Jurnal ASIIMETRIK : Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi Volume 1.2, JULI 2019 p-ISSN: 2 655 1861 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/ Email : asiimetrik@univpancasila.ac.id

## PENGARUH PARAMETER PROSES EDM DIE SINKING TERHADAP LAJU PELEPASAN BAHAN DAN LAJU KEAUSAN ELEKTRODA
Effect of EDM Die Sinking Process Parameters on Material Removal Rate (MRR) and Tool Wear Rate (TWR)
Nafsan Upara 1 * dan Dimas Anugrah Destianto 1
1 Jurusan Teknik Mesin, Universitas Pancasila, Srengseng Sawah Jakarta Selatan, Indonesia

## Informasi artikel
Diterima: 20/05/2019
Direvisi  : 25/05/2019
Disetujui: 27/05/2019

## Abstrak
Electrical  Discharge  Machining  (EDM) merupakan  pemesinan nonkonvensional  yang  memanfaatkan  proses  konversi  listrik  dan panas, dimana energi listrik digunakan untuk memunculkan loncatan bunga api  dan proses pelepassan bahan terjadi akibat energi panas yang  ditimbulkan  dari  bunga  api  tersebut. Keausan  elektroda  pada proses EDM  die  sinking merupakan  peristiwa  yang  tidak  dapat  di hindari, namun dengan mengatur parameter pemotongan yang sesuai, diharapkan  keausan  yang  terjadi  pada  elektroda  se-minim  mungkin dan pemakanan benda kerja semaksimal mungkin sehingga didapati tingkat  akurasi  ukuran  pada  benda  kerja.  Pada  penelitian  ini menggunakan metode Taguchi  dengan L8 orthogonal array memakai elektroda bahan tembaga dan benda kerja material SKS 3. S/N ratio dan  ANOVA  menentukan  performa  parameter  proses  EDM  dengan respon  yang  di  teliti  adalah  Material  Removal  Rate  (MRR)  dan  Tool Wear  Rate  (TWR).  Hasil  dari  eksperimen  tersebut  menghasilkan parameter  optimum  Arus level  2 =  6  A;  Pon level  1 =100 µ s  dan  Poff level 1 =50 µ s.
Kata Kunci: EDM die sinking , TWR , MRR , Taguchi , ANOVA.

## Abstract
Electrical Discharge Machining (EDM) is a non-conventional machining that  utilizes  electricity  and  heat  conversion  processes,  where electrical  energy  is  used  to  generate  sparks  and  the  process  of material  removal  occurs  due to  heat  energy  generated  from  these sparks.  Electrode  wear  in  the  EDM  die  sinking  process  is  an unavoidable  event,  but  by  adjusting  the  cutting  parameters accordingly, it is expected that wear and tear on the electrodes is as minimal  as  possible  and  the  workpiece  feedings  are  maximized  so that a level of accuracy in the workpiece is found. In this study using the Taguchi method with L8 orthogonal array used copper material electrodes and SKS 3 workpiece material. The S N ratio and ANOVA determine the performance parameters of the EDM process with the response being examined are Material Removal Rate (MRR) and Tool Wear Rate (TWR). The results of these experiments produce optimum parameters at curren level2 = 6 A; Pon level 1 =100 µ s dan Poff level 1 =50 µ s.
Keywords: EDM die sinking, TWR, MRR, Taguchi, ANOVA.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi EDM banyak  digunakan  di industri  manufaktur,  dirgantara,  otomotif, dan  peralatan  medis  (Newman,  2003)  untuk die , punch , mould ,  dan  komponen  akhir proses  permesinan  bahan  yang  sangat  kuat dan  keras  ( tool  steel ) maupun  baja  yang dikeraskan dengan menghasilkan produk yang mempunyai  kepresisian  yang  tinggi,  bentuk yang  rumit,  dan  kualitas  permukaan  yang baik (Kuldeep et al., 2010).
