## Optimasi Multi-Objektif Proses Pemesinan
Milling dengan Metode Taguchi Kolaborasi Grey

## Relational Analysis
Nadila Attin Miftah Denny Sukma Eka Atmaja Ayudita Oktafiani Fakultas Rekayasa Industri Fakultas Rekayasa Industri Fakultas Rekayasa Industri Universitas Telkom Universitas Telkom Universitas Telkom Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia nadilattin@student.telkomuniversity.ac.id dennysukma@telkomuniversity.ac.id ayuditaoktafiani@telkomuniversity.ac.id
Abstract—This  research  focuses  on  multi-objective  optimization  to  minimize  surface  roughness  and maximize the material removal rate (MRR) on aluminum alloy 6061 T6. The experiment was designed based on  the  L9  orthogonal  array  and  carried  out  by  milling  machining.  The  input  parameters  selected  from  the milling  machining  conditions  are  spindle  speed,  feed  rate,  and  depth  of  cut.  The  responses  obtained  from these  experiments  are  surface  roughness  and  material  removal  rate.  To  achieve  these  two  objectives simultaneously,  the  Taguchi  method  collaboration  with  gray  relational  analysis  can  be  used.  The  effect  of cutting  parameters  on  surface  roughness  and  MRR  can be  determined  using  ANOVA  and  interaction plots. The optimal parameters to achieve minimum surface roughness and maximum MRR are the combination of a spindle speed of 600 rpm, a feed rate of 50 mm/min, and a depth of cut of 0.7 mm.
Keywords—surface roughness, material removal rate, Taguchi method, grey relational analysis, ANOVA

## I. P ENDAHULUAN
Proses  pemesinan milling adalah  salah  satu  jenis  proses  pemesinan  yang  banyak digunakan  dalam  pembuatan  bagian  pahatan  yang  kompleks  menggunakan high- performance  materials diberbagai  sektor  industri  seperti aerospace, biomedis,  dan otomotif  (Moayyedian  et  al.,  2020).  Material  yang  biasa  digunakan  dalam  industri tersebut adalah aluminum alloy 6061 T6 yang mana material tersebut memiliki kombinasi yang unik dan sifat mekanik yang baik, terutama strength-to-weight ratio dan ketahanan korosi  yang  unggul.  Keuletan  ( ductility )  dan  kemampuan  bentuk  ( formability )  dari paduan ini dan tempering yang serupa secara substantial meningkat pada suhu diatas suhu kamar [2].
Tujuan yang ingin dicapai dalam industri modern adalah untuk menghasilkan produk dengan  biaya  yang  rendah,  berkualitas  tinggi  dengan  produktivitas  maksimum  dalam waktu  singkat.  Pemilihan  parameter  pemotongan  yang  tepat  diperlukan  untuk menghasilkan  produk  dengan  kualitas  yang  diinginkan  dan  produktivitas  pemesinan maksimum.  Dalam  proses  pemesinan milling, parameter  pemotongan  seperti spindle speed,  feed  rate dan depth  of  cut memiliki  dampak  terhadap  laju  pembuangan  material atau material removal rate (MRR) dan kualitas pemesinan seperti kekasaran permukaan atau surface roughness (Ra) [3].
Kekasaran  permukaan  merupakan  teknik  pengukuran  kualitas  suatu  produk  dan diartikan sebagai faktor yang sangat mempengaruhi biaya [4]. Kekasaran permukaan juga mempengaruhi beberapa sifat fungsional seperti heat transmission, kemampuan menahan lubricants, gesekan  permukaan,  keausan,  dan  lainnya.  Oleh  karena  itu,  pemilihan  dan kontrol  parameter  proses  pemesinan  yang  tepat  diperlukan  untuk  mencapai  kualitas permukaan yang baik [5].
