TEKNIK, 41 (3), 2020, 261-268
doi: 10.14710/teknik.v41n3.27348               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Kajian terhadap Tingkat Kerusakan Pahat pada Pembubutan dengan Metode Minimum Quantity Lubrication (MQL)
Rika Dwi Hidayatul Qoryah , Allen Luviandy, Mahros Darsin *
Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik, Universitas Jember, Jl. Kalimantan No.37, Tegal Boto, Kec. Sumbersari, Kabupaten Jember, Indonesia 68121

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  mengamati  efek  penerapan  metode  pelumasan  berkuantitas  minimum  atau minimum  quantity  lubrication  (MQL)  pada  pembubutan  baja  AISI4340.  Perangkat  MQL  yang  dibuat dilengkapi dengan sistem kendali berbasis Arduino yang dapat disetel manual atau otomatis. Pahat yang digunakan  adalah  jenis  insert  DCMT  11.  Desain  ekesperimen  pada  penelitian  ini  yaitu  Taguchi  desain orthogonal  array  L9  dengan  variasi  kedalaman  potong,  komposisi  cairan  pendingin,  dan  metode pemberian  cairan  pendingin.  Tiap  variabel  ada  tiga  level.  Tingkat  kerusakan  pahat  dinilai  dari  bentuk perubahan pahat setelah digunakan membubut dengan mengobservasinya di bawah mikroskop optic dari tiga  sudut  pandang.  Ada  empat  kategori  perubahan  pahat  dibandingkan  bentuk  aslinya.  Nilai  total kerusakan  pahat  adalah  akumulasi  dari  angka  tingkat  kerusakan  dari  tiga  sudut  pandang.  Hasil  utama dari  penelitian  ini  adalah  MQL  dengan  kendali  suhu  menghasilkan  tingkat  kerusakan  paling  minim. Secara detil didapatkan bahwa faktor yang paling dominan mempengaruhi perubahan bentuk pahat (tool deterioration)  secara  berurutan  adalah  kedalaman  potong,  komposisi,  dan  metode  pemberian  cutting fluids dengan persentase sebesar 32,69%, 17,30 % dan 12,82%. Selain itu ditemukan bahwa metode MQL berbasis  kendali  suhu  berpadu  dengan  kedalaman  potong  1,6  mm  dan  komposisi  campuran  cairan pendingin 3:7 terbukti sebagai perpaduan parameter yang menghasilkan kerusakan pahat minimum.
Kata kunci : cairan pendingin; MQL; metode Taguchi; pahat, tool deterioration

## Abstract
[Title:  Study  on  Tool  Deterioration  in  Machining  with  Minimum  Quantity  Lubrication  (MQL) Condition] This  study  aims  to  observe  the  tool  deterioration  following  application  of  minimum  quantity lubrication  method  (MQL).  The  designed  MQL  system  is  completed  with  an  Arduino  controller  system which was able to be either manually-controlled or automatically-controlled. The tool used in this study is DCMT 11 insert type. The Taguchi method using the Orthogonal Array L9 design was used to compile the design of experiments with variations in depth of cut, coolant composition, and cooling fluid application methods.  Each  variable  consists  of  three  levels.  Tool  deterioration  evaluated  by  observing  it  under  an optic microscope from three sides of the tool. There are four levels of tool deterioration. The value of tool deterioration of each tool is the accumulation of each side view. ANOVA analysis found that depth of cut, cutting  tool  composition  and  method  of  applying  coolant  influence  tool  deterioration  in  percentage  by 32.69%, 17.30 % and 12.82% respectively. Moreover, the minimum tool deterioration would be achieved when using the parameter combination of depth of cut of 1.6 mm; mixture composition of 3:7; and using the temperature-controlled MQL.
