## METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMASI PARAMETER MESIN PRINTER 3D TERHADAP KWALITAS PRODUK MATERIAL ABS

## TAGUCHI METHOD FOR 3D PRINTER MACHINE PARAMETER OPTIMIZATION OF PRODUCT QUALITY FROM ABS MATERIAL
Bayu Wiro Karuniawan 1)* , Farizi Rachman 1) , Mega Tri Yoningtias 2)
1) Jurusan Teknik Permesinan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Kampus ITS Keputih Sukolilo, Surabaya 60111
2) Departemen Teknik Sistem dan Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Kampus ITS Keputih Sukolilo, Surabaya 60111 *e-mail corresponding: bayuwiro@ppns.ac.id

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Diperbaiki: Revised 01/04/2022 Diterima: Accepted 06/10/2022
Publikasi Online:
Online-Published 31/10/2022 ©2022 The Authors.  Published by
AUSTENIT (Indexed in SINTA)
doi: 10.53893/austenit.v14i2.4631
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  mesin  Printer  3D  FDM  (Fused Deposition  Modeling)  Ender-3  Pro  dengan  berbagai  kombinasi  parameter. Pemilihan  parameter  untuk  3  jenis  parameter  (Layer  height,  infill  pattern,  dan nozzle temperature), masing-masing parameter divariasikan sebanyak 3 variasi. Material  yang  digunakan  adalah  material  ABS  (Acrylonitrile  Butadiene  Styrene). Metode penelitian menggunakan metode Taguchi. Rancangan Percobaan metode Taguchi  menggunakan  matriks  ortogonal  L 9 (3 4 )  dengan  tiga  kali  pengulangan. Respon yang dihasilkan hanya kekasaran permukaan. Eksperimen menghasilkan parameter  optimal:  Layer  Height  0.1  mm,  Infill  Pattern  adalah  pola  line  dan Temperatur  Nozzle 240°C. Parameter layer  height  memberikan  persentase  nilai kontribusi 99,63%, infill pattern sebesar 0,04% dan persentase nozzle temperature 0,154%.
Kata Kunci : Printer 3D, Desain Eksperimen, Kekasaran Permukaan, Optimasi, Taguchi

## ABSTRACT
The  examination  was  directed  utilizing  3D  Printer  FDM  (Fused  Deposition Modeling) Ender-3 Pro with different mixes of boundaries. Choice of boundaries for  3  kinds  of  boundaries  (Layer  level,  infill  example,  and  spout  temperature), every boundary fluctuated by 3 varieties. The material utilized is ABS (Acrylonitrile Butadiene  Styrene)  material.  The  examination  strategy  utilizes  the  Taguchi technique. Plan of Experiment involving the Taguchi technique as an orthogonal matrix  L 9 (3 4 )  with  three  replications.  The  resulting  response  is  only  surface roughness. Tests produce the ideal boundaries: layer height 0.1 mm, infill pattern is line pattern and nozzle temperature 240°C. The layer height parameter result a contribution percentage  of 99,63%, infill pattern 0,04%, and nozzle temperature 0,15%.
Keywords : 3D Printer, Design of Experiment, Optimization, Surface Roughness,
Taguchi

## 1 PENDAHULUAN
Printer  3D  merupakan  jenis  manufaktur additive , di mana mesin memproses sebuah filamen secara  lapis  demi  lapis  yang  dikontrol  dengan program/aplikasi dan  dihasilkan benda bentuk 3D. (Riza  et  al.,  2020).  Printer  3D  membawa  banyak manfaat  untuk  desain  teknik,  pengembangan produk,  dan  proses  manufaktur.  Printer  3D
membawa  banyak  manfaat  untuk  desain  teknik, pengembangan  produk,  dan  proses  produksi (Nguyen et al., 2020). Penggunaan pencetakan 3D juga  meningkat  (Nicholson,  2014)  di  lingkungan bisnis  lain  seperti  industri  otomotif  dan  teknik dirgantara.  Suku  cadang,  misalnya,  sedang diproduksi di industri otomotif dan dirgantara  yang mengarah pada peningkatan skala ekonomi.
