## PENGARUH SPINDLE SPEED, FEEDING DAN DEPTH OF CUT

## PADA TURNING CNC DENGAN MATERIAL PLASTIK TERHADAP KEKASARAN PERMUKAAN
Dicky Seprianto 1) , Romi Wilza 2) , Zamheri 3)
1)2)3) Staf Pengajar Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Sriwijaya Jl. Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139 Telp: 0711-353414 Fax: 0711-453211

## Abstrak
Turning  (proses  bubut)  merupakan  salah  satu  proses  produksi  yang  pada prinsipnya  adalah  pengurangan  diameter  dari  benda  kerja.  Proses-proses pengerjaan  pada  mesin  bubut  secara  umum  dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu: proses  pemotongan  kasar  (roughing)  dan  pemotongan  halus  atau  semi  halus (finishing).  Dengan  berkembangnya  teknologi  pemesinan  telah  terjadi  peralihan dari  metode  konvensional  ke  CNC  (Computer  Numerically  Controlled),  dimana dengan menggunakan mesin berbasis CNC, maka parameter proses pemesinan dapat  dikendalikan  lebih  baik  dan  produk  yang  dihasilkan  dapat  dibuat  dalam waktu relatif singkat dengan jumlah yang lebih banyak. Proses pemesinan identik dengan material yang berasal dari logam (ferro), akan tetapi dikarenakan sifatnya yang  unrenewable,  maka  plastik  sekarang  banyak  dikembangkan  untuk menggantikan  fungsi  dari  logam,  sehingga  parameter  dari  proses  pemesinan dengan material plastik perlu diketahui untuk mendapatkan kualitas yang optimal ditinjau dari kekasaran permukaan benda. Pada penelitian ini akan menggunakan mesin  Turning  CNC  dengan  post  processor  tipe  siemens  S802s,  dimana parameter  yang  akan  diteliti  adalah  spindle  speed,  feedrate  dan  depth  of  cut dengan penggunaan media pendingin ataupun tidak. Sedangkan material plastik dalam  bentuk  silinder  pejal  berjenis  HDPE  (High  Density  PolyEthylene)  sebagai benda  kerja.  Untuk  seluruh  data  hasil  pengukuran  diperoleh  hasil  olah  data multiple  regression  berupa  model  matematika  yang  diharapkan  dapat  dijadikan acuan  dalam  memprediksi  nilai  kekasaran  permukaan  berdasarkan  parameter pengujian yang telah ditentukan yaitu : Kekasaran (Ra)  =   3.84 – (0.17A) + (2.57B) – (0.14C) – (0.083AB - 0.092AC - 0.085BC - 0.089(ABC)
Kata Kunci :   Plastik, Turning CNC, Multiple Regression

## 1. PENDAHULUAN
Salah
satu parameter proses pembubutan  ( turning )  yang  tidak  dapat dilakukan  dengan  tepat  pada  mesin  turning konvensional adalah spindle speed, dikarenakan  pada  proses  turning  diameter benda  kerja  berubah  seiring  dengan  proses penyayatan.  Hal  ini  dapat  diatasi  dengan penggunaan mesin berbasis CNC
Proses  pemesinan  sangat  identik untuk pembentukan produk/komponen dengan menggunakan material logam ( ferro ),  akan  tetapi  dikarenakan  logam tergolong  sumber  daya  alam  mineral  bahan galian yang pada umumnya bersifat unrenewable ,  maka  telah  dikembangkan plastik  sebagai  alternatif  dalam  pembuatan komponen/produk (1) . Plastik merupakan material yang
baru secara
luas
dikembangkan  dan  digunakan  sejak  abad ke-20  yang  berkembang  secara  luar  biasa penggunaannya  dari  hanya  beberapa  ratus ton  pada  tahun  1930-an,  menjadi  150  juta ton/tahun  pada  tahun  1990-an  dan  220  juta ton/tahun  pada  tahun  2005.  Saat  ini penggunaan  material  plastik  di  negara- negara
Eropa Barat mencapai 60kg/orang/tahun, di Amerika Serikat
mencapai  80kg/orang/tahun,  sementara  di India hanya 2kg/orang/tahun (2) . Plastik  merupakan  polimer,  rantai panjang  atom  mengikat  satu  sama  lain. Rantai  ini  membentuk  banyak  unit  molekul berulang.  Plastik  yang  umum  terdiri  dari polimer  karbon  atau  dengan  oksigen, nitrogen,  chlorine  atau  belerang  di  tulang belakang.  (beberapa  minat  komersial  juga berdasar silikon). Plastik menjadi bagian tak terpisahkan di kehidupan abad 21.
