## 3D Relief Cutting Process Using 2D Image Luminosity Grayscaling on The G-Weike WK1212 CNC Router Machine
Proses Relief  Cutting 3D  menggunakan  2D Image  Luminosity Grayscaling pada Mesin CNC Router G-Weike WK1212
Dewa Kusuma Wijaya 1 , Pramudi Arsiwi 1 1 Fakultas Teknik Program Studi Teknik Industri, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I no.5-11 Pendrikan Kidul, Semarang, 50131 email : dewa.kuja@dsn.dinus.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i2.5505

## ABSTRACT
This study implements the image litophane processing method to convert 2D images into 3D designs using image luminosity grayscaling techniques, so that the design process as input data for CNC router machining operations can be carried out quickly to support rapid prototyping technology. Furthermore, this research will process the 3D design into a 3D engraving object with a relief cutting process using a G-Weike WK1212 CNC router machine. Using the image luminosity grascaling technique, the color composition value is obtained to change the grayscale color  image  by  33%  red,  59%  green  and 11%  blue  with a  luminosity  value  of 35%  or  89  from  the  range  of luminosity grayscale levels 0 - 255. These results are further increased by 50% to 172 or 67% of the range of grayscale luminosity levels L[0, 255] so that it will be at the ideal luminosity value for the relief cutting process. Using a luminosity value of 172 from a grayscale image, the actual depth value is 1.82mm from a total depth of 3mm, which of course the relief pattern will look good.
Keywords: image  litophane  processing,  image  luminosity  grayscaling,  rapid  prototyping,  CNC  router,  relief cutting

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  image  litophane  processing  untuk  merubah  image  2D  menjadi desain 3D menggunakan teknik image luminosity grayscaling, sehingga proses pembuatan desain sebagai data input  operasi  permesinan  CNC  router  dapat  dilakukan  secara  cepat  untuk  mendukung  teknologi  rapid prototyping. Selanjutnya, penelitian ini akan memproses desain 3D tersebut menjadi objek ukiran 3D dengan proses relief cutting menggunakan mesin CNC router G-Weike WK1212. Menggunakan teknik image luminosity grascaling diperoleh nilai komposisi warna untuk merubah image warna menjadi grayscale sebesar 33% red, 59% green dan 11% blue dengan nilai luminosity sebesar 35% atau 89 dari rentang tingkat luminosity grayscale 0  -  255.  Hasil  tersebut  selanjutnya  ditingkatkan  sebesar  50%  menjadi  172  atau  67%  dari  rentang  tingkat luminosity grayscale L[0, 255] sehingga akan berada pada nilai luminosity yang ideal untuk proses relief cutting. Menggunakan  nilai  luminosity  sebesar  172  dari  image  grayscale  maka  diperoleh  nilai  depth  aktual  sebesar 1,82mm dari total depth 3mm, yang tentu saja pola relief akan terlihat secara baik.
Kata Kunci: image litophane processing, image luminosity grayscaling, rapid prototyping, CNC router, relief cutting
Received: 22 nd September 2021; Revised: 2 nd November 2021; Accepted: 3 rd November 2021; Available online: 2 1 st December 2021; Published regularly: December 2021

## 1.  PENDAHULUAN
Proses relief  cutting adalah  proses pemotongan  material  untuk  dibentuk  menjadi pola  relief  3  dimensi  (3D)  dengan  bantuan permesinan  berbasis Computer  Numerical Control (CNC).  Teknis  proses  tersebut  adalah dengan  cara  mengikis  secara  bertahap  dari material  benda  kerja  untuk  dibentuk  lekukan- lekukan  ( curved )  pada  setiap  sisi  profil  yang dibuat sehingga hasil proses secara visual dapat menjadi 3D. Penelitian ini memanfaatkan mesin CNC router G-Weike  WK1212  untuk  proses permesinan relief  cutting pada  material  kayu mahoni menggunakan mata pahat jenis end mill 3mm dengan 2 mata pisau ( flute ) dan mata pahat jenis conical 3mm.  