Tingkat  produktivitas  dari  proses  pemesinan  ditunjukkan  dengan  laju  pembuangan material.  Semakin  tinggi  laju  pembuangan  material,  semakin  tinggi  tingkat produktivitasnya.  Setiap  proses  produksi  selalu  dituntut  untuk  menghasilkan  kualitas yang  tinggi  dengan  tingkat  produktivitas  yang  tinggi  [5].  Di  sisi  lain,  nilai  laju pembuangan  material  yang  tinggi  lebih  diminati  pada  industri  manufaktur  karena  dapat
diterapkan  pada  produksi  massal  dalam  waktu  yang  lebih  singkat  tanpa  mengurangi kualitas produk [6]
Oleh karena itu, perlu dilakukan pemilihan kombinasi parameter pemesinan yang tepat agar  produk  hasil  proses  pemesinan  dapat  menghasilkan  kualitas  yang  tinggi  dengan produktivitas yang tinggi. Metode yang dapat digunakan adalah metode Taguchi. Metode ini  hanya  bisa  menyelesaikan  satu  respon  saja.  Maka  dari  itu  perlu  dikombinasikan dengan  metode  lain  untuk  menyelesaikan  kasus  multi  respon  seperti grey  relational analysis (GRA), fuzzy  logic, dan neural  network [6].  Tabel  1  memberikan  deskripsi singkat mengenai hasil penelitian yang masih berkaitan.
Tabel 1. Hasil penelitian yang berkaitan. Referensi Metode optimasi Proses pemesinan Respon Singari et al., [7] Taguchi Turning Ra, MRR Warsi et., al., [8] Taguchi + GRA Turning Ra, MRR, Cutting energy Sakthivelu et al., [9] Taguchi DOE End milling Ra, MRR
Dalam sebuah penelitian oleh Singari et al., [7] yang menggunakan metode Taguchi, didapatkan  masing-masing  kombinasi  parameter  yang  optimal  untuk  mendapatkan  nilai kekasaran  permukaan  yang  minimum  dan  laju  pembuangan  material  yang  maksimum. Warsi  et.,  al.,  [8]  dalam  penelitiannya  melakukan  penyelesaian  kasus  optimasi  multi- respon  dengan  hasil  yang  didapatkan  yaitu  kombinasi  parameter  yang  tepat  secara simultan  pada  kekasaran  permukaan,  laju  pembuangan  material  dan  konsumsi  energi. Sakthivelu et al., [9] menemukan dalam penelitiannya bahwa didapatkan masing-masing kombinasi  parameter  pemesinan end  milling yang  optimal  untuk  kekasaran  permukaan dan laju pembuangan material yang tidak dilakukan secara simultan.
Penelitian  ini  menjelaskan  tentang  optimasi  parameter  pemesinan milling untuk material aluminum  alloy 6061  T6.  Tujuannya  adalah  untuk  meminimalkan  kekasaran permukaan sekaligus memaksimalkan laju pembuangan materia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Taguchi yang dikolaborasikan dengan grey relational analysis untuk menyelesaikan kasus multi respon.

## II. L ANDASAN T EORI
A. Taguchi
Taguchi merupakan metode statistik yang dikembangkan oleh Genichi Taguchi untuk meningkatkan  kualitas  produksi  dan engineering .  Tujuan  utama  dari  metode  ini  adalah untuk  menghasilkan  produk  berkualitas  tinggi  dengan  biaya  yang  sangat  rendah  [5]. Keuntungan  metode  ini  dibandingkan  dengan  metode  optimasi  lainnya  adalah  bahwa banyak  faktor  dapat  dioptimalkan  secara  bersamaan  dan  lebih  banyak  informasi kuantitatif  dapat  diperoleh  dengan  jumlah  eksperimen  yang  lebih  sedikit  [10].  Prosedur dari  metode  taguchi  dapat  dibagi  menjadi  tiga  tahap  yaitu system  design,  parameter design, dan tolerance design [11] .

## B. Grey Relational Analysis
Grey  relational  analysis (GRA)  adalah  bagian  dari grey  system  theory yang dikemukakan oleh Deng pada tahun 1982 . Grey relation analysis mengoptimalkan multi respon  sehingga  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang  kompleks  dengan melibatkan  banyak  faktor  dan  variabe.  Namun,  metode  Taguchi  hanya  berfungsi  untuk menyelesaikan  optimasi  dengan  respon  tunggal.  Maka  metode grey  relational  analysis digunakan  untuk  menggabungkan  semua  respon  menjadi  satu  nilai  yang  kemudian menghasilkan single-respon dalam  masalah  optimasi.  Metode  ini  memiliki  tiga  tahapan penyelesaian  yaitu grey  relational  generation,  grey  relational  coefficient, dan grey relational grade [12].

