## OPTIMASI MULTI PARAMETER MESIN 3D PRINTER FDM UNTUK MATERIAL THERMOPLASTIC POLYURETHANE GUNA MENGHASILKAN
ERROR DIMENSI TERKECIL MENGGUNAKAN METODE 2 K FACTORIAL

## DESIGN
Hudan Ahmad Latif 1) , Ibnu Abdul Rosid 2) , Grita Supriyanto Dewi 3) , Maria Gratiana Dian Jatiningsih 4)
Program Studi Teknik Industri Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta e-mail: 1) hudamad8@gmail.com, 2) ibnu.arrasheed@gmail.com, 3) grita1202@gmail.com,
4) mariagratianadian@gmail.com

## ABSTRAK
Fused Deposition Modeling atau FDM merupakan salah satu teknologi 3D printing yang umum digunakan  pada  proses  manufaktur  berbasis  Teknologi  Additive  Manufacturing.  Salah  satu material  yang  dapat  digunakan  pada  Mesin  FDM  adalah  themoplastic  polyurethane  (TPU). Salah satu ukuran kualitas hasil cetak adalah ketelitian mesin dalam menghasilkan benda kerja yang  memiliki  error  dimensi  sekecil  mungkin.  Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  parameter  cetak  yang  paling  berpengaruh  pada  hasil  cetak  dan  mengetahui kombinasi parameter proses cetak pada mesin yang optimal guna menghasilkan error dimensi terkecil untuk material TPU. Metode design of experiment yang digunakan adalah 2 k factorial design  dengan  menggunakan  4  parameter  proses,  2  level,  dan  3  respon.  Parameter  yang digunakan yaitu nozzle temperature, print speed, fill density, dan enclosure box. Hasil optimasi didapatkan kombinasi parameter proses cetak yang optimal guna menghasilkan error dimensi terkecil    yaitu  nozzle  temperature  sebesar  210°C,  print  speed  sebesar  30  mm/s,  fill  density sebesar 100%, dan tidak menggunakan enclosure box.
Kata kunci: FDM, TPU, optimasi, parameter, error dimensi, 3D Printing.

## ABSTRACT
Fused  Deposition  Modeling  or  FDM  is  a  3D  printing  technology  that  is  commonly  used  in manufacturing processes  based  on  Additive  Manufacturing  Technology.  One  of  the  materials that can be used on FDM machines is thermoplastic polyurethane (TPU). One measure of the quality  of  printed  results  is  the  machine's  accuracy  in  producing  workpieces  that  have  the smallest possible dimensional error. So this research aims to obtain the printing parameters that have the most influence on print results and find out the optimal combination of printing process parameters on the machine to produce the smallest dimensional error for TPU material. The design of experiment method used is 2k factorial design using 4 process parameters, 2 levels and 3 responses. The parameters used are nozzle temperature, print speed, fill density, and enclosure box. The optimization results obtained an optimal combination of printing process parameters to produce the smallest dimensional error, namely nozzle temperature of 210°C, print speed of 30 mm/s, fill density of 100%, and not using an enclosure box.
Keywords: FDM, TPU, optimization, parameter, dimensional error, 3D Printing.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  manufaktur  mengalami  berbagai  kemajuan,  salah  satunya adalah teknologi 3D printing atau disebut juga additive manufacturing [1]. Teknologi 3D Printing  telah  digunakan  di  berbagai  bidang  seperti  industri  manufaktur,  kesehatan, pendidikan,  dan  sebagainya  [2].  Penggunaan  dalam  industri  manufaktur, 3D  Printing digunakan  sebagai  sarana  untuk  membuat  purwarupa  ( prototype ).  Pada  pembuatan  benda kerja, Teknologi 3D Printing membuat benda padat tiga dimensi dari suatu desain digital [3]. Terdapat beberapa macam Teknologi 3D Printing, seperti Fused Depositon Modeling (FDM), Stereolithography Apparatus (SLA), Selective Laser Sintering (SLS), dan Digital Light  Processing (DLP).  FDM  merupakan  salah  satu  teknologi 3D  printing yang  banyak digunakan. Hal tersebut dikarenakan pengoperasiannya yang relatif sederhana, biaya yang relatif murah, serta berbagai jenis material yang dapat diakses di pasar [3]. Proses kerja FDM
Optimasi Multi Parameter Mesin 3D Printer FDM untuk Material Thermoplastic Polyurethane Guna Menghasilkan Error Dimensi Terkecil Menggunakan Metode 2 K Factorial Design
Hudan Ahmad Latif, Ibnu Abdul Rosid, Grita Supriyanto Dewi, Maria Gratiana Dian Jatiningsih
menggunakan  material  polimer  berbentuk  filamen,  kemudian  filamen  dipanaskan  dan diekstrusi melalui nozzle pada meja printer secara lapis demi lapis hingga terbentuk objek tiga  dimensi  sesuai  dengan  desain  objek  tiga  dimensi  [4].  Salah  satu  material  yang  dapat digunakan  pada  Mesin  3D  Printer  FDM  adalah Thermoplastic  Polyurethane (TPU)  [5]. Material TPU digunakan pada berbagai bidang, diantaranya pertambangan [6]. Akurasi hasil cetak Mesin 3D Printer menjadi salah satu aspek kualitas cetak [2]. Untuk mendapatkan hasil cetak yang optimal diperlukan analisis terhadap parameter untuk  mendapatkan kombinasi yang menghasilkan hasil cetak yang optimal [2,7–9]. Metode Design of Experiment (DoE) merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  proses  atau  pemecahan masalah  proses  untuk  meningkatkan  kinerja  proses  atau  untuk  mendapatkan  proses  yang kuat [10]. 2 k factorial design menjadi salah satu pendekatan yang dapat digunakan sebagai metode  optimasi  [2,11].  Metode  Faktorial design dapat  digunakan  untuk  penelitian  yang bertujuan untuk mengetahui kemungkinan kombinasi nilai level parameter [12,13,14]. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan analisis mengenai nilai level dan parameter Mesin 3D Printer FDM untuk  material  TPU menggunakan pendekatan 2 k factorial  design untuk mendapatkan kesalahan ( error ) dimensi terkecil.

