## OPTIMALISASI HASIL PROSES WIRE-CUT EDM  DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

## (STUDI KASUS DI CV.CATUR PRASETYA PACKINDO)
Mulyadi 1 ,Agus Puji Suryanto 2
1 Staf Pengajar Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Jl. Gelam 250 Candi Sidoarjo 61271 (031) 8921938, Indonesia
2 Alumni Mahasiswa Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
Email: 1 mymulyadi640@gmail.com, 2 Aguspuji56@gmail.com

## ABSTRACT
Some of the desired performance of the machining process Wire-Cut Electric Discharge Machining CV. Catur Prasetya Packindo is rate workmanship short and surface roughness of lower cutting. The problem is how to manage the performance of process variables that can be optimized simultaneously.To perform the  optimization  process  must  first  be  determined  the  relationship  between  the  performance  of  the machining  process  wire  cut  to  variable  Interpulse  process,  Electric  current,  Wire  Speed  and  Variable Frequency  with  PCA  method.The  relationship  model  is  obtained  from  experiments  carried  out  by  the draft Central Composite Design (CCD) .Optimasi response is made with the help of Minitab software 16. The data used in this study are primary data obtained from experimental results. Variable response to be observed  include  material  processing  rate  (MRR),  cutting  time,  cutting  width,  surface  roughness  (Ra), then  a  constant  variable  is  a  variable  process  that  is  not  examined.  These  variables  are  maintained during the experimental process so it does not affect the results.In order to estimate the contribution of the influence of each factor on the response so that the accuracy of the model used can be determined, then used analysis of variance (ANOVA) which is a quantitative calculation techniques. To determine the extent  to  which  the  accuracy  of  the  values  that  are  statistically  stationary  generate  value  optimal response,  then  validated  against  the  values  stationary.To  prove  the  presence  or  absence  of  a  deviation between  the  results  of  the  validation  test  will  be  conducted  on  the  calculation  of  the  sample  one  for setting optimum parameters for a confirmation test. Optimization of the cutting material samples SKD-11 is around 15 mm to produce the shortest time 5 minutes 21 seconds, cutting the narrowest width of 0.481 mm, the minimum surface roughness in Ra of 6.0 μm and maximum MRR was 13,93 (𝑚𝑚 3 /𝑚𝑛𝑡) . The fourth  value  is  the  best  setting  parameters  obtained  from  the  optimization  by  setting  a  value  Pulse interval of 9, electric current of 10 Wire speed by 5 and variable frequency by 80.
Keywords: Wire-Cut EDM, PCA, CCD, SKD-11,Optimization

