## Manutech :

## Jurnal Teknologi Manufaktur
Vol. 15, No. 02, (2023)   p-ISSN : 2089-5550       e-ISSN : 2621-3397

## Optimasi Kecepatan Potong Dan Kedalaman Pemakanan Terhadap Kekasaran Permukaan Baja St 40 Pada Proses Bubut CNC Menggunakan Response Surface Methodology
Muhammad Afriadi 1 , Muhamad Subhan 2 , Ilham Ary Wahyudie 3 , Yuliyanto 4 1,2,3,4 Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, Sungailiat Email : Adibone09@gmail.com
Received : 6 Juni 2023; Received in revised form : 20 September 2023; Accepted : 20 Oktober 2023

## Abstract
Optimal  surface  roughness  results  are  the  desired  goal  in  the  machining  process  on  a  CNC machine, the appropriate machining process variables must be adjusted in order to obtain an optimal workpiece  surface  roughness  response.  The  research  that  has  been  carried  out  aims  to  determine  the effect of variables on the surface roughness of the St 40 steel machining process in CNC machining and the  optimal  setting  of  the  CNC  machining  process  variable  on  the  response  value  of  the  St  40  steel surface  roughness.  The  machining  process  variables  that  are  varied  are  cutting  speed  and  depth  of infeed.  The  optimization  method  used  is  the  Response  Surface  Method.  The  experimental  design  was determined based on a 2-factor CCD. Experiments were carried out according to the experimental design of variable cutting speed with levels of 200 m/minute, 230 m/minute, and 260 m/minute and variable depth of ingestion with levels of 0.6 mm, 0.8 mm, and 1 mm to determine the optimal variable level. on the surface roughness of St 40 steel. The results showed that the influence of the variable cutting speed and depth of infeed did not significantly affect the surface roughness of St 40 steel and at the variable level  optimization  setting  the  minimum  optimal  value  was  obtained,  namely  at  the  cutting  speed  at 19.92 m/ minute and the depth of ingestion is at 5.58 mm and the resulting surface roughness value is smaller than 1,00 µm.
Keywords : surface roughness; st 40 steel; response surface methode.

## Abstrak
Kekasaran permukaan yang optimal adalah tujuan yang diinginkan pada proses pembubutan di mesin CNC, harus dilakukan pengaturan variabel proses pembubutan yang tepat agar diperoleh respon kekasaran  permukaan  benda  kerja  yang  optimal.  Penelitian  yang  telah  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui pengaruh variabel terhadap kekasaran permukaan baja St 40 peroses pembubutan dimesin CNC  dan  pengaturan setting yang  optimal  pada  variabel  proses  pemesinan  CNC terhadap  nilai  respon kekasaran  permukaan  baja  St  40.  Variabel  proses  permesinan  yang  divariasikan  adalah  kecepatan potong  dan  kedalaman  pemakanan.  Metode  optimasi  yang  digunakan  adalah  Metode  Permukaan Respon.  Desain  eksperimen  ditetapkan  berdasarkan  CCD  2  faktor.  Percobaan  dilakukan  sesuai  desain eksperimen variabel kecepatan potong dengan level 200 m/menit, 230 m/menit, dan 260 m/menit dan variabel  kedalaman  pemakanan  dengan  level  0,6  mm,  0,8  mm,  dan  1  mm  untuk  menentukan level variabel yang optimal terhadap kekasaran permukaan baja St 40. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengaruh  dari  variabel  kecepatan  potong  dan  kedalaman  pemakanan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kekasaran permukaan baja st 40 dan pada pengaturan optimasi level variabel didapatkan nilai optimal  minimum  yaitu  pada  kecepatan  potong  sebesar  19,92  m/menit  dan  kedalaman  pemakanan sebesar 5,58 mm dan dihasilkan nilai kekasaran permukaan lebih kecil dari 1,00 µm.
Kata kunci: kekasaran permukaan; baja st 40; metode permukaan respon.