Salah  satu  mesin  printer  3D  atau quick prototyping yang  banyak  ditemui  di marketplace
jaman  ini  adalah  mesin  berteknologi Fused Deposition  Modeling (FDM).  (Karuniawan  et  al.,
2019). Fused Deposition
Modelling (FDM) merupakan  salah  satu  teknik  pada  manufaktur additive yang  bisa  membuat  lebih  cepat  siklus pengerjaan dari merancang ke pembuatan produk, bisa  membentuk  sebuah  obyek  dengan  bentuk yang  kompleks  dan  menghasilkan  sisa  material yang lebih sedikit. (Andriyansyah et al., 2018).
Ada  beberapa  teknologi  yang  digunakan dalam proses rapid prototyping (RP), yaitu Selective Laser Sintering (SLS), Fused Deposition  Modeling (FDM), Laminated Object Manufacturing (LOM), 3- D Printing (3DM), Stereolithography (SLA), dan lain- lain  (Nancharaiah,  2011).  Mesin  Printer  3D  jenis FDM  pada  umumnya  menggunakan  filamen berbahan  PLA.  PLA  salah  satu  jenis  filamen  yang menudahkan,  sehingga  sering  digunakan.  Tetapi realitanya,  ABA  secara  ketahanan,  lebih  baik  jika dibandingkan dengan PLA.
Hasil  cetak  menggunakan  material  filamen ABS  memiliki  karakteristik  yang  solid,  kokoh,  dan memiliki  resistansi  yang  baik  terhadap  panas, hanya  saja  ABS  membutuhkan  suhu  tinggi  untuk nozzle dan bed supaya  produk  dapat  tercetak sempurna.  Saat  suhu  dingin,  ABS  memiliki  sifat menyusut. Retak dan melengkung pada pencetakan  3D  terjadi  akibat  penyusutan.  Oleh karena  itu  dibutuhkan  teknik  yang  benar,  agar kendala ini bisa diatasi. Selain itu dibutuhkan mesin Printer  3D  yang  tertutup  ( enclosed ).  Hal  ini  yang menjadikan  penelitian  di  bidang  Printer  3D menggunakan material ABS lebih sedikit dibandingkan  yang  menggunakan  filamen  PLA, dikarenakan proses pencetakan ABS tidak mudah.
Kekasaran  permukaan  sebuah  produk  yang dicetak  3D  dijadikan variabel  respon pada penelitian,  dimana  respon  ini  dapat  memengaruhi kwalitas  dalam  sistem  pemesinan.  Tingginya  Nilai kekasaran permukaan bisa mengakibatkan keausan  part  mesin  dan  memberikan  pengaruh fungsi  dari  produk  tersebut.  Untuk  mendapatkan part  dengan  kualitas  yang  diinginkan  sehingga menghasilkan  part  yang  memiliki  kekasaran permukaan  yang  rendah,  pemenuhan  pelanggan yang tinggi, dan meningkatkan performa pemesinan,  sehingga  penelitian  diharapkan  dapat mengamati variasi dari parameter dengan tepat dan ideal dalam proses printer 3D.
Cara  Optimasi  paling  sering  dipakai  pada pemilihan  parameter  proses  yang  optimal  adalah optimasi  Taguchi.  Teknik  optimasi  Taguchi mempunyai  tujuan  untuk  menghasilkan  proses parameter yang optimal, kwalitas benda hasil cetak lebih ditingkatkan dan mengurangi biaya pembuatan produk dimana hasil cetaknya menjadi kuat  terhadap  faktor  noise  (Soejanto,  2009). Metode  Taguchi  hanya  dapat  digunakan  pada proses optimasi respon tunggal.