Proses  permesinan relief cutting ini  akan  memanfaatkan  komposisi tingkat seting ( level setting ) yang telah optimal dari  hasil  penelitian  sebelumnya,  yang kemudian pada implementasinya akan digunakan untuk membuat objek 3D menggunakan gambar ( image ) 2D. Penelitian ini perlu  dilakukan  karena  sejauh  ini  dalam memanfatkan  mesin  CNC router untuk memproses permesinan objek secara 3D masih dilakukan secara konvensional, yaitu memanfaatkan rancangan desain 3D yang sudah dibuat menggunakan bantuan software Computer Aid Design (CAD). Apabila revolusi industri  4.0  untuk  permesinan  CNC  dikaitkan dengan  proses  pembuatan  suatu  produk  atau prototipe secara cepat ( rapid prototyping ) maka hal ini perlu menjadi pertimbangan dikarenakan dalam  pembuatan  desain  3D  membutuhkan waktu  yang  cukup  lama.  Beberapa  alternatif solusi  untuk  membuat  desain  3D  secara  cepat adalah pemanfaatan teknologi scanning 3D dan pemanfaatan  proses  pengolahan  citra  gambar menjadi desain 3D ( image litophane processing ) yang dikombinasikan dengan proses permesinan relief cutting . Alternatif  dalam capturing objek  dalam pembuatan  desain  3D  secara  cepat  adalah menggunakan  teknologi scanning 3D,  dimana pada implementasinya perlu memanfaatkan alat scanner 3D yang tentu saja membutuhkan biaya yang  cukup  mahal  dari  alat scanner tersebut. Namun,  pemanfaatan  teknologi scanner 3D tersebut mampu menghasilkan desain 3D secara instan dan cukup akurat karena detil profil dapat ter- capture secara baik dengan asumsi 3D scan memiliki  kemampuan  pixel  yang  baik.
Pemanfaatan  teknologi  tersebut  hanya  dapat digunakan  untuk  objek  fisik  yang  sudah  jadi, kemudian  dilakukan  duplikasi  dalam  bentuk scan desain 3D dari objek tersebut dan apabila dikehendaki untuk dilakukan perubahan ataupun pengembangan  dari  desain  3D  tersebut  maka perlu  diproses  dengan  bantuan software 3D CAD.
Penelitian  ini  memanfaatkan  proses permesinan relief cutting untuk membuat objek 3D menggunakan mesin CNC router G-Weike WK1212.  Adapun  pada  prosesnya,  desain  3D akan diperoleh menggunakan image processing dari gambar 2D metode ini biasa dikenal dengan image  lithopane .  Metode image  litophane processing 2D  menjadi  3D  ini  mampu memproses  desain  3D  relatif  cukup  cepat  dan tentu  saja  murah.  Gambar  2D  dapat  diperoleh dari  hasil  rancangan  desain  menggunakan software CAD  ataupun  dapat  diambil menggunakan  kamera  foto  apabila  sudah  ada objek  fisiknya.  Pemanfaatan  kamera foto tentu saja  dapat  mempersingkat  waktu  dalam memperoleh desain 2D, kemudian dari gambar tersebut  dapat  diproses  menjadi  3D  dengan teknologi image  litophane  processing dengan cara pemanfaatan bantuan software olah foto 3D ataupun  secara  manual  menggunakan  gradasi warna.
Penelitian  ini  menggunakan  salah  satu bentuk implementasi image lithopane processing yaitu  teknik image  luminosity grayscaling. Teknik  tersebut  akan  merubah gambar berwarna  2D berwarna menjadi desain 3D dengan cara mentransformasi warna menjadi grayscale , selanjutnya  diatur  tingkat  intensitas cahaya ( uminosity ) agar tingkat depth dari hasil proses  permesinan  CNC  router  nantinya  dapat membentuk pola hasil ukiran yang baik. Proses relief  cutting pada  mesin  CNC  router  tersebut sebelumnya  akan  menggunakan relief  image yang  merupakan  bentuk  desain  3D  dari  hasil pengolahan image luminosity grayscale . Relief image tersebut merubah image 2D menjadi 3D berdasarkan  gradasi  warna,  warna  yang  dapat diproses  adalah grayscale ,  sehingga  dalam  hal teknik proses image luminosity grayscale sangat sesuai untuk digunakan.
Proses relief  cutting akan  merubah image desain 3D dengan cara mengikis material secara bertahap  dengan  tingkat  pemakanan  tertentu berdasarkan  tingkat luminosity dari image tersebut,  dimana  semakin  rendah  tingkat
Vol 14 No 2 December 2021
luminosity maka  proses cutting akan  semakin dalam  dan  begitu  juga  sebaliknya  dengan rentang total nilai depth sesuai keinginan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan acuan  prosedur  standar  di  dalam  melakukan operasi permesinan mesin CNC router G-Weike WK1212  untuk  proses relief  cutting dalam memproses  objek  3D  secara  cepat,  tepat  dan lowcost .