## PENDAHULUAN
Wire  -  Cut  EDM  (Electrical  Discharge Machining) adalah sebuah proses termo-elektrik  yang menyebabkan  benda  kerja  terkikis  karena  pelepasan muatan  listrik  ( electric  discharge ).  Sebagai  elektrode digunakan  kawat  yang  berbentuk  silinder  dengan diameter tertentu untuk memotong benda kerja. Proses pemesinan Wire-Cut EDM tidak dipengaruhi oleh sifat mekanik  benda  kerja,  tetapi  dipengaruhi  oleh  titik leburnya [1].
Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah cara  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  dalam  data berkorelasi,  dan  mengekspresikan  data  sedemikian rupa  sehingga  menyoroti  persamaan  dan  perbedaan  , Johnson dan Wichern (2002). Keuntungan  utama dari PCA  adalah  bahwa  sekali  pola  dalam  data  telah diidentifikasi,  data  dapat  dikompresi,  yaitu  dengan
mengurangi jumlah dimensi, tanpa banyak kehilangan informasi[2].
Optimasi  merupakan  usaha  didalam  penelitian untuk  mendapatkan  level-level  variabel  bebas  agar mendapatkan respon yang optimal. Yang dan  El-Haik (2003) menyatakan bahwa pendekatan fungsi desirability merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan untuk optimasi multi-respon[3].
Baja  SKD11  adalah  jenis  baja  perkakas  yang memiliki ketahanan yang tinggi terhadap keausan dan memiliki stabilitas yang tinggi dalam pengerasan.Baja SKD11  adalah  jenis  baja  berkualitas  tinggi  yang dibuat untuk aplikasi sebagai alat pemotong ( cutting ), alat pembentuk ( forming ), dan sebagai cetakan ( dies ). Baja  SKD11  sering  kali  digunakan  sebagai  bahan material spareparts industri  karena  sifatnya  yang keras  dan  tahan  terhadap  panas,diantaranya  adalah pisau  potong.  Dalam  hal  ini  pemotong( cutting )
digunakan  untuk  memotongsebuah  produk,  sehingga pisau  tersebut    dituntut  untuk  memiliki  permukaan yang halus dan kepresisian yang tinggi[4].
Penelitian  mengenai  pengaturan  parameter pemotongan  pada Wire-Cut  EDM telah  dilakukan. Tarng et al (1995) menggunakan system jaringan saraf tiruan  untuk  menentukan  seting  dari  durasi  pulsa, selang  waktu  antar  pulsa,  arus, open  circuit  voltage , kapasitansi  listrik,  dan  kecepatan  meja  dalam memperkirakan kecepatan pemotongan serta kehalusan permukaan hasil pemotongan[5].
Dengan  menggunakan  bahan machinery  Steel S45C , Fitriawan (2003) melakukan penelitian mengenai MRR  (Material  Removal  Rate )  dan kekasaran permukaan hasil proses pemotongan miring CNC  EDM  Wirecut .  Variasi  kekasaran  hasil pengerjaan  dengan setting  parameter proses  pada penelitian  ini  dimodelkan  dengan  persamaan power fungsion yang  kemudian  ditransformasikan  menjadi persamaan linear. Penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa kekasaran hasil pemotongan miring serta MRR pada proses EDM Wirecut dipengaruhi oleh variabel  power  setting,off  time dan  sudut tapper cutting [6]. Tosun  et  al.  (2003)  melakukan  penelitian mengenai  efek  dari  parameter  pemotongan  terhadap kekasaran permukaan  pada Wire EDM dengan bahan benda  kerja  baja  SAE  4140.Dari  penelitian  ini disimpulkan  bahwa pulse  duration,  open  circuit voltage  dan  wire  speed sangat  berpengaruh  terhadap kekasaran  permukaan  hasil  pemotongan,  dan  dengan menaikan  tekanan  cairan  dielektrik  dapat  diperoleh permukaan hasil pemotongan yang lebih halus [7].
Mahapatra  dan  Patnaik  (2007)  juga  telah melakukan  penelitian  mengenai  optimasi  parameter proses pada Wire-EDM dengan menggunakan Metode Taguchi .  Hasil  dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa besarnya  arus,  frekuensi,  dan  kecepatan  aliran  cairan dielektrik  serta  interaksinya  memberikan  pengaruh yang signifikan pada pemotongan dalam meningkatkan MRR ,  meminimalkan  kekasaran  hasil pemotongan, dan dalam mempersempit lebar pemotongan (cutting  width). Penelitian  ini  juga menghasilkan setting  parameter proses  pemotongan Wire-EDM [8].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  setting  parameter  variabel  yang  optimal dari, I n t e r p u l s e   (P i ),   Electric  current  (A),  Wire Speed  (WS) dan Variable Frequency  (vf). Sehingga bisa meningkatkan laju pengerjaan bahan, meminimalkan  waktu  pemotongan,  lebar  pemotongan dan kekasaran permukaan secara serentak, pada proses pemotongan  bahan  SKD11  (dengan  kekerasan  HRC 60).

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini meliputi dua kegiatan utama yaitu proses pemotongan  dan  pengukuran.    Untuk  proses pemotongan  dengan  menggunakan  mesin  wire-cut edm  dilakukan  di  CV.  Catur  Prasetya  Packindo  dan pengukuran  lebar  pemotongan  serta  kekasaran
permukaan  keduanya  dilakukan  di  Laboratorium Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Sidoarjo.
Langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian  ini  disajikan  dalam  diagram  alir  pada Gambar 1 berikut:
Mulai
Study Liberatur
Identifikasi variabel
Variable Proses/faktor:
· Interpulse (Pi) , 2-15 µs · Electric current (A),1-15Amp
· Wire Speed (WS),0-7 · Varibel frequensi (vf)
Variable Respon: ·Laju pengerjaan bahan (MRR), mm 3 /min ·Waktu pemotongan,mm/min ·Lebar pemotongan,mm ·Kekarasan permukaan (R a ),µm
Metode Optimasi: Metode PCA
Identifikasi faktor-faktor variabel proses
Pemilihan matrik ortogonal
Persiapan, Pelaksanaan, Pengambilan data eksperimen
Perhitungan rasio S/N untuk masing-masing respon