Penelitian  ini  dilakukan  agar  menghasilkan perpaduan  nilai  proses  parameter  yang  optimum menggunakan mesin FDM Printer 3D seperti tinggi
lapisan,  pola  infill,  dan  temperatur nozzle menggunakan  filamen  berbahan  ABS.  Dengan menggunakan  Desain  eksperimen  yaitu  metode Taguchi,  kekasaran  permukaan  adalah  respon yang akan dianalisis. Penelitian ini mengidentifikasi parameter yang paling mempunyai pengaruh pada kekasaran permukaan.

## 2. BAHAN DAN METODA
Metode  Penelitian  adalah  langkah-langkah yang digunakan sebagai acuan untuk melaksanakan penelitian, sehingga dapat memperoleh  hasil  yang  baik  dan  membatasi kesalahan  yang  mungkin  terjadi  untuk  mencapai tujuan  ekperimen  yang telah  ditentukan.  Langkah- langkah  untuk  melakukan  eksperimen  ditampilkan dalam grafik berikut:
Gambar 1 . Flow Chart Penelitian
Spesimen  uji  dirancang  sesuai  standar ASTM  D638-14  tipe  IV  menggunakan  software Autodesk Fusion 360 kemudian file desain diekspor dalam  format  STL  agar file dapat  dibuka  dan
parameter  diatur  menggunakan  software slicer Ultimaker  Cura.  Percobaan  ini  dilakukan  dengan menggabungkan level dari setiap parameter proses yang telah ditentukan yaitu tinggi lapisan, pola infill dan  temperatur  nozzle.  Berikut  ini  adalah  level untuk  setiap  parameter  proses  yang  digunakan, seperti pada Tabel 1. di bawah ini:
Tabel 1 .   Parameter Eksperimen No Parameter
Satuan Level 1 Layer Height mm 0.10 0.15  0.20 2 Pola isi - Grid Line  Cross 3 Nozle Temperatu re °C 230. 0 240. 0 250.0 Pada perhitungan derajat kebebasan diperoleh  nilai  6. Orthogonal  array menurut percobaan ini adalah L 9 (3 4 ). Selanjutnya, perhitungan  derajat  kebebasan  total matriks ortogonal  array menggunakan  persamaan  3 diperoleh derajat kebebasan total 8. Sesuai dengan matriks ortogonal standar nilainya lebih besar atau sama  dengan  perhitungan  derajat  kebebasan percobaan  yang  telah  dilakukan,  maka  percobaan tersebut  dinyatakan  layak.  Tabel  2.  merupakan desain  percobaan  menggunakan  perangkat  lunak Minitab:
Tabel 2 .   Rencana Pengujian Percobaan Parameter Layer Heigh t (mm) Infill Pattern Nozzle Temperature (°C) 1 0.10 Grid 230.0 2 0.10 Line 240.0 3 0.10 Cross 250.0 4 0.15 Grid 240.0 5 0.15 Line 250.0 6 0.15 Cross 230.0 7 0.20 Grid 250.0 8 0.20 Line 230.0 9 0.20 Cross 240.0
Penelitian  dilakukan  dengan  mencetak benda uji bahan filamen ABS menggunakan printer 3D  merk  Ender  3  Pro  sesuai  dengan  rancangan percobaan  yang  telah  ditentukan  yaitu matriks orthogonal  array sebanyak  sembilan  kali  dan direplikasi sebanyak tiga kali. Selanjutnya dilakukan pengukuran  kekasaran  hasil  cetakan  benda  uji dengan alat surface roughness tester merk Mitutoyo tipe  SJ-310.  Mesin  printer  3D  dan Surface Roughness  Tester dapat  dilihat  pada  Gambar  1. dan  Gambar  2.  Sedangkan  bentuk  spesimen  dan dimensi spesimen dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2 . Mesin printer 3D Ender-3 Pro
Gambar 3 . Surface Roughness Tester Mitutoyo SJ-310
Gambar 4 . Bentuk Spesimen dan Dimensi
Spesimen Data penelitian hasil mengukur dan menguji diolah menggunakan
