## OPTIMASI PARAMETER PEMESINAN WIRE ELECTRIC DISCHARGE MACHINING BAJA PERKAKAS SKD 11 MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI
Okik Aris Setiawan 1* , Dwi Djumhariyanto 2 , Santoso Mulyadi 2
'Mahasiswa Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37, Jember, 68121
2 Staf Pengajar Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37, Jember, 68121
E-mail: *okik.aris@gmail.com

## ABSTRACT
Wire  EDM  merupakan  salah  satu  pemesinan  non  konvensional  yang  saat  ini  banyak  di  gunakan  di  dunia industri  manufaktur,  karena  mampu  memproses  benda  kerja  dengan  material  keras  dan  juga  menghasilkan akurasi dimensi yang sangat baik. Penelitian ini dilakukan dengan variabel proses kuat arus, voltase dan wire speed. Sedangkan variabel respons adalah material removal rate dan lebar pemotongan (kerf).  Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  setiap  faktor  terhadap  masing-masing  respons  maupun  pada  respons gabungan,  serta  mencari  kombinasi  parameter  yang  tepat  untuk  menghasilkan  nilai  respons  yang  optimal. Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  faktor  kuat  arus  berkontribusi  sebesar  89,84%  dan  faktor  wire  speed sebesar  8,26%  terhadap  respons  lebar  pemotongan(kerf).  Faktor  kuat  arus  berkontribusi  sebesar  87,88% terhadap respons material removal rate. Sedangkan untuk respons gabungan, faktor yang berpengaruh adalah wire  speed  dengan  kontribusi  sebesar  92,79%.  Kombinasi  parameter  optimal  pada  respons  gabungan  yaitu pada kuat arus 7 ampere, voltase 5 volt dan wire speed 10 m/s. Kesimpulan penelitian ini menginformasikan bahwa semakin kecil kuat arus akan semakin baik nilai lebar pemotongan, sedangkan kuat arus yang semakin besar akan menghasilkan material removal rate yang lebih tinggi. Faktor yang berpengaruh terhadap respons gabungan  adalah  wire  speed,  di  mana  kenaikan  nilai  wire  speed  akan  meningkatkan  nilai  Grey  Relational Grade dari respons gabungan.
Keywords : Wire EDM, Baja SKD 11, Taguchi, Optimasi

## PENDAHULUAN
Berkembangnya  produk  hasil  manufaktur dengan  kompleksitas  bentuk  dan  tingkat  akurasi tinggi  mendorong  pengembangan  teknologi manufaktur di dunia  industri. Produk  manufaktur saat  ini  sulit  untuk  diproduksi  menggunakan pemesinan  konvensional,  karena  tuntutan  profil produk  yang  rumit serta  kekerasan  material  yang tinggi. Wire  Electrical  Discharge  Machining merupakan  salah  satu  proses  pemesinan  non konvensional  yang  saat  ini  banyak  diaplikasikan di  industri-industri  medis,  pesawat,  otomotif  dan pembuatan dies. Proses Wire EDM memanfaatkan energi  termal  dari  loncatan  bunga  api,  akibat perbedaan  tegangan  antara  elektroda  dan  benda kerja  yang  bersifat  konduktor  di  dalam  suatu media dielektrik. Perbedaan tegangan yang tinggi tersebut  akan  mengakibatkan  loncatan  bunga  api yang melelehkan sebagian  kecil dari  benda kerja. Pelelehan  benda  kerja  tersebut  akan  membentuk geram yang akan dibawa keluar oleh aliran cairan dielektrik  dan  sebagian  lain  akan  tertinggal  di permukaan  benda  kerja  membentuk  lapisan recast [1].  Umumnya  diameter  elektroda  yang digunakan adalah kurang dari 0,5 mm.
Gambar  1.  Skema  pemotongan  pada  sistem Wire EDM (Sigit Yoewono, 2002)
Baja  SKD  11  merupakan  salah  satu  baja yang  memiliki  tingkat  kekerasan  tinggi  dan banyak  digunakan  sebagai tools .  Selain  itu  baja SKD 11 juga memiliki sifat tahan aus yang tinggi dan sifat  mampu  mesin  yang  baik.  Baja  SKD 11 umumnya  digunakan  sebagai  pisau  potong, cetakan deep drawing, drawing cones, compression moulding dies .
