Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517

## MINIMASI ERROR PADA MESIN 3D PRINTER DENGAN PARAMETER MESIN
Syaeful Arief
Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Kaljaga
Syaeful.arief@uin-suka.ac.id

## ABSTRAK
Thermoplastic polyurethane atau TPU merupakan salah satu material polimer yang dapat digunakan  pada  mesin  3D  Printer  DLP.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  parameter untuk  mendapatkan  kombinasi  parameter  untuk  material  TPU  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  hasil printing dengan error dimensi  terkecil.  Dimensi  spesimen  yang digunakan  mengacu  pada  ASTM  D790-03.  Perhitungan error dimensi  didasarkan  pada perbandingan hasil printing dengan dimensi desain. Pada hasil pengukuran didapatkan rata- rata untuk panjang sebesar 0.786, lebar sebesar 1.197 dan tinggi sebesar 9.611. Pada hasil pilot study didapatkan parameter pengujian yitu parameter ET yaitu 50 µm, 70 µm dan 100 µm, sedangkan nilai level untuk LT yaitu 6 detik, 7 detik dan 9 detik. Hasil running dengan mencetak spesimen dengan parameter tersebut didapatkan hasil berupa berhasil mencetak spesimen dengan visual yang sama dengan desain CAD. Hasil analisis statistik didapatkan bahwa kombinasi parameter untuk mendapatkan hasil printing yang memiliki error dimensi terkecil yaitu Parameter ET dengan nilai level sebesar 6 detik dan parameter LT dengan nilai level 70 µm.
Kata Kunci Printing, TPU, optimasi, parameter, error dimensi.

## PENDAHULUAN
Penggunaan teknologi 3D Printer dapat digunakan diberbagai bidang, seperti pada civil engineering (Pettalolo, Rosid and Tontowi, 2020, 2022), kesehatan (Mpofu, Mawere and Mukosera, 2014; Zhang, Hu and Wang, 2020; Ferretti et al. , 2021; Rosid and Tontowi, 2021a; Unkovskiy et al. , 2021), manufaktur (Mpofu, Mawere and Mukosera, 2014), dan lain sebagainya (Shahrubudin, Lee and Ramlan, 2019). Salah satu Teknologi 3D Printing adalah Digital  Light  Processing (DLP)  (Shahrubudin,  Lee  and  Ramlan,  2019;  Krkobabić et  al. , 2020; Zhang, Hu and Wang, 2020; Putra et al. , 2021) . 3D Printer DLP merupakan teknologi pembuatan  benda  3  dimensi  secara layer  by  layer dengan  menggunakan  prisip fotopolimerisasi dengan menembakkan sinar ultraviolet (UV) dengan menggunakan micro mirror pada cairan resin  (Unkovskiy et al. , 2021). Terdapat berbagai material yang dapat digunakan  untuk  mesin  3D  Printer  yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  adalah
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
Thermoplastic Polyurethane (TPU) (ASTM International, 2004; Lee, Eom and Lee, 2019; Mrówka,  Szymiczek  and  Lenża,  2019;  Ferretti et  al. ,  2021).  TPU  merupakan  salah  satu polimer  yang  memiliki  karakteristik elastometric dan  merupakan  material  yang  umum digunakan  (Baysal  and  Kasapbası,  2017),  seperti  di  bidang  manufaktur  (Brancewicz- Steinmetz,  Sawicki  and  Byczkowska,  2021),  pertambangan  (Mrówka,  Szymiczek  and Lenża, 2019) dan kesehatan (Ferretti et al. , 2021). TPU memiliki sifat elastis, tahan air, tahan abrasi dan biocompatibility yang baik. (Xu et al. , 2020).
Penelitian mengenai material TPU pada mesin 3D Printer DLP telah dilakukan oleh berbagai  peneliti,  seperti  analisis  properti  mekanik  untuk  mendapatkan  properti  mekanik yang optimal dengan pendekatan optimasi  (Xu et al. , 2020). Adapun salah satu parameter keberhasilan dalam proses printing adalah ketepatan dimensi hasil printing dengan desain (Rosid and Tontowi, 2021a). Maka pada penelitian ini dilakukan optimasi parameter pada mesin  3D  Printer  DLP  untuk  material  TPU  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan error dimensi  hasil printing terkecil.  Pendekatan  yang  dapat  digunakan  dalam design  of experiment adalah 2 k factorial design (Montgomery, 2009; Oliveira et al. , 2018; Rosid and Tontowi, 2021a).

