AME(Aplikasi Mekanika dan Energi): Jurnal Ilmiah Teknik Mesin 8 (1) , pp 1-8
OPTIMASI PARAMETER PROSES PEMESINAN ECM (ELECTROCHEMICAL MACHINING) SKALA LABORATORIUM DENGAN METODE TAGUCHI-GREY RELATIONAL ANALYSIS (GRA)
Galang Sandy Prayogo 1* , Nuraini Lusi 1
1 Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Banyuwangi, Indonesia, 68461

## ABSTRAK
Pemesinan  elektrokimia  (ECM)  adalah  metode  pemesinan  non  konvensional  yang  unik    dalam  proses pembentukan benda kerja untuk parameter optimal karena  memeiliki keuntungan seperti tidak adanya keausan pada pahat ( tool ), sifat lapisan permukaan setelah pengerjaan mirip dengan bahan inti dan kualitas serta akurasi permukaan  meningkat  bersamaan  dengan  peningkatan  laju  pelepasan  material.  Keuntungan  lain  dari permesinan elektrokimia, yaitu tentang ekologi sehingga menciptakan minat industri dalam berbagai elemen manufaktur yang terbuat dari bahan dengan sifat khusus seperti pada pembuatan turbine blade . Dalam penelitian ini akan dilakukan eksperimen tentang optimasi parameter proses pemesinan ECM seperti voltage , konsentrasi jenis cairan elektrolit, dan gap width terhadap respon kekasaran permukaan dan material removal rate (MRR). Metode penelitian yang digunakan adalah metode multirespon dengan DOE ( design of experiment ) Taguchi dan Grey  Relational  Analysis (GRA).  Hasil  penelitian  menunjuukan  bahwa setting kombinasi  variabel-variabel proses  yang  signifikan  untuk  memaksimalkan  MRR  dan  meminimalkan  kekasaran  permukaan  berdasarkan hasil optimasi dengan menggunakan metode Taguchi-GRA adalah kombinasi faktor voltage pada 48 Volt , konsentrasi elektrolit pada 150 g/l, dan gap width pada 2 mm. Variabel proses yang memiliki kontribusi terbesar terhadap variasi respon adalah yaitu voltage sebesar  65,18%,  kemudian variable gap width sebesar 23,55%, dan kontribusi oleh konsentrasi elektrolit oleh adalah sebesar 11,22%.
Kata kunci :  Electrochemical Machining (ECM); Grey relational analysis (GRA); material removal rate; surface roughness; SKD11

## ABSTRACT
This  research  was  carried  out  on  electrochemical  machining  (ECM)  process  using  a  workpiece material of SKD 11 tool steel and electrode of brass. Three process variables, i.e., voltage, electrolyte concentration and gap width with three levels for each process variables investigated. Based on the number  of  process  variables  and  its  level,  an  orthogonal  array  of  L9  and  two  times  replications employed in the design of the experiment. Setting a combination of significant machining parameters to maximize the material removal rate and minimize the surface roughness of the workpiece based on the results of optimization using the Taguchi method and Grey relational analysis is a combination of voltage factors at level 3 of 48 V, electrolyte concentration at level 2 of 150 g/l, and gap width at level 2 of 2 mm. Machining parameter that has the greatest contribution is a voltage of 65.18%, and the gap width  is  23.55%.  Then  the  contribution  of  electrolyte  concentration  which  is  11.22%.  Based  on  the results  of  confirmation  experiments  reveal  that  grey  relational  analysis  coupled  with  principal component analysis can effectively acquire the optimal combination of cutting parameters.
Keywords: Electrochemical Machining (ECM); Grey relational analysis (GRA); material removal rate; surface roughness; SKD11
* Penulis korespondensi Email: galangsandy@poliwangi.ac.id
Diterima 20 Januari 2021; Penerimaan hasil revisi 20 Agustus 2021; Disetujui 31 Agustus 2021 Tersedia online Maret 2022 AME (Aplikasi Mekanika dan Energi): Jurnal Ilmiah Teknik Mesin © 2022
Volume 8 Nomor 1
Maret 2022
pp 1-8 Website: http://ejournal.uika-bogor.ac.id/index.php/ame/index