Ada  banyak  parameter  proses  seperti lama pengerjaan, kuat arus, tegangan, pulse on  time ( P on ), pulse  off  time ( P off ),  cairan dielektrik  dan  ukuran  dan  bahan  elektroda maupun  benda  kerja  yang  mempengaruhi kualitas  hasil  produk  antara  lain  pada kualitas mekanis dari bahan benda kerja dan elektroda yang digunakan seperti kelelahan, dimensi hasil EDM, dan ketahanan aus. Selain itu  juga  mempengaruhi    hasil  akhir  dalam proses EDM yaitu tingkat maksimum dari laju pelepasan  bahan  benda  kerja  ( material remove  rate,MRR )  dan    laju  keausan elektroda  ( tool  wear  rate,TWR ) . Dalam proses  EDM  besar  kecilnya  arus  dan  lama durasi percikan bunga api listrik yang terjadi saat  proses discharge akan  mempengaruhi bentuk  fisik  antara  elektroda  dan  benda kerja. Dengan semakin besar percikan bunga api  listrik  yang  terjadi  akan  mengakibatkan peningkatan  temperatur  pada  saat  proses pengikisan.
Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah menentukan  parameter  Arus  (A), pulse  on time ( Pon ),  dan pulse  off  time ( Poff )  yang tepat  (efektif)  terhadap  respon  laju pelepasan bahan ( mareial removal rate -MRR) benda kerja material SKS 3 dan laju keausan pahat  ( tool  wear  rate -TWR)  dengan elektroda tembaga agar menghasilkan produk yang berkualitas.
Prinsip Kerja dan Tipe EDM Prinsip kerja EDM berdasarkan  energi termoelektrik.  Energi  ini  dihasilkan  antara benda  kerja  dan  elektroda  yang  terendam dalam  cairan  dielektrik  dengan  aliran  arus listrik. Benda kerja dan elektroda dipisahkan oleh  celah  kecil  yang  spesifik  disebut  celah percikan  ( spark  gap ).  Pelepasan  busur berdenyut  terjadi  pada  celah  ini  yang  diisi dengan  media  insulasi,  lebih  disukai  cairan dielektrik  seperti  minyak  hidrokarbon  atau air  yang  tidak  terionisasi  atau  tidak termineralisasi (Kuldeep et al., 2010)
Gambar 1 Prinsip kerja EDM (Kuldeep et al., 2010)
Dari gambar 1., elektroda bergerak ke arah benda kerja mengurangi celah percikan sehingga  tegangan  yang  diberikan  cukup tinggi  untuk  mengionisasi  cairan  dielektrik (Shailesh, 2010), pelepasan bahan dari benda kerja terjadi akibat percikan ini dengan efek erosif dari muatan listrik (Bhola, 2011). Pada dasarnya,  ada  dua  tipe  EDM  (Sushil  et  al., 2014):
a. Die Sinking Pada  proses  pemesinan  EDM sinking , elektroda  dan  benda  kerja  terhubung ke  catu  daya  yang  sesuai.  Catu  daya menghasilkan potensi listrik antara dua komponen benda kerja. Ketika elektroda  mendekati  benda  kerja, kerusakan  dielektrik  terjadi  dalam cairan,  membentuk  saluran  plasma, dan  pelompatan  percikan  kecil. Percikan  api  ini  terjadi  dalam  jumlah besar  di  lokasi  yang  tampaknya  acak antara  elektroda  dan  benda  kerja. Ketika logam dasar terkikis, dan celah percikan kemudian meningkat, elektroda  diturunkan  secara  otomatis oleh  mesin  sehingga  proses  dapat berlanjut  tanpa  gangguan.  Beberapa ratus  ribu  percikan  terjadi  per  detik, dengan  siklus  tugas  aktual  dikontrol dengan  cermat  oleh  pengaturan parameter proses.
