Received : January, 2 nd 2020; Accepted : May, 10 th 2020 ISSN:  2502-5325  has  been  Accredited  by Ristekdikti  (Arjuna)  Decree:  No.  23/E/KPT/2019  August  8 th ,
2019 effective until 2023
Cite this as:
Nugraha, D.A., Qoryah, R.D.H., & Darsin, M. (2020). Pengaruh
Metode  Minimum  Quantity  Lubrication  (MQL)  Terhadap
Nilai  Kekasaran  Permukaan.  Rekayasa,  13(2),  125-129.  doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i2.6259
© 2020 Author(s)

## Pengaruh Metode Minimum Quantity Lubrication (MQL) Terhadap Nilai Kekasaran Permukaan
Dicky A. Nugraha 1) , Rika D.H. Qoryah 2) , Mahros Darsin 3*) 1,2,3) Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Jember
3) mahros.teknik@unej.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i2.6259

## Effect of Minimum Quantity Lubrication (MQL) Method on Surface Roughness

## ABSTRACT
A device to control the spraying of cutting fluid in minimum quantity lubrication (MQL) has been initiated. This device was programmed with Ardunio and connected to a thermal sensor which is stick on the flank face of the tool. It succeeded in controlling when the cutting fluid should be sprayed and stopped. This research aim is to investigate the effect of using this device to the machined surface roughness. The Taguchi method L9 was used for designing the experiments.  Variations  were  made  on  the  method  of  applying  cutting  flood,  depth  of  cut,  and  cutting  fluid composition. Carbide insert tools were used and roughness tester was employed to measure the machined surface roughness.  Analysis  of  S/N  ratio  following  with  analysis  of  variance  (ANOVA)  revealed  that  the  controlled  MQL cooling application results in the minimum surface roughness. The optimum surface roughness would be achieved when using MQL with temperature controller, depth of cut of 2.0 mm, and composition between water and oil for cutting fluid of 7:3.
Keywords :  Minimum  Quantity  Lubrication  (MQL),  Surface  roughness,  Lubrication,  Cutting  fluid,  Depth  of  cut, Surface roughness tester.

## ABSTRAK
Sebuah alat kendali semprotan cutting fluid pada minimum quantity lubrication (MQL) telah berhasil dibuat. Alat yang  bekerja  dengan  sistem  Arduino  ini  dihubungkan  dengan  sensor  suhu  yang  diletakkan  pada  sisi  pahat  dan berhasil mengendalikan kapan cutting fluid harus disemprotkan dan kapan harus berhenti. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari efek penggunaan alat kendali ini terhadap kekasaran permukaan pada pembubutan baja  AISI  4340.  Metode  Taguchi  L9  digunakan  untuk  menyusun  desain  eksperimen  dengan  variasi  parameter: metode  pemberian  cutting  fluid,  kedalaman  permukaan  dan  komposisi  campuran  cutting  fluid.  Pahat  sisipan berbahan  karbida  digunakan  untuk  memesin  lurus  dan  roughness  tester  digunakan  untuk  mengukur  kekesaran permukaan hasil pembubutan. Analisis S/N ratio dilanjutkan dengan analisis varians (ANAVA) membuktikan bahwa metode  MQL  yang  dilengkapi  sistem  kendali  ini  mampu  menghasilkan  rata-rata  permukaan  paling  halus dibandingkan  metode  lain.  Nilai  kekasaran  optimum  sebesar  1,941  µm  diperoleh  pada  kombinasi  permesinan dengan MQL dengan sistem kendali, depth of cut 2,0 mm, dan komposisi air terhadap minyak pada cutting fluid 7:3. Kata  Kunci :  Minimum  Quantity  Lubrication  (MQL),  Surface  roughness,  Pelumasan,  Cutting  fluid,  Depth  of  cut, Surface roughness tester.

