## OPTIMASI KETEBALAN LAPISAN RECAST, KEKASARAN PERMUKAAN DAN LAJU PENGERJAAN MATERIAL PADA PROSES PEMESINAN WIRE- EDM MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI-GREY FUZZY

## Pathya Rupajati
Program Studi Teknik Mesin Institut Teknologi Indonesia Email: pathya.rupajati@iti.ac.id
Perak Samosir Program Studi Teknik Mesin Institut Teknologi Indonesia Email: samosirperak@iti.ac.id
M. Kurniadi Rasyid Program Studi Teknik Mesin Institut Teknologi Indonesia Email: kurniadirasyid@gmail.com

## ABSTRAK
Proses wire-electrical  discharge  machining ( wire -EDM)  sering  digunakan  dalam  industri manufaktur.  Parameter  pemesinan  yang  terdapat  dalam wire -EDM  di  antaranya, arc  on  time,  on  time, servo  voltage dan wire  feed .  Pengaturan  level  yang  tidak  tepat  dalam  proses  ini  akan  menyebabkan lapisan recast dan kekasaran permukaan yang tinggi serta laju pengerjaan material yang rendah. Metode optimasi Taguchi dikombinasikan dengan grey fuzzy merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini.  Rancangan  perobaan  pada  penelitian  ini  menggunakan  matriks orthogonal  array L 9 karena memvariasikan  empat  parameter  proses  pemesinan  dengan  masing-masing  menggunakan  tiga  level. Replikasi  pada  eksperimen  ini  dilakukan  sebanyak  dua  kali.  Karakteristik  kualitas  respon  untuk  tebal lapisan recast dan  kekasaran  permukaan  adalah  semakin  kecil  semakin  baik,  sedangkan  untuk  laju pengerjaan  material  adalah  semakin  tinggi  semakin  baik.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa wire feed dan on  time merupakan  parameter  proses  yang  paling  signifikan  dalam  menghasilkan  multirespon yang optimal. Hasil kombinasi parameter proses yang menghasilkan kualitas respon yang optimal adalah arc  on  time diseting  pada  3 A, on  time diseting  pada  8  µs, servo  voltage diseting  pada 100  V  dan wire feed diseting pada 60 mm/min.
Kata kunci: wire -EDM; lapisan recast ; taguchi ; grey fuzzy.

