Penggunaan Metode PSO Pada Optimasi Multirespon Gaya Tekan dan Momen Torsi Penggurdian Material Komposit GFRP Yang Ditumpuk Dengan Material Stainless Steel (Angga Sateria)

## PENGGUNAAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)
PADA OPTIMASI MULTIRESPON GAYA TEKAN DAN MOMEN TORSI PENGGURDIAN MATERIAL KOMPOSIT GLASS FIBER REINFORCE POLYMER (GFRP) YANG DITUMPUK DENGAN

## MATERIAL STAINLESS STEEL (SS)
Angga Sateria 1 , Indra Dwi Saputra 2 , Yuli Dharta 3 1,3 Jurusan Teknik Mesin - Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung
2 Jurusan Teknik Elektronika - Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung Kawasan Industri Airkantung Sungailiat, Telp.0717-93586, Fax.0717-93585, anggasateria@gmail.com

## Abstract
The  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  method  is  one  of  the  methods  used  for  multirespon optimization  in  the  manufacturing  process.  In  this  research,  the  material  used  is  Glass  fiber  reinforced polymer (GFRP) composite material which is stacked with stainless steel material. The machining process used is a drilling process conducted on a vertical CNC machine Brother TC-22A-O. The thrust  force and torque is the response used to evaluate the performance of the drilling process. The quality characteristics of this response "the smaller the better". The aim of this study was to identify the combination of process parameters to achieve the performance characteristics required in drilling process the GFRP-SS material using Particle Swarm Optimization methode (PSO). The three process parameters i.e. point angle, spindle speed, and feeding speed is used as a process parameter. Point angle was set at two different levels, while the other two were set at three different levels. Therefore, the 2 x 3 x 3 factorial is used as the experimental design.  The  experiments  were  replicated  two  times.  The  minimum  thrust  force  and  torque  could  be obtained  by using  point angle,  spindle  speed,  and  feeding  speed  are  118 o ,  2330  rpm,  and  65  mm/min respectively.
Keywords : Drilling process , GFRP-SS material, particle swarm optimization, multiresponse optimization.

## Abstrak
Metode  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk optimasi  multirespon  pada  proses  manufaktur.  Pada  penelitian  ini,  material  yang  digunakan  adalah Material  komposit  Glass  fiber  reinforced  polymer  (GFRP)  yang  direkatkan  dengan  material  baja  tahan karat (stainless steel). Proses pemesinan yang digunakan adalah proses gurdi yang dilakukan pada mesin CNC  vertikal  Brother  TC-22A-O.  Gaya  tekan  dan  momen  torsi  adalah  respon  yang  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja proses gurdi tersebut. Karakteristik kualitas dari respon ini "semakin kecil semakin baik". Tujuan dari penelitian ini  adalah untuk  mengidentifikasi kombinasi parameter-parameter proses untuk  mencapai  karakteristik  kinerja  yang  diperlukan  dalam  proses  penggurdian  material  GFRP-SS menggunakan metode particle swarm optimization (PSO). Tiga parameter proses yang dipilh yaitu sudut ujung pahat, kecepatan spindel,dan kecepatan makan digunakan sebagai parameter proses. Sudut ujung pahat memiliki dua level, kecepatan spindel dan kecepatan makan memiliki tiga level. Oleh karena itu, faktorial 2 x 3 x 3 digunakan sebagai design eksperimen. Eksperimen direplikasi sebanyak dua kali. Gaya tekan  dan  momen  torsi    yang  minimum  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan  sudut  ujung  pahat, kecepatan spindel,dan kecepatan makan masing-masing adalah 118 o ,2330 rpm, dan 65 mm/menit.
Kata kunci : Proses gurdi, material GFRP-SS, particle swarm optimization, optimasi multirespon.

