e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to the  author(s) and the  title of the  work, journal citation  and  DOI. Published  under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 15th April 2021 Accepted 22th June 2021 Published 1st July 2021
DOI: 10.35472/jsat.v5i2.447
Optimasi Multi Respon pada Proses End-Milling Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) Dengan Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network – Particle Swarm Optimization (BPNN-PSO)
Fajar Perdana Nurullah * , Abdul Muhyi, and Devia Gahana Cindi Alfian
Program Studi Teknik Mesin, Institut Teknologi Sumatera, Terusan Ryacudu, Way Hui, Jati Agung, Lampung, 35365, Indonesia
* Corresponding E-mail: fajar.nurullah@ms.itera.ac.id
Abstract : The use of composite materials continues to show an increasing trend in various fields such as sports, aviation and the military. This also increases the need for knowledge about the manufacturing process of composites. One of the most widely used composite materials is glass fiber reinforced polymer (GFRP). In the process of making components made from GFRP, one of the processes that is often used is end-milling. The studies that have been carried out on the GFRP end-milling process mostly use woven fibers, while research on machining of GFRP using combo fibers has not been widely conducted. This research was conducted to determine the effect of spindle speed, feeding speed, and cutting depth, on cutting forces, surface roughness, and delamination. In addition, multi response optimization is carried out using the combined method of BPNN-PSO to obtain the most optimal combination of machining parameters. The results shows that the optimal level of cut depth, spindle speed, and feeding speed are 1 mm, 4871 rpm and 788 mm / minute, respectively.
Keywords: BPNN , Composite, End-Milling, FRP, GFRP, Multi-Response Optimization, PSO
Abstrak: Penggunaan material komposit di berbagai bidang seperti olahraga, penerbangan, dan militer terus menunjukkan tren peningkatan. Hal ini turut meningkatkan kebutuhan terhadap pengetahuan tentang proses manufaktur dari komposit. Salah satu  material  komposit  yang  banyak  digunakan  adalah glass  fiber  reinforced  polymer (GFRP).  Dalam  proses  pembuatan komponen berbahan baku GFRP, salah satu proses yang sering digunakan adalah end-milling. Penelitian-penelitian yang telah dilakukan pada proses end-milling GFRP kebanyakan menggunakan serat woven , sedangkan penelitian mengenai pemesinan pada  GFRP  yang  menggunakan  serat combo belum  banyak  dilakukan.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh parameter pemesinan, yaitu kecepatan spindel, kecepatan makan, dan kedalaman potong, terhadap gaya potong, kekasaran permukaan,  dan  delaminasi.  Selain  itu  dilakukan  optimasi  multi  respon  dengan  menggunakan  metode  gabungan  BPNN-PSO untuk mendapatkan kombinasi parameter pemesinan yang paling optimal. Hasil optimasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa level kedalaman potong, kecepatan spindel, dan kecepatan makan yang paling optimal masing-masing adalah 1 mm, 4871 rpm dan 788 mm/menit.
Kata Kunci : BPNN, End-Milling, FRP, GFRP, Komposit, Optimasi Multi-Respon, PSO

## Pendahuluan
Penggunaan  material  komposit glass  fiber  reinforced polymer (GFRP)  di  berbagai  bidang  seperti  olahraga, penerbangan,  dan  militer  terus  menunjukkan  tren peningkatan.  GFRP  banyak  digunakan  pada  alat-alat olahraga,  struktur  bangunan,  furnitur,  dan  komponen pesawat  terbang.  GFRP  banyak  dipilih  karena  memiliki sifat-sifat  yang  unggul,  misalnya  rasio  kekuatan terhadap berat yang tinggi dan tahan terhadap korosi.
Dalam  proses  pembuatan  komponen  berbahan  baku GFRP,  salah  satu  proses  yang  sering  digunakan  adalah end-milling .  Proses  ini  diperlukan  pada  tahap  akhir untuk  mendapatkan  dimensi  akhir  yang  akurat  dan untuk menghaluskan permukaan.
