## PENENTUAN SETTING OPTIMAL MESIN 3D PRINTER BERBASIS FUSED DEPOSITION MODELING MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI
Anggit Prakasa (1) , Setya Permana Sutisna (1) , Anton Royanto Ahmad (1)
(1) Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik - Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. K.H Sholeh Iskandar Kedung Badak Km.2 Bogor 16162 email : anggit.prakasa99@gmail.com

## Abstract
The 3D printers process is applied to create prototype components, but at the last 3D Printers are often applied as last products. So, high accuracy is required in this case. In this research will find the optimal setting of the dimensional accuracy 3D printers based fused deposition modeling. The method used is the  Taguchi  method,  the  reason  for  using  this  method  its  efficiency,  this  is  because  the  Orthogonal Array matrix requires less number of experiments than the classical experimental design. Analysis of Variance  is  also  needed  in  this  method  to  see  the  factors  that  significantly  influence  the  response variable. The results of this study indicate that the factors that significantly influence is printspeed by contributing 53.08%, flowrate contributes 16.4%, and temperature heater block contributes 3.85% and optimal setting is temperature heater block 190º,  print speed 60mm/s and flowrate 6.28 mm 3 /s. (A1, C3 dan D2). Keywords: 3D Printers, Dimensional Accuracy, Taguchi Method,  ANOVA.

## 1. PENDAHULUAN
Akhir-akhir  ini  hasil  cetak 3D  Printer sering diterapkan  sebagai  produk  akhir.  Sehingga, akurasi  yang  tinggi  dibutuhkan  dalam  kasus  ini. Keakuratan  dimensi pada  proses  3D Printer mendapat  perhatian  penting  dalam  literatur  [1- 4].  Namun,  proses  percetakan 3D  Printer menjadi teknologi yang relatif baru dan memiliki studi  publikasi  yang  terbatas.  Pada  proses 3D Printer khususnya  berbasis  FDM  ada  banyak faktor  yang  mempengaruhi  keakuratan  dimensi mulai dari temperature heater block, temperature  heatbed,  print  speed (kecepatan gerak motor), dan flowrate (laju aliran ekstrusi). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  faktor  yang  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  keakuratan  dimensi  serta mendapatkan  setingan  yang  optimal  untuk mendapatkan hasil terbaik dari mesin 3D printer yang kami bangun.
Batasan  masalah  yang  diambil  untuk penelitian ini adalah :
1) Mesin yang dipakai adalah Mesin 3D Printer FDM-UIKA01 tipe cartesian berbasis FDM.
2) Material  yang  digunakan  adalah Polylactic Acid (PLA).
3) Eksperimen ini difokuskan berbentuk kubus 30mm 3 ,  untuk  memperoleh  keakuratan dimensi dari sumbu X,Y,Z.
4) Setting  alat  : shell  thickness 0,8mm, layer thickness 0,1 mm, bottom/top thickness 0,6 mm, fill density 0%, bottom speed 20mm/s,
retraction  speed 40mm/s, travel  speed 80mm/s, diameter nozzle 0,4 mm.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  dipakai adalah  metode  Taguchi.  Alasan  pemilihan metode ini adalah efisiensinya. Dengan kata lain, metode Taguchi membutuhkan jumlah percobaan  yang  lebih  sedikit  dibandingkan rancangan  eksperimen  yang  klasik.  Adapun diagram  alir (flowchart) penelitian  akan ditunjukkan pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian.
Dari diagram alir yang penulis lakukan, tahap studi  literatur  adalah  mencari  sumber-sumber informasi,  mencari  data-data  yang  diperlukan, mencari  sumber  penelitian  sejenis  yang berkaitan dengan keakuratan dimensi hasil cetak 3D Printer.
2.1 Diagram Ishikawa
Pembuatan  diagram  Ishikawa  diperlukan untuk  mengetahui  penyebab  dari  keakuratan dimensi.  Dari  penyebab-penyebab  tersebut kemudian  digolongkan  menjadi  faktor-faktor yang  akan  dikendalikan  menggunakan  metode Taguchi [5].
Gambar 2. Diagram Sebab akibat untuk Keakuratan dimensi.

