## Manutech :
Jurnal Teknologi Manufaktur
Vol. 12, No. 01, (2020) p-ISSN : 2089-5550 e-ISSN : 2621-3397
Analisis Proses Electrical Discharge Machining (EDM) Terhadap Keausan Elektroda Dengan Metode Taguchi
Yudi Oktriadi 1
1 Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, Sungailiat Yudioktriadi@gmail.com

## Abstract
Different  electrode  materials  give  big  influence  on  the  machining  process.  Some  electrode  will eliminate workpiece efficiently but that give a high wear of electrode, the others electrode have a low wear but ability to eliminate materials of workpieces are very low. Taguchi Method is method in engineering to improves  the  process  of  different  workpiece  characteristics  and  can  reduce  the  cost  and  resources  to  a minimum. In this study, the experimental design used is the experimental design of Taguchi with Orthogonal Array design, analysis Signal to Noise Ratio to determine the factors that affect the wear of electrodes, and analysis of variance. The results of the discussion on the analysis of the Taguchi experimental design method in Process Parameters Using EDM In Identifying Electrode Wear is obtained decisive steps orthogonal matrix, analysis of the characteristics of the proposed design smaller the better quality types to determine the value of SNR, determine the value of the effect of each replication in each of the factors that affect the wear of electrodes, Variance analysis performed to interpret  the experimental data to determine the EDM process parameters electrodes Optimum wear.
Keywords : Electrical Discharge Machining, electrode wear, taguchi method

## Abstrak
Bahan  elektroda  yang  berbeda  memberikan  pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap  proses pemesinan. Beberapa elektroda akan menghilangkan benda kerja secara efisien tetapi keausannya tinggi, elektroda yang lain memiliki keausan rendah tetapi kemampuan menghilangkan material benda kerja sangat lambat.  Metode  Taguchi  merupakan  metodologi  dalam  bidang  teknik  untuk  memperbaiki  proses  sesuai karakteristik  benda  kerja  dan  dapat  menekan  biaya  dan resources seminimal  mungkin.  Dalam  kajian  ini, desain eksperimen Taguchi dengan rancangan desain Orthogonal Array, analisis Signal to Noise Ratio untuk mengetahui parameter yang sangat berpengaruh pada Keausan Elektroda . Analisis varian digunakan untuk menafsirkan data eksperimental untuk menentukan parameter EDM pada keausan elektroda yang minimal. Hasil pembahasan pada analisis metode desain eksperimen Taguchi dalam Penggunaan Parameter Proses (EDM)  Dalam  Mengidentifikasi  Keausan  Elektroda yaitu  diperoleh  langkah-langkah  menentukan  matriks orthogonal, analisis rancangan usulan karakteristik mutu jenis smaller the better dengan menentukan nilai SNR,  menentukan  nilai  efek  tiap  replikasi  pada  masing-masing  parameter  yang  mempengaruhi  keausan elektroda,  melakukan  analisis  varian  untuk  menginterpretasikan  data  hasil  percobaan  untuk  mengetahui Parameter Proses terhadap Keausan Elektroda Optimum.
Kata kunci : Electrical Discharge Machining , keausan elektroda, metode taguchi

