## OPTIMASI KEKASARAN PERMUKAAN PROSES PEMBUBUTAN BAJA ST.42 DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI
Said Apreza 1) , Zaldy Kurniawan 2) , Muhammad Subhan 2)
1) Mahasiswa Jurusan Teknik Mesin dan Manufaktur Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung
2) Dosen Jurusan Teknik Mesin dan Manufaktur Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Kawasan Industri Air Kantung, Jalan Timah Raya Sungailiat Bangka 33211 Telp. (0717) 93586, Fax. (0717) 93585 e-mail: polman@polman-babel.ac.id

## Abstract
Minimal surface roughness value is the performance to be achieved in the process of CNC NLX 2500,  is  necessary  to  regulate  variables  NLX  2500  CNC  process  in  order  to  obtain  the proper  response surface  roughness  of  the  workpiece  is  minimal.research  that  has  been  done  is  to  determine  the contribution of these variables NLX CNC process in 2500 to reduce the variation of the response surface roughness of the workpiece simultaneously. Moreover, it also made the determination that  the proper setting of the variables NLX2500 CNC process in order to obtain the surface roughness of the workpiece is  minimal.machining  process  variable  is  varied  spindle  rotation,  motion  eat,  and  in  the  funeral.  The experimental  design  is  determined  based  on  the  Taguchi  method  and  form  of  orthogonal  L9  (33). Optimization  method  is  used  Taguchi.  The  randomized  trial  with  replication  2  times  to  overcome interference  factors  that  occur  during  the  machining  process.the  results  showed  that  to  reduce  the variation of the response simultaneously, eat motion has the largest percent of the contribution, which amounted to 99.48%, spindle rotation has a percent contribution of 0.0974%, the feeds have a percent contribution of -0.126%.to obtain a surface roughness of the workpiece is minimal, spindle rotation is set at 2748 rpm, eating motion is set at 0.15 mm / rotation, the funeral was adjusted to 0.5 mm.
Keywords : CNC NLX, surface roughness, Taguchi method, Variable

## Abstrak
Nilai  kekasaran  permukaan  yang  minimal  merupakan  kinerja  yang  ingin  dicapai  pada  proses CNC  NLX  2500,  perlu  dilakukan  pengaturan  variabel-variabel  proses  CNC  NLX  2500  yang  tepat  agar diperoleh  respon  kekasaran  permukaan  benda  kerja  yang  minimal.  Penelitian  yang  telah  dilakukan bertujuan untuk menentukan kontribusi dari variabel-variabel proses CNC NLX 2500 untuk mengurangi variasi  dari  respon  kekasaran  permukaan  benda  kerja  secara  serentak.  Selain  itu,  juga  dilakukan penentuan  seting  yang  tepat  dari  variabel-variabel  proses  CNC  NLX2500  agar  diperoleh  kekasaran permukaan  benda  kerja  yang  minimal.  Variabel  proses  pemesinan  yang  divariasikan  adalah    putaran spindle,  gerak  makan,  dan  dalam  pemakanan.  Rancangan  percobaan  ditetapkan  berdasarkan  metode Taguchi  dan  berupa  matriks  ortogonal  L 9 (3 3 ).  Metode  optimasi  yang  digunakan  adalah  Taguchi. Percobaan  dilakukan  secara  acak  dengan  replikasi  sebanyak  2  kali  untuk  mengatasi  faktor  gangguan yang terjadi selama proses pemesinan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk mengurangi variasi dari  respon  secara  serentak,  gerak  makan  memiliki  persen  kontribusi  terbesar,  yaitu  sebesar  99,48  %, putaran  spindle  memiliki  persen  kontribusi  sebesar  0,0974%,  dalam  pemakanan  memiliki  persen kontribusi  sebesar  -0,126%.  Untuk  memperoleh  kekasaran  permukaan  benda  kerja  yang  minimal, putaran  spindle  diatur  sebesar  2748  rpm,  gerak  makan  diatur  sebesar  0,15  mm/putaran,  dalam pemakanan diatur sebesar 0.5 mm.
Kata Kunci : CNC NLX , kekasaran permukaan, metode Taguchi, variabel

