## ANALISIS PARAMETER PEMESINAN PADA PROSES SIDE MILLING BAJA AISI 1045 MENGGUNAKAN RESPONSE SURFACE METHODOLOGY (RSM)
Arif Afriansyah (1) dan Muhammad Yanis (1*)
(1) Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Sriwijaya
(*) E-mail Corresponding Author: yanis@unsri.ac.id
Abstrak
Kekasaaran permukaan merupakan salah satu kriteria penentuan kualitas pemesinan. Parameter ini di pengaruhi oleh parameter pemesinan seperti kecepatan potong ( V c ), gerak makan pergigi ( f z ) dan kedalaman  makan radial ( a r ).  Material  diproses  dengan side  milling dengan  arah  makan down milling . Hasil proses milling diukur dengan surface roughness taster dan nilai roughness average ( R a ) sebagai  nilai  kekasaran  permukaan.  Prediksi  kekasaran  permukaan  menggunakan  metode Response  Surface  Methodology (RSM) . RSM  dipilih  sebagai  metode  pendekatan  kuantitatif berdasarkan eksperimental dan pemodelan. Jumlah pengambilan data dalam penelitian ini sebanyak 16  data  eksperimen  untuk  3  parameter  pemesinan.  Pemodelan  kekasaran  permukaan  pemesinan milling AISI 1045 dengan metode RSM pada pemodelan Quadratic menunjukan hasil model yang signifikan.  Dengan  nilai  F- Value sebesar  5,61  dan  P- Value sebesar  0,0241.  P- Value <0,05 memperlihatkan bahwa model signifikan. Nilai mean square error rata-rata dalam penelitian ini juga menunjukkan  hasil  yang  baik  yaitu  sebesar  0,0091  dan  error  rata-rata  sebesar  0,122%.  Pengaruh kecepatan  potong  pada  kekasaran  permukaan  yaitu  makin  tinggi  kecepatan  potong  maka  akan mendapatkan  nilai  kekasaran  yang  lebih  halus.  Semakin  tinggi  nilai  gerak  makan  pergigi  dan kedalaman makan radial maka akan semakin kasar nilai kekasaran yang terjadi.
Kata Kunci: Side Milling , Kekasaran Permukaan, Metode Permukaan Respon (MPR)
Abstract
Surface  roughness  is  one  of  the  criteria  for  determining  machining  quality.  This  parameter  is influenced by machining parameters such as cutting speed (V c ), motion feed (f z ) and radial depth of cut (a r ). The material is processed using side milling with down milling feeding direction. The results of  the  milling  process  are  measured  with  a  surface  roughness  tester  by  taking  the  roughness arithmetic (Ra) value as the roughness value. Surface roughness prediction is done using response surface methodology  (RSM).  RSM  was chosen as a quantitative approach based on experimental and  modeling  data.  The  number  of  data  retrieval  in  this  study  were  16  experimental  data  for  3 machining  parameters.  Surface  roughness  modeling  of  AISI  1045  milling  by  Quadratic  response surface methodology  showed  significant  model  results. Evidenced  by the F-Value  of  5.61 and P- Value of 0.0241. P-Value  was <0.05 means that  the model  is significant. The mean square error mean in this study also showed good results in the amount of 0.0091 and an average error of 0.122%. The  effect  of  cutting  speed  on  roughness  is  the  higher  the  cutting  speed  will  produce  a  smooth roughness  value,  while  the  effect  of  feeding  motion  and  feeding  depth  on  roughness  is  directly proportional,  the  higher  the  value  of  feeding  motion  and  the  depth  of  feeding,  the  coarser  the roughness score will be.
