## OPTIMASI PARAMETER MESIN LASER CUTTING TERHADAP KEKASARAN DAN LAJU PEMOTONGAN PADA SUS 316L MENGGUNAKAN TAGUCHI GREY RELATIONAL ANALYSIS METHOD
Rakasita R., Karuniawan B. W., Anda Iviana Juniani *)
Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya
(Received: February 26, 2016 /  Accepted: June 8, 2016)

## Abstrak
Optimasi  parameter  adalah  teknik  yang  digunakan  pada  proses  manufaktur  untuk  menghasilkan  produk terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi parameter CNC laser cutting , yaitu titik fokus sinar laser, tekanan gas cutting dan cutting speed untuk mengurangi variasi terhadap respon kekasaran dan laju pemotongan pada material SUS 316L. Masing-masing parameter memiliki 3 level dan pada penelitian ini menggunakan  matriks  orthogonal  L 9 (3 4 ).  Metode  ANOVA  dan  Taguchi  digunakan  untuk  menganalisis data  hasil  percobaan.  Optimasi  kekasaran  minimum  permukaan  dan  laju  pemotongan  maksimum  pada proses  laser cutting dilakukan  dengan  menggunakan Grey  relational  analysis. Eksperimen  konfirmasi digunakan untuk membuktikan hasil optimal yang telah didapatkan dari metode Taguchi Grey relational analysis .  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  Taguchi Grey  relational  analysis efektif  digunakan untuk mengoptimasi parameter pemesinan pada laser cutting dengan multi respon.
Kata Kunci: kekasaran; laju pemotongan; laser cutting; SUS 316L; taguchi grey relational method

## Abstract
Parameter  optimization  is  used  in  manufacturing  as  an  indicator  to  produce  the  best  manufacturing product. This paper studies an optimization parameters of CNC laser cutting such as focus of laser beam, pressure cutting gases and cutting speed for reducing variation of surface roughness and cutting rate on material SUS 316L. Based on L 9 (3 4 ) orthogonal array parameters, it is analized using ANOVA based on Taguchi method. In order to optimaze the minimum surface roughness and maximum cutting rate in laser cutting  process,  it  is  used  Grey  relational  analysis.  The  confirmation  experiments  used  to  validate  the optimal  results  that  has  done  by  Taguchi  method.  The  results  show  that  the  Taguchi  Grey  relational analysis  is  being  effective  to  optimize  the  machining  parameters  for  laser  cutting  process  with  two responses.
Keyword: cutting rate; laser cutting; SUS 316L; roughness; taguchi grey relational analysis

## Pendahuluan
Taguchi  menjadi  salah  satu  metode  desain eksperimen yang cukup mendunia, karena pertimbangan keefektifan dan keefisienannya (Belavendram, 1995).
Sampai
saat ini, pengembangan Taguchi masih menjadi topik penelitian  yang  tetap  ”hangat”  dibicarakan. Modifikasi  Taguchi  beserta  kombinasinya  menjadi alternatif-alternatif baru dalam bidang optimasi mesin industri (Hidayat, 2012). Proses optimasi manufaktur, seperti pada turning, welding,  injection molding dan proses-proses  lainnya,  banyak  menggunakan  metode Taguchi  sebagai  alat  untuk  menemukan setting
parameter  optimalnya  (Akhyar,  et  al,  2008,  Esme, 2009,  Rosiawan,  2011).  Semakin  banyak  produk yang  dibuat  dengan  bahan  dasar sheet  metal mengakibatkan  permintaan  produksi sheet  metal semakin  bertambah  dan  menjadi  bermacam-macam, sehingga  perlu  adanya  peningkatkan  kualitas  produk yang dihasilkan. CNC Laser cutting merupakan salah satu  proses  pemesinan  modern  untuk  pemotongan sheet  metal material  keras  dengan  pola  yang  rumit dan  menghasilkan  waktu  proses  yang  relatif  cepat. Proses Laser cutting ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan. Salah satu  kualitas  yang  dihasilkan  adalah  hasil  kekasaran permukaan  minimum  yang  diimbangi  dengan  laju pemotongan yang maksimum.
Proses pemesinan dilakukan pada material SUS
316L  dengan  menggunakan  parameter  titik  fokus
-------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. email: andahome@gmail.com
sinar  laser,  tekanan  gas cutting dan cutting  speed . Metode  yang  digunakan  adalah  Taguchi Grey relational  analysis .  Penggunaan  Metode  taguchi untuk  mengoptimalkan  respon  kekasaran  dan  laju pemotongan  dikombinasikan  dengan  menggunakan Grey  relational  analysis agar  didapatkan  hasil  multi respon  yang  optimum  terhadap  kualitas  minimum kekasaran dan maksimum laju pemotongan.

