Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/ Email    : asiimetrik@univpancasila.ac.id

## OPTIMASI DESAIN PARAMETER UNTUK MENGHILANGKAN CACAT OVALITY PADA PROSES PEMESINAN PEMBUATAN PRODUK WELLHEAD
Optimization of Design Parameter to Avoid Ovality Defect in Machining Process to Produce Wellhead Products
Rafiansyah Putra 1 * dan Mahfudz Al Huda 2
1 Universitas Batam, Jl. Uniba No. 5 Batam, Indonesia
2 Program Studi Magister Teknik Mesin, Universitas Pancasila, Jl. Borobudur No. 7 Jakarta, Indonesia

## Informasi artikel
Diterima: 07/04/2020 Direvisi  : 21/06/2020 Disetujui: 24/06/2020

## Abstrak
Produk Wellhead digunakan  sebagai  penutup  kepala  sumur  setelah pengeboran minyak selesai dilakukan. Produk ini dibuat dengan proses turning dan milling .  Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  masih ditemukan  cacat  dimensi ovality proses  pemesinan.  Penelitian  ini dilakukan untuk menentukan setting parameter optimum dari proses pemesinan turning dan milling dengan model persamaan regresi yang optimal. Parameter yang ditentukan adalah Kecepatan Potong (Vc), Kecepatan  Pemakanan  (f),  dan  Kedalaman  Potong  (Ap).  Dengan metode  experimental  yang  dilakukan  dengan  mengambil  20  sampel produk  dengan setting parameter  yang  berbeda-beda.  Hasil percobaan yang dilakukan, pada proses turning parameter yang paling berpengaruh  terhadap ovality adalah  kedalaman  potong  (Ap),  dan pada  proses milling adalah  Kecepatan  Potong  (F).  Selanjutnya dilakukan  analisa  dengan  metode Surface  Response untuk mendapatkan persamaan regresi optimal untuk ovality .
Kata Kunci: wellhead, ovality, turning, milling, surface response .

## Abstract
Wellhead  products  used  as  a  head  covering  wells  after  drilling  is completed. These products are made from raw material with main process  is  machining,  turning  and  milling.  Problem  faced  at  the moment is still found defective ovality dimension, i.e. the diameter of the product is elliptical (oval) after the machining process. This study was conducted to determine the optimum parameter settings from  turning  and  milling  machining  process  with  the  optimal regression  model.  Specified  parameter is Cut  Speed (Vc),  Ingestion Speed  (f),  and  the  depth  of  cut  (Ap).  With  experiments  method, carried out by taking 20 samples with machining by setting different parameters.  Result  of  the  experiment  shows  influencer  parameter for  turning  Process  is  depth  of  cut  (Ap)  and  for  milling  process  is ingestion speed (f). Further analysis by Response Surface method to obtain the optimal regression equation for ovality.
Keywords: wellhead, ovality, turning, milling, surface response.
* Penulis Korespondensi. Tel: 0778 3553 953 Handphone: 0812 7003 832 email : rafiansyah.putra@yahoo.com