Keywords : cutting  fluid;  MQL;  Taguchi  method;
cutting tool; tool deterioration
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: mahros.teknik@unej.ac.id
Gambar 1. Kontroler Sistem Pendingin
1. Pendahuluan
Saat ini dunia industri masih banyak menggunakan  mesin-mesin  konvensional,  seperti mesin  bubut, milling,  drilling, dll.  Pahat  merupakan salah  satu  komponen  paling  penting  dalam  proses pengerjaan tersebut. Banyak faktor yang mempengaruhi  keausan  pahat,  seperti  geometri  pahat, pemberian  cairan  pendingin (cutting  fluid) ,  jenis material  pahat  dan  benda  kerja,  waktu  pemakaian, suhu  karena  gesekan,  kecepatan  potong,  kedalaman potong,  dan  gerak  makan  (Dalimunthe,  2009). Sedangkan menurut Qomarudin dan Rahmanto (2018), salah satu  faktor penting  yang  mempengaruhi  kualitas pahat  adalah  kemampuan  potong  dari  pahat  tersebut. Seiring  pemakaian,  pahat  akan  semakin  aus  dan berubah  bentuk.  Hal  ini  dikarenakan  fenomena terkikisnya bagian pahat dengan  adanya gesekan terus menerus dengan benda kerja (Bayuseno, 2010). Untuk mengurangi  keausan  tersebut,  salah  satu  solusinya memberikan  cairan  pendingin.  Namun  penggunaan cairan  pendingin  yang  berlebihan  juga  menyebabkan dampak  berbahaya  bagi  operator  dan  lingkungan sekitar karena termasuk dalam limbah.
Untuk  mencegah  penggunaan  cairan  pendingin yang  berlebihan  maka  muncullah  metode  yang bernama Minimum  Quantity  Lubrication (MQL). Metode  MQL  ini  adalah  salah  satu  metode  pemberian cairan  pendingin  dengan  debit  maksimal  50  –  500  ml per  jam  (Basuki  dkk,  2014).  Dengan  adanya penggunaan metode MQL diharapkan dapat mengurangi  dampak  buruk  bagi  lingkungan.  Menurut Boubekri (2015) metode MQL lebih efektif dibandingkan  metode flood dengan  mengurangi penggunaan  cairan  pelumasan (cutting  fluid) yang berlebihan. Lebih lanjut, metode MQL juga menghasilkan  permukaan  yang  lebih  halus  dan  bisa mengurangi  suhu  pengerjaan  dibandingkan  dengan metode dry  cutting (metode  pemesinan  dimana  tidak menggunakan cairan pelumasan sama sekali) (Boubekri,  2015).  Patriawan  dkk  (2016)  mengatakan bahwa  penggunaan  metode  MQL  terbukti  lebih ekonomis  dari  sisi production  cost dan  ramah lingkungan.  Penggunaan  cairan  pendingin  akan memperlambat  keausan  pahat  terbukti  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Basuki dkk. (2014),  proses pemotongan  dengan  menggunakan  metode dry cutting menyebabkan  pahat  akan  semakin  cepat  mengalami aus.
Sebagai  pendukung  dalam  pemberian  metode MQL,  digunakan  sistem  otomasi  berbasis  arduino dimana penyemprotan cairan pendingin akan bergantung  pada  suhu  pengerjaan.  Dengan  adanya sistem  otomasi  tersebut  seperti  penelitian  yang dilakukan  oleh  Dinata  dkk  (2019),  diharapkan  data yang diperoleh semakin valid karena pemberian cairan
pendingin  terkendali  dan  bergantung  pada  sensor suhu,  selain  itu  penggunaan  metode  MQL  dengan memanfaatkan  sistem  otomasi  memberikan  dampak pengurangan penggunaan cairan pendingin.
Berdasarkan studi literatur di atas penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  efek  dari  aplikasi  sistem kendali  pemberian  cutting  fluid  terhadap  tingkat kerusakan  pahat.  Selain  itu,  untuk  menemukan kombinasi  parameter  yang  akan  menghasilkan  tingkat kerusakan pahat minimum. Kontribusi utama dari hasil penelitian ini adalah ditemukannya kombinasi parameter  permesinan  optimum  dengan  melibatkan permesinan dengan MQL yang menghasilkan perubahan bentuk pahat minimum.