## 1. PENDAHULUAN
Material komposit glass fiber reinforce polymer (GFRP) yang ditumpuk dan direkatkan dengan material  baja  tahan  karat  (stainless  steel)  umumnya  digunakan  dalam  komponen  struktur  pesawat terbang  termasuk  bagian  sayap  dan  bagian  badan  pesawat.  Perakitan  material  tersebut  biasanya
memerlukan  penyambungan  mekanik  (baut  dan  mur)  dan  dibutuhkan  proses  penggurdian  untuk membuat  lubang  pada  material  tersebut  [1].  Selain  persyaratan  toleransi  lubang  sangat  penting,  juga harus  diperhatikan  umur  dari  pahat  gurdi  supaya  dapat  memproduksi  lubang  yang  banyak  dengan menggunakan  sedikit  pahat  gurdi.  Hal  yang  mempengaruhi  kualitas  lubang dan umur  dari  pahat  gurdi tersebut  adalah besarnya  gaya  tekan dan momen torsi yang terjadi pada  saat  proses penggurdian [2]. Gaya  tekan  dan  momen  torsi  adalah  dua  dari  beberapa  respon  yang  digunakan  untuk  mendapatkan kualitas  lubang  yang  baik  dalam  penggurdian  material  GFRP/SS.  Kedua  respon  harus  minimum  untuk mendapatkan  kualitas  lubang  yang  tinggi.  Parameter  pemesinan  dan  geometri  pahat  biasanya  dipilih berdasarkan pengalaman operator atau pedoman yang diusulkan dari pabrikan. Pada proses pemesinan secara umum, Parameter pemesinan yang mempengaruhi karakteristik kualitas ataupun ukuran-ukuran kinerja adalah kecepatan spindel, kecepatan makan, geometri dan sudut ujung pahat ( point angle ) [3,4]. Optimasi parameter proses pemesinan akan meningkatkan kualitas produk dan produktifitas kerja.
Metode  yang  populer  dalam  beberapa  tahun  terakhir  untuk  menyelesaikan  permasalahan optimasi adalah metode jaringan syaraf tiruan atau artificial neural network (ANN) digabungkan dengan particle  swarm  optimization (PSO).  ANN  merupakan  algoritma  pembelajaran  pada artificial  neural network (ANN)  yang  berfungsi  untuk  mempelajari  hubungan  antara  parameter  proses  ( input )  dengan respon  ( output ),  sehingga  ANN  mampu  melakukan  prediksi  terhadap  nilai  respon  yang  akan  didapat dengan menggunakan parameter proses yang ditentukan. Salah satu metode yang sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi multi respon adalah metode PSO. PSO mampu mengidentifikasi nilai optimum secara global dengan keakuratan yang tinggi [5]. Penggabungan metode ANN dengan PSO mampu  digunakan  untuk  memprediksi  dan  menentukan  parameter  optimal  yang  menghasilkan  gaya tekan torsi yang minimal pada proses pemesinan gurdi.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah penelitian ini ditunjukkan pada diagram alir berikut:
Data hasil eksperimen Preprosesing hasil eksperimen Pengolahan jaringan syaraf tiruan Inisialisasi PSO Penentuan fungsi fitness Perhitungan nil ai fitness untuk masing-masing partikel Perhitungan pbest
Perhitungan gbest
Apakah kriteria pemberhentian terpenuhi? Hasil optimasi Uji konfirmasi Selesai Mulai

## Gambar 1 Diagram alir penelitian

## Material dan skema penggurdian
Material  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  material  baja  tahan  karat  ( stainless  steel ) yang ditumpuk dan direkatkan dengan material komposit GFRP. Spesimen benda kerja memiliki ukuran 200 x 30 x 5,3 mm. Tebal masing-masing material adalah stainless steel = 1,2 mm, GFRP = 4 mm, dan resin = 0.1 mm. Posisi material stainless steel berada diatas dan material GFRP berada dibawah. Kedua material ini ditumpuk dan direkatkan dengan menggunakan resin jenis Loctite EA 934NA.  Gambar 2 menunjukkan skema  proses penggurdian GFRP-SS. Pahat gurdi yang digunakan dalam penelitian ini adalah two flute straight twist drill yang terbuat dari material karbida yang memiliki diameter 8 mm dan sudut helik 30 o . Penggurdian  dilakukan  pada  mesin  CNC  vertikal  Brother  TC-22A-O  dan  dilakukan  tanpa  menggunakan pendingin. Gaya tekan (Fz) dan momen torsi (Mz) diukur dengan menggunakan dinamometer KISTLER tipe 9272.

