Analisis Data Monitoring proses pengelasan FCAW (Flux Core Arc Welding) berbasis Multi Layer Perceptron
Adlian Jefiza 1 , Diono 1 , Sumantri Lukito 1
1 Politeknik Negeri Batam Teknik Mekatronika
Jln. Ahmad Yani, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: adlianjefiza@polibatam.ac.id , diono@polibatam.ac.id

## Abstrak
Pengelasan FCAW sangat dipengaruhi oleh parameter pengelasan agar tidak terjadi cacat las seperti Undercut, Underfill dab Overlap. Parameter tersebut terdiri dari Tavel Speed, Arus DC, Tegangan DC dan Heat Input . Untuk monitoring  data  parameter  tersebut  sudah  dirancang  dan  digunakan  di  Industri.  Namun  untuk  memprediksi kemungkinan cacat las, dibutuhkan klasifikasi data monitoring pengelasan FCAW. Metode yang digunakan dalam klasifikasi adalah Multi Layer Perceptron (MLP). Data yang digunakan adalah 400 data untuk klasifikasi, dan 201 data untuk prediksi. Hasil  klasifikasi  menggunakan MLP memperoleh akurasi sebesar  98,99 % dengan  RMSE sebesar 0,0624. Sedangkan untuk prediksi, berdasarkan 201 data terdapat 169 data normal dan 32 data cacat las.

## Kata kunci: Pengelasan FCAW, Multi Layer Perceptron, Cacat Las

## Abstract
FCAW  welding  is  strongly  influenced  by  the  welding  parameters  so  as  not  to  occur  welding  defects  such  as Undercut, Underfill and Overlap. Those parameters consist from Tavel Speed, DC Current , DC Voltage and Heat Input . For monitoring the parameter data already designed and used in Industry . However for predict possibility welding  defects  ,  needed  FCAW  welding  monitoring  data  classification  .  Method  used  _  in  classification  is Multi-Layer  Perceptron  (MLP).  Data  used  is  400  data  for  classification  ,  and  201  data  for  prediction  . Classification results using MLP get accuracy of 98.99% with an RMSE of 0.0624. Whereas for prediction , based on 201 data there are 169 normal data and 32 welding defect data.
Keywords : FCAW Welding, Multi-Layer Perceptron, Weld Defect

