## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK Volume 6 Nomor 1 Tahun 2024

## E-ISSN : 2685-8304
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia Graha Prakarsa, Iman Sudirman, Azhar Affandi, Elly Komala, Ferry Santoso (pp:1 –16)
Analysis of Student Route Choice Model to University of Palangka Raya Using
Multilogit Nomial Method
Neagel Banderas Zepanya Siahaan, Sutan Parasian Silitonga, Ina Elvina (pp: 17–25)
Synthesis Oxalic Acid by Durian Skin with Alkali Smelting Method Johannes Martua Hutagalung (pp: 26–33)
Selection of CNC Tool Combination Through Genetic Algorithm Method Approach with Criteria of Miniizing Machining Time and Considering Minimum Maching Gap Irwan Yulianto, Arida Murti Murtikasari (pp: 34–44)
Analysis of the Financial and Technical Feasibility of Erection a Herbal Medicine Factory PT. Tugu Semar Production Using the Systematic Layout Planning Method
Muhammad Bisyri Nada, Dedy Setyo Oetomo, Asep Hermawan (pp: 45–56)
Factors That Motivate Students to Register for Private Tutoring Using The Factor Analysis Method
Ai Nurhayati (pp: 57–70)
Re-Design Modern Industrial Workshop Table with Total Deformation Analysis and Stress Test Dian Juwitasari, Fesa Putra Kristianto, Nuthqy Fariz (pp: 71–78)
Extraction of Polyphenols in Green Tea Shoots as Antioxidant Substance Rini Siskayanti, Riza Rizkiah Lia Muliati, Andini Nurilah, Deden Subagja, MI Fadil (pp: 79–87)
Random Savings Algorithm for Solving Russian TSP Instances
Ekra Sanggala, Muhammad Ardhya Bisma (pp: 89–99)
A Business Feasibilty Study for Glassware  Productionat CV Angga Putra Sejahtera Dini Yulianti, Amelia Agustina (pp: 100–109)
The Effect of Ring Frame Thread Number and Winding Machine Counter on The Weight Of 69G Lot Cones on Winding Machine Number 8 Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati, Rino Sulstio (pp: 110–117)
Social Normative Bounding and Brand Awareness of E- WOM Intensity in WhatsApp Group Online Community Mekar Arum PKK Group - Bojongsoang Abdul Fatah Hassanudin, Ira Murwenie, Alam Avrianto, Dwirani Fauzi Lestari, Rahmina Puspa (pp:118 –129)
Downstream Analysis of Strategic Investment in Natural Gas Commodities in Increasing the Value of Indonesia Natural gas Product Tombak Gapura Bhagya, Jati Arie Wibowo, Siti Latipah, Graha Prakarsa (pp: 130–137)
Evaluation of the Lightning System in the Science Laboratory at School X in South Tangerang Based on SNI 6197: 2020 Reza Ruhbani Amarulloh, Tiara Nurhuda (pp: 138–146)
Evaluation of Supplier Performance Using The Fuzzy AHP Approach to The CV. X Bandung Kite Glass Business Hendry Anggraito (pp: 147–155) The Potential of Cynodon Dactylon and Lolium Perenne “Brightstar” as Phytoremediator Agents in Dealing with the Problem of Sea Water Intrusion in The North Coastal Area of Karawang Riza Rizkiah, Roni Sewiko, Aris K Pranoto, Roberto P Pasaribu, Anthon A Djari, Abdul Rahman, R Moh Ismail Endy Handayani, Muhammad A Mulyana, Luciana (pp: 156–162)
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA Fakultas Teknik
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id
http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks/
Selection of CNC Tool Combination Through Genetic Algorithm Method Approach With Criteria of Minimizing Machining Time and Considering Minimum Machining Gap

## Pemilihan Kombinasi Pahat CNC Melalui Pendekatan Metode Algoritma Genetika Dengan Kriteria Meminimalkan Waktu Permesinan Dan Mempertimbangkan Celah Minimum Pemesinan
Irwan Yulianto 1) , Arida Murti Martikasari 2*)