metode Taguchi menggunakan urutan proses sebagai berikut:
a.  Perhitungan Nilai Rasio S/N
Karakteristik  dari  kekasaran  permukaan adalah Smaller is Better dimana nilainya didapatkan dari persamaan berikut (Soejanto, 2008):

## /   = − 10 log ∑
(1)
Dimana: n = Banyaknya data
= Data repon pengamatan ke – i
b. Analysis of Variance (ANOVA)
Analisa  ANOVA  digunakan  untuk  menguji parameter  yang  direncanakan  yang  secara bersama-sama  signifikan  mempengaruhi  variable respon  suatu  pengujian  (Soejanto,  2009).  ANOVA bertujuan untuk menguji informasi data eksperimen yang  sudah  dihasilkan  ke  dalam  perhitungan derajat  kebebasan  (df),  jumlah  kuadrat  (SS), kuadrat tengah (MS) dan F hitung . Pengujian  hipotesis  menggunakan  Nilai  F, dari  perbandingan  nilai  F  untuk  setiap  parameter dengan  F tabel .  Jika  F hitung >  F tabel ,  maka  H 0 ditolak, dan jika F hitung < F tabel , maka H 0 diterima.
• Pengujian F hitung untuk layer height parameter H 0 :  tidak  berdampak  pada layer  height ke variabel respon H 1 : berdampak pada layer height ke variabel respon
• Pengujian F hitung untuk infill pattern parameter
H 0 :  tidak  berdampak  pada infill  pattern ke variabel respon H 1 : berdampak pada infill pattern ke variabel respon
• Pengujian  F hitung untuk nozzle  temperature parameter
H 0 : tidak berdampak pada nozzle temperature ke variabel respon H 1 : berdampak pada nozzle temperature ke variabel respon
c.  Perhitungan prediksi rata-rata  S/N Rasio  yang Optimal
Perhitungan  prediksi  rata-rata  S/N  Rasio yang  Optimal  dihitung  menggunakan  persamaan berikut:
!"#$ = % + ∑ ' − % ( (2) Dengan: ) * = Nilai rata-rata dari keseluruhan S/N Rasio ) + = Rata-rata S/N Rasio kondisi level optimal
d.  Perhitungan Interval Kepercayaan
Perhitungan interval kepercayaan digunakan untuk  kondisi  perlakuan  pada  saat  percobaan. Interval  kepercayaan  untuk  kondisi  optimal  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut: Untuk eksperimen prediksi:
,- = . / α ; 12 ; 12 3 45 6 722 (3)
Dengan:
8 α ; " 2 ; " 2 = Nilai F-ratio dari tabel
α = Resiko; Level kepercayaan = 1 – resiko 9 :
= Derajat kebebasan faktor
9 :;
= Derajat kebebasan error MS E = Rata-rata kuadrat error
< !:: = Banyaknya pengamatan efektif. < !:: = =>%?@A BCB@? ! DCE@@
FG>%?@A "! @G@B #!E!E@$@
(4)
H IJKL+MN+OP − QR I ≤  H IJKL+MN+OP ≤  H IJKL+MN+OP + QR I Untuk eksperimen konfirmasi:
,- # = T8 α ; " 2 ; " 2 U V W U  X 722 + Y (5)
H Z − QR Z ≤  H ZOP[+J*\]+ ≤  H Z + QR I
e.  Eksperimen Konfirmasi
Setelah  dilakukan  perhitungan,  variasi optimal dari parameter akan diperoleh. Selanjutnya  variasi  optimal  dari  parameter digunakan untuk uji konfirmasi dengan mencetak contoh  produk  yang  diuji  dan  kemudian melakukan  pengukuran  pada  kekasarannya. Selain  itu,  kekasaran  hasil  konfirmasi  diperiksa sebagai hasil pengujian yang tepat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan mengkombinasikan parameter proses yang telah ditentukan yaitu layer height , infill pattern dan nozzle  temperature yang  dianggap  memberikan pengaruh  terhadap  respon  kekasaran  permukaan. Parameter  proses  selain layer  height , infill  pattern dan nozzle temperature dibuat konstan.
