## PENGARUH CUTTER SPEED, FEED RATE DAN DEPT OF CUT
PAD PROSES CNC MILLING TERHADAP NILAI KEKASARAN BAJA AISI 1045 BERBASIS REGRESI LINEAR
Moch Yunus 1) , M. Ginting 2) , Karmin 3)
1)2)3) Staf Pengajar Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Sriwijaya Jl. Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139 Telp: 0711-353414 Fax: 0711-453211 E-mail : myunuspolsri@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  pengaruh  besaran cutter speed,  feed  rate dan dept  of  cut pada  proses  CNC Frais/Milling terhadap  nilai kekasaran baja AISI 1045. Proses frais yang dilakukan menggunakan pendingin dromus dengan variasi cutter speed antara 200 rpm s.d 350 rpm, variasi feed rate antara  14  mm/menit  s.d  59,5  mm/menit  dan  variasi dept  of  cut 0,5  s.d  1,5  mm. Hasil  dari  proses  frais  untuk  setelah  dilakukan  pengukuran  kekasaran  dan  data nilai  kekasaran  tersebut  diproses  dengan  menggunakan  program  SPSS  20 dihasilkan suatu bentuk formula regresi ganda Y = 6,473 + 0,004 X1 – 0,028 X2 – 0,422 X3, yang menyatakan bahwa 85,4% besarnya cutter speed, feed rate dan dept  of  cut berpengaruh  terhadap  nilai  kekasaran  dan  14,6%  nilai  kekasaran dipengaruhi  oleh  gesekan  chip  terhadap  benda  kerja,  kondisi  pisau  frais/ cutter dan kesalahan teknis lainnya. Nilai keksaran yang paling kecil (permukaan yang halus) didapat pada cutter speed 250 rpm, feed rate 42,5 mm/menit dan dept of cut 1,5 mm.
Kata Kunci :  CNC  Milling,  Baja  AISI  1045,  kekasaran  permukaan,  regresi  linier ganda

## 1. PENDAHULUAN
Pada  kegiatan  prosuksi  yang  proses pengerjaannya  menggunakan  mesin CNC Frais/Milling , kualitas permukaan yang ditampilkan  akan  mempengaruhi  nilai  jual suatu  produk.  Pengerjaan  logam  yang menggunakan  proses  permesinan,  kualitas permukaannya  ditentukan  oleh  penampilan kasar dan halusnya permukaan produk yang dihasilkan. Perbaikan dalam metode pengerjaan  mesin  akhir-akhir  ini  merupakan upaya untuk meningkatkan kualitas permukaan  yang  dikerjakan  dengan  proses permesinan. Kualitas permukaan yang halus tidak hanya berkaitan terhadap toleransi dan estetika produk tetapi juga dapat memperpanjang  umur  pakai  ( life  time ) terutama  untuk  permukaan  kontak  yang saling bergesekan.
Dasar dari setiap
pekerjaan permesinan
mempunyai persyaratan
kualitas
permukaan dan kekasaran permukaan  yang  berbeda-beda  tergantung dari  fungsinya.  Kualiitas  permukaan  hasil dari  penyayatan  rata  dapat  dilihat  dari
kekasaran  permukaannya.  Makin  halus permukaannya maka makin baik kualitasnya;  sehingga  cukup  beralasan bahwa kekasaran permukaan hasil pekerjaan  mesin frais/milling diperhatikan dan  dicari  solusi  untuk  mendapatkan  yang sehalus mungkin.
Pada  mesin CNC  frais/milling untuk menghasilkan  tingkat kekasaran  permukaan yang  sesuai  dengan  permintaan  gambar kerja  tidak  dapat  dilakukan  dengan  cara mencoba-coba memperbesar atau memperkecil  kecepatan  spindel  mesin, kecepatan  pemakanan  dan  kedalaman pemakanan
karena variabel-variabel tersebut di  atas  di  inputkan  kedalam  bentuk program.

## DASAR TEORI
Elemen Dasar Proses Frais ( Milling ) Pada  proses frais ( milling )  gerak potong  dilakukan  oleh  pahat  frais/perkakas potong ( cutter ) yang berputar pada porosnya.  Pahat  frais  yang  digunakan  jenis pahat bermata potong jamak ( multiple points
cutting  tools )  dengan  jumlah  mata  potong sama dengan jumlah gigi frais (Z).