## 1. PENDAHULUAN
Wellhead dan Christmas  Tree adalah produk  utama  dalam  teknologi completion (penyelesaian  akhir)  dalam  tahap  akhir proses  pengeboran  minyak.  Keunggulan produk  ini  akan  sangat  menentukan  proses selanjutnya pada saat produksi pengangkatan ( lifting ) minyak atau gas. Kegagalan produk
Wellhead dan Christmas  Tree ini  dapat menyebabkan  kebocoran  dan  kecelakaan fatal di lokasi pengeboran minyak/gas (RIG) dan platform pengeboran baik yang berlokasi di  darat  ( on  shore )  maupun  yang  berada  di tengah laut ( off shore ).
Table 1 Data Cacat Proses Pemesinan (PT.
Aker Solutions)
Proses  pembuatan  produk  tersebut umumnya dilakukan dengan proses pemesinan seperti turning, milling, deburring,  dan  finishing .  Ketelitian  dan keakuratan  dalam  dimensi  hasil  pemesinan sangat  diperlukan,  terutama  pada  diameter dalam  ( inner  ID  profile ).  Pada  proses pemesinan  pembuatan  body Wellhead ini,
umumnya Ovality terjadi  pada  inner diameter  (ID)  sebagai  akibat  dari  proses pemesinan,  dimana  setting  parameter  akan menentukan  berapa  diameter  ID  yang dihasilkan. Identifikasi masalah ini dilakukan dengan  pendekatan  metode  observasi  dari data produksi dan FMEA yang dilakukan oleh tim kerja.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan  analisa  dan  mengukur  pengaruh perubahan setting parameter  kecepatan potong  (Vc),  kecepatan  pemakanan  (f),  dan kedalaman  potong  (Ap)  terhadap  proses pemesinan turning dan milling terhadap
cacat  Ovality  pada  proses  pemesinan pembuatan Unitized Wellhead serta menentukan  setting  parameter  optimum yang  dapat  memberikan  hasil  proses pemesinan  terbaik  untuk  menghilangkan cacat Ovality.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  workshop
PT.  XYZ  di  Batam, yaitu  sebuah  perusahaan memproduksi produk Wellhead dan Christmas Tree . Mesin yang digunakan adalah satu  mesin  CNC  Turning  TUD-20  dan  satu mesin CNC Milling BTD-2000H. Desain produk Wellhead dibuat  berdasarkan  spesifikasi standar  internasional  untuk  industri  migas, yaitu API 6A (American Petroleum Institute) , 6A adalah kode untuk surface products (lihat gambar 1).
Gambar 1 Instalasi Wellhead dan Christmas Tree (PT. Aker Solutions)
CACAT PROSES PEMESINAN Quantity 2015 2014  2013 AVG Dimension  Error 38 52 59 50 Linear  Indication 19 31 29 26 Ovality 19 26 24 23 Rounded  (LPI Reject) 16 18 19 18 Visual  / Tool Mark 15 20 25 20 Wrong Marking 4 9 11 8 Dented  Ring Groove 12 16 16 15 Dented  Sealing Area 14 24 19 19 Unform Threads 7 11 14 11 Rusty 3 10 10 8 Total 147 217 226 197 Prod. Quantity 4026 5641 5289 4985 Percentage 3.65% 3.85%  4.27% 3.94%
Penelitian  ini  mengkhususkan  produk Wellhead (lihat  Gambar  2)  sebagai  obyek penelitian,  karena  produk  ini  sangat berperan penting dalam sistem penyelesaian akhir proses pengeboran minyak. Sementara untuk Christmas  Tree sendiri,  posisinya diletakkan setelah instalasi Wellhead selesai. Sehingga  tidak  terlalu  berpengaruh  secara sistem keseluruhan.

## Parameter Proses Pemesinan
Ada  tiga  parameter  utama  pada  setiap proses bubut adalah kecepatan putar spindel ( speed ), gerak makan ( feed ) dan kedalaman potong  ( depth  of  cut )  Nowag  dan Brinksmeier, 2007). Faktor yang lain seperti bahan  benda  kerja  dan  jenis  pahat sebenarnya  juga  memiliki  pengaruh  yang cukup  besar,  tetapi  tiga  parameter  di  atas adalah bagian yang bisa diatur oleh operator langsung pada mesin bubut. Kecepatan  Putar,  n  ( speed )  selalu dihubung kan dengan spindel (sumbu utama) dan  benda  kerja.  Karena  kecepatan  putar diekspresikan  sebagai  putaran  per  menit ( revolutions per minute , rpm), hal ini meng gambarkan  kecepatan  putarannya.  Akan tetapi yang diutamakan dalam proses bubut adalah kecepatan potong ( Cutting speed atau V)  atau  kecepatan  benda  kerja  dilalui  oleh pahat/  keliling  benda  kerja.  Secara sederhana kecepatan potong dapat digambarkan  sebagai  keliling  benda  kerja dikalikan dengan kecepatan putar (Rochim,1993) :
V = # % & '((( (1)
Dimana V = kecepatan potong (mm/menit), d =  diameter  benda  kerja  (mm),  n  =  putaran benda kerja (putaran/menit = rpm)
Gambar 3 Panjang Muka Benda Kerja yang dilalui Pahat Per Putaran (Myers et al., 2016)
Dengan  demikian  kecepatan  potong ditentukan oleh diameter benda kerja. Selain kecepatan potong ditentukan oleh diameter benda  kerja  faktor  bahan  benda  kerja  dan bahan  pahat  sangat  menentukan  nilai kecepatan  potong  (lihat  gambar  3).  Pada dasarnya pada waktu proses bubut kecepatan
potong ditentukan berdasarkan bahan benda kerja dan pahat.
Gerak Makan, f ( feed ), adalah jarak yang ditempuh  oleh  pahat  setiap  benda  kerja berputar satu kali, sehingga satuan f adalah mm/putaran.  Gerak  makan  ditentukan berdasar  kan  kekuatan  mesin,  material benda kerja, material pahat, bentuk pahat, dan  terutama  kehalusan  permukaan  yang diinginkan.  Gerak  makan  biasanya  ditentu kan  dalam  hubungannya  dengan  kedalaman potong  a.  Gerak  makan  tersebut  berharga sekitar  1/3  sampai  1/20  a,  atau  sesuai dengan  kehaluasan  permukaan  yang  diingin kan (lihat gambar 4) (Myers et al., 2016).
Gambar 4 Gerak makan (f) dan kedalaman potong (a) (Myers et al., 2016)
Kedalaman  Potong,  a  ( depth  of  cut ), adalah  tebal  bagian  benda  kerja  yang dibuang dari benda kerja, atau jarak antara permukaan yang dipotong terhadap permukaan  yang  belum  terpotong.  Ketika pahat memotong sedalam a, maka diameter benda  kerja  akan  berkurang  2a,  karena bagian permukaan benda kerja yang dipotong ada di dua sisi, akibat dari benda kerja yang berputar.
Gamabr  5  memperlihatkan  berbagai jenis proses yang dapat dilakukan pada mesin bubut.
Gambar 5 Proses Pemesinan Pada Mesin Bubut; (A) Pembubutan Champer ( Chamfering ); (B) Pembubutan Alur ( Parting-Off ); (C) Pembubutan Ulir ( Threading ); (D) Pembubutan Lubang ( Boring ); (E) Pembuatan Lubang ( Drilling ); (F) Pembuatan Kartel ( Knurling ) (Myers et al., 2016).