## ABSTRACT
The  wire-electrical  discharge  machining  (wire-EDM)  process  is  the  most  used  in  manufacturing industries.  Machining  parameters  in  wire-EDM  include,  on  time,  on  time,  voltage  servo  and  wire  feed. Inappropriate level settings in this process will affect a high recast layer and surface roughness and low material removal rate. Taguchi optimization method combined with grey fuzzy is the method used in this study. Since each machining parameters had three levels, the experiment design used L 9 orthogonal array with  three  replications.  The  quality  characteristics  response  for  the  recast  layer  thickness  (RLT)  and surface roughness (SR) are smaller the better, while for the material removal rate (MRR) is the higher the better.  Experiment  result  shown  that  wire  feed  and  on  time  are  the  most  significant  parameters  to produce optimal multiresponse. The result of a combination of process parameters that produces optimal quality response is the arc on time set at 3 A, the on time is set at 8 μs, the servo voltage is set at 100 V and the wire feed is set at 60 mm / min.
Keywords: wire-EDM; recast layer; taguchi; grey fuzzy.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  proses  pemesinan  non  konvensional  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  industri manufaktur adalah wire electrical discharge machining . Wire -EDM merupakan proses termoelektrik yang
mengikis material yang berasal percikan bunga api antara benda kerja dengan elektroda [1]. Karakteristik kualitas pada proses wire -EDM yang biasa digunakan adalah ketebalan lapisan recast (RLT), kekasaran permukaan (SR) dan laju pengerjaan material (MRR). Karakteristik kualitas tersebut mempunyai peranan penting  serta  menjadi  indikator  terhadap  kualitas  pemesinan.  Material  AISI  O1  merupakan  baja  dengan konduktifitas  tinggi  yang  memiliki  kadar  karbon  antara  0,9-0,95%.  Material  ini  memiliki  ketangguhan dan machinability yang baik [2]. Aplikasi dari material ini sering kali digunakan untuk cutting tool , punch dan dies . Pembuatan pahat potong dari material baja AISI O1 dengan proses wire -EDM harus dilakukan sebaik  mungkin  agar  menghasilkan  lebar  pemotongan  ( kerf )  yang  sempit,  kekasaran  permukaan  yang rendah, dan tebal lapisan recast yang tipis. Beberapa penelitian telah dilakukan mengenai optimasi proses pemesinan  wire  EDM.  Parameter  pemesinan  seperti wire  speed meningkatkan  kekasaran  permukaan. Parameter proses seperti pulse on time [3] dapat menyebabkan energi lebih tinggi. Hal ini mengakibatkan laju pengerjaan material semakin meningkat. R.Bobbili, et al [4] menjelaskan bahwa pulse on time, peak current dan spark  gap merupakan  parameter  proses wire -EDM  yang  signifikan  dalam  mengoptimalkan laju pengerjaan material, kekasaran permukaan dan gap current . Yigit, et al [5] melakukan optimasi pada proses bubut dengan menggunakan metode Taguchi dikombinasikan grey relational analysis . Parameter proses bubut yang divariasikan adalah kecepatan potong, kecepatan makan dan kedalaman pemotongan. Karakteristik kualitas yang diamati adalah kekasaran permukaan dan laju pengerjaan material. Penelitian tersebut  membuktikan  bahwa  metode  optimasi  Taguchi grey dapat  mengoptimalkan  nilai  kekasaran permukaan dan laju pengerjaan bahan secara serentak. S. Nain, et al [6] mengembangkan pemodelan dan optimasi  variabel  proses wire-cut EDM  pada  material super  alloy Udimet-L605  menggunakan  metode Taguchi.  Penelitian  tersebut  menyebutkan  bahwa pulse  on  time merupakan  variable  proses  yang  paling signifikan  yang  mempengaruhi    kekasaran  permukaan  benda  kerja  dan  laju  pengerjaan  material.  A. Goswami,  et  al  [7]  meneliti  mengenai  optimasi wire-cut EDM    pada  Nimonic-80A  menggunakan pendekatan Taguchi dan utility concept .
Berasarkan  hal-hal  yang  telah  dijelaskan,  penting  dilakukan  penelitian  mengenai  pengaturan  level parameter pemesinan wire -EDM untuk menghasilkan tebal lapisan recast , kekasaran permukaan dan laju pengerjaan  material  yang  optimal.  Metode  optimasi  Taguchi grey  fuzzy digunakan  pada  penelitian  ini untuk  menghasilkan  optimasi  yang  optimal  secara  serentak.  Berdasarkan  metode  Taguchi orthogonal array L 9 , penelitian ini dilakukan dengan memvariasikan empat parameter proses pemesinan, yaitu arc on time, on time , servo voltage dan wire feed , dengan masing-masing terdiri dari tiga level.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peralatan dan Bahan Eksperimen
Proses  pemotongan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  mesin wire -EDM dengan tipe CHMER 32GS yang ditunjukkan pada Gambar 1. Material baja AISI O1 dengan dimensi 300 mm x 130 mm x 40 mm merupakan material yang diteliti dalam penelitian ini. Material tersebut memiliki kekerasan  52-57  HRC,  sedangkan  elektroda  kawat  yang  digunakan  adalah  berbahan  kuningan  yang memiliki  diameter  0,25  mm.  Untuk  mengukur  tebal lapisan menggunakan  mikroskop  optik.  Mitutoyo surftest roughness 307 digunakan untuk mengukur kekasaran permukaan benda kerja.

