skripsirepository.ub.ac.id/2798/1/randy wiradmoko.pdfi pengantar puji syukur penulis panjatkan ke...

PENENTUAN PARAMETER PERMESINAN

DALAM PEMBUATAN SHAFT DENGAN EKSPERIMEN TAGUCHI

UNTUK MENDAPATKAN KEHALUSAN PERMUKAAN OPTIMAL

SKRIPSI

TEKNIK INDUSTRI

Diajukan untuk memenuhi persyaratan

Memperoleh gelar Sarjana Teknik

RANDY WIRADMOKO

NIM. 135060701111089

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

FAKULTAS TEKNIK

MALANG

2017

i

PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, karena atas limpahan rahmat, dan

hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Tidak lupa

shalawat dan salam juga tercurah kepada Rasulullah Nabi Muhammad SAW. Skripsi yang

berjudul “PENENTUAN PARAMETER PERMESINAN DALAM PEMBUATAN SHAFT

DENGAN EKSPERIMEN TAGUCHI UNTUK MENDAPATKAN KEHALUSAN

PERMUKAAN OPTIMAL” disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana

Strata Satu (S-1) pada Fakultas Teknik di Jurusan Teknik Industri, Universitas Brawijaya.

Penulis menyadari bahwa terdapat banyak rintangan yang dihadapi penulis dalam

menyusun skripsi ini, namun berkat dukungan, bimbingan dan bantuan dari berbagai pihak,

rintangan-rintangan tersebut dapat terselesaikan. Oleh karena itu, pada kesempatan kali ini

penulis menyampaikan terima kasih kepada:

1. Kedua orang tua, Bapak Nardi Karto Admojo dan Ibu Sunarmi atas kasih sayang, doa dan

kesabaran yang tak terbatas, untuk semua bekal yang telah diberikan selama ini, motivasi,

nasihat, dukungan mental dan materiil, serta perjuangan yang terus-menerus demi

memberikan yang terbaik kepada penulis.

2. Adik Penulis, Hapsari Restiardi atas semua doa, bantuan, dukungan, motivasi, dan

perhatian tiada henti kepada Penulis.

3. Bapak Ishardita Pambudi Tama, ST., MT., Ph.D. selaku Ketua Jurusan Teknik Industri

penulis berterimakasih atas kesabaran dalam membimbing penulis, memberikan masukan,

arahan, serta ilmu yang sangat berharga dan bermanaat bagi penulis.

4. Bapak Oyong Novareza, ST., MT., Ph.D. dan Ibu Dwi Hadi Sulistyarini, ST., MT. selaku

dosen pembimbing I dan II, serta Bapak Rio Prasetyo Lukodono, ST., MT. penulis

berterimakasih atas kesabaran dalam membimbing penulis, memberikan masukan,

petunjuk, motivasi, semangat dan ilmu yang sangat berharga dan bermanfaat bagi penulis.

5. Bapak L. Tri Wijaya Nata Kusuma, ST., MT. dan Bapak Suluh Elman Swara, ST., MT.

selaku Dosen Pembimbing Akademik, yang selalu memberikan bimbingan dan arahan

terhadap kegiatan akademik maupun non akademik kepada penulis.

6. Bapak dan Ibu Dosen Jurusan Teknik Industri yang telah dengan ikhlas memberikan ilmu

yang sangat berharga dan bermanfaat bagi penulis.

7. Bapak dan Ibu karyawan Jurusan Teknik Industri yang telah membantu memberikan

informasi serta melaksanakan proses akademik.

ii

8. Pihak Laboratorium Sistem Manufaktur Teknik Industri, Laboratorium Metrologi Industri

Teknik Mesin, dan Laboratorium Uji Bahan Teknik Mesin, yang telah berbagi informasi

guna kelancaran serta membantu penyelesaian skripsi.

9. ThreeWrong Team dengan anggota M. Syukron Amin dan M. Zaini Magfur Amruna yang

sudah seperti saudara yang selalu ada, saling mendukung, menghibur, membantu dan

susah senang bareng dengan penulis sejak dari awal kuliah.

10. Sahabat dekat penulis selama masa perkuliahan Alm. Maul, Qori, Adit, Adib, dan seluruh

teman-teman di TIUB 2013 yang selalu menghibur, menemani, dan memberikan doa

kepada penulis.

11. Keluarga Sismanity Batch 5 yang terdiri dari Hawary, Hafiz, Alin dan Andini, selaku rekan

kerja penulis sejak semester 4, selalu menghibur, melengkapi, mendoakan dan

memberikan motivasi kepada penulis.

12. Seluruh keluarga Sismanity 2011, 2012, 2014 dan 2015 yang selalu menghibur,

memberikan dukungan, dan doa kepada penulis.

13. Rekan Firma Nurfida yang telah meluangkan waktunya untuk sharing ilmu, memberikan

bantuan, dukungan dan doa kepada penulis. Rekan Deni yang membantu penulis untuk

menemukan material penelitian.

14. Doublery, yang terdiri oleh Rakhalifa, Milzam, dan Yudha yang selalu menemani dan

menghibur penulis dengan cara bermain musik bersama.

15. Esti Dwi Astuti, atas doa dan menjadi salah satu alasan penulis bersemangat dalam

menyelesaikan skripsi.

16. Sahabat dan seluruh pihak yang belum disebutkan satu persatu oleh penulis atas

keterlibatan dan dukungannya sehingga skripsi ini dapat terselesaikan.

Penulis mengucapkan pula permohonan maaf atas kesalahan dan kekurangan dalam

penulisan skripsi ini. Semoga kritik dan saran yang konstruktif dapat muncul sehingga

penulisan skripsi ini menjadi lebih baik. Semoga skripsi ini dapat dikembangkan dan

bermanfaat bagi ilmu pengetahuan ke depannya.