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  maritime  yang dikelilingi lautan. Sekitar 62% luas wilayah Indonesia adalah  laut  dan  perairan,  dengan  perincian  luas wilayah daratan sebesar 1,91 juta km2 sedangkan luas wilayah perairan  mencapai 6,32 juta km2. Indonesia juga  memiliki  17.491  pulau  hasil  validasi  dan  telah diverifikasi  hingga  desember  2019.  Total  Indonesia memiliki  garis  pantai  sepanjang  81.000  km  [1]. Dengan letak geografis tersebut, industri manufacturing  dan  perkapalan  merupakan  bagian penting dalam pertumbuhan perekonomian bangsa
Salah satu industry yang berkembang di wilayah pesisir  Indonesia  adalah  galangan  kapal.  Saat  ini, jumlah galangan kapal di Indonesia sebanyak 198 unit. Dari jumlah itu, 110 unit tersebar di Batam dan 88 unit tersebar  di  wilayah  lain[2].  Dengan  banyaknya
galangan kapal yang berada di Batam, mengakibatkan industri pengelasan logam sangat dibutuhkan sebagai bahan dalam produksi galangan kapal.
Dalam industri fabrikasi logam  secara perlahan mulai  memasuki tahap otomatisasi. Namun sebagian besar industry pengelasan di  Batam belum menerapkan  sistem  otomasisasi.  Sistem  otomatisasi pada  pengelasan  diharapkan  dapat  digunakan  dalam meningkatkan  hasil  produksi  pengelasan  yang maksimal. Salah satu cara peningkatan hasil produksi pengelasan dengan sistem otomasisasi adalah dengan menerapakn  sistem  monitoring  pada  mesin  las  yang digunakan.  Dengan  adanya  sistem  monitoring diharapkan  dapat  memantau  kualitas  inputan  dari mesin las agar tidak terjadi cacat las.
Berdasarkan  riset  sebelumnya,  perancangan monitoring Heat  Input mesil  las  pada  pengelasan
Vol. 14 No. 2, Oktober 2022, 153-158
e -ISSN: 2548-9828
lepas  pantai.  Hasil  penelitiannya  mengindikasikan monitoring Heat  Input sangat  penting  dilakukan karena bahwa masukan panas yang lebih tinggi dapat menyebabkan  ekspansi  ke  arah  ukuran  butir  mikro, tetapi akan menyebabkan kekerasan lebih rendah dan mempengaruhi nilai ketangguhan  [3]. Penelitian lain juga  melakukan  monitoring Heat  Input mesin  las terkait distorsi hasil pengelasan. Hasil penelitian yang didapatkan  adalah  menunjukkan  bahwa  distorsi pengelasan dicapai pada masukan panas sebesar 756 J/mm.  Pada  masukan  panas  ini,  persentase  ferit acicular  dimaksimalkan  menghasilkan  ketangguhan impak las yang baik [4]. Berdasarkan kedua referensi tersebut, belum terdapat analisis data mesil las FCAW untuk  memprediksi  hasil  pengelasan.  Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti
bertujuan menganalisis  data  monitoring  pengelasan  FCAW (Flux  Core  Arc  Welding)  Berbasis  Multi  Layer Perceptron.  Adapun  cacat  las  yang  akan  diprediksi adalah Undercut,  Underfill,  Overlap [5].  Dengan demikian,  klasifikasi  prediksi  hasil  las  yang diharapkan adalah terdapat 4 kelas.
2. Metode Penelitian
Dalam  metodologi  yang  digunakan  pada pembuatan sistem monitoring Heat Input membutuhkan  beberapa  tahapan.  Tahapan  yang dilakukan  dalam  pembuatannya  dapat  dilihat  pada Gambar 1
Gambar 1 Blok Diagram Sistem Monitoring Heat

## Input
Skema  blok  diagram  pada  Gambar.1  adalah skema sistem monitoring Heat Input yang terintegrasi dengan  sistem  IoT  sehingga  dapat  diakses  oleh  tim yang  berkepentingan.  Adapun  tahapan  berdasarkan
blok  diagram  dapat  diuraikan  dengan  penjelasan berikut ini:
2.1 Desain Mekanikal alat Desain  mekanik  sistem  monitoring Heat  Input menggambarkan  bentuk  jadi  alat.  Dalam  desain mekanik pembuatan alat, ditambahkan beberapa yaitu 4 lampu LED warna merah, 4 lampu LED warna biru, 1 buah LCD 20x4, Toggle switch untuk merubah dari Arus AC, DC & AC/DC dan boks berukuran 180mm x 110mm x 70mm dari bahan plastik ABS. LED dan LCD  digunakan  sebagai  indicator  kerja  alat monitoring. Adapun desain mekanik alat dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2 Alat monitoring data pengelasan FCAW
Tabel 1 Deskripsi Alat Monitoring data Pengelasan