## 1.   PENDAHULUAN
Proses Electrical  Discharge  Machining (EDM)  merupakan  proses  pengerjaan  material  yang dikerjakan oleh sejumlah loncatan bunga api listrik yang terjadi pada celah antara katoda (pahat) dengan benda kerja (anoda). Loncatan bunga-bunga api listrik tersebut terjadi secara tidak kontinyu tetapi secara
periodik  terhadap  waktu.  Dalam  pengerjaan  dengan  menggunakan  EDM  perlu  diperhatikan  parameter- parameter  yang  berpengaruh  dengan  cara  mevariasikan  tegangan  output  sehingga  bisa  mempengaruhi keausan pahat [1].
Penelitian berikutnya dengan memvariasikan enam parameter proses, yaitu on time, open  voltage , off time, servo voltage, wire feed, dan water flow . Karena setiap parameter proses tersebut memiliki tiga level,  maka  rancangan  percobaan  yang  digunakan  adalah  matriks  orthogonal  array  L27.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa karakteristik dari kedua respon tersebut mengalami peningkatan secara efektif dengan metode ini. Parameter proses pemesinan yang secaara signifikan mempengaruhi recast layer dan surface roughness adalah on time, open voltage dan wire feed [2].
Rancangan  perobaan  pada  penelitian  ini  menggunakan  matriks  orthogonal  array  L9  karena memvariasikan empat parameter proses pemesinan dengan masing-masing menggunakan tiga level. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa wire feed dan on time merupakan parameter proses yang paling signifikan dalam  menghasilkan  multirespon  yang  optimal.  Hasil  kombinasi  parameter  proses  yang  menghasilkan kualitas respon yang optimal adalah arc on time diseting pada 3 A, on time diseting pada 8 µs, servo voltage diseting pada 100 V dan wire feed diseting pada 60 mm/min [3].
Penelitian ini  menggunakan metode  Taguchi untuk menentukan variabel pemesinan yang secara signifikan  mempengaruhi  proses  pemotongan  pada  beberapa  material  elektroda  (tembaga,  kuningan, alumunium)  dan  benda  kerja  dari  bahan  K460  (amutit  S).  Taguchi  L25  Orthogonal  standard  arrays  dan analysis of variance (ANOVA) dapat menentukan performa variabel pemotongan (PON, POFF, GAP, QDON, SERVO dan LT) dengan variabel yang diteliti adalah Electrode Wear Rate (EWR), Material Removal Rate (MRR) dan Diameter Overcut (DOC). Hasil dari penelitian ini ditampilkan dalam bentuk tabel-tabel dan grafik yang menunjukan  variabel  pemesinan  yang  signifikan  mempengaruhi  proses  pemotongan  sesuai  dengan  jenis material elektroda yang digunakan [4].
Ada 3 parameter yaitu gap voltage , on time , dan off time pada pengerjaan material SKD-11 sebagai salah satu bahan pembuatan cetakan/ dies dengan tebal 13 mm. gap voltage paling berpengaruh pada level 1  yaitu  30 volt ,  parameter on  time paling  berpengaruh  pada  level  3  yaitu  120  µs  dan  parameter off  time paling berpengaruh pada level 1 yaitu 20 µs terhadap kekasaran [5].
Penelitian ini mengaplikasikan metode hybrid Fuzzy Goal Programming (FGP) - Genetic Algorithm (GA)  pada  pemotongan  logam  dengan  menggunakan  mesin  EDM  sinking  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimum.  Optimasi  dilaksanakan  pada  4  respon  yakni  laju  keausan  elektroda,  kedalaman  potong  akhir, kekasaran  permukaan  benda  kerja,  dan  laju  pengerjaan  material  benda.  Penggunaan  FGP  didasari  alasan bahwa metode ini memberikan fleksibilitas. FGP dapat diterapkan saat fungsi tujuan dan fungsi batasan tidak dapat terdefinisi secara jelas sehingga memerlukan bilangan fuzzy sebagai operator. Kelebihan ini yang tidak mampu  ditangani  oleh  metode  dasar  Goal  Programming  (GP)  biasa.  Selain  itu,  penggunaan  FGP  dapat diaplikasikan  untuk  optimasi  respon  dengan  bobot  yang  berbeda.  Hasil  dari  GA  merupakan  metode metaheuristik digunakan untuk dapat menemukan solusi yang optimum global karena menerapkan sistem random. Hasil perbandingan antara metode hybrid FGP-GA yang menggunakan penyelesaian metaheuristik menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan FGP yang menggunakan penyelesaian matematis. Kebaikan hasil  ini  selain  ditunjukkan  dengan  membandingkan  masing-masing  respon  secara  langsung  juga  dapat dilihat dari nilai objektif [6].
