## ANALISA PENGARUH PENGAMPELASAN TERHADAP PERMUKAAN KAYU KULIM (SCORODOCARPUS BORNEENSIS BAILLON BEEC) DENGAN MENGGUNAKAN  RESPONE SURFACE METHODOLOGY
Asmaun
Dosen Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Tamansiswa Palembang email: ir.asmaun@yahoo.com

## ABSTRAK
Kayu  Kulim  ( Scorodocarpus  Borneensis  Baillon  Beec )  merupakan  jenis  tanaman  lokal  yang  terdapat didaerah pulau Sumatera dan Kalimantan yang diambil sebagai bahan  untuk penelitian dalam  menganalisa pengaruh dari proses pemesinan dalam hal pengampelasan pada permukaan  kayu Kulim ( Scorodocarpus Borneensis Baillon Beec ) dengan  menggunakan response surface methodology . Kajian ini dibatasi pada pengaruh laju pemakanan dan ukuran grit amplas yang digunakan untuk mendapatkan nilai- nilai berupa parameter  kekasaran R a ,  R q dan R k .  Dengan  menggunakan Central  Composite  Design (CCD),  yang dilakukan  13  kali  pengujian  dengan  5  kali  pengulangan  dititik  pusatnya.  Proses  pengampelasan  sendiri dilakukan  dengan  menggunakan  mesin  frais  yang  sudah  dimodifikasi  dengan  penambahan  motor  listrik sebagai  penambah  kecepatan  putarnya.  Data  hasil  pengujian  dianalisa  dengan  menggunakan  bantuan software Design Expert 9.0 dan didapatkan bahwa laju pemakan memberikan pengaruh positif pada nilai kekasaran R a ,  R q dan R k .  Dimana  semakin  besar  laju  pemakanan,  maka  kekasaran  permukaan  yang dihasilkan  akan  semakin  kasar.  Sedangkan  pengaruh  ukuran  grit  amplas  yang  digunakan  menunjukkan pengaruh  negative.  Sehingga  semakin  besar  ukuran  grit  amplas  yang  digunakan,  maka  kekasaran permukaan yang dihasilkan akan semakin halus.
Kata kunci: Kayu Kulim, Pengampelasan, laju pemakanan, ukuran grit dan kekasaran        permukaan.

## 1. PENDAHULUAN
Pemesinan kayu adalah salah satu bagian dari proses pengolahan bahan dari kayu yang saat ini sangat penting dalam pembuatan komponen-komponen  furniture maupun meubel serta produk- produk lainnya.  Untuk menghasilkan komponen  dengan bagian permukaan yang halus dan indah, sehingga  memberikan  bentuk  dan  dimensi  yang  berkualitas  terhadap  kekasaran  pada  bagian permukaan. Kualitas kekasaran permukaan benda kerja juga dapat dipengaruhi baik oleh variasi kecepatan pemakanan, maupun kecepatan putaran spindle serta  amplas yang digunakan dari  jenis grit yang berbeda.
Faktor  lain  juga  ikut  menentukan  mutu  pemesinan  khususnya    pengampelasan  yang  berkaitan dengan  pemakaian  peralatan  yaitu  sudut  pemotongan,  kecepatan  potong  dan  kedalaman pemakanan serta kecepatan potong yang harus disesuaikan dengan karakteristik kayu.

## 1.1. Latar Belakang.
Kayu Kulim disebut dalam bahasa latin ( Scorodocarpus Borneensis Baillon Beec) adalah salah  satu    jenis  kayu  yang  termasuk  dalam  keluarga  Olacaceae,  dimana  kayu  Kulim  ini merupakan hasil hutan  dari sumber kekayaan alam Indonesia yang tumbuh pada tanah kering liat atau berpasir terdapat didaerah dengan ketinggian 300 meter diatas permukaan laut pada daerah hujan tropis  seperti Kalimantan dan Sumatera.
Arah pengamplasan dibagi tiga sumbu utama kayu terhadap arah urat kayu, yaitu sejajar dengan  urat kayu atau arah longituginal, tegak lurus dengan arah urat kayu atau arah radial, dan searah  keliling  dari  permukaan  kulit  kayu  atau  arah  tangensial.  Permukaan  yang  diamplas haruslah  permukaan  yang  benar-  benar  rata  serta  ukuran  grit  yang  digunakan  didalam  proses pengampelasan.  Pengamplasan  menghasilkan  ketidakteraturan    yang  relative  kecil  dan  sangat cocok dikelompokkan berdasarkan kekasaran permukaannya (Davim,2011).
Kekasaran permukaan kayu dapat dikelompokkan berdasarkan tiga parameter utama yaitu kekasaran ( roughness ), gelombang ( waviness ), dan kesalahan ( error ) dalam bentuk geometris yang  termasuk  dalam  data  profil  suatu  permukaan  rata  secara  pengukuran  (Davim,2011). Kekasaran  adalah  pengukuran  ketidakaturan  pada  sebuah  permukaan.  Luasan  dan  bentuk  dari ketidakaturan  dari  sebuah  permukaan  menghasilkan  kualitas  permukaan  dari  sebuah  produk (Nemli et al ., 2007;Magoss., 2008). Menurut Hendarto et al (2006), metode tradisional untuk mengukur kekasaran permukaan dan  kualitas  meliputi  visual  dan  pendekatan  tactile.  Ada  bermacam-macam  peralatan  yang dipergunakan untuk mengukur tekstur permukaan yang termasuk profilometer jarum,optikal,ultrasonic,sinar optic dan analisa gambar dengan menggunakan kamera video.
Kualitas permukaan produk dengan bahan kayu ditandai dengan penyimpangan permukaan atau kekasaran permukaan  , untuk mengevaluasi kinerja pemesinan dan mendapatkan kekasaran pada saat proses pemesinan permukaan kayu. Meskipun parameter ( R a , R q , R k ) yang digunakan dalam penelitian adalah kekasaran total  dan efek yang kurang berarti pada jenis kayu tertentu selama  operasi  pengamplasan  dengan  ukuran  grit  tinggi  yang  mengandung  abrasive  halus sehingga menghasilkan permukaan pengampalasan yang halus.(Hendarto et al , 2006). Tan et al (2012) menggunakan empat parameter kekasaran ( R a , R q , R k ,dan R ap ) analisa data dengan cara melihat pengaruh para meter kekasaran dengan menggunakan metode ANOVA, sedangkan  Su et  al ,  (2012)    hanya  menghitung  nilai R a .    Data  data  yang  didapat  kemudian dianalisa  menggunakan  analisa  variasi  (ANOVA)  Beberapa  parameter  kekasaran  yang  sering digunakan  yaitu  kekasaran  rata-rata, R a dan  ketinggian  rata-rata  puncak  ke  lembah  ( peak  to valley) .