Keywords: Side Milling, Surface Roughness, Response Surface Methodology (RSM)

## 1 PENDAHULUAN
Kemajuan  ilmu  teknologi  semakin  hari  meningkat dan hal itu membawa peningkatan mutu produk bagi banyak  perusaahan  manufaktur  serta  juga  dalam efisiensi  waktu,  meningkatkan  rata-rata  output, meningkatkan  akurasi  dimensi,  dan  rendahnya  akan biaya  produksi  sehingga  hal  itu  membuat  industri mampu  berkompentsi  dengan  metode  proses pemesinan  yakni  mesin  frais.  Proses  pemesinan tersebut adalah satu diantara banyaknya proses dalam memotong  atau  membentuk  logam  yang  biasanya
dikerjakan  dalam  industri  manufaktur  yang  kecil ataupun sudah besar dengan kehebatannya yaitu bisa membentuk  secara  merata  hingga  horizontal  pada suatu produk yang mana pahat potong bermata jamak dengan  gerakan  potong  seperti  berputar,  yang merupakan gerak makan pergigi di suatu benda kerja yang bergerak secara translasi. Parameter pemesinan berpengaruh  pada  kekasaran  permukaan  di  sebuah material dalam terjadinya frais [1].
Pada  proses  pemesinan  sering  menggunakan  cairan pemotongan  (c utting  fluid ).  Cairan  pemotongan berfungsi meminimalkan gesekan, suhu pemotongan,
Menggunakan Response Surface Methodology (RSM)
pembentukan  panas,  dan  menaikkan  mutu  pada permukaan  benda  kerja.  Akan  tetapi,  pemakaian cairan  pemotong  baik  sintetis  maupun  semi  sintetis menimbulkan  masalah  pada  alam  dan  Kesehatan SDM  meskipun  fungsinya  sangat  penting  dalam memperhalus  kekasaran  permukaan.  Pada  saat  ini dikembangkan  cairan  pemotongan  menggunakan minyak  nabati  sebagai  jenis  lain  yang  lebih  ramah lingkungan [2].
Didalam  pengerjaannya,  hasil  nilai  kekasaran permukaan dipengaruhi oleh pemotongan pada proses pemesinan. Mutu produk yang diproduksi umumnya tergolong  baik  dilihat  dari  kualitas  permukaan komponennya  yang  baik  pula.  Tidak  mudah  dalam memperoleh hasil kualitas permukaan yang
memenuhi persyaratan desain, dikarenakan banyaknya  faktor  yang  wajib  ditinjau  diantaranya parameter  pemrosesan  (kecepatan  potong,  gerak makan pergigi, kedalaman pemotongan), material dan geometri  pahat,  material  benda  kerja,  dan  cairan pemotongan [3].
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  pengaruh parameter  pemotongan  pada  proses side  milling material  AISI  1045  terhadap  nilai  kekasaran permukaan yang terjadi dan melakukan optimasi hasil pemesinan menggunakan Response
Surface
Methodology (RSM) untuk mendapatkan persamaan matematika sebagai prediksi nilai kekasaran permukaan.

## 2 METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tahapan  seperti ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2.1 Persiapan Alat dan Bahan
Pengujian menggunakan mesin frais vertikal dengan mata  potong  dari  karbida endmill dengan  4 flute . Material  benda  kerja  adalah  baja  AISI  1045  dengan dimensi 100 x 100 x 25 mm. Pada saat pengujian frais cairan  pemotongan  yang  digunakan  berbasis vegetable oil yaitu minyak kelapa. Pemberian cairan pemotongan  menggunakan  metode  MQL  ( minimum quantity  lubricant ).  Spesifikasi  mesin  freis  adalah sebagai berikut: Merk : DAHLIH DL-U2 Tegangan : 50 Hz 3x 380 volt Tenaga Motor : 3,7 Kw Gerak Meja (sumbu x) : 850 mm Gerak Meja (sumbu y) : 360mm Gerak Meja (sumbu z) : 450 mm Putaran Spindle :  70,  85,  105,  130,  150, 180,  220,  265,  305,  370,  430,  520, 595, 715, 825,
990, 1080, 1300 (rpm)
Kecepatan pemakanan     :  13,  15,  20,  22,  27,  32, 35,41,  52,  61,  74,  87,110,  127,160,  187,  230,  267, 295, 342, 435, 507, 615, 700 (mm/min)
Gambar 2. Mesin Frais Vertikal
Pengukuran  kekasaran  permukaan  menggunakan Mitutoyo SJ 210 Portable Surface Roughness Tester untuk  mendapatkan  nilai  kekasaran  permukaan  dari AISI 1045 yang telah difreis.
