OPTIMASI KARAKTERISTIK MULTIRESPON PROSES WEDM PADA BAJA HSS MENGGUNAKAN WEIGHTED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (WPCA) DAN METODE TAGUCHI

Seminar Nasional Pakar ke 1 Tahun 2018
Buku 1

ISSN (P) : 2615 - 2584
ISSN (E) : 2615 - 3343

OPTIMASI KARAKTERISTIK MULTIRESPON PROSES WEDM PADA BAJA
HSS MENGGUNAKAN WEIGHTED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
(WPCA) DAN METODE TAGUCHI
Pathya Rupajati1), M. Kurniadi Rasyid1), Dede Wahyu Kurniawan2)
1) Program Studi Teknik Mesin Institut Teknologi Indonesia
2) Program Studi Teknik Mesin Institut Teknologi Sepuluh Nopember
E-mail: pathya.rupajati@iti.ac.id, kurniadirasyid@gmail.com

Abstrak
Salah satu proses pemesinan untuk mendapatkan benda kerja seperti ini
adalah dengan menggunakan proses pemesinan non-konvensional, yaitu wireEDM. Proses wire-EDM membutuhkan pengaturan yang tepat untuk
menghasilkan geometri pahat potong yang presisi dan kekasaran permukaan
yang rendah dengan lapisan recast yang tipis. Oleh karena itu, untuk
meminimalkan kekasaran permukaan dan tebal lapisan recastdibutuhkan
desain parameter, yaitu dengan menggunakan metode Taguchi. Material

pahat potong yang digunakan dalam penelitian ini adalah baja HSS,
sedangkan elektroda yang digunakan adalah elektroda kuningan.Rancangan
percobaan yang digunakan adalah matriks ortogonal L8 dengan
memvariasikan variabel on time, open voltage, arc on time, off time, servo voltage,
dan konsentrasi serbuk alumunium dalam cairan dielektrik. Keenam variabel
tersebut menggunakan dua level. Weighted Principal Component Analysis
(WPCA) digunakan untuk menghilangkan korelasi respons dan untuk
mengubah respons yang berkorelasi menjadi indeks kualitas yang tidak
berkorelasi atau disebut juga principal component (komponen utama).
Berdasarkan komponen utama masing-masing, Multi-Response Performance
Index (MPI) digunakan untuk mendapatkan fungsi tujuan tunggal yang setara
yang telah dioptimalkan dengan menggunakan metode Taguchi. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa dengan metode ini dapat meningkatkan
performansi pemesinan wire-EDM. Parameter proses yang memiliki
kontribusi signifikan dalam mempegaruhi tebal lapisan recast dan kekasaran
permukaan adalah on time yang diseting pada 3 µs dan arc on time yang
diseting pada 2 A.
Kata kunci: wire-EDM, lapisan recast, metode Taguchi,
Pendahuluan
Proses pemesinan wire-EDM dimulai dengan menghubungkan catu daya pada kawat

elektroda yang memiliki diameter tertentu dan benda kerja yang berada pada cairan
dielektrik (Somer dan Somer, 2005). Banyak penelitian yang menunjukkan bahwa
parameter proses sepertipeak current, pulse on time, wire feed dan pulse off time pada proses
wire-EDM dapat mempengaruhi kekasaran permukan dan terbentuknya lapisan recast
pada permukaan benda kerja.Dalam penelitian menggunakan parameter proses, pulse on
time memiliki pengaruh yang besar dalam mempengaruhi terbentuknya kekasaran
permukaan benda kerja (Brajesh dkk, 2014). Pada proses pemesinan perlu dilakukan cara
yang efektif untuk mendapatkan respon yang optimum, yaitu dengan menentukan
85

Seminar Nasional Pakar ke 1 Tahun 2018
Buku 1

ISSN (P) : 2615 - 2584
ISSN (E) : 2615 - 3343

parameter proses yang tepat. Hal ini bertujuan untuk mendapatkan kombinasi parameter
yang tepat sehingga tercapai respon yang optimum dan mengurangi proses trial and error
sehingga waktu dan biaya dapat diminimalkan. Salah satu metode yang digunakan unuk
melakukan optimasi proses wire-EDM adalah dengan menggunakan metode Taguchi.