Proses end  milling pada  material  GFRP  cukup  sulit dilakukan. Beberapa kendala yang sering ditemui adalah keausan  dini  pada  pahat,  kegagalan  matriks,  cacat permukaan,  permukaan  hasil  yang  kasar,  delaminasi, dan serat yang tersembul.

## Open Access
e-ISSN: 2581-0545
Optimasi Multi Respon pada Proses End-Milling Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) Dengan Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network – Particle Swarm Optimization (BPNN-PSO)
Pemilihan  parameter  pemesinan  yang  tidak  tepat merupakan salah satu penyebab tumbulnya cacat pada produk hasil end-milling. Sebagai contoh, apabila gerak makan  terlalu  tinggi,  maka  hasil end-milling akan menjadi kasar, dan pahat akan cepat aus. Selain itu, pada proses pemesinan material komposit, arah pemotongan relatif terhadap orientasi serat juga ikut mempengaruhi kualitas produk yang dihasilkan. Hal ini.karena komposit bukanlah material yang uniform.
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh parameter  pemesinan terhadap karakteristik kualitas  kritis  / critical  to  quality  characteristics (CTQ) pada  proses end-milling komposit.  Kilickap  dkk  (2013) meneliti pengaruh kecepatan spindel, gerak makan, dan sudut  pahat  terhadap  kekasaran  permukaan,  gaya potong,  dan  faktor  delaminasi.  Hasil  penelitiannya menunjukkan  bahwa  kekasaran  permukaan,  gaya potong, dan faktor delaminasi akan semakin meningkat deng    an meningkatnya gerak makan, dan akan semakin menurun  dengan  meningkatnya  kecepatan spindel  [1]. Pengaruh  sudut  serat  terhadap  kekasaran  permukaan pada proses end milling GFRP diteliti oleh Palanikumar (2016).  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  nilai kekasaran permukaan (Ra) yang rendah diperoleh pada orientasi  serat  dibawah  30 ° .  Pemesinan  dengan  sudut serat  lebih  dari  30 ° akan  meningkatkan  kekasaran permukaan  secara  drastis  [2].  Beberapa  peneliti menyimpulkan  bahwa  gaya  potong  memiliki  perilaku yang berbanding lurus terhadap peningkatan kedalaman potong [3]. Pengaruh sudut helix terhadap gaya potong diteliti  oleh  Jenarthanan  dan  Jeyapaul  (2013)  dan Jenarthanan dkk. (2016). Hasil penelitiannya menunjukkan  bahwa  peningkatan  sudut  helix  pada pahat  akan  menurunkan  gaya  potong.  Hal  ini  dapat terjadi  karena  semakin  besar  sudut  helix,  maka  ruang antara bidang geram dengan benda kerja akan semakin besar, sehingga aliran geram menjadi semakin lancar [4]. Pengaruh  kecepatan  spindel  terhadap  gaya  potong diteliti  oleh  Jenarthanan  dan  Jeyapaul  (2013), Jenarthanan  dkk.  (2016),  Davim  dkk.  (2004),  dan  Islam dkk.  (2015).  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa peningkatan kecepatan spindel akan menurunkan gaya potong    [5].  Erkan  dkk.  (2013)  meneliti  pengaruh kedalaman  potong  terhadap  faktor  delaminasi. Penelitiannya  menunjukkan  bahwa  delaminasi  akan menurun  dengan  meningkatnya  kedalaman  potong. Erkan dkk. (2013)  berargumen  bahwa pada kedalaman potong yang tinggi, getaran dapat terserap oleh material resin  dengan  lebih  baik,  yang  menyebabkan  proses pemesinan  menjadi  lebih  halus,  sehingga  delaminasi
semakin  kecil.  Pengaruh  kedalaman  potong  terhadap faktor delaminasi juga diteliti oleh Sreenivasulu (2013). Hasil  penelitiannya  menunjukkan  hasil  yang  bertolak belakan dengan hasil penelitian Erkan dkk. (2013), yaitu bahwa  peningkatan  kedalaman  potong  akan  ikut meningkatkan faktor delaminasi.