## Mesin dan Material
Material  yang  digunakan  adalah  jenis  SUS 316/316L  yaitu  austenitik  stainless  steel bersifat material  keras  yang  memiliki  kandungan  nikel minimum  8%  sehingga  menghasilkan  sifat  tahan korosi  yang  cocok  digunakan  sebagai  bahan pembuatan  produk  biomaterial.  Fungsi  dari  produk biomaterial  tersebut  digunakan  secara  langsung  oleh manusia  sehingga  dibutuhkan  material  yang  aman. Komposisi dari material SUS 316L ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 1. Mesin  CNC Laser cutting Trulaser 3030 (L20)
Mesin yang digunakan adalah mesin CNC Laser cutting Trulaser  3030  (L20)  seperti  pada  Gambar  1 diatas.  Fungsinya  digunakan  untuk  memotong material  lembaran  yang  bersifat  keras  dengan  pola rumit  dan  menghasilkan  waktu  proses  yang  cepat. Didalamnya  terdapat  gas  laser  dan  gas cutting yang digunakan  dalam  proses  pemotongan.  Gas  laser berfungsi  sebagai  alat  pemotong  pada  laser cutting dengan  cara  melelehkan  material.  Gas  laser  terdiri
dari  gas  Karbon  dioksida  (CO 2 ),  Nitrogen  (N 2 )  dan Helium  (He)  dengan  komposisi  pencampuran  CO 2 : N 2 :  He  sebagai  berikut  1:4.9:16.  Sedangkan  gas cutting digunakan  untuk  menghembuskan  sisa-sisa lelehan  material  agar  hasil  pemotongan  lebih  bagus. Gas cutting terdiri  dari  gas  Oksigen  untuk pemotongan  material mild  steel dan  Nitrogen  untuk pemotongan  material stainless  steel ,  aluminum  dan paduannya. Parameter laser cutting yang mempengaruhi  kekasaran  dan  laju  pemotongan adalah titik fokus sinar laser, tekanan gas cutting dan cutting speed . Titik fokus sinar laser merupakan letak ujung sinar laser yang digunakan untuk pemotongan. Tekanan  gas cutting digunakan  untuk  membantu membuang material leleh yang disebabkan sinar laser dalam  proses  pemotongan. Cutting  speed berfungsi untuk  mengatur  cepat  lambat  jalannya  sinar  laser pada saat proses pemotongan.
Metode Taguchi Grey Relational Analysis Penggunaan metode ini didasarkan pada jumlah parameter  respon  yang  digunakan  yaitu  lebih  dari satu  respon,  sehingga  metode  ini  menghasilkan kesimpulan dengan mengotimalkan beberapa parameter respon yang digunakan.
Dasar  metodologi  yang  digunakan  adalah metode Taguchi. Metode Taguchi diperkenalkan oleh Dr.  Genichi  Taguchi  (1940)  yang  merupakan metodologi  baru  dalam  bidang  teknik  berfungsi menjadikan  produk robust terhadap noise .  Oleh karena  itu  sering  disebut  sebagai Robust Design . Metode  Taguchi  yang  digunakan  sebagai  dasar, berfungsi untuk menentukan jumlah eksperimen yang akan dilakukan sesuai dengan matriks orthogonal dan nilai  rasio  S/N.  Matriks  orthogonal  yang  digunakan adalah  L 9 (3 4 )  dengan  derajat  bebas  8.  Pemilihan matriks  tersebut  dikarenakan  penggunaan  parameter berjumlah 3 dengan level masing-masing berjumlah 3 sehingga  membutuhkan  derajat  bebas  minimal  6. Nilai  parameter  dan  level  yang  digunakan  dalam eksperimen ditunjukkan pada Tabel 2. Maka susunan matriks  orthogonal  akan  menjadi  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 1. Komposisi SUS 316L (%)
Kelas C Mn Si P
S
Cr Mo Ni N SUS 316L 0.03 2 0.75 0.045 0.03 16 3 14 0.1
(Sumber: Inspection certificate SUS 316L ACERINOX, S.A.)
Tabel 2 . Nilai Parameter dan Level Eksperimen
Parameter Kode Level 1 Level 2 Level 3 Titik focus (mm) A -14 -17 -20 Tek. gas cutting (bar) B 23 20 17 Cutting speed (m/menit) C 0.6 0.4 0.2
Tabel 3 . Matriks Orthogonal L 9 (3 4 ) Eksperimen L 9 (3 4 ) Titik Fokus Tek. Gas Cutting Cutting Speed Error 1 -14 mm 23 bar 0.6 m/menit 0 2 -14 mm 20 bar 0.4m/menit 0 3 -14 mm 17 bar 0.2m/menit 0 4 -17 mm 23 bar 0.4m/menit 0 5 -17 mm 20 bar 0.2m/menit 0 6 -17 mm 17 bar 0.6m/menit 0 7 -20 mm 23 bar 0.2m/menit 0 8 -20 mm 20 bar 0.6m/menit 0 9 -20 mm 17 bar 0.4m/menit 0 Metode Taguchi juga digunakan untuk menentukan  nilai  optimal  pada  setiap  respon  yang diinginkan  dengan  mencari  nilai  rasio  S/N  pada masing-masing  respon  sesuai  karakteristik  yang diamati  yaitu  semakin  kecil  semakin  baik  untuk respon  kekasaran  permukaan  dan  semakin  besar semakin  baik  untuk  respon  laju  pemotongan  (4  dan 5).
Kemudian proses perhitungan dilakukan dengan menggunakan  metode Grey  Relational  Analysis (GRA) sehingga didapatkan pengoptimalan lebih dari satu respon berdasarkan nilai rasio S/N yang didapat pada  metode  Taguchi  sebelumnya.  Perhitungan  data awal  dalam  metode Grey  Relational  Analysis yaitu normalisasi rasio S/N untuk pengolahan data dengan mengubah  urutan  asli  (rasio  S/N  Taguchi)  menjadi urutan  yang  sebanding  pada  metode  analisis Grey. Normalisasi rasio S/N digunakan untuk menyeimbangkan  antara  nilai  rasio  S/N  Taguchi dengan Grey  relational  analysis (6).  Selanjutnya adalah Grey  relational  coeeficient (7)  yaitu  nilai koefisien  dari  metode Grey dengan  nilai  diantara  0 dan  1  untuk  setiap  respon  yang  diamati.  Kemudian dilakukan  penggabungan  dari  respon  yang  diamati dengan pengolahan data berupa nilai Grey relational grade (9). Pada Grey relational grade menggunakan sistem  pembobotan  pada  respon  yang  digunakan. Pembobotan  yang  digunakan  dalam  penelitian  harus sama  dengan  1  atau  100%.  Kombinasi  optimal dihasilkan  dari  nilai Grey  relational  grade tertinggi kemudian  hasil  yang  didapatkan  dianalisa  dengan perhitungan ANOVA. Perhitungan ANOVA digunakan  untuk  mengetahui  kombinasi  parameter yang terbaik dalam eksperimen.