Penelitian Wire EDM  yang  dilakukan Purnomo  (2015)  pada  baja Buderus 2080  dan variasi  respons material  removal  rate ,  lebar pemotongan,  kekasaran  permukaan  dan  tebal lapisan recast , menyatakan bahwa parameter yang
berpengaruh adalah on time sebesar 63,2 %, open voltage sebesar  14,19%, servo  voltage sebesar 6,45%  dan arc  on  time sebesar  4,00%[2]. Handoko  (2010)  memvariasikan  pengaruh pulse on  time,  pulse  off  time dan  ketebalan  bahan terhadap material  removal  rate dan  kekasaran permukaan  pada  baja  EMS  45.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  1  level ketebalan  bahan  meningkatkan  nilai material removal rate sebesar 0.14 mm 3 /s dan menurunkan angka  kekasaran  permukaan  sebesar  0.005  μm. Kenaikan 1 level parameter pulse on
meningkatkan nilai material removal rate sebesar 0.054  mm 3 /s  dan  kekasaran  permukaan  sebesar 0.028  μm.  Sedangkan  untuk  kenaikan  1  level parameter pulse  off akan  menurunkan material removal rate sebesar  0.033  mm 3 /s dan  kekasaran permukaan  sebesar  0.05  μm[3].  Pathya  (2017) melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  baja AISI  D2  serta  variabel  respons  yang  digunakan yaitu recast  layer dan  kekasaran  permukaan. Hasil studi menyatakan bahwa parameter on time, open  voltage dan wire  speed memiliki  pengaruh yang  sangat  signifikan  terhadap  optimasi recast layer dan  kekasaran  permukaan[4].  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  respons material removal rate dan lebar pemotongan serta optimasi  kombinasi  parameter  yang  tepat,  akibat adanya  pengaruh  variasi  kuat  arus,  voltase  dan wire speed .

## METODOLOGI PENELITIAN
a. Bahan Material yang digunakan adalah baja  SKD 11 dengan dimensi  300 mm x  50 mm x 5,5 mm. Baja  SKD  11    memiliki  kekerasan  58HRC hingga  60HRC.  Kawat  elektroda  yang digunakan  adalah  jenis brass  wire AC  CUT VS  900  yaitu  kawat  berbahan  kuningan dengan diameter 0,25 mm.
b. Peralatan
1) Mesin Wire- EDM
Mesin  Wire-EDM  yang  digunakan  pada adalah Mitsubisi BA8,  dengan  arah  gerak lima  sumbu  (x.  y,  z,  u,  dan  v),  diameter kawat 0,1-0,3 mm dan dimensi benda kerja maksimal 700 mm x 550 mm x 215 mm[5].
2) Profile projector
Pengukuran kerf dilakukan dengan
menggunakan Profile Projector .
3) Jangka sorong Jangka  sorong  digunakan  untuk  mengukur dimensi benda kerja.
c. Rancangan Percobaan
Ada  tiga  parameter  proses  yang  digunakan dalam percobaan ini, di mana setiap parameter proses  pemesinan wire EDM  memiliki  tiga level pengaturan. Pengaturan level ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengaturan level pada setiap parameter No Variabel proses Satuan Level 1 Level 2 Level 3 1 Arus (A) Ampere 5 7 9 2 Voltase (V) Volt 4 5 6 3 Wire Speed (WS) mm/s 6 8 10
Sesuai dengan judul yang ada dia atas, desain eksperimen yang digunakan pada penelitian ini adalah  metode  Taguchi  dengan  rancangan percobaan orthogonal array L 9 yang ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Untuk  mengurangi faktor  gangguan  dilakukan  replikasi  sebanyak tiga kali.
Tabel 2. Rancangan percobaan orthogonal array L 9 Kom- binasi Variabel Arus Voltase Wire Speed 1 5 4 6
2 5 5 8
3 5 6 10
4 7 4 8
5 7 5 10
6 7 6 6 7 9 4 10
8 9 5 6
9 9 6 8
d. Prosedur Percobaan
Percobaan  dilakukan  dengan  mengambil  data lebar  pemotongan  dan material  removal  rate pada setiap kombinasi faktor. Lebar pemotongan  diukur  menggunakan profile projector .  Sedangkan material  removal  rate dalam  proses Wire-EDM secara  umum  dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut[2].
