## SIMULASI ULANG DISTRIBUSI TEMPERATUR, TEGANGAN SISA, DAN DISTORSI PELAT STAINLESS STEEL 304
Rizaldy Hakim Ash-Shiddieqy 1 , Alexius L Johanis 2 , Hanif Nugroho Aji 3
1 Teknik Mesin Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
1 rizaldy@its.ac.id
2 Teknik Mesin, Politeknik Negeri Kupang, NTT
2 alex_160805@yahoo.com
3 Fakultas Teknik Mesin dan Dirgantara , Institut Teknologi Bandung
3 hna@protonmail.ch DOI: http://dx.doi.org/10.31869/rtj.v3i1.1634
Abstrak: Pada  paper  ini  dilakukan  pemodelan  ulang  dari  pengelasan  GTA  untuk  mendapatkan distribusi  temperatur,  tegangan  sisa,  dan  distorsi  menggunakan  software  Abaqus  untuk  melakukan analisis  elemen  hingga.  Data  eksperimen  didapat  dari  paper  Venkatkumar.  Analisis  elemen  hingga dilakukan  menggunakan  Abaqus  menggunakan  prosedur  Coupled  temperature  displacement.  Model sumber  panas  yang  digunakan  adalah  distribusi  Godak  dan  menghasilkan  temperatur  puncak  yang perbedaannya  kecil  dibandingkan  hasil  pengukuran.  Nilai  sejarah  temperatur  diplot  dan dibandingkan  dengan  hasil  pengukuran  termokopel,    laju  pendinginan  hasil  simulasi  lebih  lambat dibandingkan hasil pengukuran. Distribusi temperatur dan tegangan sisa yang dihasilkan cukup baik, sedangkan  untuk  prediksi  distorsi  dari  simulasi  terlalu  kecil  dikarenakan  laju  pendinginan  yang terlalu lambat.
Kata kunci : Analisis Elemen Hingga, Pengelasan, GTA, Temperatur, Tegangan Sisa, Distorsi

## PENDAHULUAN
Pengelasan  adalah  salah  satu  proses yang banyak dilakukan untuk menyambungkan dua  material  logam  di  industri.  Beberapa contoh  produk  yang  dibuat  dengan  pengelasan adalah  pada  industri  kapal,  konstruksi,  dan fasilitas pengolahan di industri proses.
Pada proses pengelasan, akan dihasilkan  efek  samping  berupa  distorsi  dan tegangan  sisa  pada  material.  Tegangan  sisa  ini dapat  terjadi  akibat  distribusi  temperatur  yang tidak  merata  yang  mengakibatkan  regangan termal  saat  pergerakan  sumber  panas  saat pengelasan.
Tegangan sisa yang bersifat tarik dapat mengurangi  kemampuan  material  karena  dapat meningkatkan tegangan, menyebabkan kegagalan  lelah,  dan  rentan  terjadi  kegagalan getas.  Prediksi  dari  nilai  tegangan  sisa  akibat pengelasan dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk  melakukan  perancangan  yang  lebih  baik pada struktur yang akan disambung dengan las. Akan  tetapi  nilai  tegangan  sisa  ini  sulit  untuk diukur secara langsung.
Pada  paper  yang  ditulis  oleh  D. Venkatkumar  dan  D.  Ravindran [1] ,  dilakukan eksperimen pengelasan terhadap pelat AISI 304 SS  pada  dua  kasus  kecepatan  yang  konstan. Dipasang beberapa termokopel untuk
mengukur  temperatur  pada  beberapa  titik sepanjang  pengelasan  terjadi.  Serta  distorsi yang terjadi diukur. Kemudian ia membuat dua buah pendekatan sumber panas, yaitu Gaussian dan Volumetrik berdasarkan parameter pengelasan  saat  percobaan.  Kemudian  ia membuat  model  geometri,  pertimbangan  panas yang  hilang  karena  konveksi  dan  radiasi, kondisi  batas,  dan  kemudian  simulasi  elemen hingga  dijalankan.  Hasil  temperatur  pada simulasi  kemudian  dibandingkan  dengan  hasil pengukuran  termokopel  kemudian  model  di tuning hingga  sejarah  temperatur  mendekati nilai  eksperimen.  Distribusi  temperatur  yang didapat kemudian digunakan untuk mendapatkan  nilai  tegangan  sisa  dan  distorsi. Hasil  simulasi  distorsi  dibandingkan  dengan hasil pengukuran.