## Gambar 2 Skema proses penggurdian material GFRP-SS

## Desain Eksperimen.
Terdapat  tiga  parameter  proses  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Parameter  proses  yang dipilih adalah sudut ujung pahat, kecepatan makan dan kecepatan spindel. Parameter proses dan masing- masing level yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1. Pada desain eksperimen, dua parameter mempunyai tiga level dan satu parameter mempunyai dua level. Rancangan seperti ini bisa juga disebut desain faktorial 2 x 3 x 3 [6]. Jumlah kombinasi faktor adalah sebanyak 18. Akan ada dua pengulangan/replikasi  yang  dilakukan  untuk  setiap  percobaan  untuk  memperkirakan  ketidakpastian hasilnya.  Oleh  karena  itu,  jumlah  pengamatan  adalah  sebanyak  36.  Respon-respon  yang  diamati  pada penelitian ini adalah gaya tekan dan momen torsi. Rancangan percobaan dan hasil percobaan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Parameter proses dan masing-masing level Parameter proses Unit Level 1 Level 2 Level 3 Sudut ujung pahat (PA) derajat 118 130 - Kecepatan spindel (SS) rpm 600 1500 2400 Kecepatan makan (FS) mm/min 60 90 120 Table 2. Desain eksperimen dan hasil eksperimen No Parameter proses Fz (N) Mz (Nm) PA  SS  FS R1 R2 R1 R2 1 1 1 1 232,80
234,30 3,035  3,187 2 1 1 2 291,20
315,20 4,594  3,976 3 1 1 3 350,30 370,20 5,350  5,666 4 1 2 1 152,60 160,40 2,195  2,018 5 1 2 2 235,50
230,20 2,900  2,824 6 1 2 3 290,40 284,20 3,591  3,614 7 1 3 1 109,20 109,40 1,597  1,551 8 1 3 2 190,80 182,50 2,074  1,911 9 1 3 3 250,90
257,50 2,708  2,672 10 2 1 1 293,10
309,90 2,828  2,941 11 2 1 2 379,00 344,90 4,085  4,064 12 2 1 3 424,60
437,20 5,331  5,211 13 2 2 1 212,40
224,10 1,793  1,855 14 2 2 2 288,10
279,20 2,571  2,246 15 2 2 3 349,70 358,60 3,280 3,261 16 2 3 1 175,50 163,70 1,334 1,282 17 2 3 2 249,20 240,00 1,631 1,678 18 2 3
3 300,70 314,40 2,220 2,390