Metode Taguchi hanya dapat mengoptimasi proses pada satu respon. Adanya metode
seperti grey relational analysis,fuzzy logic, weighted principal component analysis dangenetic
algorithmmembuat metode Taguchi dapat digunakan untuk melakukan optimasi terhadap
beberapa respon secara serentak (Park, 1996). Optimasi pemesinan wire-EDM dengan
menggunakan metode optimasi Taguchi dan Multiobjective dengan memvariasikan
variabel pulse on time, pulse off time, wire feed dan gap voltage pada material SS 304
menghasilkan kekasaran permukaan yang rendah (Durairaj dkk, 2013).Hasil optimasi
dengan menggunakan metode Taguchi dikombinasikan dengan hybrid genetic algorithm
pada material paduan alumunium pada proses pemesinan wire-EDM menunjukkan
bahwa nilai dari white layer, kekasaran permukaan mengalami penurunan, sedangkan
nilai MRR mengalami kenaikan yang signifikan (Rao dkk, 2014).
Studi Pustaka
Prinsip dasar proses pemesinan WEDM ditunjukkan pada Gambar 1 Proses pemesinan
WEDM tidak dipengaruhi oleh sifat mekanik benda kerja, tetapi dipengaruhi oleh titik
leburnya. Proses pemesinan WEDM banyak digunakan ketika pembuatan benda kerja
dengan proses pemesinan konvensional sulit dilakukan.

Gambar. 1. Prinsip dasar proses pemesinan Wire Electric Discharge Machining(Sommer,
1980).
Metodologi Penelitian

Material benda kerja yang digunakan dalam penelitian ini adalah baja HSS yang memiliki
dimensi 15 x 30 x 200 mm.Elektroda kawat yang digunakan adalah Seiki Denko HSD-25P5RT berbahan kuningan dengan diameter 0,25 mm.Mesin wire-EDM yang digunakan
pada penelitian ini adalah CHMER CW32GF, dengan spesifikasi: Arah pergerakan lima
sumbu (x, y, z, u, v), diameter kawat 0,15 hingga 0,3 mm dan kecepatan kawat maksimal
250 mm/detik.Pemotongan material dilakukan sepanjang 10 mm dengan jarak antar
pemotongan sebesar 5 mm. Proses pemotongan dilakukan memotong dengan arah tegak
lurus pemotongan awal pada jarak 5 mm dari ujung pemotongan awal. Setelah itu,
dilakukan pengukuran kekasaaran permukaan dan tebal lapisan recast yang terbentuk.
Kekasaran permukaan diukur dengan menggunakan surftest roughness tester, sedangkan
mengukur tebal lapisan recast digunakan Scanning Electron Microscope (SEM).Pengaturan
parameter proses dan pengaturan level dalam eksperimen ditunjukkan pada Tabel 1.
86

Seminar Nasional Pakar ke 1 Tahun 2018
Buku 1

ISSN (P) : 2615 - 2584
ISSN (E) : 2615 - 3343

Tabel 1. Pengaturan Parameter Proses dan Levelnya

A
B
C
D
E
F

Parameter proses
Arc on time
On time
Open voltage
Off time
Servo voltage
Konsentrasi aluminium

level 1
2
3
4 (90)
8

32
0,25

level 2
3
4
6 (100)
9
36
1

Replikasi yang dilakukan pada penelitian ini dilakukan sebanyak tiga kali pada setiap
masing-masing respon yang bertujuan untuk mengurangi tingkat kesalahan. Kolom
kekasaran permukaan dan tebal lapisan recast merupakan hasil rata-rata dari tiga
replikasi. Karakteristik kualitas dari kedua respon yang digunakan dalam penelitian ini
adalah semakin kecil semakin baik. Perhitungan rasio S/N kedua respon dilakukan
dengan menggunakan software Minitab 16. Tabel 2 menunjukkan rancangan percobaan L8
dan hasil percobaan rata-rata dari tiga replikasi.
Hasil dan Pembahasan
Tabel 2. Rancangan Percobaan menggunakan rancangan orthogonal array L8