## METODE PENELITIAN

## Spesimen
Desain spesimen berbentuk balok dengan dimensi 25 mm x 10 mm x 8 mm (Gambar 1). Desain spesimen dirancang dengan menggunakan Computer Aided Design (CAD). Hasil dari  CAD  disimpan  dalam  bentuk File  Stereolithography (STL).  File  STL  kemudian dikonversi  menjadi file  gcode dengan  menggunakan Software  Slicer  Cura .  Pada  proses slicing tersebut ditentukan nilai level dan parameter cetak.
(a) (b)
Gambar 1. Desain Spesimen (a) dan Dimensi Spesimen (b)

## Level dan Parameter
Penentuan parameter didasarkan pada penelitian terdahulu. Parameter yang digunakan adalah nozzle  temperature,  print  speed,  fill  density, dan enclosure  box .  Parameter nozzle temperature berpengaruh terhadap hasil cetak untuk material TPU [15]. Selain itu parameter print speed dan fill density digunakan sebagai parameter yang digunakan untuk didapatkan nilai level parameter  cetak  untuk  mesin  3D  Printer  FDM  [2,16].  Parameter  lain  yang digunakan  yaitu  penggunaan enclosure ,  penggunaan enclosure dapat  dimasukkan  dalam pengujian parameter mesin 3D Printer FDM untuk mengoptimalkan hasil cetak [17]. Adapun nilai level didasarkan pada pilot study .

## Tabel 1. Variabel dan Levelnya
Parameter Level Satuan Keterangan
+ - Nozzle temperature 210 205 ̊C Suhu temperatur nozzle saat proses cetak dilakukan Print speed 40 30 mm/s Kecepatan gerak ( move ) nozzle saat proses cetak
Fill density 100 80 % Kerapatan isi ( fill ) pada spesimen Enclosure Yes No - Penggunaan enclosre pada saat proses cetak