## Gambar 1. Mesin wire-EDM CHMER 32GS

## 2.2 Rancangan Eksperimen
Parameter pemesinan yang digunakan dalam penelitian ini adalah arc on time, on time, servo voltage dan wire feed dengan  menggunakan  metode Taguchi  matriks ortogonal L 9 (3 4 ) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Eksperimen ini menggunakan replikasi sebanyak dua kali. Karakteristik repon yang diteliti adalah ketebalan lapisan recast , kekasaran permukaan dan laju pengerjaan material.
Tabel 1. Parameter pemesinan beserta pengaturan levelnya
Parameter Pemesinan Level 1 Level 2 Level 3 Arc on time (A) 2 3 4 On time (µs) 4 6 8 Servo voltage (V) 80 90 100 Wire Feed (mm/min) 45 60 75 Tabel 2. Rancangan eksperimen matriks ortogonal L 9 No. Eksp AN ON SV WF 1 2 5 37 3 2 2 7 55 7 3 2 8 70 12 4 4 5 55 12 5 4 7 70 3 6 4 8 37 7 7 5 5 70 7 8 5 7 37 12 9 5 8 55 3

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Rasio S/N (Signal To Noise) untuk Masing-Masing Respon
Tabel  3  menunjukkan  hasil  eksperimen  tebal  lapisa recast ,  kekasaran  permukaan  dan  laju pengerjaan  material  beserta  rasio  S/N  pada  ketiga  respon  tersebut.  Rasio  S/N  digunakan  untuk  memilih nilai  level  parameter  terbesar  untuk  mendapatkan  nilai  optimal  dari  karakteristik  kualitas  respon  dari eksperimen.  Perhitungan  nilai  rasio  S/N  tergantung  dari  jenis  karakteristik  kualitas  dari  masing-masing respon yang dihasilkan,yaitu sebagai berikut:
a. Rasio S/N semakin kecil semakin baik
Karakteristik  kualitas  yang  dimiliki  oleh  respon  ketebalan  lapisan recast dan  kekasaran
permukaan  adalah semakin kecil semakin baik dengan persamaan 1 sebagai berikut:
(1)
b. Rasio S/N semakin besar, maka semakin baik.
Karakteristik kualitas laju pengerjaan material adalah dengan persamaan 2 sebagai berikut:
(2)
Tabel 3. Hasil eksperimen dan rasio S/N untuk masing-masing respon
No. Exp AN  ON  SV  WF Tebal lapisan recast (µm) S/N Tebal Lapisan recast Laju pengerjaan material (mm 3 /min) S/N Laju pengerjaan material Kekasaran Permukaan (µm) S/N Kekasaran permukaan 1 2 5 37 3 1,89 -5,529 10,209 20,179 2,75 -8,798 2 2 7 55 7 2,47 -7,854 12,728 22,095 2,52 -8,0281 3 2 8 70 12 3,05 -9,686 8,213 18,29 2,49 -7,9124 4 4 5 55 12 2,12 -6,527 9,913 19,924 2,6 -8,299 5 4 7 70 3 2,33 -7,347 7,747 17,782 2,86 -9,127 6 4 8 37 7 2,76 -8,818 14,853 23,437 2,51 -8,005 7 5 5 70 7 2,91 -9,278 6,133 15,753 2,69 -8,585 8 5 7 37 12 2,81 -8,974 13,013 22,287 2,45 -7,772 9 5 8 55 3 2,73 -8,723 10,575 20,485 2,47 -7,842

## 3.2 Optimasi Grey Fuzzy
Berikut ini merupakan tahapan untuk melakukan optimasi dengan menggunakan grey fuzzy [8]:

## 3.2.1 Normalisasi Data Untuk Masing-Masing Respon
Setelah mendapatkan nilai rasio S/N dari masing-masing respon, selanjutnya dilakukan normalisasi data pada ketiga respon tersebut. Nilai rasio S/N dinormalkan menjadi nilai yang besarnya antara 0 dan 1. Persamaan  3  merupakan  proses  untuk  melakukan  normalisasi  rasio  S/N  pada  tebal  lapisan recast dan kekasaran  permukaan,  sedangkan  persamaan  4  merupakan  proses  normalisasi  rasio  S/N  pada  laju pengerjaan material.
(3)
(4)