𝑀𝑅𝑅 = 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑢𝑎𝑛𝑔 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑚𝑜𝑡𝑜𝑛𝑔𝑎𝑛 (1)
Setelah  dikakukan  proses  pemotongan  dan didapatkan  nilai  lebar  pemotongan  dan material removal  rate pada  masing-masing  pemotongan, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  optimasi
untuk  mengetahui  kombinasi  parameter  yang tepat.  Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah optimasi menggunakan metode Taguchi : a. Perhitungan S/N Rasio pada setiap respons
S/N Rasio digunakan untuk memilih parameter proses yang memiliki kontribusi pada pengurangan variasi suatu karakteristik kualitas  respons[4].  S/N  Rasio  merupakan rancangan  untuk  melakukan  transformasi pengulangan  data  ke  dalam  suatu  nilai  yang merupakan  ukuran  variasi  yang  timbul. Karakteristik  kualitas  respons  optimal  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  semakin kecil  semakin  baik  untuk  nilai lebar pemotongan dan  semakin  besar  semakin  baik untuk material  removal rate. Oleh  karena  itu,
persamaan  untuk  menghitung  S/N  Rasio adalah [2]:
 Semakin kecil semakin baik:
𝑆 𝑁 ⁄  𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = −10 𝑙𝑜𝑔 [ 1 𝑛 ∑  𝑦 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ] (2)
 Semakin besar semakin baik:
𝑆 𝑁 ⁄  𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = −10 log [ 1 𝑛 ∑ 1 𝑦 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ] (3)
Keterangan: n = jumlah data y = data respons pengamatan ke – i Untuk  analisis  pengaruh  faktor  terhadap masing-masing  respons,  tahap  selanjutnya adalah  melakukan  analisis  varian  (ANAVA), sedangkan untuk  melakukan  optimasi  respons gabungan  akan  dilakukan  tahap  pendekatan dengan metode grey relational analysis.
b. Pendekatan Grey Relational Analysis
1) Melakukan normalisasi S/N Rasio Normalisasi  S/N  Rasio  bertujuan  untuk mentransformasikan  S/N  Rasio  sehingga bernilai  antara  0  sampai  dengan  1.
Normalisasi  S/N  Rasio  dapat  dihitung dengan persamaan berikut[6]:
𝑥 𝑖 ∗ (𝑗) = 𝑥 𝑖 (𝑗) − min 𝑥 𝑖 (𝑗) 𝑚𝑎𝑘𝑠 𝑥 𝑖 (𝑗) − min 𝑥 𝑖 (𝑗) (4)
Keterangan : 𝑥 𝑖 ∗ (𝑗) =  Normalisasi  S/N  Rasio  pada percobaan  ke-i dan respons ke-j 𝑥 𝑖 (𝑗) =  nilai  S/N  Rasio  percobaan  ke-i pada respons ke-j
i
= banyaknya percobaan
j = banyaknya respons
2) Menghitung nilai delta
Nilai  delta  adalah  jarak  dari  ∆ 0i (j)  yang merupakan nilai  mutlak dari perbedaan  X 0 dan  X i pada  titik  j.  Nilai  delta  dapat dihitung sesuai dengan persamaan berikut[6]:
∆ 0𝑖 (j) = |𝑥 0 ∗ (𝑗) − 𝑥 𝑖 ∗ (𝑗)| (5) Keterangan:
𝑥 0 ∗ (𝑗) =    (diinversikan  =  1,  nilai  paling besar normalisasi S/N Rasio ,)
3) Menghitung  nilai  gamma  atau  G rey Relational Coefficient (GRC)
Nilai gamma atau grey relational coefficient digunakan  untuk  mengetahui hubungan  dari  S/N  Rasio  yang  terbaik dengan S/N Rasio normalisasi aktual. Nilai gamma  dihitung  sesuai  dengan  persamaan berikut[6]:
𝛾 𝑖 ∗ (𝑗) = ∆ 𝑚𝑖𝑛 + 𝜁 𝛥 𝑚𝑎𝑘𝑠 ∆ 0𝑖 (j) + 𝜁 𝛥 𝑚𝑎𝑘𝑠 (6) Keterangan : ζ    =  koefisien  pembeda,  pada  umumnya diambil ζ = 0,5
4) Menghitung Grey Relational Grade (GRG) Nilai Grey  Relational  Grade adalah  bobot penjumlahan grey  relational  coefficient . Grey  Relational  Grade dapat  diketahui dengan  menggunakan  persamaan  berikut [6]:
Γ 0𝑖 (𝑗) = 1 𝑛 ∑ 𝛾 0𝑖 (𝑗) 𝑛 𝑗=1 (7)
Keterangan:
𝛾 0𝑖 (𝑗) = Nilai gamma setiap  respons
c. Analisis Variansi (ANAVA)