Penelitian  terkait  mesin  CNC  Router  G- Weike  WK1212  untuk  optimasi  proses permesinan cutting telah dilakukan menggunakan  faktor spindle  speed , motion speed , dan depth per cut , dengan menggunakan parameter  dimensi  aktual  dan  waktu  proses (Dewa  et  al.,  2020).  Kemudian  dengan  faktor dan parameter yang sama dilakukan penambahan  parameter  lanjut  yaitu  temperatur mata  pahat  dan  tingkat cracking (Herwin  & Dewa, 2020).
Penelitian terkait mesin router untuk proses ukir  atau carving atau  juga  disebut engraving juga  telah  dilakukan  pada  industri  skala  kecil menggunakan mesin CNC router 3 axis (Ginting et  al.,  2017).  Pengembangan  implementasi dilakukan  menggunakan  CNC  router milling 4 axis di dalam membuat objek 3D berupa (PW & I,  2016).  Terkait  objek  3D,  penelitian  untuk menkonversi  desain  2D  menjadi  3D  dilakukan berdasarkan depth map generation (Yang et al., 2013).
Penelitian  terkait  pemanfaatan  desain  3D untuk  diproses  menjadi  objek  ukiran  telah diterapkan  pada  industri  meubel  menggunakan mesin  CNC  router  (Darmawanto  &  Minardi, 2017). Menggunakan material kayu, CNC router juga  dipergunakan  untuk  memproses  motif desain  kain  rumanian  textile  menjadi  ukiran relief menggunakan teknik proses engraving dan v-carve (Lungu et al., 2021). CNC router selain dipergunakan untuk permesinan juga dilakukan simulasi  pada  proses  pembuatan  ukiran relief menggunakan  material  batu  ukir  (Wu  et  al., 2012). Terkait simulasi proses permesinan CNC, menggunakan  CAD-CAM  proses embossing dilakukan  simulasi  terhadap  material  logam alumunium (Yu, 2017).
Pembuatan objek ukiran 3D dengan mesin CNC  router  3  axis  menggunakan  foto  yang dirubah  menjadi  3D relief telah  dilakukan terhadap  beberapa  jenis  material  kayu  seperti kayu jati dan mahoni (Setyaningsih et al., 2021). Terkait  proses  permesinan  3D  objek  dengan
mesin  CNC  menggunakan  foto  digital  2D berwarna  yang  diproses  dengan image processing juga telah dilakukan penelitian (Sood et al., 2018). Penelitian ini akan membuat suatu produk relief 3D menggunakan relief image 3D yang  diperoleh  dari  hasil  transformasi  foto digital  berwarna  2D  dengan  teknik image luminosity grayscaling yang merupakan bagian dari image lithopane processing .

## 2.  METODE
Penelitian  ini  dimulai  dengan  menetapkan rumusan masakah dan menentukan solusi yang sesuai.  Solusi  dari  permasalahan  yang  ada berupa implementasi image  processing dengan teknik image  luminosity  grayscale yang kemudian  diproses  menjadi relief  image dan diimplementasikan pada mesin  CNC  router  G- Weike  WK1212  dengan  teknik  proses permesinan relief cutting.
Bentuk  tahapan  solusi  tersebut  dilakukan dalam  3  tahapan,  yaitu Computer  Aid  Design (CAD), Computer  Aid  Machining (CAM), dan diakhiri dengan tahapan  proses  CNC.  Tahapan CAD dilakukan dengan menentukan raw image berwarna  kemudian  dilakukan filtering untuk mereduksi noise gambar  dan  ditransformasi menjadi mage grayscale menggunakan metode average dan weighting  image  grayscale . Kemudian  dilakukan  pengaturan  tingkat luminosity agar  diperoleh  tingkat  pencahayaan yang sesuai.
Setelah diperoleh image grayscale dengan tingkat luminosity yang sesuai maka dilanjutkan dengan  proses  CAM  untuk  dirubah  menjadi relief image atau desain image 3D berdasarkan gradasi  warna grayscale .  Selanjutnya,  diukur nilai depth proses  dan  dilakukan toolpathing untuk rough  cutting dan finish  cutting serta disimulasikan  terlebih  dahulu  untuk  proses permesinannya.  Proses  selanjutnya  diakhiri dengan permesinan CNC dengan teknik proses relief  cutting sehinggan  diperoleh  hasil  fisik objek  3D  relief  berdasarkan relief  image yang digunakan.