Malang, Juli 2017

Penulis

iii

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR .......................................................................................................... i

DAFTAR ISI ....................................................................................................................... iii

DAFTAR TABEL ............................................................................................................... v

DAFTAR GAMBAR ......................................................................................................... vii

DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................................... ix

RINGKASAN ..................................................................................................................... xi

SUMMARY ....................................................................................................................... xiii

BAB I PENDAHULUAN ..................................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang ..................................................................................................... 1

1.2 Identifikasi Masalah .............................................................................................. 4

1.3 Rumusan Masalah ................................................................................................. 4

1.4 Batasan Masalah .................................................................................................... 5

1.5 Asumsi Penelitian .................................................................................................. 5

1.6 Tujuan Penelitian ................................................................................................... 5

1.7 Manfaat Penelitian ................................................................................................. 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ......................................................................................... 7

2.1 Penelitian Terdahulu.............................................................................................. 7

2.2 Proses Membubut .................................................................................................. 8

2.2.1 Mesin Bubut ................................................................................................. 9

2.2.2 Analisis Proses Bubut .................................................................................. 9

2.3 Kualitas ............................................................................................................... 11

2.4 Desain Eksperimen .............................................................................................. 12

2.5 Metode Taguchi ................................................................................................... 12

2.5.1 Orthogonal Array....................................................................................... 14

2.5.2 Klasifikasi Karakteristik Kualitas .............................................................. 16

2.5.3 Klasifikasi Parameter ................................................................................. 16

2.5.4 Signal to Noise Ratio (S/N Ratio) .............................................................. 17

2.5.5 Analysis of Variance (ANOVA) untuk Data Variabel ................................ 18

2.5.6 Interval Kepercayaan ................................................................................. 19

iv

2.5.7 Eksperimen Konfirmasi ............................................................................. 20

2.6 Shafts pada Komponen Otomotif ........................................................................ 21

2.6.1 Jenis Bahan Shafts...................................................................................... 21

2.6.2 Permukaan.................................................................................................. 22

2.6.3 Kekasaran ................................................................................................... 22

2.6.4 Pengukuran Kekasran Permukaan ............................................................. 22

2.6.4.1 Arithmetic Mean Value (Ra) .......................................................... 23

2.6.4.2 Root Mean Square Average (Rq) ................................................... 24

2.6.4.3 Ten-spot Average Roughness (Rz) ................................................. 24

2.7 Alur Konsep Berfikir ........................................................................................... 25

BAB III METODE PENELITIAN ................................................................................... 27

3.1 Jenis Penelitian .................................................................................................... 27

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian ............................................................................. 27

3.3 Alat dan Bahan Penelitian ................................................................................... 27

3.4 Tahap Pengumpulan Data ................................................................................... 29

3.4.1 Tahap Penelitian Pendahuluan ................................................................... 29

3.4.2 Metode Pengumpulan Data ........................................................................ 30

3.5 Langkah-langkah Penelitian ................................................................................ 30

3.5.1 Diagram Alir Penelitian ............................................................................. 31

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................................... 33

4.1 Gambaran Umum ................................................................................................ 33

4.2 Parameter Permesinan pada Mesin Bubut ........................................................... 33

4.3 Proses Produksi Shaft .......................................................................................... 34

4.4 Penetapan Karakteristik Kualitas ........................................................................ 36

4.5 Penetapan Faktor dan Level Faktor Berpengaruh ............................................... 37

4.6 Penetapan Orthogonal Array............................................................................... 43

4.7 Pengumpulan Data Eksperimen Taguchi ............................................................ 44

4.8 Pengolahan Data Eksperimen Taguchi ................................................................ 49

4.8.1 Perhitungan Analysis of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata ................... 49

4.8.2 Perhitungan Analysis of Variance (ANOVA) Signal to Noise Ratio ......... 56

4.8.3 Penentuan Setting Level Optimal ............................................................... 60

4.8.4 Perkiraan Kondisi Optimal dan Interval Kepercayaan .............................. 61

4.9 Eksperimen Konfirmasi ....................................................................................... 64

v

4.10 Analisis dan Pembahasan .................................................................................... 68

4.10.1 Analisis Perhitungan Analysis of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata dan

Signal to Noise Ratio (SNR) ....................................................................... 69

4.10.2 Analisis Penentuan Setting Level Berdasarkan Nilai Rata-rata dan Signal to

Noise Ratio (SNR) ...................................................................................... 72

4.10.3 Analisis Eksperimen Konfirmasi terhadap Prediksi Kondisi Optimal ....... 73

BAB V PENUTUP.............................................................................................................. 75

5.1 Kesimpulan .......................................................................................................... 75

5.2 Saran .................................................................................................................... 75

DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................................... 76

LAMPIRAN........................................................................................................................ 79

vi

DAFTAR TABEL

No. Judul Halaman

Tabel 2.1 Perbandingan Penelitian Terdahulu................................................................ 8

Tabel 2.2 Orthogonal Array standar ............................................................................ 15

Tabel 2.3 Klasifikasi karakteristik kualitas .................................................................. 16

Tabel 2.4 Tabel data variabel ....................................................................................... 18

Tabel 2.5 Response table of factor effects .................................................................... 18

Tabel 2.6 Perbandingan interval kepercayaan untuk kondisi optimal dan eksperimen

konfirmasi ..................................................................................................... 20

Tabel 2.7 Komposisi Kimia dari AISI 4140 Alloy Steel .............................................. 21

Tabel 2.8 Mechanical Properties dari AISI 4140 Alloy Steel ...................................... 22

Tabel 2.9 Toleransi Harga Kekasaran Rata-rata Ra ..................................................... 23