1) Universitas Ma’soem, Jl. Cipacing No.22, Jatinangor Email: irwan.yulianto8791@gmail.com
2) Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Bandung Email: aridamartikasari@gmail.com
Abstract: The demand for products that require high precision is increasing. Therefore the production process with  CNC  machines is highly  crucial.  In  the  milling  machining  process,  the roughing process takes the most time. The suitable selection of tools combination for the machining  area  will  reduce the machining  time.  Roughing  process sometimes cannot process the machining area with the minimum gap size. The research is to develop tools combination selection algorithm with the criteria of reducing machining time by considering the minimum gap in the workpiece machining area. The first stage is the preprocessing stage, which aims to initiate the tool size that can be used in the workpiece machining process  and  tools  size  grouping  for  the  smallest  gap  machining  process.  The  second  stage  is  genetic algorithm (GA) stage, which aims to find the best tools combination according to the objective function. The  sequence  in  the  GA  stage  is  determining  initial  solution,  parents  selection,  crossover,  mutation, regeneration,  and  determining  the  best  solution.  The  developed  algorithm  has  been  tested  on  four workpieces. Characteristics of the features were tested on two closed pocket workpieces with island, each  open  pocket  with  island,  and  close  pocket  without  island.  Development  of      tools  combination selection algorithm can assist in determining the best tools size to minimize the machining time. Keywords : machining time, roughing process, minimum gap, preprocessing, genetic algorithm
Abstrak: Permintaan produk yang membutuhkan kepresisian tinggi semakin banyak, sehingga proses produksi dengan mesin CNC sangat krusial. Proses pemesinan milling yang memakan waktu pemesian terbanyak  adalah  proses  pemesinan  kasar.  Pemilihan  kombinasi  pahat  yang  sesuai  dengan  area pemesinan akan membuat waktu pemesinan semakin kecil. Proses pemesinan kasar kadang tidak dapat memproses area pemesinan yang memiliki ukuran celah minimum. Penelitian yang dilakuakan adalah mengembangakan  algoritma  pemilihan  kombinasi  pahat  dengan  kriteria  meminimalkan  waktu pemesinan  dengan  mempertimbangkan  celah  minimum  pada  area  pemesinan  benda  kerja.  Tahapan pertama  adalah  tahapan  preprocessing,  bertujuan  untuk  menginisiasi  ukuran  pahat  yang  dapat digunakan  dalam  proses  pemesinan  benda  kerja  dan  pengelompokan  ukuran  pahat  untuk  proses pemesinan  celah  terkecil.  Tahapan  kedua  adalah  tahapan  genetic  algorithm  (GA),  bertujuan  untuk mencari  kombinasi  pahat  yang  terbaik  sesuai  dengan  fungsi  tujuan.  Urutan  pada  tahapan  GA  adalah penentuan solusi awal, penentuan parent s, crossover, mutasi, regenerasi, dan penentuan solusi terbaik. Algoritma  yang  dikembangkan  telah  dilakukan  pengujian  terhadap  empat  benda  kerja.  Karakteristik fitur yang dilakukan pengujian yaitu dua benda kerja closed pocket dengan island, masing-masing open pocket dengan island, dan closed pocket tanpa island. Pengembangan algoritma  pemilihan kombinasi pahat  dapat  membatu  dalam  penentuan  pahat  ukuran  pahat  terbaik  untuk  meminimasi  waktu pemesinan terbaik.
Kata Kunci: waktu pemesinan, pemesinan kasar, celah minimum, preprocessing, genetic algorithm
DOI: http://dx.doi.org/10.37577/sainteks.v%vi%i.644 Received: 01, 2024.  Accepted: 03, 2024.
