Vol. 11  No. 01 (2019) p-ISSN : 2089-5550 e-ISSN : 2621-3397
Optimasi Multirespon Purwarupa Electrical Discharge Machine (EDM) Menggunakan Metode Taguchi- Grey Relational Analysis (Angga Sateria)
Optimasi Multirespon Purwarupa Electrical Discharge Machine (EDM) Menggunakan Metode Taguchi-Grey Relational Analysis
Angga Sateria 1 , Eko Yudo 2 , Zulfitriyanto 3 1,2,3 Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, Sungailiat angga@polman-babel.ac.id

## Abstract
EDM  is  one  of  the  nonconventional  machining  processes  when  making  workpieces  with conventional machining processes is difficult. This process has been used effectively in machining hard, high-strength  and  high  temperature  materials  such  as  high  speed  steel  (HSS)  materials.  In  this  study, prototype of EDM machines was carried out with engine variables such as current (A), pulse on time (µs) and pulse off time (µs). The material used is high speed steel (HSS) material used in cutting tools such as turning tools and milling tools. Surface roughness and material removal rate are responses observed to determine the quality of material remaval. The quality characteristic of the surface roughness response is "smaller is better" and the quality characteristics of the material removal rate response is "larger is better. The  purpose  of  this  study  is  to  determine  the  best  process  parameter  level  to  achieve  the  required performance characteristics in the material removal process using prototype EDM machines using the gray relational analysis (GRA) method, three process parameters are selected such as current, pulse on time, and pulse off time. The taguchi 3 x 3 x 3 design is used as an experimental design.The best parameter level obtained is current 40 ampere, pulse on time 200 µs, pulse off time 20 µs.
Keywords : best setting paramaters level; prototype of EDM; Taguchi-GRA method

## Abstrak
EDM adalah salah satu proses pemesinan nonkonvensional yang tepat ketika pembuatan benda kerja  dengan proses pemesinan konvensional  sulit  dilakukan.  Proses ini  telah digunakan secara  efektif pada pemesinan material yang keras, berkekuatan tinggi dan tahan terhadap suhu tinggi seperti material high speed steel (HSS). Pada penelitian ini dilakukan ujicoba purwarupa mesin EDM dengan variabel mesin yaitu arus (A), pulse on time (µs) dan pulse off time (µs). Material yang digunakan adalah material high speed  steel  (HSS)  yang  digunakan  pada  alat  potong  seperti  pahat  bubut  dan  cutter  frais.  Kekasaaran permukaan  dan  laju  pengikisan  material  adalah  respon  yang  diamati  untuk  menentukan  kualitas pengikisan benda kerja. Karakteristik kualitas dari respon kekasaran benda kerja adalah "semakin kecil semakin  baik"  dan Karakteristik  kualitas  dari  respon  laju  pengikisan  material  adalah  "semakin  besar semakin baik . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan level parameter proses terbaik untuk mencapai  karakteristik  kinerja  yang  diperlukan  dalam  proses  pengikisan  material  menggunakan purwarupa mesin EDM menggunakan metode grey relational analysis (GRA). Tiga parameter proses yang dipilih yaitu arus, pulse on time, dan pulse off time. Desain taguchi 3 x 3 x 3 digunakan sebagai design eksperimen. Level parameter terbaik yang diperoleh adalah arus 40 amper, pulse on time 200 µs, pulse off time 20 µs.
Kata kunci : metode Taguchi-GRA; purwarupa mesin EDM; seting level parameter terbaik