## METODE PENELITIAN (TIMES NEW ROMAN
Proses printing menggunakan  mesin  3D  Printer Digital  Light  Processing (DLP) dengan  menggunakan  parameter  berupa  ET  dan  LT . Adapun  tahap  awal  dilakukan pilot study untuk  mengetahui  parameter  yang  digunakan  untuk  analisis  cetak.  Penentuan  nilai level menggunakan  parameter  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Ibrahim et  al .  (2017) yaitu  untuk  nilai level untuk ET yaitu  3  detik,  6  detik  dan  9  detik,  sedangkan  untuk  LT sebesar 50 µm, 70 µm dan 100 µm (Tabel 1).
Table 1. Design of Experiment RunOrder LT (µm) ET (Detik) RunOrder LT (µm) ET (Detik) RunOrder LT (µm) ET (Detik) 1 50 3 10 50 3 19 50 3 2 50 6 11 50 6 20 50 6 3 50 9 12 50 9 21 50 9 4 70 3 13 70 3 22 70 3 5 70 6 14 70 6 23 70 6 6 70 9 15 70 9 24 70 9 7 100 3 16 100 3 25 100 3
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
RunOrder LT (µm) ET (Detik) RunOrder LT (µm) ET (Detik) RunOrder LT (µm) ET (Detik) 8 100 6 17 100 6 26 100 6 9 100 9 18 100 9 27 100 9
Perancangan  kombinasi  parameter  dilakukan  untuk  mendapatkan run  time .  Tahap selanjutnya  dilakukan  evaluasi  hasil  cetak  untuk  mengetahui  keberhasilan  proses  cetak melalui  pengamatan  secara  visual  dengan  membandingkan  hasil printing dengan  desain CAD. Adapun variabel respon yang diukur pada penelitian ini yaitu error dimensi panjang, lebar dan tinggi hasil  printing terhadap desain CAD. Penelitian ini menggunakan alat ukur berupa jangka sorong dengan ketelitian sebesar 0.02 mm. Adapun mesin  yang digunakan adalah mesin 3D Printer DLP dengan material TPU 70 A. Desain spesimen menggunakan dimensi spesimen uji bending ASTM D790-03 (Gambar 1).
Gambar 1. Dimensi Spesimen
Tahap printing diawali  dengan  proses  kalibrasi bed dengan screen .  Kemudian dilakukan pemasangan container dan penginputan material ke dalam container . Selanjutnya dilakukan proses setting parameter. Adapun parameter dan level yang digunakan merupakan hasil dari tinjauan pustaka, yaitu berupa ET sebesar 3 detik, 6 detik dan 9 detik, sedangkan LT sebesar 50 µm, 70 µm dan 100 µm (Ibrahim, Sa’ude and Ibrahim, 2017). Hasil printing (spesimen)  kemudian  dilakukan  pencucian  ( washing )  dengan  menggunakan  alkohol  70% selama  120  detik,  kemudian  dilakukan curing menggunakan  sinar  UV  selama  120  detik. Spesimen  kemudian  diukur  dan  dibandingkan  dengan  dimensi  desain  CAD.  Selisih  ( gap ) hasil  pengukuran  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan  desain  eksperimen.  Desain eksperimen merupakan metode s tatistic yang digunakan untuk meningkatkan dan perbaikan kualitas.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 dimensi = 𝐷 𝑝− 𝐷 𝑑 𝐷 𝑑 (1)
Perubahan-perubahan terhadap variabel proses diharapkan dapat memberi hasil yang optimal (Iriawan and Astuti, 2006) pada error dimensi. Desain eksperimen diolah dengan software Minitab  19  untuk  mendapatkan  kombinasi  parameter  yang  optimal  untuk
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
mendapatkan error dimensi terkecil. Untuk menghitung error dimensi menggunakan  selisih antara dimensi desain (D d ) dengan dimensi hasil printing (D p )  yang dibandingkan dengan dimensi  desain  (Rosid  and  Tontowi,  2021b).  Desain  eksperimen  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode  Full  Faktorial  desain  dengan  jumlah  replikasi sebanyak  3  kali  sehingga    didapatkan  sejumlah  27 runtime. Analisis  statistik  diperlukan untuk mengetahui pengaruh faktor terhadap respon.