Published: 03, 2024

## PENDAHULUAN
Proses  pemesinan  computer  numerical  control  (selanjutnya  disingkat  CNC)  banyak digunakan pada pembuatan produk yang membutuhkan detail bentuk yang presisi. Mesin CNC akan melakukan proses pemotongan berbagai bentuk sesuai dengan dengan desain produk. Beberapa fitur dasar dalam proses pemesinan CNC adalah fitur pocket, slot, dan hole. Terdapat juga fitur kompleks yang merupakan gabungan dari beberapa fitur standar. Fitur-fitur tersebut sering  diadopsi  untuk  suku  cadang  mekanik,  mold  dan  lain-lain.  Operasi  pemesinan  pada milling  biasanya  dibagi  menjadi  dua  kategori,  dibedakan  berdasarkan  tujuan  dan  kondisi pemotongan  yaitu,  pemotongan  kasar  (roughing)  dan  pemotongan  akhir  (finishing). Pemotongan kasar digunakan untuk menghilangkan material dalam jumlah besar dari bagian kerja awal secepat mungkin (Groover, 2010). Proses pemotongan kasar menghasilkan bentuk yang mendekati bentuk yang diinginkan, tetapi  menyisakan beberapa material  pada potongan untuk  operasi  penyelesaian  selanjutnya.  Proses  pemotongan  kasar  sering  diperlukan kombinasi beberapa pahat yang memiliki diameter berbeda-beda. Sebagian besar proses pada mesin CNC adalah proses pemesinan kasar. Operasi rough milling umumnya dihasilkan dengan cara 2.5  axis,  di  mana  pemesinan  dilakukan  pada bidang   X – Y  (horizontal)    dan   gerakan sumbu    Z  (vertikal)    digunakan  secara  eksklusif  untuk  memposisikan  pahat  sesuai  dengan kedalaman pemotongan (Jacso dkk, 2018).
Penelitian  Chen  dan  Fu  (2011)  dan  Wang  dkk.  (2018)  merupakan  penentuan kombinasi  pahat  dengan  fungsi  tujuan  memaksimalkan  area  pemakanan  pahat  benda  kerja dalam  proses  pemotongan  kasar.  Fungsi  tujuan  pada  penelitian  tersebut  menghasilkan kombinasi  pahat  yang  sering  tidak  efisien  dalam  pemakanan  area  pemesinan  kasar  pada masing-masing pahatnya. Kejadian yang sering terjadi terlalu banyak menggunakan variansi diameter  pahat  yang  tidak  efisien  pada  proses  pemesinan  area  benda  kerja,  sehingga berpengaruh terhadap waktu pemesinan menjadi lebih lama. Semakin cepat waktu pembuatan suatu  produk  sangat  mempengaruhi  penentapan  kapasitas  produksi.  Fungsi  tujuan  hanya meminimalkan waktu pemesinan dalam proses pemesinan kasar mengakibatkan kombinasi pahat  yang  dipilih  merupakan  pahat  dengan  diameter  besar.  Penentuan  kombinasi  pahat dengan  diameter  besar  menyebabkan  tidak  terprosesnya  area  pemesinan  yang  memiliki ukuran celah terkecil. Hal tersebut mempengaruhi proses pemesinan akhir yang harus bekerja lebih  ekstra.  Dari  kedua  variabel  keputusan  tersebut  dapat  mempengaruhi  biaya  produksi, penjadwalan produksi, dan keputusan dalam pengambil permintaan dari konsumen.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma pemilihan kombinasi pahat CNC  2.5-axis  yang  akan  meminimalkan  waktu  pemesinan  dengan  menjamin  bahwa  seluruh area  pemesinan  kasar  terproses.  Algoritma  yang  diusulkan  akan  diujicoba  pada  beberapa kasus  pemotongan  dengan  fitur pocket  untuk  mengevaluasi  kelebihan  dan  kekurangan algoritma  yang  diusulkan.  Pencarian  solusi  dari  kombinasi  pahat  hanya  proses  pemesinan kasar yang diproses per satu lapisan dengan menerapkan 2.5 axis. Benda kerja memiliki fitur pocket  mill  sehingga  memiliki  celah  yang  akan  diproses  dalam  fitur  pemesinan.  Kombinasi pahat terdiri dari  1 pahat hingga 5 pahat, bertujuan agar bisa membandingkan antar  varian jumlah  pahat  yang  berbeda  secara  langsung dalam program.