Gambar 3. Alat Uji Kekasaran Permukaan
2.2 Langkah-langkah Penelitian
1. Mempersiapkan pahat karbida dengan diameter 10 mm.
2. Mempersiapkan AISI 1045 yang dipakai dengan total  4  balok  yang  pada  setiap  baloknya berukuran 100 x 100 x 25 mm.
3. Menyiapkan mesin freis yang akan digunakan.
4. Set-up  mesin  freis  berdasrkan  parameter  uji yang  sudah  di  terapkan  berdasarkan central composite design (CCD).
5. Memasang pahat dan benda kerja di mesin freis serta mengatur pemosisian siap pemakanan.
6. Proses  pemakanan  pada  setiap  benda  kerja berdasarkan  parameter  yang  sudah  diterapkan sesuai CCD.
7. Setelah selesai pemesinan melakukan pengkuran kekasaran permukaan.
8. Menganalisis dan mengolah data.

## 2.3 Metode  Pengujian  Parameter  Pemesinan dan Analisis Data
Pada  Tabel  1  merupakan  rancangan  eksperimen dengan  RSM,  memakai  CCD  dengan  variabelnya yaitu  3  serta  16  eksperimen  yang  diperlihatkan  di Gambar 4. Design expert dipakai dikarenakan dalam memberi dugaan cukup akurat pada berbagai variabel respon  rata-rata  yang  berhubungan  pada  kapasitas yang telah terukur selama eksperimen.
Gambar 4. Central Composite Design (CCD)
Tabel 1. Parameter Pengujian
Unit Level -1,68 -1 1 1,68 V c m/min 11.26 16,30  31,10  36.15
f z mm/gigi  0.042
0,053  0,086  0.097 a r mm 0.23 0,30 0,50 0.57

## 2.3.1 Metode Pemodelan RSM
Ini  merupakan  metode  yang  memakai  sekumpulan teknik  statistika  serta  matematik  yang  sangat bermanfaat dalam memperoleh model serta menganalisis  sebuah  permasalahan  yang  mana
respons  yang  menarik  bisa  dipengaruh  oleh bermacam  variabel.  RSM  juga  dapat  digunakan dalam  mengoptimalisasi  sebuah  tanggapan.  Apabila tanggapan  dari independent  variable sudah  dimodel secara  tepat  oleh fungsi linear dan first  order model akan  menjadi  fungsi  pendekatannya,  dibawah  ini Metode Analisis dalam Response Surface Methodology :
1. Independent  variable dan dependent  variable .
Kecepatan  potong,  gerak  makan  pergigi  serta kedalaman  potong radial di  benda  kerja  adalah variable  bebas  yang  ditinjau  untuk  diteliti  pada penelitian ini. Dependent variable yang diamati di  penelitian  merupakan  kekasaran  permukaan benda kerja
2. Experimental design. Termasuk dalam mempersiapkan  alat  dan  material.  Dalam mengambil  total  data  untuk  meminimalisirnya, dipakailah  proses  Frais  serta  CCD  yangmana rencana  uji  coba  penelitian  memakai  CCD  bisa memperoleh kualitas hasil yang maksimal.