Penelitian ini menggunakan metode Taguchi  dengan L8 orthogonal array memakai elektroda bahan tembaga dan benda kerja  material SKS 3. S/N ratio dan ANOVA menentukan performa parameter proses EDM dengan respon yang di teliti adalah Material Removal Rate (MRR) dan Tool Wear Rate (TWR). Hasil dari eksperimen tersebut menghasilkan parameter optimum Aruslevel 2= 6 A; Ponlevel 1=100 µs dan Pofflevel 1=50µs [7].
Karakteristik hasil proses yang diteliti antara lain adalah lebar pemotongan, kekasaran permukaan, dan tebal lapisan white layer. Proses pemesinan dilakukan pada material tool steel SKD 11. Arc on time, on time, open voltage dan servo voltage merupakan variabel-variabel proses yang akan divariasikan. Rancangan percobaan dilakukan menggunakan metode Taguchi dengan matriks ortogonal L18 (21x33) dengan dua kali replikasi. Sedangkan langkah yang digunakan untuk mengoptimasi karakteristik hasil proses pemesinan yang diteliti  secara  serentak  adalah  menggunakan  metode  grey  relational  analysis (GRA).  Lebar  pemotongan, kekasaran  permukaan  dan  tebal  lapisan  white  layer memiliki  performance  characteristics  “smaller-is- better.” Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  nilai  variabel-variabel  proses  pemesinan  yang  menghasilkan kualitas  karakteristik  yang  paling  optimum  adalah  sebagai  berikut:  arc  on  time (1A),  on  time (4?s),  open
voltage (70V),  dan  servo  voltage (40V).  Dengan  persentase  kontribusi  variabel  proses  dari  yang  terbesar berturut-turut  adalah  on  time (65,09%),  open  voltage (11,35%),  arc  on  time (7,71%),  dan  servo voltage (5,61%) [8].
Methodology (RSM). Durasi pulsa, kuat arus, tegangan mekanik  kawat dan kecepatan kawat dipilih sebagai variabel proses, sedangkan laju pembuangan material/material removal rate  (MRR) dan kekasaran permukaan sebagai respon. Proses optimasi dual response dilakukan dengan bantuan paket program aplikasi Quantitative System untuk kasus inequality constraint. Hasil yang didapatkan menunjukakan bahwa variabel proses yang dipilih memberikan pengaruh yang signifikan terhadap respon. Laju pembuangan material dan kekasaran  permukaan  mancapai  kondisi  optimal  secara  bersamaan  pada  kombinasi  durasi  pulsa 3.83 ms,   kuat  arus  2,74  amper,  tegangan  mekanik  kawat  998,93  gr/mm2,  dan  kecepatan  kawat  1419,29 cm/min.  Pada  seting  variabel  proses  seperti  tersebut  diatas  dihasilkan  MRR  sebesar  11,48  mm3/min  dan kekasaran permukaan 1,86 mm [9].
Berdasakan  hal-hal  yang  dipaparkan  diatas  perlu  dilakukan  suatu  penelitian  tentang  penentuan setting faktor pada mesin Electrical Discharge Machining (EDM) untuk mengoptimasi faktor-faktor kendali, mengetahui  dimensi  elektroda  serta  fluida  dielektrikum  yang  digunakan  serta  dapat  digunakan  sebagai referensi bagi operator. Penelitian ini mengamati hanya terbatas pada variasi polarity, working energy(JT), energy time (On/Off), HV voltage (BR), jump On/Off, servo feed dan machining voltage (EV). Metode taguchi tipe  orthogonal  arrays  digunakan  untuk  menentukan  desain  experimen  atau design  of  experiment (DoE) dengan pada penelitian ini sehingga menghasilkan nilai faktor yang lebih baik [10].

