## ANALISA PARAMETER  KEKASARAN PERMUKAAN BAHAN ALUMUNIUM  JENIS Al Mg Si 3.6082 DIN 1725 PADA PROSES PEMESINAN CNC MILLING
Moch Yunus 1) , Didi Suryana 2) , Mulyadi 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
Proses  pemesinan  akan  menghasilkan  produk  yang  baik/sesuai  dengan intruksi  kerja  ditentukan  oleh  proses  finishingnya,  sementara  masih  banyak operator/mekanik  mesin  perkakas  hingga  kini  masih  dihadapkan  pada  masalah penentuan  parameter  pemesinan  seperti  cutting  speed,  feed  rate,  dan  dept  of cut.Melalui  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  berupa tolok  ukur  parameter  optimal  pada  operasi  CNC  Milling.Penelitian  dilakukan dengan cara eksperimen bahan Al Mg Si 3.6082 DIN 1725 dengan menggunakan CNC  Milling.  Setiap  spesimen  yang  telah  dikerjakan  pada  CNC  Milling  dengan tiga  variasi  cutting  speed,  feed  rate,  dan  dept  of  cut  diukur  kekasaran permukaannya  (Ra).  Dari  hasil  data  eksperimen  selanjutnya  dianalisa  dengan model  regresi  untuk  mendapatkan  model  matematik.  Model  matematik  yang dihasilkan  berupa  persamaan  regresi    Y  =  0,880 – 0,001 n  – 0,004 f + 0,316 a dengan  tingkat kelayakan 69,8 %.
Kata Kunci :  CNC  Milling,  Al  Mg  Si  3.6082  DIN  1725,  kekasaran  permukaan, regresi linier

## Abstract
Machining process will produce a good product / work in accordance with the  instructions  specified  by  the  finishing  process,  while  still  a  lot  of  operator  / mechanic  machine  tools  are  still  faced  with  determining  machining  parameters such as cutting speed, feed rate, and the dept of cut.Melalui results of this study expected  to  contribute  a  measure  of  optimal  parameters  in  CNC  operations carried  out  by  means  of  experiments  Milling.Penelitian  Al  Mg  Si  material  3.6082 DIN  1725  using  a  CNC  Milling.  Any  specimen  that  has  been  done  on  a  CNC Milling  with  three  variations  of  cutting  speed,  feed  rate,  and  the  dept  of  cut measured surface roughness (Ra). From the results of further experimental data are  analyzed  with  regression  models  to  obtain  mathematical  models. Mathematical  models  that  produced  a  regression  equation  Y  =  0.880-0.001  n- 0.004 f + 0.316 a 69.8% level of eligibility.
Keywords: CNC  Milling,  Al  Mg  Si  3.6082  DIN  1725,  surface  roughness,  linier regression

## 1. PENDAHULUAN
Hasil  proses  produksi  yang  terkait dengan  proses  permesinan  ditentukan  oleh kondisi  penyayatan/pemotongan.  Untuk  itu F.W.Taylor seorang peneliti dibidang operasi mesin  perkakas  pada  awal  abad  19  telah melakukan  eksperimen  selama  26  tahun yang  menghasilkan  lebih  dari  30.000 eksperimen  dan  menghasilkan  400  ton geram ( Jerard et al , 2001). Tujuan utamanya
adalah  menghasilkan    solusi  sederhana tentang  permasalahan  dalam  menentukan kondisi pemotongan yang aman dan efesien. Yang dan Chen (2001), menggunakan metode Taguchi untuk merancang prosedur sistematis agar diperoleh  parameter  yang  menghasilkan performa  pemesinan  optimal  serta  proses kendali  mutu  operasi  mesin  frais.  Mesin yang  digunakan  Fadal  VMC-14 Vertical
Milling dengan  pahat  HSS  empat flute dan bahan ujinya jenis Alumunium 6061. Parameter  optimum  yang  dihasilkan  berupa depth  of  cut 0,2  inch, spindle  speed 5000 rpm, feed  rate 10  inch/menit  dan tool diameter