Tabel 2.10 Tingkat Kekasaran Rata-rata Permukaan Menurut Proses Pengerjaannya .. 24

Tabel 3.1 Spesifikasi Mesin Bubut ............................................................................... 28

Tabel 3.2 Spesifikasi Surface Roughness Tester .......................................................... 28

Tabel 4.1 Peralatan Proses Produksi dan Perlengkapan Alat Pelindung Diri .............. 35

Tabel 4.2 Identifikasi Faktor ........................................................................................ 38

Tabel 4.3 Klasifikasi Faktor Desain Eksperimen ......................................................... 39

Tabel 4.4 Faktor Berpengaruh ...................................................................................... 39

Tabel 4.5 Example of Table for Selection of Speed and Feed for Turning .................. 40

Tabel 4.6 Konsentrasi yang Direkomendasikan ........................................................... 42

Tabel 4.7 Penetapan Level Faktor Berpengaruh .......................................................... 43

Tabel 4.8 Perhitungan Degree of Freedom................................................................... 43

Tabel 4.9 Data Hasil pengujian Tingkat Kekasaran Spesimen .................................... 48

Tabel 4.10 Hasil Pengukuran Kekasaran Permukaan Eksperimen Taguchi .................. 48

Tabel 4.11 Perhitungan Rata-rata Kekasaran Permukaan .............................................. 49

Tabel 4.12 Hasil Perhitungan Tabel Respon Tingkat Kekasaran Permukaan ................ 50

Tabel 4.13 Analysis Of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata........................................... 53

Tabel 4.14 Analysis Of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata Pooling Up ..................... 55

Tabel 4.15 Data Hasil Perhitungan Signal to Noise Ratio.............................................. 57

Tabel 4.16 Hasil Perhitungan Tabel respon Signal to Noise Ratio ................................ 59

Tabel 4.17 Analysis Of Variance (ANOVA) Nilai Signal Noise to Ratio-Pooling Up .. 60

vii

Tabel 4.18 Tabel perbandingan antara Pengaruh Faktor terhadap Eksperimen ............. 61

Tabel 4.19 Faktor Terkendali Setting level Optimal ...................................................... 65

Tabel 4.20 Hasil Pengujian Eksperimen Konfirmasi Tingkat Kekasaran Permukaan ... 65

Tabel 4.21 Tabel Setting Level Optimal ........................................................................ 72

Tabel 4.22 Intepretasi Hasil Perhitungan Tingkat Kekasran Prediksi dan Optimasi ..... 73

viii

DAFTAR GAMBAR

No. Judul Halaman

Gambar 1.1 Poros Spindle dari Transmisi Otomotif........................................................ 2

Gambar 1.2 Diagram Stribeck Pengaruh dari Kekasaran Permukaan Shaft .................... 3

Gambar 2.1 Mesin Bubut ................................................................................................. 9

Gambar 2.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Karakteristik Kualitas ....................... 17

Gambar 2.3 Menentukan Kekasaran Rata-rata Ra......................................................... 23

Gambar 2.4 Menentukan Kekasaran Rata-rata dari Puncak ke Lembah ....................... 24

Gambar 2.5 Alur Kerangka Berpikir ............................................................................. 25

Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian ............................................................................. 32

Gambar 4.1 Proses Bubut ............................................................................................. 34

Gambar 4.2 Logam AISI 4140 ...................................................................................... 36

Gambar 4.3 Standar Nilai Kekasaran Permukaan pada JIS ........................................... 37

Gambar 4.4 Konfigurasi Spindle Speed pada Mesin Bubut .......................................... 41

Gambar 4.5 Bahan Dasar Coolant ................................................................................. 41

Gambar 4.6 Proses Pembuatan Coolant ........................................................................ 41

Gambar 4.7 Sudut pada Pahat HSS ............................................................................... 42

Gambar 4.8 Pahat yang Sudah Diasah ........................................................................... 42

Gambar 4.9 Proses Produksi Benda Kerja ..................................................................... 45

Gambar 4.10 Benda Kerja yang Dihasilkan .................................................................... 45

Gambar 4.11 Proses Pembersihan Benda Kerja .............................................................. 46

Gambar 4.12 Mitutoyo Surftest Drive Unit ..................................................................... 46

Gambar 4.13 Mitutoyo Surftest Main Unit ...................................................................... 46

Gambar 4.14 Proses Pengukuran Kekasaran Permukaan ................................................ 47

Gambar 4.15 Perbandingan interval kepercayaan nilai prediksi dan eksperimen konfirmasi

nilai rata-rata .............................................................................................. 67

Gambar 4.16 Perbandingan interval kepercayaan nilai prediksi dan eksperimen konfirmasi

pada nilai SNR ........................................................................................... 68

ix

DAFTAR LAMPIRAN

No. Judul Halaman

Lampiran 1 Desain Benda Kerja ................................................................................... 79

Lampiran 2 Sertifikat Bahan Eksperimen ..................................................................... 82

Lampiran 3 Sertifikat Hasil Pengukuran Kekasarana Permukaan Eksperimen Taguchi73

Lampiran 4 Sertifikat Hasil Pengukuran Kekasarana Permukaan Eksperimen Konfirmasi

.................................................................................................................. 100

x

Halaman ini sengaja dikosongkan

xi

RINGKASAN

Randy Wiradmoko, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Brawijaya, Juli

2017, Penentuan Parameter Permesinan dalam Pembuatan Shaft dengan Eksperimen Taguchi

untuk Mendapatkan Kehalusan Permukaan Optimal. Dosen Pembimbing: Oyong Novareza

dan Dwi Hadi Sulistyarini.