3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Computer Aid Design (CAD)
Pada  tahapan  proses  CAD menggunakan metode image  lithopane  processing untuk merubah image 2D  menjadi  desain  visual  3D digunakan  teknik luminosity  grayscaling . Tahapan tersebut dimulai dari pemilihan objek
Vol 14 No 2 December 2021
image foto berwarna yang sesuai, dalam artian foto  yang  digunakan  haruslah  memiliki karakteristik  minim  komponen  distraksi  agar tidak terdapat banyak profil-profil noise ketika diproses CNC nantinya seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Raw Image
Proses  transformasi  menjadi image grayscale
menggunakan
grayscale mathematical  equation  modelling .  Persamaan matematis  untuk  membuat image  grayscale sendiri  terdapat  2  buah  pendekatan,  yaitu metode rata-rata ( average method ) dan metode pembobotan  ( weighted  method ).  Implementasi average  method dapat  dilihat  pada  persamaan matematis berikut.
𝑌 = ( 𝑅 3 + 𝐺 3 + 𝐵 3 ) (1)
Dimana, Y = Grayscale R = Red Color G = Green Color B = Blue Color
Apabila  menggunakan  rentang  bobot 100%,  maka  akan  diperoleh  nilai grayscale adalah R = 33,3%, G = 33,3% dan B = 33,3%. Hasil image  grayscale tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Image Grayscale Average Method
Selanjutnya, apabila menggunakan weighting  method maka  nilai  koefisien  RGB akan  disesuaikan.  Hal  ini  dikarenakan pembobotan  pada weighting  method akan disesuikan  dengan  tingkat luminosity atau intensitas  cahaya,  sehingga  hasil image grayscale -nya  akan  terlihat  lebih  terang. Implementasi weighted  method dapat  dilihat pada persamaan matematis berikut.
𝑌 = (0,3𝑅 +  0,59𝐺 +  0,11𝐵 ) (2)
Menggunakan  rentang  bobot  100%,  maka akan  diperoleh  nilai grayscale adalah R = 30%, G = 59% dan B = 11%. Hasil kalkulasi persamaan  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai bobot G menjadi lebih besar dan nilai bobot B menjadi  lebih  kecil,  sedangkan  nilai  bobot  R tidak  berubah  signifikan.  Hasil  pembobotan tersebut  akan  mempengaruhi  tingkat  intensitas cahaya dari objek image grayscale dan tentu saja terlihat secara visual menjadi sedikit lebih cerah. Hasil image  grayscale tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Vol 14 No 2 December 2021
Proses pembuatan image grayscale sendiri menggunakan  bantuan software CAD.  Hasil nilai pembobotan dari weighted Method menjadi inputan di dalam software CAD tersebut seperti pada  Gambar  4.  Secara  visual  hasil image grayscale dari  implementasi weighted  method terlihat  lebih  cerah  dibanding  dengan average method walaupun tidak begitu signifikan. Pada proses permesinan CNC terutama untuk teknik proses relief cutting diperlukan nilai luminosity yang sesuai, dalam hal ini hasil image grayscale dari weighted method secara visual masih dirasa tingkat luminosity -nya  masih  rendah.  Hal  ini dikarenakan image tersebut  secara  visual intensitas  cahaya  masih  kurang,  sedangkan proses relief cutting membaca image grayscale berdasarkan  tingkat  gelap-terang  yang  jelas. Apabila nilai luminosity -nya rendah maka hasil proses relief  cutting akan  cenderung  tidak nampak.
Gambar 4. Proses CAD Image Grayscale
Solusi agar proses permesinan CNC dapat memproses image 2D menjadi objek fisik relief 3D  maka  pada  proses  pembuatan image grayscale nilai luminosity perlu  diperjelas. Teknik luminosity grayscaling digunakan untuk meningkatkan  nilai  intensitas  cahaya  pada image  grayscale tersebut  dengan  cara menggunakan  pemodelan  matematis  sebagai berikut.