Gambar 2 Die sinking EDM (Kuldeep et al.,
b. Wire-cut
Pemesinan wire-cut EDM (juga dikenal sebagai Spark  EDM )  adalah  proses produksi termal elektro di mana kawat logam  untai  tunggal  tipis  (biasanya kuningan) bersama dengan air terdeionisasi (digunakan untuk menghantarkan listrik) memungkinkan kawat untuk memotong logam dengan penggunaan panas dari percikan listrik. Pemotong  kawat  EDM  umumnya digunakan ketika dibutuhkan tegangan sisa (residual  stress )  rendah,  karena tidak  memerlukan  gaya  pemotongan tinggi  untuk  pelepasan  bahan.  Jika energi / daya per pulsa relatif rendah (seperti  dalam  operasi finishing ), sedikit perubahan dalam sifat mekanik suatu material yang diharapkan karena tegangan  sisa  yang  rendah  ini, meskipun  material  tegangan  belum dihilangkan  dapat  mendistorsi  dalam proses  permesinan.  Karena  sifat  yang melekat dari proses, kawat EDM dapat dengan  mudah  melakukan  pemesinan pada  komponen  yang  kompleks  dan presisi  dari  bahan  konduktif  yang keras. Proses kawat EDM menghasilkan pemesinan  bebas burr dan  dengan ketentuan  bahwa  benda  kerja  itu bersifat konduktif secara elektrik sifat mekaniknya (kekerasan, ketangguhan, kerapuhan,  dan  keuletan)  tidak memaksakan  batasan  pada  proses pemesinan.
Gambar 3 Wire-cutt EDM
Parameter Utama EDM Dalam  pengoperasian EDM sangat tergantung  pada setup parameter  oleh operator, ketidak tepatan dalam menetapkan  dan setup parameter  akan menghasilkan  produk  tidak  maksimal  dalam segi  ukuran  pemotongan  benda  kerjanya serta  keausan  elektroda  yang  tinggi,  oleh
karena  itu  diperlukan  parameter-parameter yang sesuai agar mendapatkan kualitas hasil produk yang baik (Sushil et al., 2014). Menurut  Sushil  et  al.  (2014), parameter EDM diklasifikasi dalam dua grup utama, yaitu :
a. Parameter Proses Parameter proses dalam EDM digunakan untuk  mengontrol  ukuran  kinerja  dari proses  pemesinan.  Parameter  proses umumnya adalah faktor input pemesinan yang  dapat  dikontrol  yang  menentukan kondisi  di  mana  pemesinan  dilakukan. Kondisi pemesinan ini akan memengaruhi hasil kinerja proses, yang diukur  menggunakan  berbagai  ukuran kinerja.
1) Parameter elektrik
• Polarity
• Discharge voltage
• Gap Voltage
• Peak Current
• Average Current
• Pulse on Time
• Pulse off time
• Pulse Frequency
• Pulse waveform
• Electrode Gap
• Duty Factor
2) Parameter Non-Elektrik
• Electrode lifts time
• Working Time
• Nozzle flushing • Gain • Type of Dielectric 3) Parameter  berdasarkan  bubuk
( powder )
• Powder type • Powder concentration • Powder size • Powder conductivity • Powder density 4) Parameter berdasarkan eletroda • Electrode material
• Electrode size
• Electrode shape
b. Parameter Kinerja ( performance )
Parameter  ini  mengukur  berbagai kinerja  proses  hasil  EDM.  Adapun parameter tersebut adalah :
1) Laju  Pelepasan  Bahan  ( material removal rate,MRR )
2) Laju  keausan  pahat  ( tool  wear rate,TWR )
3) Rasio Keausan ( wear rasio,WR )
4) Kualitas  Permukaan  ( surface  quality,
SQ )
5) Kekasaran Permukaan ( surface roughness, SR ) 6) Daerah Pengaruh Panas ( heat affected zone, HAZ )
7) Re-ketebalan  Lapisan  ( recast  layer thickness )

## 2. METODOLOGI
Tempat Pengujian dilakukan PT. Tokai Dharma  Indonesia  Jl.Raya  Jakarta-Bogor
Km.29 Tugu Cimanggis 16951-Indonesia
Material  atau  bahan  yang  digunakan benda kerja dalam penelitian ini adalah alloy tool  steel SKS3  dengan  komposisi  kimia diperlihatkan pada tabel 1.(JIS G 4404).