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  suatu hasil  produksi  harus diimbangi  dengan  peningkatan  kualitas  hasil  produksi,  khususnya  pada   proses  produksi  yang menggunakan  mesin  perkakas  seperti  mesin  bubut[1].  Dengan  adanya  mesin  tersebut  akan mempermudah  dalam pembuatan  komponen-komponen  mesin dengan ketelitian tinggi dan efisien.
Proses  pemotongan  benda  kerja  yang  baik,  maka  diperlukan  pemilihan  seting  variabel yang  tepat. Dan juga, pahat bubut menjadi salah satu faktor dalam proses pemotongan dimesin bubut. Mempertimbangkan  hal  tersebut,  maka material  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan penelitian  adalah material  baja  karbon  rendah  St.42,  Pemilihan  material  juga  berpengaruh pada  hasil  pembubutan terutama  berkaitan  dengan  kualitas  kekasaran  permukaan.  Dari  uraian  diatas,  penelitian  mengenai pengaruh  seting  variasi kecepatan spindle ,  gerak  makan  dan  kedalaman pemakanan  terhadap  tingkat kekasaran.
Dalam  penelitian  [2]  menggunakan  material  St.42  dari  hasil  penelitian  diperoleh  variabel- variabel  yang  berpengaruh  terhadap  kekasaran  adalah  variabel  sudut  modifikasi,  gerak  makan  dan kecepatan potong. Nilai kekasaran yang diperoleh yaitu 2.2344  m, dimana nilai kekasaran tersebut dari kombinasi variabel sebagai berikut, kecepatan potong 57.5 m/menit, sudut modifikasi 99.6 o , dan gerak makan 0.08 putaran/menit. [3] Proses pembubutan baja St.42 dengan model analisa dua arah, dengan dua variabel bebas dan satu variabel terikat. Pada feeding 0.05 mm/put dan cutting fluid yang berbeda, nilai kekasaran permukaan yang paling rendah adalah media pendingin air. Dari hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa media pendingin air merupakan yang paling baik, karena air dapat menyerap panas lebih baik dari semua variasi cutting fluid sehingga gesekan antara chip, tool dengan benda kerja sangat kecil.
Dari  uraian  di  atas,  maka  dilakukan  suatu  penelitian  dalam  penggunaan feeding untuk mendapatkan nilai kekasaran yang diinginkan terhadap perbandingan hasil kekasaran permukaan benda kerja  dengan  menggunakan  pahat  bubut  jenis Carbide dengan  material  St.42.  Dari  latar  belakang tersebut  maka  akan    dilakukan  penelitian  dengan  judul  Optimasi  Kekasaran  Permukaaan  Proses Pembubutan Baja St.42 Dengan Menggunakan Metode Taguchi”.

## 2. METODE PENELITIAN

## a)    Material penelitian
 Benda kerja
Benda kerja yang digunakan pada penelitian ini terbuat dari baja St.42 dengan ukuran diameter 50  mm  dan  panjang  100  mm.  ukuran  dan  bentuk  benda  kerja  tersebut  ditunjukkan  pada Gambar 1.
a)Ukuran b) Bentuk  benda kerja Gambar 1. Ukuran dan bentuk benda kerja

## b)   Peralatan penelitian
Mesin CNC NLX 2500 yang digunakan adalah buatan Jepang dengan spesifikasi sebagai berikut :
 Merk Mitsubishi
 Tipe NLX 2500
 Tahun pembuatan 2011
 Surface roughness tester
Surface  roughness  tester digunakan  untuk  mengukur  kekasaran  permukaan  benda  kerja  yang dihasilkan  dari  suatu  proses  pemesinan.  [4] Surface  roughness  tester yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Mitutoyo SJ 400 dengan kecermatan 0,001 ųm.

## c)   Benda kerja hasil proses permesinan CNC NLX 2500
Bentuk benda kerja yang telah diproses dengan menggunakan mesin CNC NLX 2500 ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Benda replikasi 1dan replikasi 2

## d)  Pengambilan data kekasaran permukaan
Benda  kerja  yang  dikerjakan  dengan  mesin  dan  dilakukan  pemotongan  pada  permukaannya  tidak dapat rata atau halus sama sekali, tetapi akan meninggalkan bekas berupa lembah dan puncak yang disebut  kekasaran  permukaan.  [5]  Kekasaran  rata-rata  secara  aritmatis  (R a )  dihitung  berdasarkan harga rata-rata dari nilai absolut jarak antara profil terukur dengan profil tengah.  Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
y n R a   1 (  m)
(1) e)  Rancangan percobaan
Dalam penelitian ini dipilih tiga variabel proses. Satu variabel proses memiliki tiga level. Rancangan percobaan  yang  ditetapkan  menggunakan  metode  Taguchi  ( orthogonal  array L9)[6].  Percobaan dilakukan secara acak  dengan replikasi  sebanyak dua  kali  untuk  mengatasi  variabel gangguan yang terjadi selama proses pemesinan.
f)   Menghitung rasio S/N variabel respon
Karakteristik kualitas dari respon yang digunakan dalam percoabaan ini adalah semakin kecil semakin baik  atau small  is  better untuk  respon  kekasaran  permukaan.  Perhitungan  nilai  rasio  S/N  untuk respon kekasaran permukaan dilakukan dengan menggunakan perangkat  komputasi statistic. Rasio S/N untuk karakteristik ini dirumuskan dengan persamaan sebagai berikut [7]:
S/N = -10         n i i n y 1 2 log
(2)

## g)  Menentukan kondisi variabel untuk respon optimal
Penentuan  kondisi  variabel  terbaik  diawali  dengan  membuat  tabel  variabel  respon  untuk memudahkan pemilihan level dari variabel yang menghasilkan respon optimal.