## Kekasaran
Kekasaran  merupakan  salah  satu  karakteristik kualitas  yang  dihasilkan  oleh  sebuah  produk.  Oleh karena  itu  dalam  memilih  proses  pengerjaan  aspek kekasaran permukaan perlu dipertimbangkan (Rochim, T., 2001).
Penyimpangan  rata-rata  aritmatika  (Ra)  adalah nilai  rata-rata  dari  ordinat  profil  efektif  garis  rata- ratanya.  Profil  efektif  adalah  garis  bentuk  dari
potongan  permukaan  efektif  pada  sebuah  bidang terhadap  permukaan  geometris  ideal.  Penjelasan mengenai  permukaan  geometris,  permukaan  efektif, profil  geometris  dan  profil  efektif  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Penyimpangan rata-rata (Sumber: Sato, G. T. dan Sugiarto, N. H., 1994).
Rochim,  T.  (2001)  mendefinisikan  bahwa  yang paling  banyak  digunakan  untuk  mengidentifikasi kekasaran  permukaan  adalah  parameter  Ra.  Untuk memeriksa  kualitas  permukaan  akhir  benda  kerja yang  dihasilkan  dalam  jumlah  banyak  cocok digunakan  parameter  Ra  dikarenakan  penggunaan parameter  Ra  lebih  peka  jika  terjadi  penyimpangan pada  proses  pemesinan  dibandingkan  dengan parameter-parameter kekasaran permukaan yang lain.
Pengujian  kekasaran  yang  dilakukan  pada eksperimen  ini  dengan  menggunakan  pengujian  Ra (penyimpangan  aritmatika)  yaitu  dengan  alat  uji kekasaran  permukaan  merk  Mitutoyo  SJ  201. Pengukuran kekasaran permukaan dilakukan disetiap sisi pemotongan dengan arah  horisontal. Pengukuran dilakukan  4  kali  yaitu  pertama  dilakukan  pada  sisi satu yang berada diatas, sisi dua yang berada dibawah dan dua sisi berikutnya berada ditengah benda kerja. Dari  pengukuran  kekasaran  tersebut  didapatkan  nilai rata-rata hasil kualitas kekasaran permukaan pemotongan.  Langkah  selanjutnya  didapatkan  nilai
rata-rata  kekasaran  permukaan  yang  nantinya digunakan  sebagai  nilai  terhadap  respon  kekasaran. Arah  dan  bentuk  pengujian  kekasaran  dapat  dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Pengukuran Kekasaran Permukaan Laju Pemotongan ( Material Removal Rate ) Nilai kekasaran yang dicari akan mempengaruhi nilai  laju  pemotongan.  Laju  pemotongan  yang  tidak tepat  akan  menghasilkan  produk  yang  kurang  baik. Laju  pemotongan  (MRR)  pada  mesin  CNC  laser cutting merupakan  fungsi  dari  sinar  laser  dalam melelehkan  material  saat  proses  pemotongan.  Pada mesin CNC laser cutting laju pemotongan didapatkan berdasarkan  banyaknya  material  yang  terbuang  atau leleh  ( slag )  dalam  satuan  waktu.  Untuk  mencari banyaknya material yang terbuang didapat dari fungsi pengurangan  antara  volume  sisa  dari  produk  dengan volume produk yang didapat per satuan waktu (waktu aktual  pengerjaan).  Rancangan  bentuk  pemotongan yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  ditunjukkan  pada Gambar 4 dan hasil pemotongan  yang diperoleh dari mesin CNC laser cutting ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 4. Layout eksperimen
Gambar 5. Hasil Pemotongan
Rumus yang digunakan untuk menentukan nilai laju pemotongan adalah sebagai berikut: MRR = v x L               (Persamaan 1) Dimana: v    = Kecepatan potong (mm/min) L   = Luas penampang (mm²) Untuk Luas penampang hasil pemotongan dapat dihitung berdasarkan persamaan berikut:
Luas =  a + b               (Persamaan 2) 2 Dimana: a = panjang sisi atas (mm) b = panjang sisi bawah (mm) t = tebal material / tinggi (mm)

## Hasil Dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan material SUS 316L dengan  tebal  10  mm.  Parameter  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah parameter titik fokus sinar laser  dengan  nilai  -14mm;  -17mm  dan  -20  mm, parameter tekanan gas cutting dengan nilai 23 bar; 20 bar  dan  17  bar  dan  parameter cutting  speed dengan nilai  0.6  m/menit;  0.4  m/menit    dan  0.2  m/menit. Proses  pemotongan  menggunakan  mesin  CNC  laser cutting TruLaser  3030  L20  milik  PT.  Dempo  Laser Metalindo dengan bentuk pemotongannnya berdimensi 30x30 mm. Proses mengoptimalkan parameter
menggunakan  metode  Taguchi Grey  relational analysis .  Jumlah  eksperimen  adalah  9  dan  dilakukan 3  kali  replikasi  untuk  proses  penelitian  berdasarkan metode  Taguchi.  Lalu  dilakukan  proses  optimasi terhadap  multi  respon  menggunakan  metode Grey relational  analysis .  Dalam  proses  pengambilan  data yang  dilakukan  adalah  mengukur  waktu  aktual dengan stopwatch dan  mengukur  hasil  dimensi  dari hasil  produk  penelitian,  yang  kemudian  dijadikan sebagai input data  pada  respon  laju  pemotongan. Kemudian  dilakukan  uji  kekasaran  permukaan  pada hasil  kualitas  pemotongan  sehingga  nilai  kekasaran permukaan digunakan sebagai input data pada respon kekasaran.  Karakteristik  yang  dimiliki  masing- masing  respon  adalah  karakteristik  semakin  kecil semakin baik untuk respon kekasaran permukaan dan semakin  besar  semakin  baik  untuk  respon  laju pemotongan.

## Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  matriks  orthogonal L 9 (3 4 ) sehingga terdapat 9 eksperimen dengan 3 kali replikasi. Nilai rata-rata digunakan sebagai nilai awal pada  masing-masing  respon.  Untuk  nilai  respon kekasaran dilakukan dengan pengujian Ra menggunakan  alat surface  roughness  tester dengan satuan  μm.  Sedangkan  nilai  laju  pemotongan didapatkan  dari  Persamaan  1  dan  2.  Dari  hasil eksperimen  didapatkan  nilai  rata-rata  kekasaran permukaan  dan  laju  pemotongan  setiap  eksperimen seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengukuran dan Pengolahan Data Respon
No. Kombinasi Parameter Kekasaran MRR A (mm) B (bar) C (m/menit) (µm) (mm³/min) 1 -14 23 0.6 5.0283 30.5109 Arah goresan
2 -14 20 0.4 3.4225 19.0797 3 -14 17 0.2 2.8983 14.8248 4 -17 23 0.4 7.5767 25.0768 5 -17 20 0.2 3.9342 17.5270 6 -17 17 0.6 4.4183 39.3372 7 -20 23 0.2 9.5058 18.4785 8 -20 20 0.6 10.3592 25.1417 9 -20 17 0.4 4.2583 29.7569 Tabel 5 . Nilai Rasio S/N No. Kombinasi Parameter Kekasaran MRR A (mm) B (bar) C (m/menit) Rasio S/N Rasio S/N 1 -14 23 0.6 -14.0285 29.3651 2 -14 20 0.4 -10.6869 23.8372 3 -14 17 0.2 -9.2430 23.3754 4 -17 23 0.4 -17.5896 27.1349 5 -17 20 0.2 -11.8971 23.8275 6 -17 17 0.6 -12.9052 31.6180 7 -20 23 0.2 -19.5598 25.2831 8 -20 20 0.6 -20.3065 27.7223 9 -20 17 0.4 -12.5848 28.7935

## Perhitungan Metode Taguchi
Setelah  mendapatkan  hasil  pengukuran  dan pengolahan  data  untuk  masing-masing  respon  maka dilakukan  perhitungan  dengan  metode  Taguchi. Metode Taguchi digunakan  untuk  mendapatkan  nilai yang  optimal  pada  masing-masing  respon  dengan menggunakan  perhitungan  rasio  S/N  Taguchi  sesuai dengan karateristik respon yang digunakan. Perhitungan  rasio  S/N  berdasarkan  karakteristik respon dijabarkan dalam perumusan berikut:
a. Semakin  kecil  semakin  baik  untuk  respon kekasaran permukaan.
S/N ≥ 0 sehingga nilai S/N mendekati nol (S/N 
0) Persamaan 3)
Dimana: n = jumlah pengulangan dari suatu eksperimen Y =  data yang diperoleh dari percobaan
b. Semakin besar semakin baik (MRR) untuk respon laju pemotongan0 < S/N < ∞
(Persamaan 4) Dimana:
n = jumlah pengulangan dari suatu eksperimen Y =  data yang diperoleh dari percobaan Hasil perhitungan rasio S/N Taguchi untuk masing-masing respon ditunjukkan seperti pada Tabel 5.
Optimasi dengan Metode Grey Relational Analysis (GRA)
STEP  1:  Perhitungan  normalisasi  rasio  S/N  secara umum menggunakan persamaan berikut:
(Persamaan 5) dimana  Max  Xo  (k)  adalah  maksimum  nilai  dari himpunan  k  dan  Min  Xo  (k)  adalah  nilai  minimum dari himpunan k.
STEP 2: Perhitungan deviasi sebagai berikut:
(Persamaan 6) adalah  nilai  absolut  perbedaan  antara  Xo  (k)
dan Xi (k) yaitu selisih secara absolut dari data awal dengan data yang telah dinormalisasi.
STEP 3: Perhitungan Grey relational coeeficient menggunakan persamaan berikut:
(Persamaan 7) dimana:
= distinguish coefficient.
Pada umumnya nilai distinguish coefficient diatur berdasarkan kebutuhan dan nilainya berada antara 0 dan 1.