## 2.2 Orthogonal Array (OA)
Orthogonal Array (OA) merupakan salah satu bagian  kelompok  dari  percobaan  yang  hanya menggunakan  bagian  dari  kondisi  total  dimana bagian ini barangkali hanya separuh, seperempat atau seperdelapan dari perobaan factorial penuh (Ross,1996)[6].Pada  penelitian  ini  menggunakan OA  L 9 (3 4 )  dikarenakan  faktor  yang  diduga berpengaruh  pada  keakuratan  dimensi  ada  4 faktor serta 3 level yang divariasikan.
Tabel 1. Orthogonal Array (OA L 9 ).
2.3 Signal to Noise Ratio (SNR)
SNR  adalah  logaritma  dari  suatu  fungsi kerugian  kuadratik  dan  digunakan  untuk mengevaluasi  kualitas  suatu  produk.  Semakin tinggi  nilai  SNR  maka  semakin robust terhadap faktor noise. Pada penelitian ini SNR yang dipilih merupakan nominal  to  better dikarenakan karakteristik kualitas dalam penelitian ini menuju suatu  nilai/target  tertentu  [7].  Berikut  ini merupakan rumus SNR dari nominal to better .
⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ = 2 2 10 log 10 σ µ η (1)
2.4 Analisa Varians (ANOVA) Analisis  Varians  adalah  teknik  perhitungan yang memungkinkan secara kuantitatif mengestimasikan  kontribusi  dari  setiap  faktor pada semua pengukuran respon [8].
a) Sum of square due to mean (S S m )
2 y n SS m = (2)
Dimana: n = jumlah seluruh percobaan.
y = rata-rata seluruh percobaan.
b) Sum of square ( SS ) ( ) [ ] m i xi SS x n SS − = ∑ 2
(3)
Dimana: xi n = jumlah percobaan faktor.
2
i x = hasil eksperimen percobaan faktor.
c) Total sum of square ( SS T ) m T SS y SS − = ∑ 2 (4)
Dimana: ∑ 2 y = jumlah kuadrat seluruh percobaan.
d) Sum of Square due to Error ( SS e ) ∑ − = SS SS SS T e
(5)
e) Mean Square • df SS MS = (6) • df SS MS e e =
(7)
Dimana: df = degree of freedom = (kA)-1 = (jumlah level faktor A)-1
f) F-ratio F-ratio = e MS MS /
(8)
F-ratio(A) = e A MS MS /
• Kontribusi Persentase Faktor-faktor Untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang memberikan  kontribusi  yang  besar,  maka dilakukan  penggabungan (pooled) beberapa faktor  yang  kurang  signifikan.  Dengan  kata  lain faktor  yang  tidak  berpengaruh  berarti  nilai Sum of  square- nya  merupakan  bagian  dari  nilai Sum of  square  error (SS e )  [9].  Berikut  ini  merupakan rumus  perhitungan  analisa  varians  dengan pooling up.

## a) Sum of square (pooled error)
) ( ) ( ant insignific e poolede SS SS SS + = (9) Dimana: ) ( ant insignific SS =  jumlah  kuadrat  dari faktor  yang  tidak berpengaruh. b) Degree of freedom (pooled error)
) ( ) ( ant insignific e poolede df df df + = (10)
c) Mean Square
) ( ) ( poolede poolede df SS MS = (11)
d) Pure Sum of Square due to Error ( SS e ’ ) ∑ ʹ − = ʹ S S SS SS T e (10)
e) Persen kontribusi ( ρ ) % 100 ) / ( × ʹ = T SS S S ρ (11)
Setelah perhitungan ANOVA telah dilakukan, tindakan selanjutnya yaitu melakukan konfirmasi percobaan,  untuk  melakukan  validasi  terhadap kesimpulan  yang  diperoleh  selama  tahap analisis.
3 HASIL PENELITIAN
3.1  Rancangan Eksperimen
Dalam  rancangan  eksperimen  penelitian  ini terdapat 4 faktor dengan rancangan 3 level. Dari faktor-faktor terkontrol yang didapat dari analisa diagram  sebab  akibat  (diagram  ishikawa)  dapat diambil beberapa variabel, yaitu :
• Variabel respon : Keakuratan dimensi
• Variabel  bebas/faktor : Temperature  Heater block,  Temperature  Heatbed,  Print  Speed (Kecepatan  gerak  motor), Flowrate (Laju aliran ekstrusi).
Pada  faktor feedrate atau print  speed merupakan  kecepatan  gerak  motor  di  semua sumbu  yakni  XYZ.  Berikut  ini  merupakan  faktor dan level beserta nilainya yang akan ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel pengujian metode Taguchi Factor Level 1 Level 2 Level 3 A Heater Block 190 200 210 B Heatbed 60 70 80 C Print Speed 40 mm/s  50mm/s  60mm/s D Flowrate 5.65 mm 3 /s 6.28 mm 3 /s 6.90 mm 3 /s