## Cacat Ovality
Beberapa  cacat  (defect)  dari  hasil proses  pemesinan  turning  adalah:  dimensi hasil pengukuran  diluar  spesifikasi, hardness yang  tidak  sesuai,  kekasaran  permukaan, Linear Indication , dan ovality (lonjong/oval) pada  bagian  dalam  diameter.  Ovality didefinisikan  sebagai  deviasi  dari  hasil pengukuran  dari  lingkaran  yang  biasanya ditunjukkan  oleh  perbedaan  ukuran  pada salah  satu  sisi  yang  diukur  dari  spesifikasi minimum  dan  maksimum,  umumnya  diukur dari  posisi  90°,  dari  titik  vertikal  dan harizontal.
Kale dan Thorat (Kale dan Thorat, 2014) mengilustrasikan  terjadinya ovality akibat terjadinya  perbedaan  dia  meter  seperti ilustrasi pada gambar 6.
Gambar 6 Terjadinya Deviasi dari Diameter Produk (Kale dan Thorat, 2014)
Tingkat dari ovality ditentukan oleh per bedaan  diameter  dalam  minimum  dan maksimum dibagi dengan nilai diameter yang sebenarnya (lihat gambar 7).
Gambar 7 Ilustrasi Persentasi terjadinya Ovality (Kale dan Thorat, 2014)
Sehingga  persentase  dari  ovality  dapat dihitung dengan persamaan berikut ini (Kale dan Thorat, 2014):
𝐶 ( = *+,-. *+/0 * x 100                     (2) dimana C 0 = Percent ovality , D  = Diameter, D=(D Max +D Min )/2,  DMax  =  Deviasi  diameter maksimal, DMin = Deviasi diameter minimal.
C th =(t Max - t)/t × 100                         (3) dimana, C th = Thickness percent ovality , t = thickness
Dari studi literatur yang dilakukan, pre- dominant  faktor  yang  mempunyai  pengaruh sangat  dominan  dalam  kesalahan  dimensi pada  proses  pemesinan  adalah  (Kumar  dan Kumar, 2016):
a. Kecepatan Potong / Cutting Speed (Vc)
b. Jarak Potong / Feed Rate (F)
c. Kedalaman Potong / Depth of Cut (Ap)
Sehingga  persamaan  untuk  besarnya ovality dapat diekpresikan melalui persamaan berikut (Ghetiya, 2014):
(4)
Dimana Y  = Ovality, Xi = Faktor-faktor, β = Konstanta koefesien, Є = Random Error.