Menurut  jenis  pahat  frais  ( cutter )  yang digunakan,  ada  dua  macam  proses  frais yaitu frais datar ( slab milling ) dengan sumbu putar  spindel  sejajar  dengan  permukaan benda  kerja,  dan  frais  tegak  ( face  milling ) dengan  sumbu  putar  spindel  tegak  lurus dengan
permukaan benda
kerja.
Selanjutnya  frais  datar  ada  dua  cara  yaitu frais  naik  ( up  milling atau conventional milling ) dan frais turun ( down milling ).
Gambar 1 :   Slab Milling
Gambar 2 :   (a) Proses slab milling (b) Panjang lintasan pisau frais/ cutter
Gambar 3 : Face Milling

## Kekasaran Permukaan
Permukaan  adalah  batas  yang memisahkan  antara  benda  padat  dengan sekelilingnya.  Jika  ditinjau  skala  kecil  pada dasarnya konfigurasi permukaan merupakan suatu karakteristik geometri golongan mikrogeometri,  yang  termasuk  golongan makrogeometri adalah merupakan
permukaan secara keseluruhan yang membuat  bentuk  atau  rupa  yang  spesifik, misalnya  permukaan  lubang,  permukaan poros,  permukaan  sisi  dan  lain-lain  yang tercakup  pada  elemen  geometri  ukuran, bentuk dan posisi ( Chang- Xue : 2002 ). Kekasaran  permukaan  dibedakan  menjadi dua bentuk, diantaranya : 1. Ideal Surface Roughness , yaitu : kekasaran  ideal  yang  dapat  dicapai dalam  suatu  proses  permesinan  dengan kondisi ideal.
2. Natural  Surface  Roughness ,  yaitu  : kekasaran alamiah yang terbentuk dalam proses permesinan karena adanya
beberapa  faktor  yang  mempengaruhi proses permesinan diantaranya : a.  Keahlian operator,
b.  Getaran yang terjadi pada mesin,
c.  Ketidaktepatan  gerakan  komponen- komponen mesin,
d.  Ketidakteraturan feed mechanisme ,
e.  Adanya cacat pada material,
f.  Gesekan antara chip dan material.
Gambar 4 :  Profil Kurva Kekasaran Berdasarkan  profil  kurva  kekasaran  di atas, dapat didefinisikan beberapa parameter permukaan, diantaranya :
1.  Penyimpangan  rata-rata  aritmatik  dari garis rata- rata profil Ra (μm), yaitu : nilai rata-rata  absolut  penyimpangan  yang diukur  dari  garis  rata-rata  ( center  line ) profil efektif.
M  =  luas  keseluruhan  (  arsiran  )  di  atas dan di bawah center line .
l = panjang uji  ( evaluation length ) 2.  Heigth of Roughness Curve Rt (μm) Ketidakrataan  ketinggian  maksimum  Rt (μm)  adalah  jarak  antara  dua  garis sejajar yang menyinggung profil pada titik tertinggi  dan  terendah  antara  panjang bagian yang diuji.
3.  Ketidakrataan  Ketinggian  Sepuluh  Titik Rz (μm).
Ketidakrataan ketinggian maksimum sepuluh  titik  Rz  adalah  jarak  rata-rata antara  lima  puncak  tertinggi  dan  lima lembahan  terdalam  disepanjang  bagian yang  diuji,  yang  diukur  dari  garis  sejajar dengan garis rata-rata disepanjang evaluation length .
Gambar 5 :  Kurva Kekasaran dan Perhitungan Rz
Dari  beberapa  parameter  permukaan yang  tersebut  di  atas,  parameter  Ra  relatif lebih banyak digunakan
untuk mengidentifikasi  permukaan.  Parameter  Ra cocok  digunakan  untuk  memeriksa  kualitas permukaan  komponen  mesin  yang  telah dilakukan  proses  permesinan  tertentu  [4]. Dibandingkan  dengan  parameter  lain,  nilai Ra  lebih  sensitif  terhadap  perubahan  atau penyimpangan  yang  terjadi  pada  proses permesinan.  Dengan  demikian  pencegahan dapat  dilakukan  dengan  cepat  jika  ada tanda-tanda
bahwa
ada
kenaikan kekasaranya
(misalnya dengan cara mengganti  perkakas  potong  atau  cara  yang lain).

## ANALISA DATA
Untuk  menganalisa  data  dari  hasil eksperimen  menggunakan  model Multiple regretion linear digunakan untuk memprediksikan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat
kekasaran permukaan.  Model regresi  linear berasumsi bahwa  ada  hubungan  linear  antara  variabel dependen,  yaitu  tiap  prediktor,  diantaranya faktor cutter  speed,  depth  of  cut  dan  feed rate .