## FCAW
No. Deskripsi Jenis Sensor 1 Kabel untuk mengukur kuat arus DC HSTS023R 2 Kabel untuk mengukur Tegangan DC ESP32-32S 3 Kabel untuk mengukur kecepatan kawat las (travel speed) LM393 4 Toggle switch merubah tampilan sistem AC/DC, AC dan DC pada LCD .
- 5 LED indikator untuk kecepatan kawat las (travel speed) - 6 LED indikator untuk tegangan DC - 7 LED indikator untuk kuat arus DC - 8 LED indikator untuk Heat Input - 9 Socket untuk mengukur arus AC (ADD ON) PZEM-004T 10 Socket input (masukan) listrik arus AC - 11 Monitor LCD untuk menampilkan data. LCD 20x4 12 Indikator power ( LED hijau) - 13 Koneksi USB (Power dengan catu daya dan untuk mengunggah program dari
Arduino IDE )[6] - 14 Tombol Switch (Boot) pada saat mengunggah program dari Arduino IDE .
-
2.2 Pengambilan Data
Alat  monitoring  data  pengelasan  digunakan untuk  melihat  laju  parameter.  Dalam  proses pengelasan,  terdapat  beberapa  parameter  yang mempengaruhi  hasil.  Selain  faktor  kemampuan operator pengelas, kondisi kinerja mesin juga menjadi parameter utama. Parameter utama pada kinerja mesin las  meliputi  Arus,  Tegangan  DC, Heat  Input ,  dan Travel  Speed .  Pada  pengambilan  data  pengelasan, mesin  las  dioperasikan  selama  3  jam  dalam  proses pengelasan. Selama 3 jam pengelasan, diperoleh data sebanyak  400  raw  data.  Data  ini  digunakan  sebagai acuan  klasifikasi  hasil  pengelasan.  Setelah  itu dilanjutkan  pengambilan  data  kedua  sebanyak  200 data  yang  digunakan  sebagai  target  prediksi  hasil pengelasan. Semua data dapat diakses pada database MySQL . MySQL atau  dibaca  “My  Sekuel”  dengan adalah suatu RDBMS (Relational Database Management  System )  yaitu  aplikasi  sistem  yang menjalankan  fungsi  pengolahan  data  [7]. MySQL adalah salah satu aplikasi DBMS yang sudah banyak digunakan oleh para pemrogram aplikasi web. Contoh DBMS lainnya adalah : PostgreSQL (freeware), SQL Server,  MS  Access dari Microsoft,  DB2 dari IBM,
Oracle dan Oracle Corporation, Dbase, FoxPro, dan sebagainya” [8].

## 2.3 Travel Speed
Kecepatan  dalam  mengelas  juga  berpengaruh terhadap  hasil,  dalam  menentukan  kecepatan  kita harus  menyesuaikan  dengan  besar  arus  yang digunakan. Arus dan kecepatan harus seimbang agar didapat  profil  pengelasan  yang  baik,  penetrasi,  serta sambungan  las  yang  sesuai acceptance  criteria .
Semakin  tinggi  arus  las  maka  kecepatan  las  juga meningkat, karena arus yang tinggi akan menyebabkan  elektroda  juga  semakin  cepat  mencair sehingga Travel  Speed juga  ditingkatkan  agar  lebar lasan tidak berlebih [9].

## 2.4 Heat Input
Heat Input adalah perpindahan energi panas per
unit  satuan  panjang  pada  proses  pengelasan.  Energi panas  diakibatkan  oleh  parameter  pengelasan  yaitu arus,  tegangan,  sentuhan  elektroda  dengan  logam induk  dan  kecepatan  pengelasan. Heat  Input merupakan  faktor  penting  dalam  pengelasan  karena dapat mempengaruhi laju pendinginan. Laju pendinginan  akan  berperan  pada  pembentukan struktur  metalurgi daerah HAZ dan weld metal serta sifat mekanis dari sambungan [10].

## 2.5 Arus dan Tegangan
Merupakan  salah  satu  faktor  utama  yang mempengaruhi hasil pengelasan mulai dari kedalaman  penetrasi  atau  fusi weld  metal dengan benda kerja. Sebagai catatan semakin besar arus yang digunakan  maka  penetrasi  akan  semakin  dalam  dan sebaliknya  jika  arus  semakin  kecil  maka  penetrasi semakin dangkal. Arc Voltage atau tegangan busur ini sangat  erat  kaitannya  dengan  panjang  busur  las  atau jarak  elektroda  dengan  benda  kerja  saat  proses pengelasan  berlangsung.  Untuk  proses  pengelasan seperti  GMAW,  SAW  dan  FCAW  ini  dipengaruhi oleh power  source dan  dapat  divariasikan  tersendiri oleh  arus.  Saat  melakukan  pengaturan  pada  voltase maka dapat mempengaruhi hasil dari pengelasan baik kedalaman atau lebarnya [9].