## h)  Prediksi nilai hasil optimasi
Perhitungan prediksi nilai hasil optimasi dapat dihitung dengan persamaan rumus (2):
     q i m m 1 1 ) ( ˆ    
(3) dengan: ɳ m =  Nilai rata-rata dari keseluruhan kekasaran  =  Rata-rata kekasaran pada level optimal
q =  Jumlah variabel yang mempengaruhi respon secara signifikan
i)   Analisis variansi dan persen kontribusi
Analisis variansi (ANAVA) digunakan untuk mengetahui variabel proses yang meliki pengaruh secara signikan  terhadap  respon.  Persen  kontribusi  yang  menunjukkan  porsi  (kekuatan  relatif)  masing- masing variabel proses terhadap total variansi dari respon yang diamati. Jika persen kontribusi error kurang  dari  lima  belas  persen,  maka  tidak  ada  variabel  yang  berpengaruh  terabaikan  tetapi  jika persen kontribusi error lebih dari lima belas persen mengindikasikan ada variabel yang berpengaruh terabaikan.

## j)   Melakukan pengujian konfirmasi
Percobaan  konfirmasi  merupakan  percobaan  yang  dilakukan  berdasarkan  kombinasi  variabel  hasil optimasi. Tujuannya adalah untuk mencocokkan hasil prediksi dengan hasil respon secara actual.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Penentuan pengaturan level variabel proses Hasil penentuan pengaturan level pada masing-masing variabel proses ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengaturan level-level variabel proses Variabel Proses Satuan Level 1 Level 2 Level 3 A Putaran spindle rpm 2053 2401 2748 B Gerak makan mm/put 0,15 0,27 0,60 C Dalam pemakanan mm 0,25 0,375 0,5

## Sumber : Hasil Perhitungan
Hasil percobaan berupa nilai kekasaran permukaan seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data hasil percobaan Seting Kombinasi ke A Putaran spindle (rpm) B Gerak makan (mm/put) C Dalam pemakanan (mm) Kekasaran permukaan (ųm) 1 1 1 1 1,230 2 1 2 2 2,798 3 1 3 3 6,209 4 2 1 2 1,055 5 2 2 3 2,719 6 2 3 1 5,856 7 3 1 3 0,833 8 3 2 1 2,693 9 3 3 2 6,043 Rata-rata 3,271 Sumber : Hasil Perhitungan

## 3.2   Nilai rasio S/N untuk variabel respon
Nilai rasio S/N yang dihasilkan untuk variabel respon kekasaran permukaan ditunjukkan pada Tabel 3. dan masing-masing level ditunjukkan pada Tabel 4
Tabel 3. Rasio S/N untuk respon Seting Kombinasi ke A Putaran spindle (rpm) B Gerak makan (mm/put) C Dalam pemakanan (mm) Rasio S/N 1 1 1 1 -1,7946 2 1 2 2 -8,9362 3 1 3 3 -15,8604 4 2 1 2 -0,4661 5 2 2 3 -8,6866 6 2 3 1 -15,3526 7 3 1 3 1,5858 8 3 2 1 -8,6047 9 3 3 2 -15,6252 Rata-rata -8,202212 Sumber : Hasil Perhitungan

## Tabel 4. Rata-rata kekasaran permukaan masing-masing level
Simbol Variabel Variabel proses Kekasaran permukaan (Ra) Level 1 Level 2 Level 3 A Putaran spindle 3,412 3,210 3,190 B Gerak makan 1,039 2,736 6,036 C Dalam pemakanan 3,260 3,299 3,254 Total nilai rata-rata Ra = 3,271
Sumber : Hasil Perhitungan
Plot  rata-rata untuk  tiap-tiap variabel proses untuk  respon kekasaran permukaan ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Plot rasio S/N untuk respon kekasaran permukaan