## 1. PENDAHULUAN
Electrochemical machining (ECM) adalah salah satu  dari  proses  pemesinan  non  konvensional  yang secara  luas  telah  digunakan  di  berbagai  bidang industri  manufaktur.  ECM  adalah  teknologi manufaktur tingkat lanjut dengan prinsip pengikisan material  secara  non  mekanis  dan  menawarkan alternatif  yang  lebih  baik  dalam  menghasilkan  fitur makro, mikro dan nano berbentuk 3-D dengan tingkat keakurasian yang tinggi dan bentuk komponen yang kompleks serta untuk material benda kerja yang  sulit dikerjakan  pada  proses  pemesinan  konvensional (Tang & Guo, 2013).
ECM  mampu  melakukan  proses  pemesinan pada  material  yang  bersifat  konduktor  dengan  laju pengerjaan material yang tinggi tanpa pengaruh  dari sifat  mekaniknya,  seperti  kekerasan,  elastisitas  dan kerapuhan.  Pada  umumnya  ECM  digunakan  untuk membuat rongga cetakan dari material hardened tool steel dengan kekerasan sangat tinggi (>55HRC) yang tidak  dapat  diproses  dengan  secara  konvensional. Aplikasi  ECM  telah  digunakan  pada  pembuatan turbin blade , dies, moulding , gear , dan  implant dalam biomedik seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Aplikasi ECM dalam industri manufaktur
ECM adalah salah satu  metode pemesinan non konvensional  untuk  memotong  benda  kerja  pada bahan yang sulit dikerjakan seperti paduan titanium dan  paduan  berbasis  nikel.  ECM  adalah  metode alternatif untuk membuat sebuah lubang kecil karena memiliki  beberapa  keunggulan  proses  seperti  tidak ada keausan pada pahat, tidak ada pengaruh terhadap sifat mekanik material, tidak ada tegangan sisa, hasil permukaan yang bagus, tidak ada bekas pemotongan, tidak ada distorsi, dan dapat membuat banyak lubang secara simultan(Li, Wei, Guo, & Sealy, 2015).
Optimasi parameter proses sangat penting untuk hasil  output  produksi  yang  tinggi,  karena kompleksitas  proses  ECM,  maka  pengaturan parameter pemesinan yang optimal untuk meningkatkan  kualitas  output  sangat  penting  untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas akhir dari produk.
Kualitas  optimal  dari  benda  kerja  pada  ECM  dapat dihasilkan  melalui  kontrol  kombinasi  berbagai parameter  proses  yang  tepat  (Chakradhar  &  Gopal, 2011).
Beberapa  parameter  proses  pada  ECM  adalah voltage , feed  rate , gap  width ,  dan  cairan  elektrolit yang  digunakan.    Kekasaran  permukaan  ( surface roughness ) merupakan karakteristik mikro geometri dari  permukaan  permesinan  dan  merupakan  faktor penting  untuk  mengevaluasi  kualitas  permukaan permesinan.  Dalam  proses  ECM, voltage yang rendah  dapat  mengurangi  keseimbangan  celah pemesinan dan menghasilkan kekasaran permukaan dan toleransi yang lebih baik. Konsentrasi elektrolit yang rendah dapat mengurangi celah pemesinan dan memberikan hasil akhir kekasaran permukaan  yang lebih  baik.  Suhu  elektrolit  yang  rendah  juga mendorong  permukaan  yang  lebih  baik  (Soni  & Thomas, 2017).
Elektrolit  adalah  asam  atau  lebih  umumnya adalah garam yang dilarutkan kedalam air. NaCl dan NaNO 3 pada  ECM  umumnya  digunakan  sebagai cairan elektrolit yang disuplai mengalir melalui celah dengan kecepatan 20-30 m/s. Cairan elektrolit yang digunakan  pada  proses  ECM  diperlukan  untuk terjadinya reaksi kimia pada permukaan benda kerja. Cairan elektrolit diberikan dengan cara disemprotkan atau  di flushing diantara  benda  kerja  dan  elektrode (pada gap) sehingga cairan elektrolit akan berfungsi sebagai media untuk membawa panas hasil reaksi dari daerah  pengerjaan  dan  juga  berfungsi  untuk membawa  geram  yang  dihasilkan  keluar  dari  gap sehingga  menghindari  penempelan  partikel-partikel geram hasil proses pengerjaan pada elektrode. Reaksi elektrokimia  pada  proses  ECM  ditunjukkan  pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Diagram reaksi elektrokimia dari besi dengan elektrolit NaCl
Penentuan  konsentrasi  dan  jenis  cairan  yang  tepat dapat  meningkatkan  efesiensi  proses  pemesinan.