Nilai  yang  dihasilkan  dari  metode Grey Relational Analysis untuk respon kekasaran ditunjukkan  pada  Tabel  6  dan  respon  laju pemotongan ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 6. Nilai Grey Relational Respon Kekasaran No. Kombinasi Parameter Normalisasi Deviasi GRC A (mm) B (bar) C (m/min) Xi (2) Δoi (2) 1 -14 23 0.6 0.5675 0.4325 0.5362 2 -14 20 0.4 0.8695 0.1305 0.7930 3 -14 17 0.2 1.0000 0.0000 1.0000 4 -17 23 0.4 0.2456 0.7544 0.3986 5 -17 20 0.2 0.7601 0.2399 0.6758 6 -17 17 0.6 0.6690 0.3310 0.6017 7 -20 23 0.2 0.0675 0.9325 0.3490 8 -20 20 0.6 0.0000 1.0000 0.3333 9 -20 17 0.4 0.6979 0.3021 0.6234 Tabel 7 . Nilai Grey Relational Respon Laju Pemotongan No. Kombinasi Parameter Normalisasi Deviasi GRC A (mm) B (bar) C (m/min) Xi (1) Δoi (1) 1 -14 23 0.6 0.7267 0.2733 0.6466 2 -14 20 0.4 0.056 0.944 0.3463 3 -14 17 0.2 0.0000 1.0000 0.3333 4 -17 23 0.4 0.4561 0.5439 0.479 5 -17 20 0.2 0.0548 0.9452 0.346 6 -17 17 0.6 1.0000 0.0000 1.0000 7 -20 23 0.2 0.2314 0.7686 0.3941 8 -20 20 0.6 0.5274 0.4726 0.5141 9 -20 17 0.4 0.6573 0.3427 0.5933
Tabel 8. Hasil Nilai Grey Relational Grade (GRG) No. Eksperimen 0.6 0.4 GRG (Y 3 ) Ranking GRC GRC Kekasaran MRR 1 0.3217 0.5803 5 2 0.4758 0.6143 3 3 0.6000 0.7333 2 4 0.2392 0.4307 7 5 0.4055 0.5439 6 6 0.3610 0.7610 1 7 0.2094 0.3671 9 8 0.2000 0.4056 8 9 0.3740 0.6114 4
Gambar 6. Tabel ANOVA
Gambar 8. Tabel ANOVA (setelah Polling Up parameter C)
STEP  4:  Perhitungan Grey  relational  grade menggunakan persamaan berikut:
(Persamaan 8) dimana: m = jumlah dari respon
Pembobotan yang digunakan pada penelitian ini adalah  0.6  untuk  respon  kekasaran  permukaan  dan 0.4  untuk  respon  laju  pemotongan.  Karakteristik kualitas  utama  dari  produk  biomaterial  adalah  nilai kekasaran  permukaan  minimum  dan  disertai  dengan laju  pemotongan  maksimum,  sehingga  hasil  produk berkualitas  baik  dan  efisien  terhadap  waktu.  Dari eksperimen ini dihasilkan nilai optimasi multi respon yang diamati seperti ditunjukkan pada Tabel 8.
Dari Tabel 8. Hasil Grey relational grade yang telah  didapatkan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  nilai Grey  relational  grade yang  optimum adalah  eksperimen  yang  memiliki  nilai  kombinasi parameter dengan level yang terbaik. Nilai total Grey relational  grade yang  optimum  adalah  sebesar 0.7610  pada  eksperimen  6.  Sehingga  eksperimen  6 dengan  kombinasi  level  parameter  A 2 B 3 C 1 (yaitu pada  titik  fokus  sinar  laser  dengan  nilai  -17  mm, tekanan  gas cutting pada  nilai  17  bar  dan cutting speed pada  nilai  0.6  m/menit)  adalah  kombinasi parameter dengan level yang terbaik penelitian ini.

## ANOVA
Setelah  mendapatkan  eksperimen  dengan  nilai Grey  relational  grade yang  optimum,  maka dibutuhkan  perhitungan  untuk  menganalisis  respon parameter  dengan  level  yang  memiliki  konstribusi paling optimum terhadap respon yang diteliti. Hal ini dilakukan  analisis  menggunakan  ANOVA  dalam metode Taguchi. ANOVA dilakukan dengan menggunakan software Minitab.  Input  data  yang digunakan  dalam  perhitungan  ANOVA  adalah  nilai rasio S/N yang dimiliki oleh GRG dengan persamaan 4.  Sehingga  didapatkan output data  pada  Gambar  6 dan Gambar 7.
Pada  Gambar  6  ditunjukkan  bahwa  nilai  F hitung yang dihasilkan parameter C kurang dari nilai F  tabel  yaitu  6.39  sehingga  parameter  C  perlu dilakukan pooling  up . Pooling  up dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengestimasi  variansi error pada ANOVA, sehingga estimasi yang dihasilkan semakin baik.  Hasil  perhitungan  setelah  parameter  C dilakukan pooling up ditunjukkan pada Gambar 8.
Selanjutnya  sebagai input data  yang  digunakan adalah  data  setelah  dilakukan pooling  up yaitu  yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Berdasarkan  hasil  pengolahan software minitab yang ditunjukkan pada Gambar 6 menyatakan bahwa parameter  tekanan  gas cutting (B)  memiliki  nilai  F hitung  tertinggi  yaitu  sebesar  10.23  sehingga parameter  tekanan  gas cutting (B)  adalah  parameter yang  paling  mempengaruhi  pada  penelitian  ini.  Pada Gambar 7 dapat diambil kesimpulan bahwa rangking 1 merupakan nilai parameter yang paling mempengaruhi  penelitian  sehingga  parameter  gas cutting (B) adalah parameter yang paling berpengaruh.  Selanjutnya  diikuti  dengan  parameter titik  fokus  sinar  laser  (A)  dan  terakhir  parameter cutting  speed (C).  Pada  Gambar  7  dapat  dilihat bahwa  kombinasi  parameter  level  yang  paling optimum  terletak  pada  kombinasi  level  parameter A 1 B 3 C 1 yaitu pada titik fokus sinar laser dengan nilai -14  mm,  tekanan  gas cutting pada  nilai  17  bar  dan cutting  speed pada  nilai  0.6  m/menit  yang menghasilkan respon kekasaran permukaan minimum dan laju pemotongan maksimum.