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  dalam  bidang  teknologi  tersebut  merupakan  aspek  sebuah  pengetahuan  yang mengharuskan  kalangan  pendidikan  tinggi  untuk  dapat  meningkatkan  kemampuan  dalam  penguasaan teknologi terutama dibidang non conventional machining. EDM adalah salah satu proses pemesinan non konvensional  yang  tepat  ketika  pembuatan  benda  kerja  dengan  proses  pemesinan  konvensional  sulit
dilakukan.  Proses ini  telah digunakan secara  efektif pada pemesinan  material  yang  keras, berkekuatan tinggi dan tahan terhadap suhu tinggi. Dalam beberapa dekade, EDM masih menjadi pilihan penting dalam proses manufaktur di industri karena proses EDM tidak dipengaruhi oleh kekerasan dan ketangguhan dari benda kerja [1].
Material HSS merupakan material yang banyak digunakan pada alat potong seperti pahat bubut, pahat  gurdi,  tap  dan  snei,  reamer  serta  pisau  frais.  Untuk  membuat  lubang  pada  material  yang  keras seperti  material  HSS  tidak  bisa  dilakukan  menggunakan  proses  pemesinan  yang  konvensional  seperti proses gurdi. Hal tersebut bisa dilakukan dengan menggunakan proses non konvensional seperti proses EDM.  Proses  pembuatan  lubang  pada  material  yang  keras  menggunakan  proses  EDM  mengunakan elektroda  meterial  tembaga.  Elektroda  dan  benda  kerja  berada  dalam  cairan  dielektrik  yang  pada dasarnya  bersifat  sebagai  media  isolator.  Untuk    membangkitkan  efek  loncatan  bunga  listrik,  beda tegangan  antara  anoda  (benda  kerja)  dan  katoda  (elektroda)  harus  melampaui  dielectric  breakdown voltage [2].
Pada  proses  EDM,  Respon  yang  di  amati  adalah  kekasaran  permukaan  dan  laju  pengikisan material. Kesalahan pemilihan parameter proses pemesinan EDM dapat mempengaruhi hasil kekasaran permukaan  dan  laju  pengikisan  material  pada  proses  EDM.  Pemilihan  variabel  proses  untuk  mencapai kinerja  pemesinan  yang  optimal  adalah  hal  yang  sangat  penting.  Biasanya,  variabel  proses  pemesinan EDM  yang  diinginkan  ditentukan  berdasarkan  pengalaman  dan  buku  pedoman.  Namun  hal  ini  tidak menjamin bahwa variabel proses yang dipilih menghasilkan kinerja mesin yang optimal atau mendekati optimal  untuk  mesin  EDM  tertentu.  Penentuan  kombinasi  parameter  proses  pemesinan  dengan menggunakan  optimasi  secara  serentak  dari  beberapa  respon  cukup  sulit  dilakukan,  karena  harus melakukan rangkaian percobaan yang berjumlah besar dan kompleks. Metode Taguchi digunakan untuk optimasi  pada  satu  respon.  Optimasi  untuk  lebih  dari  satu  respon  akan  didapatkan  bila  menggunakan metode taguchi yang dilanjutkan dengan menggunakan metode grey relational analysis (GRA)[3].
Dari  hal-hal yang  telah dipaparkan,  penelitian ini  akan  melakukan ujicoba  pengikisan  material pada purwarupa mesin EDM. Material yang digunakan adalah material high speed steel (HSS), elektroda menggunakan  material  tembaga,  rancangan  percobaan  menggunakan  Taguchi  dan  metode  optimasi menggunakan metode grey relational analysis (GRA). Tujuan penggunaan metode grey relational analysis (GRA)  adalah  untuk  menentukan  level  parameter  proses  terbaik  pada  purwarupa  mesin  EDM  untuk menghasilkan  kekasaran  permukaan  yang  minimal  dan  laju  pengikisan  material  yang  maksimal  pada benda kerja HSS secara serentak.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah penelitian ini ditunjukkan pada diagram alir berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.1 Material dan skema pengujian
Material  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  material high  speed  steel dengan  ukuran 18x16x16 mm dengan berat 34 gram. Material ini digunakan pada alat potong seperti pada pahat bubut, pisau frais, mata bor dan reamer. Proses pengikisan benda kerja HSS dilakukan pada purwarupa mesin EDM  dengan  mengkombinasikan  parameter  mesin  seperti  arus, pulse  on  time dan pulse  off  time . Kekasaran  permukaan  benda  kerja  hasil  proses  EDM  diukur  menggunakan surface  roughness  tester mitutoyo SJ-210 dan laju pengikisan material ( material removal rate ) dihitung menggunakan persamaan (1). Gambar 2 menunjukkan skema proses pengikisan benda kerja pada purwarupa mesin EDM.
= (gram/min) (1)
Gambar 2. Skema Proses Pengikisan Benda Kerja Pada Purwarupa Mesin EDM