Tabel 1 Komposisi Kimia (%) material SKS3 C Si Ni Mn 0,9-1 Max 0,35 - 0,9- 1,2 P S Cr W Max 0,03 Max 0,03 0,5-1 0,5-1
Material  SKS3  ini umumnya  digunakan untuk  mesin  dan  peralatan  cetakan  kerja dingin ( cold working mold ) dan baja perkakas kerja dingin ( cold work tool steel ). Material elektroda  yang  digunakan  adalah  tembaga dengan  ukuran  benda  kerja  dan  elektroda diperlihatkan pada gambar 4.
Gambar 4 bentuk geometri benda kerja dan elektroda Elektroda yang dipakai untuk penelitian adalah:
• Bahan    :  Tembaga,massa  jenis  :  8,9
g/cm3
• Konduktifitas panas : 0,0167 Ω mm2/m (titik leleh : 1083oC)
• Diameter: 6 mm
• Komposisi  kimia  :  diperlihatkan  pada tabel 2.
Tabel 2 Komposisi Kimia (%) Elektroda Sn Zn Pb Fe 0,055 0,023 0,009 0,024 Ni Al P Si 0,008 0,049 0,002 0,004 Mn S Sb Cu 0,001 0,000 0,006 99,820 Mesin Electro  Discharge  Machining ( EDM ) yang digunakan adalah tipe CHMER CM 434Z  dengan  proses  operasi  pada  variable yaitu  tegangan  voltase  sebesar  240  V,  Job time:  0,8mm,  work  time:  0,6s,  GAP:  9, sensitivitas selama proses pemesinan (SERVO = 75%).
Gambar 5 Mesin EDM tipe CHMER CM 434Z Pengukuran  performance  dilakukan pada  Laju  pelepasan  bahan  ( material removal  rate,M RR )  dan  laju  keausan elektroda  ( tool  wear  rate,T WR )    dihitung dengan rumus (Sandeep, 2013)
(1)
(2)
dimana: MRR  : Laju pelepasan bahan (mm3/menit) T WR :    Laju keausan pahat (gr/menit)
W 1 : Berat  benda  kerja  sebelum pemesinan (gr) W 2
: Berat benda kerja setelah pemesinan(gr)
W t1 :  berat  pahat  sebelum  dilakukan pemesinan (gr)
W t2 :  berat  pahat  setelah  dilakukan pemesinan (gr)
t : waktu pemesinan (menit) ρ : Densiti  bahan  baja  =  7,85x10-3 g/mm 3
r . 2 1 t W W M RR - = t W W T t t WR 2 1 - =
Susunan langkah penelitian
diperlihatkan  pada  diagram  alir  penelitian gambar 6.
Gambar 6 Diagram alir penelitian Untuk  Analisa  optimasi  menggunakan Metode Taguchi merupakan metode perancangan yang berprinsip pada perbaikan mutu dengan memperkecil akibat dari variasi tanpa menghilangkan penyebabnya, ini dapat diperoleh  melalui  optimasi  produk  dan perancangan  proses  untuk  membuat  unjuk kerja  kebal  terhadap  berbagai  penyebab variasi suatu proses yang disebut perancangan parameter (Soejanto, 2009). Rancangan eksperimen ( design of experiment,DOE )  dalam  penelitian  ini mengikuti metode
Taguchi dengan
orthogonal array L 8 diperlihatkan pada tabel 3.