𝐿 = 1 2 (𝑀𝑎𝑥 𝑅𝐺𝐵 + 𝑀𝑖𝑛 𝑅𝐺𝐵 ) (3)
Dimana, L = Luminosity Max RGB = Nilai RGB maksimum Min RGB = Nilai RGB minimum
Perlu  kita  ketahui  bahwa  pada image grayscale tingkat  nilai luminosity memiliki rentang  dari  0  sampai  dengan  255.  Artinya bahwa  semakin  rendah  nilai luminosity maka image grayscale akan semakin gelap dan begitu
juga sebaliknya, semakin tinggi nilai luminosity maka image  grayscale akan  semakin  terang. Apabila  hal  ini  perlu  menjadi  pertimbangan karena  pada  proses  permesinan  CNC  teknik relief  cutting membaca image  grayscale berdasarkan  nilai luminosity ,  artinya  semakin rendah  ataupun  tinggi  maka  hasil  proses  tidak akan  optimal  karena  pola relief 3D  tidak  akan terbentuk  sempurna.  Agar  didapatkan  nilai luminosity yang  sesuai  maka  perlu  dilakukan kalkulasi  menggunakan  pendekatan  model matematis di atas, sebagai berikut.
Pertama  perlu  diketahui  nilai luminosity existing dari  implementasi  penggunaan  kedua metode grayscaling di  atas.  Pengukuran  nilai luminosity dari  implementasi average  method adalah sebagai berikut.
R = 33,3% = 0,33 G = 33,3% = 0,33 B = 33,3% = 0,33
𝐿 = 1 2 (0,33 + 0,33 ) = 0,33 = 33,3% (4)
Nilai luminosity yang  dihasilkan  dari average method adalah sebesar 33,3% dari 255 atau berada pada nilai 84,915 ≈ 85. Selanjutnya, pengukuran  nilai luminosity dari  implementasi weighted method adalah sebagai berikut.
R = 30% = 0,3 G = 59% = 0,59 B = 11% = 0,11
𝐿 = 1 2 (0,59 + 0,11 ) = 1 2 (0,7) = 0,35 = 35%
(5)
Nilai luminosity yang  dihasilkan  dari weighted  method adalah  sebesar  35%  dari  255 atau  berada  pada  nilai  89,25  ≈  89.  Hasil  nilai luminosity dari  kedua  metode  di  atas  terlihat berbeda. Namun, apabila dibuktikan pada hasil image  grayscale dari  kedua  metode  tersebut terlihat  tidak berbeda secara  signifikan,  hal ini dikarenakan adanya faktor persepsi visual. Perlu diketahui bahwa penilaian hasil grayscale setiap foto apabila dibandingkan dengan menggunakan kedua  metode  di  atas  selain  tergantung  pada faktor  nilai luminosity juga  bergantung  pada faktor persepsi visual masing-masing orang.
Nilai luminosity sebesar  85  dari  hasil average  method maupun weighted  method sebesar  89  terlihat  sama-sama  masih  pada
Vol 14 No 2 December 2021
rentang  nilai luminosity  luminosity yang  ideal apabila akan dilanjutkan pada proses permesinan  CNC  dengan  teknik relief  cutting . Hal ini dikarenakan kedua nilai tersebut masih jauh  dibawah  nilai luminosity maksimal grayscale sebesar 255. Apabila image grayscale tetap digunakan maka hasil relief cutting tidak akan optimal karena profil relief cenderung tidak tebentuk  konturnya  karena  minimnya  nilai luminosity.
Solusi agar dapat diproses pada permesinan CNC  secara  baik  maka  perlu  adanya peningkatan  nilai luminosity ,  namun  perlu menjadi  catatan  bahwa  penelitian  ini  tidak mengkaji  berapa  nilai luminosity  image grayscale yang optimal agar mesin CNC dapat melakukan proses relief cutting secara optimal. Pada  penelitian  ini  nilai luminosity dari image grayscale akan  ditingkatkan  berdasarkan persepsi  visual  peneliti  mengacu  pada  kondisi yang  ideal  atau  kondisi  yang  masih  dipandang feasible untuk  dapat  diproses  menggunakan CNC secara baik seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Peningkatan Luminosity Grayscale
Rentang  nilai luminosity secara  umum diukur pada skala L[0, 1], bila dikonversi pada rentang  tingkat luminosity  grayscale adalah  L [0,  255].  Untuk  meningkatkan  nilai luminosity grayscale maka perlu menggunakan acuan, pada penelitian  ini  menggunakan  nilai luminosity weighted method sebesar 0,35 pada skala [0, 1] atau  sebesar  89,25  ≈  89  pada  skala  [0,  255]. Selanjutnya nilai luminosity tersebut ditingkatkan  sebesar  50%  menggunakan software CAD dengan tujuan tingkat luminosity akan bertambah, sebagai berikut.
𝐿 = 𝐿 0 + ((255 − 𝐿 0 ) 𝛼 100 ) (6)
Dimana,
L 0 = L awal α = persentase peningkatan
Maka, pengukuran peningkatan nilai luminosity grayscale dengan  ukuran  peningkatan  sebesar 50%  dari  nilai luminosity awal  adalah  sebagai berikut.