Pada karya tulis ini, penulis melakukan proses  simulasi  elemen  hingga  berdasarkan eksperimen D. Venkatkumar dan D. Ravindran menggunakan  software  Abaqus.  Simulasi bertujuan untuk mendapatkan distribusi temperatur,  tegangan  sisa,  dan  distorsi  dan membandingkannya dengan data hasil eksperimen Venkatkumar.

## METODE PENELITIAN
Pada  karya  tulis  ini,  difokuskan  pada proses  simulasi  elemen  hingga  dari  proses pengelasan berdasarkan data dan informasi dari eksperimen  yang  didapatkan  dari  paper Venkatkumar.
Tahap  pertama  adalah  mempelajari konsep  dan  memilih  data-data  yang  diperlukan untuk  simulasi  dari  paper  Venkatkumar.  Data- data  yang  diperlukan  adalah  gambar  teknik spesimen,  parameter  pengelasan  (tegangan, arus,  efisiensi arc ,  kecepatan  pengelasan), komposisi dan sifat material dan perubahannya pada berbagai temperatur, model sumber panas (gaussian  dan  volumetrik),  jenis  elemen, ukuran  minimum  elemen,  jumlah  elemen, kondisi  batas  termal,  kondisi  batas  mekanikal, dan data hasil pengukuran termokopel.
Tahap kedua adalah melakukan simulasi  pada  Abaqus.  Proses  diawali  dengan pembuatan  model  geometri  dari  spesimen, dikarenakan bentuk pelat yang relatif sederhana maka  model  geometri  langsung  dibuat  di Abaqus  berdasarkan  ukuran  yang  terdapat  di gambar  teknik.  Setelah  itu  karena  akan dilakukan  analisis  termal  maka  pada  model dimasukkan  parameter  temperatur  nol  absolut dan  konstanta  Stefan-Boltzmann.  Kemudian material  didefinisikan  berdasarkan  data  sifat material  yang  didapat  dari  paper,  material diasumsikan  isotropik  dan  nilainya  bergantung terhadap temperatur.
Setelah mendefinisikan material, dilakukan  pendefinisian  section  dan  untuk model  3D  dipilih  kategori  solid  dan  homogen dan  di- assign ke  seluruh  pelat.  Setelah  itu instance type dipilih Dependent .
Untuk menentukan jenis analisis, maka ditentukan  berdasarkan  step  yang  dibuat.  Step dibuat  dengan  jenis  prosedur  Coupled  temp- displacement  dengan  respon  transien,  pada bagian  ini  ditentukan  periode  pengelasan  yang ditentukan  berdasarkan  panjang  las  serta increment waktu  pada  proses  simulasi.  Untuk kondisi  awal,  dimasukkan predefined  field berupa  temperatur  awal  benda  kerja  yang bernilai  sama  dengan  temperatur  lingkungan. Kemudian  pada Field  Output  Request ditentukan  besaran  apa  saja  yang  diinginkan sebagai keluaran dari hasil simulasi, pada tugas ini  yang  dibutuhkan  adalah  fluks  panas  (HFL), distribusi  temperatur  (NT11),  tegangan  sisa (S22), dan distorsi (U3).
Kemudian  pada  bagian Interaction didefinisikan  interaksi  antara  model  dengan lingkungan,  untuk  memodelkan  perpindahan panas  yang  menentukan  pendinginan  saat proses  pengelasan  yang  merupakan  hasil perpindahan  panas  konveksi  dan  radiasi  antara benda  dan  lingkungan.  Pada  bagian  ini temperatur  lingkungan  dan  emisivitas  benda diasumsikan.
Setelah  itu  dilakukan  input  kondisi batas  mekanik  yaitu  perpindahan  pada  bagian tertentu  model  sesuai  dengan  yang  terdapat  di paper.  Kemudian pendefinisian beban berjenis Body  Heat  Flux,  dengan  distribusi  “user- defined”  dimana  distribusi  flux  diatur  oleh Subroutine  Abaqus  yang  bernama  DFLUX. Subroutine tersebut ditulis dengan menggunakan bahasa FORTRAN, pada subroutine  ini  diinput  parameter-parameter pengelasan  yang  diperlukan  dalam  simulasi. Kemudian  dilakukan  pemilihan  jenis  elemen, pada  analisis  ini  dipilih  jenis  Coupled  Temp.- Displacement  dengan  jenis  C3D8T  ( 8-node thermally coupled brick, trilinear displacement and  temperature ).  Langkah  di  abaqus  adalah dengan  melakukan  Seed  edges  berdasarkan ukuran  elemen  yang  diinginkan  dan  kemudian melakukan assign element type .