## METODOLOGI
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma penentuan kombinasi pahat CNC  (Computer  Numerical  Control)  2.5-axis  yang  akan  meminimalkan  waktu  pemesinan dengan  menjamin  bahwa  seluruh  area  pemesinan  kasar  terproses  seluruhnya.  Algoritma acuan yang digunakan dalam penelitian ini adalah dari studi literatur Chen dan Fu (2011) dan Wang dkk. (2018).
Tahapan  pengembangan  algoritma  dimulai  dengan  memasukan  input  yang  berupa gambar  CAD  benda  kerja  dan  pahat  yang  tersedia  pada  mesin  CNC  (tool  library).  Tahapan preprosesing  bertujuan  untuk  menerjemahkan  alternatif  kombinasi  pahat  yang  dapat digunakan untuk memotong benda kerja. Pada tahap ini terjadi proses pembangkitan alternatif
kombinasi pahat untuk roughing 1 dan roughing 2 dengan cara menentukan celah maksimum dan  celah  minimum  dalam  algoritma  genetika  (GA).  Pemakaian  algoritma  genetika  sudah banyak digunakan di sektor lain seperti transportasi (Bhagya, 2021), kesehatan (Buani, 2021) dan  lainnya.  Pencarian  alternatif  kombinasi  pahat  dengan  waktu  minimum  menggunakan operasi  crossover  dan  mutasi  pada  algoritma  GA.  Pemilihan  algoritma  genetika  (GA)  pada penentuan  solusi  terbaik  karena  alternatif  kombinasi  pahat  dapat  berjumlah  banyak. Penelitian ini hanya dibatasi jumlah kombinasi terbanyak hanya 5 kombinasi. Permasalahan dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  kromosom  dalam  algoritma  GA.  Algoritma  GA dijalankan dengan menetapkan jumlah kromosom sebanyak 4 pada setiap generasi dan jumlah generasi  (y)  sebanyak  20  yang  akan  dijalankan  pada  algoritma.  Pada  generasi  terakhir kromosom  dengan  kombinasi  pahat  dengan  waktu  terkecil  akan  menjadi  solusi  terpilih. Diagram alir pengembangan algoritma secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 1.
START Input: 1. CAD Benda Kerja 2. Pahat yang tersedia pada mesin CNC 3. Banyaknya Generasi Maksimal (y) 4. Urutan Generasi (z) Penentuan Celah Maksimum dan
Celah Minimum Area Benda Kerja
(Penentuan Kelompok Pahat Layak) Pemilihan Diameter Pahat yang Kurang dari Ukuran Celah Maksimum Penentuan Kelompok Pahat Roughing 1 dan Kelompok Pahat Roughing 2 Berdasarkan Pahat Layak Proses Crossover Proses Mutasi Proses Regenerasi z = y Ya Tidak z = z + 1 Output: Kombinasi Pahat CNC Optimal END C C Tahapan Algoritma Genetika Jumlah Pahat Layak Ya Tidak A Penentuan Parents Generasi (z) Algoritma Tidak Dapat Dilanjutkan A Jumlah Kelompok Pahat Roughing 2 Tidak Algoritma Tidak Dapat Dilanjutkan B Ya B Tahapan Preprocessing Pembangkitan Solusi Awal Generasi (z) = Pembangkitan Solusi Awal Banyak Kombinasi Pahat Sebanyak n y = 20 z = 0
Gambar 1. Diagram Alir Pengembangan Algoritma
Proses  algoritma  genetika  (GA)  dimulai  dari  pembangkitan  solusi  awal.  Pada pembangkitan solusi awal struktur kromosom terdiri dari 5 gen. Gen ke-1 sampai dengan 4 berisikan kombinasi pahat roughing 1. Gen ke-5 berisikan kombinasi pahat untuk roughing 2. Pemilihan pahat pada pada setiap gen roughing 1 dengan memilih secara acak diameter antara celah maksimum dengan celah minimum. Pemilihan pahat roughing 2 dengan memilih secara acak  diameter  pahat  dengan  ukuran  lebih  kecil  dari  celah  minimum.  Struktur  kromososm dalam penelitian dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Struktur Kromosom Dalam Penelitian
Setelah  didapatkan  struktur  kromosom  pahat  lalu  dicari  waktu  pemesinannya  secara keseluruhan. Total waktu pemesinan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Total Waktu Pemesinan
Setelah  didapatkan  total  waktu  pemesinan  pada  kromosom  1  lalu  dibangkitkan  lagi kromosom baru sehingga terdapat 4 kromosom awal. Selanjutnya tahap penentuan parents, penentuan parents menggunakan  metode elitism  selection .  Misalkan  didapatkan  hasil pembangkitan awal untuk 4 kromosom seperti yang diperlihatkan tabel 1.