Studi tentang pengaruh paremter proses ECM dengan respon MRR ( material removal rate ) dan kekasaran permukaan pada material aluminium alloy dan mild steel (Bisht, Vimal, & Chaturvedi, 2013). Parameter yang  divariasikan  adalah  voltage,  electrolyte flow rate , tool feed rate dan current . Hasil dari penelitian menunjukkan  bahwa electrolyte  flow  rate adalah parameter signifikan untuk meningkatkan MRR dan mengurangi kekasaran permukaan.
Metode  Taguchi  adalah  salah  satu  metode yang  efektif  untuk  mengendalikan  kualitas  produk secara off-line ,  yaitu  usaha  pengendalian  atau perbaikan  kualitas  yang  dimulai  dari  perancangan hingga pemrosesan. Metode Taguchi biasa digunakan untuk  optimasi  proses  pada  satu  respon.  Namun, adanya olaborasi dengan metode optimasi lain seperti grey  relational  analysis (GRA), fuzzy  logic ,  dan weighted  principal  components  analysis (WPCA) memungkinkan  metode  Taguchi  dapat  digunakan untuk melakukan optimasi terhadap beberapa respon secara serentak.
Penelitian  terhadap  variabel  ECM  pada MRR dan Ra yang berbeda pada baja perkakas EN31 menggunakan  teknik  optimisasi  multiresponse Taguchi dan Grey Relational Analysis (GRA) telah . Kesimpulan  yang  didapatkan  yaitu    bahwa konsentrasi  elektrolit  memiliki  peranan  penting  dan berpengaruh  pada  respons  MRR  dan  Ra  (Das, Kumar, Barman, & Sahoo,  2014). Metode Taguchi dan  gabungan  metode  neuro  fuzzy-PCA  digunakan dalam  penentuan  kombinasi  parameter  pemesinan ECM terhadap respon material removal rate (MRR), surface  roughness  (SR),  dan  radial  overcut  (ROC) (Sohrabpoor,  Khanghah,  Shahraki,  &  Teimouri, 2016). Parameter yang divariasikan adalah electrolyte concentration , electrolyte flow rate , applied voltage , dan feed rate . Hasil yang diperoleh adalah kombinasi parameter  proses  yang  mengahsilkan  respon optimum  secara  serentak  adalah ectrolyte concentration pada 20,68 g/l, flow rate pada  20 l/min, voltage pada  14,17  V,  dan  f eed  rate pada  0,8 mm/min.  Respon    MRR    yang  optimum  yang didapatkan  adalah  0,681  mg/min,  SR    dengan  nilai 5,386 μm, dan  ROC dengan nilai 0,326 mm.
Berdasarkan hal-hal yang telah dijelaskan, maka akan  dilakukan  suatu  penelitian  tentang  penentuan setting parameter pada ECM untuk mengoptimalkan respon MRR dan kekasaran permukaan yang diamati secara serentak dengan tujuan menghasilkan tingkat kekasaran  permukaan  yang  rendah  dan  proses pengerjaan yang cepat. Material yang akan digunakan dalam  penelitian  proses  ECM  ini  adalah  tool  steel. Parameter  proses  yang  akan  divariasikan  adalah voltage,  electrolyte  concentration,  gap  witdh,  dan ampere. Metode optimasi yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode Taguchi untuk analisis
dan  optimasi  single  response  dan  selanjutnya digunakan  metode  GRA  sebagai  metode  optimasi multi respon.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alat dan Bahan
Peralatan  yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Neraca Digital
Neraca  digital  digunakan  untuk  mengetahui massa  benda  kerja,  baik  sebelum  maupun  sesudah proses  perautan  dengan  menggunakan  ECM.  Pada penelitian  ini  digunakan  neraca  digital  dengan ketelitian 0,01 gram.
b. Mikrometer
Mikrometer  digunakan  untuk  mengukur dimensi benda kerja dan elektrode baik sebelum maupun  sesudah  proses  perautan.  Mikrometer yang  digunakan  adalah  MITUTOYO  dengan kecermatan 0,01 mm.
c. Surface rougness tester
Pengukuran angka kekasaran permukaan pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan Mitutoyo  Surftest    seperti  ditunjukkan  oleh Gambar 3. Alat ini memiliki kecermatan sebesar 0,001 μm.
Gambar 3. Surface rougness tester
d. Spesifikasi Mesin ECM Skala Laboratorium Mesin  ECM  yang  digunakan  adalah  mesin ECM skala laboratiu ( portable ) yang dapat diatur voltasenya,  kedalaman  pemakanan,  arus  listrik, lebar gap/celah, suhu larutan elektrolit, serta lama pemakanan. Spesifikasi mesin ECM yang dipakai pada  pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. berikut ini.
Tabel 1. Spesifikasi Mesin ECM Portable
Tegangan Listrik (Volage) 24-48 V
Cairan elektrolit NaCl Konsentrasi elektrolit 10,15,20% NaCl Suhu Eelektrolit 0-50°C Dimensi 80 cmx60cmx60cm Arus Low, medium, high Controller Arduino UNO