## 2. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  metode optimasi desain eksperimen, dengan bantuan software Minitab17, yaitu Central Composite Design (CCD). Diagram alir pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 8 Diagram Alir Penelitian Metode  dan  langkah-langkah  penelitian yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  secara umum adalah sebagai berikut:
1. Melakukan studi literatur untuk membandingkan  hasil  analisa  secara teoritis dengan aplikasi dilapangan.
2. Melakukan  survei  lapangan  untuk mendapatkan informasi proses,
karakteristik  mesin,  dan  variabel- variabel yang berpengaruh.
3. Menentukan  jumlah  dan  range  level setiap variabel.
4. Melakukan  eksperimen  untuk  pengam bilan data.
5. Melakukan  analisa  data  hasil  eksperi men.
6. Menentukan variable-variable yang optimum  berdasarkan  metode  yang telah ditentukan..
7. Melakukan  analisa  berdasarkan  hasil yang diperoleh.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan  Metode Surface  Response (RSM)  dengan  bantuan software Minitab17 (Zhen  et  al.,  2013;  Ranganath  dan  Vipin,
2014;  Subramanian  et  al.,  2013).  Adapun langkah-langkah  pengolahan  data  yang dilakukan adalah:
1. Perhitungan  dan  pengolahan  data secara statistik .Perhitungan dan pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan software Minitab17.
2. Melakukan Uji Normalitas . Uji Normalitas data pengukuran menggunakan  metode  Uji  Shapiro-Wilk karena  percobaan  dilakukan  sebanyak
20  kali  (data  sedikit  <  80)  dan confidence interval yang digunakan 95%. Dasar pengambilan keputusan dalam Uji Normalitas Shapiro-Wilk : a. Jika nilai Sig. Value > 0.05, maka data berdistribusi normal
b. Jika nilai Sig. Value < 0.05, maka data tidak berdistribusi normal
3. Melakukan Uji Bivariat  Kruskal-Wallis . Uji  Bivariat  Kruskal-Wallis  bertujuan untuk  mendapatkan  titik  pengukuran yang  paling  berpengaruh  terhadap ovality pada proses turning dan milling . Software yang  digunakan  adalah  SPSS- 17.
4. Menentukan  titik  pengukuran  paling berpengaruh terhadap Ovality . Selanjutnya ditentukan titik pengukuran yang  paling  berpengaruh  pada  proses turning dan milling .
5. Melakukan  analisa Surface  Response untuk  proses turning .  Analisa Surface Response
dilakukan dengan menggunakan software Minitab17 untuk mendapatkan  model ovality optimum, yaitu  persamaan  regresi  optimal  untuk proses turning . 6. Melakukan  analisa Surface  Response untuk  proses milling .  Selanjutnya metode  yang  sama  digunakan  dengan langkah  5  untuk  mendapatkan  model ovality  optimum,  yaitu  persamaan regresi optimal untuk proses milling .
7. Menentukan  model  ovality  optimum melalui  sebuah  persamaan  regresi optimal dari proses turning dan milling .
Setting  parameter  pada  penelitian  ini menggunakan  3  level  kemampuan  mesin, yaitu  minimum  (-1),  tengah  (0),  dan maksimum (+1). Dari ketiga parameter yang akan  diukur,  nilai  yang  ditetapkan  ber dasarkan  pengalaman  setting  mesin  untuk produk  yang  dibuat  dan  kemampuan  mesin berdasarkan  data  yang  diperoleh  selama proses produksi berlangsung yang telah lalu.
Dari  hasil  diskusi  dan  pengolahan  data produksi, maka ditentukan setting parameter untuk  percobaan  ini  adalah  seperti  pada tabel 2, 3, 4 dan 5 tabel berikut ini:
Tabel 2 Setting Parameter untuk Proses Turning
Tabel 3 Desain Matriks untuk Proses Turning
Tabel 4 Setting parameter untuk proses Milling

## Tabel 5 Desain Matriks untuk Proses Milling

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  dari  hasil  percobaan  selanjutnya akan  dihitung  secara  statistik  dan  metode perhitungan yang telah ditentukan.
Percobaan  dilakukan  dengan  mengambil  20 kali  percobaan  dengan  tingkat  3  level. Rancangan  percobaan  dilakukan  dengan menggunakan Central  Composite  Design pada software Minitab17  untuk  mengetahui pengaruh dari setiap level percobaan.
Gambar 9 Titik Pengukuran pada Inner Diameter Body Wellhead
Gambar  9  menampilkan  titik-titik pengukuran  pada inner diameter body Wellhead , sedangan gambar 10 menampilkan gambar  potongan  titik  pengukuran  pada inner diameter body Wellhead.
Gambar 10 Potongan Titik Pengukuran pada Inner Diameter Body Wellhead