Selain meneliti pengaruh paramer pemesinan terhadap CTQ,  para  peneliti  juga  melakukan  optimasi  untuk menentukan  kombinasi  parameter  pemesinan  yang dapat menghasilkan CTQ yang optimal. Razfar dan Zadeh (2009)  melakukan  optimasi  dengan  menggunakan metode  ANN  dan  GA  untuk  menentukan  gerak  makan dan  jumlah flute pahat  yang  optimal  untuk meminimalkan  kekasaran  permukaan  dan  faktor delaminasi.  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa parameter  yang  optimal  adalah  dengan  gerak  makan yang rendah dan jumlah flute sebesar 2 [6]. Jenarthanan dan  Jeyapaul  (2013)  meneliti  parameter  pemesinan yang  optimal  untuk  meminimalkan  gaya  potong, keausan pahat, dan kekasaran permukaan pada proses milling GFRP dengan menggunakan metode Taguchi dan desirability  function  analysis (DFA)  [4].  Chibane  dkk. melakukan  optimasi  dengan  menggunakan  metode response  surface  methode (RSM)  untuk  menentukan parameter  pemesinan  yang  dapat  meminimalkan temperatur, getaran, dan gaya potong pada proses end milling CFRP [7].
Penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  proses end-milling GFRP  kebanyakan  menggunakan  serat woven .  Jenis  serat  ini  memiliki  tekstur  yang  halus  dan tipis,  sehingga  resin  dapat  lebih  mudah  terpenetrasi. Jenis  serat  lain  yang  tersedia  di  pasaran  adalah  serat combo, yang  memiliki  tekstur  lebih  tebal,  dan  relatif lebih sulit  terpenetrasi  oleh  resin.  Meskipun  demikian, serat combo tetap  merupakan  pilihan  yang  menarik karena  harga  yang  lebih  ekonomis  dibandingkan  serat woven  . Penelitian  mengenai  pemesinan  pada  GFRP yang  menggunakan  serat combo belum  banyak dilakukan.  Bentuk  dari glass  fiber serat combo dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Glass fiber serat combo.
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 299-306 | 301
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Berdasarkan  paparan  yang  telah  dijelaskan,  maka diperlukan  penelitian  tentang  pengaruh  parameter pemesinan terhadap CTQ pada proses end-milling GFRP serat combo .  Parameter  pemesinan  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  kecepatan  spindel,  gerak makan,  dan  kedalaman  potong.  Sedangkan  CTQ  yang diteliti adalah gaya potong, kekasaran permukaan, dan faktor delaminasi. Proses end milling dilakukan dengan menggunakan  mesin  CNC  Hartford  S-Plus  10.  Gambar mesin  CNC  Hartford  S-Plus  10  yang  digunakan  pada penelitian ini disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Mesin CNC Hartford S-Plus 10 yang digunakan
Selain  untuk  meneliti  pengaruh  parameter  pemesinan, pada penelitian ini juga dilakukan optimasi multi respon dengan menggunakan metode back propagation neural neural network (BPNN) dan particle swarm optimization (PSO)  untuk  mengetahui  parameter  pemesinan  yang dapat  menghasilkan  kekasaran  permukaan,  gaya potong, dan faktor delaminasi yang optimal pada proses end-milling GFRP serat combo .
BPNN  adalah  salah  satu  varian  dari  metode  jaringan saraf  tiruan  (JST),  yang  telah  digunakan  secara  luas untuk  memodelkan  pola  hubungan  antara  input  dan output.  Kelebihan  utama  metode  BPNN  adalah  tidak membutuhkan  asumsi  awal  tentang  fungsi  matematis dari  data.  Beberapa  model  JST  yang  lain  misalnya
jaringan  model  hebb, perceptron ,  dan adaline .  BPNN merupakan  pengembangan  dari  model  Widrow-Hoff, yang  dikembangkan  dengan  menambahkan  jumlah lapisan  pada hidden  layer .  Kata back  propagation mengacu pada metode perhitungan gradien perubahan bobot pada saat proses training [8] .
