## OPTIMASI MULTIRESPON PADA PROSES EDM SINKING BAJA ST 42 DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI DAN FUZZY LOGIC
Galang Sandy Prayogo 1 , Nuraini Lusi 1 , Dian Ridlo Pamuji 1
1 Program Studi Teknik Mesin Politeknik Negeri Banyuwangi  Jl. Raya Jember Km 13 Banyuwangi
Email: galangsandy@poliwangi.ac.id

## ABSTRACT
The optimization technique of machining parameters considering multiple performance characteristics of non conventional machining EDM process using Taguchi method combined with fuzzy logic is presented in  this  study.  ST  42  steel  was  chosen  as  material  workpiece  and  graphite  as  electrode  during  this experiment.  Performance  characteristics  such  as  material  removal  rate  and  overcut  are  selected  to evaluated  the  effect  of    machining  parameters.  Current,  pulse  on  time,  pulse  off  time  and  discharging time/  Z  down  were  selected  as  machining  parameters.  The  experiments  was  conducted  by  varying  that maching  parameters  in  three  different  levels.      Based  on  the  Taguchi  quality  design  concept,  a  L 27 orthogonal  array  table  was  chosen  for  the  experiments.    By  using  the  combination  of  fuzzy  logic  and Taguchi, the optimization of complicated multiple performance characteristics was transformed into the optimization  of  a  single  response  performance  index.  Optimal  levels  of  machining  parameters  were identified  by  using  fuzzy  logic    method. The statistical  application  of analysis  of  variance    was  used  to determine  the  relatively  significant  machining  parameters.  The  result  of  confirmation  test  indicted  that the  determined  optimal  combination  of  machining  parameters  effectively  improve  the  performance characteristics of the machining EDM process on ST 42 steel.

## Keywords: EDM, Taguchi, Fuzzy logic

## PENDAHULUAN
Baja ST 42 merupakan salah satu jenis  baja  yang mempunyai  ketahanan  yang  tinggi  terhadap  keausan, konduktifitas tinggi, dan memiliki stabilitas yang tinggi dalam  pengerasan.  Aplikasi  dari  baja  ST  42  ini  adalah banyak digunakan dalam pembuatan produk mould dan dies .Tuntutan  akan  proses  permesinan  untuk  bahan sangat  keras,  benda  kerja  yang  tipis,  rumit  dan  lentur, akurat serta presisi mengharuskan penerapan mesin non konvensional.  Dalam  industri  manufaktur,  proses pemesinan  non  konvensional Electrical  Discharge Machining ( EDM ) digunakan  untuk  mengerjakan produk-produk  dengan bentuk  permukaan yang kompleks.  Proses  pemotongan  dengan  EDM  sinking menggunakan  erosi  yang  terjadi  karena  adanya sejumlah  loncatan  bunga  api  listrik  [1]  .    Loncatan bunga  api  listrik  terjadi  secara  periodik  pada  celah  di antara  katoda  (pahat)  dengan  anoda  (benda  kerja)  di dalam cairan dielektrik. Hal ini membuat EDM sinking memiliki  keunggulan  dalam  proses  pemesinan  untuk benda  kerja  dengan  kontur  yang  kompleks  dan  tingkat kepresisian  yang  tinggi  serta  hasil  permukaan  yang halus [2] (Kumar dkk., 2012).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk mengetahui karakteristik kualitas yang kritis (critical to quality /CTQ characteristic ) dan variabel yang berpengaruh  pada  proses  EDM  sinking.  Tzeng  dan Chen [3] meneliti hubungan antara kepresisian dimensi ( dimensional  precision )  dan  kepresisian  akurasi ( dimensional accuracy ) untuk menentukan efisiensi dari masing-masing variabel proses. Material yang digunakan  adalah  baja  SKD11  dengan  elektroda copper .  Melalui  analisis  varian  dapat  diketahui  bahwa variabel pulse  duration , duty  cylce ,  dan pulse  peak
current memberikan  peranan  penting  dalam  proses pemesinan dengan total prosentase kontribusi  sebesar 81,5%.
Metode Taguchi digunakan untuk optimasi pada satu  respon  saja,  dengan  adanya  metode fuzzy  logic , metode  Taguchi  dapat  digunakan  untuk  melakukan optimasi  beberapa  respon  secara  serentak.  Yan  [4] melakukan  penelitian  mengenai  optimasi  pada  proses EDM menggunakan metode Taguchi- fuzzy . Penelitian ini menghasilkan setting variabel proses optimal yang dapat menurunkan prosentase rasio keausan elektroda dari  29,9  %  menjadi  2,07  %  dan  meningkatkan  laju pengerjaan  material  (MRR)  dari  0,00159  g/min menjadi 0.00383 g/min.