## 3.2 Hasil Eksperimen
Dalam  pengambilan  data  spesimen cube 30mm 3 ,  pengukuran  spesimen  diambil  dengan tiga  sisi  yang  berbeda  yaitu  sisi  sebelah  kanan, sisi sebelah kiri dan ditengah. Hal ini dikarenakan mesin 3D  Printer berbasis  FDM  bekerja  secara layer  by  layer. Data-data  hasil  eksperimen  akan ditunjukkan pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data hasil eksperimen OA L 9 .
Trial No. FAKTOR HASIL EKSPERIMEN (mm) A B C D ? @ A 1 1 1 1 1 30,3 3 30,09 30,2 3
2 1 2 2 2 30,3 2 30,17 30,0 2
3 1 3 3 3 30,3 6 30,09 30,0 9
4 2 1 2 3 30,4 7 30,23 29,7 2
5 2 2 3 1 30,1 3 29,96 29,6 1
6 2 3 1 2 30,4 7 30,33 30,0 3
7 3 1 3 2 30,1 7 30,10 30,0 4
8 3 2 1 3 30,6 5 30,67 30,0 6
9 3 3 2 1 30,3 4 30,08 29,5 4

## 3.3 Pengolahan Data
• Perhitungan Mean, Standar Deviasi dan SNR Data  dari  tabel  3  kemudian  diolah  untuk mendapatkan    rata-rata,  standar  deviasi  dan signal  to  noise  ratio untuk  masing-masing kombinasi. SNR yang dipilih merupakan Nominal to  Better, karena  karakteristik  kualitas  dalam
penelitian  ini  menuju  suatu  nilai  atau  target tertentu.  Hasil  perhitungan  dari  rata-rata, standar  deviasi,  dan Signal  to  Noise  Ratio tersebut  akan disajikan pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Rata-rata, Standar Deviasi dan SNR. N o. FAKTOR Mean (mm) Standar Deviasi SNR
A B C  D µ σ ƞ 1 1 1 1  1  30,22 0,12 47,75 2 1 2 2  2  30,17 0,15 46,07 3 1 3 3  3  30,18 0,16 45,74 4 2 1 2  3  30,14 0,38 37,93 5 2 2 3  1  29,90 0,26 41,10 6 2 3 1  2  30,28 0,23 42,48 7 3 1 3  2  30,10 0,07 52,88 8 3 2 1  3  30,46 0,35 38,88 9 3 3 2  1  29,99 0,41 37,38
• Perhitungan Efek Tiap Faktor untuk Mean dan
SNR
Dari tabel 4 kemudian dilakukan perhitungan efek untuk mean dan efek untuk signal to noise ratio. Berikut  ini  merupakan  efek  tiap  faktor untuk Mean dan efek tiap faktor untuk Signal to noise  ratio, yang  akan  ditunjukkan  pada  tabel  5 dan tabel 6.

## 1. Efek Tiap Faktor untuk Mean
Tabel 5. Tabel Efek untuk Mean . Level A B C D 1 30,19  30,15  30,32  30,04 2 30,11  30,17  30,10  30,18 3 30,18  30,15  30,06  30,26 Efek 0,08 0,03 0,25 0,22 Rank 3 4 1 2 Optimum A2 B1 C3 D1
Gambar 3. Grafik efek tiap faktor untuk Mean.
1. Efek Tiap Faktor untuk Signal to Noise Ratio. Untuk mendapatkan level akan dipilih level yang menghasilkan  nilai  rata-rata S/N  Ratio paling  tinggi diantara  level  yang  lain.  Dipilihnya  nilai  S/N  Ratio
terbesar karena semakin tinggi nilai S/N Ratio berarti semakin robust (tangguh) terhadap faktor noise [5].
Tabel 6. Tabel Efek untuk Mean . Level A B C D 1 46,52  46,18 43,03  42,08 2 40,50  41,95 40,46  47,14 3 43,05  41,87 46,57  40,85 Efek 6,01 4,32 6,11 6,29 Rank 3 4 2 1 Optimum A1 B1 C3 D2
Gambar 4. Grafik efek tiap faktor untuk Mean
.
• Perhitungan Analisa Varians (ANOVA)
Selain  analisis  efek  mean  dan  SNR,  hasil eksperimen juga dianalisa  dengan analisa varian (ANOVA). Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah ada pengaruh dari berbagai kriteria yang diuji terhadap hasil yang diinginkan. Berikut ini merupakan hasil perhitungan Analisa Varians yang akan disajikan pada tabel 8. berikut ini.
Tabel 8. Hasil perhitungan Analisa Varians.
Dari  tabel  8  diatas  dapat  dilihat  bahwa  ada tiga faktor yang secara signifikan mempengaruhi dimensional  accuracy ,  yaitu  faktor  A,  C  dan  D karena  harga  F-rationya  lebih  besar  dari  F-tabel (0,05) (2,18) = 3,55 dengan significant level α = 0,05.
• Kontribusi Persentase Faktor-faktor
Setelah diketahui faktor-faktor yang mempunyai  pengaruh  terhadap  variabel  respon yaitu  keakuratan  dimensi,  maka  perlu  dihitung besar  persentase  faktor  tersebut.  Namun,
sebelumnya  perlu  dikumpulkan  terlebih  dahulu faktor yang tidak mempunyai pengaruh terhadap hasil pooled e . Dengan kata lain faktor yang tidak berpengaruh  berarti  nilai Sum  of  square- nya merupakan bagian dari nilai Sum of square error (SS e ).  Hasil  perhitungan  akan  ditunjukkan  pada tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Perhitungan Analisa Varians dengan Pooling.
Dari  tabel  7  diatas  menunjukan  bahwa kontribusi varians terbesar adalah faktor C ( print speed ) yakni sebesar 53,08 %, selanjutnya faktor
D (flowrate) sebesar  16,4  %  dan  faktor  A (temperature heater block) hanya sebesar 3,85 % sedangkan  untuk pooled  error memberikan kontribusi varians sebesar 26,68%.