Analisis  varian  digunakan  untuk  menentukan besar  kecilnya  pengaruh  dari  masing-masing parameter terhadap respons[4]. Pada penelitian ini, analisis variansi dilakukan pada S/N Rasio untuk  respons  tunggal,  sedangkan Grey Relational  Grade untuk  respons  gabungan. Persen  kontribusi  menunjukkan porsi  masing- masing  faktor  terhadap  total  variansi  yang diamati.  Jika  persen  kontribusi error kurang dari  15%,  maka  tidak  ada  faktor  yang berpengaruh  terabaikan  tetapi  jika  persen kontribusi error lebih  dari  lima  belas  persen mengindikasikan ada faktor yang berpengaruh terabaikan  sehingga error yang  terjadi  terlalu besar[2].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hasil percobaan yang diambil pada penelitian ini adalah berupa nilai dari  lebar pemotongan dan material removal rate berdasarkan rancangan percobaan metode Taguchi L 9 yang ditunjukkan pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel  3.  Hasil  percobaan  dan  S/N  Rasio  untuk respons lebar pemotongan dan material removal rate
No Variabel Respons A V WS Kerf (mm) S/N Rasio MRR (mm 3 /menit) S/N Rasio 1 5 4 6 0,276 11,178 5,725 15,104 2 5 5 8 0,277 11,161 6,313 15,941 3 5 6 10 0,273 11,284 6,274 15,937 4 7 4 8 0,281 11,039 7,547 17,555 5 7 5 10 0,278 11,109 7,910 17,956 6 7 6 6 0,284 10,920 7,133 17,041 7 9 4 10 0,288 10,802 8,945 18,505 8 9 5 6 0,294 10,636 8,188 17,768 9 9 6 8 0,292 10,686 7,809 17,829
Untuk  respons  gabungan  dilakukan  pendekatan dengan  menggunakan  metode grey  relational analysis, sehingga didapatkan nilai Grey Relational Grade seperti tercantum pada Tabel 4.
Tabel  4.  Nilai Grey  Relational  Grade respons gabungan
Kombinasi Nilai Grey Relational Grade 1 0,544 2 0,562 3 0,699 4 0,606 6 0,504 7 0,701 8 0,516 9 0,533
Tabel  5,  Tabel  6 dan  Tabel  7  menunjukkan  hasil analisis variansi dari S/N Rasio setiap respons dan respons  gabungan.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui  parameter  proses  yang  berpengaruh secara signifikan terhadap setiap variabel respons. Penelitian  ini  menggunakan level  of  significant (α)  sebesar  5%,  sehingga  P- value harus  kurang dari 5% agar dianggap berpengaruh.
Tabel  5.  Hasil  analisis  varian  untuk  respons  lebar pemotongan
Variabel Proses d f SS MS F P Kuat Arus 2  0,38281  0,19140 243,91 0,004 Voltase 2  0,00338  0,00169 2,15 0,317 Wire Speed 2  0,03661  0,01831 23,33 0,041 Eror 2  0,00157  0,00079 Total 8  0,42436
Gambar 2. Main effect plot S/N Ratio respons lebar pemotongan
Berdasarkan  Tabel  5  diketahui  bahwa  hanya faktor kuat arus dan wire speed yang berpengaruh signifikan terhadap respons lebar pemotongan (P- value <  5%).  Gambar  2  memperlihatkan  bahwa kuat arus yang semakin besar akan menghasilkan lebar  pemotongan  yang  buruk.  Sedangkan wire speed yang  lebih  besar  akan  menghasilkan  lebar pemotongan  yang  semakin  baik.  Faktor  voltase tidak  terjadi  perubahan  signifikan  di  antara perbedaan levelnya.
Tabel 6. Hasil analisis varian untuk respons material removal rate Variabel Proses d f SS MS F P Kuat Arus 2 9,34755  4,6738  153,473 0,006 Voltase 2 0,12383  0,0619 2,033 0,330 Wire Speed 2 1,03459  0,5173  16,986 0,056 Eror 2 0,06091  0,0305 Total 8 10,5669
Gambar 3. Main effect plot S/N Ratio respons material removal rate
Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  bahwa  yang berpengaruh signifikan terhadap respons material removal  rate hanya  faktor  kuat  arus  (P- value <
5%). Gambar 3 memperlihatkan bahwa kuat arus yang  semakin  besar  akan  menghasilkan material removal  rate yang  semakin  baik.  Faktor  voltase tidak terjadi tren naik atau turun. Sedangkan wire speed yang  semakin  tinggi  akan  menghasilkan material removal rate yang semakin baik.