## Interpretasi Hasil Eksperimen
Interpretasi  hasil  eksperimen  yang  dilakukan pada metode Taguchi menggunakan ANOVA adalah sebagai berikut:
1. Persen konstribusi
Persen  konstribusi  digunakan  untuk  mengetahui besarnya konstribusi yang diberikan oleh masing- masing parameter yang digunakan pada eksperimen.  Untuk  menentukan  besarnya  persen konstribusi terlebih dahulu melakukan perhitungan  SS’  untuk  parameter  A  (titik  fokus sinar  laser)  dan  B  (tekanan  gas cutting ). Input data  yang digunakan adalah  s um of square untuk masing-masing  parameter  (SS A3 dan  SS B3 ), derajat  bebas  untuk  masing-masing  parameter (V A )  dan mean  of  square  error pada  respon gabungan  yang  telah  ditunjukkan  pada  Tabel 4.15.  Perumusan  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut:
SS’ A3 = SS A3 – MS e3 (V A ) =14.3446–0.6870(2)= 11.5965 SS’ B3 =  20.1307
SS” total3 =11.5965+20.1307= 31.7272
SS’  yang  telah  didapatkan  sebelumnya  akan digunakan  sebagai  input  data  pada  perhitungan persen konstribusi untuk masing-masing parameter.  Kemudian  dibutuhkan  data sum  of
square total (SS total3 ) pada respon gabungan  yang ditunjukkan  pada  tabel  4.15.  Perhitungan  persen kostribusi didapatkan dari rumus seperti berikut: ρ A = x 100%
ρ A = x 100% = 29.0119 %
ρ B =  50.3626 % ρ e =  100%-(29.0119 %+50.3626 %) = 20.6255 % Persentase  konstribusi error ≥  15%  artinya  ada parameter  yang  terabaikan  dalam  penelitian. Tetapi persentase konstribusi error ≤ 50% artinya error tidak terlalu besar sehingga penelitian dapat dilanjutkan (Soejanto, I., 2009). Hal ini dapat disimpulkan bahwa konstribusi yang terdapat  pada  masing-masing  parameter  dalam mengurangi variasi dari respon kekasaran dan laju pemotongan adalah sebagai berikut:
1. Parameter  yang  memiliki  konstribusi  terbesar adalah  parameter  B  (tekanan  gas cutting ) dengan  nilai  persen  kostribusi  50.3626  % dalam mengurangi variasi dari respon kekasaran permukaan dan laju pemotongan.
2. Parameter berikutnya yang memiliki konstribusi  dalam  mengurangi  variasi  dari respon kekasaran permukaan dan laju pemotongan  adalah  parameter  A  (titik  fokus sinar  laser)  dengan  nilai  persen  konstribusi 29.0119 %.
3. Sedangkan  parameter  C  ( cutting  speed )  tidak memiliki  konstribusi  yang  signifikan  dalam mengurangi variasi dari respon kekasaran dan laju pemotongan.

## Interval Kepercayaan
Digunakan  untuk  menentukan  interval  nilai toleransi  yang  mampu  dicapai  pada  eksperimen dengan  kombinasi  level  parameter  yang  optimum. Interval kepercayan rata-rata pada tingkat kepercayaan 95% didapat dari perumusan berikut ini: Diketahui F0.05(1;4) =  7.71 MSe = 0.6870
eff e n MS F Cl 1
) 4 , 4 , 05 . 0 (    
9904 . 0   4 . 5 1 6870 . 0 71 . 7    
-1.7257 - 0.9904  ≤ ≤          -1.7257  + 0.9904 -2.7162 ≤ ≤  -0.7353
Dari  perhitungan  diatas  maka  diketahui  range  nilai dari  prediksi  rasio  S/N  sehingga  untuk  interval kepercayaan  eksperimen  konfirmasi  jika  memiliki nilai yang beririsan dengan nilai interval kepercayaan prediksi. Dengan demikian data bisa diterima.

## Eksperimen Konfirmasi
Eksperimen  konfirmasi  dilakukan  berdasarkan eksperimen  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  untuk membuktikan  data  tersebut  sebagai  penentuan kesimpulan. Eksperimen konfirmasi dilakukan sebanyak 5 kali pada kondisi optimal yaitu titik fokus sinar  laser  pada  nilai  -14  mm,  tekanan  gas cutting pada  nilai  17  bar  dan cutting  speed pada  nilai  0.6 m/menit.  Untuk  pengambilan  data  dilakukan  sama seperti  penelitian  awal.  Dan  untuk  perhitungan metode  Taguchi  hingga  optimalisasi  dengan  Metode Grey  relational  analysis dilakukan  dengan  rumus yang  sama.  Sehingga  hasil  pengukuran  masing- masing respon ditunjukkan pada Tabel 9.
Setelah  didapatkan  nilai  dari  hasil  pengukuran, maka  dilakukan  pengolahan  data  seperti  yang dilakukan  pada  sebelumnya  yaitu  dengan  Persamaan 3,  4,  5,  6,  7  dan  8.  Sehingga  hasil  pengolahan  data ditunjukkan pada Tabel 10 dan Tabel 11.