Tabel 3 DOE Metode Taguchi L 8
Alat ukur pada metode Taguchi untuk fungsi  kerugian  mutu  berdasarkan Signal  to Noise Ratio (S/N) yaitu logaritma dari suatu fungsi  kerugian  kuadratik  dan  digunakan untuk  mengevaluasi  kualitas  suatu  produk
dilakukan dengan 3 macam yaitu (Soejanto, 2009):
a. Nominal the best
S/N    =    10 log 10 ! "# $# % (3) b. Smaller The Better
S/N= -10 log & ' ( ∑ 𝑦 + , - +.' / (4) c. Higher The Better
S/N= -10 log & ' ( ∑ 𝑦 + , - +.' / (5)
Dalam  penggunaan,  Persamaan  (4) digunakan  untuk  menganalisis  nilai T WR dan Persamaan  (5)  untuk M RR .  Sedangkan Pengaruh  parameter  proses  menggunakan metode  ANOVA  atau  Analisis  Varians  yaitu suatu teknik perhitungan yang memungkinkan secara kuantitatif mengestimasikan  kontribusi  dari  setiap faktor  pada  semua  pengukuran  respon.
Analisis varians yang  digunakan pada desain parameter berguna untuk membantu mengidentifikasikan kontribusi faktor sehingga  akurasi  perkiraan  model  dapat ditentukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengujian

## Benda Kerja
Pengujian  pada  benda  kerja  akan dilakukan  2  kali  yaitu  pada  bolak-balik spesimen uji.
Gambar 7 Lokasi pengujian No.1 (muka 1) dan pengujian No. 2 (muka 2)
Dari  pengujian  benda  kerja  kemudian dilakukan  penimbangan  diperoleh  hasil diperlihatkan pada tabel.4 dan 5.
Tabel 4 Hasil Pengujian No.1
Tabel 5 Hasil Pengujian No.2
Elektroda Mengukur keausan elektroda dilakukan 2  kali  yaitu  pada  bolak-balik  spesimen  uji, hasilnya diperlihat pada tabel 6 dan 7.
Tabel 6 Berat elektroda hasil pengujian
No.1
Tabel 7 Berat elektroda hasil pengujian No.2 Pembahasan
Perhitungan M RR dengan menggunakan rumus 1. dan data tabel 4 & 5 diperlihatkan pada  tabel  8.  Sedangkan  hasil  perhitungan T WR dengan menggunakan rumus 2. dan data tabel 6 & 7 diperlihatkan pada tabel 9.
Tabel 8 Hasil pengolahan data pengujian untuk M RR
Tabel 9 Hasil pengolahan data pengujian untuk T WR

## Analisis dengan Metode Taguchi
Rasio S/N dan Nilai Mean untuk M RR Rasio S/N dan  Nilai Mean pada perhitungan M RR menggunakan higher  the best karena menginginkan nilai yang optimal atau  maksimal.  Perhitungan rasio  S/N dan Nilai Mean memperlihat  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  dengan  menggunakan Minitab 17 diperoleh. Tabel 10 diperlihatkan rasio  S/N hasil  dari  respon  efek  dari parameter  proses  yang  mempengaruhi  laju pelepaan  bahan  pada  proses EDM yang digunakan.  Terlihat  bahwa  peringkat  1 adalah  arus  sangat  berpengaruh  signifikan terhadap MRR diikuti dengan P on diperingkat 2  dan P off diperingkat  3.  Pada  Tabel  11 diperlihatkan Nilai Mean .
Tabel 10 Analysis S/N pada M RR Level Arus P ON P OFF 1 -2,822 5,922 5,204 2 12,329 3,584 4,303 Selisih 15,151 2,338 0,901 Peringkat 1 2 3 Tabel 11 Analysis Nilai Mean pada M RR Level Arus P ON P OFF 1 0,7366 2,7363  2,5469 2 4,1891 2,1894  2,3788 Selisih 3,4525 0,5470  0,1682 Peringkat 1 2 3
Dibawah ini adalah grafik hasil analisis dari tabel 10 (gambar 8) dan 11 (gambar 9).