## 2.   METODE PENELITIAN
Percobaan ini merupakan proses pemesinan yang menggunakan mesin EDM sinking dimana benda kerja  dalam  posisi  terendam  oleh  cairan  dielektrikum  dan  dilakukan  di  Laboratorium  Pemesinan  Khusus Bengkel  Mekanik  Polman  Negeri  Bangka  Belitung.  Percobaan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menggunakan metode Taguchi satu kali replikasi dimana sample yang dilakukan sebanyak 12 (dua belas) kali percobaan dengan parameter yang berbeda. kedalaman yang diproses pada benda kerja sebesar 0,5mm.

## Langkah 1.  Pemilihan karakteristik kualitas
Karaktersitik kualitas berdasarkan metode Taguchi yang sesuai dengan penilitian ini adalah Smaller The Better , karena hasil yang diinginkan pada penelitian ini  adalah keausan pahat yang kecil pada proses EDM ( Electrical Discharge Machining ) dengan parameter yang dilakukan.

## Langkah 2.  Pemilihan Faktor Terkendali dan Faktor tak terkendali
Pada penelitian ini faktor yang dapat dikendalikan dipilih : 1. Polarity ( +,- ) 5. Machining Voltage (EV) 2. Working Energy (JT) 6. Servo Feed 3. Energy Time ( On/Off) 7. Jump (on/Off)
4. Hv Voltage ( BR)
Faktor  ini  dipilih  karena  faktor  tersebut  berpotensi  mempengaruhi  keausan  elektroda.  Karena faktor ini dapat dikendalikan pada proses pemesinan EDM maka dimasukkan kedalam kategori faktor yang dapat  dikendalikan.  Faktor  tak  terkendali  ( noise )  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  pengukuran keausan  elektroda  dengan  total  benda  kerja  dengan  satu  kali  replikasi.  Tabel  1  berikut  memperlihatkan faktor dan level percobaan.

## Tabel 1. Faktor dan Level Percobaan
Polarity (POL) [J] Working Energy (A) (JT) ENERGY TIME (µs) HV Voltage (V) Machining voltage (EV) Servo Feed (SS) Jump ON (ON) OFF (Off) On (Hu) Off (He) + 21 300 14 1 7 8 8 7 - 23 500 16 3 8 12 9 6
Langkah 3.  Pemilihan Orthogonal Array (OA) Pemilihan orthogonal array pada parameter Taguchi ini dilakukan dengan menggunakan bantuan software, karena ada 9 faktor dan 2 level untuk masing-masing faktor maka OA nya adalah L 12 2 11 artinya ada 12 variasi percobaan untuk 9 faktor dengan 2 level seperti pada Gambar 1.
Gambar  1. Faktor dengan 2 Level
Bentuk lengkap OA dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2. Orthogonal Array
Parameter dan kondisi untuk percobaan ini dapat ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter dan Kondisi Percobaan Eksperimens Polarity (POL) [J] Working Energy (JT) [A] ENERGY TIME HV Voltage (BR) [D] Machining voltage (EV) [F] Servo Feed (SS) [G] Jump ON (ON) [B] OFF (Off) [C] On (Hu) [H] Off (He) [I] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 + 21 300 14 1 7 8 8 7 2 + 21 300 14 1 8 12 9 6 3 + 21 500 16 3 7 8 8 6 4 + 23 300 16 3 7 12 9 7 5 + 23 500 14 3 8 8 9 7 6 + 23 500 16 1 8 12 8 6 7 - 21 500 16 1 7 12 9 7 8 - 21 500 14 3 8 12 8 7 9 - 21 300 16 3 8 8 9 6 10 - 23 500 14 1 7 8 9 6 11 - 23 300 16 1 8 8 8 7 12 - 23 300 14 3 7 12 8 6
Proses pengerjaan menggunakan mesin EDM Sinking , Hitachi MP30E H-DS02S seperti pada Gambar 3.
Gambar  3. Mesin EDM sinking
Jenis elektroda yang digunakan tembaga dengan berpenampang segi enam seperti pada Gambar 4. Proses pengerjaan  elektroda  dengan  menggunakan  mesin  bubut  konvensional.  Jumlah  elektroda  yang  dipakai sebanyak 2 pieces.
Gambar  4. Elektroda
Untuk  panjang  awal  sebelum  proses,  elektroda  di  hitung  menggunakan  mikrometer  luar  (25mm-50mm) dengan skala 1/1000 mm dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar  5. Pengukuruan Elektroda
Untuk  berat  awal  sebelum  proses,  elektroda  ditimbang  dengan  menggunakan  timbangan  digital  Ohaust 1/100 gram dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar  6. Timbangan Berat Awal Elektroda
Benda kerja yang digunakan adalah DIN 1.0037 dengan Ø 14 x 14 mm dapat di lihat pada Gambar 7. sebanyak 12 pieces
Gambar  7. Benda Kerja DIN 1.0037
Dimensi Benda kerja dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar  8. Dimensi Benda Kerja

## Langkah 5.  Analisa Data
Berdasarkan  data  percobaan  yang  didapat  maka  dihitung  dengan  menggunakan  signal  to  noise smaller the better (S/N STB) dengan persamaan sebagai berikut :