## Error Dimensi
Error dimensi dapat dihitung dengan menggunakan perhitungan selisih antara dimensi desain ( D d ) dengan dimensi hasil cetak atau printing ( D p ) dibandingkan dimensi design ( D d ) (Persamaan 1) [2]. Adapun pengukuran menggunakan jangka sorong dengan ketelitian 0,05 mm.
Error dimensi (%) = [[ 𝐷 𝑝 −𝐷 𝑑 𝐷 𝑑 ] × 100%]
(1)
Pada tahap pengukuran dilakukan dengan melakukan pengukuran pada beberapa titik, yaitu untuk pengukuran dimensi X sebesar 5 titik, dimensi Y sebesar 3 titik dan dimensi Z sebesar 5 titik (Gambar 2). Hal tersebut bertujuan untuk mendapatkan ukuran dimensi yang lebih presisi.
Gambar 2. Titik Ukur Spesimen

## Design of Experiment
Pada tahap ini dilakukan penentuan nilai parameter dan level pencetakan pada proses cetak mesin 3D printer FDM dari hasil pilot study serta membuat tabel desain eksperimen dengan  metode  2 k factorial  design .  Pembuatan  tabel  desain  eksperimen  menggunakan Software Minitab dengan 4 parameter dan 2 level yang direplikasi sejumlah 3 kali.
Tabel 2. Design of Experiment
RT NT PS FS EB RT NT PS FS EB RT NT PS FS EB RT NT PS FS EB
1 -1 -1 -1 -1 13 -1 -1 1 1
25 -1 -1 -1 1 37 -1 -1 1 -1 2 1 -1 -1 -1 14 1 -1 1 1 26 1 -1 -1 1 38 1 -1 1 -1 3 -1 1 -1 -1 15 -1 1 1 1 27 -1 1 -1 1 39 -1 1 1 -1 4 1 1 -1 -1 16 1 1 1 1 28 1 1 -1 1 40 1 1 1 -1 5 -1 -1 1 -1 17 -1 -1 -1 -1 29 -1 -1 1 1 41 -1 -1 -1 1 6 1 -1 1 -1 18 1 -1 -1 -1 30 1 -1 1 1 42 1 -1 -1 1 7 -1 1 1 -1 19 -1 1 -1 -1 31 -1 1 1 1 43 -1 1 -1 1 8 1 1 1 -1 20 1 1 -1 -1 32 1 1 1 1 44 1 1 -1 1 9 -1 -1 -1 1 21 -1 -1 1 -1 33 -1 -1 -1 -1 45 -1 -1 1 1 10 1 -1 -1 1 22 1 -1 1 -1 34 1 -1 -1 -1 46 1 -1 1 1 11 -1 1 -1 1 23 -1 1 1 -1
35 -1 1 -1 -1 47 -1 1 1 1 12 1 1 -1 1 24 1 1 1 -1 36 1 1 -1 -1 48 1 1 1 1

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Cetak
Pada hasil running Mesin 3D Printer FDM menggunakan material TPU didapatkan 48 spesimen dengan setting parameter sesuai dengan design of experiment (Gambar 3). Hasil cetak tersebut dilakukan pengukuran sesuai dengan titik pengukuran.
Optimasi Multi Parameter Mesin 3D Printer FDM untuk Material Thermoplastic Polyurethane Guna Menghasilkan Error Dimensi Terkecil Menggunakan Metode 2 K Factorial Design
Hudan Ahmad Latif, Ibnu Abdul Rosid, Grita Supriyanto Dewi, Maria Gratiana Dian Jatiningsih