## Optimasi Multirespon Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)
 Penetuan fungsi fitnes ( fitness function )
Pada penelitian ini, fungsi fitnes didapatkan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Fungsi fitnes  didapatkan  dengan  menggabungkan  dua  fungsi  objektif  ( objective  function )  menjadi  satu  fungsi fitnes ( fitness function ) [7]. Fungsi objektif dari masing-masing respon didapatkan dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑂𝑏𝑗 𝑘 = (∑ 𝑣 𝑗𝑘 . (( 2 1 + 𝑒 −2𝑧 ) − 1) 13 𝑗=1 ) + 𝑣0 𝑘 (1)
𝑧 = (∑(𝑢 𝑖𝑗 . 𝑥 𝑖 ) 15 𝑗=1 ) + 𝑢0 𝑗 (2)
Dengan:
2.1 Particle Swarm Optimization (PSO)
 Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Particle  Swarm  Optimization (PSO)  merupakan  metode  optimasi  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan parameter-parameter proses yang menghasilkan nilai respon yang optimum.  PSO meniru sosial perilaku sekawanan burung atau ikan pada habitat alami. Setiap individu atau partikel berperilaku dengan cara menggunakan kecerdasannya ( intelligence ) sendiri dan juga dipengaruhi perilaku kelompok kolektifnya. Saat satu partikel atau seekor burung menemukan jalan yang tepat atau pendek menuju ke sumber  makanan,  sisa  kelompok  yang  lain  juga  akan  dapat  segera  mengikuti  jalan  tersebut  meskipun lokasi mereka jauh di kelompok tersebut. Setiap individu atau partikel diperlakukan seperti sebuah titik pada  suatu  dimensi  ruang  tertentu.  Terdapat  dua  faktor  yang  memberikan  karakter  terhadap  status partikel  pada  ruang  pencarian  yaitu  posisi  partikel  dan  kecepatan  partikel  [8].  Berikut  merupakan formulasi  matematika  yang  menggambarkan  posisi  dan  kecepatan  partikel  pada  suatu  dimensi  ruang tertentu:
𝑥 𝑗 (𝑖) = 𝑥 1 (1), 𝑥 2 (1), … , 𝑥 𝑗𝑁 (𝑖) (3)
𝑣 𝑗 (𝑖) = 𝑣 1 (1), 𝑣 2 (1), … , 𝑣 𝑗𝑁 (𝑖) (4)
Dengan: 𝑥 = posisi partikel
𝑣 = kecepatan partikel
𝑖 = iterasi ke- 𝑖 𝑗 = indeks partikel 𝑁 = jumlah partikel
Persamaan untuk mekanisme pembaruan status partikel adalah sebagai berikut  (Kennedy dan Eberhart, 1995):
𝑣 𝑗 (𝑖) = 𝑣 𝑗 (𝑖 − 1) + 𝑐 1 𝑟 1 (𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡,𝑗 − 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1)) + 𝑐 2 𝑟 2 (𝐺 𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1)) (5)
𝑥 𝑗 (𝑖) = 𝑣 𝑗 (𝑖) + 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1) (6) Dengan:
𝑗
= 1, 2, … , 𝑁 merepresentasikan jumlah partikel 𝑂𝑏𝑗 𝑖 = respon dari eksperimen yaitu gaya tekan, torsi, delaminasi lubang masuk dan delaminasi lubang keluar.
𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡,𝑗 = 𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡,1 , 𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡,2 , … , 𝑃 𝑏𝑒𝑠𝑡,2 merepresentasikan personal best dari partikel ke-j 𝐺 𝑏𝑒𝑠𝑡 = merepresentasikan global best dari seluruh kawanan.
𝑐 1 , 𝑐 2 = learning factor
𝑂𝑏𝑗 𝑙 = Respon dari eksperimen, yaitu gaya tekan dan torsi.
i      = jumlah parameter proses.
j = jumlah neuron pada hidden layer .
k = jumlah parameter respon.
u = nilai bobot dari dari input layer ke hidden layer .
v = nilai bobot dari dari hidden layer ke output layer
𝑢 0 = nilai bias dari dari input layer ke hidden layer .
𝑣 0 = nilai bias dari dari hidden layer ke output layer.