Sektor industri otomotif berkembang pesat, sehingga membuat produsen di bidang

otomotif melakukan peningkatan produk dari segi kuantitas dan kualitas untuk memenangkan

persaingan. Komponen yang banyak dibutuhkan industri otomotif adalah shafts. Salah satu

penerapannya adalah pada sebuah sistem transmisi otomotif dan terkait dengan gearbox dan

bearing. Penelitian terbaru dalam bidang tribometric pada shaft dengan material dan tingkat

kekasaran yang berbeda dilakukan untuk mengetahui karakteristik shaft dan bearing. Gesekan

yang terjadi berbanding lurus dengan beban pada permukaan. Gaya gesek yang terlalu besar

dapat menyebabkan getaran. Tingkat kekasaran pada poros mempengaruhi getaran yang

dihasilkan saat poros berputar. Bila kecepatan putaran pada mesin naik sangat tinggi, maka

akan menimbulkan getaran, hal ini akan bertambah buruk jika permukaan poros sangat kasar.

Hasil tersebut membuktikan pentingnya tingkat kekasaran permukaan. Cukup sulit untuk

mendapatkan permukaan yang memiliki tingkat kekasaran rendah. Metode taguchi menjadikan

produk robust terhadap noise yang merupakan faktor pengganguu dan menyebabkan tingginya

variabilitas produk. Hal ini dilakukan agar pada proses pembuatannya tidak terjadi

penyimpangan yang berarti, maka karakteristik permukaan ini harus dapat dipahami oleh

perencana dan operator.

Pada penelitian ini dilakukan eksperimen pembuatan shaft dengan bahan AISI 4140

medium carbon steel menggunakan desain eksperimen Taguchi, sehingga didapatkan setting

level optimal dari parameter permesinan yang dapat menghasilkan shaft yang sesuai standar

(JIS B 0601-2001) dengan menggunakan parameter kekasaran Rz (Ten-spot Average

Roughness). Berdasakan hal tersebut karakteristik kualitas yang digunakan adalah Smaller The

Better. Desain eksperimen Taguchi melakukan kombinasi antara faktor dan level kedalam

matriks orthogonal, sehingga eksperimen yang dilakukan menjadi lebih efisien. Metode

Taguchi bertujuan untuk memperbaiki kualitas produk dan proses dalam waktu yang

bersamaan, serta dapat menekan biaya dan sumber daya seminimal mungkin. Setelah

didapatkan setting level optimal dari perhitungan ANOVA rata-rata dan Signal to Noise Ratio,

perlu dilakukan validasi dengan eksperimen konfirmasi.

Hasil metode Taguchi didapatkan setting level optimal terpilih menggunakan orthogonal

array L9(34) dengan karakteristik kualitas Smaller The Better adalah faktor A level 2 (depth of

cut 0,25 mm), faktor B level 3 (spindle speed 1000 rpm), faktor C level 1 (komposisi coolant

20:1), faktor D level 2 (sudut tatal 10º). Hasil dari eksperimen konfirmasi yang telah dilakukan

menunjukkan bahwa rata-rata nilai setiap parameter pengukuran masih berada dalam interval

kepercayaan prediksi, sehingga hasil dari eksperimen Taguchi diterima. Pada eksperimen ini

sudah dicapai kekasaran permukaan optimal pada shaft. Selain itu dapat dilihat hasil tingkat

kekasaran permukaan dari setting level optimal pada penelitian ini sudah sesuai dengan JIS B

0601-2001 (Japan Industrial Standar) yang secara khusus membahas standar tingkat kekasaran

permukaan shaft.

Kata Kunci: Taguchi, Smaller The Better, Shaft, Tingkat Kekasaran Permukaan.

xii


xiii

SUMMARY

Randy Wiradmoko, Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Brawijaya

University, July 2017, Penentuan Parameter Permesinan dalam Pembuatan Shaft dengan

Eksperimen Taguchi untuk Mendapatkan Kehalusan Permukaan Optimal. Academic

Supervisor: Oyong Novareza and Dwi Hadi Sullistyarini.

The automotive industry sector is growing rapidly, making automotive manufacturers to

increase product in terms of quantity and quality to win the competition. Common component

needed by the automotive industry is shaft. One application is on an automotive transmission

system and is linked to gearboxes and bearings. Recent research in the field of tribometric on

shafts with different materials and roughness levels is performed to determine the

characteristics of shafts and bearings. Friction that occurs in line with the load on the surface.

Overly large friction can cause vibration. The roughness of the shaft affects the vibrations

generated when the shaft rotates. When the speed of rotation on the engine rises very high, it

will cause vibration, it will get worse if the shaft surface is very rough. These results prove the

importance of surface roughness. It is quite difficult to get a surface that has a low level of

roughness. The taguchi method makes the product robust to noise which is the cause of the

high product variability. This is done in order to avoid significant deviations during the

production process, so these surface characteristics must be understood by planners and

operators.

In this research, shaft is produced with AISI 4140 medium carbon steel material using

Taguchi experimental design, to obtain optimal setting level of machining parameters that

produce shaft according to standard (JIS B 0601-2001) by using Rz (Ten-spot Average

Roughness) roughness parameter. Characteristics of quality used is Smaller The Better. The

experimental design of Taguchi combines factors and levels into the orthogonal matrix, making

experiments more efficient. The Taguchi method aims to improve the quality of products and

processes at the same time, minimizing costs and minimal resources. After obtaining optimal

setting level from ANOVA calculation average and Signal to Noise Ratio value, it is necessary

to validate with confirmation experiment.

Taguchi method resulted in optimal selected setting level using orthogonal array L9(34)

with Smaller The Better quality characteristics is factor A level 2 (depth of cut 0,25 mm), factor

B level 3 (spindle speed 1000 rpm), factor C level 1 (coolant composition 20:1), factor D level

2 (side rake angle 10º). The results of the confirmation experiments that have been conducted

show that the mean value of each measurement parameter is still within the predicted

confidence interval, so the result of the Taguchi experiment is accepted. In this experiment we

have achieved optimal surface roughness in the shaft. In addition, it can be seen that the surface

roughness level of the optimal setting level in this study is in accordance with JIS B 0601-2001

(Japan Industrial Standard) which specifically discusses the standard level of shaft surface

roughness.