## PENDAHULUAN
Pada jaman persaingan global, semua produsen harus  bersaing  dengan  pesaing  tingkat internasional, tidak terkecuali industri manufaktur.  Produsen  yang  menghasilkan produk  dengan  kualitas  baik  dengan  harga bersaing akan menjadi pemenang dan bertahan di pasar, dan sebaliknya. Karakter penentu utama kualitas  produk  permesinan  adalah  kekasaran permukaan.  Karakter  ini  mudah  diukur  dan menjadi standar mutu produk.  (Wahyudi, 2011),
(Ali,  S.M.,  Dhar,  N.R.,  Dey,  2011),  (Patole  & Kulkarni, 2018).
Pada  proses  pembubutan  logam,  pada  benda kerja  akan  terjadi  panas  yang  tinggi  sebagai akibat adanya gesekan antara pahat dan benda kerja  yang  dipotong.  Jika  temperatur  yang terjadi  pada  benda  kerja  tidak  dikendalikan, maka permukaan antara pahat dan benda kerja cenderung  akan  menyatu.  Untuk  mengurangi temperatur  gesekan  antara  benda  kerja    dan pahat  maka  perlu  digunakan  media  pendingin (Upadhyay, Jain, & Mehta, 2012).
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
, 2020; 13(2): 125-129 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Salah satu cara untuk mendapatkan permukaan yang  memenuhi  spesifikasi  diantaranya  adalah dengan pemberian  fluida pemotongan (cutting fluid) pada saat permesinan (Jiang, Zhou, Zhang, Wang, & Sutherland, 2015). Cutting fluid sangat penting  pada  proses  permesinan  untuk menurunkan  panas  dan  gesekan.  Fungsi  dari cutting  fluid  selain  untuk  pelumas  juga  dapat digunakan  sebagai  pendingin  pada  proses permesinan  untuk  menjaga  mutu  produk. Macam-macam  atau  cara  pemberian  cutting fluid  diantaranya  dry,  flood,  MQL  (Minimum Quantity Lubrication).
Sebagai  teknologi  yang  relative  baru,  MQL menjanjikan  keuntungan  dari  segi  ekonomi sekaligus ramah lingkungan dengan meminimumkan  penggunaan  cutting  fluid selama  permesinan.  Penggunaan  MQL  juga terbukti mampu menghasilkan permukaan yang lebih  halus  pada  material  yang  berbeda  yaitu AISI  4340  (Basuki,  2014),  (Patole  &  Kulkarni, 2018), AISI 304 (Zhang, Wen Liu, Zhang, & Jiang, 2019) dan mild steel (Kedare, Borse, & Shahane, 2014), TC4 (Li et al., 2019) dan lain-lain. Semua keunggulan MQL yang sudah  disebutkan tetap berlaku walaupun diterapkan pada material yang berbeda.
Untuk  mengurangi  lebih  lanjut  penggunaan cutting fluid pada sistem MQL telah dibuat alat kendali berbasis Arduino oleh kolega kami pada kelompok riset (Dinata, 2019). Alat pengendali ini bekerja  berdasarkan  kendali  suhu.  Sebuah sensor dilekatkan pada sisi pahat dan mengirim sinyal  ke  pengendali.  Jika  suhu  pahat  telah mencapai  70  oC,  kemudian  cutting  fluid disemprotkan  oleh  pompa  melalui  nozzle. Penyemprotan  akan  dihentikan  otomatis  jika suhu  pahat  sudah  turun  di  bawah  suhu  70  oC (Dinata, 2019).