PSO adalah metode optimasi yang meniru perilaku sosial kawanan  burung  dalam  mencari  makanan.  Perilaku sosial  terdiri  dari  tindakan  individu,  dan  pengaruh perilaku  individu  terhadap  kawanan.  Kata  partikel merupakan  representasi  dari  seekor  burung  dalam kawanan.  Saat  seekor  burung  menemukan  lokasi sumber makanan, maka burung yang lain pada kawanan tersebut juga akan dapat segera menuju lokasi tersebut.
Pada  metode  PSO,  posisi  awal  setiap  partikel  berada pada  posisi  yang  acak.  Setiap  partikel  diasumsikan memiliki  dua  karakteristik,  yaitu  posisi  dan  kecepatan. Persamaan  posisi  dan  kecepatan  pada  setiap  partikel pada metode PSO disajikan pada persamaan 1 dan 2.
𝑥 𝑗 (𝑖) = 𝑥 1 (1), 𝑥 2 (1), … , 𝑥 𝑗𝑁 (𝑖) (1)
𝑣 𝑗 (𝑖) = 𝑣 1 (1), 𝑣 2 (1), … , 𝑣 𝑗𝑁 (𝑖) (2)
Dimana: 𝑥 = posisi partikel 𝑣 = kecepatan partikel 𝑖 = iterasi ke- 𝑖 𝑗 = indeks partikel 𝑁 = jumlah partikel
Lokasi dan kecepatan partikel diperbarui dengan menggunakan persamaan 3 dan 4 [9].
𝑥 𝑗 (𝑖) = 𝑣 𝑗 (𝑖) + 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1) (3)
𝑣 𝑗 (𝑖) = 𝑣 𝑗 (𝑖 − 1) + 𝑐 1 𝑟 1 (𝑝 𝑏𝑒𝑠𝑡,𝑗 − 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1)) +𝑐 2 𝑟 2 (𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 𝑗 (𝑖 − 1)) (4)
Dimana: 𝑝 𝑏𝑒𝑠𝑡,𝑗 = personal best dari partikel ke- 𝑗 𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡 = global best dari seluruh partikel. 𝑐 1 , 𝑐 2 = learning factor 𝑟 1 , 𝑟 2 = konstanta, berupa bilangan random antara 0 sampai 1.
Persamaan  3  digunakan  untuk  menghitung  kecepatan partikel yang baru berdasarkan kecepatan sebelumnya. Jarak antara posisi saat ini dengan posisi terbaik partikel disebut personal best , sedangkan jarak antara posisi saat ini dengan posisi terbaik kawanan disebut dengan global best .  Jika  kriteria  pemberhentian  belum  terpenuhi, maka  akan  dilakukan  perhitungan  pada  iterasi
e-ISSN: 2581-0545
Optimasi Multi Respon pada Proses End-Milling Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) Dengan Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network – Particle Swarm Optimization (BPNN-PSO)
selanjutnya,  dimana  partikel  akan  bergerak  menuju posisi  yang  baru  dengan  menggunakan  persamaan  4. Iterasi  terus  dilakukan  hingga  kriteria  pemberhentian terpenuhi. Jika kriteria pemberhentian telah terpenuhi, maka  akan  diperoleh  solusi  yang  terletak  pada global best .
Metode  BPNN  dipilih  karena  secara  implisit  mampu mendeteksi  hubungan  yang  kompleks  dan  non  linier antar  variabel,  serta  tidak  memerlukan  perhitungan statistik yang  rumit  [8]. Sedangkan metode PSO dipilih karena memiliki kemampuan konvergensi yang baik [9].

## Method / Metode

## Perencanaan Eksperimen
Penelitian ini menggunakan metode full factorial dalam proses  perencanaan  eksperimen.  Metode full  factorial digunakan  agar  pengaruh  setiap  faktor  terhadap variabel  respon,  serta  pengaruh  interaksi  antar  faktor terhadap variabel respon dapat diteliti.
Faktor  yang  digunakan  pada  penelitian  ada  tiga,  yaitu kecepatan  potong,  gerak  makan,  dan  kedalaman potong.  Masing-masing  faktor  terdiri  dari  tiga  level, sehingga  terdapat  total  27  kombinasi  faktor.  Variabel respon  yang  diukur  juga  ada  tiga,  yaitu  gaya  potong, kekasaran  permukaan,  dan  delaminasi.  Masing-masing respon  diukur  sebanyak  tiga  kali  repetisi.  Level-level faktor yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
Table  1. Faktor-faktor yang  digunakan  pada  penelitian  beserta level- levelnya.