## III. M ETODOLOGI
Metodologi  penelitian  ini  diilustrasikan  pada  Gambar  1  dengan  pengambilan  dan pengolahan data dibagi menjadi tiga bagian utama. Tahap pertama yang dilakukan adalah mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  berpengaruh  dalam  proses  pemesinan.  Variabel pemesinan  yang  ingin  didapatkan  diawali  dengan  menentukan  faktor  yang  berpengaruh dengan  kekasaran  permukaan  dan  laju  pembuangan  material  yaitu spindle  speed,  feed rate, dan depth of cut. Setiap faktor memiliki tiga level seperti pada Tabel 2.
Tabel 2.

## Data faktor dan level variabel pemesinan
Variabel Satuan Level 1 2 3 Spindle Speed rpm 600 800 1400 Feed Rate mm/min 15 33 50 Depth of Cut mm 0,3 0,5 0,7
Setelah  menentukan  variabel  pemesinan,  dilanjutkan  dengan  menentukan design  of experiment (DOE)  menggunakan  metode  Taguchi.  Metode  Taguchi  menggunakan  tabel yang  dibuat  secara  khusus  yang  disebut  ― orthogonal  array” untuk  merancangan eksperimen.  Selain  itu, orthogonal  array ini  juga  berguna  untuk  mengurangi  jumlah eksperimen  [3].  Terdapat  3  faktor  dalam  penelitian  ini,  masing-masing  dengan  3  level. Dengan  menggunakan  kombinasi orthogonal  array, penelitian  ini  menggunakan kombinasi L9 yang artinya jumlah eksperimen yang dilakukan sebanyak 9 kali. Hasil dari orthogonal  array yang  menjadi  acuan  eksperimen  dalam  mencari  kombinasi  faktor  dan level yang optimal untuk mendapatkan nilai error yang minimum [13].
Pada  penelitian  ini  benda  kerja  yang  digunakan  adalah aluminum  alloy 6061  T6. Ukuran  benda  kerja  yang  digunakan  adalah  120  mm
100  mm 30  mm  dan  dibuat seperti  anak  tangga  seperti Gambar  1.  Benda  kerja  diproses  pada  mesin milling vertikal Hauw Gan ZX 7550Z. Cutting tools yang digunakan adalah HSS-AL dengan diameter 16 mm.
Tahap kedua yaitu melakukan pengukuran kekasaran permukaan dan menghitung laju pembuangan  material  dari  benda  kerja  hasil  proses  pemesinan.  Kekasaran  permukaan diukur  dengan  menggunakan surface  roughness  tester dan  laju  pembuangan  material dihitung  secara  manual  menggunakan  rumus.  Tahap  ketiga  yaitu  pengolahan  data kekasaran  permukaan  dan  laju  pembuangan  material  menggunakan  analisis  statistika. Analisis  statistik  diawali  dengan  uji  normalitas  menggunakan  Shapiro-Wilk.  Tujuannya adalah untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak dengan melihat nilai signifikansinya.  Jika  data  berdistribusi  normal,  dilanjutkan  dengan  uji  ANOVA  dengan menggunakan two-way ANOVA.  Tujuannya  adalah  untuk  menyelidiki  apakah  terdapat pengaruh dari berbagai kriteria yang diuji terhadap hasil yang diinginkan.
Gambar 1. Metodologi penelitian

## IV. H ASIL P EMBAHASAN DAN D ISKUSI
A. Design of Experiment
Dalam  menentukan  banyaknya  sampel  penelitian  dapat  dilakukan  dengan orthogonal array. Orthogonal array dapat digunakan untuk menentukan kombinasi antara faktor dan level pada variabel pemesinan. Matriks orthogonal array yang digunakan adalah L 9 (3 3 ) dengan  jumlah  eksperimen  sebanyak  9.  Tabel  3.  Menunjukkan  rangkaian  acak  lengkap kombinasi setiap eksperimen.