## 1.   PENDAHULUAN
Dunia  manufaktur  terus  berkembang  seiring  dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi,  terbukti  dengan  peningkatan  volume  produksi.  Dalam  persaingan  global,  semua  produsen harus bersaing dengan pesaing internasional. Produsen yang menghasilkan produk berkualitas dengan harga bersaing akan menang dan bertahan di pasar. Sebaliknya, kekasaran permukaan merupakan ciri utama  yang  menentukan  kualitas  produk  olahan.  Sifat-sifat  ini  mudah  diukur  dan  dijadikan  sebagai kriteria kualitas produk [1].
Kualitas  produk  mekanik  selalu  terkait  pada  dimensi,  toleransi,  dan  nilai  produk  akhir.  Oleh karena  itu,  diperlukan  suatu  mesin  yang  dapat  menghasilkan  produk  dengan  kualitas  terbaik.  Salah satunya  adalah  penggunaan  mesin  CNC  ( Computer  Numerical  Control ).  Dibandingkan  dengan  mesin tradisional, mesin CNC memiliki banyak keunggulan seperti presisi tinggi, akurasi dimensi tinggi, waktu produksi yang efisien, dan produktivitas yang tinggi [2].
Beberapa faktor yang mempengaruhi kekasaran permukaan benda kerja saat melakukan proses pembubutan.  Selain  faktor skill operator,  kedalaman  potong  dan  kecepatan  potong  juga  sangat berpengaruh  terhadap  kekasaran  permukaan  benda  kerja.  kualitas  pembubutan  selain  kecepatan potong  dan  gerak  makan  serta  kedalaman  pemakanan.  Kedalaman  pemakanan  sering  diabaikan  oleh operator karena mereka ingin menyelesaikan pekerjaan dengan cepat, dan kedalaman pemakanan yang besar  sering  digunakan.  Sementara  itu,  karena  faktor  waktu,  kecepatan  potong  seringkali  diabaikan untuk  menyelesaikan  pekerjaan  dengan  cepat.  Padahal  kedua  faktor  ini  sangat  penting  dalam  proses pembubutan untuk mendapatkan hasil permukaan yang tepat dan tingkat kekasaran yang kecil [3].
Baja  ST  40  merupakan  baja  karbon  rendah  (dengan  kandungan  karbon  di  bawah  0,2%)  dan sering disebut sebagai baja karbon rendah. Baja ST 40 memiliki karakteristik kekuatan yang rendah dan keuletan  yang  tinggi,  tidak  dapat  dikeraskan  dengan  perlakuan  panas  kecuali  pada  proses surface hardening ,  baja  ini  sering  digunakan  sebagai  bahan  untuk  pembuatan  bagian-bagian  mekanik  karena memiliki keuletan yang tinggi, sehingga baik untuk dilakukan proses pemesinan [4]. Baja St 40  banyak digunakan  pada  roda  gigi,  poros  engkol,  roda  gigi  ring,  roda  gila,  gandar  dan  baut  [5].  Untuk menentukan  desain  eksperimen  variabel  kecepatan  potong  dan  kedalaman  pemakanan  dalam penelitian ini digunakan Response Surface Methodology (RSM). Response  Surface  Methodology adalah  seperangkat  metode  matematika  dan  statistik  yang digunakan  dalam  pemodelan  dan  analisis  untuk  melihat  pengaruh  beberapa  variabel  kuantitatif  pada variabel respons dan untuk mengoptimalkan variabel respon tersebut [6].
Berdasarkan  penjelasan  pada  latar  belakang,  penulis  akan  melakukan  penelitian  pengaruh variabel  proses  permesinan  terhadap  kekasaran  permukaan  benda  kerja  dengan  judul “ Optimasi Kecepatan Potong Dan Kedalaman Pemakanan Terhadap Kekasaran Permukaan Baja St 40 Pada Prsoses Bubut CNC Menggunakan Respone Surface Methodology ” .