Hubungan  tersebut  digambarkan  dengan persamaan Walpole sebagai berikut :
Dimana : Y adalah nilai variabel dependen k adalah menunjukan jumlah prediktor b i adalah nilai koefisien ke-i X i adalah nilai prediktor ke-i e adalah nilai kesalahan model regresi Regresi  linier  menunjukan  model yang representatif berdasarkan nilai
koefesien
korelasi
R. Nilai R
mengindikasikan  adanya  hubungan  linier yang  kuat  antara  variabel  independen terhadap nilai kekasaran permukaan. Penentuan variabel independen yang siqnifikan sebagai prediktor variabel dependen didasarkan pada nilai siqnificance level yang  kurang  dari  0,05  dan  tingkat kontribusi  variable  independen  ditentukan berdasarkan  nilai standardized  coefficient . Semakin besar nilai standardized coefficient , semakin besar pula kontribusinya terhadap model regresi.

## 2. BAHAN DAN METODE
Pelaksanaan
pengambilan data dalam  proses  penelitian  ini,  dilakukan dengan melakukan
eksperimen.
Bahan/material dan peralatan
yang
digunakan  dalam  proses  penelitian  ini adalah :
1.  Bahan/material  yang  digunakan  adalah AISI 1045
2.  Peralatan yang digunakan adalah :
- Pahat/ cutter  milling  diameter 40  mm tipe/merek Taegutec Xomt 060204 TT
9030
- CNC  Frais/Milling  jenis  EMCO  VMC 200
- Alat uji kekasaran TR 200/ Qualitest
Metode yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian  ini  adalah  metode  eksperimen, dimana  proses  pengambilan  data  bahan sebagai sampel diproses permesinan dengan CNC Milling dengan variabel seperti pada tabel 1, kemudian dilakukan pengukuran angka kekasaran dengan menggunakan alat uji kekasaran TR 200/ Qualitest
Tabel 1. Variabel Penelitian No. Cutter speed ( Rpm) Feed rate (mm/ment) Dept of Cut (mm) Pendinginan 1 200 14 0,5 Dromus 2 200 14 1 Dromus 3 200 14 1,5 Dromus 4 200 24 0,5 Dromus 5 200 24 1 Dromus 6 200 24 1,5 Dromus 7 200 34 0,5 Dromus 8 200 34 1 Dromus 9 200 34 1,5 Dromus 10 250 17,5 0,5 Dromus 11 250 17,5 1 Dromus 12 250 17,5 1,5 Dromus 13 250 30 0,5 Dromus 14 250 30 1 Dromus 15 250 30 1,5 Dromus 16 250 42,5 0,5 Dromus 17 250 42,5 1 Dromus 18 250 42,5 1,5 Dromus 19 350 24,5 0,5 Dromus 20 350 24,5 1 Dromus 21 350 24,5 1,5 Dromus 22 350 42 0,5 Dromus 23 350 42 1 Dromus 24 350 42 1,5 Dromus 25 350 59,5 0,5 Dromus 26 350 59,5 1 Dromus 27 350 59,5 1,5 Dromus

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Tabel 2.   Nilai Kekasaran Permukaan Hasil Eksperimen No. Cutter speed ( Rpm) Feed rate (mm/ment) Dept of Cut (mm) Nilai Kekasaran (μm) 1 200 14 0,5 6,778 2 200 14 1 6,268 3 200 14 1,5 6,043 4 200 24 0,5 6,063 5 200 24 1 6,322 6 200 24 1,5 6,144 7 200 34 0,5 6,113 8 200 34 1 5,894 9 200 34 1,5 5,712 10 250 17,5 0,5 7,043 11 250 17,5 1 6,743 12 250 17,5 1,5 6,523 13 250 30 0,5 6,495 14 250 30 1 6,264 15 250 30 1,5 5,694 16 250 42,5 0,5 5,952 17 250 42,5 1 5,845 18 250 42,5 1,5 5,664 19 350 24,5 0,5 6,881 20 350 24,5 1 6,722 21 350 24,5 1,5 6,501 22 350 42 0,5 6,442 23 350 42 1 6,233 24 350 42 1,5 5,952 25 350 59,5 0,5 6,062 26 350 59,5 1 5,713 27 350 59,5 1,5 5,795

## Pembahasan
Hasil  eksperimen  dikalkulasi  dan dianalisa  dengan  menggunakan  software SPSS 20 seperti tabel-tabel di bawah ini,