## 3.3   Penentuan kondisi variabel untuk respon optimal
Penelitian ini menghasilkan kondisi variabel proses untuk respon optimal ditunjukkan pada Tabel 5.
Di bawah ini:
Tabel 5. Kondisi variabel proses untuk respon optimal Simbol Variabel proses Tingkatan Level Nilai Level A Putaran spindle Level 3 2748 rpm B Gerak makan Level 1 0,15 mm/put C Dalam pemakanan Level 3 0,5 mm
Sumber : Hasil Perhitungan

## 3.4   Prediksi nilai hasil optimasi
Berdasarkan  kondisi  untuk  respon  optimal  yang  ditunjukan  pada  Tabel  6,  sehingga  dapat ditentukan  prediksi  nilai  optimal.  Perhitungan  prediksi  nilai  hasil  optimasi  dapat  dihitung  dengan persamaan (3) dan diperoleh nilai sebesar 0,941

## 3.5   Hasil analisis variansi (ANAVA)

## Tabel 6. Hasil analisis variansi (ANAVA)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P-value Kontribusi (%) A 2 0,0907 0,0907 0,0453 1,72 0,368 0,0974 B 2 38,7379 38,7379 19,36907 732,70 0,001 99,48 C 2 0,0036 0,0036 0,0018 0,07 0,936 -0,126 Error 2 0,0529 0,5029 0,0264 0,543 Total 8 38,8850 100
Sumber : Hasil Perhitungan
Dari  hasil  ANAVA  menunjukkan  bahwa  variabel  proses  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap respon Ra yang diamati. Variabel proses yang berpengaruh secara signifikan terhadap respon apabila  mempunyai  nilai  F hitung lebih  besar  dibandingkan  F α,02,02 (Nilai  F  dilihat  pada  tabel  statistic). Variabel-variabel proses yang memiliki persen kontribusi adalah putaran spindle , yaitu 0,0974 %, dalam pemakanan  memiliki  kontribusi  sebesar  -0,126%,  gerak  makan  memiliki  kontribusi  yang  besar,  yaitu sebesar 99,48 %.

## 3.6   Pengujian Konfirmasi
Pengaturan variabel proses pada pengujian konfirmasi adalah A 3 B 1 C 3 . Hasil perhitungan rasio S/N pada kondisi awal dan kondisi optimal, prediksi dan pengujian konfirmasi, serta nilai Ra kondisi awal dan optimal dapat ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Konfirmasi
Kombinasi awal Kombinasi Optimum Prediksi Konfirmasi Pengaturan variabel proses A 2 B 2 C 2 A 3 B 1 C 3 A 3 B 1 C 3 Kekasaran Permukaan 2,561 0,941 0,825 Peningkatan Kekasaran Permukaan 67,78 %
Sumber : Hasil Perhitungan

## 4. SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kontribusi dari variabel-variabel proses dalam mengurangi variasi  respon  Ra  adalah  putaran spindle yaitu  sebesar  0,0974  %,  dalam  pemakanan  memliki  persen kontribusi sebesar -0,126 % dan gerak makan memiliki persen kontribusi yang besar, yaitu sebesar 99,48 %. Kekasaran permukaan (Ra) yang maksimal maka variabel putaran spindle diatur  sebesar  2748 rpm, gerak  makan  0,15  mm/put  dan  dalam  pemakanan  0,5  mm.  Pada  penelitian  selanjutnya  disarankan, untuk  melakukan  optimasi  dengan  menggunakan  metode-metode  optimasi  yang  lain  sebagai perbandingan dan menambahkan variabel-variabel proses lain yang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap respon.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Marsyahyo, “ Eko, Mesin Perkakas Pemotongan Logam, Bayumedia ” , Malang 2003.
[2] Danang Iswinarko, “Optimasi Kondisi Pemotongan Pahat Modifikasi Terhadap Kekasaran Permukaan Hasil Proses  Bubut  Lurus  Material  St.42  dengan  Metode  Response  Surface”, Universitas  Jember, 2014.
[3] Febi  Rahmadianto,  “Pengaruh  Variasi  Cutting Fluid  dan  Variasi  Feeding  Pada  Proses  Pemotongan Orthogonal Poros Baja terhadap Kekasaran Permukaan,” Institut Nasional Malang, 2015.
[4] Rochim, T, (2001), Proses Pemesinan, Institut Teknologi Bandung, Bandung
[5] Petropoulus,  G.,Kechagias,  J.,Akis,  V.I.,dan  Maropoulus,. Surface  Roughness      Investigation  of  a Reinforced  Polymer  Composite . International  Conference  on  Economic  Enggineering  and manufacturing Systems, 2009.
[6] Montgomery, D.C, Design and Analysis of Experiment, John Wiley & Sons, Inc, New York, 2009.
[7] Soejanto, “ Desain Eksperimen dengan Metode Taguchi ” , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2009.