## 1.2. Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  seberapa  besar  nilai  dan  pengaruh  proses pengampelasan ( sanding ) pada permukaan kayu Kulim ( Scorodocarpus Berneensis Baillon Beec ) berdasarkan kombinasi variable-variabel  dan  pengaruh laju pemakanan ( feeding speed )  17, 26, dan 37 m/detik dengan kedalaman pemakanan 1,5 mm dan ukuran grit  ampelas yang digunakan 120, 180 dan 240 dengan kecepatan putaran 2500 rpm. Dari hasil penelitian  ini  diharapkan dapat digunakan  sebagai referensi  atau  bahan  pertimbangan  dalam    proses pengampelasan  ( sanding ) dan  proses  penyelesaian  ( finishing )    dari  kekasaran  permukaan    kayu  Kulim    ( Scorodocarpus Borneensis Baillon Beec ). serta turut  berkontribusi dalam pengembangan data pemesinan kayu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
1.2. Kayu Kulim.
Kayu Kulim disebut dalam bahasa latin ( Scorodocarpus Borneensis Baillon Becc) adalah salah  satu    jenis  kayu  yang  termasuk  dalam  keluarga  Olacaceae,  dimana  kayu  Kulim  ini merupakan hasil hutan  dari sumber kekayaan alam Indonesia yang tumbuh pada tanah kering liat atau berpasir yang terdapat didaerah dengan ketinggian 300 meter diatas permukaan laut pada daerah hujan tropis  seperti Kalimantan dan Sumatera.
Kayu Kulim ( Scorodocarpus Borneensis Baillon Becc ) menurut Departemen kehutanan kayu ini  tergolong jenis kayu berat sampai  sedang yang tumbuh di hutan hujan tropis didaerah ( original of wood ) Kalimantan dan Sumatera. Menurut data dari Peraturan Konstruksi Indonesia (1961) Kayu Kulim termasuk dalam kelas awet I dan kelas kuat I-II dengan  berat jenis ( specific gravity )  kayu kering udara maksimum 1,08  gr/cm 3 dan minimum 0,73 gr/cm 3 dan rata rata 0,94 gr/cm 3 dengan besar batang  berdiameter 60 cm, tinggi 30 m, dan mempunyai panjang cabang 20 m serta tumbuh tumbuhan ini hidup ditanah kering liat berpasir  dengan corak warna kulit luar berwarna kelabu coklat atau merah coklat , beralur dangkal dan mengelupas banyak  kecil kecil dan tipis,  tekstur  kayu  ,  arah  serat berpadu  dan  bergelombang  serta  permukaan  kayu  licin  dan daya  retak  tinggi.  Bentuk  inti  dan  serat  kayu,  warna  rasa  dan  bau  dapat  dibedakan    sebagai karakteristik dari jenis kayu kulim tersebut (Departemen Kehutanan, 2013).
Menurut  Davin  (2011),  secara  umum  kayu  sebagai  bahan  teknik  dapat  diartikan  secara teknis  sebagai  material  hidrokopis,  orthotropis,  biologis,  dan  permeable  yang  mengandung bermacam unsur kimia dan fisik serta struktur bentuk yang bervariasi baik
Sifat maupun ukuran serta fungsinya. Dengan bermacam jenis baik struktur bentuk, ukuran dan fungsi serta sifatnya.
Menurut Dumanauw (1993), kayu terdiri dari beberapa susunan :
Gambar : 2.1. Bagian struktur kayu (Dumanauw,1993)