1. Hipotesis error dimensi
a. Pengaruh Tipe LT terhadap error dimensi
H 0 :τ 1 =τ 2 =τ 3 =0
Tipe LT tidak berpengaruh terhadap dimensi error panjang
H 1 : paling sedikit satu τ i ≠0  i=1,2,3
Tipe LT berpengaruh terhadap dimensi error panjang
b. Pengaruh tipe ET terhadap error dimensi
H 0 :β 1 = β 2 = β 3 =0
Tipe tipe ET tidak berpengaruh terhadap dimensi error panjang
H 1 : paling sedikit satu β j ≠0  j=1,2,3
Tipe tipe ET berpengaruh terhadap dimensi error
c. Pengaruh iteraksi  antar faktor terhadap error dimensi panjang
H 0 :(τβ) ij =0 untuk semua I,j
iteraksi  antar factor tidak berpengaruh terhadap dimensi error panjang H 1 :(τβ) ij ≠0
iteraksi  antar factor berpengaruh terhadap dimensi error panjang
2. Daerah penolakan
Apabila p-value kurang dari α (0,05) maka tolak H 0

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Pengumpulan data didapatkan jumlah pengukuran untuk dimensi panjang sebesar 81 data,  lebar  dan  tinggi  sebesar  135  data  pengukuran.  Hasil  data  tersebut  kemudian  diukur error dimensinya dengan cara dibandingkan dengan dimensi acuan, yaitu gambar CAD.
Hasil rata-rata pengukuran untuk error dimensi panjang yaitu 0.786, error dimensi lebar sebesar 1.197 dan error dimensi tinggi sebesar 9.611. Pada hasil pilot study didapatkan
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
hasil cetak dengan jumlah kegagalan untuk ET 3 detik sejumlah 7 spesimen (77,7 %) gagal cetak,  ET  6  detik  dan  9  detik  tidak  terjadi  kegagalan  hasil  cetak.  Sehingga  ditentukan perubahan nilai level untuk parameter ET 3 menjadi 7 detik, penentuan tersebut didasarkan pada  rentang  parameter  yang  menghasilkan  hasil cetak  yang  berhasil  yaitu  antara 6  detik hingga 9 detik.
Table 3. Pilot Study Pengujian Nilai Level Parameter RunOrder LT (µm) ET (Detik) Hasil 1 50 3 Gagal 2 50 6 Berhasil 3 50 9 Berhasil 4 70 3 Gagal 5 70 6 Berhasil 6 70 9 Berhasil 7 100 3 Gagal 8 100 6 Berhasil 9 100 9 Berhasil 10 50 3 Gagal 11 50 6 Berhasil 12 50 9 Berhasil 13 70 3 Berhasil 14 70 6 Berhasil 15 70 9 Berhasil 16 100 3 Gagal 17 100 6 Berhasil 18 100 9 Berhasil 19 50 3 Gagal 20 50 6 Berhasil 21 50 9 Berhasil 22 70 3 Berhasil 23 70 6 Berhasil 24 70 9 Berhasil 25 100 3 Gagal 26 100 6 Berhasil 27 100 9 Berhasil
Hasil  penentuan  nilai  level  pada  parameter  dari pilot  study yaitu  dengan  ET  dengan  nilai level sebesar 6 detik, 7 detik dan 9 detik dan parameter LT sebesar 50 µm, 70 µm dan 100
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
µm dilakukan pembuatan design of experiment dengan menggunakan factorial design (Table 4).  Hasil  dari  proses design  of  experiment didapatkan  27 run  time .  Kemudian  dilakukan printing dan analisis statistik sesuai dengan kombinasi parameter tersebut.