## 2.   METODE PENELITIAN

## 2.1 Bahan Penelitian
Material yang digunakan dalam penelitian ini adalah baja ST 40. Baja ST 40 dipilih karena baja ini merupakan material yang umum digunakan dalam pembuatan komponen mesin. Spesimen baja St 40 yang digunakan dalam penelitian ini memiliki panjang 100 mm dan diameter 40 mm pada Gambar 1.
Gambar 1. Bentuk Material Baja ST 40
2.2 Alat Penelitian
a. Mesin Bubut CNC
Mesin bubut CNC yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mesin bubut CNC MORI SEIKI SL- 25 dengan spesifikasi sebagai berikut: Merk Mitsubishi , Type: MORI SEIKI SL-25 , Pembuatan: di buat di Jepang dengan tahun pembuatan 2011, Mesin CNC yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Mesin bubut CNC MORI SEIKI SL-25

## b. Mata Potong
Mata  potong  (pahat  bubut)  yang  digunakan  dalam  proses  pembubutan  pada  penelitian  ini menggunakan  mata  potong insert  carbide  merk  WNMG ,  mata  potong  atau  pahat carbide memiliki ketahanan  aus  yang  baik  dengan  tingkat  kekerasan  yang  tinggi  pada  beberapa  suhu,  sehingga  mata potong  yang  terbuat  dari carbide lebih  efektif  dan  efisien  dalam  penelitian  ini. mata  potong  yang digunakan pada penelitian ini dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Mata potong insert carbide merk WNMG

## c. Alat Uji Kekasaran Permukaan Benda Kerja
Surface Roughness Tester digunakan untuk mengukur kekasaran permukaan benda kerja hasil proses  pembubutan  dimesin  CNC.  Alat  uji  kekasaran  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Roughness tester Mitutoyo SJ-210 yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Surface Roughness Tester Mitutoyo SJ-210

## 2.3. Menentukan Jumlah Dan Kode Sampel
Terdapat  3  bagian  jenis  data  yang  diambil  dalam  menetukan  jumlah  sampel.  Bagian-bagian tersebut  yaitu cube  point , aksial  point dan center  point ,  3  bagian  ini  adalah  sebuah  ketentuan  dalam menentukan jumlah sampel menggunakan rancangan orde model kedua yaitu Central Composite Design (CCD). Proses menetukan jumlah sampel 2 faktor ditujukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Central Composite Design 2k .
Penentuan kode sampel dilakukan dengan cara  membuat kode yang sudah ditetapkan dalam menggunakan  rancangan  orde  model  kedua  yaitu Central  Composite  Design (CCD),  Kode  sampel berdasarkan pada Gambar 5. dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kode Sampel Central Composite Design 2k Jenis sampel Faktor A B Cube Point -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 Aksial Point - α 0 +α 0 0 - α 0 + α Center Point 0 0 0 0 0 0 Sumber: Hasil Penentuan
Pada Tabel 1 dijelaskan pada kode -1 pada jenis sampel cube point adalah level terendah yang terdapat  pada  variabel  yang  ditentukan,  sedangkan  kode  +1  adalah  nilai  level  tertinggi  pada  variabel yang ditentukan. Pada jenis sampel aksial point kode ( α dan - α) adalah nilai yang harus dihitung untuk menentukan  nilai  sampel  pada  setiap  variabel,  dan  pada  jenis  sampel center  point dengan  kode  0,0 adalah nilai tengah pada setiap level variabel.

## 2.4. Variasi variabel Sampel
Variasi  variabel  Sampel yang  digunakan  menyesuaikan  dengan  mengikuti  kode  sampel  pada Tabel 1. sehingga rancangan level pada variabel dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Variasi Level Pada Variabel Penelitian No sampel Variabel Penelitian Kecepatan Potong (m/mm) Kedalaman Pemakanan (mm) 1 200 0,6 2 200 1 3 260 0,6 4 260 1 5 187,58 0,8 6 272,42 0,8 7 230 0,5172 8 230 1,0828 9 230 0,8 10 230 0,8 11 230 0,8 Sumber: Hasil Penentuan