Tabel 3. Rangkaian acak lengkap L 9 Eksperimen ke- Spindle Speed (rpm) Feed Rate (mm/min) Depth of Cut (mm) 1 600 15 0,3 2 600 33 0,5 3 600 50 0,7 4 860 15 0,5 5 860 33 0,7 6 860 50 0,3 7 1400 15 0,7 8 1400 33 0,3 9 1400 50 0,5 B. S/N Ratio
S/N Ratio digunakan  untuk  mengukur  karakteristik  kualitas  yang  menyimpang  dari nilai yang diinginkan. S/N ratio memiliki tiga karakteristik yaitu smaller is better, large is  better, dan nominal  is  best. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencapai  kekasaran permukaan yang  minimum  dan  laju  pembuangan  material yang  maksimum.  Karena tujuan  dari  optimasi  respon  adalah  untuk  meminimalkan  kekasaran  permukaan, karakteristik  S/N ratio yang  digunakan  adalah smaller  is  better. Karakteristik  S/N ratio yang digunakan untuk laju pembuangan material adalah large is better karena tujuan dari optimasi  respon  adalah  untuk  memaksimasi  [3],  [14].  Karakteristik  tersebut  dapat dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini.
1. Large is better (maximize)
Large  is  better adalah  karakteristik S/N  Ratio yang  menunjukkan  bahwa  semakin besar nilainya, semakin baik.
( ∑ ) (1)
2. Smaller is better (minimize)
Smaller is better adalah karakteristik S/N Ratio yang menunjukkan jika semakin kecil nilainya, semakin baik.
( ∑ ) (2)
Dimana n adalah jumlah item data eksperimen dan y i adalah nilai hasil eksperimen.
Pada  penelitian  ini,  perhitungan  S/N ratio dibantu  dengan software Minitab  19.  Hasil eksperimen dan perhitungan S/N ratio dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.
Hasil eksperimen dan S/N ratio Eksperimen Ra (µm) MRR (mm 3 /min) S/N Ratio Ra MRR 1 0,510 45,00 5,849 33,064 2 0,710 165,00 2,978 44,350 3 0,742 350,00 2,587 50,881 4 0,417 75,00 7,597 37,501 5 0,505 231,00 5,928 47,272 6 0,758 150,00 2,410 43,522 7 0,471 105,00 6,535 40,424 8 0,492 99,00 6,159 39,913 9 0,538 250,00 5,377 47,959
Semua  parameter  pemesinan  yang  optimal  disorot  dalam main  effects  plot pada Gambar  2  dan  3.  Kedua  gambar  tersebut  menunjukkan  variasi  respon  individu  dengan tiga  faktor  yaitu spindle  speed,  feed  rate, dan depth  of  cut secara  terpisah.  Gambar  2 menunjukkan main  effects  plot dari  kekasaran  permukaan  yang  tidak  terbentuk  garis horizontal  sejajar  dengan  sumbu  X.  Ini  berarti  bahwa  setiap  level  faktor  mempengaruhi respon  dengan  cara  yang  berbeda.  Kondisi  optimal  untuk setting parameter  kekasaran permukaan  adalah spindle  speed 1400  rpm, feed  rate 15  mm/min,  dan depth  of  cut 0,5 mm.
Gambar 2 menunjukkan bahwa kekasaran permukaan yang rendah dapat dicapai pada spindle speed tinggi dan feed rate rendah. Sebuah penelitian dari [15] berpendapat serupa dengan penelitian ini bahwa nilai kekasaran permukaan yang minimum dipengaruhi oleh spindle  speed yang  tinggi.  Sebaliknya  jika feed  rate yang  digunakan  rendah  maka  hasil kekasaran permukaan juga rendah. Hal ini didukung oleh penelitian [9] yang mengatakan bahwa feed  rate yang  rendah merupakan  variabel  pemesinan  yang  paling  besar pengaruhnya  terhadap  nilai  kekasaran  permukaan  minimum.  Penelitian  lain  [3] menunjukkan bahwa feed rate adalah variabel pemesinan yang paling berpengaruh dalam meminimalkan  kekasaran  permukaan. Feed  rate,  cutting  speed, dan depth  of  cut yang rendah dapat meminimalkan kekasaran permukaan.