Table 4. Error Dimensi Run Order Level LT (µm) ET (Detik) Error Dimensi LT  ET Panjang  Lebar  Tinggi 1 -1 -1 50 6 1,025 2,331 7,125 2 -1 0 50 7 1,133 1,606 5,625 3 -1 +1 50 9 0,917 1,512 8,375 4 0 -1 70 6 0,308 0,976 5,250 5 0 0 70 7 0,842 1,102  17,125 6 0 +1 70 9 0,417 0,913 12,75 7 +1 -1 100 6 0,525 1,685 7,875 8 +1 0 100 7 0,875 1,134 7,375 9 +1  +1 100 9 0,800 0,913 9,375 10 -1 -1 50 6 1,450 1,575 5,375 11 -1 0 50 7 1,092 0,913 5,000 12 -1 +1 50 9 1,025 1,039 8,750 13 0 -1 70 6 0,442 0,409  11,125 14 0 0 70 7 0,833 1,323 8,875 15 0 +1 70 9 0,950 0,850  12,375 16 +1 -1 100 6 1,158 1,732 8,250 17 +1 0 100 7 0,725 1,071 4,125 18 +1  +1 100 9 0,867 1,008  13,250 19 -1 -1 50 6 0,925 2,016 5,250 20 -1 0 50 7 0,867 1,039 7,750 21 -1 +1 50 9 0,717 1,071  13,750 22 0 -1 70 6 0,083 0,850  18,000 23 0 0 70 7 0,516 1,354  10,125 24 0 +1 70 9 0,616 0,976  17,000 25 +1 -1 100 6 0,716 1,354  13,250 26 +1 0 100 7 0,591 0,882 7,375 27 +1  +1 100 9 0,808 0,693 9,000
Pada  hasil  pengukuran  didapatkan  besar error dimensi  terendah  untuk  panjang sebesar 0.083, lebar sebesar 0.409 dan tinggi sebesar 4.125, sedangkan untuk rata-rata error dimensi terbesar untuk panjang  yaitu sebesar 1.45, lebar sebesar 2.331 dan tinggi sebesar 18.000.  sedangkan  hasil  pengukuran  rata-rata  untuk  panjang  sebesar  0.786,  lebar  sebesar 1.197 dan tinggi sebesar 9.611. Hasil dari analisis factorial desain didapatkan bahwa terdapat
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
2  faktor  dan  1  iteraksi  sehingga  terdapat  3  hipotesis  yang  dirumuskan,  yaitu  hipotesis pengaruh LT , ET , dan pengaruh iteraksi antar LT dan ET pada masing-masing respon error dimensi panjang, lebar, dan tinggi.

## 1. Analisis Respon Panjang
Hasil  analisis  dengan  menggunakan  Minitab  didapatkan  hasil  analisis  ANOVA dengan  didapatkan  nilai  ANOVA  untuk  model  ET  dan  ET  serta  2- way  interactions LT dengan ET. Serta didapatkan nilai P-Value untuk setiap parameter (Table 5).
Table 5. ANOVA Panjang vs LTdan ET Source DF  Adj SS  Adj MS F-Value P-Value Model 8  1,41667 0,17708  4,09 0,006 Linear 4  0,99262 0,24816  5,74 0,004 LT 2  0,95298 0,47649  11,01 0,001 ET 2  0,03965 0,01982  0,46 0,640 2-Way Interactions 4  0,42404 0,10601  2,45 0,083 LT*ET 4  0,42404 0,10601  2,45 0,083 Error 18  0,77875 0,04326 Total 26  2,19542
Hasil analisis of varians pada table 3 didapatkan bahwa nilai p-value pada LT <0,05 (Table  5).    Sehingga  H 0 ditolak.  Hal  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  LT  berpengaruh signifikan  terhadap  error  dimensi  panjang.  Sedangkan  parameter  pada  ET  serta  iteraksi antara LT dan ET memiliki nilai p-value >0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa ET serta iteraksi  antara  LT  dan  ET  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  error  dimensi panjang.  Berikut  ini  merupakan  persamaan  model  regresi  untuk  respon  error  dimensi panjang hasil perhitungan dengan Minitab.