## 2.5. Pengujian Sampel
a. Benda kerja yang akan diuji menggunakan surface roughness tester ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Benda Kerja Hasil Pengerjaan CNC MORI SEIKI SL-25.
b. Benda  kerja  hasil  pemesinan CNC  MORI  SEIKI  SL-25 diletakkan  pada V-block kecil, dimana Surface Roughness Tester juga diletakkan pada V-block besar pada meja perata atur ketinggian alat uji dengan benda kerja. di tunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7.  Pengujian Benda Kerja Roughness Tester

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengujian kekasaran
Pengujian dan pengambilan data  kekasaran permukaan  benda  kerja  St  40  menggunakan alat uji  kekasaran  permukaan , setiap  masing-masing  benda  kerja  dilakukan  3  kali  pengujian  dalam  3  titik sudut  pada  permukaan  benda  kerja.  Berikut  data  hasil  pengukuran  uji  kekasaran  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Hasil Pengukuran Uji Kekasaran Menggunakan Surface Roughness Tester
Sumber: Pengujian dan Perhitungan Benda kerja Hasil Pengujian Kekasaran (Ra) Rata-Rata
kekasaran (µm) 1 2 3 1 0,292 0,808 0,276 0,292 2 1,619 1,577 1,672 1,623 3 1,489 1,536 1,547 1,524 4 1,332 1,373 1,406 1,370 5 1,678 1,626 1,686 1,663 6 1,244 1,287 1,324 1,285 7 1,579 1,554 1,575 1,569 8 1,342 1,361 1,326 1,343 9 0,839 0,859 0,849 0,849 10 0,878 0,897 0,888 0,888 11 0,846 0,816 0,808 0,823
3.2. Analysis of Variance (Anova)
Tabel analisis varian telah divalidasi menggunakan software minitab versi 21.3 (Minitab License) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Analisis Of Variance Source DF Adj SS Adj MS F- Value P- Value Model 5 1,17100 0,234199 1,66 0,297 Linear 2 0,11654 0,058268 0,41 0,683 Kecepatan Potong (vc) 1 0,02472 0,024724 0,17 0,693 Kedalaman Pemakanan 1 0,09181 0,091812 0,65 0,457 Square 2 0,50365 0,251824 1,78 0,261 Vc * Vc 1 0,33797 0,337966 2,39 0,183 Ked.Pemakanan*Ked. Pemakanan  1 0,31355 0,313554 2,22 0,197 2-Way Interaction 1 0,55081 0,550811 3,89 0,106 Vc*Kedalaman Pemakanan 1 0,55081 0,550811 3,89 0,106 Error 5 0,70741 0,141483 Lack-of-Fit 3 0,70532 0,235106 224,17 0,004 Pure Error 2 0,00210 0,001049 Total 10 1,87841 Sumber: Software Minitab Versi 21.3 (Minitab License)
• Hipotesis:
H 0 : Kecepatan potong ( VC ) tidak berpengaruh signifikan terhadap kekasaran. H 1 : Kecepatan potong ( VC ) berpengaruh signifikan terhadap kekasaran. H 0 : Kedalaman pemakanan tidak berpengaruh signifikan terhadap kekasaran. H 1 : Kedalaman pemakanan berpengaruh signifikan terhadap kekasaran. H 0 :  Interaksi  variabel  kecepatan  potong  ( VC )  dan  kedalaman  pemakanan  tidak  berpengaruh signifikan terhadap kekasaran.
H 1 :  Interaksi  variabel  kecepatan  potong  ( VC )  dan  kedalaman  pemakanan  berpengaruh  signifikan terhadap kekasaran.
• Kriteria Uji:
Tolak H 0 : Jika P- Value <  . Gagal ditolak: Jika P- Value >  . •  : 0.05 (5%).
• Analisis:
Dari hasil tabel analisis varian menggunakan software minitab versi 21.3 (Minitab License). Nilai P- value variabel  kecepatan  potong  yang  didapatkan  adalah  (0,693),  pada  nilai P-value variabel kedalaman  pemakanan  adalah  (0,457)  dan  nilai P-value interaksi  variabel  kecepatan  potong  (vc) dan kedalaman pemakanan adalah (0,106). Dimana ketiga nilai P-value yang didapatkan lebih besar dari  nilai  :  0.05  (5%)  sehingga  variabel  kecepatan  potong  dan  kedalaman  pemakanan  tidak berpengaruh signifikan dikarenakan P-value H 0 gagal ditolak.