## 2.2. Sifat-sifat kayu dan penggunaannya
Kayu merupakan bahan yang sangat banyak dipakai untuk tujuan penggunaan tertentu dan juga kayu tidak dapat digantikan dengan bahan lain karena kayu memiliki sifat khasnya , karena setiap jenisnya mempunyai sifat-sifat yang berbeda, maka perlu mengenal serta mengetahui sifat- sifat  kayu  tersebut  sehingga  dalam  pemilihan  atau  penentuan  jenis  untuk  tujuan  penggunaan tertentu harus betul-betul sesuai dengan yang diinginkan.  Berikut ini diuraikan sifat-sifat kayu serta macam penggunaannya.
Sifat-sifat kayu Kulim ini penting sekali untuk dikenal dan diketahui baik dalam industri pengolahan kayu maupun industri yang berkaitan dengan menggunakan bahan kayu, sebab dari pengetahuan sifat tersebut tidak saja dapat dipilih jenis kayu yang tepat serta macam penggunaan yang  memungkinkan, akan tetapi juga dapat dipilih kemungkinan penggantian oleh jenis kayu lainnya,  apabila  jenis  yang  digunakan  sulit  didapat  untuk  industri  berkelanjutan    atau  bahan tersebut harga yang terlalu mahal. Kayu Kulim ini berasal dari  jenis pohon yang memiliki sifat- sifat yang berbeda dari kayu lainnya.  Bahkan dalam setiap pohon, kayu mempunyai sifat yang berbeda baik bau dan rasa serta berat jenis setiap kayu berlainan.  Dari sekian banyak sifat-sifat kayu yang berbeda satu sama lain, ada beberapa sifat yang umum terdapat pada semua jenis kayu yaitu :
a. Keawetan  yaitu  ketahanan kayu terhadap serangan dari unsur-unsur   racun perusak kayu dari luar seperti jamur, rayap, bubuk dan lain lain.
b.  Warna Kayu yang beraneka warna  disebabkan oleh zat pengisi   warna dalam kayu yang berbeda-beda.
c.    Tekstur    yaitu    ukuran  relatif  sel-sel  kayu.   Berdasarkan  teksturnya,  kayu  digolongkan kedalam kayu bertekstur halus , kayu bertekstur sedang  dan kayu bertekstur kasar .
d.  Arah Serat yaitu arah umum sel-sel kayu terhadap sumbu batang pohon Arah serat dapat dibedakan  menjadi  serat  lurus,  serat  berpadu,  serat  berombak,  serta  terpilin  dan  serat diagonal (serat miring).
e.  Kesan raba yaitu kesan yang diperoleh pada saat meraba permukaan kayu (kasar, halus, licin,  dingin,  berminyak  dll).   Kesan  raba  tiap  jenis  kayu  berbeda-beda  tergantung  dari tekstur kayu, kadar air, kadar zat ekstraktif dalam kayu.
f.   Bau dan rasa kayu mudah hilang bila kayu lama tersimpan di udara terbuka.  Beberapa jenis kayu mempunyai bau yang merangsang  untuk menyatakan bau kayu tersebut.
g.    Kayu  mempunyai  sifat  dapat  menyerap  atau  melepaskan  air.   Makin  lembab  udara disekitarnya  makin  tinggi  pula  kelembaban  kayu  sampai  tercapai  keseimbangan  dengan lingkungannya.
h.      Sifat  Kayu  terhadap  Suara,  yang  terdiri  dari  :  Sifat  akustik,  yaitu  kemampuan  untuk meneruskan  suara  berkaitan  erat  dengan  elastisitas  kayu.  Sifat  resonansi,  yaitu  turut bergetarnya  kayu  akibat  adanya  gelombang  suara,  sehingga  kayu  banyak  dipakai  untuk bahan pembuatan alat musik (kulintang, gitar, biola).
Gambar 2.2. Spesimen Penelitian (Kilic et al , 2006)
Tabel 2.1. Pengumpulan data menurut CCD  ( Central Composite Design )
Standar order Feed Rate (f) (mm/min) Grit Size      Ra         Rq         Rk 1 17 120               -            -            - 2 34 120               -            -            - 3 17 240               -            -            - 4 34 240               -            -            - 5 17 180               -            -            - 6 34 180               -            -            - 7 25,5 120               -            -            - 8 25,5 240               -            -            - 9 25,5 180               -            -            - 10 25,5 180               -            -            - 11 25,5 180               -            -            - 12 25,5 180               -            -            - 13 25,5 180               -            -            -

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini dilakukan dan dilaksanakan dengan beberapa tahapan yang meliputi standar  prosedur  seperti  yang  dibuat  dalam  diagram  alir  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3.1 dibawah ini.
Gambar 3.1. Diagram Alir penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengujian Kadar Air dari Kayu Kulim
Dalam proses pengujian kadar air yang terdapat pada specimen kayu kulim   merupakan tahapan pertama yang harus dilakukan, agar proses kualitas pemesinan akan mendapatkan hasil yang lebih maksimal. Maka  kandungan air dalam specimen kayu kulim dikurangi dengan jalan
dikeringkan  hingga  menjadi  minimum.  Pengeringan  ini  dilakukan  dengan  cara  pengovenan dengan menggunakan oven pengering Nethermant buatan Jerman (Tmaks = 200 0 C) dengan suhu 103 ± 2 0 C selama 180 menit, ( ASTM D 4442-07 , 2007),  Adapun hasil pengukuran ukuran penampang  dan pengujian kadar air yang terkandung dalam spesimen kayu Kulim dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut :
Tabel. 4.1. Hasil Pengeringan dan Pengujian Kadar Air  specimen dari kayu Kulim.
No. Spesimen Ukuran Penampang Berat Awal (gram) Berat Akhir (gram) Kadar Air (%) Panjang (mm) Lebar (mm) Tinggi (mm) Kulim 1 150,06 28,04 8,02 86,616 78,952 8,84 Kulim 2 150,03 28,06 8,06 86,277 78,488 8,21 Kulim 3 150,05 28,03 8,02 83,998 75,614 9,98 Kulim 4 150,02 28,02 8,02 83,349 75,127 9,86 Kulim 5 150,02 28,03 8,04 83,500 76,520 8,36 Kulim 6 150,05 28,06 8,03 87,423 79,809 8,71 Kulim 7 150,04 28,01 8,08 88,623 80,811 8,81 Kulim 8 150,40 28,02 8,06 88,153 80,091 9,14 Kulim 9 150,08 28,01 8,04 91,618 84,126 8,17 Kulim 10 150,02 28,03 8,03 87,244 79,770 8,56 Kulim 11 150,02 28,05 8,02 81,100 73,686 9,14 Kulim 12 150,04 28,06 8,03 72,694 65,600 9,75 Kulim 13 150,08 28,02 8,02 80,454 72,574 9,79
Dari hasil pengeringan dan pengukuran kadar air , dapat dilihat bahwa kadar air rata- rata yang tersisa dari kayu Kulim hasil pengeringan dengan cara pengovenan yaitu sebesar  9,20 %, dan  untuk  menjaga  agar  spesimen  tersebut  tidak  menyerap  uap  air  dari  udara  maupun  dari sekitarnya,  maka kemudian spesimen- spesimen tersebut dibalut dengan pelapis plastik sebagai bahan    untuk  menghindari kelembaban  dan  masuknya  uap  air  dari  udara  maupun  disekitarnya baik secara langsung maupun tidak langsung.

## 4.2. Proses Pengampelasan pada kayu Kulim .
Dalam proses pengampelasan ini menggunakan bahan ampelas untuk kayu dengan merk Soligen dengan menggunakan ukuran grit 120, 180 dan 240 dalam melakukan proses pemesinan. Proses pengampelasan ( sanding ) Kayu Kulim ini menggunakan Mesin Frais horizontal dengan dimodifikasi  dengan  penambahan  motor  listrik  sebagai  untuk  menambah  kecepatan  putaran dengan  pemakaian  arbor.  Putaran  motor  diberikan  dengan  putaran  2500  rpm  dengan  laju pemakanan bervariasi yaitu 17 mm/menit , 25,5 mm/menit  dan 34 mm/menit dengan kedalaman pemakanan ( depth of cut ) sebesar 1,5 mm  dengan proses pengampelasan ini searah dengan urat kayu.