Keywords: Taguchi, Smaller The Better, Shaft, Surface Roughness.

BAB I

PENDAHULUAN

Pada proses penelitian dibutuhkan hal-hal penting yang digunakan sebagai dasar

dilakukannya sebuah penelitian. Bab I ini akan menjelaskan mengenai latar belakang mengapa

perlunya mengangkat permasalahan ini, identifikasi permasalahan yang ada, perumusan

masalah, pembatasan masalah, tujuan penelitian, serta manfaat yang dihasilkan dari penelitian

yang dilakukan.

1.1 Latar Belakang

Dunia Industri merupakan komponen penting yang terlibat pada perekonomian Indonesia,

karena kemampuan sektor industri dalam menghasilkan produk serta membuka lapangan

pekerjaan yang akan memutar roda perekonomian negara. Perkembangan ilmu pengetahuan

dan teknologi membuat pelaku industri melakukan inovasi dan perbaikan di setiap aspek,

terutama kualitas produk yang dihasilkan. Daya saing industri dapat diukur dari nilai ekspor

yang dihasilkan, di Indonesia secara umum industri manufaktur dibagi menjadi 3 subsektor

diantaranya furnitur, pakaian jadi, dan otomotif. Pada tahun 1996 nilai ekspor produk otomotif

hanya sekitar 1/6 dari nilai ekspor furnitur dan 1/16 dari nilai ekspor pakaian. Namun, nilai

ekspor produk otomotif pada tahun 2008 mencapai sekitar 3 kali nilai ekspor furnitur dan dua

kali dari nilai ekspor pakaian, (BPS, 2013). Hal tersebut menunjukkan bahwa sektor industri

otomotif berkembang pesat, sehingga membuat produsen di bidang otomotif melakukan

peningkatan produk dari segi kuantitas dan kualitas untuk memenangkan persaingan.

Kendaraan bermotor merupakan produk utama dari industri otomotif. Komponen yang

banyak dibutuhkan industri otomotif adalah shafts. Shafts merupakan bagian stasioner yang

berputar memiliki penampang bulat dan biasanya terhubung dengan komponen lain. Shaft

menyalurkan tenaga bersama dengan gerak rotasi. Setiap elemen mesin yang memiliki gerakan

berputar, dipasangkan dengan poros pendukung tetap ataupun dipasang dengan poros

pendukung berputar atau bearing. Bearing menjaga shafts agar tetap berputar pada titik

pusatnya, atau menjaga tetap pada jalurnya dan bergerak linier. Salah satu penerapannya adalah

pada sebuah sistem transmisi otomotif dan terkait dengan gearbox.

Tingkat kekasaran permukaan mempunyai peranan yang penting dalam perencanaan suatu

komponen mesin yang berkaitan dengan gesekan, pelumasan, keausan, tahan terhadap

1

1

kelelahan, dan sebagainya. Maka, tingkat kekasaran permukaan dari shaft sangat penting untuk

kinerja yang tepat dan penggunaan yang dapat diterima sistem bearing.

Penelitian terbaru dalam bidang tribologi pada shaft dengan material dan tingkat kekasaran

yang berbeda dilakukan untuk mengetahui karakteristik shaft dan bearing saat mulai bergerak

dan berhenti. Terdapat dua macam material shaft yang digunakan yaitu forged steel dan cast

iron yang dipasangkan dengan bearing berbahan aluminium alloy. Dihasilkan kesimpulan

mengenai kinerja forged steel bergantung pada kekasaran seluruh permukaan. Sedangkan

tribological dari cast iron ditentukan oleh struktur mikro permukaan (Florian, 2015). Gesekan

yang terjadi berbanding lurus dengan beban pada permukaan. Hasil tersebut membuktikan

pentingnya tingkat kekasaran permukaan. Gaya gesek yang terlalu besar dapat menyebabkan

getaran. Tingkat kekasaran pada poros mempengaruhi getaran yang dihasilkan saat poros

berputar. Bila kecepatan putaran pada mesin naik sangat tinggi, maka akan menimbulkan

getaran, hal ini akan bertambah buruk jika permukaan poros sangat kasar.

Menggunakan tingkat kekasaran permukaan yang rendah mempengaruhi jumlah pelumas

yang dibutuhkan lip sealing. Peningkatan suhu yang disebabkan oleh pelumasan yang buruk,

terutama pada rpm tinggi akan menyebabkan pengerasan serta retak yang kemudian

menyebabkan kegagalan sealing secara prematur. Jika nilai kekasaran permukaan terlalu

tinggi, maka akan menimbulkan gaya gesek berlebih pada lip sealing dan menyebabkan umur

sealing lebih pendek, serta menyebabkan bocornya sealing pada saat rpm terlalu tinggi. Shaft

dengan tingkat kekasaran rendah dapat membantu pelumasan bearing secara mandiri. Di sisi

lain, permukaan poros yang terlalu kasar akan menyebabkan terjadinya abrasi, karena

meningkatkan gaya gesek (Dvorak, 1999).

Berdasarkan gambar 1.1 dijelaskan pengaruh dari dua tingkat kekasaran permukaan poros

yang berbeda (Ra ≈ 120 nm dan Ra ≈ 60 nm) dengan sumbu X untuk koefisien gesek dan

sumbu Y untuk kecepatan rotasi. Menggunakan pelumas oli mesin dengan spesifikasi OW-20,

dan allowance dimensi benda sebesar ≈ 0.027 mm. Saat melakukan prosesnya, diberikan dua

beban yang berbeda yaitu 500N dan 2000N.