3. Analisis  Regresi  Linier  dan  Kuadraik.  Agar memperoleh  persamaan  atau  model  matematik yang  diharapkan,  membutuhkan  penganalisisan regresi  yangmana  regresi  merupakan  suatu pendekatan  yang  dipakai  untuk  mengartikan korelasi matematis diantara output
variable/dependent (y) pada satu ataupun banyak input variable/independent (x) dengan memakai model  linear  yaitu first  order  model juga
Quadratic yaitu Second order model .
4. ANOVA  yang  dikatakan  juga  sebagai  analisa variansi.  Dalam  mengolahkan  data  kekasaran permukaan,  digunakan  analisis  ANOVA  untuk meninjau besarnya hasil penyimpangan dan data yang diolah. Data tersebut merupakan kecepatan potong,  gerak  makan  pergigi  dan  kedalaman potong radial pengaruh nya pada nilai kekasaran permukaan yang didapat.
5. Validasi  Model.  Berfungsi  dalam  memeriksa model  serta  ketepatan  model  yang  diharapkan, yaitu  model  yang  siginifikan  menunjukkan P- Values < 0,0500, hal itu memperlihatkan bahwa model bisa diterima dan juga persamaan empiris bisa dipakai.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Pengujian
Hasil  uji  nilai  kekasaran  (Ra)  yang  dihasilkan ditampilkan pada Tabel . 2.
Tabel 2. Hasil Pengukuran Kekasaran
No Vc m/min fz mm/gigi ar mm Ra µm 1 16.3 0.053 0.3 0.626 2 31.10 0.053 0.30 0.281 3 16.30 0.086 0.30 0.677 4 31.10 0.086 0.30 0.400
Menggunakan Response Surface Methodology (RSM)
No Vc m/min fz mm/gigi ar mm Ra µm 5 16.30 0.053 0.50 0.762 6 31.10 0.053 0.50 0.397 7 16.30 0.086 0.50 0.689 8 31.10 0.086 0.50 0.714 9 11.25 0.070 0.40 0.565 10 36.15 0.070 0.40 0.278 11 23.70 0.042 0.40 0.818 12 23.70 0.097 0.40 1.202 13 23.70 0.069 0.23 0.899 14 23.70 0.069 0.57 1.092 15 23.70 0.069 0.40 0.921 16 23.70 0.069 0.40 0.900

## 3.2 Pemodelan Linear Kekasaran Permukaan
Hasil  penganalisisan  ANOVA  dalam  pemodelan Linear  kekasaran  permukaan  memakai Natural  Log Transform pemesinan  frais  AISI  1045.  Dari  hasil tersebut  didapati Model  F- Values 2,18  yang  berarti model  relatif  tidak  signifikan  pada  kebisingan. Kemungkinannya  yaitu  14,34%  bahwasanya  nilai  F dengan  nilai  tersebut  bisa  terjadi  dikarenakan kebisingan.  Nilai  P  adalah  <0,0500  yang  berarti bahwa  model  signifikan.  Pada  keadaan  seperti  itu, tidak  adanya  model  yang  signifikan.  Dengan  nilai >0,1000 memperlihatkan model yang tidak signifikan,  mengurangi  model  bisa  memaksimalkan model  tersebut. Kurangnya Fit F-value  yaitu  621,81 berimplikasi  bahwa  kurangnya  signifikan.  Terdapat peluang  yang  Hanya  3,13%  menunjukkan  F-Value Kurang  Sesuai  sesuai  seperti  itu  dikarenakan kebisingan
Tabel 3. ANOVA  Pemodelan  Linear  Kekasaran
Permukaan AISI 1045 Sources Sum of Squares F-Value P-Value Model 1.05533 2.17919 0.14343 Not Signi ficant Residual 1.93710 Lack of Fit 1.93681 621.813 0.03127 Signi ficant Pure Error 0.00028 Cor Total 2.99242 3.3 Pemodelan Quadratic Kekasaran Permukaan
Menggunakan  transformasi  logaritmik  natural  AISI 1045  milling  untuk  melakukan  analisis  varian (ANOVA) untuk hasil pemodelan sekunder kekasaran permukaan. Dari penganalisisan ANOVA, diperoleh  model  nilai  F  sebesar  5,61  yang memperlihatkan bahwa model itu signifikan. Nilai F sebesar ini dapat dikaitkan dengan kebisingan dengan
probabilitas hanya 2,41% Nilai P <0,0500 memperlihatkan istilah model yang signifikan. Dalam keadaan  tersebut,  A²  ialah  item  model  yang signifikan. Pada nilai  >  0,1000 menunjukkan bahwa model  tidak  signifikan.  Jika  ada  banyaknya  istilah model  yang  tidak  relevan  (tidak  termasuk  yang diperlukan  dalam  berkontribusi  pada  hierarchy), penyederhanaan model tersebut bisa menyempurnakan model yang dimiliki. Nilai F yang kurang pas sebesar 224,25 berarti ada kemungkinan 5,07% ukuran ini akibat kebisingan, probabilitas yang cukup rendah (<10%) dan mengganggu .