𝐿 = 89 + ((255 − 89) 50 100 ) (7)

## = 89 + 83
= 172
Hasil  peningkatan  sebesar  50%  dari  nilai luminosity awal  89  menunjukkan  nilai  sebesar 172 pada skala L[0, 255] atau apabila dikonversi pada skala L[0,1] adalah sebesar 0,67 atau 67%. Hasil  nilai  peningkatan luminosity tersebut terlihat  cukup  signifikan  sehingga  berdampak pada  peningkatan  intensitas  cahaya image grayscale seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.6 di atas. Setelah proses CAD selesai dengan diperolehnya image  grayscale dengan  nilai luminosity yang  sesuai,  selanjutnya  dilakukan proses  perancangan  CAM  menggunakan bantuan software UcanCAM.
3.2. Computer Aid Machining (CAM)
Pada  proses  CAM  hasil image  grayscale akan  diproses  untuk  seting  proses  permesinan relief  cutting pada  mesin  CNC router .  Proses CAM  sendiri  akan  dilakukan  beberapa  tahap yaitu  dimulai  dari  pemilihan  teknik  proses, toolpathing dan generate  gcode .  Pada  teknik proses relief  cutting atau  yang  juga  dikenal sebagai image relief machining desain 2D akan diproses  menjadi  3D  relief  pada  permesinan CNC  dengan  terlebih  dahulu  dilakukan  seting toolpath alur proses dan penggunaan mata pahat yang sesuai.
Proses relief  cutting pada  penelitian  ini dilakukan  dalam  2  tahapan,  yaitu  tahap rough cut dan finish  cut atau  dikenal  juga  sebagai proses multi  step  cutting .  Proses rough  cut merupakan proses pada permesinan CNC untuk membuat  potongan  kasar  terlebih  dahulu, sehingga  hasil  yang  diperoleh  adalah  kontur awal  yang  masih  kasar.  Proses rough  cut ini memiliki  kelebihan  dalam  membuat  kontur dasar  secara  cepat  walaupun  hasilnya  masih kasar. Proses selanjutnya adalah finish cuti yaitu proses  pada  permesinan  CNC  untuk  membuat
Vol 14 No 2 December 2021
potongan finishing sehingga  hasil  akhirnya adalah kontur halus sesuai dengan desain.
Proses relief  cutting sendiri  sebenarnya dapat  langsung  dilakukan  dalam  1  kali  tahap proses yaitu dalam hal ini langsung pada finish cut . Namun hal ini tentu saja terdapat beberapa kekurangan,  diantaranya  adalah  untuk  desain relief  yang  memiliki  pola  profil  yang  dalam maka  potensi  mata  pahat  patah  akan  besar karena  mata  pahat  yang  digunakan  pada finish cut adalah jenis conical 3mm. Sehingga proses kombinasi diperlukan untuk mengurangi resiko tersebut, yaitu dengan kombinasi antara proses rough cut menggunakan mata pahat end mill dan finish  cut dengan  mata  pahat conical. Pada penelitian  ini  proses rough  cut menggunakan mata  pahat end  mill diameter  3mm  dengan jumlah flute atau  mata  pisau  adalah  2,  untuk proses toolpathing terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Rough Cut Toolpathing
Proses relief cutting pada image grayscale dalam  penelitian  ini  menggunakan  tingkat kedalaman ( depth ) sebesar 3mm. Menggunakan mata  pahat end  mill 3mm  2 flute pada  proses rough cut material kayu mahoni yang digunakan pada penelitian ini akan dikikis sampai dengan menghasilkan potongan kasar. Selanjutnya akan dilanjutkan dengan proses finish cut menggunakan  mata  pahat conical 3mm  yang bertujuan  untuk  proses finishing agar menghasilkan kontur relief sesuai dengan desain yang  dikehendaki.  Seting toolpathing untuk proses finish cut seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Finish Cut Toolpathing
Menggunakan  nilai luminosity dari image grayscale sebesar  172  pada  desain  objek sebelumnya, dapat diketahui tingkat depth dari prosesnya.  Nilai  total depth yang  didapatkan dari  hasil  proses  CNC  dapat  diketahui  dengan model matematis berikut.