Tabel 9. Hasil Data Eksperimen Konfirmasi
Replikasi Sudut Waktu Laju Pemotongan Kekasaran (°) Detik (Y 1 ) (Y 2 ) 1 89.83 15.2 39.6988 mm³/detik 3.575 µm 2 89.75 15 40.8553 mm³/detik 3.9125 µm 3 89.917 14.8 38.0053 mm³/detik 3.3425 µm 4 90.00 15.2 37.0837 mm³/detik 3.7300 µm 5 89.5 14.7 43.9592 mm³/detik 3.6050 µm
Tabel 10. Rasio S/N, Normalisasi Rasio S/N dan Deviasi
Replikasi MRR (Xo (1) ) Kekasaran (Xo (2) ) MRR (Xi (1) ) Kekasaran (Xi (2) ) MRR (Δoi (1) ) Kekasaran (Δoi (1) ) S/N Rasio (Xo) Normalisasi (Xi) Deviasi (Δoi) 1 31.9756 -11.0655 0.4007 0.5729 0.5993 0.4271 2 32.2250 -11.8491 0.5695 0.0000 0.4305 1.0000 3 31.5969 -10.4814 0.1443 1.0000 0.8557 0.0000 4 31.3837 -11.4342 0.0000 0.3034 1.0000 0.6966 5 32.8610 -11.1381 1.0000 0.5199 0.0000 0.4801
Tabel 11. GRC dan GRG Eksperimen Konfirmasi Replikasi MRR ( ) Kekasaran ( ) MRR Kekasaran GRC ( ) GRG (Y 3 ) 1 0.4548 0.5393 0.1819 0.3236 2 0.5373 0.3333 0.2149 0.2000 3 0.3688 1.0000 0.1475 0.6000 4 0.3333 0.4178 0.1333 0.2507 5 1.0000 0.5101 0.4000 0.3061 Rata-Rata GRG 0.2155 0.3361 Total GRG 0.5516
Hasil  nilai  total  GRG  eksperimen  konfirmasi yang  telah  didapatkan  digunakan  sebagai  nilai  µ konfirmasi  sebagai  referensi  nilai  untuk  perhitungan selanjutnya  yaitu  perhitungan  interval  kepercayaan eksperimen konfirmasi.
Interval Kepercayaan Ekperimen Konfirmasi
             r n x xMS F Cl eff e 1 1 4 ; 1 ; 05 . 0
       5 1 1 1 6870 .. 0 71 . 7 x x 5212 . 2 
 Interval
kepercayaan
untuk
eksperimen
konfirmasi adalah : 0.55 – 2.5212 ≤ µ konfirmasi ≤ 0.55 + 2.5212 -1.9696 ≤ µ konfirmasi ≤ 3.0728
Perbandingan nilai interval kepercayaan eksperimen Taguchi dan nilai kepercayaan eksperimen konfirmasi ditunjukkan pada Gambar 9.
Untuk  cara  pembacaan  Tabel  12  adalah  pada eksperimen  Taguchi  memiliki  prediksi  -1.73  dengan optimasi  berada  dalam  range  ±0.99  dan  pada eksperimen  konfirmasi  memiliki  prediksi  0.55 dengan optimasi berada dalam range ±2.52.
Tabel 12. Perbandingan Nilai Interval Kepercayaan
Respon Laju Pemotongan dan Kekasaran Prediksi Optimasi Eksperimen Taguchi Variabilitas -1.73 -1.73 ± 0.99 Eksperimen Konfirmasi Variabilitas 0.55 0.55 ± 2.52
Gambar 9. Perbandingan Interval Kepercayaan
Berdasarkan pada hasil yang telah didapat pada eksperimen sebelumnya didapatkan bahwa kombinasi yang optimal terletak pada titik fokus sinar laser level 1 dengan nilai -14 mm dan tekanan gas cutting level 3 dengan nilai 17 bar. Dengan menggunakan interval kepercayaan  95% maka  interval  kepercayaan eksperimen Taguchi beririsan nilai interval kepercayaan  konfirmasi.  Untuk  perbandingan  nilai interval kepercayaan ditunjukkan pada Tabel 12.
Berdasarkan  perbandingan  yang  ditunjukkan pada  Tabel  12  maka  didapatkan  nilai  eksperimen Taguchi  dan  nilai  eksperimen  konfirmasi  saling beririsan. Dengan demikian dapat diambil kesimpulan  bahwa  eksperimen  dengan  kombinasi level  parameter  A 1 B 3 C 1 adalah  kombinasi  level parameter  yang  tepat  dalam  mengoptimalkan  respon kekasaran permukaan yang minimum dan respon laju pemotongan  yang  maksimum.  Kombinasi  level parameter  tersebut  adalah  A 1 B 3 C 1 ,  yaitu  titik  fokus sinar  laser dengan  nilai  -17 mm, tekanan  gas cutting dengan  nilai  17  bar  dan cutting  speed dengan  nilai
0.6  m/menit,  dapat  meningkatkan  respon  laju pemotongan  dan  nilai  kekasaran  permukaan  pada proses  pemotongan  SUS  316L  tebal  10  mm menggunakan mesin laser cutting .