## 2. Bahan dan Metode
Pahat yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis insert karbida DCMT 11. Suhu kerja pahat karbida biasanya mencapai suhu maksimal pengerjaan ± 566 °C (Shihab  dkk,  2014).  Material  yang  digunakan  adalah baja  AISI  4340  yang  termasuk  dalam  golongan  baja karbon sedang. Penyemprotan cairan pendingin menggunakan alat yang sudah dirangkai dan dimodifikasi yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode eksperimen  langsung.  Langkah-langkah  yang  dilakukan adalah  proses  pembubutan;  pengambilan  gambar  pahat yang  sudah  dipakai  menggunakan  mikroskop  digital, dan yang terakhir adalah pengolahan data menggunakan metode  Taguchi.  Pengambilan  gambar  pahat  ini menggunakan  mikroskop digital dengan perbesaran 100 kali  (Gambar  2).  Foto  dari  3  sisi: flank,  left  side  rake, dan right  side  rake dari  pahat  digunakan  untuk menetapkan nilai tingkat kerusakan pahat.
doi: 10.14710/teknik.v41n3.27348               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## 2.1 Proses Pengambilan Gambar Pahat
Pada  proses  ini,  langkah-langkah  yang  dilakukan  adalah sebagai  berikut:  (a)  Meletakkan  pahat  yang  sudah digunakan dengan posisi tetap untuk diambil gambar pada bagian flank ,  (b)  Mengambil  gambar  pada  setiap  bagian pahat  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya  menggunakan mikroskop digital, (c) Mengulangi prosedur 1 dan 2 untuk right  side  rake, dan left  side  rake .  Sisi  pahat  yang diobservasi disajikan pada Gambar 3.

## 2.2 Pengolahan Data
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan metode Taguchi  L9  yang  terdiri  dari  3  macam  variabel,  yaitu variabel  bebas,  variabel  kontrol,  dan  variabel  terikat. Variabel-variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebagai  berikut:  (a)  Variabel  kontrol:  nilai feed  rate sebesar  0,122  mm/putaran,  dan  putaran  spindel  sebesar 585  rpm,  (b)  Variabel  terikat  merupakan  nilai tool deterioration . (c) Variabel bebas dalam penelitian ini ada 3,  yaitu  kedalaman  potong,  metode  pemberian  cairan pendingin  pada  proses  pemakanan,  dan  komposisi campuran  cairan  pendingin.  Variabel  bebas  yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Pada variasi metode, terdapat 3 jenis yaitu metode
MQL manual, MQL otomasi, dan metode flood . Maksud dari  metode  MQL  manual  adalah  penyemprotan  cairan pendingin  dilakukan  berdasarkan  waktu,  yaitu  setiap  10 detik  sekali  alat  kontroler  akan  menyemprotkan  cairan pendingin.  Metode  MQL  otomasi  adalah  sistem penyemprotan  yang  dilakukan  berdasarkan  sensor  suhu, yaitu  adalah  apabila  suhu  pada  sensor  mencapai  70 o C maka alat kontroler akan otomatis menyemprotkan cairan pendingin  dan  jika  suhu  sudah  di  bawah  70 o C  maka  alat akan otomatis berhenti menyemprotkan cairan pendingin. Metode flood adalah metode pemberian cairan pendingin dengan  menyemprotkan  cairan  pendingin  secara  terus menerus dari awal pemotongan sampai berhenti.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari  pengamatan  foto  mikroskopi  dikategorikan menjadi  4  jenis  kerusakan  pahat.  Penetapan  nilai perubahan  bentuk  pahat (tool  deterioration) ,  yaitu sebagai  berikut:  (1)  tergores,  (2)  terbakar,  (3)  built-up edge  (BUE),  dan  (4)  cuil.  Contoh  masing-masing  pahat dengan  dengan  nilai  kerusakan  1-4  secara  berurutan disajikan  pada  Gambar  4-7.  Pahat  yang  telah  cuil  (nilai 4) tidak dapat digunakan lebih lanjut.