Percobaan
ke1
2
3
4
5
6
7
8

A
Arc
on
Time
1
1
1
1
2
2

2
2

B
On
Time
1
1
2
2
1
1
2
2

C
Open
Voltage
1
1

2
2
2
2
1
1

D
Off
Time
1
2
1
2
1
2
1
2

E

Servo
Voltage
1
2
1
2
2
1
2
1

F
Konsentrasi
Aluminium
1
2
2
1
1
2

2
1

Tebal
lapisan
Recast
4,31
6,53
10,09
13,37
5,76
8,18
15,56
11,44

kekasaran
permukaan
1,67
1,52
1,93
1,8
1,78
2,19
2,38
2,88

Data respon dari eksperimen yang telah didapat dinormalisasi terlebih dahulu sesuai
dengan jenis karakteristik kualitas masing-masing respon, yaitu semakin kecil semakin
baik dengan menggunakan persamaan. Dalam penelitian ini jumlah baris pada matriks
orthogonal (i) adalah sebanyak m = 8, dan banyaknya respon (k) adalah sebanyak n = 2
Hasil normalisasi dari dua respon ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Normalisasi Respon
Xi*RL
Xi*SR
Percobaan KeKondisi ideal
1
1
1
1
0,911
2
0,659
1,000
3
0,427
0,781
4
0,322
0,839
5
0,748
0,850
6
0,526
0,522
7
0,277
0,635
8
0,376
0,662
87

Seminar Nasional Pakar ke 1 Tahun 2018
Buku 1

ISSN (P) : 2615 - 2584
ISSN (E) : 2615 - 3343

Setelah dilakukan normalisasi data respon pada kondisi ideal, selanjutnya dilakukan
pemeriksaan adanya korelasi atau tidak antar respon. Berdasarkan perhitungan
menggunakansoftware Minitab, nilai korelasi antar respon sebesar 0.395. Tabel 4
menunjukkan koefisien korelasi Pearson antar respon. Pada semua kasus, nilaikoefisien
korelasinon-nol menunjukkanbahwa ada korelasi diantara semua respon. Nilai korelasi
sebesar 0.395 menunjukkan adanya korelasi diantara tebal lapisan recast dan kekasaran
permukaan benda kerja. Untuk mengurangi bahkan menghilangkankorelasi antarrespon
tersebut diterapkanprincipal component analisys (PCA). Tabel5menunjukkanhasil dariPCA.
Tabel 4.Koefisien Korelasi Pearson
Pearson's
correlation
Variabel PC 1
PC 2
Xi*RL
0.707
-0.707
Xi*SR
0.707
0.707
Tabel 5.Hasil dari PCA
Eigenvalue
Proportion
Cumulative

Z1
1,6564
0,828
0,828

Z2
0,3436
0,172
1,000

Selanjutnya, nilaikorelasi antarrespondikonversi menjadiindekskualitaskorelasiyang
disebut sebagaikomponen utama (principal component). Hasil perhitungan ditunjukkan
pada Tabel6.Nilai komponen utama ini digunakan untuk menghitung MPI (multi
performance index). Hasil perhitungan untuk MPI ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Principal Components danMPI
Percobaan
KeKondisi
ideal
1
2
3
4
5
6
7
8

Xi*RL

Xi*SR

Skor
PCA 1

Skor
PCA 2

MPI

1
1
0,659
0,427
0,322
0,748
0,526
0,277
0,376

1
0,911
1,000
0,781
0,839
0,850
0,522
0,635
0,662

0,000
0,063
-0,241
-0,250
-0,365
-0,072
0,003
-0,254
-0,202

0,707
0,689
0,537
0,375
0,335
0,550
0,371
0,270
0,325

0,5854
0,5702
0,4443
0,3107
0,2772
0,4554
0,3074
0,2235
0,2694

Dari nilai MPI, didapatkan nilai Combined Quality Loss (CQL) yang didefinisikan sebagai
penyimpangan dari nilai ideal yang diinginkan. Selanjutnya CQL diminimalkan dengan
cara menghitung rasio S/N dari CQL dengan karakteristik kualitas semakin kecil semakin
baik. Hasil perhitungan nilai rasio S/N ditunjukkan pada Tabel 7 dan
plot
rasioS/Nuntukmengevaluasisetingoptimal ditampilkan pada Gambar 2.
Berdasarkan plot rasio S/N didapatkan seting nilai level untuk masing-masing variabel
proses yang meminimalkan respon tebal lapisan recast dan kekasaran permukaan benda
kerja. Hasil ANOVA pada Tabel 8 menunjukan parameter proses yang mempunyai
pengaruh yang signifikan terhadap kedua respon yang diamati.
88

Seminar Nasional Pakar ke 1 Tahun 2018
Buku 1

ISSN (P) : 2615 - 2584
ISSN (E) : 2615 - 3343

Tabel 7. Nilai MPI dan CQL
S/N
Percobaan MPI
CQL
Rasio
KeKondisi
ideal
1
2
3
4
5
6
7
8

0,5854

0

0

0,5702

0,0152

36,37173

0,4443
0,3107

0,1411
0,2747

17,01221
11,22215

0,2772
0,4554

0,3082
0,13

10,22446
17,72168

0,3074
0,2235

0,278
0,3619

11,12015
8,828956

0,2694

0,316

10,0064

Plot untuk nilai rasio S/Npada masing-masing level dari faktor, yaitu arc on time, on time,
open voltage, off time, dan servo voltage dan konsentrasi aluminium ditunjukkan pada
Gambar 2.