## 4.3. Proses Pengukuran Kekasaran  Kayu Kulim
Setelah  seluruh  spesimen  dilakukan  beberapa  kali  proses  pengampelasan  selesai  sesuai dengan  banyak  specimen  yang  dipergunakan  ,  dan  kemudian  dilakukan  pengukuran  nilai kekasaran  permukaan    dengan  menggunakan  alat  pengukur  kekasaran    di  Laboratorium  CNC Universitas Sriwijaya Indralaya, guna untuk mendapatkan data nilai kekasaran yang dilakukan pada tiga titik yang berbeda untuk dalam satu lintasan pengampelasan ( sanding ). serta dengan menggunakan  tiga  jenis  grit  ampelas  yang  berbeda  dan  laju  pemakanan  yang  berbeda  juga. kemudian ketiga hasil pengukuran nilai kekasaran tersebut dihitung rata ratanya .
Tabel   4.2    Hasil Pengukuran Kekasaran Permukaan untuk Ra . Spesimen Feed (mm/min) Grit size Ra.1 (μm) Ra.2 (μm) Ra.3 (μm) Ra(rata- rata) (μm) Kulim 1 17 120 4,10 3,70 2,58 3,46 Kulim 2 34 120 2,44 3,60 4,20 3,41 Kulim 3 17 240 3,40 2,60 2,72 2,90 Kulim 4 34 240 3,00 3,90 3,80 3,50 Kulim 5 17 180 3,30 3,60 2,36 3,00 Kulim 6 34 180 4,90 2,33 2,89 3,30 Kulim 7 25,5 120 3,90 5,30 2,20 3,80 Kulim 8 25,5 240 5,20 3,10 2,39 3,50 Kulim 9 25,5 180 3,70 4,30 3,30 3,70 Kulim 10 25,5 180 4,90 2,90 2,90 3,50 Kulim 11 25,5 180 3,10 3,40 3,40 3,30 Kulim 12 25,5 180 2,98 3,90 3,20 3,30 Kulim 13 25,5 180 3,90 3,30 3,60 3,60 Tabel  4.3.    Hasil Pengukuran Kekasaran Permukaan untuk Rq Spesimen Feed (mm/min) Grit size Rq.1 (μm) Rq.2 (μm) Rq.3 (μm) Rq   (rata-rata) (μm) Kulim 1 17 120 5,20 4,80 3,77 4,50 Kulim 2 34 120 3,09 4,60 5,40 4,30 Kulim 3 17 240 4,40 3,70 3,55 3,80 Kulim 4 34 240 4,00 4,80 5,00 4,60 Kulim 5 17 180 4,40 4,70 2,98 4,00 Kulim 6 34 180 6,20 3,04 3,78 4,30 Kulim 7 25,5 120 5,10 6,80 2,90 4,90 Kulim 8 25,5 240 6,80 4,20 3,16 4,70 Kulim 9 25,5 180 5,10 6,10 4,30 5,10 Kulim 10 25,5 180 6,20 3,80 3,80 4,60 Kulim 11 25,5 180 3,90 4,40 4,40 4,20 Kulim 12 25,5 180 3,77 5,60 4,20 4,50 Kulim 13 25,5 180 5,60 4,20 4,90 4,90
Tabel   4.4.   Hasil Pengukuran Kekasaran Permukaan untuk R k Spesimen Feed (mm/min) Grit size Rk.1 (μm) Rk.2 (μm) Rk.3 (μm) Rk  (rata-rata) (μm) Kulim 1 17 120 7,40 9,50 5,74 7,50 Kulim 2 34 120 6,44 11,00 9,30 8,90 Kulim 3 17 240 8,20 6,20 6,16 6,85 Kulim 4 34 240 8,60 12,20 10,90 10,5 Kulim 5 17 180 6,40 6,60 7,40 6,80 Kulim 6 34 180 10,50 6,07 8,43 8,30 Kulim 7 25,5 120 7,70 10,10 4,70 7,50 Kulim 8 25,5 240 10,20 9,10 5,54 8,20 Kulim 9 25,5 180 6,90 5,00 7,90 6,60 Kulim 10 25,5 180 8,20 5,30 5,30 6,20 Kulim 11 25,5 180 6,60 9,50 9,50 8,50 Kulim 12 25,5 180 6,59 8,50 8,90 7,90 Kulim 13 25,5 180 8,50 8,60 6,10 7,70
Nilai kekasaran hasil pengukuran yang didapat dari setiap spesimen merupakan nilai rata- rata pengukuran kekasaran yang diambil pada  dimana tempat tiga titik yang yang diambil pada tempat  yang  berbeda  dalam  setiap  masing  -masing  spesimen  sebagai  pemerataan  pengamatan yang  dilakukan  .  Dari  lampiran    dapat  dilihat  data  nilai  kekasaran  yang  diambil  dari  tiga  titik pengamatan pada setiap spesimen dan didapat adanya perbedaan nilai kekasaran pada setiap titik. Berdasarkan data dari tabel 4.4  diatas, terlihat bahwa besarnya nilai laju pemakanan ( feed rate ) dan ukuran grit ampelas yang digunakan, dapat mempengaruhi nilai kekasaran permukaan kayu yang dihasilkan. dimana terlihat kekasaran Ra yang paling halus didapatkan pada laju pemakanan sebesar 17 mm/menit dengan ukuran ampelas grit 240, sedangkan kekasaran Ra yang paling kasar didapatkan pada laju pemakanan 34 mm/menit  ampelas ukuran grit  120.

## 4.4. Analisa Parameter kekasaran Ra
Untuk mendapatkan hasil analisa parameter kekasaran Ra , maka hal yang dianalisa adalah persamaan regresi model matematika, Analysis of  Variance (ANOVA) dan grafik 3D permukaan respon.