## Optimasi respon dengan metode PCA
Kombinasi nilai parameter yang menghasilkan respon optimal
Pelaksanaaan eksperimen konfirmasi Pembahasan Penarikan kesimpulan dan saran
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Prosedur Penelitian a) Persiapan benda kerja SKD11, meliputi penyesuaian ukuran benda kerja, pengerasan benda kerja (through  hardening), serta  perataan  dan penghalusan  permukaan  spesimen  uji.  Setelah permukaan  spesimen  uji  rata  dan  halus,  spesimen dibersihkan  dari  debu,oli,  dan  kotoran  lain  yang bisa  mengganggu  proses Wire-Cut  EDM dengan kertas tisu.
b) Pemasangan  benda  kerja  pada  jig  yang  tersedia pada mesin Wire-CutEDM dan diklem pada bagian yang bebas/tidak terkena proses pemesinan.
c) Penentuan sumbu referensi pemesinan pada benda kerja.
d) Pemeriksaan  kawat  diameter  0,25mm  pada mesin Wire-CutEDM pada jalur roll-roll yang telah tersedia pada mesin.
e) Menghidupkan  mesin Wire-Cut  EDM serta pengisian cairan dielektrum.
f) Setting  parameter  pemesinan  sesuai  dengan rancangan percobaan.
g) Melaksanakan  proses  pemotongan  serta  mencatat waktu pengerjaan pada masing-masing
pemotongan
h) Setelah  seluruh  proses  pemotongan  selesai,  benda kerja dikeluarkan dari mesin kemudian dibersihkan dan dikeringkan.
i) Mencatat  waktu  pemotongan,  pengukuran  lebar hasil pemotongan dengan Measurescope dan pengukuran  kekasaran  permukaan  dengan  alat ukur surface roughness tester.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pengambilan Data Eksperimen
Tabel 1 berikut menunjukkan hasil pengambilan  data  pemotongan    menggunakan  mesin Wire-Cut  EDM GOLD  SAN  [9],  pengukuran kekasaran permukaan menggunakan mesin MITUTOYO surface  tester dan  lebar  pemotongan menggunakan Measurescope [10]  dengan  pengaturan variasi level factor menggunakan metode taguchi [11] .
Tabel1. Data hasil pengambilan data eksperimen
Dari Table 1 diatas menunjukkan bahwa factor A,B,C dan  D  masing-masing  mempunyai  level  factor  yang ditunjukkan pada Table 2 berikut :
Tabel2. Level masing-masng faktor
No Faktor Level Keterangan
1 A 6 Pulse Interval 9 13 2 B 5 Electric current 10 15 3 C 3 Wire Speed 5 7 4 D 70
Variabel Frequency 75 80

## Hasil Perhitungan S/N Rasio
Hasil  perhitungan  S/N  Rasio  untuk  mengetahui pengaruh  masing-masing  variabel  proses  terhadap Laju Pengerjaan Bahan karakteristik Larger TheBetter ,  Waktu  Pemotongan  karakteristik smaller TheBetter ,  Lebar  pemotongan  karakteristik smaller
TheBetter dan Kekasaran hasil pemotongan karakteristik smaller TheBetter dalam proses pemotongan  pada Wire-Cut  EDM. Perhitungan tersebut  menggunakan  bantuan sofware  minitab  16 hasilnya ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.
3 2 1 24 23 22 21 20 3 2 1 3 2 1 24 23 22 21 20 3 2 1 A M ea n of S N ra ti os B C D Main Effects Plot for SN ratios Data Means Signal-to-noise: Larger is better 3 2 1 6,4 6,2 6,0 5,8 5,6 3 2 1 3 2 1 6,4 6,2 6,0 5,8 5,6 3 2 1 A M ea n of S N ra ti os B C D Main Effects Plot for SN ratios Data Means Signal-to-noise: Smaller is better 3 2 1 -14 -15 -16 -17 -18 3 2 1 3 2 1 -14 -15 -16 -17 -18 3 2 1 A M ea n of S N ra ti os B C D Main Effects Plot for SN ratios Data Means Signal-to-noise: Smaller is better 3 2 1 -17 -18 -19 -20 3 2 1 3 2 1 -17 -18 -19 -20 3 2 1 A M ea n of S N ra ti os B C D Main Effects Plot for SN ratios Data Means Signal-to-noise: Smaller is better
Gambar 2.  Grafik plot Rasio S/N untuk 4 respon

## Hasil Perhitungan Normalisasi Data
Normalisasi  data  pada  masing-masing  respon, menggunakan  excel.  Karakteristik  kualitas  adalah Large  the    Better,  sehingga  didapatkan  dapa  pada Table 3 berikut.
Tabel 3. Hasil normalisasi data