Faktor Satuan Level 1 Level 2 Level 3 Kecepatan spindel rpm 3000 4000 5000 Gerak makan mm/menit 500 750 1000 Kedalaman potong mm 1 1,5 2

## Pembuatan GFRP
Proses  pembuatan  material  GFRP  dilakukan  dengan menggunakan  metode hand-lay  up .  Jenis  serat  gelas yang digunakan adalah serat combo , dan jenis resinnya adalah Epoxy. Setelah material selesai dibuat, dilakukan uji  tarik  untuk  mengetahui  tingkat  kekuatannya.  Hasil pengujian tarik disajikan pada tabel 2.
Table 2. Hasil uji tarik GFRP.
Nomor Spesimen Ultimate strength (MPa) Regangan (%) 1 78,14 7,98 2 73,64 7,50 3 72,64 7,48

## Proses Pengukuran
Variabel respon yang diteliti pada penelitian ini ada tiga, yaitu  gaya  potong,  kekasaran  permukaan,  dan delaminasi. Pengukuran gaya potong dilakukan dengan menggunakan  dinamometer  Kistler  9272.  Kekasaran permukaan  diukur  dengan  menggunakan  Mitutoyo Surftest  SJ-310.  Delaminasi  diukur  dengan  menghitung nilai  perbandingan  antara  panjang  serat  yang  tidak terpotong  terhadap  lebar  pemotongan  [10].  Panjang serat yang tidak terpotong diukur dengan menggunakan mikroskop makro Carl Zeiss Stemi DV-4.

## Optimasi Multi Respon
Optimasi  multi  respon  dilakukan  untuk  mengetahui level-level  faktor  yang  dapat  menghasilkan  nilai kekasaran  permukaan,  gaya  potong,  dan  delaminasi yang  optimal  secara  serentak.  Diagram  alir  optimasi multi respon yang dilakukan pada penelitian ini disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram alir optimasi multi-respon dengan menggunakan metode PSO.
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 299-306 | 303
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Normalisasi data eksperimen adalah proses pengubahan nilai  faktor  dan  nilai  hasil  pengukuran  yang  memiliki skala  yang  berbeda,  menjadi  nilai  yang  memiliki  skala yang sama, yaitu  antara  -1 hingga 1.  Hal ini diperlukan agar pengaruh masing-masing faktor menjadi seragam. Persamaan  yang  digunakan  dalam  proses  normalisasi yaitu,
𝑝 𝑛 = 2(𝑝 − min(𝑝)) (max(𝑝) − min(𝑝)) − 1 (1)
Pengaturan  BPNN  dilakukan  untuk  mendapatkan arsitektur jaringan yang menghasilkan nilai mean square error (MSE)  terkecil,  dengan  cara  menentukan  jumlah hidden layer, jumlah node pada hidden layer, dan fungsi aktivasi  yang  digunakan.  Proses  dilakukan  dengan mencoba  seluruh  kombinasi  parameter  BPNN.  Jumlah hidden  layer yang  dicoba  yaitu  antara  1  sampai  3, dengan node pada masing-masing layer antara 1 sampai 10.  Fungsi  aktivasi yang  dicoba  yaitu  fungsi tansig dan logsig. Total  terdapat  2.220  model  arsitektur  yang dicoba.
Pada  proses  pelatihan  BPNN,  data  yang  digunakan terbagi menjadi tiga bagian, yaitu data training, testing dan validation. Persentase  data training,  testing, dan validation masing-masing  sebesar  70%,  15%  dan  15%. Sebanyak  57  data  digunakan  sebagai  data training, sedangkan  data  yang  digunakan  untuk  proses testing dan validasi masing-masing sebanyak 12.