## Parameter Paling Berpengaruh
Setelah proses pemesinan selesai, maka diambil  seluruh  data  hasil  pengukuran  dan dilakukan  analisa  awal  terhadap  data  pada seluruh titik pengukuran (sebanyak 20 titik). Dari  data  yang  didapatkan,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  statistik  untuk mencari nilai persentasi simpangan terbesar terhadap toleransi. Persentasi nilai simpangan  terbesar  didapatkan  dengan membagi  nilai  standar  deviasi  terhadap toleransi, seperti yang terlihat pada Tabel 6. Untuk  mesin  Turning  dari  semua  titik  nilai persentase  simpangan  terhadap  toleransi yang paling besar adalah pada :
a. Titik 2 dengan persentasi simpangan terhadap toleransi 45.73 %
b. Titik 7 dengan persentasi simpangan terhadap toleransi 36.59 %
c. Titik 14 dengan persentasi simpangan terhadap toleransi 15.81 % Tabel 6 Hasil Perhitungan Persentasi Simpangan Data
Sedangkan  untuk  mesin milling ,  titik pengu kuran yang diambil adalah pada lokasi dimana  proses milling tersebut  dilakukan, yaitu pada yaitu titik pengukuran 8 (9.01%),
titik 10 (18.56%), dan titik 13 (24.17%), maka ketiga titik tersebut yang digunakan sebagai analisis selanjutnya, karena pada titik inilah dilakukan  proses milling dengan  jumlah pemakanan terbesar  dan  diduga  berdampak terhadap ovality . Selanjutnya dari ketiga parameter yang berpengaruh  tersebut,  akan  dilakukan  Uji Normalitas  (dengan  metode  Shapiro-Wilk, karena perlakuan dilakukan sebanyak 20 kali (data  sedikit  <80)  dan  confidence  interval yang digunakan 95%, maka diperoleh nilai P- value  <0.05.),  dan  Uji  Kruskal  Wallis  untuk mengetahui  titik  paling  berpengaruh. Sehingga didapatkan hasil seperti pada tabel 7 dan 8.
Tabel 7 Uji Bivariabel Kruskal Wallis pada Kedalaman Potong Mesin 1 ( Turning )
Uji Kruskal Wallis pada titik pengukuran 2,7,  dan  14  menunjukkan  nilai  P-value  = 0.559,    0.744  dan  0.018.  Pada  titik pengukuran ke 14 nilai P-value < 0,05 (lihat tabel 7)
Kesimpulannya Terdapat hubungan yang signifikan antara kedalaman potong terhadap ovality dengan nilai P-value = 0.018 pada titik pengukuran 14.
Uji Kruskal Wallis pada titik pengukuran 8,  10,  dan  13  menunjukkan  nilai  P-value  = 0.022,  0.431 dan 0.105. Pada titik penguku ran ke 8 nilai P-value < 0,05 (lihat tabel 8).
Kesimpulannya Terdapat hubungan yang signifikan  antara  kecepatan  pemakanan dengan  ovality  pada  titik  pengukuran  8  (P- value=0.022)
Tabel  8 Uji  Bivariabel  Kruskal  Wallis pada Kecepatan Pemakanan Mesin 2 ( Milling )
Analisa Metode Surface Response
Hasil  analisa  dengan  metoda  bivariat Kruskal  Wallis,  didapatkan  bahwa  titik pengukuran  yang  berpengaruh  pada Mesin  1 (proses  Turning)  adalah  titik  14  dan  pada Mesin  2  (proses  Milling)  adalah  titik  8. Selanjutnya  analisa  Surface  Response  dan pemodelan  Ovality  akan  ditentukan  dari kedua  titik  pengukuran  tersebut.  Analisa hasil  pengukuran  menggunakan  standar Normal is the Best. Semakin hasil pengukuran berada di titik tengah spesifikasi, maka hasil pengukuran semakin bagus.
1. Analisa Surface Response pada proses Turning
Dari  data  analisa  bivariat  dengan metode  Kruskal  Wallis,  didapatkan  titik pengukuran yang paling berpengaruh terhadap Ovality adalah pada titik pengukuran 14. Suatu model persamaan full quadratic  yang  paling  fleksibel  digunakan adalah sebagai berikut (Subramanian et al.,
2013):
(5)
Langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan  uji  didtribusi  data  pada  titik perpengaruh  yang  telah  ditentukan  dengan melakukan Uni Independen, Uji Identik, dan Uji Distribusi Normal (lihat gambar 10).
Ranks
DP1kat N Mean Rank O2 dim ens ion 1 0.030 5 12.60 0.050
10 9.35 0.070 5 10.70
Total 20 O7 dim ens ion 1 0.030 5 11.70 0.050
10 9.55 0.070 5 11.20 Total 20 O14 dim ens ion 1 0.030 5 16.20
0.050 10 9.80 0.070 5 6.20 Total 20 Test Statistics a,b O2 O7 O14 Chi-square 1.163 .591 7.981 df 2 2 2 Asymp. Sig. .559 .744 .018 a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: DP1kat Ranks VM2kat N Mean Rank O8 dime nsion 1 0.02 5
14.10 0.04
10 7.00 0.06 5 13.90
Total 20 O10 dime nsion 1 0.02 5 9.70 0.04
10 9.45 0.06 5 13.40
Total 20 O13 dime nsion 1 0.02 5 11.40 0.04
10 8.00 0.06 5 14.60 Total 20 Test Statistics a,b O8 O10 O13 Chi-square 7.628 1.681 4.506 df 2 2 2 Asymp. Sig. .022 .431 .105 a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: VM2kat
Gambar 10 Normal Probability Plot Turning
(a) (b) Gambar 11 Grafik Kecepatan Potong
(Vc) vs Kecepatan Makan (f) Turning; (a)
Contour Plot ; (b) Surface Plot
Gambar 11.a dan 11.b, memperlihatkan grafik  plot surfaces menampilkan  plot contour dalam  tiga  dimensi.  Sama  halnya dengan  plot  kontur,  terlihat  pada  grafik diatas  bahwa ovality akan  semakin  normal apabila kecepatan makan berada pada level 0 sampai ke level -1 (79~105 m/min) sedang kan kecepatan makan berada antara level -1 (0.127 mm/rev). Gambar 12.a dan 12.b, memperlihatkan grafik plot surface dan plot kontur dalam tiga dimensi.  Sama  halnya  dengan  plot  kontur, terlihat  pada  grafik  diatas  bahwa ovality akan  semakin  normal  apabila  kecepatan makan berada pada level -1 (0.127 mm/rev)
sedang kan kedalaman potong berada antara level -1 (0.762 mm).
(a)
(b)
Gambar 12 Grafik Kecepatan Makan (f) vs Kedalaman Potong (ap) Turning; (a) Contour Plot ; (b) Surface Plot
(a) (b)
Gambar 13 Kecepatan Potong (Vc) vs Kedalaman Potong (ap) Turning; (a) Contour Plot ; (b) Surface Plot
Grafik  plot  surface  dalam  gambar  13.a dan  13.b,  menampilkan  plot contour dalam tiga  dimensi.  Sama  halnya  dengan  plot kontur,  terlihat  pada  gambar  diatas  bahwa ovality akan  semakin  normal  apabila kecepatan potong berada pada level --1 (79 m/min) sedangkan kedalaman potong berada pada level -1 (0.762 mm).