## Hasil Perhitungan PCA
Untuk mencari kombinasi level  –level variabel proses  yang    optimal,  maka  digunakan  metode permukaan  respon  dengan  pendekatan multivarian , dimana pendekatan tersebut digunakan untuk mengetahui  hubungan  dan  pengaruh  antara  masing- masing repon pada Table 4 dan Table 5 berikut ini.
Tabel 4. Hasil pengolahan minitab multivarian
Dari data pengolahan minitab mutivarian kemudian menghitung nilai komponen analisis Z 1 , Z 2 , Z 3 dan Z 4 menggunakan excel :
Z1 = 0,691 x Xi*(1)-0,692 x Xi*(2)+0,11 x Xi*(3)+0,177 x Xi*(4) Z2 = -0,106 x Xi*(1)-0,042 x Xi*(2)-0,713 x Xi*(3)+0,692 x Xi*(4) Z3 = -0,083 x Xi*(1)+0,203 x Xi*(2)+0,680 x Xi*(3)+0,700 x Xi*(4) Z4 = 0,710 x Xi*(1)+0,690 x Xi*(2)-0,133 x Xi*(3)+0,0,014 x Xi*(4)
Tabel 5. Hasil perhitungan komponen analisis Z 1 , Z 2 , Z 3 dan Z 4 menggunakan excel.
Nilai proportion dari minitab untuk menghitung nilai MPI:
MPI=0,505 x Z1 + 0,403 x Z2 + 0,084 x Z3 + 0,008 x
Z4 Menghitung nilai MPI untuk masing-masing komponen  principal  menggunakan excel pada Table 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Perhitungan MPI dengan menggunakan excel

## Perhitungan S/N rasio MPI
Respon  eksperimen    yangsekarang  mengacu pada  respon  tunggal composite  principal  component , menjadi  dasar  penentuan    level  faktor  yang  optimal dengan memaksimalkan nilainya. Karena itu, transformasi  kebentuk  S/N  dengan  karakteristik kualitas Large-the-better dilakukan  pada  respon tunggal  tersebut,  mengacu  pada  karakteristik  individu masing-masing  respon  (MRR,  waktu,  lebardan  Ra). Pada Table 7 berikut adalah  hasil  perhitungan  S/N rasio tersebut.
Tabel 7. Hasil Perhitungan S/N Rasio MPI

## Hasil Perhitungan prediksi dengan menggunakan minitab
Langkah terakhir dalam perhitungan komponen analisis  ini  adalah  dengan  menentukan  prediksi, dimana perhitungan tersebut dapat diketahui parameter-parameter yang diharapkan sehingga menghasilkan  pemotongan  yang  optimal  sesuai perhitungan.  Dalam  menentukan  prediksi  digunakan minitab  sehingga  menghasilkan  Grafik  seperti  pada Gambar 3dan Tabel 8 berikut  ini:
3 2 1 -15 -20 -25 -30 3 2 1 3 2 1 -15 -20 -25 -30 3 2 1 A M ea n of S N ra ti os B C D Main Effects Plot for SN ratios Data Means Signal-to-noise: Larger is better Gambar 3.Grafik plot Rasio S/N
Tabel 8. Hasil prediksi berdasarkan S/N rasio Taguchi Analysis: MPI versus A; B; C; D
Predicted values
S/N Ratio 2,09025 Factor levels for predictions A  B  C  D 2   2  2  3
Berdasarkan  data  minitab  pada  Tabel  8  diatas setting  parameter  optimum  untuk  konfirmasi  test adalah A2,B2,C2,D3    nilai konfirmasi  test  2,09025. Kemudian  dilakukan  eksperimen  konfirmasi  untuk mengetahui  sejauh  mana  ketepatan  dari  nilai-nilai stasioner  yang  secara  statistik  menghasilkan  nilai respon  yang  optimal,  maka  dilakukan  validasi terhadap nilai-nilai stasioner tersebut. Untuk membuktikan ada atau tidaknya penyimpangan antara hasil validasi dengan hasil perhitungan akan dilakukan uji  pengambilan  data  sample  satu  kali.  Setting parameter  optimum  untuk  konfirmasi  test  adalah A2,B2,C2,D3. Hasil analisis dari olahan komputer dan hasil  percobaan  eksperimen  konfirmasi  dapat  dilihat pada Tabel 9 berikut ini.
Tabel 9. Hasil percobaan eksperimen konfirmasi
Berdasarkan hasil yang didapatkan pada analisa dan  ekperimen  konfirmasi,  maka  diketahui  nilai-nilai optimal  berdasarkan  perhitungan  komponen  analisis. Berikut ini hasil dari pengujian ekprimen konfirmasi:
1. Material Removal Rate(MRR)
Untuk  pengujian  konfirmasi  pada  MRR  nilai- nilai yang didapatkan 13,93 (𝑚𝑚 3 /𝑚𝑛𝑡).
2. Waktu pengerjaan Untuk    pengujian  ekperimen  konfirmasi  pada waktu  pengerjaan  nilai-nilai  yang  didapatkan adalah 5 menit 21 detik.
3. Lebar pemotongan
Untuk    pengujian  ekperimen  konfirmasi  pada lebar  pemotongan  nilai-nilai  yang  didapatkan adalah 0,481 mm.
4. Kekasaran permukaan (R a)
Untuk    pengujian  ekperimen  konfirmasi  pada kekasaran  permukaan  hasil  pemotongan  nilai- nilai yang didapatkan adalah 6,0 µm Jika  dibandingkan  sebelum  dilakukan  eksperimen konfirmasi  dengan  sesudah  eksperimen  konfirmasi dilakukan,  maka  hasilnya dapat dilihat pada Tabel 10 berikut ini:

## Tabel 10. Perbandingan sebelum dan sesudah eksperimen konfirmasi

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  ditarik beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut:  Melalui optimasi multiple response pada pemotongan material SKD-11  (HRC  60)  sepanjang  15  mm  dicapai  waktu tersingkat  5  menit  21  detik,  lebar  pemotongan tersempit  0,481  mm,  kekasaran  permukaan  paling minimum  dalam  Ra  sebesar  6,0  µm  dan  MRR maksimum  adalah  13,93 (𝑚𝑚 3 /𝑚𝑛𝑡). Keempat  nilai tersebut  diperoleh  dengan  menetapkan  nilai  Pulse interval  sebesar  9,  electric  current  sebesar  10,  Wire speed sebesar 5 dan variabel frequency sebesar 80.

## SARAN
Berdasarkan  penelitian  ini  perlu  dilakukan penelitian lanjutan dengan melakukan variasi variabel- variabel proses yang lain sperti yang dilakukan Tarng [5]  dan  Tosun  [7],  sehingga  diharapkan  mendapat model  dengan  kemampuan  prediksi  yang  lebih  baik dan bidang aplikasi yang lebih luas serta menghasilkan respon yang benar-benar optimal secara bersamaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pandey, P.C., 1980, Modern Machining Processes, Mc Graw-Hill, New Dehli.
[2] Johnson,  R.A.  and  Wichern  D.W.,  (2002), Applied  Multivariate  Statistical  Analysis ,  5  th Ed, Prentice-Hall Inc, New Jersey.
[3] K. Yang, dan B. S. El-Haik. 2003. Design for Six Sigma. McGraw-Hill
[4] ASM  Metals  Handbook.  (1990-1,  2005-2),  “Vol 01  : Properties  and  Selection  Irons,  Steels,  and High-Performance Alloys”, ASM International.
[5] Tarng,  Y.S.,S.C.  Ma,  dan  L.K.  Chung,  1995, Determination  Of  Optimal  Cutting  Parameters In Wire Electrical Discharge Machining .
[6] Fitriawan, Hasmar Eko, 2003, Analisa Pengaruh Power  Setting,  Of  Time,  Dan  Sudut  Taper Cutting  Terhadap  Kekasaran  Hasil  Proses Pemotongan  Miring  CNC  EDM  Wirecut ,  Tugas Akhir  Tidak  Dipublikasikan  ,  Jurusan  Teknik Mesin ITS.
[7] Tosun,  N.,  C.  Cogun,  dan  A.  Inan,  2003, The Effect  Of  Cutting  Parameters  On  Workpiece Surface  Roughness  In  Wire  Edm, Machining
Science  And  Technology:  An  International Jurnal
[8] Mahapatra,  S.S.  dan  Patnaik,  A.  (2007), “Optimization  of  Wire  Electrical  Discharge Machining  (WEDM)  Process  Parameters  Using Taguchi Method, ”International  Journal  of
Advanced Manufacturing Technology, Vol.34.
[9] Instruction Manual, Machining Condition Table: instruction , GOLD SAN Wire Cut EDM.
[10] Rochim,  Taufik,  2001, Spesifikasi,  Metrologi Dan Kontrol Kualitas Geometri, ITB, Bandung
[11] Soejanto,  Irwan,  2009,  “Desain  Eksperimen Metode Taguchi”.