Gambar 2. Mikroskop digital
Gambar 3. (a) Pahat insert DCMT 11 (b) Bagian Flank (c) Bagian Right Side Rake (d) Bagian Left Side Rake
Tabel 1. Variabel bebas dan levelnya
Kode Kontrol Faktor Level 1 2 3 A Depth of cut 1,6 mm 1,8 mm 2 mm B Komposisi (Air : Cutting Fluid) 3:7 5:5 7:3 C Metode MQL Manual MQL Otomasi Flood
doi: 10.14710/teknik.v41n3.27348               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Setelah  mengetahui  kategori  dari  masing-masing kerusakan  pahat,  kemudian  menghitung  total  kerusakan sesuai  dengan  nilai  yang  sudah  ditetapkan  di  atas. Contoh  dari  perhitungan  nilai  kerusakan  dari  masing- masing pahat dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 3 menyajikan hasil perhitungan semua nilai kerusakan  pahat  pada  masing-masing  percobaan. Sedangkan  perhitungan  rata-rata means dari  setiap percobaan  menggunakan  persamaan  1  dan  hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.
∑ = ∑ (1) µ prediksi = ( 1 +   1 +   2 ) - (2)
Hasil  perhitungan  faktor  yang  paling  optimum dari tiap faktor kendali dapat dilihat pada Tabel 5. Dari perhitungan nilai prediksi respon optimum menggunakan  persamaan  2  dengan  hasil    nilai  rata-rata prediksi means untuk  kombinasi  yang  optimal  terhadap nilai tool deterioration adalah sebesar 9,43.
Gambar  4. Tool  deterioration tingkat  1 , gambar  dari right side rake pahat percobaan 3 replikasi 1
Gambar 5. Tool deterioration tingkat 2 , gambar dari Left side rake pahat percobaan 1 replikasi 3
Gambar 7. Tool deterioration tingkat 4 , gambar dari flank pahat percobaan 8 replikasi 2 Gambar 6. Tool deterioration tingkat 3 , gambar dari left side rake pahat percobaan 5 replikasi 1
Tabel 4. Perhitungan means Percobaan % Tool Deterioration Rata-rata means Replikasi 1 Replikasi 2 Replikasi 3 1 5 4 5 4,66 2 6 4 5 5,00 3 5 6 4 5,00 4 4 4 4 4,00 5 6 6 11 7,66 6 4 5 4 4,33 7 5 8 5 6,00 8 5 12 9 8,66 9 12 5 6 7,66 Tabel 3. Data nilai tool deterioration No Parameter Kendali Replikasi Data Hasil Pengujian Jumlah Nilai Depth Of Cut (mm) Komposisi (Air : Cutting fluid ) Metode Flank Left Side Rake Right Side Rake 1 1,6 3 : 7 MQL Manual 1 2 1 2 5 2 2 1 1 4 3 2 2 1 5 2 1,6 5 : 5 MQL Otomasi 1 2 3 1 6 2 1 2 1 4 3 2 2 1 5 3 1,6 7 : 3 Flood 1 2 2 1 5 2 2 3 1 6 3 1 2 1 4 4 1,8 3 : 7 MQL Otomasi 1 1 2 1 4 2 1 2 1 4 3 1 2 1 4 5 1,8 5 : 5 Flood 1 2 3 1 6 2 1 3 2 6 3 3 4 4 11 6 1,8 7 : 3 MQL Manual 1 1 2 1 4 2 2 2 1 5 3 1 2 1 4 7 2,0 3 : 7 Flood 1 1 2 2 5 2 3 3 2 8 3 1 2 2 5 8 2,0 5 : 5 MQL Manual 1 3 1 1 5 2 4 4 4 12 3 4 4 1 9 9 2,0 7 : 3 MQL Otomasi 1 4 4 4 12 2 2 2 1 5 3 3 2 1 6
Tabel 2. Contoh perhitungan nilai tool deterioration
Bagian Flank Bagian Left side rake Bagian Right side rake Sebelum digunakan
Percobaan 3 replikasi 3 (Total: 4)
Percobaan 9 Replikasi 1 (Total: 12)
Tabel 5. Respon rata-rata nilai means setiap faktor kendali
Simbol Faktor kendali Rata-rata Selisih Level 1 Level 2 Level 3 1 Depth of cut 4,88 5,33 7,44 2,55 2 Komposisi 4,88 7,11 5,66 0,77 3 Metode 5,88 5,55 6,22 -0,66
Rata-rata total                                                                                                                             5,88
Penentuan  interval  kepercayaan  rata-rata  nilai tool deterioration prediksi  dihitung  berdasarkan  Persamaan 3.