Gambar 1.1 Diagram Stribeck Pengaruh dari Kekasaran Permukaan Shaft.

Sumber: (Szeréna, 2016)

Dengan membandingkan kurva terakhir dari setiap tes, dapat dilihat bahwa pada beban

rendah terdapat perbedaan perilaku gesekan disebabkan perbedaan tingkat kekasaran

permukaan. Gaya gesek yang besar terjadi pada shaft dengan tingkat kekasaran lebih tinggi

(Szeréna, 2016). Terdapat beberapa pertimbangan dalam pembuatan shaft. Ketika memilih

untuk memprioritaskan gaya gesek yang kecil, maka shaft yang dibuat memiliki rata-rata

tingkat kekasaran 32 sampai 64 RMS (Root Mean Square Roughnees/Rq). Tetapi jika yang

menjadi prioritas adalah life time panjang, maka shaft yang dibuat memiliki tingkat kekasaran

permukaan sekitar 20 RMS (Dvorak, 1999). Shafts diproduksi dengan bantuan mesin bubut.

Dalam proses permesinannya, mesin bubut memotong permukaan luar dari benda kerja, lalu

menghasilkan permukaan baru dengan diameter tertentu.

Gesekan yang terjadi adalah salah satu parameter utama pada pengembangan mesin.

Gesekan pada mesin umumnya kumulatif hasil dari tiap komponen yang bergerak (Ripin 2011).

Gesekan pada mesin dapat mempengaruhi parameter lain seperti konsumsi bahan bakar dan

gas buang yang dihasilkan, sehingga salah satu upaya yang tepat untuk membuat mesin yang

baik adalah dengan mengurangi gaya gesek. Ashkan Moosavian dan Gholamhassan Najafi

pada tahun 2017 melaukan penelitian tentang estimasi gaya gesek pada mesin dengan

menganalisa getaran mesin yang dihasilkan. Dari hasil penelitian diketahui jika getaran mesin

berbanding lurus dengan gesekan pada komponen mesin.

Cukup sulit untuk mendapatkan permukaan yang memiliki tingkat kekasaran rendah.

Setiap proses permesinan mempunyai syarat yang berbeda-beda dalam kualitas permukaannya

(Prajono, 2013). Beberapa UKM atau produsen saat membuat shaft belum melakukan

pendekatan untuk memperbaiki kualitas permukaan produk yang dihasilkan. Selain itu, pihak

UKM juga belum menentukan standar yang akan digunakan pada hasil produksi, ini juga

terjadi di beberapa UKM lain di Kota Malang yang bergerak di bidang industri otomotif.

Dibutuhkan beberapa metode pendekatan, salah satunya adalah pendekatan taguchi yang

digunakan untuk mengurangi variasi kualitas produk dengan menggunakan cara terbaik di

setiap produksinya dan produksi produk yang seidentik mungkin. Strategi kualitas dalam

taguchi memperbaiki kualitas dalam tahap desain produk dengan membuat kombinasi faktor

yang tidak terlalu sensitif terhadap pengaruh faktor tak terkontrol (Soejanto, 2008). Metode

taguchi melibatkan faktor-faktor serta level dari faktor yang mempengaruhi tingkat kekasaran

shaft yang dihasilkan. Metode taguchi menjadikan produk robust terhadap noise yang

merupakan faktor pengganguu dan menyebabkan tingginya variabilitas produk. Selain itu,

harus dipertimbangkan juga mengenai biaya produksi yang terjadi. Karena proses produksi

yang baik adalah menghasilkan produk yang berkualitas dengan biaya produksi seminimal

mungkin. Setelah didapatkan kombinasi faktor dan level faktor yang menghasilkan tingkat

kekasaran yang optimal, maka hal tersebut dapat digunakan oleh produsen komponen di

perusahaan otomotif, maupun UKM di bidang otomotif untuk membantu menghasilkan produk

yang berkualitas, dengan menerapkan kombinasi parameter permesinan yang baik.

1.2 Identifikasi Masalah

Dari uraian latar belakang, dapat diketahui permasalahan sebagai berikut:

1. Belum dilakukan pendekatan untuk mengurangi gaya gesek shaft dengan mengoptimalkan

tingkat kekasaran permukaan.

2. Belum diketahui pemilihan parameter permesinan yang tepat untuk menghasilkan poros

dengan tingkat kekasaraan permukaan yang sesuai standar.

1.3 Rumusan Masalah

Dari uraian latar belakang dan identifikasi masalah, rumusan masalah dari penelitian ini

adalah sebagai berikut:

1. Parameter permesinan apa saja yang memberikan pengaruh secara signifikan terhadap

tingkat kekasaran permukaan pada produksi shaft.

2. Bagaimana setting level faktor dari parameter permesinan yang optimal untuk

menghasilkan tingkat kekasaran shaft yang sesuai standar.

1.4 Batasan Masalah

Agar penelitian memberikan hasil yang sesuai dan menyelesaikan permasalahan yang ada,

maka perlu diberikan batasan-batasan masalah sebagai berikut:

1. Shaft yang menjadi fokus penelitian adalah shaft yang dipasangkan dengan bearing pada

komponen sistem transmisi kendaraan.

2. Proses produksi dan karakteristik kualitas dikendalikan dengan metode Taguchi dan

digunakan data tingkat kekasaran permukaan shaft.

1.5 Asumsi Penelitian

Asumsi yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Pengambilan data dalam penelitian ini dilakukan pada kondisi pembuatan yang berada

dalam keadaan normal.

1.6 Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah yang telah dibuat, tujuan dari penelitian ini adalah sebagai

berikut:

1. Menentukan faktor dari parameter permesinan yang memberikan pengaruh secara

signifikan terhadap tingkat kekasaran permukaan pada produksi shaft.

