APLIKASI CBM INTERNAL : SISTEM EARLY WARNING PADA EQUIPMENT PEMBANGKIT PT PLN NUSANTARA POWER UP REMBANG

Abstract

Menjaga keandalan mesin pembangkit listrik sangat penting untuk mencegah kerusakan mendadak yang dapat mengganggu pasokan energi. Pendekatan pemeliharaan konvensional sering kali terlambat mendeteksi kerusakan karena hanya berpatokan pada jadwal rutin tanpa mengetahui kondisi aktual di dalam mesin. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang, membangun, dan mengevaluasi efektivitas sebuah aplikasi pemantauan kesehatan mesin buatan internal berbasis seluler dalam mewujudkan sistem peringatan dini pada peralatan utama di PT PLN Nusantara Power UP Rembang. Penelitian ini dilakukan melalui metode observasi langsung terhadap alur kerja pemeliharaan, yang kemudian dilanjutkan dengan perancangan arsitektur sistem informasi. Analisis difokuskan pada integrasi aliran data dari sistem kontrol operasional di lapangan menuju peladen pusat, tingkat kemudahan penggunaan formulir digital pelaporan rekam medik peralatan (seperti data getaran dan suhu), serta pengujian fungsionalitas aplikasi pada berbagai perangkat gawai milik teknisi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa aplikasi seluler yang diberi nama "MyRiot Kinerja" ini berhasil menggantikan pencatatan manual berbasis kertas menjadi formulir rekam medik digital terpusat. Sistem ini mampu menarik data pemantauan operasional secara cepat dan memproses masukan formulir dari teknisi menjadi nilai kesehatan aset secara otomatis. Fitur peringatan dini melalui indikator warna lalu lintas yang menyala seketika saat terdeteksi anomali terbukti mempermudah pengawasan, sehingga teknisi tidak perlu lagi memantau layar ruang kontrol secara terus-menerus. Kesimpulannya, perancangan dan penerapan aplikasi pemantauan internal ini terbukti sangat efektif beroperasi sebagai pendukung sistem peringatan dini untuk menjaga keandalan mesin pembangkit. Inovasi digital ini berhasil menekan risiko kesalahan pencatatan informasi oleh manusia (human error), mempercepat alur birokrasi penyebaran informasi anomali, dan secara nyata mengubah budaya kerja pemeliharaan menjadi lebih tanggap berdasarkan pengambilan keputusan yang berlandaskan data (data-driven decision making).