## Hasil dan Pembahasan
Proses  pengaturan  BPNN  telah  dilakukan.  Hasilnya diperoleh  bahwa setting yang  paling  optimal  adalah dengan menggunakan tiga hidden layer, dengan jumlah node pada hidden  layer pertama,  kedua,  dan  ketiga masing-masing sebanyak 10, 8, dan 7. Arsitektur ini bisa disebut  dengan  arsitektur  BPNN  3-10-8-7-3.  Arsitektur dengan  fungsi  aktivasi tansig menunjukkan  performa yang lebih baik dari logsig, sehingga fungsi tansig dipilih sebagai  fungsi  aktivasi  yang  digunakan . Gambar arsitektur BPNN 3-10-8-7-3 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 4. Arsitektur BPNN 3-10-8-7-3.
Nilai  rata-rata  error  pada  data  training,  testing  dan validasi menunjukkan hasil yang baik. Nilai prediksi dari model  BPNN  yang  dikembangkan  menunjukkan  hasil yang baik, dimana nilai MSE pada data training, testing dan validation semuanya  berada  dibawah  10%.  Proses training dengan  arsitektur  3-10-8-7-3  membutuhkan jumlah  iterasi  sebanyak  11  iterasi.  Plot  nilai MSE  pada data  training,  testing,  dan  validation  untuk  setiap tahapan  iterasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Dapat terlihat  bahwa  pada  data validation, nilai  MSE  terbaik berada pada iterasi ke 5, yaitu sebesar 0,095045.
Grafik perbandingan antara nilai prediksi BPNN dengan nilai  hasil  eksperimen  pada  data training,  testing, dan validation masing-masing ditunjukkan pada Gambar 5-7.
Gambar  4. Plot  nilai  MSE  pada  data training,  testing, dan validation untuk setiap tahapan iterasi
e-ISSN: 2581-0545
Optimasi Multi Respon pada Proses End-Milling Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) Dengan Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network – Particle Swarm Optimization (BPNN-PSO)
Gambar 5. Grafik perbandingan antara nilai respon hasil eksperimen Dengan nilai respon hasil prediksi BPNN pada data training
Nilai  rata-rata  error  pada  data  training,  testing  dan validasi menunjukkan hasil yang baik. Nilai prediksi dari model  BPNN  yang  dikembangkan  menunjukkan  hasil yang baik, dimana nilai MSE pada data training, testing
Gambar 6. Grafik perbandingan antara nilai respon hasil eksperimen Dengan nilai respon hasil prediksi BPNN pada data testing
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5(2), 2021, pp. 299-306 | 305 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Gambar 7. Grafik perbandingan antara nilai respon hasil eksperimen Dengan nilai respon hasil prediksi BPNN pada data validation
Untuk  mendapatkan  kombinasi  level-level  faktor  yang dapat  menghasilkan  respon  optimal,  dilakukan  proses optimasi  dengan  menggunakan  metode  PSO.  Hasil optimasi  dan  prediksi  nilai  respon  yang  dihasilkan ditunjukkan pada tabel 3.
Table 2. Hasil optimasi PSO
Nama Faktor/Respon Nilai Fa kt or Kedalaman potong (mm) 1 Kecepatan spindel (rpm) 4871 Kecepatan makan (mm/menit) 788
R es pon Gaya potong (N)
15,64 Kekasaran permukaan ( 𝜇𝑚 ) 1,72 Faktor delaminasi 1,08

## Conclusions / Kesimpulan
Penelitian  tentang  pengaruh  parameter  pemesinan terhadap  gaya  potong,  kekasaran  permukaan,  dan faktor  delaminasi  pada  proses end-milling GFRP  telah dilakukan. Hasilnya diperoleh bahwa pada gaya potong, peningkatan  kecepatan  makan  dan  kedalaman  potong akan meningkatkan gaya potong, sedangkan peningkatan kecepatan spindel akan menurunkan gaya potong.  Pada  kekasaran  permukaan,  peningkatan kecepatan  makan  akan  meningkatkan  kekasaran permukaan, sedangkan  peningkatan  kecepatan  spindel akan  menurunkan  kekasaran  permukaan.  Adapun peningkatan  kedalaman  potong  tidak  memberi pengaruh  yang  signifikan  terhadap  peningkatan kekasaran permukaan. Pada faktor delaminasi, peningkatan  kecepatan  makan  dan  kecepatan  spindel akan  meningkatkan  delaminasi.  Kedalaman  potong menunjukkan  pengaruh  yang  tidak  konsisten  terhadap delaminasi.