Gambar 2. Main effects plot S/N Ratio kekasaran permukaan
Gambar  3  merupakan main  effects  plot dari  laju  pembuangan  material.  Dari  sudut pandang main effect plots , faktor spindle speed membentuk garis horizontal yang sejajar dengan  sumbu  X.  Ini  berarti  setiap level faktor tersebut  memberikan  pengaruh terhadap respon  dengan  cara  yang  sama.  Terlepas  dari  faktor spindle  speed pada  variabel pemesinan, ini memiliki efek yang sama pada laju pembuangan material. Oleh karena itu, setting parameter yang optimal untuk laju pembuangan material adalah B3, C3 yaitu feed rate 50 mm/min dan depth of cut 0,7 mm.
Dari Gambar 3 dapat disimpulkan bahwa laju pembuangan material yang tinggi dapat dicapai jika feed rate dan depth of cut tinggi. Hal ini didukung oleh penelitian  [9] yang mengatakan  bahwa depth  of  cut yang  tinggi merupakan  variabel  pemesinan  yang  besar pengaruhnya terhadap nilai laju pembuangan material maksimum. Penelitian lain dari [3] menunjukkan  peningkatan cutting  speed,  feed  rate, dan depth  of  cut mengakibatkan bahwa laju pembuangan material maksimum. Diantara ketiga variabel tersebut, feed rate yang paling signifikan terhadap laju pembuangan material.
Gambar 3. Main effects plot S/N Ratio laju pembuangan material

## C. Grey Relational Analysis
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  kombinasi  optimal  dari  parameter pemesinan milling yaitu  optimal,  yaitu  meminimalkan  kekasaran  permukaan  sekaligus memaksimalkan  laju  pembuangan  material.  Karena  metode  Taguchi  hanya  dapat menyelesaikan  respon  tunggal,  maka  perlu  untuk  mengkolaborasikan  dengan grey
relational  analysis untuk  multi  respon.  Di  bawah  ini  merupakan  penyelesaian  dengan grey relational analysis.
1) Langkah 1: Grey Relational Generation
Langkah pertama dalam grey relational analysis adalah melakukan normalisasi hasil S/N ratio yang diperoleh dari Taguchi dalam rentang 0 dan 1. Tahap ini disebut dengan grey relational  generation. Normalisasi  dilakukan  tergantung  pada  jenis  kriterianya.  Untuk kriteria  kekasaran  permukaan adalah smaller  is  better (Persamaan  3)  dan  laju pembuangan material adalah large is better (Persamaan 4).
1. Smaller is better
( ) ( ) (3)
2. Large is better ( ) (4)
Dimana Z ij adalah hasil  setelah grey  relational  generation, dan max ( y ij i =  1,2,…,n)  dan min ( y ij i = 1,2,…,n) adalah nilai terbesar dan terkecil dari nilai y ij untuk respon ke- i.
Tabel 5 merupakan hasil normalisasi dari S/N ratio yang diperoleh dari metode Taguchi.
Tabel 5.
Hasil normalisasi S/N ratio Eksperimen S/N Ratio Grey Relational Grade Ra MRR Ra MRR 1 5,849 33,064 0,337 0,000 2 2,978 44,350 0,891 0,633 3 2,587 50,881 0,966 1,000 4 7,597 37,501 0,000 0,249 5 5,928 47,272 0,322 0,797 6 2,410 43,522 1,000 0,587 7 6,535 40,424 0,205 0,413 8 6,159 39,913 0,277 0,384 9 5,377 47,959 0,428 0,836
2) Langkah 2: Grey Relational Coefficient
Grey  relational  coefficient merupakan  tahapan  dalam grey  relational  analysis untuk mengetahui  hubungan  antara  hasil  referensi  dengan  hasil  normalisai  S/N ratio . Grey relational coefficient dihitung menggunakan Persamaan 5 dan hasilnya pada Tabel 6.