Tabel 7. Hasil analisis varian untuk respons gabungan Variabel Proses df SS MS F P Kuat Arus 2 0,00078 0,0004 1,485 0,402 Voltase 2 0,00221 0,0011 4,266 0,191 Wire Speed 2 0,05229 0,0261 100,207  0,010 Eror 2 0,00052 0,0003 Total 8 0,05579
Gambar 4. Main effect plot S/N Ratio respons
gabungan
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  bahwa  hanya faktor wire  speed yang  berpengaruh  signifikan
terhadap (P- value < 5%). Gambar 4
memperlihatkan bahwa wire speed yang semakin besar  akan  menghasilkan  nilai Grey  Relational Grade (GRG) yang semakin tinggi. Faktor voltase yang  semakin  kecil  memberikan  hasil  yang semakin  baik.  Sedangkan  kuat  arus  cenderung tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap respons gabungan.

## KESIMPULAN
1. Parameter penelitian yang berpengaruh signifikan  terhadap  respons  dimensi  lebar pemotongan (kerf) yaitu  kuat  arus dan wire speed. Kuat arus berkontribusi sebesar 89,84% sedangkan wire  speed berkontribusi  sebesar 8,26%.  Untuk  respons material  removal  rate (MRR) parameter yang berpengaruh signifikan
yaitu faktor kuat arus, yang kontribusi sebesar 87,88% .
2. Kondisi  optimal setting parameter  untuk respons dimensi lebar pemotongan (kerf) yaitu dengan  kombinasi  parameter  kuat  arus 5 ampere, voltase 6 volt dan wire speed 10 m/s, didapatkan kerf optimum  sebesar  0,273  mm. Untuk  respons material  removal  rate (MRR) yaitu  pada  kombinasi  parameter  kuat  arus 9 ampere, voltase 4 volt dan wire speed 10 m/s, didapatkan material  removal  rate terbesar yaitu 8,94 mm 3 /min. 3. Parameter penelitian yang berpengaruh signifikan  terhadap  respons  gabungan  adalah faktor wire  speed dengan  kontribusi  sebesar 92,79%.  Kondisi  optimal setting parameter untuk respons gabungan yaitu dengan kombinasi  parameter  kuat  arus 7  ampere,
voltase 5  Volt  dan wire  speed 10  m/s.  Hasil setting parameter  tersebut  didapatkan Grey Relational Grade terbesar yaitu 0,703.

## DAFTARPUSTAKA
[1]  Martowibowo, Sigit Yoewono dan Adriansyah.
2007. Optimisasi  Proses  Pemesinan  Edm  Wire
Cut untuk Modus Gerak Sirkular Menggunakan Algoritma  Genetik .  Jurnal  Teknik  Mesin  Vol. 22, No. 2, Program Studi Teknik Mesin, Institut
Teknologi Bandung, hal. 62-68
[2]  Purnomo, Dhika Aditya. 2015. “ Optimasi Multi Respon pada Proses Pemesinan Wire Electrical Discharge  Machining  (Wedm)  Baja  Perkakas Buderus  2080  dengan  Menggunakan  Metode Taguchi-Grey-Fuzzy ” Tidak Diterbitkan,
Thesis.  Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember
[3]  Setiawan, Handoko. 2010. Pengaruh Pulse On, Pulse  Off,  dan  Ketebalan  Bahan  Terhadap MRR  dan  Kekasaran  Permukaan  pada  Proses Pemotongan  Baja  EMS-45  dengan Mesin  Wire EDM. Tidak Diterbitkan, Surabaya: Ubaya [4]  Pathya dan Bobby O.P.O. 2017. Optimasi Multi Respon Proses Wire-EDM Menggunakan Metode  Taguchi  Logika  Fuzz. Teknik  Mesin  –
Institut  Teknologi  Indonesia  Vol.  1,  No.  1,  hal 6-11
[5]  Mitsubishi  Electric. 2012 .  Instruction  Manual Book Wirecut BA 8 . Mitsubishi Electric Europe B.V. Branch of Germany  Co., Ltd.
[6]  Wulandari,  Annisa  Ayu,  Triastuti  W.,  Dwi Ispriyanti.  2016.  Penerapan  Metode  Taguchi Untuk Kasus Multirespon Menggunakan Pendekatan Grey  Relational  Analysis dan Principal Component Analysis. Jurnal Gaussian Universitas  Diponegoro,  Vol.  5,  No.  4,  Tahun 2016, 791-800