## 2.6 Klasifikasi data monitoring pengelasan FCAW menggunakan Multi Layer Perceptron (MLP)
Proses  klasifikasi  data  monitoring  pengelasan FCAW menggunakan MLP bertujuan untuk memprediksi hasil pengelasan. Parameter pengelasan yang digunakan adalah Arus DC, Tegangan DC, Heat Input dan Travel Speed . Keempat parameter tersebut digunakan untuk memprediksi hasil pengelasan. Hasil pengelasan  terdiri dari kondisi normal dan cacat  las. Untuk cacat las yang akan diprediksi adalah Underfill , Overlap dan Undercut . Untuk melihat nilai parameter dari cacat las dapat diamati pada Tabel 2.

## Tabel 2 Klasifikasi data monitoring pengelasan FCAW
Hasil Parameter Arus (Ampere) Tegangan (Volt) Heat Input Travel Speed Baik 175-195 10-23 0,2-1,2 220-310 Underfill Low Normal Normal High Undercut High Normal Normal High Overlap Low Normal Low High

## 3 RESULTS AND DISCUSSION
3. 1. Travel Speed
Monitoring  data Travel  Speed pada  pengujian alat dilakukan selama 3 jam dengan memperoleh data sebanyak 400 data. Untuk tampilan data dapat dilihat pada Gambar3.
Gambar 3. Data parameter Travel Speed
Berdasarkan Gambar  3 ,  data travel  speed terlihat  berada  pada  ramge  220  sampai  330.  Hal  ini mengindikasikan  pada  proses  pengelasa  dapat berpotensi  terjadi  cacat  las.  Cacat  las  dapat  terjadi karena  nilai Travel  Speed berada  diatas  ambang normal pengelasan yang baik yaitu 220-310.

## 3.2 Arus dan Tegangan
Pada  perangkat  monitoring  data  pengelasan diharapkan  bekerja  pada  tegangan  maksimal  sebesar 30  VDC  dengan  arus  berada  pada  range  175-195 ADC
Gambar 1 Data tengangan pada sistem monitoring mesin las
Tegangan kerja pada mesin las yang diujicobakan  berada  pada  nilai  12  VDC  sampai  24 VDC  Berdasarkan  Gambar.5  terlihat  bahwa  terdapat beberapa  perubahan  nilai  tegangan  seperti  pada  data 222, data 434, data 578 dan data 595. Perubahan data tegangan disebabkan oleh kemampuan daya mikrokontroler dalam membaca data secara realtime. Sedangkan untuk melihat data arus dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 2 Data arus sistem monitoring mesin las
Arus  yang  diharapkan  mengalir  pada  mesin  las adalah sekitar 30 A. sebagai sebuah sistem monitoring, alat harus bisa memberikan informasi terkait kondisi arus  yang  mengalir  ketika  proses  pengelasan  sedang berlangsung.  Berdasarkan  hasil  pengambilan  data arus DC terdapat beberapa data yang berada dibawah batas limit minimum 30A

## 3.3 Heat Input
Parameter  lainnya  yang  dimonitoring  adalah Heat  Input dengan  rentang  nilai  0,2-1,2.  Dalam
pengambilan  data,  terdapat  beberapa  nilai  yang melebihi standar Heat Input .
Gambar 7. Data Heat Input
3.4 Klasifikasi  Data  Monitoring  pengelasan FCAW  ( Flux  Core  Arc  Welding) berbasis Multi Layer Perceptron
Dalam  klasifikasi  data  monitoring,  terdapat  4 kelas  output  yaitu    Normal,  Underfill,  Undercut  dan Overlap.  Pengklasifikasian  menggunakan  Multi Layer Perceptron dengan jumlah hiden layer nya 8, 8, dan  10.  Learning  rate  yang  diberikan  sebanyak  0,3 dan epochs sebesar 500. Hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 3

## Tabel 3 Hasil klasifikasi menggunakan MLP
Normal Overlap Undercut Underfill Normal 341 0 0 0 Overlap 0 22 0 1 Undercut 0 0 20 0 Underfill 2 1 0 9
Berdasarkan  Tabel  3  ,  akurasi  klasifikasi  data monitoring pengelasan yaitu sebesar 98,99 % dimana terdata  4  data  yang  tidak  akurat.  Nilai  RMSE  nya sebesar  0,0624.  Selanjutnya,  klasifikasi  MLP digunakan untuk memprediksi data pengelasan