## 4.4.1. Persamaan Regresi Model Matematika
Untuk  mendapatkan  persamaan  regresi  model  matematika  untuk  polynomial  orde  dua ( quadratic ) perlu pengkodean variabel data seperti terlihat pada  Tabel  4.5.
Tabel  4.5.  Data Pengkodean untuk nilai kekasaran Ra . Standar 0rder Variabel  Natural Pengkodean Variabel Respon Feed (ξ) Grit size (ξ) X 1 X 2 X 1 2 X 2 2 X 1 X 2 Ra (y) 1 17 120 -1 -1 1 1 1 3,46 2 34 120 1 -1 1 1 -1 3,41 3 17 240 -1 1 1 1 -1 2,90 4 34 240 1 1 1 1 1 3,50 5 17 180 -1 0 1 0 0 3,00 6 34 180 1 0 1 0 0 3,30 7 25,5 120 0 -1 0 1 0 3,80 8 25,5 240 0 1 0 1 0 3,50 9 25,5 180 0 0 0 0 0 3,70 10 25,5 180 0 0 0 0 0 3,50 11 25,5 180 0 0 0 0 0 3,30 12 25,5 180 0 0 0 0 0 3,30 13 25,5 180 0 0 0 0 0 3,60
Data pada Tabel 4.5 tersebut akan dipergunakan untuk memenuhi model regresi persamaan empiris  permukaan  respon  orde  kedua  dengan  bentuk  kuadratik  murni  karena  diharapkan menghasilkan persamaan yang dapat memperlihatkan hubungan laju pemakanan ( feed rate ) dan ukuran  grit  ampelas  yang  digunakan  dengan  kekasaran  permukaan  hasil  dari  proses pengampelasan sehingga akan didapatkan kondisi proses pengampelasan secara maksimal.
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan seperti dapat dilihat pada lampiran , maka akan didapat persamaan dalam bentuk Faktor Kode ( coded factors ) :
Ra =   3,4634  + 0,1500 x 1 – 0,1166 x 2 –  0,2638 x 1 2 +  0,1362 x 2 2 + 0,1500 x 1. x 2
Dari persamaan diatas, terlihat bahwa pengaruh utama ( main effect ) dari laju pemakanan ( feed  rate )  memberikan  pengaruh  positif  yaitu  +  0,15  ,  yang  artinya feed  rate memberikan kontribusi terhadap nilai kekasaran Ra yang didapatkan sebesar 15 % . sedangkan nilai x 2 ( grit size ) memberikan  pengaruh  -  0,11  % Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  semakin  tinggi  atau  laju
pemakanan  yang  digunakan  maka Ra akan  semakin  besar.  Sedangkan  pengaruh  utama  ( main effect ) dari ukuran grit ampelas yang digunakan memberikan pengaruh negatif terhadap kekasaran Ra .  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  semakin  besar  ukuran  grit  ampelas  yang  digunakan,  maka kekasaran Ra yang dihasilkan akan semakin halus. Dari koefisien yang terdapat pada faktor kode, terlihat berapa banyak masing masing faktor memberikan kontribusi pada nilai hasil kekasaran yang didapat. Dimana didapatkan bahwa faktor kode x 1 ( feed rate) memberikan pengaruh sebesar +  0,15  yang  artinya feed  rate memberikan  kontribusi  sebesar  15  %  untuk  menaikkan  nilai kekasaran Ra . Sedangkan nilai x 2 memberikan pengaruh sebesar – 0,11 , yang artinya grit size memberikan kontribusi sebesar - 11% untuk menurunkan nilai kekasaran Ra. dari hasil Perhitungan , maka dapat ditampilkan seperti pada tabel Analysis of Variance (ANOVA) dibawah ini :

## 4.4.2. Analysis of variance ( ANOVA)
Dari  data  hasil  perhitungan  yang  dihasilkan    pada  lampiran  3, Analysis  of Variance (ANOVA) dapat ditampilkan pada tabel 4.6  sebagai berikut :
Tabel  4.6.  ANOVA  ( Analysis of Variance ) untuk Respon Ra. Sum of Mean F p-value Source Squares df Square Value Prob > F Model 0,78 5 0,16 8,40 0,0072 significant A-feed rate 0,15 1 0,15 8,08 0,0249 B-grit size 0,094 1 0,094 5,04 0,0597 AB 0,14 1 0,14 7,55 0,0286 A^2 0,40 1 0,40 21,25 0,0025 B^2 0,041 1 0,041 2,19 0,1822 Residual 0,13 7 0,019 Lack of Fit 2,295E-003 3 7,648E-004 0,024 0,9942 not significant Pure Error 0,13 4 0,032 Cor Total 0,91 12
Dari Tabel 4.6. diatas terlihat bahwa nilai F Value sebesar 8,40 sedangkan nilai  F dari tabel adalah 3,48 atau dengan kata lain F Value > F tabel ( terlampir pada lampiran), maka dapat disimpulkan bahwa model persamaan tersebut signifikan. Sedangkan Lack of Fit nilai P Value sebesar  0,9942  nilai  ini  tidak  memberikan  pengaruh  sehingga  persamaan  regresi  model matematika orde kedua yang digunakan dapat diterima.

## 4.4.3. Grafik 3D Permukaan Respon Ra
Gambar grafik tiga dimensi (3D) untuk respon kekasaran Ra yang didapat dari program Design Expert 9.0 dapat dilihat pada Gambar 4.1 dibawah ini :
Design-Expert® Software Factor Coding: Actual Ra (micrometer) Design points above predicted value Design points below predicted value 3.8 2.8 X1 = A: feed rate X2 = B: grit size 120 150 180 210 240 17 20.4 23.8 27.2 30.6 34 2.6 2.8 3 3.2 3.4 3.6 3.8 R a ( m ic ro m e te r) A: feed rate (milimeter/menit) B: grit size (micrometer)
Dari Gambar 4.1 terlihat bahwa laju pemakanan dari 17 mm/menit sampai ke 34 mm/menit akan membuat kekasaran permukaan yang dihasilkan dari proses pengampelasan semakin kasar. Sedangkan  pengaruh  ukuran  grit  ampelas  yang  digunakan  yaitu  grit  120,  180,  dan  240 menunjukkan penurunan. Hal ini dapat diartikan bahwa semakin besar ukuran grit ampelas yang digunakan, maka kekasaran permukaan yang dihasilkan akan semakin halus. Permukaan dengan kekasaran Ra yang paling halus terjadi  pada laju pemakanan sebesar 17 mm/menit dengan ukuran grit ampelas 240, sedangkan permukaan dengan kekasaran Ra yang paling kasar terjadi pada laju pemakanan sebesar 34 mm/menit dengan ukuran grit ampelas 120.