Tabel 4. ANOVA Pemodelan Quadratic Kekasaran
Permukaan AISI 1045 Source Sum of Squares F- Value P- Value Model 2.67464 5.61111 0.02407 Significant Residual 0.31778 Lack of Fit 0.3175 224.25 0.05065 Not Significant Pure Error 0.00028 Cor Total 2.99242
Dibawah  ini  merupakan  persamaan  empiris  yang didapatkan  dari  penganalisisan  quadratic  pada pemodelan kekasaran permukaan pemesinan:
𝑦 =   −0.0658 − 0.2295𝑥 1 + 0.1145𝑥 2 + 0.1073𝑥 3 + 0.1201𝑥 1 𝑥 2 + 0.0886𝑥 1 𝑥 3 + 0.0070𝑥 2 𝑥 3 − 0.3618𝑥 1 2 − 0.0376𝑥 2 2 − 0.0379𝑥 3 2 (3.1)
y  ialah  kekasaran  permukaan, 𝑥 1 ialah  kecepatan potong, 𝑥 2 ialah  gerak  makan  pergigi  serta 𝑥 3 ialah kedalaman  potong radial .  Persamaan  3.2  ialah persamaan quadratic pemodelan kekasaran permukaan berlandaskan actual factor yakni:
𝑅𝑎 =   −2.35210 + 0.165890𝑉𝑐 + 1.11072𝑓 + 0.968163𝑎 + 0.983597𝑉𝑐 ∗ 𝑓 + 0.119774𝑉𝑐 ∗ 𝑎 + 4.27224𝑓 ∗ 𝑎 − 0.006607𝑉𝑐 2
− 138.05979𝑓 2 − 3.78863𝑎 2 (3.2)

## 3.4 Prediksi  Kekasaran  Permukaan  dalam Model Quadratic
Pada Tabel 5 meunjukkan suatu prediksi pada model kekasaran permukaan didalam persamaan Quadratic. Untuk  memperoleh  nilai  prediksinya,  memakai persamaan 3.2. Pada pemodelan kekasaran permukaan  secara  Quadratic  persentase  error  (%) yaitu  0.122166%  serta  MSEnya  yakni  0.009144. Yangmana MSE adalah average kuadrat error antara actual  value dan prediction  value .  Secara  general, MSE method dipakai dalam pengecekan pertimbangkan jumlah nilai error dalam prediksi.