## 2.2 Desain Eksperimen.
Terdapat  tiga  parameter  proses  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Parameter  proses  yang dipilih adalah arus (A), pulse on time dan pulse off time . Parameter proses dan masing-masing level yang digunakan  dalam  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Pada  desain  eksperimen,  masing-masing parameter proses mempunyai tiga level. Rancangan seperti ini bisa juga disebut desain Taguchi 3 x 3 x 3. Jumlah  kombinasi  faktor  adalah  sebanyak  9.  Respon-respon  yang  diamati  pada  penelitian  ini  adalah kekasaran  permukaan  dan  laju  pengikisan  material.  Rancangan  percobaan  dan  hasil  percobaan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Parameter Proses Dan Masing-masing Level Parameter proses Unit Level 1 Level 2 Level 3 Arus (A) amper 20 30 40 Pulse on time (P-on) µs 100 150 200 Kecepatan makan (P-off) µs 10 20 30

## Tabel 2. Desain Eksperimen Dan Hasil Eksperimen
No Parameter proses Kekasaran Permukaan (µm) Laju Pengikisan Material (g/min) A P-on P-off 1 1 1 1 2,324 2,38 2 1 2 2 2,535 2,55 3 1 3 3 2,779 2,83 4 2 1 2 3,123 3,13 5 2 2 3 3,488 3,31 6 2 3 1 3,632 3,66 7 3 1 3 4,254 4,43 8 3 2 1 4,512 4,66 9 3 3 2 5,186 4,87 2.3 Optimasi Multirespon Menggunakan Grey Relational Analysis 2.3.1 Perhitungan rasio S/N untuk masing-masing respon
Rasio  S/N  merupakan  rancangan  untuk  melakukan  transformasi  pengulangan  data  ke  dalam suatu  nilai  yang  merupakan  ukuran  variasi  yang  timbul.  Nilai  rasio  S/N  dihitung  tergantung  dari  jenis karakteristik  kualitas  dari  masing-masing  respon.  Respon  kekasaran  permukaan  memiliki  karakteristik semakin  kecil  semakin  baik,  dan  rasio  S/N  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  2.  Respon  laju pengikisan  material  memiliki  karakteristik  semakin  besar  semakin  baik,  dan  rasio  S/N  dihitung  dengan menggunakan persamaan 3.
1. Semakin kecil semakin baik
Adalah karakteristik kualitas dengan batas nilai 0 dan non-negatif sehingga nilai yang semakin kecil  atau  mendekati  nol  adalah  nilai  yang  diinginkan.  Rasio  S/N  untuk  karakteristik  ini dirumuskan dengan persamaan sebagai berikut:
S/N = -10
          n i i n y 1 2 log (2)
2. Semakin besar semakin baik
Adalah karakteristik  kualitas dengan rentang  nilai tak terbatas dan  non-negatif  sehingga  nilai yang semakin besar adalah nilai yang diinginkan. Rasio S/N untuk karakteristik ini dirumuskan dengan persamaan sebagai berikut:
S/N = -10         n 1 i 2 i n ) y / 1 ( log (3)
Contoh perhitungan rasio S/N LPM dengan karakteristik kualitas respon semakin besar semakin baik pada kombinasi pertama adalah sebagai berikut.
S/N = -10         n 1 i 2 i n ) y / 1 ( log
S/N = -10 log ,
S/N = -10 log 0,176
S/N = 7,531

