## OPTIMASI MULTIRESPON GAYA TEKAN DAN MOMEN TORSI PADA PENGGURDIAN MATERIAL KOMPOSIT GLASS FIBER REINFORCE POLYMER (GFRP) YANG DITUMPUK DENGAN

## MATERIAL STAINLESS STEEL (SS) MENGGUNAKAN METODE

## ALGORITMA GENETIKA
Angga Sateria 1
1 Jurusan Teknik Mesin - Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung Kawasan Industri Airkantung Sungailiat, Telp.0717-93586, Fax.0717-93585, anggasateria@gmail.com

## Abstract
Glass  fiber  reinforced  polymer  (GFRP)-stainless  steel  stacks  used  in  the  aircraft  structural components. The assembly process of this components requires mechanical joining using bolt and nut. The drilling process is commonly used for producing hole to position the bolt correctly. Thrust force and torque are responses that used to evaluate the performance of drilling process. The quality characteristic of these responses are “smaller -is- better.” The aim of this experiment is to identify the combination of process  parameters  for  achieving  required  multiple  performance  characteristics  in  drilling  process  of GFRP-stainless steel stacks materials. The three important process parameters, i.e.,  point angle, spindle speed, and feed rate were used as input parameters. Point angle was set at two different levels, while the  other  two  were  set  at  three  different  levels.  Hence,  a  2  x  3  x  3  full  factorial  was  used  as  design experiments.  The  experiments  were  replicated  two  times.  The  optimization  was  conducted  by  using genetic algorithm method. The minimum thrust force and torque could be obtained by using point angle, spindle speed and feed rate of 118 o , 2383 rpm, 62 mm/min respectively.
Keywords : drilling process, GFRP-stainless steel stacks, genetic algorithm, multirespon optimization.

## Abstrak
Material komposit Glass fiber reinforced polymer (GFRP) yang direkatkan dengan material baja tahan  karat  (stainless  steel)  digunakan  pada  komponen  struktural  pesawat  terbang.  Proses  perakitan komponen  ini  memerlukan  sambungan  mekanis  dengan  menggunakan  baut  dan  mur.  Proses  gurdi biasanya  digunakan  untuk  memproduksi  lubang  untuk  posisi  baut  dan  mur  dibagian  yang  akan direkatkan.  Gaya  tekan  dan  momen  torsi  adalah  respon  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja proses gurdi. Karakteristik kualitas dari respon ini "semakin kecil semakin baik". Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  mengidentifikasi  kombinasi  parameter-parameter  proses  untuk  mencapai  karakteristik kinerja yang diperlukan dalam proses penggurdian material GFRP-SS. Tiga parameter proses yang dipilh yaitu sudut ujung pahat, kecepatan spindel,dan kecepatan makan digunakan sebagai parameter proses. Sudut ujung pahat memiliki dua level, kecepatan spindel dan kecepatan makan memiliki tiga level. Oleh karena  itu,  faktorial  2  x  3  x  3  digunakan  sebagai  design  eksperimen.  Eksperimen  direplikasi  sebanyak dua kali. Optimasi dilakukan dengan menggunakan metode algoritma genetika. Gaya tekan dan momen torsi  yang minimum dapat diperoleh dengan menggunakan sudut ujung pahat, kecepatan spindel,dan kecepatan makan masing-masing adalah 118 o ,2383 rpm, dan 62 mm/menit.
Kata kunci : Proses gurdi, GFRP-stainless steel, algoritma genetika, optimasi multirespon.