Blank 1 spasi Arial 10 3.1   Hasil Penelitian Blank 1 spasi Arial 10 Benda  uji  yang  telah  dilakukan  pencetakan menggunakan mesin printer 3D kemudian dilakukan pengukuran kekasaran permukaannya di sisi kanan dan kiri benda uji di daerah gage length . Data hasil  pengujian kekasaran dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 .   Data Hasil Eksperimen
Percobaan  Replikasi
Kekasaran Permukaan Ra ( µ m) Mean S 1 Mean S 2 Mean 1 1 6,996 7,064 7,030 2 7,087 7,200 7,144 3 7,387 7,239 7,313 2 1 7,108 7,221 7,164 2 6,513 6,947 6,730 3 7,015 6,885 6,950 3 1 7,668 7,311 7,489 2 7,655 7,670 7,663
3 7,348 7,051 7,200 4 1 10,665 10,928  10,797 2 10,959 10,974  10,967 3 10,837 10,915  10,876 5 1 10,899 10,835  10,867 2 10,483 10,967  10,725 3 11,111 10,602  10,857 6 1 11,040 10,930  10,985 2 10,844 10,931  10,887 3 11,013 10,645  10,829 7 1 15,151 15,056  15,104 2 14,872 14,456  14,664 3 15,544 15,199  15,371 8 1 15,377 15,429  15,403 2 15,186 15,016  15,101 3 15,564 15,045  15,305 9 1 14,370 15,533  14,951 2 15,041 14,505  14,773 3 14,676 14,488  14,582 Blank 1 spasi Arial 10 3.2 Pembahasan
Tahap  perhitungan  yang  pertama  yaitu menghitung  rasio  S/N  menggunakan  karakteristik smaller is better . Hasil Perhitungan Rasio S/N yang dapat dilihat pada Tabel 4. berikut:
Tabel 4 .   Hasil Perhitungan Rasio S/N Percobaan Layer Height Infill Pattern Nozzle Temperature Rasio S/N (mm) - (°C) 1 0,1 Grid 230 -17,102 2 0,1 Line 240 -16,840 3 0,1 Cross 250 -17,447 4 0,15 Grid 240 -20,733 5 0,15 Line 250 -20,682 6 0,15 Cross 230 -20,749 7 0,2 Grid 250 -23,550 8 0,2 Line 230 -23,677 9 0,2 Cross 240 -23,387 Tahap selanjutnya yaitu perhitungan ANOVA. Hasil perhitungan ANOVA untuk rasio S/N dari kekasaran permukaan dapat dilihat pada Tabel 5.  Dengan  melakukan  perhitungan  secara  manual dengan  bantuan  aplikasi  Microsoft  Excel  dan validasinya digunakan aplikasi  Minitab  19. Interval kepercayaan yang digunakan adalah = 0,05.
Tabel 5 .   ANOVA Rasio S/N
Source DF SS Contri bution % MS F hitung Layer Height 2 61,9 034 99,630 6 30,9 517 566,3347 Infill Pattern 2 0,02 46 0,0396 0,01 23 0,2251 Nozzle Temper ature 2 0,09 56 0,1538 0,04 78 0,8745 Error 2 0,10 93 0,1759 0,05 47 Total 8 62,1 329
Berdasarkan  Tabel  5.  dapat  dilihat  bahwa parameter layer  height berpengaruh  signifikan, sedangkan infill  pattern  parameter dan nozzle temperature parameter tidak signifikan berpengaruh terhadap respon kekasaran permukaan.  F tabel untuk  rasio  S/N  masing-masing parameter adalah F (0,05;2;2) = 19,00. Parameter layer height memberikan  persentase  kontribusi  sebesar 99,63%, infill  pattern sebesar  0,04%  dan nozzle temperature 0,154%.