Tabel 3. Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Nilai Kekasaran 6,21707 ,393782 27 Cutter Speed 266,66667 63,548891 27 Feed Rate 32,00000 13,709907 27 Dept of Cut 1,00000 ,416025 27
Tabel 4. Korelasi Surface roughnes s Cutting speed Feed rate Dept of cut Pearson Correlation Surface roughness 1,000 ,101 -,611  -,446 Cutting speed ,101  1,000 ,556 ,000 Feed rate -,611 ,556  1,000 ,000 Dept of cut -,446 ,000 ,000  1,000 Sig. (1- tailed) Surface roughness . ,308 ,000 ,010 Cutting speed ,308 . ,001 ,500 Feed rate ,000 ,001 . ,500 Dept of cut ,010 ,500 ,500 . N Surface roughness 27 27 27 27 Cutting speed 27 27 27 27 Feed rate 27 27 27 27 Dept of cut 27 27 27 27
Tabel 5. Model Summary b Model R R Square Adjust ed R Squar e Std. Error of the Estimat e Durbi n- Wats on 1 ,924 a ,854 ,835  ,160129  1,304
a. Predictors: (Constant), Dept of Cut, Feed Rate, Cutter Speed b. Dependent Variable: Nilai Kekasaran
Tabel 6. ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 3,442 3 1,147 44,745  ,000 b Residual ,590 23 ,026 Total 4,032 26
a. Dependent Variable: Nilai Kekasaran b. Predictors: (Constant), Dept of Cut, Feed Rate, Cutter Speed
Tabel 7. Coefficientsa
Model Unstandardi zed Coefficients Stand ardize d
Coeffi cients t Sig. Correlations Collinearit y Statistics
B Std.
Erro r Beta Zer o- ord er Partial Part Tol era nc e VI F 1 (Const ant) 6,4 73 ,155 41,77 1 ,000 Cutter Speed ,00 4 ,001 ,638 6,649 ,000
,10 1 ,811 ,530 ,69 1 1, 44 8 Feed Rate - ,02 8 ,003 -,966 - 10,06 6 ,000 - ,61
1 -,903 -,803 ,69 1 1, 44 8 Dept of Cut - ,42 2 ,075 -,446 - 5,595 ,000 - ,44
6 -,759 -,446 1,0 00 1, 00 0 a. Dependent Variable: Nilai Kekasaran
1.  Berdasarkan perhitungan dihasilkan koefesien  determinasi  sebesar  85,4  %, hal  ini  menunjukan  bahwa  85,4%  nilai kekasaran  yang  terjadi  dipengaruhi  oleh cutter  speed,  feed  rate dan dept  of  cut . Sisanya  sebesar  14,6%  nilai  kekasaran
dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diantaranya :
a. Getaran yang terjadi pada mesin,
b. Ketidaktepatan  gerakan  komponen- komponen mesin,
c. Ketidakterautran feed mechanisme , d. Adanya cacat pada material,
e. Gesekan antara chip dan material.
2.  Dengan  dihasillkannya  nilai Std.  Error  of the  Estimate  (SEE) lebih  kecil  dari Std. Deviation (0,160  <  0,394),  maka  dapat dinyatakan  bahwa  variabel cutter  speed, feed  rate dan dept  of  cut cukup  layak dijadikan sebagai predictor untuk variabel nilai kekasaran.
3.  Model  regresi  yang  dihasilkan  ternyata tidak  terjadi  otokorelasi,  karena  nilai Durbin-Watson  besarnya  diantara  1 sampai 3 ( 1 < DW < 3 ).
4.  Model regresi tersebut dinyatakan layak/baik untuk memprediksi nilai kekasaran,  karena  angka  probabilitas yang dihasilkan pada tabel ANOVA lebih kecil  dari  0,05  (  angka  probalitasnya 0,000 ).
5.  Untuk  menguji  bahwa  variabel cutter speed, feed rate dan dept of cut memang benar mempengaruhi nilai kekasaran, hal ini perlu dilakukan pengujian hipotesanya dengan  menggunakan  angka  F  yang dihasilkan pada tabel ANOVA. Hipotesanya adalah : - H0  :  variabel cutter  speed,  feed  rate dan dept  of  cut tidak  berpengaruh terhadap variabel nilai kekasaran.
- H1  :  variabel cutter  speed,  feed  rate dan dept of cut berpengaruh terhadap variabel nilai kekasaran.