( ) (5) Dimana adalah  urutan  referensi, adalah  urutan  perbandingan  tertentu, ‖ ‖ , adalah nilai terkecil dari , dan adalah nilai terbesar dari . Tabel 6.

## Grey Relational Coefficient
Eksperimen Nilai Delta Grey Relational Coefficient Ra MRR Ra MRR 1 0,663 1,000 0,430 0,333 2 0,109 0,367 0,821 0,577 3 0,034 0,000 0,936 1,000 4 1,000 0,751 0,333 0,400 5 0,678 0,203 0,424 0,712 6 0,000 0,413 1,000 0,548
7 0,795 0,587 0,386 0,460 8 0,723 0,616 0,409 0,448 9 0,572 0,164 0,466 0,753
3) Langkah 3: Grey Relational Grade
Langkah  terakhir  dalam grey  relational  grade adalah  menjumlahkan  bobot  dari  dua respon dari grey relational coefficient untuk mendapatkan grade dari setiap eksperimen. Adanya grade bertujuan  untuk  mengubah single-respons menjadi multi-respons. Eksperimen  dengan grade tertinggi  berarti  kombinasi  variabel  tersebut  mendekati optimal.  Nilai grey  relational  grade pada  Tabel  7  diperoleh  dengan  menggunakan Persamaan 6.
̅ ∑ (6)
Dimana ̅ adalah nilai grey relational analysis dan adalah jumlah karakteristik kinerja.
Tabel 7. Grey Relational Grade.
Eksperimen Grey Relational Grade Ra MRR 1 0,382 8 2 0,699 3 3 0,968 1 4 0,367 9 5 0,568 5 6 0,774 2 7 0,423 7 8 0,429 6 9 0,610 4
Gambar 4 Grey relational grade
Berdasarkan Tabel 7 dan Gambar 4, eksperimen 3 merupakan setting parameter optimal dengan grade relational grade tertinggi. Dari sini dapat disimpulkan bahwa eksperimen 3 adalah  kombinasi  terbaik  untuk  mencapai  kekasaran  permukaan  dan  laju  pembuangan material  secara  simultan. Setting parameter  eksperimen  3  yaitu spindle  speed 600  rpm, feed  rate 50  mm/min,  dan depth  of  cut 0,7  mm  dengan  kekasaran  permukaan  sebesar 0,742 µm dan laju pembuangan material sebesar 350 mm 3 /min. 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GR G Eksperimen Grey Relational Grade G…

## D. Analisis Statistika
1) Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data  berdistribusi  normal  atau tidak [13]. Dalam penelitian ini digunakan uji normalitas Shapiro-Wilk karena dilihat dari jumlah sampel yang digunakan kurang dari 50 [16]. Hasil uji normalitas Shapiro- Wilk ditunjukkan pada Gambar 5. Dari hasil tersebut didapatkan nilai p-value > 0,100. Karena nilai p-value > 0,05, data dapat dianggap  berdistribusi normal.
Gambar 5. Probability plot
2) Uji ANOVA
Syarat dilakukannya uji ANOVA adalah data harus berdistribusi normal.Penelitian ini menggunakan two-way ANOVA.  Analisis two-way ANOVA  dilakukan  dengan menggunakan software Minitab 19 dengan hasil pada Tabel 8.
Tabel 8. Two way ANOVA Source Df Adj SS Adj MS F-Value P-Value Kontribusi Spindle Speed 2 0,058 0,029 3,03 0,248 17,260% Feed Rate 2 0,233 0,117 12,2 0,076 69,444% DOC 2 0,026 0,013 1,34 0,428 7,604% Error 2 0,019 0,001 Total 8 0,336 Hasil analisis Tabel 8 dapat dijelaskan sebagai berikut.  Hasil Pengujian Faktor Spindle Speed
P- value yang  dihasilkan  untuk  faktor spindle  speed adalah  sebesar  0,248,  lebih besar  dari  taraf  kesalahan  (α)  sebesar  0,05.  Dari  sini  dapat  disimpulkan  bahwa faktor spindle  speed tidak  memberikan  pengaruh  terhadap  kekasaran  permukaan dan laju pembuangan material.