Penelitian  lain  mengenai  optimasi  pada  proses EDM  dilakukan  oleh  Lin  [5]  dengan  menggunakan metode grey - fuzzy . Penelitian ini menghasilkan seting variabel  proses  yang  dapat  menurunkan  prosentase rasio  keausan  elektroda,  menurunkan  kekasaran permukaan,  dan  meningkatkan  laju  pengerjaan material (MRR).
Khan,  dkk  [6],  meneliti  kinerja  empat  bentuk geometri  dan  konfigurasi  elektroda  EDM  sinking, yaitu lingkaran, persegi, segitiga, dan berlian terhadap laju  pembuangan  material,  laju  keausan  elektroda, rasio  keausan,  dan  kekasaran  permukaan  pada  baja ringan ( mild steel ). Elektroda lingkaran menghasilkan MRR maksimum, namun memiliki laju keausan lebih kecil.  Rasio  keausan  elektroda  tertinggi  dihasilkan oleh  elektroda  berbentuk  berlian.  Pengaruh  bentuk elektroda terhadap kekasaran permukaan tidak terlalu signifikan,  dimana  elektroda  bentuk  lingkaran menghasilkan permukaan yang lebih halus.
Tujuan  dari  eksperimen  ini  adalah  untuk menentukan  seting  variabel  proses  pada  EDM sinking untuk  menghasilkan  laju  pengerjaan  material  dan ketelitian ukur yang optimal. Metode Taguchi dan fuzzy logic akan  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk menghasilkan  desain  proses  yang  kokoh  ( robust ) terhadap variabel gangguan.

## METODOLOGI PENELITIAN
A. Bahan Penelitian
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Material  benda  kerja  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  baja  ST  42  (ρ  =  7,8.10-3 g/mm 3 ),  dengan  dimensi  640  mm  x  80  mm  x 12  mm.  Gambar  1  menunjukkan  bentuk  dan dimensi dari benda kerja.
Gambar 1. Bentuk dan Dimensi Benda Kerja
2. Elektroda yang digunakan adalah grafit. Bentuk dan dimensi elektroda ditunjukkan pada gambar 2.
.

## Gambar 2. Bentuk dan Dimensi Elektrode

## B. Mesin dan Peralatan
1. Mesin EDM Sinking. Mesin EDM yang digunakan dalam penelitian
ini adalah Mesin EDM tipe JS EDM NC-F seperti pada Gambar 3. Dengan spesifikasinya adalah sebagai berikut: 1. Dimensi : 1400 x 800 x 500 mm 2. Arah pergerakan : X – 850 mm Y – 500 mm Z – 500 mm 3. Tegangan maksimum : 300 V 4. Arus maksimum : 60 A 5. Ontime maksimum : 2000 µs 6.Offtime maksimum : 900 µs Gambar 3. Mesin EDM sinking Aristech LS-55
2. Peralatan ukur. Peralatan  ukur  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Neraca Digital Neraca  digital  digunakan  untuk  mengetahui massa  elektrode,  baik  sebelum  maupun sesudah proses perautan dengan menggunakan EDM  sinking. Pada penelitian ini  digunakan  neraca  digital  Pocket  Scale MH-200 dengan ketelitian 0, 001 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. Stop Watch
Stop  watch  digunakan  untuk  menghitung waktu  aktual  proses  pengerjaan  dengan EDM,  stop  watch  yang  digunakan  pada penelitian ini memiliki ketelitian 0,01 detik. d. Mistar Ingsut
Mistar  ingsut  digunakan  untuk  mengukur panjang lintasan pengerjaan oleh EDM. Pada penelitian ini digunakan mistar ingsut dengan ketelitian 0,05 mm.
e. Profile projector Digunakan  untul  mengukur  diameter  hasil pengerjaan mesin EDM.

## C. Prosedur Eksperimen
Variabel  proses  yang  digunakan  pada  eksperimen EDM sinking adalah pulse  current , off  time , on  time, dan discharging  time/  Z  down (s) seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variable proses dan level-levelnya
Variabel Proses Level 1 2 3 Pulse Current (A) 30 45 60 On time (µs) 30 60 90 Off time (µs) 10 20 30 Discharging time/ Z down (s) 2 3 4
Rancangan  eksperimen  dan  respon  yang  diperoleh menggunakan matriks otogonal L 27 yang dipilih secara acak dengan metode Taguchi seperti ditunjukkan pada Tabel  2.  Replikasi  dilakukan  dua  kali  untuk  masing- masing kombinasi.