Tabel 5. Nilai  Prediksi  Kekasaran  Permukaan berdasarkan Pemodelan Quadratic No Eksperimen Predi ksi Error (%) MSE 1 0.626 0.756 0.208 0.017 2 0.281 0.315 0.119 0.001 3 0.677 0.737 0.089 0.004 4 0.400 0.497 0.240 0.009 5 0.762 0.774 0.016 0.001 6 0.397 0.459 0.157 0.004 7 0.689 0.776 0.126 0.008 8 0.714 0.745 0.043 0.001 9 0.565 0.495 0.124 0.005 10 0.278 0.229 0.177 0.002 11 0.818 0.694 0.151 0.015 12 1.202 1.021 0.151 0.033 13 0.899 0.702 0.219 0.039 14 1.092 1.008 0.077 0.007 15 0.921 0.936 0.0163 0.001 16 0.900 0.936 0.041 0.001 Error 0.122 MSE 0.009
Pada  Gambar  5,  menunjukkan  nilai  kekasaran  hasil eksperimen  dan  berdasarkan  prediksi  berdasarkan persamaan  kuadratik.  Berdasarka  hasil  ini  terlihat bahwa  antara  kedua  hasil  ini  memperlihatakan perbedaan  yang  tidak  begitu  jauh.  Denga  kata  lain bahwa hasil prediksi menunjukkan nilai tidak berbeda jauh dengan hasil eksperimen.
Gambar 5. Grafik Kekasaran Permukaan Aktual vs
Prediksi

## 3.5 Grafik Prediksi dan Residual
Plot  probabilitas  ditunjukkan  dalam  grafik  normal yang  fungsinya  untuk  melihat  data  penelitian  yang dikerjakan bersifat normal atau tidak. Grafik normal probability plot  residual  dipakai  dalam  meninjau hipotesis  normalitas  yang  ditunjukkan  di  gambar  4. Grafik  ini  dipakai  dalam  meberikan  perbandingan data  penelitian  yang  hasil  distribusinya  normal. Apabila garis tersebut lurus, yang berarti
terepenuhinya  hipotesis  normal.  Apabila  plot menunjukkan  kemiringan,  itu  artinya  data  terebut tidak  berdistribusi  normal.  Pada  Gambar  6 memperlihatkan  secara  tepat  seuatu  prediksi  dari response  surface methodology yang terbukti  dengan adanya titik diantara garis lurus.
Gambar 6. Normal Probability Plot Residuals
Gambar  7 Residuals vs predicted memperlihatkan bahwasanya  bentuk  residual  mengacak,  yang  mana disimilaritis  dari  observasi  asli  konstan  pada  setiap nilai y. Apabila disimilaritis respon berdasarkan pada tingkatan average y, plot akan memperlihatkan pola yang seperti corong. Pada Gambar 7 memperlihatkan syaratnya telah terpenuhi.
Gambar 7. Residuals vs Predicted
3.6 Grafik Perturbation Plot dan 3D Permukaan Respons Gambar 8 adalah Perturbation Plot yang memperlihatkan semua faktor yang ada pada satu plot respon.  Dengan Perturbation  plot ini  menyajikan metode  respon  berganti  saat  adanya  Gerakan  dari semua  faktor  dari  titik  acuan  yang  ditentukan  serta faktor lain akan selalu konstsan di nilai acuan. Dalam menyajikan  komparasi  efek  dari  setiap  faktor  yakni kecepatan potong  (A),  gerak makan pergigi (B)  dan kedalaman potong radial (C) di titik khusus didalam
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Actual Prediksi
Menggunakan Response Surface Methodology (RSM)
ruang  perancangan response  surface  methodology bisa  ditinjau  dalam  grafik perturbation .  Faktor  A adalah  faktor  Kecepatan  potong  yang  bisa  ditinjau mempunyai  garis  dengan  kecuraman  yang  miring daripada  Faktor,  B  serta  C.  Faktor  A  mempunyai garis  kecuraman  garis  miring  yang  artinya  respon sensitif  pada  faktor  ini  serta  Faktor  B  dan  C  lebih memiliki nilai faktor yang tidak berbeda.