## 3.2.2 Menentukan Deviation Sequence
Kemudian  setelah  melakukan  normalisasi  rasio  S/N,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan deviation sequence  Δ0,i (k). Deviation sequence  merupakan selisih absolut antara nilai  maksimum  hasil normalisasi  yang  besarnya  1  dengan  data  yang  telah  dinormalisasi  [8].  Untuk  menentukan  deviation sequence  digunakan    persamaan  5.  Hasil  dari  normalisasi  data  rasio  S/N  dan  deviation  sequence  untuk masing-masing respon ditunjukkan pada Tabel 4.
Δ 0,i ( k ) = | X i ( k ) – X i * ( k )| (5)
Tabel 4. Nilai normalisasi rasio S/N dan deviation sequence untuk masing-masing respon
No. Exp Normaliasasi Deviation  Sequence Xi*SR Xi*MRR Xi*RLT Δ SR Δ MRR Δ RLT 1 0,7565 0,5761 0,000 0,2435 0,4239 1,000 2 0,1892 0,8255 0,559 0,8108 0,1745 0,441 3 0,1039 0,3302 1,000 0,8961 0,6698 0,000 4 0,3894 0,5429 0,240 0,6106 0,4571 0,760 5 1,0000 0,2641 0,437 0,0000 0,7359 0,563 6 0,1722 1,000 0,791 0,8278 0,000 0,209 7 0,5995 0,000 0,902 0,4005 1,000 0,098 8 0,0000 0,8504 0,829 1,0000 0,1496 0,171 9 0,0522 0,6159 0,768 0,9478 0,3841 0,232

## 3.2.3 Menghitung Grey Relational Coefficient (Grc)
Tahap  selanjutnya  setelah  menentukan deviation  sequence adalah  menentukan grey  relational coefficien t ( 𝜉 i (k)) atau GRC [8]. GRC menunjukkan hubungan antara kondisi yang ideal (terbaik) dengan kondisi  aktual  dari  respon  yang  dinormaladalahasi.  GRC  akan  bernilai  satu  apabila  respon  yang dinormalisasikan  tersebut  sesuai  dengan  kondisi  yang  ideal.  Untuk  mendapatkan  nilai  GRC  digunakan persamaan 6.
(6)