Kemudian  pada  menu  job,  masukkan file  FORTRAN  yang  akan  digunakan  sebagai subroutine dan kemudian dilakukan proses run . Setelah  di run maka  dilakukan  pengambilan data  temperatur  terhadap  waktu  pada  lokasi termokopel  menggunakan  probe  dan  datanya dapat  dibandingkan  dengan  hasil  eksperimen. Jika  telah  sesuai  maka  tegangan  sisa  dan distorsi yang terjadi dapat dianalisis.

## DATA DAN INFORMASI
Dalam karya tulis ini,  seluruh data dan informasi  didapatkan  langsung  dari  paper  D. Venkatkumar  dan  D.Ravindan [1] .  Geometri dari  pelat  yang  akan  disimulasikan  adalah geometri  dari  pelat  yang  digunakan  dalam percobaan  yang  dilakukan  Venkatkumar  yaitu pelat  persegi  panjang  berukuran  150  mm  x  75 mm x 3 mm. Pada gambar berikut terdapat pula ukuran  las  serta  lokasi  termokopel,  jaraknya terhadap  garis  tengah  las  adalah:  TC1  9,5  mm, TC2 7,5 mm, dan TC3 7,5 mm.

## Gambar 1 Gambar teknik spesimen pengujian yang akan disimulasi [1]
Material  dari  pelat  adalah  AISI  304  SS  yang merupakan  baja  tahan  karat.  Data  material didapatkan  dari  paper  Venkatkumar.  Pada paper  tersebut  didapatkan  komposisi  material dan  nilai  dari  sifat-sifat  material  pada  berbagai temperatur.

## Tabel 1 Komposisi AISI 304 SS dalam % [1]

## Tabel 2 Sifat AISI 304 SS sebagai fungsi
temperatur [1] Parameter pengelasan pada eksperimen adalah: Kecepatan =  2,44  mm/s  (Kasus A)  dan  3,06  mm/s (Kasus B) Arus = 100 Ampere Tegangan = 24 Volt
Model sumber panas: Gaussian, berikut adalah persamaan yang menyatakan fluks panas pada permukaan pada bidang x-z. q(x,z) adalah fluks pada satu titik, Q adalah total input panas, dan r b adalah jari-jari welding arc .
(1) Volumetrik, input panas terbagi menjadi input dari welding arc Qs(40%Q) dan molten  metal  droplet Qv  (60%Q).  Input  dari welding  arc dinyatakan  dengan  rumus  berikut,
dengan  r o menyatakan  jari-jari  dari  pusat  fluks pada waktu t.
(2)
Sedangkan  dari  lelehan  diaplikasikan sebagai  sumber  panas  volumetrik  Fluks volumetrik:  Qv/Vp  dimana  Vp  adalah  volume elemen yang sedang dalam pengelasan.
Nilai  Q  didapat  dengan  rumus  Q=  VI. Dengan  adalah  efisiensi arc ,  V  adalah  input tegangan dan I adalah input arus.
Ukuran elemen minimum 0,24 mm x 1 mm  x  0,5  mm.  Jumlah  nodal  52850,  jumlah elemen  44100  elemen,  dengan  ukuran  lebih kecil di sekitar bagian yang dilas.
Kondisi  batas  termal  berupa  konveksi dan  radiasi  dengan  nilai  koefisien  h  yang mempertimbangkan  keduanya  dan  dinyatakan dengan  persamaan  di  bawah.  Kondisi  batas  ini diaplikasikan pada seluruh permukaan pelat.
(3)
Kondisi  batas  mekanikal  yaitu  berupa pembatasan  gerakan  translasi  pada  berbagai arah  yang  dinyatakan  dengan  gambar  berikut, terlihat  bahwa  pada  sudut  kiri  bawah  ditahan pada tiga arah, pada sudut kanan bawah ditahan pada sumbu y dan z sehingga dapat bergerak ke arah  x  dan  pada  sudut  kiri  atas  ditahan  pada sumbu y:

## Gambar 2 Kondisi batas mekanikal[1]

## SIMULASI ELEMEN HINGGA
Simulasi dilakukan menggunakan Abaqus  CAE.  Analisis  termal  dan  mekanikal dilakukan  secara  langsung  dalam  satu  tahap, dengan  menggunakan Coupled  temperature-
displacement. Cara  ini  berbeda  dengan  metode yang dilakukan Venkatkumar dengan menggunakan  ANSYS  yang  terdiri  dari  dua tahap  yaitu  analisis  termal  yang  menghasilkan keluaran  yang  kemudian  digunakan  dalam analisis mekanikal untuk memprediksi tegangan sisa dan distorsi.