## Gambar 3. Spesimen Hasil Cetak
Pengukuran spesimen hasil cetak didapatkan nilai error dimensi yang bervariasi pada setiap dimensi dan setiap spesimen. Adapun jumlah data pengukuran sebesar 48 data (Tabel 3).
Tabel 3. Hasil Pengukuran Error Dimensi Run Time Error Dimensi Run Time Error Dimensi Run Time Error Dimensi X Y Z X Y Z X Y Z 1 0,0061 0,0056 0,005 17 0,0072 0,0016 0,0005 33 0,0056 0,0016 0,0015 2 0,0059 0,0044 0,0025 18 0,0067 0,0048 0,0035 34 0,0085 0,0036 0,0035 3 0,0101 0,0092 0,0015 19 0,0093 0,0076 0,0015 35 0,0096 0,0048 0,0005 4 0,0104 0,0100 0,001 20 0,0096 0,0076 0,004 36 0,0099 0,0072 0,004 5 0,0067 0,0052 0,0065 21 0,0067 0,0032 0,0005 37 0,0069 0,0048 0,0035 6 0,0061 0,0016 0,002 22 0,0075 0,0012 0,0015 38 0,0064 0,0012 0,0025 7 0,0072 0,0092 0,0075 23 0,0075 0,0072 0,004 39 0,0075 0,0068 0,0055 8 0,0096 0,0080 0,0015 24 0,0088 0,0080 0,0015 40 0,0093 0,0092 0,0015 9 0,0096 0,0048 0,002 25 0,0088 0,0096 0,0005 41 0,0088 0,0060 0,0015 10 0,0099 0,0076 0,0015 26 0,0091 0,0088 0,0015 42 0,0075 0,0076 0,0005 11 0,0109 0,0144 0,0005 27 0,0115 0,0136 0,0025 43 0,0115 0,0136 0,002 12 0,0109 0,0132 0,0005 28 0,0107 0,0116 0,004 44 0,0117 0,0124 0,003 13 0,0112 0,0124 0,0015 29 0,0109 0,0120 0,004 45 0,0107 0,0104 0,005 14 0,0112 0,0132 0,002 30 0,0112 0,0144 0,0015 46 0,0112 0,0140 0,003 15 0,0107 0,0136 0,0165 31 0,0112 0,0136 0,003 47 0,0109 0,0140 0,0075 16 0,0109 0,0136 0,0025 32 0,0115 0,0124 0,0005 48 0,0109 0,0120 0,001 Rata-rata 0,0092 0,0086 0,0028
Pada saat proses cetak dilakukan pengamatan terhadap kondisi area cetak, yaitu suhu ( temperature ) dan kelembaban. Pada hasil pengamatan didapatkan suhu rata-rata suhu dan kelembaban rata-rata yang bervariasi.

## Analysis of Variance
Berdasarkan hasil ANOVA untuk error dimensi X (Tabel 4) menunjukkan bahwa P- value kurang dari α adalah parameter print speed , parameter enclosure box , interaksi antara print speed dan fill density , interaksi antara print speed dan enclosure box , interaksi antara fill  density dan enclosure  box ,  sehingga  secara  statistik  dinyatakan  signifikan  terhadap respon error dimensi  X.  Untuk  variabel  lainnya  didapatkan  P- Value lebih  besar  dari α = 0,05,  yang  artinya  variabel  lainnya  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap respon error dimensi X.
Tabel 4. ANOVA Error Dimensi X Source DF Adj SS Adj MS F-Value  P-Value Model 15 0,000154 0,000010 27,79 0,000 Linear 4 0,000124 0,000031 83,81 0,000 NT 1 0,000001 0,000001 3,84 0,059 PS 1 0,000037 0,000037 98,60 0,000 FD 1 0,000000 0,000000 0,48 0,492 EB 1 0,000086 0,000086 232,32 0,000