Err. P = 0,7861 + 0,2306 LT_50 - 0,2296 LT_70 - 0,0009 LT_100 - 0,0491 ET_6 + 0,0444 ET_7 + 0,0046 ET_9 + 0,1657 LT*ET_50 6 - 0,0306 LT*ET_50 7 - 0,1352 LT*ET_50 9  -  0,2296  LT*ET_70  6  +  0,1296  LT*ET_70  7  +  0,1000  LT*ET_70  9  +  0,0639 LT*ET_100 6 - 0,0991 LT*ET_100 7 + 0,0352 LT*ET_100 9
Analisis  pengaruh  parameter  terhadap  respon  Nilai  R-sq  pada  model  summary  sebesar 64,53% dapat dikatakan bahwa model mampu menjelaskan keragaman data sebesar 64,53% (Table 6).
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
Table 6. Model Summary error dimensi panjang S R-sq  R-sq(adj) R-sq(pred) 0,208000 64,53%  48,76% 20,19%

## 2. Analisis Respon Lebar
Hasil  analisis  dengan  menggunakan  Minitab  didapatkan  hasil  analisis  ANOVA dengan  didapatkan  nilai  ANOVA  untuk  model  ET  dan  ET  serta  2- way  interactions LT dengan ET. Serta didapatkan nilai P-Value untuk setiap parameter (Table 7).
Table 7. ANOVA Lebar vs LTdan ET Source DF Adj SS Adj MS F- Value P- Value Model 8  3,5413 0,44266  7,29 0,000 Linear 4  1,9620 0,49049  8,08 0,001 LT 2  1,0721 0,53604  8,83 0,002 ET 2  0,8899 0,44494  7,33 0,005 2-Way Interactions 4  1,5793 0,39483  6,50 0,002 LT*ET 4  1,5793 0,39483  6,50 0,002 Error 18  1,0929 0,06071 Total 26  4,6341
Dari hasil analisis of varians pada table 9 didapatkan bahwa nilai p-value pada LT, ET serta iteraksi antara LT dan exposure < 0,05.  Sehingga H 0 ditolak. Hal tersebut dapat diartikan bahwa   LT, ET serta iteraksi antara LT dan ET berpengaruh signifikan terhadap error dimensi lebar. Adapun pada tahap ini juga didapatkan persamaan regresi untuk Error Dimensi Lebar.
Err. L = 1,1974  +  0,2584  LT_50  -  0,2246  LT_70  -  0,0338  LT_100  +  0,2391  ET_6 -  0,0391  ET_7-  0,2001  ET_9  +  0,2788  LT*ET_50  6  -  0,2304  LT*ET_50  7 - 0,0484 LT*ET_50 9 - 0,4666 LT*ET_70 6 + 0,3260 LT*ET_70 7 + 0,1406 LT*ET_70 9 + 0,1878 LT*ET_100 6 - 0,0957 LT*ET_100 7 - 0,0922 LT*ET_100 9
Nilai  R-sq  pada  model  summary  sebesar  76,4%  dapat  dikatakan  bahwa  model  mampu menjelaskan keragaman data sebesar 76,4% pada error dimensi lebar.
Table 8 Model Summary Error Dimensi Lebar S R-sq  R-sq(adj) R-sq(pred) 0,246607 76,40%  65,91% 46,89%
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517

## 3. Analisis Respon Tinggi
Hasil  analisis  dengan  menggunakan  Minitab  didapatkan  hasil  analisis  ANOVA dengan  didapatkan  nilai  ANOVA  untuk  model  ET  dan  ET  serta  2- way  interactions LT dengan ET. Serta didapatkan nilai P-Value untuk setiap parameter (Table 9).