Hasil  optimasi  multi  respon  dengan  menggunakan metode  BPNN-PSO  menunjukkan  kedalaman  potong  1 mm, kecepatan spindel 4889 rpm dan kecepatan makan 791  mm/menit  mampu  menghasilkan  respon  yang optimal.

## Conflicts of interest
There are no conflicts to declare.

## Referensi
[1] E. Kilickap, A. Yardimeden dan Y. Celik, “Investigation of Experimental Study of End- Milling of CFRP,” Science and Engineering of Composite Materials, vol. XXII, no.
1, pp. 89-95, 2015.
e-ISSN: 2581-0545
Optimasi Multi Respon pada Proses End-Milling Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) Dengan Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network – Particle Swarm Optimization (BPNN-PSO)
[2]   K. Palanikumar, L. Karinamoorthy dan R. Kartikeyan, “Assessment of Factors Influencing Surface Roughness On The Machining of Glass-Fiber Reinforced Polymer
Composites,” Materials and Design, vol. XXVII, no. 10, pp. 862-871, 2006.
[3]   M. Jenarthanan, S. Ramesh Kumar dan R. Jeyapaul, “Modelling of Machining Force In End -Milling of GFRP Composites Using MRA and ANN,” Australian Journal of Mechanical Engineering, vol. XIV, no. 2, pp. 104-
114, 2016.
[4] M. Jenarthanan dan R. Jeyapaul, “Optimization of Machining Parameters of Milling GFRP Composites By Desirability Function Analysis Using Taguchi Method,”
International Journal of Science, Engineering, and Technology, vol. V, no. 4, pp. 23-26, 2013.
[5] J. Davim, P. Reis dan C. Antonio, “A Study On Milling of Glass Fiber Reinforced Plastics Manufactured By Hand Lay Up Using Statistical Analysis,” Composite
Structures, vol. 64, no. 3, pp. 493-500, 2004.
[6] M. Razfar dan M. Zadeh, “Optimum Damage and Surface Roughness Prediction In End-Milling Glass-
Fiber Reinforced Plastics Using Neural Network and
Genetic Algorithm,” Proceedings of the Institution of
Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, vol. 223, no. 6, pp. 653-664, 2009.
[7] H. Chibane, R. Serra dan R. Leroy, “Optimal Mil ling Conditions of Aeronautical Composite Material Under
Temperature, Forces, and Vibration Parameters,”
Journal of Composite Materials, no.
0021998316687626, 2017.
[8]   J. Siang, Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB, Yogyakarta: Penerbit Andi,
2009.
[9] J. Kennedy dan R. Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” dalam Proceeding of IEEE International Conference on Neural Networks Vol. 6 , 1995.
[10]  N. Feito, J. D. Alvarez, J. L. Cantero dan M. H. Miguelez, “Experimental Analysis of the Influence of Drill Point Angle and Wear on The Drilling of Woven
CFRPs,” Materials, pp. 4258-4271, 2014.
[11] S. Islam, J. Ramkumar dan A. Milani, “A Simplified Damage Prediction Framework For Milling of Unidirectional Carbon Fiber Reinforced Plastics,”
Advanced Manufacturing: Polymer and Composite Science, vol. I, no. 4, pp. 175-184, 2015.
[12] V. Jack, “Advantages and Disadvantages of Using
Artificial Nural Networks Versus Logistic Regression For Predicting Medical Outcomes,” Journal of Clinical Epidemiology, vol. 49, no. 11, pp. 1225-1331, 1996.
[13] D. Rini, S. Shamsuddin dan S. Yuhaniz, “Particle Swarm Optimization; Technique, System, and Challenges,”
International Journal of Computer Applications, vol.
XIV, no. 1, pp. 19-27, 2011.