Perhitungan  optimal  parameter  digunakan untuk  menentukan  level  parameter  proses  yang paling optimal terhadap respon kekasaran permukaan. Semakin tinggi rata-rata nilai tiap level maka  semakin  besar  kontribusinya  terhadap variabel  respon kekasaran  permukaan.  Berikut adalah  hasil  perhitungan  parameter  optimal  untuk rasio S/N kekasaran permukaan.
Tabel 6 .   Parameter Optimal Rasio S/N
Kekasaran Permukaan Level Layer Height Infill Pattern Nozzle Temperature 1 -17,130 -20,462 -20,509 2 -20,721 -20,400 -20,320 3 -23,538 -20,528 -20,560 Delta 6,409 0,128 0,239 Rank 1 3 2
Tabel 6 menunjukkan bahwa parameter yang optimal untuk rasio S/N terhadap respon kekasaran permukaan  adalah layer  height pada  level  1  yang bernilai  0,10  mm, infill  pattern pada  level  2  yang berpola Line dan nozzle  temperature pada  level  2 yang bernilai 240 °C. Grafik level faktor untuk rasio S/N  kekasaran  permukaan  yang  dihasilkan  dari perangkat lunak minitab 19 terlihat pada Gambar 5. berikut:
Gambar 5 . Grafik Level Optimal Respon
Kekasaran Permukaan Proses  setelah  membuat  grafik  adalah membuat perhitungan confidence interval eksperimen prediksi.
!"DBC = % + '^ ___ − % ( + '` ; ___ − % ( + ', ; ___ − % ( !"DBC = −20,4629 + ''−17,130( − '−20,4629(( + ''−20,400( − '−20,4629(( + ''−20,320( − '−20,4629(( !"DBC = −16,9234
Interval  kepercayaan  dari mean  S/N  ratio prediksi  menggunakan  CI  sebesar  95%  dapat dihitung berikut ini:
< !:: = 9U3 1 + '2 + 2 + 2( = '
27 7 ( ,- = . 8 h.hj,,; U 0,0547 '27 7 (
,- = . 18,513 U 0,0547
'27 7 ( = 0,5122 Sehingga: H IJKL+MN+OP − QR I ≤  H IJKL+MN+OP ≤ H IJKL+MN+OP + QR I −mn, opqr −  s, tmpp  ≤  H IJKL+MN+OP ≤  −mn, opqr +  s, tmpp −mu, rqtn  ≤  H IJKL+MN+OP ≤ −mn, rmmq
Hasil perhitungan convidence interval eksperimen  prediksi  akan  dibandingkan  dengan hasil perhitungan convidence interval dari eksperimen konfirmasi.
Tabel  7.  Berikut  menunjukkan  semua  data kekasaran  permukaan  yang  diperoleh  selama eksperimen  konfirmasi.  Data  yang  ditampilkan berupa kekasaran permukaan rata-rata.
Tabel 7 .   Data Hasil Eksperimen Konfirmasi Repli kasi Layer Height Infill Patt ern Nozz le Tem perat ure Kekas aran Permu kaan Rata- rata (µm) Rasio S/N (mm) Patt ern (°C) 1 0,1 Line 240 7,206 -17,154 2 0,1 Line 240 7,180 -17,122 3 0,1 Line 240 7,408 -17,394 Rata-rata -17,223
Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  interval kepercayaan  untuk  nilai  rata-rata  rasio  S/N  pada tingkat keyakinan 95% pada eksperimen konfirmasi.