## 2. Analisa Surface Response pada proses Milling
Sama seperti langkah proses pada mesin turnin g,  maka  untuk  mesin  Milling  juga dilakukan  Uni  Independen,  Uji  Identik,  dan Uji  Distribusi  Normal  pada  hasil  pengukuran titik 8.
Gambar 14 Normal Probability Plot Milling
(a) (b)
Gambar 15 Grafik Kecepatan Potong (Vc) vs Kecepatan Makan (f) Milling; (a) Contour Plot ; (b) Surface Plot
Grafik  plot surface dalam  gambar  15.a dan  15.b,  menampilkan  plot contour dalam tiga  dimensi.  Sama  halnya  dengan  plot kontur,  terlihat  pada  gambar  diatas  bahwa ovality  akan  semakin  normal  apabila kecepatan potong berada pada level -1 (140 m/min) sedangkan kecepatan makan berada antara level -1 (0.510 mm/rev).
(a)
(b)
Gambar 16 Grafik Kecepatan Makan (f) vs Kedalaman Potong (ap) Milling; (a)
Contour Plot ; (b) Surface Plot
Grafik  plot  surface  pada  gambar  16.a dan  16.b,  menampilkan  plot contour dalam tiga  dimensi.  Sama  halnya  dengan  plot contour , terlihat pada gambar diatas bahwa ovality  akan  semakin  normal  apabila kecepatan  makan  berada  pada  level  +1 (1.524 mm/rev) sedangkan kecepatan potong berada antara level +1 (1.524 mm).
Grafik  plot  surface  dalam  gambar  17.a dan  17.b,  menampilkan  plot  kontur  dalam tiga  dimensi.  Sama  halnya  dengan  plot kontur,  terlihat  pada  gambar  diatas  bahwa ovality  akan  semakin  normal  apabila kecepatan potong berada pada level -1 (140 m/min) sedangkan kedalaman potong berada antara level -1 (0.254 mm).
(a) (b)
Gambar 17 Kecepatan Potong (Vc) vs
Kedalaman Potong (ap) Milling; (a) Contour Plot ; (b) Surface Plot
Dengan  menggunakan  analisa  Surface Response,  maka  didapatkan  setting  para meter optimum sebagai berikut :