Tabel 2. Rancangan Eksperimen L 27
No Variabel Proses PC ON OFF Z Down 1 30 30 10 2 2 30 30 10 2 3 30 30 10 2 4 30 60 20 3 5 30 60 20 3 6 30 60 20 3 7 30 90 30 4 8 30 90 30 4 9 30 90 30 4 10 45 30 20 4 11 45 30 20 4 12 45 30 20 4 13 45 60 30 2 14 45 60 30 2 15 45 60 30 2 16 45 90 10 3 17 45 90 10 3 18 45 90 10 3 19 60 30 30 3 20 60 30 30 3 21 60 30 30 3 22 60 60 10 4 23
60 60 10 4 24 60 60 10 4 25 60 90 20 2 26 60 90 20 2 27 60 90 20 2
Langkah-langkah  optimasi logika  fuzzy berdasarkan metode Taguchi adalah sebagai berikut:
1. Menghitung rasio S/N untuk  masing-masing respon Rasio  S/N  digunakan  untuk  memilih  faktor-faktor yang  memiliki  kontribusi  pada  pengurangan  variasi suatu  respon.  Rasio  S/N  merupakan  rancangan untuk  melakukan  transformasi  pengulangan  data ke dalam  suatu  nilai  yang  merupakan  ukuran  variasi yang  timbul.  Karakteristik  kualitas  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  semakin  besar  semakin  baik untuk  laju  pengerjaan  material  dan  semakin  kecil semakin  baik  untuk  ketelitian  ukur  ( overcut ).  Oleh karena  itu,  persamaan  untuk  menghitung  rasio  S/N adalah [5];
(1) Semakin besar semakin baik:

## ,
(2) Semakin kecil semakin baik:
2. Fuzzification Fuzzification merupakan  proses  pengubahan  nilai awal, yaitu rasio S/N menjadi bilangan fuzzy dengan menggunakan fungsi keanggotaan.
Fungsi
keanggotaan  ( membership  function )  adalah  suatu kurva yang digunakan untuk menunjukkan pemetaan  titik-titik  input  data  ke  dalam  nilai keanggotaannya (sering  juga disebut dengan derajat
keanggotaan).  Bentuk  dari  fungsi  keanggotaan yang digunakan adalah kurva segitiga.
3. Fuzzy Rules Setelah  tahap fuzzification ,  kemudian  membuat fuzzy  rules untuk  mendapatkan  nilai  fuzzy. Fuzzy rules yang  merupakan  aturan  yang  menjelaskan mengenai  hubungan  antara output dan  nilai-nilai tertentu  pada  masing-masing  variabel  input  juga sebagai  alat  penarik  kesimpulan  yang  akan menghasilkan nilai fuzzy berdasarkan logika fuzzy . Biasanya fuzzy rules dibuat berdasarkan pengelompokkan dengan bentuk batasan aturan if- then (jika-maka), contohnya sebagai berikut:
Rule  ke-1:  Jika  x1  adalah  A1,  x2  adalah  B1,  ..., dan xk adalah Y1 maka y adalah Z1,
Rule  ke-2:  Jika  x1  adalah  A2,  x2  adalah  B2,  ..., dan xk adalah Y2 maka y adalah Z2, .................................................................................
..
Rule  ke-n  :  Jika  x1  adalah  An,  x2  adalah  Bn,  ..., dan xk adalah Y2 maka y adalah Zk
Derajat keragaman dari keanggotaan dari himpunan  fuzzy  akan  dihitung  berdasarkan  nilai dari  x1,  x2,  hingga  xk  dan  y,  sedangkan  A,  B hingga  Y  adalah  himpunan  fuzzy  yang  ditetapkan berdasarkan fungsi keanggotaan.
4. Defuzzification Defuzzification merupakan  proses  pengubahan nilai fuzz y  menjadi Multi  Response  Performance Index (MRPI)  dengan  cara  melakukan  pemetaan himpunan  fuzzy  ke  himpunan  tegas  ( crisp ).
Metode yang paling sering digunakan pada proses defuzzification adalah  metode  centroid.  Pada metode  ini, defuzzification dilakukan  dengan  cara mentransformasikan  output  multirespon  (μC0) menjadi non-fuzzy  value (yo),  atau  yang  disebut MRPI.