## 4.5. Analisa Parameter Kekasaran Rq

## 4.5.1. Persamaan Regresi Model Matematika
Berdasarkan persamaan (1) dan (2) yang terdapat pada Bab 3, maka akan didapat nilai x 1 dan x 2 sebagai faktor kode yang ditabulasikan pada Tabel 4.7.
Tabel 4.7.     Data Pengkodean untuk nilai kekasaran Rq .
Standar 0rder Variabel  Natural Pengkodean Variabel Respon Feed (ξ) Grit size (ξ) X 1 X 2 X 1 2 X 2 2 X 1 X 2 R q (y) 1 17 120 -1 -1 1 1 1 4,50 2 34 120 1 -1 1 1 -1 4,30 3 17 240 -1 1 1 1 -1 3,80 4 34 240 1 1 1 1 1 4,60 5 17 180 -1 0 1 0 0 4,00 6 34 180 1 0 1 0 0 4,30 7 25,5 120 0 -1 0 1 0 4,90 8 25,5 240 0 1 0 1 0 4,70 9 25,5 180 0 0 0 0 0 5,10 10 25,5 180 0 0 0 0 0 4,60 11 25,5 180 0 0 0 0 0 4,20 12 25,5 180 0 0 0 0 0 4,50 13 25,5 180 0 0 0 0 0 4,90
Berdasarkan  data  hasil  perhitungan  pada  lampiran    2,  didapat  persamaan  regresi  model matematika dalam bentuk Faktor kode ( coded factors ) :
Rq = 4,6603 + 0,15 x 1 – 0,10 x 2 – 0,5007 x 1 2 + 0,1493 x 2 2 + 0,25 x 1 x 2
Dari  persamaan  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  pengaruh  utama  ( main  effect )  dari  laju pemakanan  ( feed  rate )  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  nilai  kekasaran Rq yang didapatkan, hal ini dapat diartikan bahwa kenaikan laju pemakanan dari 17 mm/menit sampai 34 mm/menit  akan  menyebabkan  permukaan  yang  dihasilkan  menjadi  semakin  kasar.  Sedangkan pengaruh  utama  ( main  effect )  dari  ukuran  grit  ampelas  yang  digunakan  memberikan  pengaruh negatif terhadap kekasaran Rq . Jadi semakin besar ukuran grit ampelas yang digunakan , maka kekasaran permukaan yang dihasilkan akan semakin halus. Dari koeffisien yang didapat, terlihat berapa banyak setiap faktor memberikan kontribusi pada hasil kekasaran yang didapat. Dimana didapatkan bahwa ukuran grit memberikan pengaruh yang lebih besar dibandingkan dengan laju pemakanan.

## 4.5.2. Analysis of Variance (ANOVA)
Dari data hasil  perhitungan yang terdapat pada lampiran, Analysis of Variance (ANOVA) parameter kekasaran Rq dapat ditampilkan pada tabel 4.8 sebagai berikut
Tabel  4.8.   ANOVA ( Analysis of Variance ) untuk Respons Rq
Sum of Mean F p-value Source Squares df Square Value Prob > F Model 2,38 5 0,48 4,96 0,0294 significant A-feed rate 0,43 1 0,43 4,44 0,0730 B-grit size 1,21 1 1,21 12,65 0,0093 AB 0,30 1 0,30 3,15 0,1192 A^2 0,23 1 0,23 2,36 0,1687 B^2 0,37 1 0,37 3,81 0,0920 Residual 0,67 7 0,096 Lack of Fit 0,44 3 0,15 2,53 0,1957 not significant Pure Error 0,23 4 0,058 Cor Total 3,05 12
Dari tabel 4.8 diatas terlihat bahwa nilai F Value sebesar  4,96  sedangkan nilai F dari tabel 3,48 atau  dengan  kata  lain  F Value >  F  tabel  maka  dapat  disimpulkan    bahwa  model  persamaan  tersebut signifikan.  Sedangkan Lack  of  Fit nilai  P Value sebesar  0,1957  nilai  ini  tidak  memberikan  pengaruh sehingga persamaan regresi model metematika orde kedua yang digunakan dapat diterima.
4.5.3. Grafik 3D Permukaan Respons Rq.
Gambar  grafik  tiga  dimensi  (3D)  untuk  respon  kekasaran Rq yang  didapat  dari  program Design Expert 9.0 dapat dilihat pada Gambar 4.2  dibawah ini :
Gambar  4.2.  Grafik  3D Respons  Rq
Dari  Gambar    4.2.  terlihat  bahwa  kenaikan  laju  pemakanan  dari  17  mm/menit  sampai  ke  34 mm/menit akan menaikkan kekasaran permukaan yang dihasilkan dari proses pengampelasan, sedangkan pengaruh ukuran  ampelas yang digunakan yaitu grit 120, 180, dan 240 menunjukan penurunan. Hal ini dapat  diartikan  bahwa  semakin  besar  ukuran  grit  ampelas  yang  digunakan,  maka  kekasaran  permukaan yang dihasilkan akan semakin kecil atau halus. Kekasaran Rq yang paling halus terjadi pada laju pemakanan sebesar 17 mm/menit dengan ukuran  grit amplas 240, sedangkan kekasaran Rq yangpaling  kasar terjadi pada laju pemakanan sebesar 34 mm/menit  dengan ukuran grit ampelas 120.
Design-Expert® Software Factor Coding: Actual Rq (micrometer) Design points above predicted value Design points below predicted value 5.3 3.4 X1 = A: feed rate X2 = B: grit size 120 150 180 210 240 17 20.4 23.8 27.2 30.6 34 3 3.5 4 4.5 5 5.5 R q ( m ic ro m e te r) A: feed rate (milimeter/menit) B: grit size (micrometer)