0,75 inch dengan interval keyakinan  95  %  serta  rata-rata  kekasaran permuka an  23  μinch.  Lebih   pe ifik  pada topik operasi surface finish . Lou  et  al (1998)  membuat  prediksi atas  kekasaran  permukaan  alumunium 6061.  Mesin  yang  digunakan  Fadal CNC End  Milling ,  hasil  prediksinya  benda  pada akurasi  90,29%  untuk training  data dan 90,03  %  untuk testing  data .  Ditinjau  dari parameter  pemesinan,  diketahui  lewat  uji statistik bahwa feed rate memegang peranan penting dalam menghasilkan kekasaran  permukaan  pada  operasi end milling yang diteliti. Taylor percaya  bahwa  solusi  tersebut secara  empiris  dapat  diselesaikan  dalam waktu  kurang  dari  setengah  menit  oleh mekanik/operator yang handal lewat pengalaman mereka. Permasalahannya adalah  para  mekanik/operator  yang  handal tersebut mengalami kesulitan dalam
penularan
pengetahuannya
secara sistematis  kepada  mekanik/operator  yang lain. Hingga saat ini kebanyakan mekanik/operator  ketika  mengoperasikan mesin-mesin  perkakas  seringkali  hanya menggunakan trial  and  error dalam  memilih besaran cutting  speed,  feed  rate dan depth of  cut ,  padahal  besaran-besaran  tersebut sangat  berpengaruh  terhadap  kualitas  hasil pemesinan  serta  produktifitas.  Dengan demikian  perlu  dilakukan  penelitian  untuk menganalisa parameter kekasaran permukaan bahan alumunium jenis Al Mg Si 3.6082 DIN 1725 pada proses CNC Milling.
Permukaan adalah batas yang memisahkan  antara  benda  padat  dengan sekelilingnya.  Jika  ditinjau  skala  kecil  pada dasarnya konfigurasi permukaan merupakan suatu karakteristik geometri golongan mikrogeometri,  yang  termasuk  golongan makrogeometri adalah
merupakan permukaan secara keseluruhan yang membuat  bentuk  atau  rupa  yang  spesifik, misalnya  permukaan  lubang,  permukaan poros,  permukaan  sisi  dan  lain-lain  yang tercakup  pada  elemen  geometri  ukuran, bentuk dan posisi ( Chang- Xue : 2002 ). Kekasaran  permukaan  dibedakan  menjadi dua bentuk, diantaranya : 1. Ideal Surface Roughness , yaitu : kekasaran  ideal  yang  dapat  dicapai dalam  suatu  proses  permesinan  dengan kondisi ideal.
2. Natural  Surface  Roughness ,  yaitu  : kekasaran alamiah yang terbentuk dalam proses permesinan karena adanya beberapa  faktor  yang  mempengaruhi proses permesinan diantaranya :
a.  Keahlian operator,
b.  Getaran yang terjadi pada mesin,
c.  Ketidaktepatan  gerakan  komponen- komponen mesin,
d.  Ketidakteraturan feed mechanisme , e.  Adanya cacat pada material,
f.  Gesekan antara chip dan material.
Gambar 1: Profil Kurva Kekasaran
Berdasarkan profil kurva kekasaran di atas, dapat didefinisikan beberapa parameter permukaan, diantaranya :
1.  Penyimpangan  rata-rata  aritmatik  dari garis rata- rata profil Ra (μm), yaitu : nilai rata-rata  absolut  penyimpangan  yang diukur  dari  garis  rata-rata  ( center  line ) profil efektif.
(1)
M =  luas  keseluruhan  (  arsiran  )  di  atas dan di bawah center line . l   = panjang uji  ( evaluation length )
2.  Heigth of Roughness Curve Rt (μm)
Ketidakrataan  ketinggian  maksimum  Rt (μm)  adalah  jarak  antara  dua  gari sejajar yang menyinggung profil pada titik tertinggi  dan  terendah  antara  panjang bagian yang diuji.