5. Analisis Variansi (ANAVA) dan Persen Kontribusi
Analisis  variansi  (ANAVA)  digunakan  untuk mengetahui  variabel  proses  yang  memiliki pengaruh  secara  signifikan    terhadap  respon  dan besarnya  kontribusi  variabel  proses  terhadap respon.  Pada  penelitian  ini,  analisis  variansi dilakukan  pada  MRPI  yang  merupakan  respon yang mewakili keseluruhan respon.
Secara statistik, nilai F -test menunjukkan keputusan faktor mana yang mempunyai pengaruh besar terhadap respon. Semakin besar nilai F- value mengindikasikan  bahwa  variasi  faktor  tersebut akan  sangat  berpengaruh  terhadap  nilai  respon. Faktor  dikatakan  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  respon  ketika  mempunyai  nilai  F- value yang lebih besar dibanding Fα, υ1, υ2 (nilai dapat dilihat pada tabel statistik.
Persen kontribusi menunjukkan porsi (kekuatan relatif)  masing-masing  faktor  terhadap  total variansi yang diamati. Jika persen kontribusi error kurang  dari  lima  belas  persen,  maka  tidak  ada faktor  yang  berpengaruh  terabaikan  tetapi  jika persen kontribusi error lebih dari lima belas persen mengindikasikan  ada  faktor  yang  berpengaruh terabaikan  sehingga  error  yang  terjadi  terlalu besar.  Jumlah  derajat  kebebasan  error  sangat disarankan  tidak  melebihi  dari  setengah  derajat
kebebasan  total  (Soejanto,  2009).  Pada  kasus  ini, jumlah  derajat  kebebasan  error  masih  kurang  dari lima puluh persen untuk setengah derajat kebebasan dalam matriks ortogonal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  percobaan  nilai  dari  laju  pengerjaan  material dan  ketelitian  ukur  ( overcut )  berdasarkan  rancangan percobaan metode Taguchi dengan orthogonal array L 27 ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Hasil Penelitian sesuai Rancangan Eksperimen L 27
Setelah  mendapatkan  nilai  rasio  S/N  dari  masing- masing  respon,  maka dilakukan fuzzification . Variabel input  pada  penelitian  ini  berupa  laju  pengerjaan material  dan  ketelitian  ukur  ( overcut ).  Bentuk  dari fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah  kurva segitiga.  Secara uniform fungsi  keanggotaan  dibagi menjadi  tiga fuzzy  subsets ,  yaitu small , medium dan large .  Grafik  dari  fungsi  keanggotaan  untuk  laju pengerjaan material dan ketelitian ukur ( overcut ). dapat dlihat pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 4. Grafik Fungsi Keanggotaan untuk MRR
Gambar 5. Grafik Fungsi Keanggotaan untuk overcut
Variabel output dari sistem logika fuzzy pada penelitian ini  adalah  MRPI  yang  diubah  ke dalam  lingistic  fuzzy subsets dengan  menggunakan  fungsi keanggotaan  yang berbentuk  segitiga.  Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel output dibagi  menjadi  9 fuzzy  subsets ,  yaitu: Tiny (T), Very  Small (VS), Small (S), Smaller  Middle (SM), Middle (M), Larger  Middle (ML), Large (L), Very Large (VL)  dan Huge (H).  Grafik  fungsi  keanggotaan untuk MRPI ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Fungsi Keanggotaan untuk MRPI
Pada penelitian ini, pembuatan fuzzy rules menggunakan  rasio  S/N  dari  respon-respon  seabagai variabel input dan MRPI sebagai variabel output .
Variabel  input  masing-masing  memiliki  tiga fuzzy subsets ,  sehingga  diperlukan  sembilan fuzzy  rules untuk  mengkombinasikan  seluruh  input.  Variabel output  yang  mewakili  respon-respon  pada  penelitian ini memiliki lima fuzzy subsets . Tabel 4 menunjukkan keseluruhan fuzzy  rules yang  digunakan  pada penelitian ini.
Tabel 4 Fuzzy Rules Overcut Small (S) Medium (M) Large (L) MRR Small (S) T VS S Medium (M) SM M ML Large (L) L VL H Proses  pengubahan  nilai fuzzy menjadi  MRPI dilakukan dengan cara memetakan himpunan fuzzy ke himpunan tegas ( crisp ). Proses yang digunakan untuk pengubahan nilai tersebut adalah proses
defuzzification dan  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode centroid.