## 4.6. Analisa Parameter Kekasaran Rk
4.6.1. Persamaan Regresi Model Matematika
Berdasarkan persamaan (1) dan (2) yang terdapat di bab 3, maka akan didapat nilai x 1 dan x 2 sebagai faktor kode yang ditampilkan pada Tabel 4.9.
Tabel 4.9. Data Pengkodean untuk nilai kekasaran Rk . Standar 0rder Variabel  Natural Pengkodean Variabel Respon Feed (ξ) Grit size (ξ) X 1 X 2 X 1 2 X 2 2 X 1 X 2 R k (y) 1 17 120 -1 -1 1 1 1 7,50 2 34 120 1 -1
1 1 -1 8,90 3 17 240 -1 1 1 1 -1 6,85 4 34 240 1 1
1 1 1 10,5 5 17 180 -1 0 1 0 0 6,80 6 34 180 1 0
1 0 0 8,30 7 25,5 120 0 -1 0 1 0 7,50 8 25,5 240 0 1
0 1 0 8,20 9 25,5 180 0 0
0 0 0 6,60 10 25,5 180 0 0
0 0 0 6,20 11 25,5 180 0 0
0 0 0 8,50 12 25,5 180 0 0
0 0 0 7,90 13 25,5 180 0 0
0 0 0 7,70
Dengan menggunakan hasil perhitungan pada lampiran 6, didapat persamaan dalam  bentuk faktor kode ( coded factors ):
R k =  7,3272 +  1,1002 x 1 + 0,2667 x 2 + 0,3735 x 1 2 +  0,6735 x 2 2 + 0,5750 x 1 x 2
Dari persamaan model matematika yang didapat, terlihat bahwa pengaruh utama (main effect ) dari laju pemakanan ( feed rate ) memberikan pengaruh positif terhadap nilai kekasaran Rk yang didapatkan. Hal ini berarti kenaikan laju pemakanan dari 17 mm/menit sampai 34 mm/menit akan  menaikkan kekasaran permukaan  yang  dihasilkan  dari  proses  pengampelasan.  Sedangkan  pengaruh  utama (main  effect )  dari ukuran grit ampelas yang digunakan memberikan  pengaruh negatif terhadap kekasaran Rk . Hal ini dapat diartikan  bahwa  semakin  besar  ukuran  grit  ampelas  yang  digunakan  ,  maka  kekasaran  permukaan  yang dihasilkan akan  halus.

## 4.6.2. Analysis of Variance ( ANOVA)
Dari data hasil perhitungan yang terdapat pada lampiran, Analysis of Variance (ANOVA) parameter kekasaran Rk dapat ditampilkan pada tabel 4.10 sebagai berikut:
Tabel 4.10 . ANOVA ( Analysis of Varian ce) untuk Respons R K .
Sum of Mean F p-value Source Squares df Square Value Prob > F Model 15,66 5 3,13 15,33 0,0012 significant A-feed rate 2,16 1 2,16 10,57 0,0140 B-grit size 11,76 1 11,76 57,57 0,0001 AB 0,42 1 0,42 2,07 0,1936 A^2 1,20 1 1,20 5,86 0,0460 B^2 0,54 1 0,54 2,63 0,1486 Residual 1,43 7 0,20 Lack of Fit 0,23 3 0,077 0,26 0,8544 not significant Pure Error 1,20 4 0,30 Cor Total 17,09 12
Dari  Tabel  4.10  datas  terlihat  bahwa  nilai  F Value 15,33  sedangkan  nilai  F  dari  tabel  3,48  atau dengan kata lain F Value > F tabel maka dapat disimpulkan bahwa model persamaan  tersebut  signifikan. Sedangkan lack of Fit nilai P value sebesar 0,8544 tidak memberikan pengaruh sehingga persamaan regresi model matematika orde kedua yang digunakan dapat diterima.
4.6.3. Grafik 3D Permukaan Respons R k. Gambar  grafik  tiga  dimensi  (3D)  untuk  respon  kekasaran Rk yang  didapat  dari  program Design Expert 9.0 dapat dilihat pada Gambar   4.3  dibawah ini :
Gambar  4.3.  Grafik  3D  Respons R k
Dari  Gambar  4.3.  terlihat  bahwa  kenaikan  laju  pemakanan  dari  17  mm/menit  sampai  ke  34 mm/menit akan menaikkan kekasaran permukaan yang dihasilkan dari proses pengampelasan. Sedangkan pengaruh ukuran grit ampelas yang digunakan yaitu grit 120, 180, dan 240  menunjukan penurunan nilai kekasaran.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  semakin  besar  ukuran  grit  ampelas  yang  digunakan,  maka kekasaran permukaan yang dihasilkan akan semakin halus. Kekasaran Rk yang paling halus terjadi pada laju  pemakanan  sebesar  17  mm/menit  dengan  ampelas  ukuran  grit  240.  Sedangkan  kekasaran Rk yang paling besar terjadi pada laju pemakanan sebesar 34 mm/menit dengan ampelas ukuran grit  120.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Besarnya  laju  pemakanan  ( feed  rate )  dan  ukuran  grit  yang  digunakan  sangat  mempengaruhi besarnya  nilai  kekasaran  yang  dihasilkan.  Laju  pemakanan  memberikan  pengaruh  positif  pada  nilai kekasaran Ra,  Rq dan Rk yang  dihasilkan,  dimana  kenaikan  laju  pemakanan  dari  17  mm/menit  ,  25,5 mm/menit  sampai  34  mm/menit  akan  menaikkan  kekasaran  permukaan  yang  dihasilkan  dari  proses pengampelasan. Hal ini disebabkan semakain besar laju pemakanan , maka bidang kontak yang bersentuhan dengan grit dari amplas akan semakin kecil. Sedangkan pengaruh ukuran grit amplas yang digunakan yaitu grit  120, 180,  dan  240  menunjukan  pengaruh  negative.  Dimana  semakin  besar  ukuran  grit  amplas  yang digunakan,  maka  kekasaran  permukaan  yang  dihasilkan  akan  semakin  halus.  Hal  ini  disebabkan  karena semakin besar ukuran grit amplas, maka semakin banyak grit yang memberikan tekanan pada permukaan yang  diamplas.  Kekasaran Ra,Rq dan Rk yang  paling  kecil  terjadi  pada  laju  pemakanan  sebesar  17 mm/menit dengan ukuran grit amplas 240. Sedangkan kekasaran Ra,Rq dan Rk yang paling besar terjadi pada laju pemakanan sebesar 34 mm/menit dengan ukuran grit amplas 120.