## TUJUAN PENELITIAN
Penelitian  ini  berupaya  mengungkap  efek pemberian cutting  fluid dengan  tambahan  alat kendali  temperatur  yang  telah  dibuat  terhadap sifat mampu mesin baja AISI 4340. Sifat mampu mesin  yang  menjadi  fokus  adalah  kekasaran permukaan hasil pembubutan lurus. Jika dengan penambahan  alat  kendali  pada  sistem  MQL  ini terbukti  mampu  menaikkan  mutu  permukaan
hasil pembubutan, maka akan didapat manfaat ganda  yaitu  pengurangan  penggunaan  cutting fluid dan perbaikan mutu benda kerja sekaligus.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan membandingkan  pengaruh  3  (tiga)  cara pemberian cutting fluid terhadap nilai kekasaran permukaan (Ra), yaitu flood , MQL manual, MQL otomasi.  MQL  manual  pada  peneltian  ini maksudnya  pemberian  cutting  fluid  dengan sistem  MQL  namun  mengalir  terus  menerus selama  pembubutan  berlangsung.  Selain  itu, ditambahkan variasi depth of cut dan komposisi campuran  pendingin.  Variasi depth  of  cut pada penelitian ini ada tiga, yaitu 1,6 mm; 1,8 mm; dan 2,0  mm.  Komposisi  campuran  air  dan  dromus (bahan dasar cutting fluid ) pada penelitian ini ada tiga, yaitu perbandingan 3:7; 5:5; dan 7:3, dengan angka pertama merujuk terhadap volume air dan angka  pembanding  (kedua)  merujuk  terhadap volume minyak dromus.
Benda kerja baja AISI 4340 dengan panjang 100 mm  dan  diameter  35  mm.  Pahat  tipe  sisipan ( insert ) dari bahan karbida ( carbide ). Pembubutan lurus dilakukan pada mesin bubut konvensional.  Kekasaran  permukaan  diukur dengan surface  roughness  tester yang mempunyai  panjang  langkah  maksimum  12,5 mm. Pengukuran kekasaran dilakukan pada sisi awal pembubutan, sisi tengah dan bagian akhir dari  poros  setelah  dibubut  dengan  tiap  bagian diulang pada empat kuadran berbeda kemudian dirata-rata.
Tiap kombinasi parameter permesinan  dilakukan  pembubutan  tiga  kali demikian juga pengukurannya. Proses pengukuran dengan roughness tester
ditunjukkan pada Gambar 1. Desain eksperimen mengikuti  metode  metode Taguchi o rthogonal array L9  (3 3 ).  Jadi  dengan  sebanyak  27  kali eksperimen. Penggunaan metode Taguchi untuk optimasi  parameter  permesinan  sudah  banyak diterapkan  oleh    para  peneliti  sebelumnya, seperti Khanna (Khanna & Davim, 2015), (Darsin &  Pasang,  2019).  Bahkan  Islam  dan  Parmanik melakukan  perbandingan  antara  metode Taguchi  terhadap  desain  eksperimen  secara umum  dan  hasilnya  membuktikan  bahwa metode  Taguchi  mampu  menghasilkan  data yang  akurat  dengan  jumlah  eksperimen  yang
jauh  lebih  sedikit  (Islam  &  Pramanik,  2016). Sehingga diharapkan dapat menekan biaya dan resources seminimal mungkin (Fitri, 2009).
Gambar 1 . Skema pengambilan data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  diambil  pada  permukaan  menunjukkan perbandingan dengan pengaruh 3 (tiga) variabel penelitian  terhadap  nilai  kekasaran  permukaan (Ra), dan dimasukkan ke dalam tabel acuan agar dapat dianalisa dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 . Rata-rata kekasaran permukaan
Tabel 1 percobaan di atas, bahwa percobaan no 9  menghasilkan  nilai  rata-rata  kekasaran permukaan  paling  rendah  dengan  permukaan yang  lebih  halus  dengan  parameter  kendali depth  of  cut 2,0  mm,  komposisi  air  7  :  3,  dan metode  MQL  otomasi.  Sedangkan  pada percobaan  no  5  menghasilkan nilai  rata-rata kekasaran  permukaan  paling  tinggi  dengan permukaan  yang  kasar  dengan  parameter kendali depth of cut 1,8 mm, komposisi air 5 : 5, dan metode flood . Foto kedua keadaan (terhalus dan  terkasar)  disajikan  pada  Gambar  2  dan Gambar 3. Tampak nyata perbedaan kekasaran di  antara  kedua  hasil  eksperimen  tersebut.  Hal ini juga mengindikasikan bahwa hasil pengujian dengan  roughness  tester  bersesuaian  dengan hasil  pengamatan  dengan  metode  fotografi. Sehingga  analisis  data  pada  Tabel  1  dapat dilanjutkan.