Model geometri dibuat secara langsung di Abaqus berdasarkan Gambar 1 menggunakan  sketsa  yang  diekstrusi.  Nilai temperatur  nol  absolut  dan  konstanta  stefan boltzmann  dimasukkan  bernilai  -275  dan 5,67.10 -8 . Sifat material dimasukkan berdasarkan  Tabel  2  dengan  asumsi  isotropik atau  nilainya  seragam  pada  semua  orientasi. Pada  software  Abaqus  tidak  terdapat  satuan, sehingga  dalam  input  material  diperlukan masukan dengan satuan yang konsisten. Dalam hal ini dipilih satuan meter, kg, o C. Kesesuaian satuan sifat disesuaikan dengan model geometri yang  ukurannya  menggunakan  satuan  meter. Material di- assign ke seluruh pelat dan instance type nya dipilih dependent .
Jenis  elemen  yang  digunakan  dipilih dari  jenis Coupled  Temperature  Displacement , sesuai  dengan  prosedur  yang  akan  dilakukan. Karena  geometri  spesimen  berbentuk  pelat maka  pendekatan  dengan  bentuk  balok  solid dengan  delapan  nodal  sudah  cukup  baik sehingga dipilih jenis elemen yaitu C3D8T  ( 8- node thermally coupled brick, trilinear displacement  and  temperature ).  Kemudian untuk  membuat  mesh  dilakukan  dengan memberikan seed pada edge dengan  ukuran elemen  rata-rata  1,5  mm  dan  kemudian melakukan assign element type . Jumlah elemen yang  digunakan  pada  simulasi  elemen  hingga ini adalah  10000 elemen.
Kondisi  batas  termal  antara  benda  dan lingkungan didefinisikan pada Interaction . Efek pendinginan pada benda kerja terjadi akibat dua mekanisme  perpindahan  panas,  yaitu  konveksi bebas  dan  radiasi.  Temperatur  awal  benda  dan lingkungan diasumsikan 20 o C, nilai ini dimasukkan  pada predefined  field pada  step yang dibuat. Nilai emisivitas benda diasumsikan bernilai 1, nilai koefisien konveksi berdasarkan  persamaan  (3).  Kondisi  batas termal  ini  diberikan  pada  seluruh  permukaan pelat.
Kondisi  batas  mekanik  diberikan  pada tiga  sudut  pelat  untuk  membatasi  perpindahan pada  bagian  tersebut  berdasarkan  gambar  2.
Untuk  mendefinisikan  analisis  yang  akan dilakukan  maka  dibuat  dua Step dengan prosedur berjenis coupled temperature- displacement dengan  respon  transien.  Dua  step ini,  yang  pertama  adalah  pengelasan  dan  step kedua adalah pendinginan. Input yang diberikan  adalah  waktu  step  yang  disesuaikan dengan  kecepatan  pengelasan  dan  waktu pendinginan yang disesuaikan dengan kebutuhan  untuk  membandingkannya  dengan data  yang  diambil  dari  termokopel.  Perbedaan antara  step  pengelasan  dan  step    pendinginan adalah pada beban termalnya, untuk pengelasan beban  berupa body  heat  flux sedangkan  pada pendinginan  tidak  diberikan  beban  apapun.
Time  increment untuk  setiap  step  ditentukan secara  otomatis.  Untuk  menentukan  output hasil  simulasi,  ditentukan Field  Output Request yaitu  fluks  panas  (HFL),  distribusi temperatur  (NT11),  tegangan  sisa  (S22),  dan distorsi  (U3).  Nlgeom    mempertimbangkan efek nonlinearitas dari displacement yang besar pada  matriks  kekakuan.  Berdasarkan  paper Venkatkumar, large displacement theory menghasilkan  prediksi  deformasi  yang  jauh lebih  baik  dibandingkan small  displacement theory . Berdasarkan  hal tersebut maka Nlgeom diaktifkan untuk mendapatkan distorsi berdasarkan large displacement theory .