## 3.2.4 Melakukan Proses Fuzzification
Fuzzification merupakan  proses  pengubahan  nilai  GRC  menjadi  bilangan fuzzy dengan menggunakan  fungsi  (derajat)  keanggotaan.  Bentuk  dari  fungsi  keanggotaan  ini  adalah  kurva  segitiga. Fungsi  keanggotaan  atau  sering  sebut  juga  derajat  keanggotaan  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya.  Fungsi  keanggotaan  untuk  input  respon  ketebalan  lapisan recast (RLT),  kekasaran  permukaan  (SR)  dan  laju  pengerjaan  material  (MRR),  yaitu small (S),  medium  (M), dan large (L),  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2  (a).  Langkah  untuk  melakukan  proses fuzzification adalah sebagai berikut [8]:
a) Membuat aturan fuzzy Aturan fuzzy merupakan  suatu  aturan  yang  menjelaskan  hubungan  antara output dan  nilai-nilai tertentu pada msing-masing variabel input. Selain itu, sebagai alat penarik kesimpulan nilai fuzzy berdasarkan  logika fuzzy .  Berikut  ini  merupakan  27  aturan fuzzy yang  digunakan  dalam penelitian ini:
1. If (RLT is small), (SR is small) and (MRR is small), then (GFRG is tiny).
2. If (RLT is small), (SR is small), and (MRR is medium), then (GFRG is very small).
3. If (RLT is small), (SR is small), and (MRR is large), then (GFRG is small)
4. If (RLT is small), (SR is medium), and (MRR is small), then (GFRG is small)
5. If (RLT is small), (SR is medium), and (MRR is medium), then (GFRG is small medium)
6. If (RLT is small), (SR is medium), and (MRR is large), then (GFRG is medium)
7. If (RLT is small), (SR is large), and (MRR is small), then (GFRG is small)
8. If (RLT is small), (SR is large), and (MRR is small), then (GFRG is small medium)
9. If (RLT is small), (SR is large), and (MRR is large), then (GFRG is medium)
10. If (RLT is medium), (SR is small), and (MRR is small), then (GFRG is very small)
11. If (RLT is medium), (SR is small, and (MRR is medium), then (GFRG is small medium)
12. If (RLT is medium), (SR is small), and (MRR is large), then (GFRG is medium)
13. If (RLT is medium), (SR is medium), and (MRR is small), then (GFRG is small medium)
14. If (RLT is medium), (SR is medium), and (MRR is medium), then (GFRG is medium)
15. If (RLT is medium), (SR is medium), and (MRR is large), then (GFRG is large medium)
16. If (RLT is medium), (SR is large), and (MRR is small), then (GFRG is small medium)
17. If (RLT is medium), (SR is large), and (MRR is medium), then (GFRG is large medium)
18. If (RLT is medium), (SR is large), and (MRR is large), then (GFRG is very large)
19. If (RLT is large), (SR is small), and (MRR is small), then (GFRG is small)
20. If (RLT is large), (SR is small), and (MRR is medium), then (GFRG is small medium)
21. If (RLT is large), (SR is small), and (MRR is large), then (GFRG is medium)
22. If (RLT is large), (SR is medium), and (MRR is small), then (GFRG is medium)
23. If (RLT is large), (SR is medium), and (MRR is medium), then (GFRG is large medium)
24. If (RLT is large), (SR is medium), and (MRR is large), then (GFRG is large) 25. If (RLT is large), (SR is large), and (MRR is small), then (GFRG is medium) 26. If (RLT is large), (SR is large), and (MRR is medium), then (GFRG is large) 27 . If (RLT is large), (SR is large), and MRR is large), then (GFRG is huge ).
b) Defuzzification
Defuzzification merupakan  proses  pengubahan  nilai fuzzy menjadi grey  fuzzy  reasoning  gade (GFRG) dengan cara  melakukan  pemetaan  himpunan  fuzzy  ke  himpunan  tegas  ( crisp )  [8]. Metode centroid adalah metode yang sering digunakan pada proses defuzzification . Metode ini , defuzzification dilakukan  dengan  cara  mengambil  titik  pusat  daerah fuzzy ( y 0 )  dengan menggunakan persamaan 7.
(7)
Variabel output dari  sistem  logika  fuzzy  pada  penelitian  ini  adalah grey  fuzzy  reasoning  grade (GFRG)  yang  diubah  ke  dalam linguistics  fuzzy  subsets dengan  menggunakan  fungsi keanggotaan yang berbentuk segitiga. Fungsi keanggotaan untuk variabel output dibagi menjadi sembilan fuzzy subsets , yaitu tiny (T), very small (VS), small (S), Small Medium (SM), Medium (M), Large (L), Large Medium (LM), very large (VL) dan huge (H). Grafik  fungsi keanggotaan untuk tebal lapisan recast , kekasaran permukaan dan laju pengerjaan material ditunjukkan pada Gambar  2a,  sedangkan  grafik  fungsi  keanggotaan  untuk grey  fuzzy  reasoning  grade (GFRG) ditunjukkan pada Gambar 2b. Tabel 5 menunjukkan nilai dari grey relational coefficient (GRC) dan GFRG.
(a)
(b)
Gambar 2 (a). Derajat Keanggotaan SR, MRR dan RLT; (b) Derajat Keanggotaan GFRG
Tabel 5.   Grey relational coefficient (GRC) dan GFRG
No. Exp GRC GFRG SR MRR RLT 1 0,6725 0,5412 0,3333 0,5164 2 0,3814 0,7412 0,5315 0,5352 3 0,3581 0,4274 1,0000 0,5064 4 0,4502 0,5224 0,3968 0,4290 5 1,0000 0,4046 0,4705 0,5645 6 0,3766 1,00000 0,7054 0,6412 7 0,5552 0,3333 0,8359 0,5678 8 0,3333 0,7697 0,7449 0,4732 9 0,3453 0,5656 0,6834 0,5290
c) Analisis Variansi (ANAVA) dan Persen Kontribusi
Tabel 6 dan Gambar 3 menunjukkan rata-rata keseluruhan untuk GFRG dan juga seting optimum untuk parameter arc on time diatur pada level 2, on time pada level 3, servo voltage pada level 3, dan wire  feed pada  level  2.  Analisis  variansi  (ANAVA)  digunakan  untuk  mengetahui  variabel yang  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  terhadap  respon  dan  besarnya  kontribusi  parameter pemesinan terhadap karakteristik kualitas respon  [8, 9]. Karena terdapat perbedaan yang sangat kecil  antara  tebal  laisan  recast,  kekasaran  permukaan  dan  laju  pengerjaan  material,  tidak  ada single parameter  proses  yang  dapat  diintegrasikan  sebagai  parametere  prosespemesinan  yang tidak  berpengaruh.  Dengan  demikian,  Tabel  ANAVA  menghitung  langsung  proporsi  setiap jumlah  kuadrat  dari sum  of  square faktor  sebagai  jumlah  kuadrat  dari sum  of  square  total (SS total) [10]. Tabel ANAVA untuk GFRG pada proses wire EDM Baja AISI O1 ditunjukkan pada Tabel 7. Berdasarkan persentase kontribusi, secara berurutan, parameter pemesinan yang paling berpengaruh terhadap karakteristik kualitas respon adalah wire feed , on time, servo voltage, dan arc on time.
Table 6. Tabel respon nilai rata-rata GFRG Parameter Pemesinan level 1 level 2 level 3 Arc on time (A) 0,519 0,545 0,523 On time (µs) 0,504 0,524 0,559 Servo voltage (V) 0,544 0,497 0,546 Wire Feed (mm/min) 0,537 0,581 0,469
Gambar 3. Grafik grey fuzzy reasoning grade (GFRG)
Table 7. Analisis variansi (ANAVA) GFRG
Parameter Pemesinan DF SS MS F %kontribusi Arc on time 2 0,00114 0,079 * 3,89 On time 2 0,00456 0,6167 * 15,61 Servo voltage 2 0,00443 0,629 * 15,17 Wire Feed 2 0,019 2,632 * 65,07 Residual Error 0 * * Total 8 0,0292