3.  Ketidakrataan  Ketinggian  Sepuluh  Titik Rz (μm).
Ketidakrataan ketinggian maksimum sepuluh  titik  Rz  adalah  jarak  rata-rata antara  lima  puncak  tertinggi  dan  lima lembahan  terdalam  disepanjang  bagian yang  diuji,  yang  diukur  dari  garis  sejajar dengan garis rata-rata disepanjang evaluation length .
(   ) (2)
Gambar 2:  Kurva Kekasaran dan Perhitungan Rz Dari  beberapa  parameter  permukaan yang  tersebut  di  atas,  parameter  Ra  relatif lebih
banyak digunakan untuk mengidentifikasi  permukaan.  Parameter  Ra cocok  digunakan  untuk  memeriksa  kualitas permukaan  komponen  mesin  yang  telah dilakukan  proses  permesinan  tertentu  [4]. Dibandingkan  dengan  parameter  lain,  nilai Ra  lebih  sensitif  terhadap  perubahan  atau penyimpangan  yang  terjadi  pada  proses permesinan.  Dengan  demikian  pencegahan dapat  dilakukan  dengan  cepat  jika  ada tanda-tanda bahwa ada kenaikan kekasaranya (misalnya dengan cara mengganti  perkakas  potong  atau  cara  yang lain).

## 2. BAHAN DAN METODE
Pelaksanaan pengambilan data dalam  proses  penelitian  ini,  dilakukan dengan melakukan eksperimen.
1.  Bahan/material  yang  digunakan  adalah Al Mg Si 3.6082 DIN 1725
2.  Peralatan yang digunakan adalah :
- Pahat/ cutter  milling  diameter 40  mm tipe/merek Taegutec  Xomt 060204  TT 9030
- Mesin CNC Frais
- Alat uji kekasaran TR 200/ Qualitest
3.  Variable Penelitian

## Tabel 1. Variabel Penelitian
Perc. Cutter Speed Feed Rate Dept of cut Kekasaran Rata-rata n ( rpm ) f ( mm/ menit ) a ( mm ) ( μm ) 1 250 90 0,75 2 500 90 0,75 3 750 90 0,75 4 1000 90 0,75 5 1200 90 0,75 6 800 25 0,75 7 800 50 0,75 8 800 75 0,75 9 800 100 0,75 10 800 150 0,75 11 800
90 0,2 12 800
90 0,4
13 800 90 0,6 14 800 90 0,8
15 800 90 1

## 3. ANALISA DATA
Untuk  menganalisa  data  dari  hasil eksperimen  menggunakan  model Multiple regretion linear digunakan untuk memprediksikan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kekasaran permukaan.  Model regresi  linear berasumsi bahwa  ada  hubungan  linear  antara  variabel dependen,  yaitu  tiap  prediktor,  diantaranya faktor cutter  speed,  depth  of  cut  dan  feed rate . Hubungan tersebut digambarkan dengan persamaan Walpole sebagai berikut:
+ e (3)
Dimana : Y = nilai keka aran permukaan (μm) n   = cutting speed (rpm) f    = feed rate (mm/menit) t    = depth of cut (mm)
e   = nilai kesalahan model regresi
Regresi linier menunjukan model yang representatif  berdasarkan  nilai  koefesien korelasi  R.  Nilai  R  mengindikasikan  adanya hubungan  linier  yang  kuat  antara  variabel independen terhadap nilai kekasaran permukaan. Penentuan variabel independen yang  siqnifikan  sebagai  prediktor  variabel dependen didasarkan pada nilai siqnificance level yang  kurang  dari  0,05  dan  tingkat kontribusi  variable  independen  ditentukan berdasarkan  nilai standardized  coefficient . Semakin besar nilai standardized coefficient , semakin  besar  pula  kontribusinya  terhadap model regresi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Penelitian

## Tabel 2.  Nilai  Kekasaran  Permukaan  Hasil
Eksperimen NO N (rpm) f (mm/ ment) a (mm)
Ra
(μm)
I
1 250
90 0,75 0,67375 2 500 0,3895 3 750 0,2645 4 1000 0,17525 5 1200 0,1415 II 1