Beban  yang  diberikan  adalah  beban termal  berjenis Body  Heat  Flux ,  dengan distribusi  “ user-defined ”  dan magnitude 1. Distribusi  fluks  diatur  oleh  Subroutine  Abaqus yang  bernama  DFLUX.  Subroutine  tersebut ditulis dengan menggunakan bahasa FORTRAN,  pada  subroutine  ini  diinput parameter-parameter pengelasan yang diperlukan  dalam  simulasi  yaitu  posisi  awal pengelasan  di  titik  x0,y0,z0.  a,b,c  =  effective welding  arc  yaitu  3mm,  kecepatan  pengelasan 2,44 mm/s dan 3,06 mm/s. Posisi arc kemudian ditentukan  berdasarkan  kecepatan  dan  waktu simulasi.  Tegangan  24  Volt  dan  arus  100 Ampere  didapat  dari  data  Venkatkumar  serta efisiensi arc diasumsikan sebesar 0,8.
Pada  Venkatkumar  disimpulkan  bahwa distribusi  fluks  dengan  jenis  gaussian  memiliki hasil  yang  lebih  baik  daripada  volumetrik. Ketika  fluks  diberikan  menggunakan  distribusi gaussian  pada  Abaqus  didapatkan  hasil  fluks panas  yang  sangat  kecil  dibandingkan  dengan input yang diberikan pada Subroutine meskipun setelah dicek dengan melakukan plot
persamaan (1) menggunakan parameter pengelasan  eksperimen  dilakukan  tidak  terjadi kesalahan  dalam  penulisan  persamaan  di Subroutine. Oleh karena itu dicari alternatif lain selain model gaussian dan volumetrik.
Berdasarkan Robertsson dan Svedman [2] salah satu  distribusi  yang  baik  dalam  pemodelan  las adalah  model  distribusi  sumber  panas  Goldak, yang terdiri dari dua distribusi Gaussian, satu di depan  pembakar  dan  satu  dibelakangnya. Berikut  adalah  persamaan  yang  menyatakan distribusi Goldak:
(4)
Dengan  q(x,y,z)  input  panas  spasial,  f f fraksi panas yang berada didepan pembakar, diasumsikan  bernilai  1.  a,b,c  busur  pengelasan efektif,  dan  Q  adalah  laju  input  panas  yang memiliki nilai berdasarkan:
Q =  VI (5)
Dengan  adalah  efisiensi  busur  las,  V tegangan las, dan I arus las.
SUBROUTINE DFLUX(FLUX,SOL,KSTEP,KINC,TIME,NO EL,NPT,COORDS, JLTYP,TEMP,PRESS,SNAME) C INCLUDE 'ABA_PARAM.INC' C DIMENSION  FLUX(2),  TIME(2), COORDS(3)
CHARACTER*80 SNAME x0=0.0375 y0=0.02 z0=0.0030
a= 0.003 b= 0.003 c= 0.003
vx=0 vy=0.00244 vz=0
xarc=vx*time(1)+x0 yarc=vy*time(1)+y0 zarc=vz*time(1)+z0
Xf=coords(1)-xarc Yf=coords(2)-yarc Zf=coords(3)-zarc
V=24 I=100 Q=0.8*V*I
heat=6*sqrt(3)*Q/(3.14*a*b*c*sqrt(3.14))
shape=EXP(-3*(Xf)**2./a**2.- 3*(Yf)**2./b**2.-3*(Zf)**2./c**2.) if(shape.gt.1.0)then flux(1)=0 else flux(1)=heat*shape
endif

## RETURN
END
Kemudian  pada  menu  job,  masukkan file  FORTRAN  yang  akan  digunakan  sebagai subroutine dan kemudian dilakukan proses run . Setelah  di run maka  dilakukan  pengambilan data  temperatur  terhadap  waktu  pada  lokasi termokopel  menggunakan  probe  dan  nilai peaknya  dapat  dibandingkan  dengan  hasil eksperimen.  Jika  telah  sesuai  maka  nilai tegangan  sisa  dan  distorsi  yang  terjadi  dapat diambil untuk kemudian dianalisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sejarah temperatur kasus A dibandingkan dengan hasil pengukuran. Sejarah temperatur  hasil  simulasi  ditampilkan  satu grafik dengan data hasil pengukuran termokopel  untuk  tiga  posisi  termokopel.  