## 3.5. Prediksi data pengelasan FCAW
Tahapan prediksi dilakukan dengan menggunakan parameter MLP pada tahapan klasifikasi.  Data  yang  akan  diprediksi  sebanyak  201 data  yang  diambil  saat  pengelasan  selama  2  jam. Hasil prediksi tersebut dapat dilihat pada Tabel 4

## Tabel 4 Prediksi pengelasan menggunakan MLP
Prediksi Normal 169 Overlap 5 Undercut 12 Underfill 15
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  prediksi  terjadinya beberapa  cacat  las  .  Untuk  Underfill  dapat  terjadi sebanyak  15  data,  Undercut  sebanyak  12  data  dan Overlap  sebanyak 5 data.

## 4 KESIMPULAN
Setelah  melakukan  analisis  data  pengelasan FCAW,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dalam tahapan klasifikasi data pengelasan sudah mendapatkan hasil yang baik. Akurasi yang diperoleh adalah  sekitar  98,99  %  dengan  nilai  RMSE  sebesar 0,0624.  Namun  pada  tahapan  prediksi,  sering ditemukan data yang cacat las. Total ada 32 dari 201 data  yang  terprediksi  dapat  mengakibatkan  cacat  las atau  sekitar  84  %  data  terprediksi  normal  dan  16  % terprediksi cacat las

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Indonesia Kaya Potensi Kelautan dan Perikanan
|
Indonesia
Baik.” https://indonesiabaik.id/infografis/infografis-ind
onesia-kaya-potensi-kelautan-dan-perikanan
(accessed Aug. 09, 2022).
[2]  “Kemenperin:  Indroyono  dan  Saleh  Bahas Galangan Kapal.” https://kemenperin.go.id/artikel/10342/Indroyon o-dan-Saleh-Bahas-Galangan-Kapal (accessed Aug. 09, 2022).
[3]  Wan  Shaiful  Hasrizam  Wan  Muda,    s  Nurul Syahida  Mohd  Nasir,  Sarizam  Mamat,  and Saifulnizan  Jamian,  “EFFECT  OF  WELDING HEAT INPUT ON MICROSTRUCTURE AND MECHANICAL  PROPERTIES  AT  COARSE GRAIN  HEAT  AFFECTED  ZONE  OF  ABS
GRADE A STEEL,” J. Eng. Appl. Sci. , vol. 10,
no. 20, pp. 9487–9495, Nov. 2015.
[4]  H.  Wibowo,  M.  N.  Ilman,  and  P.  Tri  Iswanto, “Analisa  Heat  Input  Pengelasan  terhadap
Distorsi, Struktur Mikro dan Kekuatan Mekanis
Baja A36,” J. Rekayasa Mesin , vol. 7, no. 1, pp.
5–12, May
2016,
doi:
10.21776/ub.jrm.2016.007.01.2.
[5]  Achmadi, “18  Macam  Cacat  Las  dan Penyebabnya  Serta  Cara  Mengatasi,”  Jun.  25,
2022. https://www.pengelasan.net/cacat-las/
(accessed Aug. 09, 2022).
[6]  M.  S.  Massimo  Banzi, Getting  Started  with Arduino" 3rd edition . USA: Maker Media, Inc.,
2015.
[7]  A. F. K. Sibero, Web Programming Power Pack . Mediakom, Yogyakarta, 2013.
[8]  P.  Hidayatullah  and  Kawistara, Pemrograman
Web . Bandung, Informatika, 2015.
[9]  “Parameter Pengelasan : Arus, Voltase, Kecepatan  semua  Proses,”  Jan.  19,  2021. https://www.pengelasan.net/parameter-pengelas an/ (accessed Aug. 09, 2022).
[10] M.  I.  R.  Yuniarto  and  H.  Pratikno,  “Analisis
Pengaruh Variasi Heat Input Pengelasan FCAW pada  Sambungan  Baja  BKI  Grade  A  Terhadap
Sifat Mekanik,” vol. 8, no. 2, p. 6, 2019.