## 1. PENDAHULUAN
Material  komposit  GFRP  yang  direkatkan  dengan  material  baja  tahan  karat  ( stainless  steel ) umumnya  digunakan  pada  komponen  struktural  pesawat  khususnya  dibagian  body  fairing  pesawat.
Body  fairing  pada  pesawat  menggunakan  material  GFRP- stainless  steel bertujuan  untuk  mengurangi keausan material badan pesawat. Pada bagian tersebut terjadi gesekan antara bagian wing flap dengan bagian  badan  pesawat  pada  saat  pesawat  akan  tinggal  landas  dan  mendarat.  Satu  proses  manufaktur yang dilakukan pada bagian body fairing pesawat adalah proses gurdi. Proses gurdi merupakan proses pembuatan  lubang  silindris  pada  benda  kerja  untuk  proses  perakitan  komponen  yang  satu  dengan komponen lainnya. Pembuatan lubang termasuk salah satu proses paling penting di bidang manufaktur. Kinerja dari proses gurdi dapat dievaluasi berdasarkan beberapa karakteristik kualitas seperti gaya tekan dan  momen  torsi.  Kesalahan  pemilihan  parameter  proses  pemesinan  akan  menghasilkan  gaya  dan momen torsi yang besar. Gaya dan torsi yang besar akan mempercepat terjadinya kerusakan pada pahat dan mesin perkakas. Oleh karena itu, gaya dan momen torsi dapat digunakan untuk melakukan evaluasi terhadap  kinerja  dari  proses  gurdi.  Pada  proses  pemesinan  secara  umum,  ukuran-ukuran  kinerja tersebut  dijadikan  sebagai  respon  yang  merupakan  fungsi  dari  parameter  proses  atau  faktor.  Khusus pada  proses  gurdi,  faktor  yang  mempengaruhi  karakteristik  kualitas  ataupun  ukuran-ukuran  kinerja adalah kecepatan spindel, kecepatan makan, geometri dan sudut ujung pahat ( point angle ). Parameter proses  pemesinan  biasanya  dipilih  berdasarkan  material  benda  kerja,  material  pahat  dan  geometri pahat. Optimasi kondisi pemesinan akan meningkatkan kualitas produk dan produktifitas kerja. Metode yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  optimasi  multirespon  pada  proses  pemesinan  adalah  metode algoritma  genetika.  Metode  algoritma  genetika  (GA)  banyak  diterapkan  di  berbagai  bidang  penelitian untuk pengoptimalan parameter.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah penelitian ini ditunjukkan pada diagram alir berikut:

## Gambar 1 Diagram alir penelitian

## 2.1. Material dan skema penggurdian
Material  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  material  baja  tahan  karat  ( stainless  steel ) yang ditumpuk dan direkatkan dengan material komposit GFRP. Spesimen benda kerja memiliki ukuran 200 x 30 x 5,3 mm. Tebal  masing-masing  material adalah stainless steel = 1,2 mm, GFRP = 4 mm, dan resin = 0.1 mm. Posisi material stainless steel berada diatas dan material GFRP berada dibawah. Kedua material  ini  ditumpuk  dan  direkatkan  dengan  menggunakan  resin  jenis  Loctite  EA  934NA.    Gambar  2 menunjukkan ukuran spesimen GFRP- stainless steel .
Gambar 2 Ukuran spesimen GFRP- stainless steel .
Eksperimen dan Pengukuran Pengolahan Jaringan Syaraf Tiruan Seleksi Kawin Silang Mutasi Hasil Optimasi Selesai Mulai Penentuan Material dan Skema Penggurdian Desain Eksperimen Uji Konfirmasi
Penentuan fungsi fitnes
Gambar  3  menunjukkan  skema  proses  penggurdian  GFRP-SS.  Pahat  gurdi  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah two flute straight twist drill yang terbuat dari material karbida yang memiliki diameter 8 mm dan sudut helik 30 o . Penggurdian dilakukan pada mesin CNC vertikal Brother TC-22A-O dan  dilakukan  tanpa  menggunakan  pendingin.  Gaya  tekan  (Fz)  dan  momen  torsi  (Mz)  diukur  dengan menggunakan dinamometer KISTLER tipe 9272.