## Lanjutan Tabel 4. ANOVA Error Dimensi X
Source DF Adj SS Adj MS F-Value  P-Value 2- Way Interactions 6 0,000027 0,000005 12,24 0,000 NT*PS 1 0,000000 0,000000 1,16 0,290 NT*FD 1 0,000001 0,000001 1,44 0,238 NT*EB 1 0,000001 0,000001 3,84 0,059 PS*FD 1 0,000011 0,000011 30,28 0,000 PS*EB 1 0,000005 0,000005 13,00 0,001 FD*EB 1 0,000009 0,000009 23,72 0,000 3- Way Interactions 4 0,000002 0,000000 1,20 0,328 NT*PS*FD 1 0,000001 0,000001 2,50 0,124 NT*PS*EB 1 0,000000 0,000000 1,16 0,290 NT*FD*EB 1 0,000000 0,000000 0,00 0,950 PS*FD*EB 1 0,000000 0,000000 1,16 0,290 4- Way Interactions 1 0,000001 0,000001 3,36 0,076 NT*PS*FD*EB 1 0,000001 0,000001 3,36 0,076 Error 32 0,000012 0,000000 Total 47 0,000166
Berdasarkan hasil ANOVA untuk error dimensi y (Tabel 5) menunjukkan bahwa P- Value parameter print speed , parameter fill density , parameter enclosure box , interaksi antara print speed dan fill density , interaksi antara fill density dan enclosure box , interaksi nozzle temperature , print speed , dan enclosure box , interaksi antara print speed , fill density , dan enclosure box lebih  kecil  dari α ,  sehingga  secara  statistik  parameter  tersebut  signifikan terhadap respon error dimensi Y.
Tabel 5. ANOVA Error Dimensi Y Source DF Adj SS Adj MS F-Value  P-Value Model 15 0,000749 0,000050 30,63 0,000 Linear 4 0,000639 0,000160 98,02 0,000 NT 1 0,000000 0,000000 0,10 0,754 PS 1 0,000181 0,000181 111,02 0,000 FD 1 0,000019 0,000019 11,50 0,002 EB 1 0,000439 0,000439 269,47 0,000 2- Way Interactions 6 0,000049 0,000008 5,04 0,001 NT*PS 1 0,000001 0,000001 0,74 0,397 NT*FD 1 0,000002 0,000002 1,28 0,267 NT*EB 1 0,000000 0,000000 0,10 0,754 PS*FD 1 0,000013 0,000013 8,12 0,008 PS*EB 1 0,000007 0,000007 4,52 0,041 FD*EB 1 0,000025 0,000025 15,48 0,000 3- Way Interactions 4 0,000056 0,000014 8,64 0,000 NT*PS*FD 1 0,000002 0,000002 1,28 0,267 NT*PS*EB 1 0,000017 0,000017 10,31 0,003 NT*FD*EB 1 0,000007 0,000007 4,52 0,041 PS*FD*EB 1 0,000030 0,000030 18,46 0,000 4- Way Interactions 1 0,000004 0,000004 2,51 0,123 NT*PS*FD*EB 1 0,000004 0,000004 2,51 0,123 Error 32 0,000052 0,000002 Total 47 0,000801
Berdasarkan hasil ANOVA untuk error dimensi  Z (Tabel 6)  menunjukkan bahwa P- value parameter nozzle temperature , parameter fill density , interaksi antara nozzle temperature dan fill density , interaksi antara nozzle temperature , print speed , dan fill density lebih kecil dari α, sehingga secara statistik parameter tersebut signifikan terhadap respon error dimensi Z.
Tabel 6. ANOVA Error Dimensi Z Source DF Adj SS Adj MS F-Value  P-Value Model 15 0,000185 0,000012 2,50 0,014 Linear 4 0,000061 0,000015 3,09 0,029 NT 1 0,000024 0,000024 4,88 0,034 PS 1 0,000008 0,000008 1,69 0,203 FD 1 0,000029 0,000029 5,78 0,022 EB 1 0,000000 0,000000 0,00 0,949
Optimasi Multi Parameter Mesin 3D Printer FDM untuk Material Thermoplastic Polyurethane Guna Menghasilkan Error Dimensi Terkecil Menggunakan Metode 2 K Factorial Design
Hudan Ahmad Latif, Ibnu Abdul Rosid, Grita Supriyanto Dewi, Maria Gratiana Dian Jatiningsih

## Lanjutan Tabel 6. ANOVA Error Dimensi Z
Source DF Adj SS Adj MS F-Value  P-Value 2- Way Interactions 6 0,000096 0,000016 3,25 0,013 NT*PS 1 0,000009 0,000009 1,86 0,182 NT*FD 1 0,000061 0,000061 12,30 0,001 NT*EB 1 0,000005 0,000005 1,08 0,306 PS*FD 1 0,000007 0,000007 1,37 0,251 PS*EB 1 0,000007 0,000007 1,37 0,251 FD*EB 1 0,000008 0,000008 1,52 0,226 3- Way Interactions 4 0,000026 0,000006 1,29 0,293 NT*PS*FD 1 0,000023 0,000023 4,59 0,040 NT*PS*EB 1 0,000003 0,000003 0,51 0,480 NT*FD*EB 1 0,000000 0,000000 0,07 0,797 PS*FD*EB 1 0,000000 0,000000 0,00 1,000 4- Way Interactions 1 0,000003 0,000003 0,51 0,480 NT*PS*FD*EB 1 0,000003 0,000003 0,51 0,480 Error 32 0,000158 0,000005 Total 47 0,000343