## d) Eksperimen konfirmasi
Setelah  seting  level  parameter  pemesinan  pada  kondisi  optimal  dipilih,  tahap  terakhir  adalah melakukan  prediksi  dan  verifikasi  menggunakan  seting  level  parameter  pemesinan  berdasrkan kondisi optimal. Nilai GFRG pada kondisi optimal dihitung melalui persamaan 8 [11].
(8)
Dimana  m adalah  total  rata-rata GFRG;  q  adalah  nilai  variabel  input  parameter  pemesinan;  i adalah  nilai GFRG  pada  level  optimal.  Tabel  8  menunjukkan  hasil  dari  konfirmasi  eksperimen menggunakan level pada kondisi optimal dan juga perbandingan multi respon pada kondisi awal dan kondisi optimal. Berdasarkan Tabel 8, tebal lapisan recast mengalami penurunan dari 3,01 µm  menjadi 1,92 µm,  kekasaran permukaan juga  mengalami penurunan dari 2,79 µm  menjadi 2,46  µm,  sedangkan  laju  pengerjaan  material  mengalami  peningkatan  dari  9,131  µm  menjadi 13,989 µm.
Tabel 8. Hasil konfrimasi eksperimen Kondisi awal Kondisi Optimal Keterangan Prediksi Eksperimen Pengaturan level parameter pemesinan AN 2 ON 1 SV 2
WF 1 AN 2 ON 3 SV 3 WF 2 AN 2 ON 3 SV 3 WF 2 Tebal lapisan recast (µm) 3,01 1,92 Menurun 36,21% Kekasaran permukaan (µm) 2,79 2,46 Menurun 11,82 % Laju Pengerjaan Material (mm 3 /min) 9,131 13,989 Meningkat 53,20% GFRG 0,4302 0,6438 0,7205 Meningkat 67,40%