𝑍 = (𝑍 𝑚𝑖𝑛 ∗ ( 𝐿 255 )) − 𝑍 𝑚𝑎𝑥 (8) Dimana, Z = total depth perolehan Z min = depth minimum  berdasarkan  tingkat luminosity (diukur dari permukaan material) Z max = depth minimum  berdasarkan  tingkat luminosity (diukur dari permukaan material) L = luminosity image grayscale
Maka  untuk  mengetahui  nilai  total depth perolehan  dari  proses relief  cut adalah  sebagai berikut.
𝑍 = (3 ∗ ( 172 255 )) − 0,2 (9) = 2,02 − 0,1 = 1,82 mm
Hasil  perolehan  nilai depth sebesar  1,82 mm  adalah  berdasarkan  nilai luminosity dari image grayscale sebelumnya yaitu 172. Apabila nilai depth minimal diseting sebesar 3 mm, maka nilai tersebut hanya dapat tercapai apabila nilai luminosity -nya  berada  pada  tingkat  maksimum atau  sebesar  255.  Sedangkan  dengan  nilai luminosity 172 maka tentu saja nilai perolehan depth akan menyesuaikan. Simulasi dari proses rough  cut dan finish  cut dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Simulasi Proses Relief Cutting
Simulasi  dari  proses relief  cutting di  atas selanjutnya  akan  diperoleh  visualisasi  hasil relief objek secara simulasi. Adapun hasil relief dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Visualisasi Hasil Relief Cutting

## 3.3.  CNC Router Processing
Proses berikutnya dari penelitian ini adalah implementasi  dari  perancangan  CAM  untuk image  grayscale yang  telah  dibuat  kedalam operasi  permesinan  CNC router .  Mesin  CNC router yang digunakan pada penelitian ini adalah G-Weike  WK1212.  Pada  proses  CAM sebelumnya, image  grayscale telah  dirancang untuk dilakukan 2 tahapan proses relief cutting yaitu  tahapan  proses rough  cut dan finish  cut . Implementasi  proses rough  cut menggunakan mata  pahat end  mill 3mm  2 flute dapat  dilihat pada Gambar 10.
Proses rough  cut di  atas  menggunakan acuan level seting  mesin  pada  penelitian sebelumnya, yaitu motion speed sebesar 7 step dan spindle  speed sebesar  6 step pada  DSP controller mesin CNC. Proses rough cut sendiri bertujuan untuk menghasilkan kontur potongan kasar  dari  objek relief .  Tujuannya  adalah mengurangi beban kerja dari mata pahat conical yang digunakan pada proses finish cut agar tidak terjadi cracking atau patah. Hal ini dikarenakan mata  pahat conical dengan  diameter  3mm memiliki karakteristik yang sangat mudah patah apabila  digunakan  untuk  proses  dengan depth
yang dalam. Implementasi dari proses finish cut dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 10. Proses CNC Rough Cutting
Hasil finish  cut di  atas  memperlihatkan luaran hasil objek relief dari proses permesinan CNC router yang  menyerupai  desain image grayscale awal.  Setiap  profil  terbentuk sempurna  dengan  kontur-kontur relief yang terbentuk  berdasarkan  tingkat luminosity dari image grayscale yang digunakan. Proses finish cut tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan mata  pahat conical 3mm  dengan level seting pada DSP controller mesin CNC router adalah motion speed sebesar 10 step dan spindle speed sebesar 8 step . Nilai level seting tersebut berbeda debandingkan dengan pada proses rough cut, hal ini  bertujuan  agar  proses finish  cut dapat dilakukan  dengan  cepat  oleh  karena  beban material yang dipotong telah berkurang dengan adanya  proses rough  cut sebelumnya  sehingga mata  pahat conical pada  proses finish  cut ini dapat dimaksimalkan kinerjanya tanpa khawatir terjadi patah.
Gambar 11. Proses CNC Finish Cutting

## 4.   KESIMPULAN
Memanfaatkan  metode image  litophane processing untuk  merubah image 2D  menjadi image desain 3D dapat dilakukan dengan teknik luminosity  grayscalling ,  dimana  menggunakan pendekatan weighted  method diperoleh  nilai komposisi  warna  untuk  merubah image warna menjadi grayscale sebesar 33% red , 59% green dan  11% blue dengan  nilai luminosity sebesar 35%  atau  89  dari  rentang  tingkat luminosity grayscale 0 - 255.