## Model Regresi
Hasil pada analisis statistik didapatkan Model Regresi untuk setiap respon penelitian. Pada  regresi  didapatkan  hubungan  secara  model  matematis  antara  setiap  respon  dengan parameter ataupun kombinasi parameter penelitian.
Model regresi error dimensi X
Error Dimensi X = 0,009217  +  0,000172  NT  +  0,000872  PS  +  0,000061  FD  +
0,001339 EB + 0,000094 NT*PS + 0,000106 NT*FD - 0,000172
NT*EB  -  0,000483  PS*FD  -  0,000317  PS*EB  +  0,000428 FD*EB  +  0,000139  NT*PS*FD  -  0,000094  NT*PS*EB  + 0,000006  NT*FD*EB  -  0,000094  PS*FD*EB  -  0,000161 NT*PS*FD*EB
Model regresi error dimensi Y
Error Dimensi Y = 0,008592  +  0,000058  NT  +  0,001942  PS  +  0,000625  FD  +
0,003025 EB - 0,000158 NT*PS - 0,000208 NT*FD + 0,000058
NT*EB  -  0,000525  PS*FD  -  0,000392  PS*EB  +  0,000725 FD*EB  +  0,000208  NT*PS*FD  -  0,000592  NT*PS*EB  + 0,000392  NT*FD*EB  -  0,000792  PS*FD*EB  -0,000292 NT*PS*FD*EB
Model regresi error dimensi Z
Error Dimensi Z =  0,002812  -  0,000708  NT  +  0,000417  PS  +  0,000771  FD  +
0,000021 EB - 0,000437 NT*PS - 0,001125 NT*FD - 0,000333
NT*EB  +  0,000375  PS*FD  +  0,000375  PS*EB  +  0,000396 FD*EB  -  0,000687  NT*PS*FD  -  0,000229  NT*PS*EB  - 0,000083  NT*FD*EB  +  0,000000  PS*FD*EB  -  0,000229
NT*PS*FD*EB

## R-Square
Berdasarkan  nilai  R- Square (Tabel  7),  menunjukkan  nilai  R- square untuk error dimensi  x  sebesar  92,87%,  artinya  variabel  bebas  mempengaruhi  respon error dimensi  x sebesar 92,87%. Nilai R- square untuk error dimensi y sebesar 93,46%. Nilai R- square untuk error dimensi z sebesar 53,98%.
Tabel 7. Nilai R- Square
Variabel Respon Nilai R-square Error dimensi x 92,87% Error dimensi y 93,49% Error dimensi z 53,98%

## Optimasi Parameter Cetak
Optimasi  kombinasi  parameter  untuk  respon  terkecil  dilakukan  untuk  mendapatkan kombinasi  parameter  yang  optimal  untuk  menghasilkan error dimensi  terkecil.  Hasil optimasi menggunakan software Minitab (Gambar 4) didapatkan kombinasi level parameter proses  cetak  yaitu nozzle temperature sebesar  210 o C, print speed sebesar  30  mm/s, fill density sebesar 100%, dan tidak menggunakan enclosure box .
Gambar 4. Plot Kombinasi Parameter
Proses  cetak spesimen optimasi menggunakan pengaturan  parameter dan level  hasil optimasi. Proses cetak dilakukan sejumlah 3 kali pencetakan (replikasi), sehingga didapatkan nilai rata-rata setiap respon error dimensi.
Tabel 8. Hasil Pengukuran Spesimen Optimasi
Respon Replikasi Rata-rata 1 2 3 Error dimensi X 0,0096 0,0088 0,0069 0,0084 Error dimensi Y 0,0044 0,0064 0,0036 0,0048 Error dimensi Z 0,0045 0,0030 0,0005 0,0027
Hasil pengukuran spesimen optimasi didapatkan rata-rata dari 3 kali replikasi proses cetak  yaitu error dimensi  X  sebesar  0,0084, error dimensi  Y  sebesar  0,0048,  dan error dimensi Z sebesar 0,0027. Adapun suhu dan kelembaban selama proses cetak hasil optimasi yaitu  rata-rata  suhu  sebesar  29,84 o C  dan  rata-rata  kelembaban  sebesar  42,02%  (Tabel  8). Hasil  perbandingan  antara  spesimen  hasil  eksperimen  dan  spesimen  hasil  optimasi didapatkan selisih ( gap ) error dimensi (Tabel 9).
Tabel 9. Perbandingan Hasil DoE dengan Hasil Optimasi
Respon Rata-rata hasil DoE Rata-rata Hasil Optimasi Gap Error dimensi X 0,0092 0,0084 0,0008 Error dimensi Y 0,0086 0,0048 0,0038 Error dimensi Z 0,0028 0,0027 0,0001
Didapatkan selisih hasil eksperimen dengan hasil optimasi yaitu pada error dimensi X menunjukkan hasil optimasi lebih kecil dari hasil DoE dengan selisih sebesar 0,0008. Pada error dimensi  Y  menunjukkan  hasil  optimasi  lebih  kecil  dari  hasil  DoE  dengan  selisih sebesar 0,0038, sedangkan pada error dimensi Z menunjukkan hasil optimasi lebih kecil dari hasil DoE dengan selisih sebesar 0,0001 (Tabel 9).
Optimasi Multi Parameter Mesin 3D Printer FDM untuk Material Thermoplastic Polyurethane Guna Menghasilkan Error Dimensi Terkecil Menggunakan Metode 2 K Factorial Design
Hudan Ahmad Latif, Ibnu Abdul Rosid, Grita Supriyanto Dewi, Maria Gratiana Dian Jatiningsih