2. Menentukan kombinasi faktor dari parameter permesinan dan level faktor yang optimal,

untuk menghasilkan tingkat kekassaran permukaan shaft yang sesuai standar.

1.7 Manfaat Penelitian

Manfaat yang didapat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Mengetahui macam-macam dari faktor parameter permesinan serta setting level faktor

yang berpengaruh, sehingga dapat digunakan sebagai dasar produsen shaft untuk

menghasilkan tingkat kekasaran permukaan yang sesuai standar.

2. Sebagai informasi tambahan bagi peneliti selanjutnya yang memiliki tema relevan serta

sebagai perbandingan peneliti selanjutnya.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Bab II berisikan mengenai teori-teori yang mendukung dalam penelitian yang dilakukan.

Teori yang diuraikan hanya yang berkaitan dengan pokok permassalahan yang dibahas. Hal ini

dilakukan agar dalam pengolahan data termasuk perhitungan, analisis dan pembahasan yang

terkait dengan penelitian ini dapat dilakukan dengan baik.

1.1 Penelitian Terdahulu

Beberapa penelitian yang telah dilakukan memiliki kesamaan dengan penelitian ini, baik

dari sisi metode atau objek penelitian. Penelitian lain yang terkait dengan objek tingkat

kekasaran permukaan atau metode taguchi antara lain sebagai berikut:

1. Arianto (2004) melakukan penelitian pengaruh variasi kecepatan putar mesin bubut dan

sudut potong pahat terhadap kekasaran permukaan benda kerja hasil pembubutan tirus

pada bahan ST-60. Peneliti melakukan analisis untuk mengetahui apakah terdapat

perbedaan pengaruh variasi kecepatan putar mesin bubut terhadap tingkat kekasaran

permukaan dari benda kerja yang dihasilkan, selain itu peneliti juga ingin mengetahui

adakah pengaruh dari sudut potong pahat terhadap tingkat kekasaran permukaan yang

dihasilkan. Peneliti juga melakukan analisis apakah terdapat interaksi antara kecepatan

putaran mesin bubut dan sudut pemotongan dalam menghasilkan tingkat kekasaran

permukaan. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen faktorial 3x3.

2. Hernadewita (2006) melakukan analisis pengaruh kondisi pemotongan benda kerja

(panjang penjuluran) terhadap kekasaran permukaan pada mesin bubut Gallic 16N.

Penelitian ini fokus terhadap kondisi saat pemotongan pada proses permesinan. Dalam

mengukur pengaruh kondisi pemotongan yang dilakukan, peneliti melakukan pengujian

pemotongan benda kerja dengan membuat variasi gerakan pemakanan dan kedalaman

potong. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan mesin bubut Gallic 16N dan alat

ukur kekasaran permukaan Tail Surf (Taylor). Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui

pengaruh dari kondisi pemotongan dimana secara teoritis diketahui bahwa kondisi

pemotongan (Depth of Cut) besar dapat meningkatkan kekasaran permukaan benda kerja.

Dengan mengetahui tingkat kekasaran permukaan tentu dapat diketahui juga kualitas dari

proses permesinan/pemotongan yang dilakukan.

7

3. Eko (2012) melakukan analisis keausan pahat terhadap kualitas permukaan benda kerja

pada proses pembubutan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar

pengaruh dari keausan sudut utama pahat potong (Kr0)HSS terhadap kualitas permukaan

benda kerja pada proses permesinan. Penelitian ini menggunakan material dengan jenis

ST-37, dengan kecepatan pemotongan sebesar 20,27 m/min, feed sebesar 0,037 mm/s dan

spindle speed sebesar 330 rpm. Depth of Cut 0,3 mm, dan sudut utama pahat sebesar 450.

Lalu dilakukan perhitungan dengan membandingkan Ra teoritis dengan Ra empiris.

Tabel 2.1

Perbandingan Penelitian Terdahulu

Karakteristik

Penelitian

Peneliti

Arianto (2004) Hernadewita

(2006)

Eko (2012) Penelitian Saat ini

Objek

Penelitian

Produk tirus Benda kerja HSS 450 Shafts (poros)

Parameter yang

Diamati

Tingkat

kekasaran

permukaan

Tingkat

kekasaran

permukaan

Keausan pahat dan

tingkat kekasaran

permukaan

Tingkat kekasaran

permukaan

Metode

Penelitian

Desain

eksperimen

faktorial

Kombinasi

parameter tetap

Perhitungan

perbandingan

Metode Taguchi

(ANOVA untuk

data variabel, S/N

Ratio)

Berdasarkan tabel 2.1 tentang perbandingan penelitian terdahulu dan penelitian ini dapat

diketahui penelitian ini memiliki kesamaan dengan 3 penelitian sebelumnya mengenai tingkat

kekasaran permukaan sebagai parameter yang diamati, namun memiliki inovasi pada objek

shaft dan menggunakan metode yang berbeda dari sebelumnya.

1.2 Proses Membubut

Menurut Widarto (2008:144), proses bubut adalah proses pemesinan untuk menghasilkan

bagian mesin yang berbentuk silindris, dikerjakan dengan menggunakan mesin bubut. Benda

kerja diletakkan pada chuck, lalu diputar dan pahat melakukan pemotongan secara longitudinal.

Terdapat berbagai macam jenis proses pengerjaan menggunakan mesin bubut. Proses

pengerjaan yang paling banyak digunakan adalah pengurangan diameter. Pengerjaan bubut

banyak diaplikasikan pada industri dengan kuantitas skala menengah maupun skala besar,

karena proses membubut adalah salah satu jenis proses universal.