< !:: = 9U3 1 + '2 + 2 + 2( =  '
27 7 ( ,- # = v8 h.hj,,; U 0,0547U  w 1 27 7 + 1 3x ,- # = v18,513 U 0,0547U  w 1 27 7 + 1 3x   =  0,774
Sehingga: −mu, ppq −  s, uur  ≤  H IJKL+MN+OP ≤  −mu, ppq +  s, uur −mu, ooy  ≤  H IJKL+MN+OP ≤  −mn, rro
Hasil perhitungan interval kepercayaan pada tingkat kepercayaan 95% untuk prediksi kemudian dibandingkan  dengan  interval  kepercayaan  pada tingkat  kepercayaan  95%  untuk  eksperimen konfirmasi.  Interval  kepercayaan  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 6. berikut ini:
Gambar 6 . Grafik perbandingan interval kepercayaan eksperimen konfirmasi dan prediksi
Grafik  pada  gambar  6  menunjukkan  ada bagian  dari convidence  interval rata-rata  untuk eksperimen  konfirmasi  yang  beririsan  dengan
interval  kepercayaan  rata-rata  prediksi,  sehingga bisa disimpulkan bahwa uji optimasi sudah berhasil. Oleh karena itu kombinasi setting parameter proses untuk  prediksi  juga  merupakan setting parameter proses yang menghasilkan respon yang optimum.

## 4. KESIMPULAN
Metode  Taguchi  dapat  digunakan  untuk mencari kombinasi parameter proses yang optimal untuk  satu variabel  respon .  Optimasi  bertujuan untuk meningkatkan kualitas produk dari pemesinan yang lebih baik.
Dari  hasil  penelitian  dapat  diketahui  bahwa parameter proses 3D printing yang mempengaruhi variabel  respon kekasaran  permukaan  produk material filamen ABS adalah Layer Height dengan hasil  hipotesis  nilai  F  lebih  besar  dari  F tabel , sedangkan Infill  Pattern parameter dan Nozzle Temperature parameter
tidak berpengaruh signifikan  terhadap variabel  respon kekasaran permukaan dengan hasil hipotesis nilai F lebih kecil dari  F tabel .  Kombinasi  parameter  proses  yang optimal  untuk  menghasilkan  produk  dengan kekasaran  permukaan  terendah  adalah Layer Height pada  level  1  yang  bernilai  0,10  mm, Infill Pattern pada  level  2  yang  berpola Line , Nozzle Temperature pada  level  2  yang  bernilai  240 ° C. Parameter layer  height memberikan  persentase kontribusi  sebesar  99,63%, infill  pattern sebesar 0,04% dan nozzle temperature 0,154%.

## DAFTAR PUSTAKA
A.  A.  Setiawan,  B.  W.  Karuniawan,  dan  N. Arumsari,  Optimasi  Parameter  3D  Printing Terhadap  Keakuratan  Dimensi  dan  Kekasaran Permukaan  Produk  Menggunakan  Metode Taguchi  Grey  Relational  Analysis,  Proceedings Conference on Design Manufacture Engineering and  its  Application  Program  ke-2,  hal.  1–5, Surabaya,
2018. ( http://journal.ppns.ac.id/index.php/CDMA/articl e/view/590 )
A.  Rinanto  dan  W.  Sutopo.  2017.  Perkembangan Teknologi  Rapid  Prototyping:  Study  Literatur. Jurnal  Metris.  Vol.  18,  pp.  105  -  112. ( http://ojs.atmajaya.ac.id/index.php/metris/articl e/view/787 ) B.  W.  Karuniawan,  F.  Rachman,  dan  A.  A. Setiawan.  2019.  Optimasi  Parameter  Mesin Fused  Deposition  Modelling  (FDM)  terhadap Kekasaran  Permukaan  Produk  Menggunakan Metode Taguchi. Journal Techno Bahari . Vol. 6, No. 2, pp. 23–29. ( https://jurnal.poltera.ac.id/index.php/technobah ari/article/view/63/18 )
Creality Ender 3 Pro, S. (no date). Spesifikasi Mesin
3D Printer Ender 3 Pro.