Pengembangan plastik berasal
dari penggunaan material alami (seperti: permen karet,  "shellac")  sampai  ke  material  alami yang  dimodifikasi  secara  kimia  (seperti: karet alami, "nitrocellulose") dan akhirnya ke molekul  buatan-manusia  (seperti:  epoxy, polyvinyl  chloride,  polyethylene) (3) .  Tuntutan terhadap  kualitas  produk  yang  baik  dari proses  pemesinan  sangat  dibutuhkan  di dunia  industri.  Salah  satu  tuntutan  tersebut adalah kualitas kakasaran permukaan produk.  Hasil  kekasaran  permukaan  pada proses
pemesinan
turning sangat bergantung  kepada  parameter  pemesinan yaitu spindle  speed,  feedrate  dan  depth  of cut . (5)
Pengaruh  suhu  sintering  terhadap sifat  fisik  (densitas)  dan  sifat  mekanik (kekuatan  impak,  kekuatan  lentur)  material komposit  HDPE-karet  yang  dibuat  dengan metode pressured  sintering .  Bahan  yang digunakan  adalah  plastik  jenis  HDPE  yang berasal  dari  kemasan  oli  dan  karet  yang berasal dari ban bekas. Pembuatan spesimen  menerapkan  teknologi  serbuk dengan  metode  pressured  sintering.  Pada penelitian  ini  variasi  yang  digunakan  adalah suhu sintering, yakni 110 oC , 120 o C, 130 o C, dan  140 o C.  Proses  pressured  sintering dilakukan  5  menit  dengan  tekanan  1MPa. Pengujian  kekuatan  lentur  menggunakan alat  UTM  dengan  standar  uji  ASTM  D790. Pengujian  kekuatan  impak  memakai  alat impak izod dengan standar uji ASTM D5941, dan  pengukuran  densitas  didasarkan  pada standar  pengujian  ASTM  D792.  Hasil penelitian
menunjukkan bahwa penambahan  suhu  sintering  dari  110 o C sampai  140 o C  akan  meningkatkan  densitas hingga  10.18%,  kekuatan  impak  hingga 71.52%, dan kekuatan lentur hingga 12.28%.  Kenaikan  densitas  terbesar  ketika suhu  naik  dari  120 o C  ke  130 o C  yaitu sebesar  6.20%,  kenaikan  impak  terbesar ketika  suhu  dinaikkan  dari  110 o C  ke  120 o C yaitu sebesar 55.01%, dan kenaikan kekuatan  lentur  terbesar  ketika  suhu  naik dari 110 o C ke 120 o C yaitu sebesar 6.91%. (6)
Pada pemantauan saat proses pemesinan menggunakan mesin bubut CNC sedang  berlangsung.  Selain  parameter pemesinan  ditambahkan  informasi  getaran mesin  yang  diperoleh  dari accelerator (PCB356B08 Piezotronics ).  Mesin  bubut yang  digunakan  adalah Enterprise 1500 buatan Mysore Kirlsokar (India) pada bahan 6061  T2.  dihasilkan  bahwa  tanpa  data vibrasi  mesin,  akurasi  prediksi  dengan multiple regression berkurang sekitar 1,5% (7)(8)
Dari  hasil  penelitian  dan  pengukuran kekasaran permukaan terhadap benda kerja yang  dibuat  dengan  proses  pemesinan menggunakan  mesin  Milling  CNC  didapat bahwa  nilai  rerata  kekasaran  (Ra)  yang paling baik (halus) diperoleh pada kombinasi faktor feedrate=150 mm/min, spindle speed =1700  rpm  dengan  media  pendingin angin  sebesar  0.694  µmm  dan  diketahui bahwa spindle  speed  ,  feedrate dan interaksi  keduanya  terbukti  dengan  tingkat keyakinan  95%  (α=5%),  berpengaruh terhadap nilai
kekasaran, dengan persentase  kontribusi  sebesar,  37%,  32%,
28% (8)
Dengan  perkembangan  dunia  industri sekarang  ini,  kebutuhan  material  untuk sebuah  produk  bertambah.  Penggunaan material  logam  pada  berbagai  komponen produk semakin berkurang. Hal ini diakibatkan  oleh  beratnya  komponen  yang terbuat dari logam, proses pembentukannya yang  relatif  susah,  dapat  mengalami  korosi dan  biaya  produksinya  mahal.  Oleh  karena itu, banyak dikembangkan material lain yang mempunyai  sifat  karekteristik  yang  sesuai dengan  karakteristik  material  logam  yang diinginkan. Salah satu material yang banyak dikembangkan  saat  ini  adalah  komposit. Komposit  adalah  bahan  kombinasi  antara dua atau lebih komponen atau material yang memiliki  sejumlah  sifat  yang  tidak  mungkin dimiliki  oleh  masing –masing  komponen tersebut.