## e. Workpiece
Material  benda  kerja  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  baja  SKD  61.  Bentuk  dan dimensi  dari  benda  kerja  yang  akan  digunakan ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Dimensi benda kerja
f. Pahat Pahat  yang  digunakan  adalah  jenis  pahat kuningan  yang  dibuat  sedemikan  rupa  untuk memudahkan pengukuran.
Gambar 5. Dimensi pahat ( tool)

## 2.2 Variabel Penelitian
Variable  proses  dalam  penelitian  ini  adalah tegangan  (  24  V,  36  V,  dan  48  V),  kemudian  gap width  (1  mm,  2  mm,  3  mm),  arus  konsentrasi elektrolit  sebesar  100,  150  dan  200  gl/l  NaCl  pada proses  pemesinan  ECM.  Masing-masing  variable proses  memiliki  tiga  level  sehingga  dengan mempertimbangkan  jumlah  variabelyang  terlibat, metode  desain  eksperimen  Taguchi  dipilih  untuk menentukan urutan eksperimen. Variable proses dan level yang terlibat dalam penelitian ini dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Proses dan level penelitian
Variabel Proses Level 1 2 3
Tegangan (v) 24 36 48 Konsentrasi Elektrolit (g/l) 100 150 200 Gap width (mm) 1 2 3
Berdasarkan  jumlah  variabel  pada  masing- masing level, maka design of experiment (DOE) yang digunakan  adalah  matriks  ortoghonal  L 9 dengan urutan run seperti yang di tunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks Orthogonal L9 Run  Tegangan (Volt) Konsentrasi Elektrolit (g/l) Gap Width (mm) 1 24 100 1 2 24 150 2 3 24 200 3 4 36 100 2 5 36 150 3 6 36 200 1 7 48 100 3 8 48 150 1 9 48 200 2
Inti dari OA terletak pada pemilihan kombinasi level  dari  input  desain  parameter  untuk  setiap percobaan.  Metode  Taguchi  melibatkan  identifikasi faktor  kontrol  yang  tepat  untuk  mendapatkan  hasil proses yang optimal. OA digunakan untuk melakukan serangkaian eksperimen dan hasil dari eksperimen ini digunakan untuk menganalisis data dan memprediksi kualitas  komponen  yang  dihasilkan  (Athreya  & Venkatesh, 2012).