N eff = (3)
Nilai dari interval kepercayaan rata-rata nilai tool deterioration prediksi  dengan  interval  kepercayaan sebesar  95  %  adalah  9,43  ±  2,98  (6,45  ≤ means ≤ 12,41).  Sedangkan  perhitungan  persentase  kontribusi menggunakan Persamaan 4 dan 5.
SS'A = SS A - MS e (DK A ) (4)
ρA = ͥ x 100% (5)
Hasil perhitungan  persen kontribusi dapat dilihat pada  Tabel  6  dan  grafik  dari  persen  kontribusi  dapat dilihat pada Gambar 8.
Pada  penelitian  ini  hasil  pengambilan  data menggunakan  metode  Taguchi  menunjukkan  adanya residual error yang  melebihi  batas  normal  yang dianjurkan,  yaitu  sebesar  15%.  Jika  nilai  persen kontribusi error ≤  15%  berarti  tidak  ada  fakt or berpengaruh  yang  diabaikan.  Jika  persen  kontribusi error ≥  50%  berarti  ada  faktor  signifikan  yang berpengaruh  namun  diabaikan  dalam  penelitian  ini. Dimana nilai residual error pada penelitian ini mencapai 37,17%.  Data  yang  dihasilkan  akan  dianggap  masih dapat  digunakan selama  nilai  residual error tidak melebihi  50%  (Soejanto,  2009).  Nilai  residual error
yang  melebihi  batas  normal  tersebut  kemungkinan disebabkan oleh faktor penting yang mempengaruhi tool deteriorat ion secara signifikan, namun tidak dimasukkan dalam desain eksperimen Taguchi (Khanna &  Davim,  2015),  seperti cutting  speed dan feed  rate yang  dijadikan  variable  kontrol  dalam  penelitian  ini. Selain  itu, error yang  besar  dapat juga  disebabkan  oleh sistem  yang  bekerja  kurang  baik.  Salah  satunya  oleh pemasangan  sensor  pada  pahat.  Rochim  (2007) menjelaskan  bahwa  karena  proses  pemotongan  terus berjalan  maka  tingkat  temperatur  di  bagian  depan  alat potong  akan  semakin  kecil  dan  sebagian  besar  panas akan  terbawa  oleh  tatal  sehingga  suhu  yang  paling maksimal adalah berada pada tatal. Lebih lanjut menurut Rochim  (2007),  distribusi  pembagian  suhu  adalah  pada tatal  sekitar  75%,  suhu  yang  terbawa  oleh  pahat  20%, dan  suhu  yang  dibawa  oleh  benda  kerja  sebesar  5%. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  suhu  pada  pahat akan  relatif  lebih  kecil  daripada  tatal  sehingga pemasangan sensor suhu pada pahat akan kurang efektif karena suhu yang terbaca tidak maksimal.
Berikut  adalah  pembahasan  dari  tiap  masing- masing  faktor  kendali  yang  berpengaruh  terhadap  nilai tool deterioration.