Hasil  proses defuzzification yang  berupa  nilai  MRPI untuk tiap-tiap kombinasi variabel respon ditunjukkan
No
MRR Overcut (mm 3 /min) S/N (mm) S/N 1 4,278 12,62 0,087 21,21 2 4,722 13,48 0,09 20,92 3 4,205 12,48 0,091 20,82 4 4,637 13,32 0,112 19,02 5 4,635 13,32 0,11 19,17 6 4,678 13,4 0,114 18,86 7 4,325 12,72 0,117 18,64 8 4,907 13,82 0,119 18,49 9 5,437 14,71 0,118 18,56 10 6,455 16,2 0,09 20,92 11 5,888 15,4 0,092 20,72 12 5,597 14,96 0,094 20,54 13 5,741 15,18 0,114 18,86 14 5,999 15,56 0,115 18,79 15 6,33 16,03 0,117 18,64 16 5,994 15,55 0,121 18,34 17 6,195 15,84 0,125 18,06 18 6,075 15,67 0,127 17,92 19 6,942 16,83 0,101 19,91 20 6,927 16,81 0,111 19,09 21 6,168 15,8 0,099 20,09 22 6,978 16,88 0,118 18,56 23 6,618 16,42 0,119 18,49 24 7,788 17,83 0,12 18,42 25 8,799 18,89 0,124 18,13 26 8,357 18,44 0,125 18,06 27 10,339 20,29 0,125 18,06
pada  Tabel  5.  MRPI  akan  digunakan  sebagai  variabel respon yang mewakili variabel laju pengerjaan material dan ketelitian ukur ( overcut ) secara serentak.
Tabel 5. Multi Responses Performance Index (MRPI)
Seting Kombinasi Faktor Ke-
Rasio S/N
MRPI MRR Overcut 1 12,62 21,21 0,25 2 13,48 20,92 0,2982 3 12,48 20,82 0,2584 4 13,32 19,02 0,2949 5 13,32 19,17 0,3163 6 13,4 18,86 0,2785 7 12,72 18,64 0,2222 8 13,82 18,49 0,2482 9 14,71 18,56 0,3174 10 16,2 20,92 0,5925 11 15,4 20,72 0,4962 12 14,96 20,54 0,4588 13 15,18 18,86 0,3648 14 15,56 18,79 0,3771 15 16,03 18,64 0,3927 16 15,55 18,34 0,3328 17 15,84 18,06 0,3362 18 15,67 17,92 0,3256 19 16,83 19,91 0,5902 20 16,81 19,09 0,5346 21 15,8 20,09 0,4873 22 16,88 18,56 0,5133 23 16,42 18,49 0,415 24 17,83 18,42 0,5695 25 18,89 18,13 0,6423 26 18,44 18,06 0,5927 27 20,29 18,06 0,75
Perhitungan  rata-rata  nilai  MRPI  pada  masing-masing level dari variabel proses ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel  6.  Rata-rata  nilai  MRPI  untuk  setiap  level variabel proses Simbol Variabel Proses MRPI Level 1  Level 2  Level 3 A PC 0,2760 0,4085 0,5661 B ON 0,4407 0,3913 0,4186 C OFF 0,3666 0,4914 0,3927 D Z down 0,4362 0,3885 0,4259 Rata-Rata 0,41687
Grafik  untuk  nilai  rata-rata  MRPI  pada  masing-masing level  dari  variabel  proses,  yaitu  pulse  current, on  time, off time dan Z down  ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar  7.  Grafik  Nilai  Rata  –rata  MRPI pada Masing-masing  Level  dari  Variabel  Proses pulse current (A), on time (B), off time (C) dan Z down (D).
Analisis variansi (ANAVA) digunakan untuk mengetahui  variabel  proses  yang  memiliki  pengaruh secara  signifikan  terhadap  respon  dan  besarnya kontribusi  variabel  proses  terhadap  respon.  Pada penelitian  ini,  analisis  variansi  dilakukan  pada  MRPI yang  merupakan  respon  yang  mewakili  keseluruhan respon.  Tabel  7  menunjukkan  nilai  ANAVA  untuk MRPI.