## 5.2. Saran
Sebagai saran dari peneliti ini diharapkan penelitian ini dapat dilanjutkan dengan menambah atau memberikan  beberapa  parameter  kekasaran  yang  lain  serta  penambahan  ukuran  grit  amplas  yang dipergunakan dan  ukuran laju pemakanan  yang  lain,  sehingga dapat dihasilkan dan dikembangkan pada proses pemesinan dengan menggunakan beberapa macam jenis kayu lainnya baik yang terdapat didaerah hutan tropis maupun didaerah hutan non tropis.
Design-Expert® Software Factor Coding: Actual Rk (micrometer) Design points above predicted value Design points below predicted value
8.9 4.7 X1 = A: feed rate X2 = B: grit size 120 150 180 210 240 17 20.4 23.8 27.2 30.6 34 4 5 6 7 8 9 R k (m ic ro m e te r) A: feed rate (milimeter/menit) B: grit size (micrometer)

## DAFTAR PUSTAKA
Aslan S., Coskun H. and Kilic M., 2008. The effect of cutting direction, number of blades and grain size of the  abrasives  on  surface  roughness  of  Taurus  cedar  (Cedrus  Libani  A.  Rich)  woods. Building  and Environment , 43, pp. 696-701 American Society for Testing & Material , 2012. ASTM D16661-11 Standard test Methods for Conducting Machining Test of Wood and Wood Base Panel Materials . Pennsylvania. ASTM International Brient A., Brissot M., Rouxel T., and Sangleboeuf J. C., 2011. Influence of grinding parameters on glass workpieces surface finish using response surface methodology. Journal of Manufacturing science and Engineering, 133, pp.044501 .
Burdurlu E., Usta I., Ulupinar M., Aksu B., and Erarslan T. C., 2006. The effect of number of blades and the grain size of abrasives in planing and sanding on the sueface roughness of European Black Pine and Lombardy Poplar. International Journal of Advanced Manufacturing of Technology , 28, pp. 775-780.
Departemen  Pekerjaan  Umum,  1961.  Peraturan  Konstruksi  Kayu  Indonesia  NI-5,        Bandung,  Yayasan Lembaga Penyelidikan Masalah Bangunan.
Departemen Kehutanan , 2014. Diunduh dari: http://www.dephut.go.id/kulim.html Dumanauw J. F., 1993.Mengenal kayu, Cetakan ketiga. Yokyakarta:Penerbit Kanisius. De. Moura L. F. and Hernandez R. E., 2006. Effects of abrasive mineral, grit size and speed on the quality of sanded surfaces of sugar maple wood. Wood Science Technology, DOI 10.1007/s0026-006-0070-0 40, pp.517-530
Davim.  J.  P.,  2011  “ Wood  Machining ”  John  Wiley  &  Son,  Inc  111  River  Stre      Hoboken,NJ 07030.TS878W66 .
Gurau  L.,  Mansfield-Williams  H.  and  Irle  M.,  2013.  The  influence  of  measuring  resolution  on  the subsequent roughness parameters of sanded wood surfaces . European. Journal of Wood Production , DOI 10.1007/s00107-012-0645-4, 71, pp. 5-11
Hendarto B. et al., 2006. Analysis of Roughnees of a Sanded Wood Surface. The International Journal of Advanced manufacturing Technology . DOI 10.1007/ 00170-004-2414-y, 28(7-8), pp. 775-780.
Hernandez  R.  and  Cool  J.,  2008.  Effect  of  cutting  parameters  on  surface  quality  of  paper  birch  wood machined across the grain with two planing techniques. Holz Roh Werkst , 66, pp. 147-154
International  Standards  Office,  1998.  ISO  4287 Geometrical  Product  Specification  (GPS)  –  Surface texture: profil method  – Terms, definitions and surface texture parameters , London:British Standard Institute.
International Standard s Office, 2000. ISO 13565-3 Geometrical Product Specification (GPS) – Surface texture: profil method ; surface having stratified functional properties – part 3:height characterization using the material probability curve , London:British Standard Institute Jewitt J., 2004 . Finishing. China: The Taunton Press, Inc Kilic M., Hiziroglu S. and Burdurlu E., 2006. Effect of machining on surface roughness of wood . Building and Environment, 41 (8), p. 1074-1078.
Kahraman  F.,  2009,  The  use  of  response  surface  methodology  for  prediction  and  analysis  of  surface roughness of AISI 4140 steel., Materials and Technology , 43 (5), p. 267-270. Korn P., 2003. Wood working Basic . USA: The Tauton Press, Inc. Magoss E., 2008. General regularities of Wood surface roughness. Acta Silv . Lign. Hung ., 4, p. 81-93 Malkocoglu  A.,  2007.  Machining  properties  and  surface  roughness  of  various  wood  species  planed  in different conditions. Building and Environment, 42, p. 2562-2567 . Montgomery D. C., 2005. Design and Analysis of Experiment . United States of America: John Wiley & Sons, Inc
Nemli G., Akbulut T. and Zekovic E., 2007. Effects sanding factors on surface roughness of particleboard,
Silva Fennica , 41 (2), p 373-378
Noordin M., Y., Venkatesh V., C., Sharif S., Elling S., and Abdullah A., 2004. Application of coated carbide tools when turning AISI 1045 Steel. Journal of Material Processing Technology , 145, p.46-58. Su C., Huang J., Luo J., Lai L., and Wuang Y., 2012. Optimization of sanding parameter for wood surface of plantation-Mytilaria Laosensis. Advanced Material Research , 538-541, pp. 1360-1364. Sulaiman  O.,  Hashim  R.,  Subari  K.,  and  Liang  C.  K.,2009.  Effect  of  Sanding  on  surface  roughnees  of rubberwood Journal of Material Processing Technology , 2009, pp. 3949-3955.
Tan P. L., Sharif  S. and Sudin I., 2010. Rougnees Models for Sanded Wood Surface. Wood Science and technology , DOI 10.1007/s00226-010-0382-y, published on line 6 Oktober. Zhang J., Su C., Huang J., Ren Y., and Wang Z., 2012. Optimazation of sanding  parameters for surface of Pyinkado Plates. Applied Mechanics and Materials , 174-177, pp. 175-179.