800 25 0,75 0,704 2 50 0,602 3 75 0,49675 4 100 0,24175 5 150 0,30275 III 1 800 90 0,2 0,12075 2 0,4 0,1455 3 0,6 0,23425 4 0,8 0,17525 5 1 0,26225

## 4.2 Pembahasan
Hasil  eksperimen  dikalkulasi  dengan menggunakan  software  SPSS  20  seperti tabel-tabel di bawah ini,
Tabel 3. Statistik Deskriptif Mean Std. Deviation N Surface roughness ,32865 ,198418 15 Cutting speed 780,00000 205,113209 15 Feed rate 86,66667 26,163406 15 Dept of cut ,700000 ,1841971 15 Tabel 4. Korelasi Surface roughnes s Cutting speed Feed rate Dept of cut
Pearson Correlation Surface roughness 1,000 -,545 -,554 ,329 Cutting speed -,545 1,000 -,013 -,028 Feed rate -,554 -,013 1,000 -,037 Dept of cut ,329 -,028 -,037 1,000 Sig. (1- tailed) Surface roughness . ,018 ,016 ,116 Cutting speed ,018 . ,481 ,460 Feed rate ,016 ,481 . ,448 Dept of cut ,116 ,460 ,448 . N Surface roughness 15 15 15 15 Cutting speed 15 15 15 15 Feed rate 15 15 15 15 Dept of cut 15 15 15 15
Tabel  4  tersebut  menunjukan  bahwa besar  hubungan  antara  variabel surface raoughness dengan cutting  speed ialah -0,545  dan feed  rate ialah  -0,554,  artinya makin  meningkat  besar cutting  speed dan feed  rate maka  nilai surface  roughness makin  kecil;  artinya  tingkat  kehalusan permukaan makin halus.
Tabel 5. Ringkasan Model (Koefesien Determinasi) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,835 a ,698 ,615 ,123057 1,302
a. Predictors: (Constant), Dept of cut a , Cutting speed n, Feed rate f b. Dependent Variable: Surface roughness Y
Tabel 5 menunjukan bahwa besarnya R 2 adalah 0,698 atau 69,8 %, artinya bahwa besarnya nilai kekasaran permukaan ( surface  roughness )  69,8  %  dipengaruhi oleh  variabel  independen cutting  speed, fedd rate dan dept of cut sedangkan 30,2 % dipengaruhi oleh variabel lain selain variabel independen  tersebut.  Nilai  Std. Error  of  the Estimate (SEE) pada tabel adalah 0,123057
digunakan  untuk  menilai  kelayakan  variabel independen cutting  speed,  feed  rate dan dept of cut dalam kaitannya dengan variabel dependen surface  roughness .  Ternyata variabel-variabel independen tersebut sudah layak untuk memprediksi variabel  dependen surface  roughness, karena  ketentuan Std. Error  of  the  Estimate  <  nilai  standard deviasi ,  dimana  besar  standard  deviasinya adalah  0,198418.
Tabel 6.  ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression ,385 3 ,128 8,466 ,003 b Residual ,167 11 ,015 Total ,551 14
a. Dependent Variable: Surface roughness b. Predictors: (Constant), Dept of cut, Cutting speed, Feed rate
Hasil  uji  ANOVA  menghasilkan  F sebesar  8,466  dengan  tingkat  siqnifikan (angka  probabilitas)  sebesar  0,003.  Karena F  <  0,05,  maka  model  regresi  ini  sudah layak  digunakan  dalam  memprediksi  nilai surface roughness. Apakah dengan variabel independen cutting  speed,  feed  rate dan dept of cut akan mempengaruhi nilai surface roughness ,  untuk  mencari  solusinya  perlu dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan angka  F  dari  output  ANOVA;  dengan  cara membuat  hipotesis  dengan  bunyi  sebagai berikut :
H0 : Cutting  speed,  feed  rate ,  dan dept  of cut tidak  berpengaruh  terhadap  nilai surface roughness.