Tabel 1. Kromosom Awal
Didapatkan dua nilai waktu minimum pada kromosom 1 sebesar 27.7070 menit dan dan kromosom 4 sebesar 112.635 menit. Sehinga dipilih parent 1 adalah kromosom 1 dan parent 2  adalah  kromosom  4.  Proses  selanjutnya  melakukan  ceossover,  penyilangan  gen  antara parent 1 dan parent 2. Proses crossover ini hanya dilakukan pada pahat roughing 1 saja dan menggunakan  metode  single-point  crossover.  Pada  pengembangan  algoritma  ini  penentuan berapa gen  yang  akan di crossover  adalah  banyaknya  gen  per  kromosom dibagi  2.  Dua gen awal pada parent 1 ditukar dengan dua gen awal pada parent 2, hasil dari persilangan antar parent tersebut menghasilkan child 1 dan child 2. Proses crossover dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Proses Crossover
Setelah proses crossover dilakukan kemudian setiap child dilakukan proses mutasi. Proses mutasi ini setiap gen dalam child baik pahat roughing 1 dan pahat roughing 2 akan diberikan bilangan  random  dari  0  sampai  dengan  1.  Gen  diberikan  bilangan  random  didapatkan  nilai lebih  kecil  dari  laju  mutasi  maka  gen  tersebut  akan  bermutasi.  Gen  yang  bermutasi  akan digantikan dengan pahat baru berdasarkan kelompok pahatnya dengan cara pemilihan acak. Pahat pilihan bila terjadi mutasi untuk gen 1 sampai dengan gen 4 berdarkan dengan kelompok pahat roughing 1. Pahat pilihan bila terjadi mutasi untuk gen 5 berdasarkan dengan kelompok pahat roughing 2. Bilangan random lebih besar dari laju mutasi maka gen akan tetap (tidak
bermutasi). Pada Tabel 3 terdapat proses mutasi Chlid 1. Hasil kromosom pada proses mutasi dinamakan dengan mutant. Pada pengembangan algoritma ini akan dilakukan 2 kali proses mutasi sehingga didapatkan mutant 1 dan mutant 2.
Misalkan, Pada hasil mutant 1 didapatkan kombinasi pahat 25, 11, 25, 8 yang memiliki nilai gen 1 dengan gen 3 sama sehingga perlu dilakukan eliminasi pada salah satu gen, sehingga gen 3 dihilangkan. Sehingga hasil mutasi mutant 1 dapat dilihat pada table 4. Pada tabel 3 dan tabel 4 menjelaskan proses mutasi yang menghasilkan nilai diameter pahat yang sama antara gen satu dengan gen yang lain, sehingga perlu dilakukan eliminasi pada nilai diameter yang sama agar menjadi 1 pahat saja dengan nilai diameter tersebut pada satu kromosom.