z = nilai aktivasi masing-masing neuron pada hidden layer .
𝑟 1 , 𝑟 2 = konstanta berupa bilangan random yang bernilai antara 0 sampai 1. Persamaan  (5)  digunakan  untuk  menghitung  kecepatan  partikel  yang  baru  berdasarkan kecepatan sebelumnya, jarak antara posisi saat ini dengan posisi terbaik partikel ( personal best ) dan jarak antar posisi saat ini dengan posisi terbaik kawanan ( global best ). Partikel kemudian berpindah menuju posisi  yang  baru  berdasarkan  persamaan  (6).  Algoritma  PSO  ini  dijalankan  dengan  sejumlah  iterasi tertentu hingga mencapai  kriteria  pemberhentian, sehingga  akan didapatkan solusi yang terletak  pada global best . Persamaan ini akan disimulasikan dalam ruang dengan dimensi tertentu dengan sejumlah iterasi, sehingga di setiap iterasi posisi partikel akan semakin mengarah ke target yang dituju (minimalisasi atau  maksimalisasi  nilai  fungsi).  Hal  ini  dilakukan  hingga  maksimum  iterasi  dicapai  atau  tercapainya kriteria pemberhentian yang lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
 Pengaruh parameter proses gurdi terhadap hasil gaya tekan dan torsi
Pengaruh  kecepatan  spindel  dan  kecepatan  makan  ( feeding )  terhadap  gaya  tekan  dan  torsi ditunjukkan pada Gambar 3. Pada Gambar 3 (a dan c) ditunjukkan bahwa peningkatan kecepatan makan akan  meningkatkan  gaya  tekan  dan  torsi  pada  penggurdian  dengan  menggunakan  sudut  ujung  pahat sebesar 118 o . Sedangkan peningkatan kecepatan spindel akan menurunkan besarnya gaya tekan dan torsi seperti ditunjukkan pada Gambar 3 (b dan d). Peningkatan kecepatan spindel akan meningkatkan gesekan antara  pahat  gurdi  dengan  material  stainless  steel,  sehingga  meningkatkan  temperatur  pemotongan. Kenaikan  dari  temperatur  pemotongan  ini  akan  menyebabkan  pelunakan  terhadap  material  sehingga gaya tekan yang dihasilkan akan menurun [9].
Gambar 3 Pengaruh kecepatan spindel dan feeding terhadap gaya tekan dan torsi
0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 60 90 120 Fz(N ) Fs(mm/menit) Pengaruh Feeding terhadap gaya tekan pada PA=118 600 1500 2400 0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 600 1500 2400 Fz(N ) SS(Rpm) Pengaruh RPM terhadap gaya tekan pada PA=118 60 90 120 0 2 4 6 60 90 120 Mz (Nm) Fs(mm/menit) Pengaruh feeding terhadap torsi pada PA=118 600 1500 2400 0 2 4 6 600 1500 2400 Mz (Nm) SS(Rpm) Pengaruh RPM terhadap torsi pada PA=118 60 90 120 (a) (b) (c) (d)
 Optimasi parameter dengan menggunakan metode PSO
Parameter  proses  yang  didapatkan  dari  optimasi  PSO  dan  respon  yang  diprediksi  dengan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Seting  yang  dipilih  adalah  seting  yang menghasilkan respon yang paling kecil untuk ke dua respon.
Tabel 3 Hasil seting optimasi PSO dan prediksi JST Process Parameters Prediksi Respon Sudut ujung pahat Kecepatan spindel Kecepatan makan Gaya tekan (N) Momen torsi (Nm) 118 2330 65 115,322 1,680
Optimasi  multirespon  dengan  menggunakan  metode  PSO  menghasilkan  sudut  ujung  pahat sebesar 118 o , kecepatan spindel sebesar 2330 rpm dan kecepatan makan sebesar 65 mm/menit. Prediksi respon dengan menggunakan JST menghasilkan gaya tekan sebesar 115,322 N, dan momen torsi sebesar 1,680 Nm.