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  kesimpulan,  terkait  dengan  signifikansi parameter  proses  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  respon error dimensi  X  adalah parameter print speed , parameter enclosure box , interaksi antara print speed dan fill density , interaksi antara print speed dan enclosure box , interaksi antara fill density dan enclosure box . Parameter  proses  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  respon error dimensi  Y  adalah parameter print speed , parameter fill density , parameter enclosure box , interaksi antara print speed dan fill density ,  interaksi  antara fill density dan enclosure box ,  interaksi nozzle temperature , print speed , dan enclosure box , interaksi antara print speed , fill density , dan enclosure box . Parameter proses yang berpengaruh signifikan terhadap respon error dimensi Z  adalah  parameter nozzle  temperature ,  parameter fill density ,  interaksi  antara nozzle temperature dan fill density , interaksi antara nozzle temperature , print speed , dan fill density . Hasil  optimasi  didapatkan  kombinasi  parameter  proses  cetak  yang  optimal  guna menghasilkan error dimensi terkecil  yaitu nozzle temperature sebesar 210 o C, print speed sebesar 30 mm/s, fill density sebesar 100%, dan  tidak menggunakan enclosure box . Suhu dan kelembaban selama proses cetak hasil optimasi yaitu rata-rata suhu sebesar 29,84 o C dan rata-rata  kelembaban  sebesar  42,02%.  Didapatkan  hasil  rata-rata  optimasi  setiap error dimensi yaitu error dimensi X sebesar 0,0084, error dimensi Y sebesar 0,0048, dan error dimensi Z sebesar 0,0027 yang menunjukkan bahwa hasil optimasi lebih kecil dari hasil DoE sehingga hasil optimasi lebih baik dibanding dengan hasil DoE.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. Akbar, Z.S. Suzen, and Idiar, “Analisis Proses 3D Printing terhadap Pengujian Impak Metode Charpy Pada Material PLA+,” J. Syntax Admiration , vol. 2, no. 8, pp. 1480– 1493, 2021, doi: 10.46799/jsa.v2i8.297.
[2]  I.A. Rosid and A.E. Tontowi, “Parameter Optimization of Customized FDM 3D Printer Machine  for  Biocomposite  Material  [Sago/PMMA]  Using  2k  Fractional  Factorial Design,” Opsi , vol. 14, no. 2, p. 188, 2021, doi: 10.31315/opsi.v14i2.5352.
[3]  W.H.  Pratama,  Hasdiansah,  and  Husman,  “Optimasi  Parameter  Proses  3D  Printing Terhadap  Kuat  Tarik  Material  Filamen  PLA  +  Menggunakan  Metode  Taguchi,” Sprocket J. Mech. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 39–45, 2021, doi: 10.36655/sprocket.v3i1.568.
[4]  A.W. Nugroho, D. Tohidin, and C. Budiyantoro, “Analisis pengaruh parameter proses terhadap kuat tarik produk 3D Printing dari bahan Polyvinyl Alcohol (PVA),” vol. 9, no. 2, pp. 154–161, 2020.