Tabel 3. Proses Mutasi Kromosom Gen 1 Gen 2 Gen 3 Gen 4 Gen 5 Child 1 18 11 10 0 4 Nilai Random 0.2512 0.7890 0.5982 0.9012 0.3789 Laju Mutasi 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 Terjadi Mutasi? Ya Tidak Ya Tidak Ya Mutant 1 25 11 25 0 8
Tabel 4. Hasil Akhir Mutasi Yang Sudah Dihilangkan Pahat yang sama
Mutant 1 25 11 0 0 8
fitness: 16.744 menit
Proses regenerasi adalah proses dimana pergantian 2 kromosom pada populasi awal dengan  waktu  pemesinan  atau  nilai  fitness  terbesar  dengan  mutant.  Misalkan,  didapatkan kromosom 4 populasi awal pada Tabel 1 dan 2 mutant dari hasil mutasi pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Mutasi
Mutant 1 Mutant 2 20 14 11 0 5
fitness: 21.0130 25 20 11 0 8
fitness: 24.0850
Pada  populasi awal  didapatkan  dua  nilai  fitness maksimum  yaitu  pada  kromosom 2 dengan  227.3720  menit  dan  kromosom  3  dengan  159.2830  menit.  Maka  kromosom  2  dan kromosom 3 dihilangkan dan digantikan dengan mutant 1 dan mutant 2. Terjadi perubahan urutan  kromosom  menjadi,  kromosom  1  tetap,  kromosom  4  menggantikan  kromosom  2, sedangkan mutant 1 dan mutant 2 menjadi kromosom 3 dan kromosom 4 pada populasi baru. Populasi baru yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Populasi Baru Kromosom 1 Kromosom 2 Kromosom 3 Kromosom 4 1
4 1 2 1 0 0  4
fitness: 27.7070 1 8 1 1 0  0  1
fitness: 112.6350
2 0 1 4 1 1 0  5
fitness: 21.0130
2 5 2 0 1 1 0  8
fitness: 24.0850
Populasi  baru  ini  menjadi  generasi  baru  dan  akan  digunakan  dalam  generasi berikutnya.  Terjadi  pengulangan  proses  pada  penentuan  parents  hingga  proses  regenerasi
kembali dengan menggunakan populasi baru. Algoritma pemilihan pahat yang diusulkan akan berhenti hingga mencapai generasi ke 20.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pengujian  algoritma  pengembangan  dilakukan  dengan  4  buah  benda  kerja  yang memiliki karakteristik fitur berbeda yaitu 2 benda kerja memiliki closed pocket dengan island dengan  fitur  yang  berbeda,  open  pocket  dengan  island,  dan  closed  pocket  tanpa  memiliki island. Keempat benda kerja dapat dilihat pada Gambar 2. Setiap benda kerja akan dilakukan percobaan sebanyak 2 kali dengan setiap percobaan akan dilakukan 20 kali iterasi generasi. Pada pengujian ini pahat yang tersedia pada mesin CNC adalah 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 18, 20, 25 masing-masing dalam satuan milimeter (mm).
Gambar 2. Benda Kerja 1 Sampai Dengan 4
Luas benda kerja 1 sampai dengan 4 dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 7 Luas Benda Kerja 1 Sampai Dengan 4 Fitur Benda Kerja (Tampak Atas)
Luas Area Pemesinan Benda Kerja 1 23,959.91 mm 2 Benda
Kerja 2
20,339.33 mm 2
Fitur Benda Kerja (Tampak Atas)
Luas Area
Pemesinan Benda
Kerja 3
1,233.19 mm 2
Benda
Kerja 4
4,126.33 mm 2
Seluruh benda kerja diuji berdasarkan algoritma yang dikembangkan pada penelitian ini.  Setiap  masing-benda  kerja  dilakukan  20  kali  iterasi  dengan  algoritma  pengembangan sehingga didapatkan hasil kombinasi pahat yang optimal berdasarkan fungsi tujuan sebagai berikut.