## 3.4 Rancangan Usulan
Dari  analisa  yang  telah  dilakukan  maka diusulkan  sebuah  rancangan  sebagai  setingan optimal mesin, yakni faktor dan level A1, C3 dan D2. Sedangkan untuk faktor B, dapat ditentukan pada  sembarang  level  karena  nilai  F-ratio  dari faktor  B  lebih  kecil  dari  F-tabel.  Dipilihnya  nilai S/N  Ratio  terbesar  karena    menurut  konsep Taguchi  pencapaian  kualitas  terbaik  dengan meminimalkan  deviasi  produk  dari  suatu  target dan  juga  semakin  tinggi  nilai  S/N  Ratio  berarti semakin robust (tangguh)  terhadap  faktor  noise [5].

## 3.5 Konfirmasi Percobaan
Tujuan dari konfirmasi percobaan ini adalah untuk  memvalidasi  kesimpulan  yang  ditarik selama  tahap  analisis  [10].  Setelah  rancangan optimal  telah  ditentukan  maka  perlu  diketahui prediksi respon dari rancangan optimal tersebut. Kemudian  barulah  melakukan  konfirmasi percobaan  untuk  dibandingkan  dengan  prediksi respon. Jika rata-rata hasil konfirmasi percobaan berada  dalam  batas confidence  interval ,  maka eksperimen  tersebut  yakin  bahwa  faktor  yang signifikan  dan  level  yang  ditentukan  adalah benar [10]. Namun sebaliknya, jika rata-rata hasil konfirmasi  percobaan  berada  diluar  batas  CI, maka eksperimen telah memilih faktor dan level
yang salah, maka dari itu diperlukan eksperimen yang lebih lanjut [10].
Untuk rancangan usulan A1,C3,D2 besar prediksi dari rata-rata faktor adalah:
µ = C1 + E3 + F2 − 2H = 30,19 + 30,06 + 30,18 − 2I30,16 = 30,11
Selanjutnya  besar  rata-rata  hasil  prediksi  ini akan  dibandingkan  dengan  kondisi  hasil eksperimen memakai setting optimal.
Tabel 8. Penentuan faktor dan level pada konfirmasi percobaan.
Hasil  konfirmasi  percobaan  dapat  dilihat pada  tabel  9.  Pada  tahap  percobaan  dilakukan 10 kali pencetakan pada mesin 3D Printer .
Tabel 9. Konfirmasi Eksperimen menggunakan Setting Optimal. Confirmation Experiment A1, C3, D2 Trial No. ? @ A 1 30.24 30.10 29.62 2 30.37 30.12 29.61 3 30.12 30.26 29.53 4 30.04 30.17 29.70 5 29.99 30.34 29.88 6 30.06 30.17 29.97 7 30.08 30.32 29.86 8 30.35 30.15 29.75 9 30.28 30.07 29.79 10 30.21 30.14 30.02 µ 30.04
• Confidence  Interval (CI 3 )  dari  Konfirmasi Percobaan Confidence  Interval (selang  kepercayaan) digunakan  dalam  percobaan  konfirmasi  untuk memverifikasi prediksi [10]. Adapun rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
) 1 1 ( x ; 1 ; 3 r n ep V ve F CI eff + = α ] estimasi kebebasan derajat [total 1 µ + = N n eff
Dimana: F = F-tabel
α = tingkat signifikan
ve = derajat kebebasan pooled error.
ep V = pooled error variance .
r = ukuran sampel konfirmasi percobaan.
N  = total number of samples .
• 29 , 1 6 1 9 = + = eff n • ) 1 29 , 1 1 ( .025 0 x 20 ; 1 ; 5 . 0 3 r F CI + = ) 30 1 29 , 1 1 ( .025 0 ,47x 0 + = 098 , 0 =