## Gambar 3 Skema proses penggurdian material GFRP-SS
2.2. Desain Eksperimen.
Pada  penelitian  ini,  terdapat  tiga  parameter  proses  yang  digunakan.  Parameter  proses  yang dipilih  adalah  sudut  ujung  pahat,  kecepatan  makan  dan  kecepatan  spindel.  Tabel  1  menunjukan parameter  proses  dan  masing-masing  level  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini menggunakan rancangan percobaan faktorial. Pada desain eksperimen, dua parameter mempunyai tiga level dan satu parameter mempunyai dua level. Rancangan seperti ini bisa juga disebut desain faktorial 2  x  3  x  3.  Jumlah  kombinasi  faktor  adalah  sebanyak  18.  Akan  ada  dua  pengulangan/replikasi  yang dilakukan  untuk  setiap  percobaan  untuk  memperkirakan  ketidakpastian  hasilnya.  Oleh  karena  itu, jumlah  pengamatan  adalah  sebanyak  36.  Respon-respon  yang  diamati  pada  penelitian  ini  adalah  gaya tekan dan momen torsi. 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 Sudut ujung pahat (PA) derajat 118 130 - Kecepatan spindel (SS) rpm 600 1500 2400 Kecepatan makan (FS) mm/min 60 90 120 Table 2. Desain eksperimen dan hasil eksperimen No Parameter proses Fz (N) Mz (Nm) PA  SS  FS R1 R2 R1 R2 1 1 1 1 232,80
234,30 3,035  3,187 2 1 1 2 291,20 315,20 4,594  3,976 3 1 1 3 350,30 370,20 5,350  5,666 4 1 2 1 152,60
160,40 2,195  2,018 5 1 2 2 235,50
230,20 2,900  2,824 6 1 2 3 290,40
284,20 3,591  3,614 7 1 3 1 109,20
109,40 1,597  1,551 8 1 3 2 190,80
182,50 2,074  1,911 9 1 3 3 250,90
257,50 2,708  2,672 10 2 1 1 293,10
309,90 2,828  2,941 11 2 1 2 379,00 344,90 4,08 4,064 12 2 1 3 424,60
437,20 5,331  5,211 13 2 2 1 212,40
224,10 1,793  1,855 14 2 2 2 288,10
279,20 2,571  2,246 15 2 2 3 349,70 358,60 3,280 3,261 16 2 3 1 175,50 163,70 1,334 1,282 17 2 3
2 249,20 240,00 1,631 1,678 18 2 3 3 300,70 314,40 2,220 2,390
3. OPTIMASI MULTIRESPON MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
3.1 Algoritma genetika ( Genetic Algorithm )
GA  merupakan  metode  optimasi  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  parameter- parameter  proses  yang  menghasilkan  nilai  respon  yang  optimum.  Perhitungan  untuk  menentukan optimasi  dengan  GA  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  Matlab  seri  R2013a.  Berikut adalah langkah-langkah optimasi GA:
 Penetuan fungsi fitnes
Pada penelitian ini, fungsi fitnes didapatkan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Fungsi fitnes  didapatkan  dengan  menggabungkan  empat  fungsi  objektif  ( objective  function )  menjadi  satu fungsi  fitnes  ( fitness  function ).  Fungsi  objektif  dari  masing-masing  respon  didapatkan  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑂𝑏𝑗 𝑘 = (∑ 𝑣 𝑗𝑘 . (( 2 1 + 𝑒 −2𝑧 ) − 1) 13 𝑗=1 ) + 𝑣0 𝑘 (4)
𝑧 = (∑(𝑢 𝑖𝑗 . 𝑥 𝑖 ) 15 𝑗=1 ) + 𝑢0 𝑗 (5)
Dengan:
 Seleksi
Seleksi  digunakan  untuk  memilih  individu-individu  mana  saja  yang  akan  dipilih  untuk  proses kawin silang dan mutasi.  Seleksi digunakan untuk mendapatkan calon induk yang baik. Induk yang baik  akan  menghasilkan  keturunan  yang  baik.  Proses  seleksi  yang  digunakan  adalah  proses  seleksi dengan  metode roulette  wheel .  Pada  proses  seleksi,  tiap-tiap  individu  akan  dihitung  nilai probabilitasnya. Untuk menghitung nilai probabilitas, gunakan persamaaan berikut:
𝑝 = 𝑓 𝑖 ∑ 𝑓 𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Dengan: p = probabilitas seleksi dari individu.. 𝑓 𝑖 = nilai fitnes dari individu. n = jumlah individu.
 Kawin silang
Kawin  silang  ( crossover )  adalah  operator  dari  algoritma  genetika  yang  melibatkan  dua  induk untuk  membentuk  kromosom  baru. Crossover dilakukan  pada  setiap  individu  dengan  probabilitas crossover yang  ditentukan.  Proses crossover yang  digunakan  adalah crossover aritmatik. Crossover aritmatik  digunakan  untuk  representasi  kromosom  berupa  bilangan float (pecahan). Crossover ini dilakukan  dengan  menentukan  nilai  r  sebagai  bilangan  random  dari  0  dan  kurang  dari 1.  Selain  itu juga ditentukan posisi dari gen yang dilakukan crossover menggunakan bilangan random. Nilai baru dari gen pada anak mengikuti persamaan berikut:
𝑦 𝑖 1 = 𝑟. 𝑥 𝑖 1 + (1 − 𝑟). 𝑥 𝑖 2 (7)
𝑦 𝑖 2 = 𝑟. 𝑥 𝑖 2 + (1 − 𝑟). 𝑥 𝑖 1 (8) dengan : 𝑦 𝑖 1 = keturunan 1. 𝑦 𝑖 2 = keturunan 2. 𝑟 = nilai acak 0 sampai 1. 𝑥 𝑖 1 = induk 1. 𝑥 𝑖 2 = induk 2.
𝑂𝑏𝑗 𝑙 = Respon dari eksperimen, yaitu gaya tekan dan torsi. i      = jumlah parameter proses.
j = jumlah neuron pada hidden layer . k = jumlah parameter respon. u = nilai bobot dari dari input layer ke hidden layer .
v = nilai bobot dari dari hidden layer ke output layer 𝑢 0 = nilai bias dari dari input layer ke hidden layer . 𝑣 0 = nilai bias dari dari hidden layer ke output layer.
z = nilai aktivasi masing-masing neuron pada hidden layer .
 Mutasi
Operator berikutnya pada algoritma genetika adalah mutasi gen. Operator ini berperan untuk menggantikan  gen  yang  hilang  dari  populasi  akibat  proses  seleksi  yang  memungkinkan  muncul kembali  gen  yang  tidak  muncul  pada  inisialisasi  populasi.  Kromosom  anak  dimutasi  dengan menambahkan nilai random yang sangat kecil.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
 Optimasi parameter dengan menggunakan metode algoritma genetika
Parameter proses yang didapatkan dari optimasi algoritma genetika dan respon yang diprediksi dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan ditunjukkan pada tabel 3. Seting yang dipilih adalah seting yang menghasilkan respon yang paling kecil untuk ke dua respon.
Tabel 3 Hasil seting optimasi GA dan prediksi JST Process Parameters Prediksi Respon Sudut ujung pahat Kecepatan spindel Kecepatan makan Gaya tekan (N) Momen torsi (Nm) 118 2383 62 112,067 1,623
Optimasi  multirespon  dengan  menggunakan  metode  GA  menghasilkan  sudut  ujung  pahat sebesar  118 o ,  kecepatan  spindel  sebesar  2383  rpm  dan  kecepatan  makan  sebesar  62  mm/menit. Prediksi  respon  dengan  menggunakan  JST  menghasilkan  gaya  tekan  sebesar  112,067  N,  dan  momen torsi sebesar 1,623 Nm.
 Eksperimen konfirmasi
Eksperimen  konfirmasi  dilakukan  untuk  membandingkan  hasil  prediksi  JST  dengan  hasil eksperimen.  Eksperimen  konfirmasi  direplikasi  sebanyak  tiga  kali.  Seting  parameter  proses  pada eksperimen konfirmasi sesuai dengan hasil optimasi yang dilakukan dengan menggunakan metode GA seperti ditunjukkan pada Tabel 3, yaitu sudut ujung pahat sebesar 118 o , kecepatan spindel sebesar 2383 rpm, kecepatan makan sebesar 62 mm/menit. Pengukuran gaya tekan dan momen torsi dilakukan pada setiap replikasi. Hasil eksperimen konfirmasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil eksperimen konfirmasi Parameter proses Respon Sudut ujung pahat Kecepatan spindel Kecepatan makan Gaya tekan (N) Momen torsi (Nm) 118 2383 62 115,45 1,553 121,52 1,692 118,65 1,626 Rata-rata 118,54 1,623
Data hasil eksperimen konfirmasi menunjukkan bahwa nilai rata-rata respon yang dapat dicapai adalah gaya tekan sebesar 118,25 N, dan momen torsi sebesar 1,623 Nm.