Tabel 8 Hasil Kombinasi Pahat optimal Pada Percobaan Keempat Benda Kerja
Hasil Proses Permesinan Percobaan 1 (Tampak Atas) Kombinasi Pahat Terbaik Percobaan 1 dan Luas Area Pemakanan Hasil Proses Permesinan Percobaan 2 (Tampak Atas) Kombinasi Pahat Terbaik Percobaan 2 dan Luas Area Pemakanan
Benda
Kerja 1 Kobinasi Pahat: 25, 7 Luas Area Pemakana: 23,959.91 mm2 waktu pemesinan: 15.468 menit Kobinasi Pahat: 25, 11, 7 Luas Area Pemakanan:
23,959.91 mm2
waktu pemesinan:
15.765 menit
Hasil Proses Permesinan Percobaan 1 (Tampak Atas) Kombinasi Pahat Terbaik Percobaan 1 dan Luas Area Pemakanan Hasil Proses Permesinan Percobaan 2 (Tampak Atas) Kombinasi Pahat Terbaik Percobaan 2 dan Luas Area Pemakanan Benda Kerja 2 Kombinasi Pahat: 20, 11, 9, 5 Luas Area Pemakana:2 0,339.33
mm2 waktu pemesinan: 10.027 menit.
Kombinasi Pahat:
20, 16, 6
Luas Area Pemakana:
20,339.33 mm2
waktu pemesinan:
9.2 menit Benda Kerja 3 Kombinasi Pahat: 11, 9, 7, 3, 1 Luas Area Pemakanan: 233.19 mm2 waktu pemesinan: 10.027 menit Kombinasi Pahat: 7, 2 Luas Area Pemakanan 1,233.19 mm2
waktu pemesinan: 9.2 menit
Benda Kerja 4 Kombinasi Pahat: 25, 12 Luas Area Pemakanan: 4,126.33 mm2 waktu pemesinan: 2.143 menit Kombinasi Pahat: 25, 18, 5 Luas Area Pemakanan:
4,126.33 mm2
waktu pemesinan:
2.211 menit
Hasil  yang  didapatkan  pada  algoritma  yang  dikembangakan  akan  dibandingkan dengan  hasil  penelitian  acuan  yaitu  penelitian  Chen  dan  Fu  (2011)  dan  Wang  dkk.  (2018). Berikut hasil Penelitian dari Chen dan Fu (2011):
Tabel 9 Hasil Penelitian Chen dan Fu (2011) Banyak Kombinasi Kombinasi Pahat (mm) Gambar Benda Kerja Setelah Proses Pemesinan Luas Area Pemakanan 2 18, 10 18,821.39 mm 2
3 18, 12, 10 20,059.06 mm 2 4 20, 16, 12, 10 20,539.78 mm 2 Berikut hasil Penelitian dari Wang dkk. (2018): Tabel 10 Hasil Penelitian Wang dkk. (2018) Banyak Kombinasi Kombina si Pahat (mm) Gambar Benda Kerja Setelah Proses Pemesinan Luas Area Pemakanan 2 25, 12 52,522.48 mm 2 3 28, 20, 12 55,891.75 mm 2
Banyak Kombinasi Kombina si Pahat (mm) Gambar Benda Kerja Setelah Proses Pemesinan Luas Area Pemakanan 4 28,  20,  12,
8
56,933.25 mm 2 5 28, 20, 16, 12, 10
57,824.25mm 2
Penelitian Chen dan Fu (2011) dan Wang dkk (2018) pencarian solusi terbatas pada varian  jumlah  kombinasi  pahat  tertentu.  Misalkan  apabila  sedang  mencari  solusi  terbaik dengan jumlah kombinasi pahat 4, solusi yang dihasilkan akan terus memiliki jumlah pahat 4 sampai menemukan solusi terbaik. Pada pengembangan algoritma pemilihan pahat solusi yang dihasilkan  memiliki  varian  jumlah  kombinasi  pahat  yang  berbeda-beda.  Misalkan  solusi pertama didapatkan kombinasi pahat dengan jumlah pahat 4, solusi selanjutnya bisa menjadi varian  antara  1  sampai  5  jumlah  kombinasi  pahat.  Proses  tersebut  dapat  membandingkan antara  varian  jumlah  pahat  yang  berbeda,  sehingga  diharapkan  dapat  menghasilkan  solusi waktu pemesinan terbaik mendekati solusi optimal global.