[5]  P. Ferretti et al. , “Application of TPU-sourced 3d printed FDM organs for improving the  realism  in  surgical  planning  and  training,”  in Proceedings  of  the  International Conference on Industrial Engineering and Operations Management , 2021, pp. 6658– 6669.
[6]  M. Mrówka, M. Szymiczek, and J. Lenża, “Thermoplastic Polyurethanes for Mining Application Processing by 3D Printing,” J. Achiev. Mater. Manuf. Eng. , vol. 95, no. 1, pp. 13–19, 2019, doi: 10.5604/01.3001.0013.7620.
[7]  A.A. Setiawan, “Optimasi Parameter 3D Printing Terhadap Keakuratan Dimensi dan Kekasaran  Permukaan  Produk  Menggunakan  Metode  Taguchi  Grey  Relational Analysis,” Proc. Conf. Des. Manuf. Eng. its Appl. Progr. , no. 2654, pp. 1–5, 2018.
[8]  K.  Sharma,  K.  Kumar,  K.R.  Singh,  and  M.S.  Rawat,  “Optimization  of  FDM  3D Printing  Process  Parameters  using  Taguchi  Technique,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. , vol. 1168, no. 1, p. 012022, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1168/1/012022.
[9]  S.C.  Nwafo,  S.A.  Oke,  and  C.A.  Ayanladun,  “Factor  Analysis  Approach-Taguchi- Pareto Method to Casting A356 Alloy Composite for Lightweight Wheel Rim Cover of Vehicles,” J. Keilmuan Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 31–47, 2022, doi:
https://doi.org/10.24912/jitiuntar.v10i1.9407.
[10]  D.C. Montgomery, Introduction To Statistical Quality Control. , Sixth. Missouri: Wiley, 2009.
[11]  A.N.Y.  Pettalolo,  I.A.  Rosid,  and  A.E.  Tontowi, “Pengembangan  Material  Reusable Concrete untuk 3DP Building,” in Conference SENATIK STT Adisutjipto Yogyakarta , 2020, vol. 6, pp. 59–66. doi: 10.28989/senatik.v6i0.414.
[12]  Ahmad,  L.L.  Salomon,  and  J.  Jessica,  “Desain  Eksperimen  untuk  Meningkatkan Kualitas Kekuatan Produk dengan Pendekatan Analisis Desain Faktorial,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 6, no. 3, pp. 209–220, 2019, doi: 10.24912/jitiuntar.v6i3.4247.
[13]  D.C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments , 9 th ed. Wiley, 2017.
[14]  L.L.  Salomon,  W.  Kosasih,  and  S.O.  Angkasa,  "Perancangan  Eksperimen  untuk Meningkatkan  Kualitas  Ketangguhan  Material  dengan  Pendekatan  Analisis  General Faktorial  Design  (Studi  Kasus:  Produk  Solid  Surface)," Jurnal  Rekayasa  Sistem Industri , vol. 4, no. 1, pp. 20-26, 2015, doi: 10.26593/jrsi.v4i1.1386.20-26.
[15]  Hasdiansah  and  Herianto,  “Pengaruh  Parameter  Proses  3D  Printing  Terhadap Elastisitas Produk yang Dihasilkan,” Semin. Nas. Inov. Teknol. UN PGRI Kediri , pp. 187–192, 2018.
[16]  M.  Christiliana, Pristiansyah, and Y.  Oktriadi,  “Optimasi Parameter Proses  pada  3D Printing FDM Terhadap Akurasi Dimensi Filament PLA Food Grade,” Manutech J. Teknol. Manufaktur , vol. 13, no. 01, pp. 0–8, 2021.
[17]  K. Singh, “Experimental study to prevent the warping of 3D models in fused deposition modeling,” Int. J. Plast. Technol. , 2018, doi: 10.1007/s12588-018-9206-y.