Tabel 7. Hasil ANAVA dan kontribusi variabel proses pada MRPI
Variabel Proses DF SS MS  % Kontribusi PC 2  0,1265  0,1265 79,11 ON 2  0,0036  0,0036 2,25 OFF 2  0,0259  0,0259 16,20 Z down 2  0,0037  0,0037 2,31 Error - - - 0,00 Total 8  0,1599 - 100,00
Tabel  8.  menjelaskan  bahwa  karakteristik  kualitas semakin  besar  semakin  baik  untuk  laju  pengerjaan material  (MRR)  dan  kecil  semakin  baik  pada  respon overcut telah  terpenuhi.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan menurunnya nilai respon pada kondisi optimum, yaitu nilai  dari  laju  pengerjaan  material  dari  6,0333 mm 3 /min  menjadi 8,1376  mm 3 /min μm dan nilai  dari overcut juga  mengalami  penurunan  dari  0,13  mm menjadi 0,12 mm.
Tabel 8. Karakteristik Kualitas MRR
Kombinasi Awal Optimal Process Condition Prediksi Kombinasi Optimum Seting  Variabel Proses PC 2 ON 2 OFF 2 Zd 2 PC 3 ON 1 OFF 2 Zd 1 PC 3 ON 1 OFF 2 Zd 1 MRR (mm 3 /min) 6,0333 8,1376 8,053 Overcut (mm) 0,13 0,09 0,12 MRPI 0,4290    0,8579 0,812

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukan  berdasarkan  metode Taguchi  dan  logika fuzzy mampu  meningkatkan performansi  proses  pemesinan  EDM  dengan multiple performance characteristic . Berdasarkan hasil percobaan  dan  konfirmasi  eksperimen  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Kontribusi  dari  variabel  proses  yang  paling signifikan dalam meningkatkan
laju
pengerjaan  material  dan  menurunkan  nilai overcut adalah pulse current , off time , on time , dan Z down .
2. Setting  kombinasi  optimum  yang  dapat menghasilkan  respon  paling  optimun  adalah variabel  proses  pulse  current,  pada  level  3 yaitu  60  A,  on  time  pada  level  1  yaitu  30 µs , off time pada level 2 yaitu 20 µs , dan Z down pada level 1 yaitu 3 s.

## SARAN
3.
Pada  penelitian  ini  beberapa  variabel  proses    dianggap konstan.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan pengamatan  terhadap  respon  yang  sama  dengan  cara memvariasikan  variabel  proses  tersebut  pada  proses EDM sinking untuk  mendapatkan  respon  MRR  yang maksimum  dan overcut yang  minimum.  Sebagai perbandingan  dan  penelitian  lanjutan  maka  dapat digunakan  beberapa  metode optimasi  multirespon  yang lain  seperti grey  relational  analysis (GRA), weighted principal component analysis (WPCA), artificial neural network (ANN) dsb.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pusat Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Politeknik Negeri Banyuwangi yang telah mendanai  penelitian ini .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jameson,  E.  C.  2001. Electrical  Discharge Machining. Society Manufacturing Engineers .
[2] Kumar, N., L.  Kumar, H. Tewatia dan  R. Yadav. 2012. Comparative  study  for  MRR  on  die-sinking EDM  using  electrode  of  copper  &  graphite . International  Journal  of  Advanced  Technology  & Engineering  Research ,  Vol.  2,  issue  2,  Hal.  170- 174.
[3]  Tzeng,  Y.  F.  dan  Chen,  F.  C.  2007. Multi- objective  Optimization  of  High-speed  Electrical Discharge  Machining  Process  using  a  Taguchi Fuzzy-based  Approach. Journal  of  Materials  and Design. Vol. 28, pp. 1159-1168.
[4] B. H. Yan, C. C. Wang, W. D. Liu, F. Y. Huang, 2000. Machining Characteristics of Al2O3/6061Al Composite  using  Rotary  EDM  with  a  Disklike Electrode . The International  Journal  of Advanced Manufacturing  Technology  Volume  16 ,  Issue  5, Hal 322–333
[5] Lin,  C.L.,  Lin,  J.L.,  and  Ko,  T.C.  2002. Optimisation  of  the  EDM  Process  Based  on  the Orthogonal  Array  with  Fuzzy  Logic  and  Grey Relational  Analysis  Method.  The  International Jurnal  of  Advanced  Manufacturing  Technology, Vol. 19, pp. 271-277.
[6] Khan A.A. Ali M.Y. Md.  Haque M. Ad, A Study of  Electrode  Shape  Configuration  on  The Performance  of  Die  Sinking  EDM  International Journal of Mechanical and Materials Engineering (IJMME), Vol. 4 (2009), No. 1, 19 -23.