Gambar 8 Grafik Main Effects Plot for S/N
ratio M RR
Gambar 9 Main  Effects Plot for Means pada M RR
Dari  tabel  10  dan  tabel  11  dapat disimpulkan  bahwa  faktor  arus  mempunyai nilai  lebih  efek  terbesar  terhadap  kualitas dari  proses EDM bila  dibandingkan  dengan faktor  yang  lainnya  dan  parameter  optimal ditetapkan  untuk M RR =    4.8530  mm 3 /menit pada  Arus =  6 A ; P on = 100 µ s ; P off =  50 µ s.
Rasio S/N dan Nilai Mean untuk T WR Rasio S/N dan  Nilai Mean pada perhitungan T WR menggunakan  s maller  the best karena keausan minimum optimal yang dibutuhkan  pada  elektroda. Rasio  S/N dan Nilai Mean  T WR diperlihatkan  pada  table  12 dan  13  sedangkan  gambar  10  dan  11 diperlihatkan grafiknya.
Dari tabel 12 dan13 dapat disimpulkan bahwa  faktor P on mempunyai  efek  besar terhadap  kualitas  dari  keausan  elektroda, terlihat  parameter  optimal T WR adalah
0,0003047  gr/menit pada P on = 100 µ s; Arus = 6 A; P off = 50 µ s.
Tabel 12 Analysis S/N pada T WR Level Arus P ON P OFF 1 83,6951  75,5636  79,472 2 76,3413  84,4727  80,5644 Selisih 7,353 8,863 1,092 Peringkat 2 1 3
Gambar 10 Main Effects Plot for S/N ratio T WR
Tabel 13 Analysis Nilai Mean pada T WR Level Arus P ON P OFF 1 83,6951  75,5636  79,472 2 76,3413  84,4727  80,5644 Selisih 7,353 8,863 1,092 Peringkat 2 1 3
Gambar 11 Main  Effects Plot for Means pada T WR
Analisis Pengaruh parameter proses dengan Metode ANOVA
Untuk mengetahui prosentase terbesar pengaruh tiap parameter proses terhadap M RR dan T WR dilakukan  analisa  dengan  metode varian (Anova). Tabel 14 dan 15 diperlihatkan besarnya  pengaruh  tiap  parameter  proses Arus, P on , dan P off .
Tabel 14 Analisis of Variance untuk M RR
Tabel 15 Analisis of Variance untuk T WR
Dari  table  14,  diperoleh  Prosentase pengaruh  kontribusi  terbesar  adalah  Arus pada M RR yaitu :
𝜌𝐴 = 456,898 4:;,448 × 100% = 96.966 ≈ 96.97 %
Sedangkan  dari  tabel  15,  diperoleh Prosentase  pengaruh  kontribusi  terbesar adalah P on pada T WR yaitu :
𝜌𝑃𝑜𝑛 = '56,,55 ,:9,968 × 100% = 51.103 ≈ 51.1 %

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa Taguchi, Laju pelepasan  bahan  benda  kerja  atau Material Removal  Rate ( M RR )  dan  laju  keausan elektroda  atau Tool  Wear  Rate ( T WR ) menghasilkan parameter optimum yang sama yaitu  pada  Arus level  2 ,  Pon level  1 dan  Poff level  1 dengan nilai : Arus = 6 ampere ; P on = 100 µ s ; P off =  50 µ s.  Sedangkan  dari  hasil  analisa Anova terlihat bahwa M RR sangat di pengaruhi oleh  parameter  arus  dengan  persentase kontribusi sebesar 96.97% dan diikuti dengan parameter pulse on time (Pon) dan pulse off time ( P off ).  Untuk tool  wear  rate ( T WR )  di pengaruhi  oleh  parameter pulse  on  time ( P on )  dengan  persentase  kontribusi  sebesar 57.10%   dan diikuti dengan parameter arus dan pulse off time ( P off ).