##  Eksperimen konfirmasi
Eksperimen  konfirmasi  dilakukan  untuk  membandingkan  hasil  prediksi  JST  dengan  hasil eksperimen.  Eksperimen  konfirmasi  direplikasi  sebanyak  tiga  kali.  Seting  parameter  proses  pada eksperimen konfirmasi sesuai dengan hasil optimasi yang dilakukan dengan menggunakan metode PSO seperti ditunjukkan pada Tabel 3, yaitu sudut ujung pahat sebesar 118 o , kecepatan spindel sebesar 2330 rpm, kecepatan makan sebesar 65 mm/menit. Pengukuran gaya tekan dan momen torsi dilakukan pada setiap replikasi. Hasil eksperimen konfirmasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil eksperimen konfirmasi Parameter proses Respon Sudut ujung pahat Kecepatan spindel Kecepatan makan Gaya tekan (N) Momen torsi (Nm) 118 2330 65 114,43 1,633 117,36 1,631 116,48 1,624 Rata-rata 116,09 1,629
Data hasil eksperimen konfirmasi menunjukkan bahwa nilai rata-rata respon yang dapat dicapai adalah gaya tekan sebesar 116,09 N, dan momen torsi sebesar 1,629 Nm.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan analisa hasil eksperimen dan proses optimasi yang telah dilakukan pada penelitian ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  peningkatan  kecepatan  makan  akan  meningkatkan  gaya  tekan  dan  torsi Sedangkan peningkatan kecepatan spindel akan menurunkan besarnya gaya tekan dan torsi. Pengaturan parameter-parameter proses gurdi dengan menggunakan metode particle swarm optimization (PSO) yang dapat meminimumkan respon gaya tekan dan momen torsi secara serentak pada penggurdian material GFRP- stainless  steel adalah  sudut  ujung  pahat  sebesar  118 o ,  kecepatan  spindel  sebesar  2330  rpm  dan kecepatan makan sebesar 65 mm/menit,.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. S. Shyha, S. L. Soo, D. K. Aspinwall, S. Bradley, R. Perry. 2011. Hole Quality Assessment Following Drilling of Metallic-Composite Stacks. International Journal of Machine Tools and Manufacture, Vol. 51, No. 7, pp. 569-578.
[2] Nagaraja, M. A. Herbert, D. Shetty, R. Shetty, B. Shivamurthy. 2013. Effect of Process Parameters on Delamination, Thrust Force, and Torque in Drilling of Carbon Fiber Epoxy Composite. Research Journal of Recent Sciences, Vol. 2, No. 8, pp: 47-51.
[3] Palanikumar, K. 2011, “Experimental Investigation and Optimisation in Drilling of GFRP Composites,” Measurement, Vol. 44, No.10, hal. 2138–2148.
[4]  Vankanti,  V.  K.,  dan  Ganta,  V.  K.  2013.  “Optimization  of  Process  Parameters  in  Drilling  of  GFRP Composite Using Taguchi Method,” Journal of Materials Research and Technology, Vol. 3, No. 1, hal. 35-41.
[5]  Shunmugesh,  K.,  dan  Panneerselvam,  K.  2016.  “Machinability  Study  of  Carbon  Fiber  Reinforced Polymer in the Longitudinal and Transverse Direction and Optimization of Process Parameters Using PSO–GSA,” Engineering Science and Technology, an International Journal, Vol. 19, No.3, hal. 1552– 1563.
[6] Montgomery, D. C. 2009. “Design and Analysis of Experiment,” John Wiley and Sons, Inc., New York.
[7]  Santosa,  B.,  dan  Willy,  P.  2011.  “Metoda  Metaheuristik:  Konsep  dan  Implementasi”,  Guna  Widya, Surabaya.
[8] Kennedy, J., dan Eberhart, R. 1995. “Particle Swarm Optimization,” Proceeding of IEEE International Conference on Neural Networks, Vol. 6.
[9] Armarago, E., J., A., Material Removal Processes-Twist Drills and Drilling Operation, The University of Melbourne, Melbourne.
[10] A. Sateria. 2017. “Optimasi Multirespon Gaya Tekan dan Momen Torsi pada Penggurdian Material Komposit Glass Fiber Reinforce Polymer (GFRP) yang ditumpuk dengan Material Stainless Steel (SS) Menggunakan Metode Algoritma Genetika” Jurnal Manutech-Polman Babel.