- Jika  F hitung >  F tabel ,  maka  H0  ditolak dan H1 diterima.
- Jika  F hitung <  F tabel ,  maka  H0  diterima dan H1 ditolak
Berdasarkan  tabel  F  atau  tabel  distribusi F .05 (hal. 283. Dr. Tedjo N. Reksoatmodjo,  S.T.,  M.Pd;  dikutip  dari Guilford  &  Fruchter  1978  :  516-517) dengan  α  =  0,05  didapatkan  nilai  F sebesar  3,01;  dengan  demikian  hipotesa yang  diterima  adalah  H1  yaitu  variabel cutter  speed,  feed  rate dan dept  of  cut berpengaruh  terhadap  variabel  nilai kekasaran.
6.  Berdasarkan perhitungan di atas dihasilkan  persamaan  regresi  sebagai berikut : Y = 6,473 + 0,004 X1 – 0,028 X2 – 0,422 X3 Koefisien  regresi  tersebut  dilakukan pengujian  dengan uji t untuk mengetahui apakah koefesien tersebut siqnifikan atau
tidak  dengan  cara  membandiingkan antara nilai t tabel pada
dengan  nilai  t hitung masingg-masing variabel.
- Hipotesa untuk variabel cutter speed : H0 = koef. regresi tidak siqnifikan H1 = koef. regresi siqnifikan Jika t hitung < t tabel , maka H0 diterima dan H1 ditolak Jika  t hitung >  t tabel ,  maka  H0  ditolak  dan
H1 diterima
Berdasarkan tabel t atau tabel distribusi-t  (  hal.  279.  Dr.  Tedjo  N. Reksoatmodjo,  S.T.,  M.Pd;  dikutip  dari Freund  &  Williams  1958  :  502.) dihasilkan  t tabel =  2,064  dan  t hitung = 6,649.  Dari  sini  dapat  disimpulkan bahwa  H0  ditolak  dan  H1  diterima sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa koefesien  regresi  untuk cutter  speed siqnifikan. (lihat gambar 6).
Gambar 6 : Daerah Siqnifikan Cutter Speed
- Hipotesa untuk variabel feed rate : H0 = koef. regresi tidak siqnifikan H1 = koef. regresi siqnifikan Jika t hitung < t tabel , maka H0 diterima dan H1 ditolak Jika  t hitung >  t tabel ,  maka  H0  ditolak  dan H1 diterima Berdasarkan tabel t atau tabel distribusi-t  (hal.  279.  Dr.  Tedjo  N. Reksoatmodjo,  S.T.,  M.Pd;  dikutip  dari Freund  &  Williams  1958  :  502) dihasilkan  t tabel =  -2,064  dan  t hitung =  - 10,066.  Dari  sini  dapat  disimpulkan bahwa  H0  ditolak  dan  H1  diterima sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa koefesien  regresi  untuk feed  rate siqnifikan. (lihat gambar 7).
Gambar 7 : Daerah Siqnifikan Feed Rate
- Hipotesa untuk variabel dept fo cut :
H0 = koef. regresi tidak siqnifikan H1 = koef. regresi siqnifikan Jika t hitung < t tabel , maka H0 diterima dan H1 ditolak Jika  t hitung >  t tabel ,  maka  H0  ditolak  dan
H1 diterima Berdasarkan tabel t atau tabel distribusi-t  (hal.  279.  Dr.  Tedjo  N. Reksoatmodjo,  S.T.,  M.Pd;  dikutip  dari Freund  &  Williams  1958  :  502) dihasilkan  t tabel =  -2,064  dan  t hitung =  - 5,595.  Dari  sini  dapat  disimpulkan bahwa  H0  ditolak  dan  H1  diterima sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa koefesien  regresi  untuk dept  of  cut siqnifikan. (lihat gambar 8 di bawah ini).
Gambar 8: Daerah Siqnifikan Dept of Cut

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  data  penelitian  di atas dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.  Nilai Kekasaran  baja  ST 60 pada proses pemesinan  milling/frais  85,4  %  sangat dipengaruhi  oleh  kedalaman  pemakanan ( Dept  of  Cut ),  kecepatan  pemakanan ( feed  rate )  dan  kedalaman  pemakanan ( Dept of cut ).