## 2.3 Metode Taguchi-GRA
Dalam  metode  Taguchi,  optimasi  hanya  dapat dilakukan untuk satu respon saja. Untuk melakukan optimasi beberapa respon secara serentak digunakan gabungan  dari  metode  Taguchi  dan grey  relational analysis (GRA) . Metode GRA diawali dengan teori grey system yang dibuat oleh Dr. Julong Deng pada tahun 1982, yang merupakan dasar dari suatu metode baru yang difokuskan pada studi tentang permasalahan yang memiliki data dan informasi yang minimum. Metode ini digunakan untuk membangun model  hubungan  dan  melakukan  analisis  hubungan antar respon dan parameter, serta sebagai dasar dalam melakukan prediksi maupun pengambilan keputusan. GRA  merupakan  salah  satu  metode  yang  dibangun berdasarkan teori grey .
Langkah-langkah untuk proses optimasi dengan metode Taguchi-Grey adalah sebagai berikut:
1. Menghitung nilai rasio S/N untuk masing-masing respon.
2. Normalisasi rasio S/N dari masing-masing respon.
3. Menghitung grey relational coefficient
4. Menghitung grey relational grade
5. Analisis Variansi (ANAVA)
6. Menentukan kombinasi variabel optimum.
7. Melakukan eksperimen konfirmasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen dilakukan dengan
mengkombinasikan variabel proses yang terdapat pada  mesin  ECM    yang  diduga  memiliki pengaruh terhadap respon laju pengerjaan bahan, dan  kekasaran  permukaan.  Variable  proses tersebut  yaitu voltage  (v) , konsentrasi  elektrolit, dan gap  width  (mm). Data  yang  dapat  diambil pertama  kali  adalah  waktu  pengerjaan  yang diambil pada saat proses pemotongan berlangsung,  kemudian  dilanjutkan  dengan pengambilan data kekasaran permukaan. Eksperimen dilakukan dengan dua kali replikasi dan setiap replikasi dilakukan pengambilan data waktu  pengerjaandan  kekasaran  permukaan. Pengambilan  data  untuk  respon  kekasaran permukaan  dilakukan  setelah  semua  proses pemotongan selesai. Pengambilan data kekasaran permukaan  pada  tiap  spesimen  dilakukan sebanyak  tiga  kali.    Adapun  langkah-langkah pengambilan data hasil eksperimen:
1) Pengambilan  data  berat  awal  benda kerja.  Pengambilan  data  berat  awal benda  kerja  dilakukan  sebelum  proses ECM,  dengan  cara  menimbang  setiap benda  kerja  masing-masing  dilakukan dua  kali  replikasi.  Setelah  proses penimbangan  selesai,  selanjutnya  data berat awal benda kerja tersebut diambil nilai rata-rata.
2) Pengambilan data waktu proses pengerjaan  benda  kerja.  Pengambilan data  waktu  proses  pengerjaan  benda kerja  dilakukan  saat  elektroda  pertama kali  menyentuh  benda  kerja  dan  waktu saat elektroda selesai melakukan proses ECM.  Waktu  proses  pengerjaan  benda kerja  adalah  selisih  antara  waktu  saat elektroda menyentuh benda kerja dikurangi  dengan  waktu  elektroda selesai melakukan proses ECM.
3) Pengambilan  data  berat  akhir  benda kerja setelah proses ECM. Pengambilan data  berat  akhir  benda  kerja  setelah proses  ECM,  dilakukan  dengan  cara menimbang kembali benda kerja tersebut.  Penimbangan  dilakukan  pada setiap  benda  kerja  dan  masing-masing dilakukan  dua  kali  replikasi.  Langkah
selanjutnya  berat  benda  kerja  tersebut kemudian diambil nilai rata-rata.
4) Pengambilan  data  MRR.  Berdasarkan data  yang  telah  didapatkan  dari  hasil percobaan  dapat  dihitung material remove rate (MRR) atau laju pembuangan material dengan menggunakan rumus: (1)
Data  hasil  perhitungan  MRR  dapat  dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Data Hasil Eksperimen MRR
Run Voltage (Volt) Konsentrasi elektrolit Gap Width (mm) MRR (mm 3 /min) 1 24 100 1 0,067 2 24 150 2 0,080 3 24 200 3 0,060 4 36 100 1 0,052 5 36 150 2 0,070 6 36 200 3 0,053 7 48 100 1 0,069 8 48 150 2 0,153 9 48 200 3 0,070
5)  Pengambilan  data  kekasaran      permukaan, Pengambilan  data  kekasaran  permukaan benda  kerja  dilakukan  dengan  menggunakan alat  ukur surface  roughness  tester yang memiliki kecermatan sebesar 0,001 μm. Data hasil kekasaran permukaan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Hasil Kekasaran Permukaan
Run Voltage (Volt) Konsentrasi elektrolit Gap Width (mm) Kekasaran permukaan (μm) 1 24 100 1 1,992 2 24 150 2 2,367 3 24 200 3 3,449 4 36 100 1 2,728 5 36 150 2 3,562 6 36 200 3 4,24 7 48 100 1 4193 8 48 150 2 4,271 9 48 200 3 4,828
Untuk memperoleh kombinasi parameter proses yang menghasilkan nilai MRR yang optimal, maka harus dicari  harga  rasio  S/N    ( signal  to  noise )    dengan karakteristik  semakin  besar  semakin  baik.  Adapun untuk  menghitung  harga  S/N  digunakan  rumus sebagai berikut:
Pengerjaan Waktu Terbuang yang Material Volume MRR 
S/N = -10 (2) (2) Untuk respon kekasaran permukaan kan dicari harga rasio S/N dengan karakteristik semakin kecil semakin baik.  Adapun  untuk  menghitung  harga  rasio  S/N kekasaran permukaan adalah sebagai berikut:
S/N = -10