## Dengan demikian,

## J − KL < J < J + KL
30,11 − 0,098 < N < 30,11 + 0,098

## 30.012 < N < 30.208
Dari  hasil  perhitungan  selang  kepercayaan ( confidence  interval )  bahwa  µ  konfirmasi percobaan masih berada dalam batas confidence interval , sehingga  eksperimen  tersebut  yakin bahwa  faktor  yang  signifikan  dan  level  yang ditentukan adalah benar.

## 4.   KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari penelitian ini adalah :
1. Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan memanfaatkan Analysis of Variance (ANOVA),  didapatkan  bahwa  faktor-faktor yang  berpengaruh  pada dimensional accuracy adalah  faktor  C print  speed memberikan  kontribusi  sebesar  53,08%, faktor  D flowrate memberikan  kontribusi sebesar  16,4%,  dan  faktor  A temperature heater block memberikan kontribusi sebesar 3,85%.
2. Rancangan  level-level  yang  terbaik  dalam menghasilkan dimensional  accuracy yang mendekati  target  30mm  dan  memiliki  S/N ratio tinggi  berdasarkan  percobaan  metode Taguchi adalah:
a) Faktor  A  atau temperature  heater  block menggunakan level 1 sebesar 190 .
b) Faktor B atau temperature heatbed dapat ditentukan pada sembarang level.
c) Faktor  C  atau print  speed (kecepatan gerak  motor)  menggunakan  level  3 sebesar 60 mm/s.
d) Faktor  D  atau flowrate (laju  aliran ekstrusi)  menggunakan  level  2  sebesar 6.28mm 3 /s.
Penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  dengan menambahkan  faktor  lain  yang  masih  dapat dikendalikan serta menggunakan level yang lebih banyak, karena semakin banyak level yang diteliti maka hasil eksperimen akan semakin teliti.

## 5. REFERENSI
[1]  L.M  Galantucci  ,I.  Bodi,  J.  Kacani ,  F. Lavecchia . 2015 “ Analysis Of Dimensional Performance  For  A  3d  Open-Source Printer Based Fused Deposition Modeling Technique” Department  of    Production and Management – Polytechnic University of Tirana, Albania.
[2]  M.N Islam, Brian Boswell and A Pramanik 2013. “An  Investigation  Of  Dimensional Accuracy  Of  Part  Produce  By  Three- Dimensional Printing”.
[3]  Stephen,  B,  Azimi.P.,  E.O.  Zieneb.,  and Ramos.  T.,    2013,  “ Ultrafine  Particle Emissions  from  Desktop  3D  Printers ”, atmospheric  environment  volume  79(2013) hal 334—339.
[4]  Yuan,  L  ,  2008  ,  “ A  Preliminary  Research  on Development  of  A  Fiber-Composite,  Curved FDM  system ”,  National  University  of Singapore.
[5]  Andriani,  D.  Puspita. ”Metode  Taguchi- Pengendalian  Kualitas”. Program  Studi Teknik Industri Universitas Brawijaya.
[6]  Wahyu  H  Patricia,  Wuryandari  T,  2011. “Optimalisasi Produk Dengan Menggunakan Metode  Perancangan  Toleransi  Taguchi. Program  Studi  Statistika  FMIPA,  Universitas Diponegoro.
[7]  Aman  Muhammad. “Rekayasa  Kualitas Taguchi  Dalam  Perancangan  Parameter Kualitas  Produk”. Program  Studi  Teknik Industri, Fakultas Teknik-Universitas Muhammadiyah Magelang.
[8]  Wahjudi  D,  Cahyono  A.  Rinaldi “Studi  kasus Optimasi  Proses  Sizing  Benang  di  P.T  XYZ” Jurusan  Teknik  Mesin  Fakultas  Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra.
[9]  Wahjudi  D,  Gan  Shu  San,  2001. “Rekayasa Mutu  Besi  Beton  dengan  Metode  Tagucho”. Jurusan  Teknik  Mesin  Fakultas  Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra.
[10] Lee, Wei-chen. “Confirmation Experiment-
Chapter 6”. National Taiwan University of
Science Technology.