## /   10 log
1

## … 1
Berdasarkan analysis of variance (ANOVA) menggunakan software didapatkan faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi  keausan  pahat.  Manfaat  tabel  respon  seperti  ANOVA  adalah  mencari  faktor-faktor  yang secara signifikan berpengaruh terhadap respons.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Percobaan
Setelah  melakukan  experimen  dengan  menggunakan  parameter  dan  kondisi  percobaan  pada  mesin  EDM sinking , maka didapatkan hasil pengukuran keausan elektroda dari experimen seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengukuran keausan elektroda
Pengolahan data Analisa S/N Ratio Untuk  mencari  nilai SNR dari  data  tersebut  dapat  menggunakan  rumus Smaller  the  Better dari  data  ke-1 sampai data ke-12 menggunakan Persamaan 1. Dari perhitungan menggunakan persamaan diperoleh tabel rata-rata (Ӯ) dan SNR dari data ke-1 dampai ke-12 yaitu pada Tabel 4. sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Analisa S/N Ratio
Perhitungan efek dari mean pada faktor-faktor tersebut dapat menggunakan persamaan sebagai berikut :
Ᾱ || ∑ ! " #$% ...(2)
Dari data Tabel 4 dapat dicari nilai efek dari mean pada tiap faktor dan berikut diperoleh hasil perhitungan efek mean pada Tabel 5. dan nilai efek S/N ratio pada Tabel 6.
Tabel 5. Efek Mean Level B C D E F G H I 1 0,10118 0,11069 0,10912 0,09724 0,10349 0,08573 0,11696 0,09092 2 0,10197 0,09246 0,09402 0,10591 0,09966 0,11742 0,08619 0,11223 Delta 0,00078 0,01823 0,01510 0,00867 0,00383 0,03168 0,03077 0,02130 Rank 8 4 5 6 7 1 2 3 Eksperimens Polarity (POL) Working Energy (JT) Energy Time HV Voltage (BR) Machining Voltage (EV) Servo Feed (SS) Jump Electrode Wear Ɵ (%) ON OFF On Off A B C D E F G H I R1 R2 1 + 21 300 14 1 7 8 8 7 3,68% 4,76% 2 + 21 300 14 1 8 12 9 6 6,00% 2,12% 3 + 21 500 16 3 7 8 8 6 2,22% 1,55% 4 + 23 300 16 3 7 12 9 7 5,93% 2,04% 5 + 23 500 14 3 8 8 9 7 1,64% 2,17% 6 + 23 500 16 1 8 12 8 6 1,52% 1,72% 7 - 21 500 16 1 7 12 9 7 16,67% 18,18% 8 - 21 500 14 3 8 12 8 7 18,92% 22,50% 9 - 21 300 16 3 8 8 9 6 10,53% 14,29% 10 - 23 500 14 1 7 8 9 6 10,53% 13,33% 11 - 23 300 16 1 8 8 8 7 18,18% 20,00% 12 - 23 300 14 3 7 12 8 6 22,22% 23,08% Eksperi mens Polarity (POL) Working Energy (JT) Energy Time HV Voltage (BR) Machining Voltage (EV) Servo Feed (SS) Jump Electrode Wear Ɵ (%) SNRA1 MEAN1 ON OFF On Off A B C D E F G H I R1 R2 1 + 21 300 14 1 7 8 8 7 3,68% 4,76% 27,4232 0,04220 2 + 21 300 14 1 8 12 9 6 6,00% 2,12% 26,9364 0,04060 3 + 21 500 16 3 7 8 8 6 2,22% 1,55% 34,3587 0,01885 4 + 23 300 16 3 7 12 9 7 5,93% 2,04% 27,0634 0,03985 5 + 23 500 14 3 8 8 9 7 1,64% 2,17% 34,3189 0,01905 6 + 23 500 16 1 8 12 8 6 1,52% 1,72% 35,7932 0,01620 7 - 21 500 16 1 7 12 9 7 16,67% 18,18% 15,1684 0,17425 8 - 21 500 14 3 8 12 8 7 18,92% 22,50% 13,6441 0,20710 9 - 21 300 16 3 8 8 9 6 10,53% 14,29% 18,0260 0,12410 10 - 23 500 14 1 7 8 9 6 10,53% 13,33% 18,4078 0,11930 11 - 23 300 16 1 8 8 8 7 18,18% 20,00% 14,3740 0,19090 12 - 23 300 14 3 7 12 8 6 22,22% 23,08% 12,8971 0,22650
Dari rata-rata respon tiap faktor dipilih yang nilainya paling kecil untuk disarankan sebagai rancangan usulan karena karekteritik mutu adalah smaller the better . Dari tabel diatas dapat rancangan usulan A1 – B1 – C2 – D2  –  E1  –  F2  –  G1  –  H2  –  I1.  Perhitungan  rata-rata  SNR  pada  faktor-faktor  tersebut  dapat  menggunakan persamaan sebagai berikut :
Ᾱ |&'(| ∑ ! " #$% ...(3)
Perhitungan efek dari SNR pada faktor-faktor dilakukan dengan mengurangi nilai rata-rata respon terbesar dengan nilai rata-rata respon terkecil sehingga diperoleh nilai rata-rata respon dan nilai efek SNR pada Tabel 6.
Tabel 6. Efek S/N Ratio
Taguchi Analysis: R1; R2 versus B; C; D; E; F; G; H; I Response Table for Signal to Noise Ratios Smaller is better Level B C D E F G H I 1 22,59 21,12 22,27 23,02 22,55 24,48 23,08 24,40 2 23,81 25,28 24,13 23,38 23,85 21,92 23,32 22,00 Delta 1,22 4,16 1,86 0,37 1,30 2,57 0,24 2,40 Rank 6 1 4 7 5 2 8 3
Dari efek SNR tiap-tiap faktor dapat dilihat urutan-urutan pengaruh dari tiap-tiap faktor mulai yang terkecil sampai yang besar. Dari efek SNR tiap faktor dipilih mulai yang terkecil untuk disarankan sebagai rancangan usulan sesuai dengan karakteristik smaller the better. Dari tabel tersebut diperoleh rancangan usulan A1 – B1 – C1 – D1 – E1 – F1 – G2 – H1 – I2. Berdasarkan tabel diatas dibuat grafik untuk memperlihatkan keausan terkecil dan S/N terbesar pada masing-masing level untuk setiap faktor. Seperti terlihat pada Gambar 9. dan Gambar 10.
Gambar  9. Keausan Terkecil
Grafik Keausan rata-rata untuk masing-masing level pada setiap parameter.
Gambar  10.  S/N terbesar
Grafik S/N rata-rata untuk masing-masing level pada setiap parameter
Dari Gambar 9 dan Gambar 10 didapatkan keausan paling kecil dan S/N paling besar masing-masing level yang merupakan level optimum untuk setiap faktor yaitu :
- C level 2 (Energy Time Off) - I level 1 ( Jump Off) - D level 2 (Energy Time On) - A level 1 (Polarity + ) - G level 1 (Servo Feed)