## Gambar 2 . Hasil percobaan no 9
Gambar 3 . Hasil percobaan no 5

## Hasil Optimasi
Hasil  perhitungan  rata-rata  pada  masing  - masing dari faktor kendali dirangkum pada Tabel 2.  Gambar  4  merupakan  plot means dari  setiap faktor.
Tabel 2 . Rata-rata means setiap faktor kendali
4.236 µm 4.236 µm
Kombinasi  level dari  setiap  faktor dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Kombnasi parameter respons optimum
Analisis  variansi  (ANOVA)  adalah  salah  satu metode  perhitungan  statistik  yang  mampu mengungkap  efek  individual  tiap  faktor  pada sebuah desain eksperiman terhadap variael yang diukur. Dalam hal ini, analisis variansi diterapkan untuk  mengetahui  pengaruh  variable  yang divariasi  (depth  of  cut,  komposisi  cutting  fluid dan metode pemberiannya) terhadap kekasaran permukaan.  Hasilnya ditunjukkan pada Tabel 4 di bawah ini .
Tabel 4 . Hasil analisis varian untuk means
Persen  kontribusi  dari  setiap  faktor  kendali digunakan  untuk  melihat  seberapa  pengaruh suatu parameter terhadap kekasaran permukaan disajikan pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 . Persen kontribusi tiap faktor kendali
Berdasarkan dari
pengolahan data
menggunakan  metode  Taguchi  di  atas  maka dapat dibahas sebagai berikut:
Metode  pemberian  cutting  fluid  dengan  MQL otomasi  terbukti  memberi  pengaruh  berarti terhadap  permukaan  hasil  permesinan  yakni mampu menghasilkan nilai kekasaran permukaan  paling  yang  paling  rendah  dengan permukaan yang halus seperti ditunjukkan pada
Gambar 2. Pada penelitian ini, kontribusi metode pemberian  cutting  fluid  berkontribusi  paling besar (53,152 %) terhadap kehalusan permukaan (Tabel  5).  Selanjutnya  metode  MQL  otomasi mampu  menghasilkan  permukaan  terhalus dibanding  dua  metode  lainnya  (Gambar  4). Dapat  disimpulkan  bahawa  metode  pemberian cutting fluid MQL otomasi dapat mendinginkan dan  melumasi  permukaan  antar  pahat  dan benda kerja saat pemotongan terjadi.  Akibatnya gesekan yang terjadi antara pahat dengan benda kerja  berkurang.  Sehingga  laju  kenaikan temperatur tetap rendah.
Faktor  depth  of  cut  merupakan  faktor  yang mempengaruhi hasil nilai kekasaran permukaan. Secara umum penggunaan depth of cut 2,0 mm menghasilkan  nilai  kekasaran  permukaan  yang lebih kasar dibandingan dengan depth of cut 1,6 mm  dan  1,8  mm.  Akan  tetapi  dengan  adanya penambahan cutting fluid permukaan yang lebih halus  dapat  diperoleh.  Hal  ini  dikarenakan karena  fungsi  dari  cutting  fluid  yang  melumasi benda  kerja  sehingga  gesekan  antara  benda kerja dengan pahat berkurang dan membuktikan bahwa  penggunaan  cutting  fluid  sangat membantu  dalam  mengurangi  nilai  kekasaran permukaan  meskipun  menggunakan  depth  of cut yang besar.
Selain depth of cut, komposisi juga merupakan faktor  yang  mempengaruhi  nilai  kekasaran permukaan.
Komposisi yang optimal berdasarkan Gambar 2 yaitu 7 : 3 yang terdiri dari perbandingan  900  ml  air  dan  400  cutting  oil (dromus).  Bahwa  media  pendingin  air  dengan campuran  cutting oil mendapatkan harga rata- rata  kekasaran  permukaan  terendah.  Hal  ini disebabkan  cutting  fluid  melumasi  benda  kerja secara sempurna. Pada penelitian ini penggunaan campuran perbandingan 900 ml air dan  400  cutting  oil  mengakibatkan  gesekan antara  pahat  dan  benda  kerja  dapat  dikurangi dan tatal yang dihasilkan tidak menempel pada benda  kerja  sehingga  menghasilkan  nilai kekasaran  permukaan  yang  rendah.  Campuran yang  lebih  kaya  air  menghasilkan  cutting  fluid yang  lebih  encer  sehingga  lebih  mudah disemprotkan  oleh  pompa  melalui  nozzle. Akibatknya,  pelumasan  dan  pendinginan  lebih efektif karenanya cutting fluid melumasi benda kerja dan pahat secara merata dan tepat sasaran.
Parameter Level Nilai Depth of cut 3 2,0 mm Komposisi 3 7 : 3 Metode 2 MQL Otomasi Sumber DK SS MS F hitung Depth of cut 2 0,099 0,049 2,14 Komposisi 2 0,415 0,073 3,16 Metode 2 0,427 0,214 9,29 Residual 2 0,046 0,023 Total 8 Faktor SS’ P Depth of cut Komposisi Metode Residual 0,053 1,507 5,203 7,325 % 13,861 % 53,152 % 25,662 % Total 100 %