## (3)
Data  hasil  perhitungan  rasio  S/N  untuk  masing- masing  respon dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Data Hasil Kekasaran Permukaan
Run
No. MRR (mm 3 /min) S/N Ra (μm) S/N 1 0,067 -23,479 1,992 -11,097 2 0,08 -21,938 2,367 -7,484 3 0,06 -24,437 3,449 -10,754 4 0,052 -25,680 2,728 -8,717 5 0,07 -23,098 3,562 -11,034 6 0,053 -25,514 4,24 -10,555 7 0,069 -23,223 4,193 -7,952 8 0,153 -16,306 4,271 -12,002 9 0,07 -23,098 4,828 -6,188
Tahapan selanjutnya adalah proses normalisasi rasio S/N  masin-masing  respon.  Normalisasi    bertujuan untuk  mengubah nilai rasio S/N menjadi nilai yang besarnya  antara  0  dan  1  berdasarkan  karakteristik kualitas respon. Karakteristik kualitas dari rasio S/N dalah    semakin  besar  semakin  baik.    Karakteristik kualitas  ini  berlaku  untuk  semua  rasio  S/N  dari masing-masing  respon.  Normalisasi  rasio  S/N dihitung dengan persamaan berikut:
,  (4)
i = 1, 2,...18, = 1, 2, 3.
Hasil  perhitungan  normalisasi  rasio  S/N  masing- masing  respon  untuk  setiap  kombinasi  faktor  dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini.
Tabel 8. Normalisasi rasio S/N dari respon
Run No. Rasio S/N MRR Rasio S/N Kekasaran Permukaan 1 -23,479 0,2349 -11,097 0,1557 2 -21,938 0,3992 -7,484 0,7771 3 -24,437 0,1326 -10,754 0,2147 4 -25,679 0,0000 -8,717 0,5651 5 -23,098 0,2754 -11,034 0,1665 6 -25,514 0,0177 -10,555 0,2489 7 -23,223 0,2621 -7,952 0,6967 8 -16,306 1,0000 -12,002 0,0000 9 -23,098 0,2754 -6,188 1,0000
Seluruh 𝑥 0 (𝑘) kemudian  dikonversi  menjadi grey relational  coefficient (GRC)  dengan  menggunakan persamaan sabagai berikut :
ξ 𝑖 (𝑘) = ∆𝑚𝑖𝑛+𝜁∆𝑚𝑎𝑥 ∆0,𝑖(𝑘)+𝜁∆𝑚𝑎𝑥 , (5)
Dimana ∆ 0𝑖 = ‖𝑥 0 (𝑘) − 𝑥 𝑖 (𝑘)‖ adalah  perbedaan nilai  absolute  antara 𝑥 0 (𝑘) dan 𝑥 𝑖 (𝑘) ; ζ dan distinguishing coefficient ; ∆ 𝑚𝑖𝑛 = ∀𝑗 𝑚𝑖𝑛 ∈ 𝑖∀𝑘 𝑚𝑖𝑛 ‖𝑥 0 (𝑘) − 𝑥 𝑗 (𝑘)‖ adalah  nilai  terkecil  dari ∆ 0𝑖 ;  dan ∆ 𝑚𝑎𝑥 = ∀𝑗 𝑚𝑎𝑥 ∈ 𝑖∀𝑘 𝑚𝑎𝑥 ‖𝑥 0 (𝑘) − 𝑥 𝑗 (𝑘)‖ adalah nilai terbesar  dari ∆ 0𝑖 .
GRC dari masing-masing karakteristik respon  diubah menjadi  satu  keluaran  sebagai  multi-respon  yang disebut grey  relational  grade (GRG).    GRG merupakan perhitungan rata-rata dari masing-masing GRC  dari  nikai  laju  pengerjaan  bahan  dan  nilai kekasaran  permukaan.  Untuk  nilai  GRC  dan  GRG setiap  kombinasi  variable  respon  dapat  dilihat  pada Tabel 9.