## 3.3. Uji Lack of Fit
Lact  of  fit pada  tabel  4.3. Analysis  of  Variance menggunakan software  minitab  versi  21.3 (Minitab License) mendapatkan nilai lact of fit P- value.
• Hipotesis
H 0 : ketidakcocokan model H 1 : kecocokan model
• Daerah penolakan:
Hipotesis awal (H 0 ) akan ditolak apabila nilai P- Value dari Lact of Fit kurang dari  , sebaliknya H 1 akan gagal ditolak apabila nilai P- Value dari Lact of Fit lebih besar dari nilai  . •  = 0,05 (5%)
• Interpretasi hasil uji Lact of Fit pada tabel 4.3. Nilai P-Value Lact of Fit (0,004) lebih kecil dari nilai  = 0,05 (5%) sehingga keputusan yang didapatkan tolak H 0.

## 3.4. Analisis Respone Surface Methodology
Dalam melakukan analisis respone surface  methodology terdapat beberapa perhitungan yang harus dilakukan, hal yang pertama adalah mencari persamaan second order model, Second order model dilakukan dengan pendekatan regresi :
B = [ 𝛽 ̑ 0 𝛽̑ 1 𝛽̑ 2 𝛽̑ 11 𝛽̑ 22 𝛽̑ 12 ] = [(𝑋′𝑋) −1 ](𝑋 ′ 𝑌)
Dengan Kode: X = [ 𝑋1 𝑋2 𝑋 1 2 𝑋 2 2 𝑋1. 𝑋2 1 −1 −1 1 1 1 1 −1 1 1 1 −1 1 1 −1 1 1 −1 1 1 1 1 1 1 1 −1,414 0 1,999 0 0 1 1,414 0 1,999 0 0 1 0 −1,414 0 1,999 0 1 0 1,414 0 1,999 0 1 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ] Y = [ 0,292
1,623 1,524 1,370 1,663 1,285 1,569 1,343 0,849 0,888 0,823 ]
Matrik X dan Y digunakan untuk mencari persamaan second  order.  Kode nilai matrix X diatas merupakan nilai kode sampel variabel kecepatan potong dan kedalaman pemakanan dan nilai matrix Y merupakan  nilai  rata-rata  hasil  pengujian  kekasaran  permukaan  menggunakan alat  uji  kekasaran permukaan.
Dalam  perhitungan  untuk  mencari  persamaan  second  order  dilakukan  dengan  menghitung [(𝑋′𝑋) −1 ](𝑋 ′ 𝑌) , perhitungan ini dilakukan secara manual dan divalidasi menggunakan Software Minitab Versi 21.3 (Minitab License) bertujuan untuk mencegah terjadinya kesalahan perhitungan dalam peroses analisa. Hasil perkalian [(𝑋′𝑋) −1 ](𝑋 ′ 𝑌) sebagai berikut: Persamaan second-order yang didapatkan sebagai berikut:
ŷ = 0,853 + 0,0556𝑥 1 + 0,107𝑥 2 + 0,245𝑥 1 2 + 0,235𝑥 2 2 − 0,371𝑥 1 𝑥 2 dengan:  ŷ: Nilai taksiran untuk respon kekasaran permukaan. 𝑥 1 : Nilai kode variabel Kecepatan Potong (m/mm). 𝑥 2 : Nilai kode variabel kedalaman pemakanan (mm). 𝑥 1 2 : Nilai kode variabel kecepatan potong yang dikuadratkan 𝑥 2 2 : Nilai kode variabel kedalaman pemakanan yang dikuadratkan 𝑥 1 𝑥 2 : Nilai kode variabel kecepatan potong dikali kedalaman pemakanan