## DAFTAR PUSTAKA
Ali  M.A,  dkk,2013  Pengaruh  Parameter  EDM terhadap  Material  Removal  Rate  dengan bahan  Tembaga  Berilium  Menggunakan Metode Full Faktorial, Middle-East Journal of Scientific Research 16 (1): 44-50. Bhola  Jha,K.Ram  and  Mohan  Rao.,2011. An overview  of  technology  and  research  in electrode  design  and  manufacturing  in sinking  electrical  discharge  machining ,
Journal  of  Engineering  Science  and Technology.
I Fata Sagedistira.,2012. Studi Pengaruh Variasi Arus  Proses  Pemesinan  Edm  Sinking Terhadap  Kekerasan  Dan  Karakteristik Struktur Mikro Material Baja Skd 11, hasil penelitian  Jurusan  Teknik  Mesin  (S1) Fakultas  Teknik  Universitas  Jember, Jember.
K.H. Ho, S.T. Newman., 2003. State of the art electrical  discharge  machining  (EDM). International  Journal  of  Machine  Tools  & Manufacture 43 (2003) 1287–1300
Kuldeep  Ojha,  R.  K.  Garg,  K.  K.  Singh.,2010. MRR  Improvement  in  Sinking  Electrical Discharge Machining: A Review , Journal of Minerals  &  Materials  Characterization  &
Engineering, Vol. 9, No.8, pp.709-739. JIS G 4404., 2005. Alloy tools Steels Londa Petrus.,2014, Pengaruh Variabel
Pemotongan  Terhadap  Keausan  Elektroda Dan Benda Kerja Pada Proses EDM , Jurnal Teknik Mesin, ROTASI Vol. 16, No. 4. Sandeep  Kumar.,  2013.  Current  Research Trends  in  Electrical  Discharge  Machining, Vol.  2(2),56-60, Research  Journal  of Engineering Sciences,
Shailesh Kumar Dewangan.,2010, Experimental Investigation Of Machining Parameters For Edm Using U-Shaped Electrode Of Aisi P20 Tool  Steel,  A  Thesis  Submitted  In  Partial Fulfilment  Of  The  Requirements  For  The Degree  Of  Master  Of  Technology  In Mechanical  Engineering,  Department  Of Mechanical. Engineering National Institute Of Technology Rourkela,
Soejanto  Irwan.,2009.  Desain  Eksperimen dengan  metode  Taguchi,  Graha  Ilmu, Yogyakarta 2009.
Sushil Kumar Choudhary , Dr. R.S Jadoun.,2014. Current  Advanced  Research  Development of Electric Discharge Machining (EDM):  A Review , International Journal of Research in Advent Technology, Vol.2, No.3.
S.V.  Subrahmanyam,  M.  M.  M.  Sarcar.,2013. Evaluation  of  Optimal  Parameters  for machining with Wire cut EDM Using Grey- Taguchi  Method,  International  Journal  of Scientific  and  Research  Publications, Volume 3, Issue 3.
Ross  J.  Phillip.,1996.  Taguchi  Techniques  for Quality Engineering, 2nd Ed, McGraw-Hill, New York San Francisco Washington D.C
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P %C Arus 1 459,080 459,080 459,080 1019,45 0,000 94,97 P ON 1 10,934 10,934 10,934 24,28 0,001 0,34 P OFF 1 1,625 1,625 1,625 3,61 0,130 2,30 Residual Error 4 1,801 1,801 0,450 Total 7 473,440
S = 0,4711     R=Sq = 99,6%    R=Sq [Adj]= 99,3%
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P %C Arus 1 108,453 108,453 108,453 48,94 0,000 38,89 P ON 1 159,255 159,255 159,255 71,87 0,0010 57,1 P OFF 1 2,318 2,318 2,318 1,05 0,364 0,83 Residual Error 4 8,864 8,864 2,216 Total 7 278,890
S = 0,4711     R=Sq = 99,6%    R=Sq [Adj]= 99,4%