## ANOVA
Berdasarkan data hasil pengukuran keausan pada tabel diatas dilakukan analysis of variance (ANOVA) untuk melihat pengaruh masing-masing parameter terhadap keausan elektroda pada Tabel 7.
Tabel 7. Anova Keausan Elektroda
General Linear Model: SNRA1 versus B; C; D; E; F; G; H; I
Factor Type Levels Values B fixed 2 21; 23 C fixed 2 300; 500 D fixed 2 14; 16 E fixed 2 1; 3 F fixed 2 7; 8 G fixed 2 8; 12 H fixed 2 8; 9 I fixed 2 6; 7 Analysis of Variance for SNRA1, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P B 1 4,4 4,4 4,4 0,02 0,901 C 1 52,0 52,0 0,21 0,676 D 1 10,4 10,4 10,4 0,04 0,850 E 1 0,4 0,4 0,4 0,00 0,970 F 1 5,0 5,0 5,0 0,02 0,895 G 1 19,8 19,8 19,8 0,08 0,795 H 1 0,2 0,2 0,2 0,00 0,981 I 1 17,3 17,3 17,3 0,07 0,807 Error 3 733,6 733,6 244,5 Total 11 843,1
S = 15,6371   R-Sq = 12,99%   R-Sq(adj) = 0,00%
F paling besar dari seluruh faktor yang diuji adalah untuk faktor A ( Polarity) dan C (Energy Time Jump On) yaitu 0,21 artinya A ( Polarity) dan C (Energy Time Jump On) memberikan pengaruh yang paling besar terhadap keausan elektroda.
Faktor E ( HV Voltage ) dan H (Jump On) tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap keausan pahat disebabkan karena tingkatan level untuk Faktor E ( HV Voltage ) dan H (Jump On) terlalu kecil.