## 3.5. Menentukan Nilai Optimal
Dari  nilai  persamaan second  order yang  telah  diperoleh  dari  hasil  perkalian  matriks.  Maka dilakukan perhitungan dalam menentukan nilai kode optimal menggunakan rumus 1.
𝑥 0 = − 1 2 𝐵 −1 𝑏 (1)
Dari  perhitungan  menentukan nilai  kode  optimal,  diperoleh  nilai Coded  Stationary  Point X 0 untuk menentukan nilai level optimal pada setiap variabel sebagai berikut:
X 0 = [ −0,709 −0,786 ]
X 0 kecepatan potong = -0,709 X 0 kedalaman pemakanan = -0,786
3.6.  Menghitung Nilai Optimal RSM Dari Coded Stationary Point (X 0 ) Menghitung  nilai  optimal  dari  hasil coded X 0 ke  nilai  optimal  yang  sebenarnya  pada  variabel kecepatan  potong  ( VC )  dan  kedalaman  pemakanan.  Maka  dilakukan  perhitungan  nilai  optimal  pada setiap variabel menggunakan rumus 2. sebagai berikut:
• Kecepatan Potong (X1)
X 0 ( Kecepatan Potong ) = 𝑉𝐶 – 𝐶𝐸𝑁𝑇𝐸𝑅 𝑃𝑂𝐼𝑁𝑇 1 2 (𝑀𝐴𝑋−𝑀𝐼𝑁)
(2)
Sehingga didapatkan hasil Vc = 199,92 m/mm.
• Kedalaman Pemakanan (X2)
X 0 ( Kedalaman Pemakanan ) = 𝐾.𝑃𝑒𝑚𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 – 𝐶𝐸𝑁𝑇𝐸𝑅 𝑃𝑂𝐼𝑁𝑇
1 2 (𝑀𝐴𝑋−𝑀𝐼𝑁) (3)
Sehingga didapatkan hasil Kedalaman pemakanan = 0,58 mm
Jadi  hasil  perhitungan  diatas  nilai  level  optimal  dari  variabel  kecepatan  potong (VC) yang didapatkan adalah 199,92 m/menit, sedangkan nilai level optimal dari variabel kedalaman pemakanan adalah 0,58 mm.

## 3.7.  Menentukan Model Canonical
Untuk  mengetahui  apakah  nilai Stationary  Point (X 0 )  merupakan  variabel  optimum  dalam bentuk nilai maksimum, minimum atau saddle, perlu dilakukan analisis model kanonik. Analisis kanonik adalah mencari nilai eigen dari matrik B. Persamaan untuk mencari nilai eigen matrik B menggunakan fungsi respon (3) sebagai berikut. Sehingga dihasilkan:
ŷ = ŷ 0 + 𝜆 1 ⍵ 1 2 + 𝜆 2 ⍵ 2 2 (4)
ŷ = ŷ 0 + 0,245⍵ 1 2 + 0,236⍵ 2 2
dengan: ⍵ 1 = Variabel independen baru hasil transformasi ŷ 0 = Harga taksiran y pada titik stasioner 𝜆 𝑖 = Konstanta yang merupakan eigen value dari matrik B
Karakteristik  dari  permukaan  respon 𝜆 𝑖 yang  dihasilkan  semua  positif,  maka  X 0 adalah  nilai minimum.  Untuk  memudahkan  pembacaan  hasil  dari  X 0 adalah  nilai  minimum  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. (a) Surface Plot dari Respon Kekasaran , (b) Counter Plot dari Respon Kekasaran Software Minitab Versi 21.3 (Minitab License)
Dari  hasil  Gambar  8.  (a) Surface  plot dari  respon  kekasaran  yang  dihasilkan  adalah  titik minimum sehingga gambar surface plot yang dihasilkan berbentuk cekung. Pada Gambar 8 (b) Counter
plot respon  kekasaran,  nilai  optimal  minimum  yang  didapatkan  pada  variabel  kecepatan  potong  (VC) adalah  199,92  m/menit  dan  nilai  optimal  minimum  yang  didapatkan  pada  variabel  kedalaman pemakanan adalah 0,58 mm. Sehingga pada gambar counter plot titik optimal minimum yang dihasilkan berada pada area kekasaran <1,00 µm.