Table 9. ANOVA Tinggi Dibanding LT dan ET
Source DF Adj SS Adj MS  F-Value P-Value Model 8  201,40  25,174 2,33 0,065 Linear 4  181,38  45,345 4,19 0,014 LT 2  122,96  61,481 5,68 0,012 ET 2  58,42  29,210 2,70 0,094 2-Way Interactions 4  20,01  5,003 0,46 0,762 LT*ET 4  20,01  5,003 0,46 0,762 Error 18  194,68  10,815 Total 26  396,07
Dari hasil analisis of varians pada table 7 didapatkan bahwa nilai p-value pada LT < 0,05.  Sehingga H 0 ditolak. Hal tersebut dapat diartikan bahwa LT berpengaruh signifikan terhadap error dimensi  tinggi. Sedangkan pada ET serta iteraksi antara LT dan ET memiliki nilai  p-value  >  0,05  sehingga  dapat  dikatakan  tipe  LT  serta  iteraksi  LT  dan  ET  tidak berpengaruh signifikan terhadap error dimensi tinggi.
Err. T  =  9,611  -  2,167  LT_50  +  2,903  LT_70  -  0,736  LT_100  -  0,556  ET_6  -  1,458  ET_7
+ 2,014 ET_9 -  0,97  LT*ET_50  6  +  0,14  LT*ET_50  7  +  0,83  LT*ET_50  9  -  0,50  LT*ET_70  6 + 0,99 LT*ET_70 7
- 0,49 LT*ET_70 9 + 1,47 LT*ET_100 6 - 1,13 LT*ET_100 7 - 0,35 LT*ET_100 9
Nilai  R-sq  pada  model  summary  sebesar  50,85%  dapat  dikatakan  bahwa  model  mampu menjelaskan keragaman data sebesar 50,85% pada error dimensi tinggi.
Table 10. Model Summary Error Dimensi Lebar S R-sq  R-sq(adj) R-sq(pred) 3,28868 50,85%  29,00% 0,00%

## 4. Graphical Results
Hasil analisis dengan menggunakan Minitab, didapatkan hasil main effect plot untuk respon panjang, lebar dan tinggi. Pada tahap ini didapatkan juga plot interaksi untuk setiap respon.
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
(a) (b)
Figure 2. (a) Efek utama plot error dimensi panjang dan (b) Efek iterkasi plot error dimensi Panjang Pada plot main effects panjang didapatkan bahwa Efek utama pada parameter leyer thickness 70 ηm dan parameter ET 6 detik menghasilkan rata-rata error dimensi panjang terkecil. Selain itu iteraksi antara LT 70 ηm  dan ET 6 detik menghasilkan nilai rata-rata error dimensi Panjang terkecil (Figure 2).
(a)
(b)
Figure 3. a) Efek utama plot error dimensi lebar dan (b) Efek iterkasi plot error dimensi lebar
Efek utama pada parameter LT 70 ηm dan parameter ET 9 detik menghasilkan rata-rata error dimensi lebar terkecil. Selain itu iterkasi antara LT 70ηm  dan ET 6 detik menghasilkan nilai rata-rata error dimensi Lebar terkecil (Figure 3).
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
(a)
(b)
Figure 4. a) Efek utama plot error dimensi tinggi dan (b) Efek iteraksi plot error dimensi tinggi
Efek utama pada parameter LT 50 ηm dan parameter ET 7 detik menghasilkan rata- rata  error  dimensi  tinggi  terkecil.  Selain  itu  iteraksi  antara  LT  50  ηm  dan  ET  6  detik menghasilkan nilai rata-rata error dimensi tinggi terkecil (Figure 4).

## Pembahasan
Hasil pengolahan optimasi didapatkan kombinasi optimal untuk menghasilkan error dimensi terkecil pada dimensi panjang, lebar, dan tinggi yaitu parameter level LT sebesar 70 ηm dan ET 6 detik. (Table 11).
Table 11 Hasil Optimasi untuk error dimensi terkecil pada dimensi Panjang,Lebar, dan
Tinggi Solution LT  ET  T-Fit L-Fit P-Fit Composite Desirability 1 70  6  11,4583 0,745407 0,277778 0,693601
Hasil optimasi didapatkan kombinasi parameter untuk mendapatkan error dimensi respon terkecil. Adapun kombinasi tersebut terdiri atas nilai level untuk LT sebesar 70 µm dan nilai level untuk ET sebesar 6 detik.