Gambar 2. Plotting rasio S/N untuk mengetahui setting optimal
Perbandingan antara hasil kombinasi awal, prediksi dan eksperimen (kombinasi optimal)
ditunjukkan pada Tabel 9.. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan kualitas dengan
menggunakan seting optimal yang dilakukan pada penelitian iniyang disusun
berdasarkan perhitungan ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 8 Analisis Variansi (ANAVA) dan Persen Kontribusi Faktor pada rasio S/N
Source
A
B
C
D
E
F
Residual Error
Total

DF
1
1
1
1
1
1
8
17

SS
92,16
219,91
60,12
83,08
27,87
85,42
14
582,57

MS
92,16
219,91
60,12
83,08
27,87
85,42
14

SS'
78,16
205,91
46,12
69,08
13,87
71,42
98,01

F
6,58
15,71
4,29
5,93
2,00
6,1

ρ - value
0,237
0,1570
0,2860
0,248
0,3920
0,2450

%kontribusi
13,42
35,35
7,92
11,86
2,38
12,26
16,82
100,00

89

Seminar Nasional Pakar ke 1 Tahun 2018
Buku 1

ISSN (P) : 2615 - 2584
ISSN (E) : 2615 - 3343

Tabel 9. Perbandingan Kombinasi Awal dan Kombinasi Optimum
Parameter proses
menggunakan
kombinasi awal
Seting level
Tebal lapisan recast
Kekasaran
Permukaan

A2B1C2D1E2 F1
8,19
1,92

Parameter Proses menggunakan kombinasi
optimum
Eksperimen
A₁ B₁ C₁ D1E₁ F1
4,71
1,34

Kesimpulan
Hasil penelitian menunjukan bahwa on time, dan arc on time adalah faktor-faktor yang
mempunyai kontribusi paling besar dalam mengurangi variasi dari respon yang diamati.
Dari hasil optimasi yang telah divalidasi dalam eksperimen konfirmasi, kombinasi faktor
pada wire-EDM yang dapat menghasilkan nilai respon paling maksimum adalah on time
yang diseting pada nilai 3 µs,dan arc on time diseting pada 2 A . Studi ini sangat berguna
untuk meningkatkan performansi dalam proses pemesinan wire electrical discharge
machining. Selain itu, pengaturan level dengan menggunakan kombinasi optimum pada
tebal lapisan recastmenyebabkan peningkatan 42,49% dibandingkan dengan pengaturan
level pada kombinasi awal. Untuk kekasaran permukaan mengalami peningkatan sebesar
30%.
Daftar Pustaka
Durairaj M, Sudharsun D, Swamynathan, S, 2013, Analysis of Process Parameters in WireEDM with Stainless Steel using Single Onjective Taguchi and Multi Objective Grey Relational
Grade, International Conference on Design and Manufacturing, pp.868-877
Lodhi Kumar, Agarwal Sanjay, 2014, Optimization of Machining Parameters in WEDM of
AISI D3 Steel Using Taguchi Technique, International Conference on High Performance
Cutting, pp 194-199.
Montgomery, D. C., 1991, Design and Analysis of Experiment, John Wiley & Sons, Inc., New
York.
Pandey, P. C. and Shan, H. S., 1980, Modern Machining Processes, Tata Mc Graw Hill
Publishing Company Limited, New Delhi
Park, S. H. (1996), Robust Design and Analysis for Quality Engineering,1st edition, Chapman&
Hall, London.
Rao Pujari, Ramji Koona, 2014Experimental Investigation and Optimization of Wire-EDM
Parametersfor Surface Roughness, MRR, White Layer in Machining of Aluminium Alloy,
International Advances in Manufactiring and Materials Engineering, Vol.2 pp. 2197-2206.
Sommer, Carl and Somer, Steve, 2005, Complete EDM Handbook, Advanced Publishing Inc.,
Houston.

90