## 4. SIMPULAN
1. Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  kedua  variabel  yang ditetapkan  yaitu  kecepatan  potong  dengan  level  200  m/menit,  230  m/menit,  dan  260  m/menit, kedalaman pemakanan dengan level 0,6 mm, 0,8 mm, dan 1 mm pada proses pembubutan baja ST 40 menggunakan mesin CNC MORY SEIKI SL-25 . didapatkan kesimpulan dimana variabel kecepatan potong  dan  kedalaman  pemakanan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  respon  kekasaran permukaan baja St 40.
2. Hasil  variabel  kecepatan  potong  (m/menit)  dan  kedalaman  pemakanan  (mm)  terhadap  kekasaran permukaan baja St 40 didapatkan nilai level variabel optimal minimum dan hasil pada setiap variabel proses pembubutan pada mesin CNC MORY SEIKI SL-25 sebagai berikut:
a. Kecepatan Potong (vc) diatur sebesar 199,92 m/menit.
b. Kedalaman pemakanan diatur sebesar 0,58 mm.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].   Nugraha,  D.  A.,  Qoryah,  R.  D.  H.,  &  Darsin,  M.  (2020).  Pengaruh  Metode  Minimum  Quantity Lubrication  (MQL)  Terhadap  Nilai  Kekasaran  Permukaan. Rekayasa , 13 (2),  125 – 129. https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i2.6259
[2].   Nugroho, T. U., Saputro, H., & Estriyanto, Y. (2012).  Pengaruh Kecepatan Pemakanan Dan Waktu Pemberian Pendingin Terhadap Tingkat Keausan Cutter End Mill Hss Hasil Pemesinan Cnc Milling Pada Baja St 40 . 1 (1), 79 – 89.
[3].   Siswanto,  B.,  &  Sunyoto.  (2018).  Bambang  Dan  Sunyoto. Pengaruh  Kecepatan  Dan  Kedalaman Potong Pada Proses Pembubutan Konvensional Terhadap Kekasaran Permukaan Lubang , 3 (2), 82 – 86. https://journal.uny.ac.id/index.php/dynamika/issue/view/1599
[4].  Adrianto,  R.  (2011).  Pengaruh  Kecepatan  Spindel,  Kecepatan  Pemakanan  Dan  Kedalaman Pemakanan Terhadap Tingkat Kekasaran Permukaan Benda Kerja Hasil Pemesinan Bubut Cnc Pada Baja St 40. Febriani Setyaningrum , 6.
[5]   Metinvest, Application of St 40 Steel, avaliable at: https://metinvestholding.com/en/products/steel- grades/40.
[6].   Ariyanto,  N.  (2018).  Optimasi  Parameter  Permesinan  Pemrograman  Cnc  Milling  Terhadap  Waktu Proses Untuk Meningkatkan Efisiensi Di Pt. Mekar Armada Jaya
[7].   Montgomery,  D.  C.  (2001). Motgometry  design-and-analysis-of-experiments-5th-edition.pdf (p. 679).
http://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=kMMJAm5bD34C&oi=fnd&pg=PA1&dq=Design+an d+Analysis+of+Experiments&ots=KmiaRq3HxE&sig=GL0BRM1e2q39HIg35Ie9K8-5V1I
[8].   Munadi,  S.  (2017).  Pengukuran  Kekasaran  Permukaan.  In  Panduan  Pengajar  Buku  Dasar-Dasar Metrologi Industri.
[9].   Nugraha,  D.  A.,  Qoryah,  R.  D.  H.,  &  Darsin,  M.  (2020).  Pengaruh  Metode  Minimum  Quantity Lubrication (MQL) Terhadap Nilai Kekasaran Permukaan.Rekayasa,13(2),125 – 129.
Https://Doi.Org/10.21107/Rekayasa.V13i2.6259
[10].  Rozaq, M. M., & Iswanto, I. (2017). Analisa Pengaruh Gerak Makan Dan Putaran Spindel Terhadap Keausan Pahat Pada Proses Bubut Konvensional. R.E.M. (Rekayasa Energi Manufaktur) Jurnal, 2(1), 13.