## Melakukan proses pembuktian pada variasi optimum
Setelah diketahui hasil prediksinya, eksperimen verikasi dilakukan untuk membuktikan apakah prediksi hasil tersebut bisa tercapai. Hasil uji verifikasi diberikan pada Tabel 8.
Tabel 8.  Hasil Uji Verifikasi Eksperi mens Polarit y (POL) Working Energy (JT) Energy Time HV Voltage (BR) Machining Voltage (EV) Servo Feed (SS) Jump Electrode Wear Ɵ (%) ON OFF On Off A B C D E F G H I R1 R2 1 + 21 500 16 1 7 8 8 7 1,32%  1,38%

## 4.   SIMPULAN
Dari 9 faktor yang diuji ( Polarity, Working Energy Time (on/off), Hv Voltage, Machining Voltage, Servo Feed, Jump (on/Off ) dengan 2 level untuk setiap faktor ternyata faktor  ( Polarity) dan (Energy Time Jump On) memberikan pengaruh yang paling besar terhadap keausan elektroda. Faktor (  HV  Voltage  ) dan (Jump  On) tidak  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  keausan  pahat disebabkan karena tingkatan level untuk Faktor ( HV Voltage ) dan (Jump On) terlalu kecil. Level Faktor yang memberikan keausan yang optimum adalah
a. C level 2 (Energy Time On) 500
b. D level 2 (Energy Time Off) 16
c. G level 1 (Servo Feed) 8
d. I level 1 ( Jump Off) 7
e. A level 1 (Polarity) +

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Widarto, Sutopo, & Paryanto. (2002). Teknik Permesinan. In Direktorat Pembinaan Sekolah Menengah Kejuruan .
[2].    R, P. (2017). Optimasi Multirespon Proses Wire-EDM Menggunakan Metode Taguchi Logika Fuzzy. Jurnal Teknik Mesin ITI . https://doi.org/10.31543/jtm.v1i1.10
[3].    Rupajati, P., Samosir, P., & Rasyid, M. K. (2018). OPTIMASI KETEBALAN LAPISAN RECAST, KEKASARAN PERMUKAAN DAN LAJU PENGERJAAN MATERIAL PADA PROSES PEMESINAN WIRE-EDM
MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI-GREY FUZZY. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer . https://doi.org/10.24176/simet.v9i2.2519
[4].    Londa, P. (2019). Analisa MRR, EWR, DOC terhadap Beberapa Material Elektroda pada Proses EDM Die Sinking. ROTASI . https://doi.org/10.14710/rotasi.21.1.1-9
[5].   Rachman, F. R., Setiawan, T. A., Karuniawan, B. W., & Maya, R. A. (2019). Penerapan Metode Taguchi Dalam Optimasi Parameter Pada Proses Electrical Discharge Machining (EDM). J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika . https://doi.org/10.36456/jstat.vol12.no1.a1991
[6].   Nurmaya, U. M., Sunaryo, S., Algorithm, G., & Programming, G. (2013). ( Studi Kasus : Pemotongan Logam pada Mesin EDM Sinking ). Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XVIII .
[7].   Nafsan Upara, & Dimas Anugrah Destianto. (2019). PENGARUH PARAMETER PROSES EDM DIE SINKING TERHADAP LAJU PELEPASAN BAHAN DAN LAJU KEAUSAN ELEKTRODA. Jurnal ASIIMETRIK: Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi . https://doi.org/10.35814/asiimetrik.v1i2.819
[8]. Bisono, F., & Aditya P., D. (2019). Optimasi Multirespon Proses Wire Electrical Discharge Machining untuk Pengerjaan Komponen Punch and Dies Bracket Konstruksi Kapal Alumunium. Jurnal Energi Dan Manufaktur . https://doi.org/10.24843/jem.2019.v12.i02.p11
[9].   Haryono, Y. (2019). OPTIMASI KINERJA PROSES FINE SODICK A 350 SS WIRE-EDM PADA PEMOTONGAN BAJA SKD 11. Sains & Teknologi . https://doi.org/10.24123/jst.v1i01.2218 [10]. Taguchi Designs . (2005). https://doi.org/10.1201/b16326-14