingkat penyebutan. Perumusan

hasil cut set kegagalan fungsi APU adalah

A ∪ B ∪ C ∪ D ∪ E ∪ F ∪ G ∪ H ∪ I ∪ J ∪K∪ L ∪ M ∪ P ∪ Q ∪ R ∪ S

∪ T ∪ U ∪ V ∪ W ∪ X ∪ Y.

Artinya adalah kegagalan tersebut mungkin terjadi, dimana kombinasi dari beberapa

kegagalan komponen atau salah satu dari kegagalan komponen dapat menimbulkan

kegagalan fungsi APU.

4.4.1.2 Analisis kuantitatif fault tree

Dalam analisis kuantitatif fault tree APU GTCP-85 dihitung nilai peluang terjadi top event

dan mengurutkan peluang kegagalan terbesar hingga terkecil komponen yang

mengakibatkan kegagalan fungsional APU GTCP 85. Nilai ketidakandalan pada top event

tergantung pada 2 kegagalan fungsional yang terjadi (lihat Gambar 4.15) yaitu

a. Electrical power tidak dapat digunakan

b. Bleed air tidak dapat digunakan

Berikut ini penjabaran analisis kuantitatif fault tree APU GTCP85 (lihat juga Lampiran O).

Electrical power dan bleed air tidak dapat digunakan dapat disebabkan oleh;

i. APU tidak dapat di start (APU unable to start)

ii. tidak ada pembakaran di ruang bakar (no combustion)

74

iii. tidak dapat dinyalakan atau tidak dapat mempertahankan putaran 100%

(unable to light/maintain 100%)

iv. exhaust gas temperatur berlebihan (High EGT).

Masing-masing kejadian tersebut memiliki probabilitas, yang ditentukan dengan minimum

cut set (perhatikan proses cut set pada tabel Lampiran N). Hasil akhir cut set diperoleh

dengan memasukkan nilai keandalan yang tertera pada Tabel 4.9 pada persamaan di bawah

ini

P{TE} = ∑ ∑ ∑=

−

= +=

−m

i

m

i

m

ijii CPCP

1

1

1 1

()( ∩ Cj)+∑ ∑ ∑= += +=

2 1

1 1 1

m

i

m

ij

m

jk

P (Ci ∩ Cj ∩ Ck) + ...

+ (-1)m-1P(Ci ∩ Cj ∩ Ck ..... ∩ Cm)

Untuk nilai keandalan komponen battery (A), low oil quantity (H), fuel solenoid (K), fuel

atomizer (L), three way control valve (P), proportional valve (U), generator control unit

(X) dan generator (Y) diasumsikan memiliki keandalan sama dengan 0. Peluang terjadinya

electrical power tidak dapat digunakan, untuk tiap sub-TE, adalah

i. APU unable to start : {A}, {B}, {C}, {D}, {E}, {F}, {G}

A + B + C + D + E + F + G – A (B+C+D+E+F+G) – B (C+D+E+F+G) – C

(D+E+F+G) – D (E+F+G) – E (F+G) – FG + ABC +ABD + ABE + ABF +

ABG + ACD +ACE + ACF + ACG +.........+ ABCDEFG = 0.9266

ii. No combustion : {E}, {G}, {H}, {I}, {J) = 0.8730

iii. Unable to light/maintain 100% : {D}, {L}, {P}, {M}, {Q}, {R}, {E}, {F}, {G},

{X}, {Y} = 0.7336

iv. High EGT : {L}, {M}, {S}, {T}, {U}, {V}, {W} = 0.7330

Apabila hasil nilai ketidakandalan F(t) diurutkan dari kecil hingga terbesar maka

kegagalan APU yang diakibatkan APU unable to start merupakan penyebab kegagalan

yang paling dominan.

75

Peluang terjadinya bleed air tidak dapat digunakan, untuk tiap sub-TE sama dengan

sub-TE electrical power tidak dapat digunakan kecuali sub-TE unable to light/maintain

100%, karena kegagalan bleed air valve (S), proportional valve (U), ETC (W) dan air

pressure regulator (V) mempengaruhi pengaturan besar kecilnya bleed air. [ref 4]

Nilai sub-TE unable to light/maintain 100% adalah {D}, {L}, {P}, {M}, {Q}, {R},

{E}, {F}, {G}, {S}. {W}. {U}, {V} = 0,8785

Untuk mengetahui nilai keandalan APU dari rangkaian fault tree maka dihitung nilai

minimal cut set dari nilai-nilai keandalan yang terjadi tiap-tiap kejadian.

P (APU unable to start) = 0,9266, P (no combustion) = 0,8730, P(unable to light

up/maintain 100%) = 0,7336 dan 0,8785, P(high EGT ) = 0,7330 maka nilai ketidakandalan

APU dengan metode minimal cut set adalah (lihat Gambar 4.19)

Gambar 4.19. Fault tree APU

Masing-masing kegagalan diberi kode huruf untuk mempersingkat penyebutan. P (APU

unable to start) = A1, P (no combustion) = B1, P(unable to light up/maintain 100%) = C1,

P(high EGT ) = D1.

P (Top Event APU Fail) = A1 + B1 + C1 + D1 – A1 (B1 + C1 + D1) – B1 (C1 + D1) – C1

D1 + A1 B1 C1 + A1 B1 D1 + A1 C1 D1 + B1 C1 D1 – A1 B1 C1 D1 =

3,2662 – 2,167 – 1,280 – 0,537 + 0,593 + 0,5929 + 0,498 + 0,469 – 0,434 = 0.999

Nilai ketidakandalan APU ini menunjukkan APU sering mengalami kegagalan di tiap-tiap

pengoperasian.