## Tabel 9. GRC dan GRG
Run No. GRC GRG Material Removal Rate Ra 1 0,3952 0,3719 0,3836 2 0,4542 0,6917 0,5730 3 0,3657 0,3890 0,3773 4 0,3333 0,5348 0,4341 5 0,4083 0,3750 0,3916 6 0,3373 0,3996 0,3685 7 0,4039 0,6224 0,5132 8 1,0000 0,3333 0,6667 9 0,4083 1,0000 0,7042
Desain  eksperimen  yang  berupa  matriks  ortogonal memungkinkan  untuk  mengelompokkan  efek  atau pengaruh  dari  masing-masing  variabel-variabel proses  pada  level  yang  berbeda,  nilai  rata-rata  dari GRG  untuk  setiap  level  variable  ditunjukkan  oleh Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Rata-rata nilai GRG Variabel Proses Level 1 Level 2 Level 3 Max-Min
        n 1 i 2 i n y log         n 1 i 2 i n ) y / 1 ( log
Voltage 0,4446 0,3981 0,6280 0,2299 Konsentrasi elektrolit 0,4436 0,5438 0,4833 0,1002 Gap Width 0,4729 0,5704 0,4274 0,1430
Berdasarkan  rata-rata  nilai  GRG  dan  plotting  nilai tersebut  pada  masing-masing  level  variable  proses, dapat  ditentukan  nilai  level  untuk  kombinasi  faktor yang menghasilkan respon yang optimum. Kombinasi variabel proses tersebut ditunjukkan pada grafik Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Plot rata-rata GRG  pada  masing-masing level variabel Proses
Berdasarkan  rata-rata  nilai  GRG  dan plotting nilai tersebut pada  masing-masing  level  variabel,  dapat ditentukan nilai level untuk kombinasi variabel yang menghasilkan  respon  optimum  secara  serentak. Kombinasi faktor tersebut ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11.  Kombinasi Variabel untuk Respon Optimum
Faktor Level Nilai voltage (V) Level 3 48 Volt Konsentrasi Elektrolit Level 2 150 g/l Gap Width Level 2 2 mm

## Analisis Variansi (ANAVA)
Pada penelitian ini, analisis variansi dilakukan pada GRG  yang  dianggap  merupakan  respon  yang mewakili  keseluruhan  respon.  ANAVA  bertujuan untuk  mengetahui  variabel  proses  yang  memiliki pengaruh  secara  signifikan  terhadap  variasi  respon secara  serentak  dan  besarnya  kontribusi  faktor terhadap  respon.  Hasil  dari  ANAVA  dapat  dilihat pada Tabel 12.

## Tabel 12. ANAVA dari GRG
Variabel penelitian DF      SS MS % Kontribusi P Value Voltage 2 0,0886  0,0443  65,18 0,001 Konsentrasi Electrolyte 2 0,0152 0,0076 11,22 0,008 Gap Width 2 0,0320  0,0160  23,55 0,004
Error 2 0,0320  0,0000  0,04 Total 8 0,0886  0,0443  100,00
Berdasarkan  analisis  variansi  (ANAVA)  yang  telah dilakukan,  dapat  diketahui  pengaruh  faktor voltage , konsentrasi  elektrolit,  dan gap  width besar kontribusinya terhadap respon laju pengerjaan bahan dan kekasaran permukaan.

## a. Variabel voltage
Pada  proses  pemotongan  dengan  ECM, tinggi  rendahnya  tegangan  akan  mempengaruhi kesetimbangan  celah  pemesinan  sehingga  juga memberikan pengaruh terhadap kekasaran permukaan.  Semakin  besar  tegangan,  energi  yang digunakan untuk mengikis benda kerja akan semakin besar. Hal ini tentu akan membuat waktu pengerjaan menjadi  semakin  singkat.  Energi  yang  lebih  besar tentu akan membuat panas terkonduksi lebih dalam, sehingga  lapisan heat  affected  zone yang  terbentuk menjadi  lebih  tebal.  Selain  itu,  benda  kerja  yang terkikis semakin banyak dan kawah  yang terbentuk pada  permukaan  benda  kerja  juga  akan  semakin dalam.  Hal  ini  tentu  akan  menyebabkan  kekasaran permukaan menjadi lebih tinggi.

## b.Variabel Konsentrasi Elektrolit
Konsentrasi  elektrolit  yang  rendah  dapat menurunkan celah permesinan, sehingga menghasilkan  permukaan  yang  lebih  bagus  dan control  konsentrasi  yang  lebih  baik.  Variable konsentrasi  elektrolit  secara  statistik  mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap proses pemesinan ECM  pada  respon-respon  yang  diamati  secara individu.
Eksperimen  konfirmasi  dilakukan  untuk memvalidasi hasil yang telah diperoleh. Eksperimen konfirmasi dilakukan dengan menggunakan kombinasi  seting  variabel  yang  diperoleh  dari  hasil optimasi.  Pada  penelitian  ini,  juga  dilakukan eksperimen  dengan  menggunakan  seting  variabel kombinasi  awal.  Kombinasi  awal  merupakan kombinasi  faktor  yang  diseting  pada  level  tengah, dalam  hal  ini  variable  diseting  pada  level  2  (dua). Tujuan dari eksperimen ini adalah untuk mengetahui peningkatan  nilai  dari  masing-masing  respon,  baik secara  individu  maupun  secara  serentak.  Hal  itu dilakukan dengan membandingkan hasil respon pada kombinasi awal dengan hasil respon pada kombinasi optimum.
Karakteristik kualitas semakin besar semakin baik dari respon laju pengerjaan bahan telah terpenuhi,  besarnya  peningkatan  respon  laju pengerjaan  bahan  dari  0,0768  mm 3 /min  menjadi 0.1928 mm 3 /min. Karakteristik kualitas semakin kecil semakin baik dari respon kekasaran permukaan juga
telah  terpenuhi.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  adanya penurunan nilai dari respon tersebut pada kombinasi optimum. Besarnya  penurunan  respon  kekasaran permukaan  adalah  4,109  μm  menjadi  3,641  μm. Perbandingan  dari  masing-masing  respon  secara individu  antara  kombinasi  awal  dengan  kombinasi optimum ditunjukkan pada Tabel 13.