## Gambar 8. Perturbation Plot
Pada  Gambar  9  adalah  grafik  3D  pada  respon kekasaran Ra . Nilai response Ra pada V c dan f z naik pada  Kecepatan  potong  16.3  m/mm  sampai  31.1 m/mm  yang  memperlihatkan  grafik  kekasaran  yang low atau  turun,  sementara  itu  dalam  gerak  makan pergigi yakni 0.053 mm/tooth hingga 0.086 mm/tooth memperlihatkan  grafik  yang high atau  keatas,  ini artinya  nilai  kekasaran  makin  meninggi,  sehingga makin  membesarnnya  nilai  kecepatan  potong,  akan makin turun pula nilai kekasaran permukaannya yang didapat.  Nilai Ra akan  menurun  ketika  Kecepatan Potong  naik  dari  16.3  mm/min  ke  31.1  mm/min. Sementara  itu,  Nilai Ra mengalami  kenaikan  ketika gerak  pemakanan  juga  naik  dari  0.053  mm/tooth menuju  0.086  mm/tooth  atau  bisa  dikatakan  makin membesar  ukuran  gerak  makan  pergigi,  makin membesar  pula  nilai  kekasarannya.  Nilai Ra paling kecil  berlangsung  saat  Kecepatan  Potong  yaitu  31.1 m/min dengan gerak pemakanannya 0.053mm/tooth. Untuk  nilai  kekasaran Ra paling  besar  berlangsung saat Kecepatan Potongnya 16.3 m/min dengan gerak pemakanannya 0.086 mm/gigi.

## 3.7 Analisis Hasil Pengujian
Didalam pengujian ini didapat bahwa nilai kekasaran permukaan  dipengaruhi  oleh  variasi  dari  parameter pemesinan.  Makin  membesar  kecepatan  potong, maka  semakin  rendah  nilai  kekasaran  permukaan yang  diperoleh.  Sementara  makin  membesar  gerak makan  pergigi  dan  kedalaman  potong radial akan makin  meningginya  nilai  kekasaran  permukaan.  Ini dikarenakan makin membesar perputaran spindel dan makin  melambat gerakan meja  menyebabkan makin halusnya permukaan karena sayatan yang
berlangsung  di  posisi  sama  dari  gerak  spindel,  serta makin banyakya total sayatan low spindle pada 1 mm gerakan.  Kecepatan  potong  yang  meninggi  juga membuat  pergesekan  diantara  pemotong  dan  benda kerja  yang  terus-terusan  terjadi  menyebabkan permukaan  makin  halus  dan  makin  dalam  pada pemakanannya, alhasil meluasnya  penampang pahat yg kontak akan makin membesar pula gaya potong yg menyebabkan  makin  kasar  permukaannya.  Menurut Grafik  Pertubation  Plot,  Kecepatan  potong  adalah faktor yang memiliki pengaruh paling besar daripada gerak  makan  pergigi  serta  kedalaman  potong radial yang condong mempunyai faktor yang tidak berbeda, makin  membesar  kecepaan  potong, makin  mengecil pula nilai kekasaran permukaannya yang didapat dan dari  Grafik  3D respon Ra pada V c serta f z terlihat bahwa  naiknya  Kecepatan  potong  yaitu  16.3  m/mm menuju  31.1  m/mm  memperlihatkan  rendahnya grafik kekasaran. Sementara itu, dalam gerak makan pergigi  yakni  0.053  mm/tooth  menuju  0.086 mm/tooth memperlihatkan grafik yang pergerakannya makin meningkat atau keatas, artinya nilai kekasarannya pun makin meninggi.