a. Polietilen(PE) b. Polivinil klorida(PVC)
c. Polipropena (PP) d. Polistiren(PS)
Gambar 1. Polimer Termoplastik
a. Resin epoksi b. Fenolik
Gambar 2. Polimer Termoset

## 2. BAHAN DAN METODA

## 2.1 Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  ini  terlebih  dahulu dibuat
desain
eksperimen dengan pendekatan  metode  full  factorial  2  level  dan 3  faktor  dengan  3  faktor  interaksi  (3FI), dimana  faktor  yang  dikontrol  adalah spindle speed, feeding dan depth of cut . Sedangkan respon yang ditentukan yaitu nilai kekasaran permukaan spesimen uji. Untuk pengolahan data hasil eksperimen menggunakan analysis  of  variance (ANOVA).  Sedangkan pembuatan spesimen/benda kerja
digunakan mesin Turning CNC dengan post processor tipe siemens S802s.
Dari  keseluruhan  parameter  proses yang  dapat  dikendalikan,  disusun  suatu
faktor-faktor  eksperimen  yang  berpengaruh terhadap kekarasan permukaan dari spesimen ditunjukkan pada tabel 1, sedangkan  diagram  alir  dari  penelitian  ini ditunjukkan pada gambar 3.
Tabel 1 . Faktor-Faktor  Eksperimen  Dan Respon Yang Diharapkan Name Units Type Low High Spindle Speed rpm Factor 1000 1750 Feeding mm/min Factor 0.1 0.5 Depth Of Cut mm Factor 1 3 Kekasaran µmm Response
Gambar 3 .  Diagram Alir Penelitian

## 2.2     Peralatan Dan Bahan
Peralatan yang digunakan pada penelitian ini adalah : 1.  Mesin  Tuning  CNC  tipe  EDU  VR-1 LATHE-TB dengan post processor menggunakan Siemens S802s.
2.  Alat  potong  dengan  material carbide (pahat rata kiri)
3.  Mitutoyo micrometer
4. Qualitest roughness  surface  tester  TR
200
5.  Kompressor
Bahan  utama  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  material  plastik  dalam bentuk  silinder  pejal  berjenis  HDPE  ( High Density PolyEthylene )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1    Hasil Pengujian
Setelah dibuat
pemrograman numerical  control (NC)  untuk  pembuatan spesimen  uji,  dilakukan  proses  pemesinan CNC  yang  menghasilkan  spesimen  uji, Untuk  mengetahui  nilai  kekasaran  dari
spesimen  uji  maka  dilakukan  pengukuran kekasaran permukaan dengan menggunakan  alat  Qualitest  TR  200.  Hasil pengukuran  kekasaran  terhadap  spesimen uji  yang  dilakukan  sebanyak  3  kali  replikasi ditunjukkan  pada  tabel  2,  sedangkan spesimen  uji  sebelum  dan  setelah  proses pemesinan  turning  CNC  ditunjukkan  pada gambar 4.