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  optimasi  menggunakan  metode  Taguchi- grey  fuzzy mampu mengoptimalkan  kualitas  multi  respon  karakteristik  pada  proses  pemesinan  wire  EDM  baja  AISI  O1. Kontribusi dari parameter proses pemesinan yang paling signifikan dalam mengoptimalkan multi respon secara serentak adalah wire feed dan on time . Seting kombinasi  parameter pemesinan seperti arc on time yang  diseting  pada  level  2, on  time pada  level  3, servo  voltage pada  level  3  dan wire  feed pada  level  2 dapat memberikan nilai respon yang paling optimal untuk tebal lapisan recast , kekasaran permukaan dan laju  pengerjaan  material  secara  serentak.  Hal  ini  ditunjukkan  tebal  lapisan recast mengalami  penurunan sebesar 36,21%, kekasaran permukaan menurun sebesar 11,82% dan laju pengerjaan material mengalami kenaikan sebesar 53,20%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kemristek  DIKTI  yang  telah  memberikan  dana  hibah peneliti  dosen  pemula  melalui  surat  keputusan  nomor  0045/E3/LL/2016  dan  surat  keputusan 39/KP/LPKT-ITI/III/2018,  Institut  Teknologi  Indonesia  dan  penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih kepada BPPT BT MEPPO dan Departemen Teknik Mesin, Universitas Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Williams, R. E. and Rajurkar, K. P. 1991. ”Study of wire electrical discharge machined surface characteristics," Journal of Materials Processing Technology, vol. 28, no. 1, pp. 127-138.
[2]  Kalpakjian,  S.  and  Schmid,  S.  R.  (2008).  Manufacturing  Processes  for  Engineering  Materials.  Pearson Education.
[3]  Yang,  R. T., Tzeng,  C. J.,  Yang, Y.  K., and  Hsieh,  M.  H. 2012.  ”Optimization  of  wire  electrical discharge machining  process  parameters  for  cutting  tungsten,"  The  International  Journal  of  Advanced  Manufacturing Technology, vol. 60, no. 1, pp. 135-147.
[4]  Bobbili, R., Madhu, V., and Gogia, A. K. 2015. ”Multi response optimization of wire-EDM process parameters of ballistic grade aluminium alloy," Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 18, no. 4, pp. 720-726.
[5]  Kazançoğlu, Y., Esme, U., Bayramoglu, M., Guven, O., and Ozgun, S. 2011. ”Multi-objective optimization of the cutting forces in turning operations using the Grey-based Taguchi method," Materiali in Tehnologije, vol. 45, pp. 105-110.
[6]  Nain, S. S., Garg, D., and Kumar, S. 2017. ”Modeling and optimization of process variables of wire-cut electric discharge  machining  of  super  alloy  Udimet-L605,"  Engineering  Science  and  Technology,  an  International Journal, vol. 20, no. 1, pp. 247-264.
[7]  Goswami, A. and Kumar, J. 2014. ”Optimization in wire-cut EDM of Nimonic-80A using Taguchi's approach and utility concept," Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 17, no. 4, pp. 236-246.
[8]  Zimmermann, H.-J. (2001). Fuzzy Set Theory – and Its Applications. New York: Springer Science & Business Media.
[9]  Montgomery, D. C. (2008). Design and Analysis of Experiments (Design and Analysis of Experiments). John Wiley & Sons.
[10]  Huang,  J.  T.  and  Liao,  Y.-S.  2003.  ”Optimization  of  machining  parameters  of  Wire-EDM  based  on  Grey relational and statistical analyses," International Journal of Production Research, vol. 41, pp. 1707-1720.
[11]  Ross,  P.  J.  (2005).  Taguchi  techniques  for  quality  engineering:  loss  function,  orthogonal  experiments, parameter and tolerance design. New York: McGraw-Hill.