## 5. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen  dan  proses  optimasi  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini, dapat  disimpulkan  bahwa  pengaturan  parameter-parameter  proses  gurdi  dengan  menggunakan algoritma  genetika  yang  dapat  meminimumkan  respon  gaya  tekan  dan  momen  torsi  secara  serentak pada  penggurdian  material  GFRP- stainless  steel adalah  sudut  ujung  pahat  sebesar  118 o ,  kecepatan spindel sebesar 2383 rpm dan kecepatan makan sebesar 62 mm/menit,.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Basuki,  A.,  (2003),  Strategi  Menggunakan  Algoritma  Genetika,  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya, Surabaya.
[2]. Montgomery,  D.  C.,  (2009),  “Design  and  Analysis  of  Experiment,”  John  Wiley  and  Sons,  Inc., New York.
[3]. Shyha,  I.  S.,  Soo,  S.  L.,  Aspinwall,  D.  K.,  Bradley,  S.,  Perry,  R.,  et  al.,  (2011),  “Hole  Quality Assessment Following Drilling of Metallic-Composite Stack s,” International Journal of Machine Tools and Manufacture, Vol. 51, No. 7, pp. 569-578.
[4]. Tzeng, C. J., Chen, R., Y., (2013), “Optimization of Electrical Discharge Machining Process using the Response Surface Methodology and Genetic Algorithm Approach,” Int ernational Journal of Precision Engineering and Manufacturing, Vol. 14, No. 5, hal. 709-717.