a. Sebelum Proses Pemesinan
b. Sesudah Proses Pemesinan
c. Spesimen Uji Yang Dibuat
Gambar 4 . Spesimen Sebelum Dan Sesudah  Proses  Pemesinan Turning CNC
Tabel 2. Hasil Pengukuran Kekasaran Spesimen Uji Factor 1 Factor 2 Factor 3 Response Std Run A: Spindle Speed B:Feedra te C:Deepth of cut Kekasaran rpm mm/min mm µmm 10 1 1750 0.5 1 6.576 3 2 1000 0.1 1 1.404 22 3 1750 0.5 3 5.692 11 4 1750 0.5 1 6.521 19 5 1000 0.5 3 6.274 4 6 1750 0.1 1 1.232 2 7 1000 0.1 1 1.398 5 8 1750 0.1 1 1.225 18 9 1750 0.1 3 1.135 9 10 1000 0.5 1 6.735 20 11 1000 0.5 3 6.314 21 12 1000 0.5 3 7.269 17 13 1750 0.1 3 1.114 12 14 1750 0.5 1 6.629 15 15 1000 0.1 3 1.277 16 16 1750 0.1 3 1.123 7 17 1000 0.5 1 6.718 24 18 1750 0.5 3 5.366 8 19 1000 0.5 1 6.685 14 20 1000 0.1 3 1.298 23 21 1750 0.5 3 6.218 6 22 1750 0.1 1 1.276 13 23 1000 0.1 3 1.311 1 24 1000 0.1 1 1.412
3.2 Analisa Data Hasil Pengujian Kekerasan Dari 24 kali observasi random terhadap kekasaran permukaan yang dilakukan  diperoleh  nilai  kekasaran  paling tinggi  terjadi  pada  spesimen  uji  ke-12 sedangkan  nilai  kekasaran  permukaan terendah  terdapat  pada  spesimen  uji  ke-16, adapun grafik hasil pengukuran dari spesimen uji ditunjukkan pada gambar 5. Untuk mengetahui data yang dihasilkan valid serta  pengaruh-pengaruh dari  faktor  terhadap  respon  kekasaran permukaan  spesimen  uji,  maka  dilakukan analisa statistik dengan analisis  varians dua arah (ANOVA) dengan menggunakan metode full  factorial denga  tipe  2 level factorial dan  model 3  factorial  interaction . Dari  24  kali  observasi  yang  dilakukan  maka didapat nilai minimum, maksimum, rata-rata, standar  deviasi  dan  rasio  faktor  terhadap respon  kekasaran  permukaan  spesimen  uji yang ditunjukkan pada tabel 3.
Gambar 5 .  Grafik Hasil Observasi Terhadap Nilai Kekasaran Permukaan Spesimen Uji
Tabel 3. Rata-Rata, Standar Deviasi, Dan Rasio Dari Hasil Pengujian Kekasaran
Study Type Factorial Runs  24 Design Type 2 Level Factorial Design Model 3FI Factor Name Units Min Max -1 Actual +1 Actual Mean Std. Dev. A Spinde Speed rpm 1000 1750 1000
1750 1375 375 B Feeding mm/min 0.1 0.5 0.1 0.5 0.3 0.2 C Depth Of Cut mm 1 3
1 3 2 1 Response Name Units Obs Analysis Minimum Maximum Mean Std. Dev. Ratio Model Y1 Kekasaran µmm 24 Factorial 1.114 7.269 3.8418 2.6539 6.5251 3FI
Setelah dilakukan model analisis varians (ANOVA) dua arah yang terdiri dari perhitungan jumlah  kuadrat,  derajat  kebebasan,  rata-rata  jumlah  kuadrat  dan  F Hitung (Fo),  maka  dapat diperoleh  data  statistik  ANOVA  rata-rata  kekasaran  spesimen  uji  seperti  ditunjukkan  pada gambar  6.  Adapun  hasil  perhitungan  statistik  (ANOVA)  yang  didapat  dengan  menggunakan bantuan perangkat lunak design expert ® versi 8.
Gambar 6 .  ANOVA Hasil Pengukuran Nilai Kekasaran Spesimen
Dari hasil perhitungan statistik menggunakan  metode  ANOVA , diketahui bahwa  faktor spindle  speed , feedrate ,  dan depth  of  cut berpengaruh  secara  signifikan terhadap  nilai  kekasaran  spesimen  uji dengan  tingkat keyakinan  95%  (  =0.05). Hal ini  dapat  dibuktikan  dimana    F VALUE >  F TABEL dan nilai Prob > F kurang dari 0,05 sehingga dapat  diketahui  bahwa  faktor  dan  interaksi dari    faktor spindle  speed dan depth  of  cut
berpengaruh  secara  signifikan  terhadap respon  yaitu  nilai  kekasaran  permukaan spesimen  uji.  Setelah  dilakukan  komputasi statistik  untuk  seluruh  data,  diperoleh  hasil olah  data multiple  regression berupa  model matematika yang diharapkan dapat memprediksi nilai kekasaran permukaan dari spesimen uji dengan menggunakan material plastik, yaitu :
Kekasaran (Ra) = 3.84 – (0.17A) + (2.57B) – (0.14C) – (0.083AB - 0.092AC - 0.085BC - 0.089ABC) (5.1)
Dimana :
A  = Spinde Speed (Rpm) B  = Feeding (mm/min) C  = Depth Of Cut (mm)

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  pengukuran nilai kekasaran permukaan terhadap spesimen  uji  dengan  material  plastik  yang dilakukan  proses  pemesinan  menggunakan mesin  Turning  CNC  merk  MTS    Type  EDU VR1-LATHE-TB,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :
1. Nilai  rerata  kekasaran  (Ra)  terendah (paling halus) diperoleh pada kombinasi faktor feedrate=0,1 mm, spindle
speed =1750 rpm dan depth of cut=3mm sebesar 1,124 µmm.