H1 : Cutting  speed,  feed  rate ,  dan dept  of cut berpengaruh terhadap nilai surface roughness.
Dengan ketentuan :  Jika  F hitung (F0)  >  F tabel ,  maka  H0  ditolak dan H1 diterima
 Jika F hitung (F0) < F tabel , maka H0 diterima dan H1 ditolak Menghitung  F tabel dengan  tingkat kepercayaan  95  %  atau  α  :  0,05; berdasarkan  Tabel  Distribusi  F .05 didapat F tabel sebesar 3,59. Sehingga F hitung > F tabel ( 8,466  >  3,587),  artinya  H0  ditolak  dan  H1 diterima  dengan  kata  lain cutting  speed, feed  rate, dan dept  of  cut berpengaruh terhadap nilai surface roughness. Dari tabel 7  dihasilkan  persamaan  regresi  sebagai berikut :
Y = 0,880 – 0,001 n – 0,004 f + 0,316 a (4)
Koefesien-koefesian pada  persamaan regresi tersebut dilakukan pengujian dengan menggunakan  angka  siqnifikansi  untuk
mengetahui apakah koefesien regresi siqnifikan atau tidak.
Tabel 7.  Koefesien Regresi
Model Unstandardi zed Coefficients Standar dized Coeffici ents t Sig. B Std.
Error Beta 1 (Constant) ,880 ,216 4,078 ,002 Cutting speed -,001 ,000 -,544 -3,279 ,007 Feed rate -,004 ,001 -,551 -3,319 ,007 Dept of cut ,316 ,179 ,293 1,767 ,105 a. Dependent Variable: Surface roughness
Bentuk  hipotesisnya  adalah  sebagai berikut:
H0 adalah koefesien regresi tidak siqnifikan H1 adalah koefesien regresi siqnifikan Dengan ketentuan sebagai berikut : degree of freedom (df) = 15 – 2 = 13 Hipotesisnya dianalisa dengan ketentuan :  Jika  t hitung <  t tabel ,  maka  H0  diterima  dan H1 ditolak  Jika t hitung > t tabel , maka H0 ditolak dan H1 diterima
Angka  t tabel =  2,160  untuk  pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut : 1.  Angka  t hitung untuk  variabel cutting  speed sebesar -3,279, maka pengujian hipotesisnya menggunakan grafik seperti di bawah ini.
H0, No  H0, Yes       H0 Yes      Ho, No
-3,279     -2,160              0
Karena t hitung sebesar -3,279 jatuh di daerah penolakan  (No),  maka  H0  ditolak  dan  H1 diterima. Artinya koefesien regresinya siqnifikan 2.  Untuk variabel feed rate t hitung sebesar - 3,319, pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut :
H0, No   H0, Yes       H0, Yes         H0, No
-3,319     -2,160            0
Karena t hitung sebesar -3,319 jatuh di daerah penolakan,  maka  H0  ditolak  dan  H1 diterima. Artinya koefesien regresinya siqnifikan.
3.  Untuk variabel dept of cut t hitung sebesar 1,767, pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut :
H0, No   H0, Yes       H0, Yes         H0, No
0                1,767     2,160
Karena  t hitung sebesar  1,767  jatuh  di  daerah penolakan,  maka  H0  ditolak  dan  H1 diterima. Artinya koefesien regresinya siqnifikan.