## 3.1 Depth of cut
Faktor depth of cut adalah salah satu faktor yang mempengaruhi  pada  penelitian tool  deterioration ini dengan  persen  kontribusi  sebesar  32,69  %  terbesar dibandingkan parameter lainnya. Nilai depth of cut yang paling  optimal  untuk  pahat  supaya  tidak  cepat  cuil adalah  nilai  1,6  mm  dan  nilai depth  of  cut yang
Gambar 8. Grafik Persen Kontribusi
Tabel 6. Persen Kontribusi
Simbol Faktor Kendali SS’ Ρ A Depth of cut 7,55 32,69 % B Komposisi 5,00 17,30 % C Metode -2,96 12,82 % R Residual 37,17 % Total                                                              100 %

## TEKNIK, 41 (3), 2020, 267
Tabel 7. Eksperimen Konfirmasi
Parameter Kendali Replikasi Data Hasil Pengujian Jumlah Nilai Depth Of Cut (mm) Komposisi (Air : Dromus) Metode Flan k Left Side Rake Right Side Rake 1,6 3:7 MQL Otomasi 1 2 2 1 5 2 1 2 1 4 3 2 2 2 6 Rata-rata ( means) 5
menyebabkan  pahat  cepat  cuil  dan  berubah  bentuk adalah pada nilai 2,0 mm. Pada nilai depth of cut adalah 2,0  mm  pahat  akan  menjadi  lebih  rentan  mengalami patahan.  Peristiwa  patahan  tersebut  dikarenakan  gaya potong  yang  terjadi  pada  pahat  semakin  besar  seiring dengan  besarnya  nilai depth of  cut .  Semakin  besar  nilai depth  of  cut maka  akan  menyebabkan  pahat  cepat  cuil dan  berubah  bentuk  karena  suhu  yang  dihasilkan  oleh gesekan  semakin  tinggi.  Penelitian  Gupta dkk. (2020) juga  menunjukkan  hasil  serupa  bahwa  kedalaman potong yang tinggi berakibat kemungkinan kausan pahat yang  lebih  besar.  Pada  proses  permesinan  lain  seperti drilling, depth  of  cut yang  besar  juga  terbukti  memicu pahat  lebih  cepat  rusak  (Darsin dkk. ,  2017).  Menurut Rochim  (2007)  suhu  yang  tinggi  akan  menyebabkan cairan  pendingin  cepat  berubah  menjadi  uap  yang membuat  fungsi  cutting  fluid  sebagai  pendingin  dan pelumas  akan  menurun.  Jika  daya  guna cutting  fluid menurun, maka pahat cepat cuil karena gesekan menjadi lebih besar dari sebelumnya .

## 3.2 Komposisi
Faktor  komposisi  adalah  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  pada  penelitian tool  deterioration ini dengan  persen  kontribusi  sebesar  17,32  %.  Nilai komposisi  yang  paling  optimal  pada  komposisi  cairan antara  air  :  dromus  =  3  :  7  dan  untuk  nilai  komposisi yang menyebabkan pahat cepat cuil dan berubah bentuk adalah  pada  komposisi  air  :  dromus  =  5  :  5.  Hal  ini berarti  menunjukkan  bahwa  penggunaan  dromus  yang banyak  dapat  mencegah  pahat  cepat  cuil  dan  berubah bentuk. Menurut Rochim (2007) temperatur yang tinggi akibat  gesekan  akan  menyebabkan  cairan  pendingin berubah  menjadi  uap  berupa  oksigen.  Oksigen  pada proses  pemotongan  akan  menyebabkan  pengurangan derajat  afinitas  (penyatuan)  antara  benda  kerja  dan pahat,  sehingga  dengan  berkurangnya  derajat  afinitas maka  akan  menyebabkan  keausan  karena  proses pergesekan  menjadi  lebih  cepat  dari  sebelumnya.  Maka dari  itu,  dengan  penggunaan  komposisi  air  yang  lebih banyak akan menyebabkan pahat cepat cuil karena unsur pembentuk  air  salah  satunya  adalah  oksigen.  Penelitian lain,  seperti  yang  dilakukan  oleh  Ekinovic dkk. (2015)
menggunakan berbagai kombinasi berbagai jenis metode aplikasi  cutting  fluid  pada  sistem  MQL  juga  memberi efek berarti terhadap keausan pahat, dengan hasil terbaik jika  menggunakan  perpaduan  debit  air  1.7  l/jam  dan minyak 10 ml/jam.