 Hasil Pengujian Faktor Feed Rate
P- value yang  dihasilkan  untuk  faktor feed  rate adalah  sebesar  0,076,  lebih  besar dari taraf kesalahan (α) sebesar 0,05. Dari sini dapat disimpulkan bahwa faktor feed rate  speed tidak  memberikan  pengaruh  terhadap  kekasaran  permukaan  dan  laju pembuangan material.
 Hasil Pengujian Faktor Depth of cut
P- value yang dihasilkan untuk faktor depth of cut adalah sebesar 0,428, lebih besar dari  taraf  kesalahan  (α)  sebesar  0,05.  Dari  sini  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor depth  of  cut tidak  memberikan  pengaruh  terhadap  kekasaran  permukaan  dan  laju pembuangan material.
Berdasarkan Tabel 8, terdapat persentase kontribusi untuk setiap faktornya. Spindle speed memberikan  kontribusi  sebesar  17,260%, feed  rate memberikan  kontribusi  sebesar 69,444%  dan depth  of  cut memberikan  kontribusi  sebesar  7,604%.  Dari  ketiga  faktor tersebut, feed  rate yang  paling  besar  kontribusinya  terhadap  kekasaran  permukaan  dan laju pembuangan material secara simultan.

## V. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  data  hasil  eksperimen  yang  terkumpul  diolah  dengan menggunakan metode Taguchi kolaborasi Grey Relational Analysis untuk mengoptimalkan  kekasaran  permukaan  dan  laju  pembuangan  material  secara  simultan. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini sebagai berikut.
1. Kombinasi  parameter  pemesinan milling yang  menghasilkan  kekasaran  permukaan dan laju pembuangan material yang optimum dihasilkan dari kombinasi spindle speed 600 rpm, feed rate 50 mm/min, dan depth of cut 0,7 mm.
2. Jika spindle  speed yang  digunakan  tinggi,  kekasaran  permukaan  yang  dihasilkan minimum. Variabel ini tidak mempengaruhi terhadap laju pembuangan material.
3. Variabel feed  rate berpengaruh  terhadap  hasil  kekasaran  permukaan  dan  laju pembuangan  material.  Jika feed  rate rendah,  maka  menghasilkan  kekasaran permukaan  dan  laju  pembuangan  material  yang  kecil.  Namun  jika feed  rate tinggi, maka menghasilkan kekasaran permukaan dan laju pembuangan material yang besar.
4. Variabel depth  of  cut berpengaruh  terhadap  hasil  kekasaran  permukaan  dan  laju pembuangan  material. Depth  of  cut yang  tinggi  dapat  memaksimalkan  tingkat  laju pembuangan material yang dihasilkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  Moayyedian,  A.  Mohajer,  M.  G.  Kazemian,  A.  Mamedov,  and  J.  F. Derakhshandeh, ―Surface roughness analysis in milling machining using design of experiment,‖ SN  Appl  Sci ,  vol.  2,  no.  10,  Oct.  2020,  doi:  10.1007/s42452-020- 03485-5.
[2] B. K. Roy, Y. P. Korkolis, Y. Arai, W. Araki, T. Iijima, and J. Kouyama, ―Plastic deformation of AA6061-T6 at elevated temperatures: Experiments and modeling,‖
Int J Mech Sci , vol. 216, p. 106943, Feb. 2022, doi: 10.1016/J.IJMECSCI.2021.106943.
[3] L.  Bouzid,  S.  Boutabba,  M.  A.  Yallese,  S.  Belhadi,  and  F.  Girardin, ―Simultaneous Optimization of Surface Roughness and Material Removal Rate for Turning  of  X20Cr13  Stainless  Steel,‖ International  Journal  of  Advanced Manufacturing  Technology ,  vol.  74,  no.  5–8,  pp.  879–891,  Sep.  2014,  doi: 10.1007/s00170-014-6043-9.