2. Dari  hasil  analisa  data  pengujian menggunakan metode ANOVA diketahui  bahwa spindle  speed  ,
feedrate,  depth  of  cut serta  interaksi antara spindle  speed dengan depth  of cut terbukti  dengan  tingkat  keyakinan 95%  (α=5%),  berpengaruh  secara signifikan terhadap nilai kekasaran.
3. Setelah  dilakukan  komputasi  statistik untuk  seluruh  data  hasil  pengukuran diperoleh  hasil  olah  data multiple regression berupa  model  matematika yang diharapkan dapat  dijadikan acuan dalam  memprediksi  nilai  kekasaran permukaan berdasarkan parameter
pengujian yang telah ditentukan yaitu : Kekasaran (Ra) =
3.84 –  (0.17A)  +  (2.57B)  –  (0.14C)  –
(0.083AB  -  0.092AC  -  0.085BC  -
0.089ABC)
4.2 Saran
1. Dengan  semakin  menipisnya  material dari  logam  karena  sifatnya  yang unrenewable  resource maka  perlu
dikembangkan  kemungkinan  proses pemesinan untuk material-material yang bersifat renewable .
2. Komponen-komponen  yang  dihasilkan dari  material  plastik  mayoritas  dibuat melalui  proses injection moulding , sehingga  perlu  diteliti  lebih  lanjut kemungkinan untuk dibuat menggunakan proses pemesinan lainnya  dengan mechanical  properties yang diharapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
1. …………. ―Plastic‖, http://wiki.answers.com/Q/Is_plastic_re newable_or_non_renewable diunduh tanggal 21-02-2013
2. Ahvenainen,  Raija,  2003,  ― Modern Plastics  Handbook ‖, 1  ST  Edition,
Woodhead Publishing Limited , pp. 24.1. 3. …………. ―Plastic‖, http://id.wikipedia.org/wiki/Plastik, diunduh tanggal 21-02-2013
4. MTS,  2011,  ― CNC-Basic ‖,  BK  &  BM, Kaiserin-Augusta-Allee, Berlin.
5. Heru  Sukanto,  2009,  ―Pengaruh  Suhu
Sintering Terhadap Densitas dan Kekuatan  Komposit  Plastik –  Karet‖, Jurnal Ilmiah Teknik Mesin Cakram Vol. 3  No.  1  hal.  57-61,  Universitas  Negeri Surakarta.
6. Yang,  J.L.,  Chen,  J.C.,  2001,  ― A Systematic  Approach  for  Identifying Optimum Surface Roughness Performance in End Milling Operations ‖, Journal of Industrial technology ,  Vol.  17,  No.  2,  February  to April 2001, http://www.nait.org.
7. Huang, L., Chen, J.C., 2001, ― A Multiple Regression Model to Predict In-process Surface Roughness in Turning Operation  Via  Accelerometer ‖, Journal of Industrial  technology ,  Vol.  17,  No.  2, February to April 2001, www.nait.org.
8. Johan  Trygg,  Svante  Wold,  2002,
― Introduction  To  Statistical  Experiment Design ‖,  University  Of  Queensland,
Australia.
9. Lou,  Mike  S.,  et  al.,  1998,  ― Surface
Roughness  Prediction  Technique  For
CNC  End  Milling ‖, Journal  of  Industrial Technology Vol. 15, No. 1.
10. Taufiq  Rochim,  2007,  ―Klasifikasi Proses,  Gaya  dan  Daya  Pemesinan‖,
Buku  1,  ISBN.  979-979-1344-050, Penerbit ITB, Bandung.