Figure 5 Plot setting optimal error dimensi panjang, lebar, dan tinggi.
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Pada hasil pengukuran didapatkan rata-rata untuk panjang sebesar 0.786, lebar sebesar 1.197  dan  tinggi  sebesar  9.611.  Hasil  analisis  of  varians  pada error dimensi  panjang didapatkan  bahwa  LT  berpengaruh  signifikan  terhadap  error  dimensi  panjang, ET serta iteraksi  antara  LT  dan  ET  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  error  dimensi panjang. Pada ANOVA untuk dimensi lebar didapatkan LT, ET serta iteraksi antara LT dan ET berpengaruh signifikan terhadap error dimensi lebar. Pada ANOVA untuk error dimensi tinggi didapatkan bahwa LT berpengaruh signifikan terhadap error dimensi  tinggi, LT serta iteraksi LT dan ET tidak berpengaruh signifikan terhadap error dimensi tinggi.  Pada analisis level dan parameter dengan menggunakan metode factorial design pada mesin 3D Printer DLP untuk material TPU menggunakan nilai untuk level parameter ET yaitu 50 µm, 70 µm dan 100 µm, sedangkan nilai level untuk LT yaitu 6 detik, 7 detik dan 9 detik. Hasil running dengan  mencetak  spesimen  dengan  parameter  tersebut  didapatkan  hasil  berupa  berhasil mencetak  spesimen  dengan  visual  yang  sama  dengan  desain  CAD.  Adapun  hasil  analisis statistik didapatkan kombinasi parameter untuk menghasilkan error dimensi terkecil yaitu untuk nilai level parameter ET sebesar 6 detik dan nilai level untuk parameter LT sebesar 70 µm.

## DAFTAR PUSTAKA
ASTM  International  (2004)  ‘Standard  Classification  System  for  Specifying  Plastic Materials’, ASTM International . ASTM International, pp. 1–12.
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
Baysal, G. and Kasapbası, E. (2017) ‘Polyurethanes and Usage Areas’, Global Journals Inc.
(USA) , 17(1), pp. 29–36.
Brancewicz-Steinmetz,  E.,  Sawicki,  J.  and  Byczkowska,  P.  (2021)  ‘The  Influence  of  3D Printing  Parameters  on  Adhesion  Between  Polylactic  Acid  (Pla)  and  Thermoplastic Polyurethane (tpu)’, Materials , 14(21). doi: 10.3390/ma14216464.
Ferretti, P. et al. (2021) ‘Application of TPU-sourced 3d printed FDM organs for improving the  realism  in  surgical  planning  and  training’,  in Proceedings  of  the  International Conference on Industrial Engineering and Operations Management , pp. 6658–6669.
Ibrahim,  A.,  Sa’ude,  N.  and  Ibrahim,  M.  (2017)  ‘Optimization  of  Process  Parameter  for Digital Light Processing (DLP) 3D Printing’, International Journal of Mechanical And Production Engineering , 5(6), pp. 116–119.
Iriawan, N. and Astuti, S. P. (2006) Mengolah Data Statistik dengan Mudah Menggunakan Minitab 14 . Edited by O. H. Sudiyarto. Yogyakarta: Andi Yogyakarta.
Krkobabić, M. et al. (2020) ‘Digital Light Processing (DLP) 3D Printing of  Atomoxetine Hydrochloride Tablets Using Photoreactive Suspensions’, Pharmaceutics , 12(9), pp. 1– 17. doi: 10.3390/pharmaceutics12090833.
Lee, H., Eom, R. I. and Lee, Y. (2019) ‘Evaluation of the Mechanical Properties of Porous Thermoplastic Polyurethane Obtained by 3D Printing for Protective Gear’, Advances in Materials Science and Engineering . Hindawi, 2019. doi: 10.1155/2019/5838361.
Montgomery,  D.  C.  (2009) Introduction  To  Statistical  Quality  Control. Sixth.  Missouri: Wiley.