## 3.3 Metode
Faktor  metode  pemberian cutting  fluid adalah salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  pada  penelitian tool  deterioration ini  dengan  nilai  persen  kontribusi sebesar  12,82  %  terkecil  dibandingkan  parameter lainnya.  Metode  yang  paling  optimal  yang  baik  untuk mencegah  pahat  cepat  aus  dan  berubah  bentuk  adalah pada metode MQL otomasi. Hal ini sesuai dengan yang didapat  oleh  Ali dkk. (2011).  Sedangkan  metode  yang menyebabkan  pahat  cepat  cuil  dan  berubah  bentuk adalah  pada  metode flood .  Seperti  yang  dijelaskan  oleh Rochim  (2007)  bahwa  oksigen  dari  hasil  cairan pendingin  yang  terkena  suhu  tinggi  akan  menyebabkan pahat  cepat  cuil  karena  pergesekan  antara  pahat  dan benda  kerja  juga  menjadi  lebih  cepat.  Maka  dari  itu penggunaan  metode  flood  yang  menyemprotkan  cairan pendingin  secara  terus  menerus  akan  menyebabkan produksi oksigen yang berlebihan.
Tahap  terakhir  dari  pengolahan  data  adalah eksperimen  konfirmasi.  Faktor  yang  digunakan  adalah depth  of  cut 1,6  mm;  komposisi  3:7;  dan  metode  MQL otomasi.  Hasil  dari  eksperimen  konfirmasi  dapat  dilihat pada  Tabel  7.    Sedangkan  perhitungan  dari  interval kepercayaan  eksperimen  konfirmasi  menggunakan persamaan 6.
= (6) = 1   3 1 + (2 + 2 + 2) N eff =  0,42
CI 3 = F α ; ; MS +
CI 3 = 19,00 x 1,81 , + CI 3 = ± 9,66
Berdasarkan  Tabel  7  dan  Persamaan  6  diperoleh nilai  dari  interval  kepercayaan  95  %  eksperimen konfirmasi dari rata-rata nilai tool deterioration prediksi adalah 5,00 ± 9,66 (-4,66 ≤ means ≤ 14,66).

## 4. Kesimpulan
Ada  tiga  kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari observasi dan analisis  kerusakan  pahat dengan  berbagai variasi  pemberian  cutting  fluid  ketika  membubut  AISI 4340.  Pertama,  metode  pemberian  cutting  fluid  hanya berkontribusi  mempengaruhi tool  deterioration sebesar 12,82%. Sedangkan parameter yang berpengaruh paling besar  adalah depth  of  cu t  dengan  persen  kontribusi sebesar 32,69%. Kedua, parameter yang paling optimum adalah berada pada depth of cut 1,6 mm; komposisi air : cutting  fluid  =  3  :  7;  dan  menggunakan  metode  MQL otomasi.  Terakhir,  nilai  rata-rata  (means)  kerusakan pahat yang paling kecil adalah pada percobaan 4 dengan nilai rata-rata sebesar 4,00 dan nilai rata-rata yang paling besar  adalah pada percobaan 5  dan percobaan 8  dengan nilai rata-rata sebesar 8,66.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  sampaikan  terima  kasih  kepada  tim  riset  MQL dan  teknisi  laboratorium  Kerja  Logam  dan  Uji  Bahan Fakultas Teknik Universitas Jember.