Tabel 8. Casewise Diagnostics
Case Number Std. Residual Surface roughness Predicted Value Residual 1 ,524 ,674 ,60932 ,064432 2 -,718 ,390 ,47781 -,088311 3 -,665 ,265 ,34630 -,081804 4 -,321 ,175 ,21480 -,039547 5 ,259 ,142 ,10959 ,031909 6 ,915 ,704 ,59139 ,112607 7 ,934 ,602 ,48701 ,114988 8 ,927 ,497 ,38263 ,114119 9 -,297 ,242 ,27825 -,036500 10 1,896 ,303 ,06949 ,233262 11 -,208 ,121 ,14631 -,025558 12 -,520 ,146 ,20947 -,063969 13 -,312 ,234 ,27263 -,038381 14 -1,305 ,175 ,33579 -,160543 15 -1,111 ,262 ,39895 -,136704 a. Dependent Variable: Surface roughness Makin  kecil  angka  residual  dan standard residual memberikan makna bahwa  persamaan  regresi  yang  akan digunakan untuk memprediksi nilai kekasaran makin baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
-  Nilai  kekasaran  permukaan  (Ra)  terbukti dipengaruhi  oleh cuttibg  speed  (n),  feed rate (f) serta depth of cut (a) . -  Model persamaan regresi linier Y = 0,880
–  0,001  n  –  0,004  f  +  0,316  a, cocok untuk  memprediksi  nilai  kekasaran  hasil pemesinan  CNC  Milling  untuk  bahan alumunium  jenis  Al  Mg  Si  3.6082  DIN 1725  dengan  pahat/cutter  HSS  diameter 40 mm.
-  Besarnya  R 2 adalah  0,698  atau  69,8  %, artinya  bahwa  besarnya  nilai  kekasaran permukaan  ( surface  roughness )  69,8  % dipengaruhi  oleh  variabel  independen cutting  speed,  fedd  rate dan dept  of  cut sedangkan  30,2  %  dipengaruhi  oleh
variabel  lain  selain  variabel  independen tersebut.

## 5.2 Saran
-  Perlu dilakukan penelitian sejenis dengan melakukan  perubahan  besarnya dept  of cut dengan variasi data yang atraktif.
-  Persamaan  regresi  ini  lebih  cocok  untuk besaran dept of cut maksimum 1 mm.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Chang-Xue.  (2002), Surface  Roughness Predictive  Modeling:  Neural  Networks versus Regression. Departmen of Industrial  &  Manufacturing  Engineering, College  of  Engineering  and  Technology Bradley University: Illinois USA.
2.  Huang  L,  Chen,  J.C,  2001, A  Multiple Regression  Model  to  Predict  In-process Surface Roughness in Turning Operation Via  Accelerometer ,  Journal  of  Industial Technology,Vol.  17,  No.  2,  February  to April 2001, http://www.nait.org.
3. Handoko,  B.  Tulung  Prayogo,  (2012),  “ Studi  Parameter  Pemesinan  Optimum Pada Operasi CNC  End Milling Finishing
Bahan  Alumunium:,Universitas  Gajah Mada, http://www.scribd.com/doc/25352002/Stu di-Paramater-Pemesinan-Optimum- Pada-Operasi-Cnc, 25 Maret 2012.
4. Herman  Saputro  dan  Sunaryo,”  Predik i
Kekasaran  Permukaan  Baja  ST  40
Berbasis  Model  Analisa  Regresi  Ganda pada Peme inan CNC Frai ”, Univer ita Sebelas Maret Surakarta, http://www.docstoc.com/docs/113842922 /Prediksi-Kekasaran-Permukaan-Baja- ST-40-Berbasis-Model-Analisa-Regresi-
Ganda-Pada-Pemesinan-CNC-Frais,  25 Februari 2012 5. Jerard,  R.B.,  et  al ,  2001, Online Optomozation  of  Cutting  Conditions  for NC  Machining,  2001  NSF  Design, Manufacturing  and  Industrial  Innovation Resaech  Conference ,  January  7-10- 2001, Tampa, Florida.
6. Jonathan  Sarwono,  2012,”Aplika i  untuk Riset  Eksper imental”,  PT  Elex  Media Komputindo, Jakarta.
7. Yang, JL., Chen, JC. , 2001, “ A Sytematic
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.

## RIWAYAT PENULIS
Nama : Moch Yunus, S.T.,M.T NIP
: 195706161985031003 Tempat dan tanggal lahir : Semarang, 16 Juni 1957 Pekerjaan  : Dosen Teknik Mesin Polsri Pendidikan  : S2 Teknik Mesin