Pada  permesinan  CNC router G-Weike WK1212  untuk  merealisasikan  desain image grayscale menjadi 3D objek maka proses yang digunakan  adalah relief  cutting ,  dimana  pada proses  tersebut  nilai luminosity dari image grayscale awal  yaitu  89  akan  ditingkatkan sebesar 50% menjadi 172 atau 67% dari rentang tingkat luminosity grayscale L[0, 255] sehingga akan  berada  pada  nilai luminosity yang  ideal untuk  proses relief  cutting mengingat  pada proses cutting tersebut  akan  berdasarkan kecerahan luminosity dari  suatu image .  Nilai luminosity yang terlalu rendah akan menyebabkan  proses relief  cutting tidak  akan optimal  karena depth  relief hasil  pengerjaan akan menjadi sangat rendah atau dalam arti pola relief tidak  akan  kelihatan  karena  mendekati
dasar  material.  Sebaliknya  apabila  nilai luminosity terlalu  tinggi  maka  pola relief juga tidak akan terlihat karena hanya menggores tipis di permukaan atas material. Menggunakan nilai luminosity sebesar  172  dari image  grayscale maka  diperoleh  nilai depth aktual  sebesar 1,82mm  dari total depth 3mm,  yang  tentu  saja pola relief akan terlihat secara baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Dewa, K. W, Herwin, S., & Dony, S. N. (2020). Optimasi  Proses Cutting Mesin  CNC
Router G-Weike WK1212 dengan Metode
Full  Factorial  Design dan  Optimasi  Plot Multi  Respon. Jurnal  Penelitian  dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) , XIV(1), 1-14. https://doi.org/10.22441/pasti.2020.v14i1. 001
Herwin,  S.,  &  Dewa,  K.  W.  (2020).  Optimasi
Permesinan  CNC Router untuk  Proses Cutting Material Kayu Mahoni Menggunakan  Mata  Pahat End  Mill 3mm Tungsten Carbide . Jurnal Teknik Industri ,
10(3),
227-239.
https://doi.org/10.25105/jti.v10i3.8408
Darmawanto,  E.,  &  Minardi,  J.  (2017). Pengembangan  Produk  Ukir  Berbasis Desain  3  Dimensi  Menggunakan  Mesin Cnc  Untuk  Industri  Mebel. Disprotek , 8 (1), 67 – 80.
Ginting,  R.,  Hadiyoso,  S.,  &  Aulia,  S.  (2017). Implementation  3-Axis  CNC  Router  for Small  Scale  Industry. International Journal of Applied Engineering Research ,
12 (17), 6553 – 6558. http://www.ripublication.com
Lungu, A., Ispas, M., Brenci, L. M., Răcăşan, S.,
&  Coşereanu,  C.  (2021).  Comparative study  on  wood  cnc  routing  methods  for transposing  a  traditional  motif  from romanian  textile  heritage  into  furniture decoration.
Applied Sciences (Switzerland) , 11 (15). https://doi.org/10.3390/app11156713
PW,  A.,  &  I,  S.  (2016).  Aplication  of Technology  4-Axis  CNC  Milling  for Manufacturing Artistic Ring. Advances in Automobile  Engineering , 01 (S1),  1 – 6. https://doi.org/10.4172/2167-7670.s1-007 Setyaningsih,  N.  Y.  D.,  Annudin,  K.,  & Solekhan,  S.  (2021).  The  Influence  of
Vol 14 No 2 December 2021
Ruggedness Reviews 3-Dimensional Photo  Carving  Media  Based  on  3-Axis CNC  Router. Journal  of  Robotics  and Control (JRC) , 2 (3), 212 – 216. https://doi.org/10.18196/jrc.2381
Sood, S., Duvedi, R. K., Bedi, S., & Mann, S. (2018).  3D  representation  and  CNC machining of 2D digital images. Procedia Manufacturing , 26 , 10 – 20.
https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.07.
001
Wu,  Y.,  You,  H.,  Zhao,  D.,  &  Liu,  Y. (2012). CNC  machining and simulation for relief of  special-shaped  stone. Advanced
Materials  Research , 468 – 471 ,  69 – 73. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net /AMR.468-471.69
Yang, N. E., Lee, J. W., & Park, R. H. (2013). Depth Map Generation Using Local Depth Hypothesis  for  2D-TO-3D  Conversion. International  Journal  of  Computer Graphics  &  Animation , 3 (1),  1 – 15. https://doi.org/10.5121/ijcga.2013.3101 Yu, Y. (2017). Design and Simulation of CAD / CAM  Embossing  Process  for  Aluminum Alloy Thin- Wall Parts . 156 (Meici), 671 – 676. https://doi.org/10.2991/meici- 17.2017.132