Hasil kombinasi pahat dari program pengembangan algoritma penetuan pahat dapat mengahasilkan kombinasi pahat dengan jumlah bervarian. Pemilihan kombinasi pahat  terbaik tidak  terbatas pada  kromosom  dengan  jumah  pahat  yang  sama. Program menghasilkan kelompok jumlah pahat yang bervarian memberikan perbandingan hasil solusi waktu antar jumlah  pahat  yang  berbeda.  Perbandingan  jumlah  pahat    yang  bervarian  bertujuan  agar menghasilkan  kombinasi  pahat  yang  memiliki  waktu  pemesinan  terbaik  mendekati  solusi optimal global secara langsung dalam program.

## SIMPULAN
Pada  penelitian  mengenai  pengembangan  algoritma  pemilihan  pahat  ini  didapatkan beberapa kesimpulan, yaitu:
1.  Penelitian  menghasilkan  algoritma  pemilihan  kombinasi  pahat  CNC  2.5  axis dengan  fungsi  tujuan  meminimalkan  waktu  pemesinan  dan  menjamin  bahwa seluruh area pemesinan kasar terproses.
2.  Algoritma  pada  penelitian  mengimplementasikan  pendekatan  algorithma genetika (GA), di mana banyaknya gen dalam kromosom merupakan maksimum alternatif pahat dan nilai gen merupakan diameter pahat yg digunakan.
3.   Berdasarkan  hasil  uji  coba  pada  beberapa  contoh  benda  kerja,  algoritma  yang diusulkan dapat menghasilkan kombinasi pahat dengan waktu proses terkecil dan menjamin seluruh area pemesinan kasar terpotong.
DAFTAR PUSTAKA
Bhagya,  T.  G.  (2021).  Algoritma  Genetik  Pada  Penjadwalan  Transportasi  Kapal  Laut  (Studi Kasus PT. Pelni). Journal of Industrial and Manufacture Engineering, 81-92.
Buani, D. P. (2021). Penerapan Algoritma Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritma Genetika untuk Prediksi Gagal Jantung. Evolusi; Jurnal Sains dan Manajemen, 43-48.
Chen, Z. C. dan Fu, Q. (2011): An optimal approach to multiple tool selection and their numerical control  path  generation  for  aggressive  rough  machining  of  pockets  with  free-form boundarie, Computer-Aided Design Volume 43 issue 6, 651 – 663
Dong,  Z.,  Li,  H.,  dan  Vickers  (1993):  Optimal  Rough  Machining  of Sculptured  Parts on  a CNC Milling Machine, Journal of Engineering for Industry Volume 115 issue 4, 424-431
Groover, M.P. (2010): Fundamentals of Modern Manufacturing, 4nd ed., Prenctice Hall. Holland, J.H. (1992): Genetic Algorithms, Scientific American, Vol. 267, No. 1 (July 1992), pp.
66-73,
Jacso,  A.,  Szalay,  T.,  Jauregui,  J.C.,  dan  Resendiz,  J.  R.,  (2018):  A discrete simulation-based algorithm  for  the  technological  investigation  of  2.5D  milling  operations,  Journal Mechanical Engineering Science 2019, Vol. 233(1) 78 – 90
Wang J., Luo M., Hafeez H.M., dan Zhang D. (2018): Image Skeleton and GA Based  Tool  Selection for    2    1/2-Axis  Rough    Milling,    Laboratory    of  Contemporary  Design  and  Integrated Manufacturing  Technology,  Ministry  of  Education,  Northwestern  Polytechnical University, Xi'an 710072, China
Wang Y., Ma H.J., Gao C.H., Xu H.G. dan Zhou X.H. (2005): A computer aided tool selection system for 3D die/mould- cavity NC machining using both a heuristic and analytical approach”,
International Journal of Computer Integrated Manufacturing Volume 18 issue 8, 686 – 701