## 2.3.2 Normalisasi Rasio S/N
Normalisasi dilakukan untuk mentransformasi nilai rasio S/N menjadi nilai yang besarnya antara nol sampai satu. Proses normalisasi dilakukan berdasarkan karakterisistik kualitas respon rasio S/N. Cara yang  digunakan  untuk  proses  normalisasi    sesuai  dengan    karakteristik  variabel  respon  yang  meliputi semakin besar semakin baik ( larger the better ), semakin kecil semakin baik ( smaller the better ) dan tertuju pada nilai tertentu ( nominal the best ). Persamaan yang digunakan dalam proses normalisasi untuk respon dengan karakteristik “semakin besar semakin baik” adalah [4]:
∗ ( ) = ( ) ∀ ( )
∀ ( ) ∀ ( ) (4)
Proses  normalisasi  untuk  respon  dengan  karakteristik  “semakin  kecil  semakin  baik”  menggunakan persamaan sebagai berikut [4]:
∗ ( ) = ∀ ( ) ( )
∀ ( ) ∀ ( ) (5) dengan: max ∀ ( ) = Nilai terbesar dari ( )
min ∀ ( ) = Nilai terkecil dari ( )
Contoh  perhitungan  normalisasi  rasio  S/N  untuk  respon  LPM  pada  kombinasi  pertama  adalah  sebagai berikut:
∗ ( ) = ( ) ∀ ( )
∀ ( ) ∀ ( ) X i * ( 1 ) = 7,531 − 7,531 13,751 − 7,531
X i * ( 1 ) = 0,000

## 2.3.3 Perhitungan Nilai Deviation Sequence
Nilai deviation sequence ∆ , ( ) adalah selisih absolut antara nilai maksimum hasil normalisasi dari  masing-masing  respon.  Deviation  sequence  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  6.  Contoh perhitungan nilai ∆ , ( ) respon LPM pada kombinasi pertama adalah sebagai berikut:
∆ 0,i ( k ) =  X 0 ( k ) -X i * ( k ) (6) ∆ 0,i ( 1 ) = | 1-0 | ∆ 0,i ( 1 ) = 1

## 2.3.4 Perhitungan Grey Relational Coefficient (GRC)
GRC  merupakan  hubungan  antara  kondisi  yang  ideal  dengan  kondisi  aktual  respon  dari  nilai deviation sequence yang telah diperoleh. Nilai GRC dihitung berdasarkan nilai ∆ , ( ) pada masing-masing responnya. Contoh perhitungan nilai GRC respon LPB pada kombinasi pertama adalah sebagai berikut:
ξ i ( k ) = ∆min+ζ ∆max ∆0,i(k)+ζ ∆max (7)
ξ i ( 1 ) = 0,000+0.5 x 1,000 1+0.5 x 1,000
ξ i ( 1 ) = 0,3333 dengan: ∆ = min min ∆ , ( ) ∆ = max max ∆ , ( ) = Distinguish coefficient.
Pada umumnya nilai distinguish coefficient diatur berdasarkan kebutuhan dan besarnya antara 0 dan  1.  Nilai distinguish  coefficient yang  digunakan  pada  umumnya  adalah  0,5  [5].  Nilai grey  relational coefficient yang tinggi menunjukkan bahwa hasil eksperimen memiliki hubungan yang dekat dengan nilai normalisasi yang terbaik pada respon tersebut.
GRC  untuk  masing-masing  respon  diubah  menjadi  satu  nilai  multi-respon  yang  disebut  Grey Relational  Grade  (GRG)  dengan  menggunakan  metode  Principal  Component  Analysis  (PCA).  Hasil perhitungan S/N rasio, normalisasi rasio S/N, Nilai Deviation Sequence, nilai Grey Relational Coefficient (GRC)  dan  nilai  nilai  Grey  Relation  Grade  (GRG)  untuk  masing-masing  respon  pada  setiap  kombinasi ditunjukkan pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Nilai Rasio S/N, Normalisasi Rasio S/N, Nilai Deviation Sequence, Nilai Grey Relational Coefficient (GRC) Dan Nilai Grey Relation Grade (GRG) Untuk Masing-masing Respon.
Kombinasi Rasio S/N Normalisasi Deviation Sequence Grey Relational Coefficient (GRC) Grey Relational Grade (GRG) KP LPM KP LPM KP LPM KP LPM 1 -7,324 7,531 0 0 1 1 0,333 0,333 0,333 2 -8,079 8,13 0,108 0,096 0,891 0,903 0,359 0,356 0,356 3 -8,877 9,035 0,222 0,241 0,777 0,758 0,391 0,397 0,397 4 -9,891 9,91 0,368 0,382 0,631 0,617 0,441 0,447 0,447 5 -10,852 10,39 0,505 0,46 0,494 0,539 0,502 0,481 0,483 6 -11,203 11,269 0,556 0,601 0,443 0,398 0,529 0,556 0,554 7 -12,576 12,928 0,753 0,867 0,246 0,132 0,669 0,79 0,781 8 -13,087 13,367 0,826 0,938 0,173 0,061 0,742 0,89 0,879 9 -14,297 13,75 1 1 0 0 1 1 1,000