[4] M.  Nalbant,  H.  Gökkaya,  and  G.  Sur,  ―Application  of  Taguchi  method  in  the optimization of cutting parameters for surface roughness in turning,‖ Mater Des , vol. 28, no. 4, pp. 1379–1385, 2007, doi: 10.1016/j.matdes.2006.01.008.
[5] N.  Lusi,  D.  Ridlo  Pamuji,  A.  Fiveriati,  A.  Afandi,  and  G.  Sandy  Prayogo, ―Application  of  Taguchi  and  Grey  Relational  Analysis  for  Parametric Optimization of End Milling Process of ASSAB-XW 42,‖ 2020.
[6] A. Mufarrih, H. Istiqlaliyah, and M. M. Ilha, ―Optimization of Roundness, MRR and  Surface  Roughness  on  Turning  Process  using  Taguchi-GRA,‖  in Journal  of Physics:  Conference  Series ,  Aug.  2019,  vol.  1179,  no.  1.  doi:  10.1088/1742- 6596/1179/1/012099.
[7] R.  M.  Singari,  R.  M.  S,  and  R.  S.  Mishra,  ―Optimization  of  Surface  Roughness and Material Removal Rate on Conventional Dry Turning of Aluminium (6061),‖ 2014. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/261295511
[8] S. S. Warsi, M. H. Agha, R. Ahmad, S. H. I. Jaffery, and M. Khan, ―Sustainable turning using multi-objective optimization: a study of Al 6061 T6 at high cutting speeds,‖ International Journal of Advanced Manufacturing Technology , vol. 100, no. 1–4, pp. 843–855, Jan. 2019, doi: 10.1007/s00170-018-2759-2.
[9] S.  Sakthivelu,  T.  Anandaraj,  and  M.  Selwin,  ―Multi-Objective  Optimization  of Machining Conditions on Surface Roughness and MRR during CNC End Milling of Aluminium Alloy 7075 Using Taguchi Design of Experiments,‖ 2017.
[10] R.  Pundir,  G.  H.  V.  C.  Chary,  and  M.  G.  Dastidar,  ―Application  of  Taguchi method  for  optimizing  the  process  parameters  for  the  removal  of  copper  and nickel  by  growing  Aspergillus  sp.,‖ Water  Resour  Ind ,  vol.  20,  pp.  83–92,  Dec. 2018, doi: 10.1016/j.wri.2016.05.001.
[11] J.  Z.  Zhang  and  J.  C.  Chen,  ―Surface  roughness  optimization  in  a  drilling operation  using  the  taguchi  design  method,‖ Materials  and  Manufacturing
Processes , vol. 24, no. 4, pp. 459–467, Apr. 2009, doi:
10.1080/10426910802714399.
[12] H.  Dave,  S.  Vallabhbhai,  S.  Kumar,  and  K.  P.  Desai,  ―Study  on  Micro  Hole Accuracy  and  Electrode  Depletion  during  Micro  EDM  process  through  Grey based Taguchi approach MACHINING OF CLOSED CONTOUR PROFILE ON CNC  MILLING  MACHINE  View  project  Thermoacoustic  View  project,‖  2013. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/236014396
[13] D.  Sukma  Eka,  A.  Muhammad,  and  K.  Herliansyah,  ―Optimasi  Parameter Pengukuran Dimensi dan Defect Ubin Keramik dengan Metode Taguchi,‖ 2021.
[14] E. Kuram and B. Ozcelik, ―Multi-objective optimization using Taguchi based grey relational analysis for micro-milling of Al 7075 material with ball nose end mill,‖ Measurement , vol. 46, no. 6, pp. 1849–1864, Jul. 2013, doi:
10.1016/J.MEASUREMENT.2013.02.002.
[15] N.  S. Kumar,  A.  Shetty,  A.  Shetty, K.  Ananth,  and  H.  Shetty,  ―Effect  of  spindle speed  and  feed  rate  on  surface  roughness  of  carbon  steels  in  CNC  turning,‖  in
Procedia Engineering , 2012, vol. 38, pp. 691–697. doi:
10.1016/j.proeng.2012.06.087.
[16] N.  Mohd  Razali  and  Y.  Bee  Wah, Power  comparisons  of  Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests , vol. 2. 2011.