https://www.creality3dofficial.com/products/crea
lity-ender-3-pro-3d-printer .  (diakses  30  Juni 2018)
D.  Andriyansyah,  Herianto,  dan  Purfaji,  Optimasi Parameter  Proses  3D  Printing  Terhadap  Kuat Tarik  Filamen  PLA  Menggunakan  Metode Taguchi. prosiding  Seminar  Nasional  Pendidik. Tek. Otomotif , no. ISSN : 2338-0284, hal. 61–68, Purworejo, 2018. ( http://eproceedings.umpwr.ac.id/index.php/se mnaspto/article/view/248 )
D.  Nicholson.  2014.  3D  Printing-Approaching Critical  Mass  In  An  $8  Billion  Industry https://www.forbes.com/sites/davidnicholson/20 14/05/30/3d-printing-approaching-critical-mass- in-an-8-billion-industry/?sh=7182ecb61075 (diakses 30 Juni 2018)
E.  I.  Riza,  C.  Budiyantoro,  dan  A.  W.  Nugroho. 2020. Peningkatan Kekuatan Lentur Produk 3D Printing  Material  PETG  Dengan  Optimasi Parameter Proses Menggunakan Metode Taguchi. Media Mesin Maj. Tek. Mesin . Vol. 21, No.2, pp. 66–75.(
DOI: 10.23917/mesin.v21i2.10856 ) I.  Soejanto,  2009, Desain  Eksperimen  dengan Metode  Taguchi, Graha  Ilmu,  Yogyakarta.
( https://scholar.google.co.id/citations?user=i4bg zAIAAAAJ&hl=id )
I. Soejanto, 2008, Rekayasa Kualitas: Eksperimen dengan  Teknik  Taguchi ,  Kedua,  Yayasan Humaniora,
Yogyakarta.
( https://scholar.google.co.id/citations?user=i4bg zAIAAAAJ&hl=id ) N. M. A. Awwaliyah, B. W. Karuniawan,  dan D. A. Purnomo.  2020.  Analisa  Pengaruh  Parameter 3D  Printing  Dengan  Taguchi  -  Grey  Relational
Analysis  Terhadap  Kekasaran  Permukaan  Dan Building  Time  Produk.  Tugas  Akhir.  Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.
( http://repository.ppns.ac.id/2907/ ) P.  A.  Sylajakumari,  R.  Ramakrishnasamy,  dan  G. Palaniappan.  2018.  Taguchi  grey  relational analysis for multi-response optimization of wear in  co-continuous  composite.  Materials  (Basel). Vol. 11, No. 9, pp. 1–17 (DOI: https://doi.org/10.3390/ma11091743 ) S.  A.  Widyanto.  2008.  Pengembangan  Teknologi Rapid  Prototyping  Untuk  Pembuatan  Produk- Produk Multi Material. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas  Diponegoro.  Vol.  2,  No.  2.,  pp.  10- 11.
( https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jgti/article /view/1513 ) S.  Lubis,  S.  Djamil,  dan  Y.  Yolanda.  2016. Pengaruh      Orientasi  Objek  Pada  Proses  3D Printing    Bahan    Polymer  PLA  Dan  ABS Terhadap    Kekuatan    Tarik  Dan  Ketelitian Dimensi      Produk.  Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Universitas  Tarumanagara.  Vol.  20,  No.  1.  pp. 27-34 ( https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/si nergi/article/view/259 )
T.  Nancharaiah.  2011.  Optimization  of  Process Parameters  in  FDM  Process  Using  Design  of Experiments. International Journal on Emerging Technologies,  Vol  2,  No.  1,  pp.  100–102. ( https://www.researchgate.net/publication/2662 28304_Optimization_of_Process_Parameters_i n_FDM_Process_Using_Design_of_Experiment s ) V. H. Nguyen, T. N. Huynh, T. P. Nguyen, dan T. T. Tran. 2020. Single and multi-objective
optimisation of processing parameters for fused deposition  modelling  in  3D  printing  technology.
International Journal of Automotive and Mechanical  Engineering .  Vol  17,  No.  1.  pp.
7542–7551.
( https://journal.ump.edu.my/ijame/article/view/2 086 )