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengaturan level parameter terbaik
Penentuan setting level parameter terbaik dilakukan dengan menghitung rata-rata dari nilai Grey Relational  Grade  (GRG)  untuk  masing-masing  parameter.  Perhitungan  rata-rata  Grey  Relational  Grade (GRG) pada masing-masing level dari parameter proses ditunjukkan pada
Tabel .
Tabel 3 Rata-rata GRG pada masing-masing level parameter proses Faktor Ampere Pulse on time pulse off time Level 1 0,3622 0,5205 0,5887 Level 2 0,4946 0,5726 0,6012 Level 3 0,8866 0,6503 0,5536 Delta 0,5243 0,1299 0,0475 Ranking 1 2 3
Plot untuk nilai rata-rata GRG pada masing-masing level dari parameter proses, yaitu amper (A), pulse on time (µs), dan pulse off time (µs) ditunjukkan pada Gambar 3.
3 2 1 0,90 0,75 0,60 0,45 0,30 3 2 1 3 2 1 0,90 0,75 0,60 0,45 0,30 A M e a n o f M e a n s P-on P-off Main Effects Plot for Means Data Means
Gambar 3. Plot Nilai Rata-rata GRG Pada Masing-masing Level Parameter

## 4.  SIMPULAN
Pengaturan level parameter terbaik pada proses pengikisan  benda kerja  HSS  pada purwarupa mesin EDM dengan menggunakan metode Grey relational  Analysis (GRA)  yang dapat meminimumkan respon kekasaran permukaan (KP) dan  memaksimumkan respon  laju pengikisan  material  (LPM) secara serentak adalah menggunakan arus pada level 3 yaitu 40 amper, pulse on time pada level 3 yaitu 200 µs, pulse off time pada level 2 yaitu 20 µs.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Muthuramalingama,  T., Mohan,  B.,  “review on influence of electrical  process parameters in  EDM process”, Archives of Civil and Mechanical Engineering, Volume 15, Issue 1, Hal 87-94, 2015.
[2].  Tzeng,  Y.  F.  dan  Chen,  F.  C.,  “Multi-Objective  Optimization  of  High-Speed  Electrical  Discharge Machining Process Using a Taguchi Fuzzy-Based Approach,” Journal of Materials and Design, Vol. 28, hal. 1159-1168, 2007
[3].  Lin, J. L. dan Lin C. L., “The Use of Orthogonal Array with Grey Relational Analysis to Optimize the Electrical  Discharge  Machining  Process  with  Multiple  Performance  Characteristics,”  International Journal of Machine Tools and Manufacture, Vol. 42, hal. 237-244, 2002.
[4].  Huang,  J.  T.  dan  Liao,  Y.  S.,  “Optimization  of  Machining  Parameters  of  Wire-EDM  based  on  Grey Relational and Statistical Analysis,” International Journal of Production Research, Vol 41, hal. 1707– 1720, 2003.
[5].  Durairaj,  M.,  Sudarshun  N,  D.  Swamynathan.,  “Analysis  of  Process  Parameters  in  Wire  EDM  with Stainless Steel using Single Objective Taguchi Method and Multi Objective Grey Relational Grade”, Proceeding of Engineering Vol. 64, hal. 868-877, 2013.