Nilai hasil  pengukuran  termokopel  diambil  dari grafik  pada  paper  Venkatkumar  dengan  cara mengambil  nilainya  pada  beberapa  titik  waktu dan kemudian didapatkan temperaturnya. Posisi termokopel ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 3 Grafik sejarah temperatur kasus A Berdasarkan  grafik  sejarah  temperatur di  atas,  terlihat  bahwa  temperatur  terus  naik sampai  pembakar  berada  pada  posisi  terdekat dengan  termokopel  sehingga  terjadi  temperatur puncak. Hasil simulasi cukup baik karena dapat menunjukkan  pada  node  yang  berada  di  posisi termokopel, TC3 lebih lama naik dibandingkan dengan  TC2  dan  TC1  sesuai  dengan  urutan termokopel  yang  paling  dahulu  didekati  oleh pembakar. Kemudian setelah mencapai temperatur  puncak,  temperatur  mulai  turun seiring  dengan  menjauhnya  sumber  panas  dan terjadinya  pendinginan  akibat  konveksi  bebas dan  radiasi.  Nilai  dan  error  pada  temperatur puncak  pada  sejarah  temperatur  menjadi  acuan dalam  pemilihan  jenis  distribusi  fluks  sampai dipilih  yang  terbaik  berdasarkan  simulasi  yang dilakukan  tim  penulis  yaitu  distribusi  Goldak. Sementara  nilai  dan  error  pada  temperatur ketika  pendinginan  terjadi  menjadi  parameter yang  menunjukkan  apakah  pendekatan  kondisi batas  termal  pada  model  dimana  terjadi konveksi  bebas  dan  radiasi  sudah  cukup  baik
atau  belum.  Terlihat  dari  grafik  sejarah temperatur  bahwa  pendinginan  yang  terjadi pada  simulasi  lebih  lambat  dibandingkan  dari data termokopel. Nilai asumsi emisivitas radiasi adalah  bernilai  1,  sehingga  pelepasan  panas dari  radiasi  sudah  maksimal.  Berdasarkan  hal tersebut,  faktor  yang  memiliki  peluang  besar dapat mempengaruhi kurangnya laju pendinginan  adalah  nilai  h  pada  model  yang belum dapat mencerminkan fenomena konveksi bebas yang terjadi pada eksperimen. Tabel 3 Perbandingan temperatur puncak antara hasil pengujian [1] dan simulasi Kasus Posisi Termo- kopel Pengukuran Termokopel (oC) Simulasi Temp (C) Eror (%) A TC 1 553 519 6.1 TC 2 630 678 7.6 TC 3 690 725 5.1 B TC 1 494 508 2.8 TC 2 552 568 2.9 TC 3 569 609 7.0 Berdarsarkan  tabel  3,  terlihat  bahwa
nilai  temperatur  puncak  antara  hasil  simulasi dengan pengukuran termokopel memiliki perbedaan  pada  seluruh  posisi  pada  kasus  A dan  B  yang  cukup  kecil  dengan  error  dibawah 10%. Hal ini menggambarkan bahwa pemodelan  dengan  menggunakan  distribusi Godak  yang  dilakukan  pada  simulasi  ini merupakan  model  yang  cukup  baik  untuk mewakili proses pengelasan GTA.
Gambar 4 Distribusi temperatur kasus A pada detik ke 5 dan 45
Besar  dan  profil  dari  tegangan  sisa longitudinal  diprediksi  pada  model  dengan menggunakan large displacement theory dengan  mengaktifkan  Nlgeom  pada  step  yang berfungsi
mempertimbangkan efek nonlinearitas  pada  displacement  yang  cukup besar.  Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa tegangan sisa tarik maksimum adalah 193 MPa pada  kasus  A  dan  199  MPa  pada  Kasus  B. Sedangkan  untuk  tegangan  sisa  tarik  rata-rata pada  kasus  A  adalah  179  MPa  dan  pada  kasus B 182 MPa. Terlihat bahwa tegangan sisa yang bersifat  tarik  berada  di  sekitar  garis  las sedangkan  pada  sisi  pelat  yang  jauh  dari  garis las tegangan bersifat kompresi.