## Tabel 13. Hasil dari eksperimen konfirmasi
Initial Optimal Process  Condition Prediksi Eksperimen Level variabel A 2 B 2 C 2 A 3 B 2 C 2 A 3 B 2 C 21 Material Removal Rate (mm 3 /min) 0,076 0,115 0,192 Kekasaran permukaan (μm) 4,109 3,188 3,641 GRG 0,531 0,761 0,647

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil penelitian dan proses optimasi yang telah  dilakukan  maka  dari  penelitian  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
a) Seting  kombinasi  variabel-variabel  proses  yang signifikan  untuk  memaksimalkan  MRR  dan meminimalkan kekasaran permukaan berdasarkan hasil optimasi dengan menggunakan metode  Taguchi  GRA  adalah  kombinasi  faktor voltage  pada  level  3,  konsentrasi  elektrolit  pada level 2, dan gap width pada level 2.
b) Variabel proses yang memiliki kontribusi terbesar terhada  variasi  respon  yaitu voltage sebesar
65,18%,  kemudian  gap  width  sebesar  23,55%, dan kontribusi oleh konsentrasi elektrolit  adalah sebesar 11, 22% .
Pada  penelitian  awal  ini  beberapa  parameter proses  dianggap  konstan.  Untuk  penelitian selanjutnya dapat dilakukan pengamatan terhadap respon  yang  sama  dengan  cara  memvariasikan variabel proses tersebut pada proses ECM untuk mendapatkan respon MRR yang maksimum.

## REFERENSI
Athreya,  S.,  &  Venkatesh,  Y.  D.  (2012). Application  of  Taguchi  method  for optimization  of  process  parameters  in improving  the  surface  roughness  of  lathe facing  operation. International  Refereed Journal  of  Engineering  and  Science , 1 (3), 13–19. Bisht,  B.,  Vimal,  J.,  &  Chaturvedi,  V.  (2013).
Parametric Optimization of Electrochemical Machining  Using  Signal-To-Noise  (S/N) Ratio. International  Journal  of  Modern Engineering Research , 3 (4), 1999–2006.
Chakradhar,  D.,  &  Gopal,  A.  V.  (2011).  Multi- Objective Optimization of Electrochemical machining of EN31 steel by Grey Relational Analysis. International Journal of Modeling and Optimization , 1 (2), 113–117.
https://doi.org/10.7763/IJMO.2011.V1.20
Das, M. K., Kumar, K., Barman, T. K., & Sahoo, P. (2014). Optimization of surface roughness  and  MRR  in  electrochemical machining  of  EN31  tool  steel  using  grey- Taguchi  approach. Procedia  Materials Science , 6 , 729–740. Li, Z. Y., Wei, X. T., Guo, Y. B., & Sealy, M. P. (2015). State-of-art, challenges, and outlook on  manufacturing  of  cooling  holes  for turbine  blades. Machining  Science  and Technology , 19 (3), 361–399.
Sohrabpoor, H., Khanghah, S. P., Shahraki, S., &
Teimouri, R. (2016). Multi-objective optimization  of  electrochemical  machining process, 1683–1692. https://doi.org/10.1007/s00170-015-7448-9
Soni, S. K., & Thomas, B. (2017). A comparative study of electrochemical machining process parameters  by  using  GA  and  Taguchi method. IOP Conference Series: Materials Science  and  Engineering , 263 (6),  8–15. https://doi.org/10.1088/1757-
899X/263/6/062038
Tang,  L.,  &  Guo,  Y.-F.  (2013).  Experimental Study of Special Purpose Stainless Steel on Electrochemical  Machining  of  Electrolyte Composition. Materials and Manufacturing
Processes , 28 (4), 457–462. https://doi.org/10.1080/10426914.2012.746 784