Dapat  disimpulkan  dari  perhitungan  yang didapat sebelumnya bahwa  konstribusi pada  masing- masing  parameter  yang  signifikan  secara  berurutan adalah  parameter  B  (tekanan  gas cutting )  yang memiliki  konstribusi  terbesar  dengan  nilai  persen kostribusi  50.3626  %  dan  parameter  A  (titik  fokus sinar  laser)  dengan  nilai  persen  konstribusi  29.0119 %  dalam  mengurangi  variasi  dari  respon  kekasaran dan  laju  pemotongan.  Sedangkan  parameter  C ( cutting  speed )  tidak  memiliki  konstribusi  yang signifikan  dalam  mengurangi  variasi  dari  respon kekasaran dan laju pemotongan.

## Kesimpulan
Pengaturan  parameter  yang  tepat  untuk  titik fokus  sinar  laser,  gas cutting dan cutting  speed pada proses  laser  cutting  untuk  pemotongan  SUS  316L sehingga  dapat  mengoptimalkan  respon  kekasaran yang  minimum  dan  respon  laju  pemotongan  yang maksimum adalah pada titik fokus sinar laser dengan nilai -14 mm, tekanan gas cutting dengan nilai 17 bar dan cutting speed dengan nilai 0.6 m/min.
Parameter  titik  fokus  sinar  laser,  tekanan  gas cutting dan cutting speed memiliki konstribusi dalam mengurangi  variasi  dari  respon  kekasaran  dan  laju pemotongan  yaitu  untuk  titik  fokus  sinar  laser memiliki konstribusi 29.01% dan tekanan gas cutting memiliki  konstribusi  paling  besar  dengan  50.36%. Sedangkan cutting  speed tidak  memiliki  konstribusi yang signifikan dalam mengurangi variasi dari respon kekasaran dan laju pemotongan.

## Daftar Pustaka
Akhyar,  G.,  Che  Haron,  C.H.,  Ghani,  J.A.,  2008, Application of Taguchi Method in Optimization  of  Turning  Parameters  for Surface  Roughness,    International  Journal  of
Science  Engineering  and  Technology,  Vol.  1,
No. 3, pp 60-66.
Anonimous.(2010).Operator Manual Laser Cutting.TRUMPF, Jerman. Anonimous.(2010). TruLaser 3030 Lean Edition.TRUMPF, Jerman. Black,  J.T.  dan  Kohser,  R.A.  (2003). Degarmo’s Materials and Processes in Manufacturing.John  Wiley  and  sons  Inc., Hoboken. Belavendram, Niccolo, 1995, Quality By Design
Hazim, F. (2005).Pengaruh Tekanan Gas Potong dan
Diameter Nosel
terhadap
Kekasaran
Permukaan,  Tebal  Slag  dan  Lebar  Kerf  pada Baja  JIS  G  3101  SS  400  dengan  Laser
Cutting. Jurusan
Mesin
Fakultas Teknik,Universitas  Muhammadiyah  Malang, Malang.
Hidayat,  (2012).  Penerapan  optimasi  multirespon menggunakan  hybrid  principal  component analysis-taguchi  pada  proses  turning  material polyacetal, Proceeding, SNTI III-2012 Universitas Trisakti Jamal, K., Jain, A., dan Grover, S. (2010). Optimization  of  multiple-machining characteristics  in  wire  electrical  discharge machining  of  punching  die  using  Grey relational  analysis. Journal  of  Scientific  and Industrial Research, Vol 69, pp606-612.
Juhana,  O.  dan  Suratman,  M.(2000).Menggambar Teknik  Mesin  dengan  Standar  ISO.  Pustaka Grafika, Bandung.
Lu, H. S., Chen, J. Y., dan Chung, Ch. T. (2008). The optimal  cutting  parameter  design  of  rough cutting  process  in  side  milling. Journal  of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering, Vol 29.
Muliyanah,  D.(2011).Optimasi  Kualitas  Garitan dengan  Rancangan  Kuat  dari  Eksperimen selama  ND:  YAG  Laser  Cutting  Lembaran Paduan Aluminium  Tipis  untuk  Profil
Straight . Jurusan  Teknik  Industri  Fakultas Teknik.Universitas  Sultan  Ageng  Tirtayasa Banten.Cilegon.
Rochim,  T.(2001).  Proses  Pemesinan.  Institut Teknologi Bandung. Bandung.
Rosiawan,  M.,  Alvina,  B.A.,  Hadiyat,  M.A.,  2011,
Optimisasi Parameter Vertical Injection Molding  Menggunakan  Metode  Taguchi Untuk  Data  Prosentase  Cacat,  Prosiding  6 th National  Industrial  Engineering  Conference, Teknik Industri Universitas Surabaya. Sato,  G.  Takeshi  dan  N.  Sugiarto  H.  (1994).
Kekasaran  Permukaan  Pada  Material.  Graha Ilmu. Yogyakarta
Shivapragash, B., Chandrasekaran, K., Parthasarathy, C.  dan  Samuel,  M.  (2013). Multiple  response optimizations  in  drilling  using  Taguchi  and Grey relational analysis. International Journal of  Modern  Engineering  Research,  Vol  3,  pp 765-768.
Soejanto,  I.(2009).  Desain  Eksperimen  dengan Metode Taguchi. Graha Ilmu.Yogyakarta.
Park, S., H., (1996). Robust Design And Analysis For Quality  Engineering . Champman  And  Hall. London.
Purwanti,  E.  P.  dan  Pilarian,  F.(2012).  Optimasi
Parameter  Proses  pemotongan  Stainless  Steel
SUS 304 untuk Kekasaran Permukaan dengan Metode Response Surface . Politeknik
Perkapalan Negeri Surabaya. Surabaya.