## Daftar Pustaka
Ali,  S. M.,  Dhar, N.  R.,  & Dey, S. K. (2011). Effect of minimum  quantity  lubrication  (mql)  on  cutting performance  in  turning  medium  carbon  steel  by uncoated  carbide  insert  at  different  speed-feed combinations. Advances in Production Engineering & Management, 6(3). Basuki,  B.  (2014).  Pengaruh  Metode Minimum Lubrication Keausan  Pahat  dan  Kekasaran Permukaan  Benda  Kerja  AISI  4340. Jurnal Teknologi , 7(2), 112-117.
Bayuseno,  A.  P.  (2010).  Kajian  Pustaka  Tentang Keausan Pahat Bubut. Rotasi , 12(2), 38-41.
Boubekri,  N.,  &  Shaikh,  V.  (2015).  Minimum  Quantity Lubrication  (MQL)  in  Machining:  Benefits  and Drawback. Journal  of  Industrial  and  Intelligent Information, 3(3), 205-209.
Dalimunthe,  R.  (2009).  Pengaruh  Kecepatan  Potong Terhadap  Umur  Pahat  HSS  Pada  Proses Pembubutan  AISI  4340. Jurnal  Sains  dan Inovasi , 5(2), 139-145.
Darsin, M., Pasang, T, & Chen, Z. (2017). Performance of  TiAlN  PVD  Coated  Carbide  Drill  when Drilling  Titanium  6246  Alloy. MATEC  Web  of Conferences 109 , 02001. Dinata,  G. G. S.,  Muttaqin,  A. Z.,  & Darsin, M. (2020) Rancang bangun dan uji performa sistem kendali pemberian  fluida  permesinan  MQL  berbasis arduino. Rekayasa Mesin , 11(1),  97–104. Ekinovic, S, H. Prcanovic, H., E. & Begovica, E. (2015). Investigation  of  influence  of  MQL  machining parameters on cutting forces during MQL turning of  carbon  steel  St52-3. The  Manufacturing Engineering  Society  International  Conference, MESIC 2015 . Gupta,  M.  K.,  Mia,  M., Jamil,  M.,  Singh,  R.  Singla,  A. K.  Song,  Q.,  Liu,  Z.,  Khan,  A.  M.,  Rahman,  M. A., Sarikaya, M. (2020). Machinability investigations of hardened steel with biodegradable  oil-based  MQL  spray  system. The International Journal of Advanced
Manufacturing Technology , 108,735–748.
Khanna,  N.,  &  Davim,  J.  P.  (2015).  Design  of experiments  application  in  machining  titanium alloys  for  aerospace  structural  components. Measurement , 61, 280–290.
Patriawan,  D.  A.,  Irawan,  H.,  &  Widodo,  E.  W.  R.
(2016). Studi Pendahuluan Penggunaan Minimum  Quantity  Lubricant  Pada  Proses Pemesinan. Prosiding  Seminar  Nasional  Sains dan Teknologi Terapan, 153-160. Qomarudin  &  Rahmanto,  R.  H.  (2018).  Analisis Kekerasan  dan  Keausan  Pahat  Bubut  HSS. Prosiding  seminar  nasional  energi  &  teknologi (SINERGI) 2016 , 47-50. Rochim, T. (2007). Perkakas dan Sistem Pemerkakasan. Bandung: Penerbit ITB.
Shihab,  S.  K.,  Khan,  Z.  A.,  Mohammad,  A.,  & Siddiqueed,  A.  N.  (2014).  RSM  based  study  of cutting  temperature  during  hard  turning  with multilayer  coated  carbide  insert. Procedia materials science , 6, 1233-1242..
Soejanto,  I.  (2009).  Desain  Eksperimen  dengan  Metode Taguchi.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
Wang, Z., Wang, N. H., & Li, T. (2011). Computational analysis  of  a  twin-electrode  DC  submerged  arc furnace  for  MgO  crystal  production. Journal  of Materials  Processing  Technology ,  11(3),  388– 395.