Mpofu, T. P., Mawere, C. and Mukosera, M. (2014) ‘The Impact and Application of 3D Printing  Technology’, International  Journal  of  Science  and  Research  (IJSR) ,  3(6),  pp. 2148–2152.
Mrówka, M., Szymiczek, M. and Lenża, J. (2019) ‘Thermoplastic Polyurethanes for Mining Application  Processing  by  3D  Printing’, Journal  of  Achievements  in  Materials  and Manufacturing Engineering , 95(1), pp. 13–19. doi: 10.5604/01.3001.0013.7620.
Oliveira,  M.  de et  al. (2018)  ‘Experimental  Planning  Factorial:  A  brief  Review’, International Journal of Advanced Engineering Research and Science , 5(6), pp. 166–177. doi: 10.22161/ijaers.5.6.28.
Pettalolo,  A.  N.  Y.,  Rosid,  I.  A.  and  Tontowi,  A.  E.  (2020)  ‘Pengembangan  Material Reusable  Concrete  untuk  3DP  Building’,  in Conference  SENATIK  STT  Adisutjipto
Vol. 8 No. 1, November 2023 ISSN 2541-6995 e-ISSN 2580-5517
Yogyakarta , pp. 59–66. doi: 10.28989/senatik.v6i0.414.
Pettalolo,  A.  N.  Y.,  Rosid,  I.  A.  and  Tontowi,  A.  E.  (2022)  ‘Pengembangan  Mesin  3D Printing Bangunan Untuk Material Sisa Reruntuhan Bangunan’, Jurnal Peradaban Sains,
Rekayasa dan Teknologi , 10(1), pp. 122–133.
doi: https://doi.org/10.37971/radial.v10i1.226.
Putra, D. P. et al. (2021) ‘Optimization of Production Process Parameters of DLP Type 3D Printer  Design  for  Product  Roughness  Value’,  in Proceedings  of  the  4th  Forum  in Research,  Science,  and  Technology  (FIRST-T1-T2-2020) ,  pp.  179–183.  doi: 10.2991/ahe.k.210205.031.
Rosid, I. A. and Tontowi, A. E. (2021a) ‘Parameter Optimization of Customized FDM 3D Printer Machine for Biocomposite Material [Sago/PMMA] Using 2k Fractional Factorial Design’, OPSI , 14(2), pp. 188–196. doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i2.5352.
Rosid, I. A. and Tontowi, A. E. (2021b) ‘Parameter Optimization of Customized FDM 3D Printer Machine for Biocomposite Material [Sago/PMMA] Using 2k Fractional Factorial Design’, Opsi , 14(2), p. 188. doi: 10.31315/opsi.v14i2.5352.
Seprianto, D., Hidayat, N. and Ginting, M. (2021) ‘Penyimpangan Dimensi Proses Produksi Gear  dengan  Menggunakan  Teknologi  DLP  (Digital  Light  Processing)  3D  Printer’, Austenit , 13(1), pp. 13–17.
Shahrubudin,  N.,  Lee,  T.  C.  and  Ramlan,  R.  (2019)  ‘An  Overview  on  3D  Printing Technology:  Technological,  Materials,  and  Applications’,  in Procedia  Manufacturing . Elsevier B.V., pp. 1286–1296. doi: 10.1016/j.promfg.2019.06.089.
Unkovskiy,  A. et  al. (2021)  ‘Stereolithography  Vs.  Direct  Light  Processing  For  Rapid Manufacturing Of Complete Denture Bases: an In Vitro Accuracy Analysis’, Journal of Clinical Medicine , 10(5), pp. 1–14. doi: 10.3390/jcm10051070.
Xu,  T. et  al. (2020)  ‘Mechanical  properties  of  additively  manufactured  thermoplastic polyurethane  (TPU)  material  affected  by  various  processing  parameters’, Polymers , 12(12), pp. 1–16. doi: 10.3390/polym12123010.
Zhang,  J.,  Hu,  Q.  and  Wang,  S.  (2020)  ‘Digital  light  processing  based  3D  printing  for medical applications’, Int J Bioprint , 6(1), pp. 1–16. doi: 10.18063/ijb.v6i1.1.