## 4 KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  bahasan  diatas,  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Makin  membesarnya  kecepatan  potong,  makin membaiknya  nilai  kekasaran  permukaan  yang diperoleh (lebih halus), dan makin membesarnya gerak  makan  pergigi  serta  kedalaman  potong radial ,  makin  meningginya  nilai  kekasaran permukaannya. 2. Dari  hasil  yang  didapat,  nilai rata-rata kesalahan kuadrat prediksi pada eksperimental di Quadratic
models  yaitu  0.0091.  Dengan  nilai  itu,  dapat diartikan pemodelan kekasaran permukaan  dapat diterima. 3. Nilai minimal kekasaran dalam uji terdapat dalam keadaan pemesinan Vc = 36,14527 m/menit, fz = 0,0695  mm/tooth  serta  a  =  0,4  mm  juga  nilai kekasaran  maksimalnya  ada  pada  Vc  =  23,7 m/menit, fz = 0,09725 serta a = 0,4 mm.
4. Dari  Grafik  Pertubation  Plot,  Kecepatan  potong adalah  faktor  yang  memiliki  pengaruh  daripada gerak  makan  pergigi  serta  kedalaman  potong radial yang  condong  mempunyai  faktor  yang
tidak  berbeda,  makin  membesar  kecepaan potongnya,  makin  mengecilnya  nilai  kekasaran permukaannya yang ditemukan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Jurusan  Teknik  Mesin,  para Dosen  dan  teman-teman  seperjuangan.  Terimakasih juga kepada Bapak Abdul Kohar, Ibu Umi Wardiani dan  saudara-saudari  yang  selalu  membantu  dan mendoakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Rochim, Proses  Pemesinan  Buku  1
Klarifikasi Proses, Gaya dan Daya Pemesinan .
ITB, 2007.
[2]  K.  Kumar  Gajrani  and  M.  Ravi  Sankar,  “ Past and  Current  Status  of  Eco-Friendly  Vegetable Oil Based Metal Cutting Fluids ,” Mater. Today Proc. ,  vol.  4,  pp.  3768–3795,  2017,  doi:
10.1016/j.matpr.2017.02.275.
[3]  E.  Kilickap,  A.  Yardimeden,  and  Y.  H.  Çelik, “ Mathematical  modelling  and  optimization  of cutting  force, tool wear and surface roughness by using artificial neural network and response surface  methodology  in  milling  of  Ti-6242S,” Appl.  Sci. ,  vol.  7,  no.  10,  2017,  doi: 10.3390/app7101064.
[4]      M.  S.  Dennison  and  M.  A.  Meji,  “ Research Paper  A  Comparative  Study  On  The  Surface Finish  Achieved  During  Face  Miling  of  AISI 1045  Steel  Compononent ,”  no.  i,  pp.  18–26,
2018.
[5]  K.  S.  Sangwan,  S.  Saxena,  and  G.  Kant, “ Optimization  of  machining  parameters  to minimize  surface  roughness  using  integrated ANN-GA  approach ,” Procedia  CIRP ,  vol.  29, pp. 305–310, 2015, doi:
10.1016/j.procir.2015.02.002.
[6]  A.  W.  Widiantoro,  M.  Khumaedi,  and  W. Sumbodo,  “Pengaruh  Jenis  Material  Pahat Potong  Dan  Arah  Pemakanan  Terhadap Kekasaran Permukaan Baja Ems 45 Pada Proses Cnc,” Pendidik. Tek. mesin unversitas semarang , 2017.
[7]  I.  Asiltürk,  S.  Neşeli,  and  M.  A.  Ince,
“ Optimisation  of  parameters  affecting  surface roughness  of  Co28Cr6Mo  medical  material during  CNC  lathe  machining  by  using  the Taguchi and RSM methods ,” Meas. J. Int. Meas. Confed. ,  vol.  78,  pp.  120–128,  2016,  doi: 10.1016/j.measurement.2015.09.052.
[8]  M. Yanis, A. S. Mohruni, S. Sharif, I. Yani, A. Arifin, and B. Khona’Ah, “ Application of RSM and  ANN  in  Predicting  Surface  Roughness  for Side  Milling  Process  under  Environmentally Friendly Cutting Fluid ,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1198,  no.  4,  2019,  doi:  10.1088/1742-
6596/1198/4/042016.
.