## 4. SIMPULAN
Dari  percobaan  dan  pengolahan  data yang  telah  dilakukan  dengan  setting parameter  yang  telah  ditentukan  untuk proses turning dan milling ,  maka  dapat ditarik kesimpulan, bahwa Hasil Uji Bivariat untuk proses Turning, parameter yang paling berpengaruh  terhadap ovality adalah Kedalaman  Potong  (ap)  dengan significancy value  sebesar  0.018.  Sedangkan  hasil  uji Bivariat untuk proses milling, parameter yang paling  berpengaruh terhadap ovality adalah Kecepatan Pemakanan (f) dengan significancy  value sebesar  0.022.  Untuk proses  pemesinan turning ,  titik  pengukuran yang  paling  berpengaruh  terhadap ovality adalah  pada  titik  pengukuran  14.  Dan  pada proses milling , titik pengukuran yang paling berpengaruh adalah pada titik 8.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada PT. Aker Solutions yang  telah  memberikan  informasi  dan fasilitas dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ghetiya,  N.D.,  2014.  Some  Studies  on Reduction  of  Ovality  in  Turned Component-Case study. Nirma University  Journal  of  Engineering  and Technology (NUJET) , 3 (1), pp.39-46.
Kale, A.V. and Thorat, H.T., 2014. Control of ovality in pipe bending: A new approach. no. Aimtdr, pp.1-5. Kumar,  P.,  Dhingra,  A.K.  and  Kumar,  P., 2016. Optimization of Process Parameters  for  Machining  of  Mild  Steel EN18 by Response Surface Methodology. Advances  in  Engineering: An International Journal-1 , pp.1-12.
Myers,  R.H.,  Montgomery,  D.C.  and
Anderson-Cook,  C.M.,  2016. Response surface  methodology:  process  and product  optimization  using  designed experiments . John Wiley & Sons. Nowag,  L.,  Sölter,  J.  and  Brinksmeier,  E., 2007.  Influence  of  turning  parameters on distortion of bearing rings. Production Engineering , 1 (2), pp.135-139.
Ranganath,  M.S.  and  Vipin,  H.,  2014.
Optimization  of  process  parameters  in turning operation using response surface methodology:  a  review. International
Journal  of  Emerging  Technology  and Advanced  Engineering , 4 (10),  pp.351-
360.
Rochim, T., 1993. Teori dan teknologi proses pemesinan. Jakarta:  Higher  Education Development Support Project . Subramanian, M., Sakthivel, M., Sooryaprakash,  K.  and  Sudhakaran,  R., 2013. Optimization of cutting parameters for cutting force in shoulder milling  of  Al7075-T6  using  response surface  methodology  and  genetic algorithm. Procedia Engineering , 64 , pp.690-700.
Zhen,  H.E.,  Xu-Tao,  Z.  and  Gui-Qing,  X., 2013, May. Product quality improvement through  response  surface  methodology: A  case  study.  In Diversity,  Technology,
and Innovation for Operational
Competitiveness,  Proceedings  of  the 2013  International  Conference  on Technology  Innovation  and  Industrial Management, Phuket, Thailand (pp. 29- 31).