## SIMPULAN
Penggunaan  metode  pemberian cutting  fluid menggunakan MQL dengan penambahan sistem kendali  (otomasi)  terbukti  paling  efektif  untuk menghasilkan kekasaran permukaan pembubutan  paling  rendah.  Selanjutnya, kombinasi parameter permesinan yang menghasilkan  kekasaran  permukaan  paling minimum  sampai  dengan  1,941  µm  diperoleh jika  permesinan  dengan  MQL  dengan  sistem kendali, depth of cut 2,0 mm, dan komposisi air terhadap minyak pada cutting fluid 7:3.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali,  S.M.,  Dhar,  N.R.,  Dey,  S.  K.  (2011).  Effect  of Minimum Quantity Lubrication (Mql) on Cutting Performance in Turning Medium Carbon Steel By Uncoated Carbide Insert At Different Speed-Feed Combinations. Advances in Production Engineering and Management , 6 (3),  185 – 196.  Retrieved from http://maja.uni- mb.si/files/apem/APEM6-3_185-196.pdf Basuki,  B.  (2014).  Pengaruh  Metode  Minimum Lubrication Keausan Pahat dan Kekasaran Permukaan Benda Kerja AISI 4340. Teknologi , 7 (2), 112 – 117.
Darsin,  M.,  &  Pasang,  T.  (2019).  Drillability  of
Titanium  Alloy  6246  from  Surface Quality  Perspective. Material  Science Research India , 16 (1), 76 – 85. https://doi.org/10.13005/msri/160111
Dinata,  G.  G.  S.  (2019). Perancangan  sistem kendali  pemberian  fluida  permesianan berbasis  MQL  pada  mesin  bubut  dan analisis performanya . Universitas Jember.
Fitria,  N.  (2009). Analisis  Metode  Desain Eksperimen  Taguchi  dalam  Optimasi Karakteristik  Mutu .  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Islam, M. N., & Pramanik, A. (2016). Comparison of Design of Experiments via Traditional and  Taguchi  Method. Journal  of Advanced Manufacturing Systems , 15 (3), 151 – 160. https://doi.org/10.1142/S021968671650
0116
Jiang,  Z.,  Zhou,  F.,  Zhang,  H.,  Wang,  Y.,  & Sutherland, J. W. (2015). Optimization of machining  parameters  considering minimum  cutting  fluid  consumption. Journal of Cleaner Production , 108 , 183 – 191. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.0 6.007
Kedare, S. B., Borse, D. R., & Shahane, P. T. (2014). Effect of Minimum Quantity Lubrication (MQL)  on  Surface  Roughness  of  Mild Steel  of  15HRC  on  Universal  Milling Machine. Procedia  Materials  Science , 6 (Icmpc), 150 – 153. https://doi.org/10.1016/j.mspro.2014.07
.018 Khanna,  N.,  &  Davim,  J.  P.  (2015). Design-of- experiments  application  in  machining titanium  alloys  for  aerospace  structural components . 61 , 280 – 290.
Li, M., Yu, T., Yang, L., Li, H., Zhang, R., & Wang, W.  (2019).  Parameter  optimization during  minimum  quantity  lubrication milling  of  TC4  alloy  with  graphene- dispersed  vegetable-oil-based  cutting fluid. Journal of Cleaner Production , 209 ,
1508 – 1522. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.1 1.147 Patole,  P.  B.,  &  Kulkarni,  V.  V.  (2018). Optimization  of  Process  Parameters based  on  Surface  Roughness  and Cutting  Force  in  MQL  Turning  of  AISI 4340 using Nano Fluid. Materials Today:
Proceedings , 5 (1), 104 – 112. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.11.
060
Upadhyay, V., Jain, P. K., & Mehta, N. K. (2012). Minimum  Quantity  Lubrication  Assisted Turning-  An  Overview  Machining  with minimum  quantity  lubrication :  a  step towards  green  manufacturing  Vikas Upadhyay *, P . K . Jain and N . K . Mehta . (January). https://doi.org/10.2507/daaam.scibook.
2012.39
Zhang, Z., Wen, C., Liu, Y., Zhang, D., & Jiang, Z.
(2019). End Milling of AISI 304 steel using Minimum Quantity Lubrication . (May).