Gambar 5 Tegangan sisa yang diprediksi pada bagian tengah pelat
(a) (b)
Gambar 6 Distribusi tegangan sisa longitudinal pada (a) kasus A dan (b) kasus B Analisis  distorsi  dilakukan  dengan dengan  menggunakan large  displacement theory, dengan mengaktifkan Nlgeom pada step
yang  dibuat  pada  Abaqus.  Dari  paper Venkatkumar  [1]  didapatkan  data  pengukuran distorsi  pada  bagian  pinggir  pelat  yang  sejajar dengan  arah  pengelasan.  Deformasi  yang diukur  adalah  pada  sumbu  z  (arah  ketebalan pelat). Hasil simulasi ditunjukkan pada Tabel 4 dan gambar 7. Dari tabel 4 terlihat bahwa error hasil  simulasi  pada  kasus  A  berada  pada rentang  27.7  sampai  56  %.  Sementara  pada kasus  B  errornya  berada  pada  rentang  12.1 sampai  34.1  %.  Distorsi  pada  hasil  simulasi lebih kecil dibandingkan dengan hasil pengukuran.  Distorsi  yang  terlalu  kecil  ini disebabkan oleh laju pendinginan pada simulasi yang  lebih  lambat  dibandingkan  dengan  laju pendinginan yang didapat pada paper Venkatkumar  dimana  ia  mendapatkan  hasil simulasi  dengan  distorsi  yang  lebih  dekat dengan  hasil  eksperimen.  Berdasarkan  sumber [3]  diketahui  bahwa  pendinginan  yang  cepat akan  menghasilkan  distorsi  yang  lebih  besar, simulasi  ini  memberikan  pendinginan  yang relatif lambat, sehingga distorsi yang dihasilkan dari  simulasi  memiliki  nilai  yang  lebih  kecil. Untuk  mendapatkan  nilai  distorsi  yang  lebih baik diperlukan kondisi batas termal yang lebih mencerminkan kondisi nyatanya.
Tabel 4 Perbandingan distorsi hasil pengukuran pada eksperimen [1] dan simulasi
Kasu s Jarak Y (mm ) Distorsi (mm) Error (%) Eksperime n
Simulas i
A 25 0.47 0.254 46.0 50 0.7 0.506 27.7 75 1.33 0.639 52.0 100 1.03 0.618 40.0 125 0.73 0.321 56.0 B 25 0.28 0.216 22.9 50 0.56 0.431 23.0 75 0.62 0.545 12.1 100 0.78 0.514 34.1 125 0.35 0.264 24.6
Gambar 7 Distorsi hasil eksperimen [1] dan simulasi
(a)
(b) Gambar 8 Distribusi distorsi hasil simulasi PENUTUP Prosedur pemodelan untuk
memprediksi  tegangan  sisa  dan  distorsi  pada
pengelasan  GTA  menggunakan  Abaqus  telah dihasilkan.  Model  sumber  panas  yang  cukup baik  untuk  pemodelan  tersebut  adalah  dengan menggunakan distribusi Goldak. Sejarah termal didapat dan dibandingkan dengan data pengukuran,  hasil  simulasi  memiliki  laju pendinginan yang lambat, hal ini mengindikasikan  kondisi  batas  termal  belum cukup  bagus  sehingga  perlu  dicari  alternatif yang  lebih  baik.  Prediksi  tegangan  dan  distorsi yang  baik  dapat  dilakukan  dengan large displacement  theory dengan  mengaktifkan Nlgeom  pada  Abaqus.  Hasil  simulasi  tegangan sisa sudah cukup baik sementara  hasil  simulasi distorsi  lebih  kecil  dari  eksperimen,  hal  itu disebabkan  laju  pendinginan  terlalu  lambat. Jika kondisi batas termal dapat diperbaiki maka prediksi distorsi dapat menjadi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
D.  Venkatkumar,  D.  Rabindran.  2016. 3D Finite Element Simulation of Temperature Distribution, Residual Stress  and  Distortion  on  304  Stainless Steel Plates using GTA Welding , Journal of  Mechanical  Science  and  Technology 30  (1)  (2016)  pp:  67-76.  Tamilnadu: National Engineering College. Andreas  Robertsson,  Jerk  Svedman.  2013.
Welding  Simulation  of  a  Gear  Wheel Using  FEM .  Master’s  thesis  2013:50.
Goterborg:  Chalmers  University  of Technology. Pat  L.  Mangonon.  1999. The  Principles  of Material  Selection  for  Engineering Design. New Jersey: Prentice-Hall