2.  14,6  %  nilai  kekasaran  baja  ST  60  pada proses pemesinan
milling/frais dipengaruhi oleh :
a. Getaran yang terjadi pada mesin, b. Ketidaktepatan  gerakan  komponen- komponen mesin,
c. Ketidakterautran feed mechanisme ,
d. Adanya cacat pada material,
e. Gesekan antara chip dan material.
f. Pahat potong atau cutter tumpul.
3.  Model  Regresi  Linear  yang  dihasilkan adalah :
Y = 6,473 + 0,004 X1
– 0,028 X2 – 0,422 X3
Saran
3.  Dalam proses frais/milling harus
diperhatikan  bahan  cutter  disesuaikan
dengan bahan  yang akan diproses untuk menghindari terjadinya cepatnya keausan pada cautter. 4.  Pada  proses  CNC  Frais/Milling  harus diperhatikan kelancaran proses pendinginan  secara  merata,  sehingga tidak  terjadi  gesekan  antara  chip  dan benda kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Benardos,  P.G.,  dan  G- C.  Vosniakos  “ Predicting Surface Roughness In machining 2003 : A Review, International  Journal  of  Machine  Tools and Manufacturing 43.833-844.
2. Bhattacharya,  A.,  Faria-Gonzales,  R., and Ham, I. (1970).“Rgression Analysis for  Predicting  Surface  finish  and  Its Applications  in  The  Determination  of Optimum  Machining  Conditions.  ASME Journal  of  Engineering  for  Industry”, 4.711-71 3. Boothroyd,  G.  And  Knight,  W.A.(1989).
“  Fundamentals  of  Machining  and Machine  Tools.  Marcel  Dekker,  New York. 4. Chang- Xue. (2002), “ Surface Roughness  Preditive  Modeling  :  Neural Networks versus Regression. Departemen of Industrial & Manufacturing  Engineering.  College  of Engineering  and  Technology  Bradley
Universty : Illois USA.
5. Chandiramani,  K.L.,  and  Cook,  N.H. (1964), “Investigation on The Nature of Surface  Finish  and  Its  Variation  with Cutting  Speed.  Journal  of  Engineering for Industry, Series B, 134-140.
6. Dickinson,  G.R.(1968),  “  Survey  of
Factors Affecting Surface Finish. Proceedings of Conference on Properties  and  Metrology  of  Surfaces, Park 3K, 135-147.
7. Feng,C.X.,  Wang,J.,  and  Wang,  J- S.(2001),”An  Optimization  Model  for Concurrent Selection of Tolerances and Supplier”.  Computer  and  Industrial Engineering. 40,15-33
8. Fischer,  H.L  and  Elrod,  J.T.(1971).” Surface  finish  as  a  function  of  tool geometry  and  feed;  a  Theoretical approach.  Microtechnic,  No.  25,175-
178.
9. Grieve, D.J.,
Kaliszer,H., and Rowe,G.W.(1968), The effects of cutting  conditions  on  bearing  area parameters. Proceedings of 9th
International  Machine  Tool  Design  and
Research Conference, U.K.,
September, Vol. 2, 989-1004.
10.  Herman Saputra., Sunaryo. Prediksi
Kekasaran Permukaan Baja St 40 Berbasis Model Analisis Regresi Ganda Pada Permesinan CNC Frais; http://www.docstoc.com/ docs / 113842922 / 25- Februari 2012
11.  Jerard, R.B., et al., Online Optimization of Cutting Conditions for NC Machining,
2001  NSF  Design,  Manufacturing  and Industrial Innovation Research Conference, Januari 7-10-2001, Tampa, Florida. 12.  Muin,  Syamsir.  1986.  Dasar-dasar Perencanaan Perkakas, Jakarta :
Rajawali Mas.
13.  Moch  Yunus,  Didi.  2012.  Analisa
Parameter Kekasaran Permukaan Bahan  Alumunium  Jenis  Al  Mg  Si 3.6082 DIN 1725 pada Proses Pemesinan  CNC  Milling.  ISSN  2085- 1286

## RIWAYAT PENULIS
1.  Nama : Moch Yunus, S.T.,M.T NIP : 195706161985031003 Pekerjaan : Dosen Teknik Mesin Polsri Pendidikan  : S2 Teknik Mesin 2.  Nama : Drs. Muchtar Ginting, M.T NIP : 195505201984031001 Pekerjaan : Dosen Teknik Mesin Polsri Pendiikan : S2 Teknik Mesin 3.  Nama : Karmin, S.T., M.T NIP : 195907121985031006 Pekerjaan : Dosen Teknik Mesin Polsri Pendidikan  : S2 Teknik Mesin