1.2.1 Mesin Bubut

Mesin bubut adalah salah satu mesin perkakas yang paling sering digunakan. Mekanisme

gerakan pada mesin bubut adalah mengubah energi listrik menjadi energi gerak (putaran) pada

motor listrik. Kemudian gerakan itu disalurkan menuju poros spindle melalui sistem transmisi.

Gambar 2.1 Mesin Bubut

Mesin bubut memiliki dua macam prinsip kerja, yaitu:

a. Main Drive

Gerakan utama pada mesin bubut berupa putaran motor listrik yang ditransmisikan melalui

belt menuju gear box (sistem transmisi). Pada mekanisme gear box terdapat roda gigi yang

berfungsi untuk mengatur putaran spindle, sehingga menghasilkan putaran pada chuck dan

memutar benda kerja.

b. Feed Drive

Gerakan pemotongan pada benda kerja oleh pahat.

1.2.2 Analisis Proses Bubut

Proses pengerjaan menggunakan mesin bubut dapat dianalisis dengan menggunakan

rumus perhitungan mulai dari spindle speed, depth of cut, feed rate, machining time, dan

material removal rate.

a. Spindle Speed

Spindle speed adalah kecepatan putaran benda kerja yang dihitung dari jumlah putaran

setiap menitnya, dengan konstanta 1000 yang merupakan perubahan dari mm ke meter.

𝑵 =𝟏𝟎𝟎𝟎 𝒙𝒗

𝝅𝒙𝑫𝒐 (2-1)

Sumber: Kohser (2008:526)

N = Kecepatan Spindle (rpm)

v = Kecepatan pemotongan (m/min)

Do = Diameter luar (mm)

b. Depth of Cut

Depth of Cut merupakan kedalaman yang akan dikurangi pada saat proses pengerjaan,

yang dihitung dengan cara diameter awal dikurangi diameter yang diinginkan dibagi dengan

dua (pemotongan benda silinder).

𝑑=𝑫𝒐−𝑫𝒇

𝟐 (2-2)

Sumber: Kohser(2008: 600)

d = Depht of cut (mm)

Do = Diameter awal (mm)

Df = Diameter akhir (mm)

c. Feed Rate

Feed rate merupakan laju pemakanan benda kerja oleh mesin yang dihitung dari perkalian

kecepatan rotasi mesin dengan jumlah pemakanan. Berikut ini merupakn rumus dari

menghitung feed rate.

𝑭𝒓 = 𝑵. 𝒇 (2-4)

Sumber: Groover(2010: 511)

f = Feed (mm/rev)

Fr = Feed rate (mm/min)

d. Machining Time

Machining time adalah perhitungan durasi mesin melakukan proses turning yang dihitung

dari panjang pemotongan dibagi dengan laju pemotongan dan dikalikan dengan jumlah

pemotongan. Berikut ini merupakan rumus dari menghitung waktu proses.

𝑻𝒎 =𝑳

𝒇𝒓𝒙𝒊 (2-5)

Sumber: Goover(2010: 511)

Tm = Time machining (min)

L = Panjang Pemotongan

Fr = Feed Rate (mm/min)

𝑖 = Jumlah Pemotongan

e. Material Removal Rate

Material removal rate merupakan laju pengurangan material setelah proses bubut

berlangsung yang dihitung dari kecepatan pemotongan, dikalikan dengan kedalaman

pemotongan dan pemakanannya. Berikut ini merupakan rumus dari material removal rate.

𝑴𝑹𝑹 = 𝟏𝟐 𝐱 𝒗 𝒙 𝒇 𝐱 𝒅 (2-6)

Sumber: Kohser(2008: 601)

v = Cutting speed (m/min)

MRR = Material removal rate (mm3/min)

f = feed (mm/rev)

1.3 Kualitas

Dalam upaya memenuhi kepuasan pelanggan, kualitas adalah hal utama yang wajib

diperhatikan. Kualitas diperhatikan tidak hanya bagaimana hasil akhir produk tersebut, tapi

dari seluruh komponen yang terkait didalamnya, mulai dari material, proses produksi,

distribusi, penjaminan produk, dan sebagainya. Kualitas merupakan kata yang umum didengar

banyak orang. Kualitas memiliki banyak definisi yang berbeda–beda. Berikut adalah sebagian

definisi dari kualitas menurut para ahli:

1. Juran (1962): “Kualitas adalah kesesuaian dengan tujuan atau manfaatnya”.

2. Feigenbaum (1991): “Kualitas merupakan keseluruhan karakteristik produk dan jasa

yang meliputi marketing, engineering, manufacture, dan maintenance, dimana

produk dan jasa tersebut dalam pemakaiannya akan sesuai dengan kebutuhan dan

harapan pelanggan”.

3. Goetch dan Davis (1995): “Kualitas adalah suatu kondisi dinamis yang berkaitan dengan

produk, pelayanan, orang, proses, dan lingkungan yang memenuhi atau melebihi apa

yang diharapkan”.

4. Perbendaharan istilah ISO 8402 dan dari Standar Nasional Indonesia (SNI 19-8402-

1991): “Kualitas adalah keseluruhan ciri dan karakteristik produk atau jasa yang

kemampuannya dapat memuaskan kebutuhan, baik yang dinyatakan secara tegas

maupun tersamar. Istilah kebutuhan diartikan sebagai spesifikasi yang tercantum dalam

kontrak maupun kriteria – kriteria yang harus didefinisikan terlebih dahulu.”

Selain itu, definisi kualitas menurut Taguchi adalah terdapat dua segi umum, yaitu

kualitas rancangan dan kualitas kecocokan (Soejanto, 2003). Sedangkan definisi kualitas

suatu produk menurut Taguchi adalah kerugian minimum yang diperoleh masyarakat dari

suatu produk sejak produk tersebut dikirim (Belavendram, 1995).

1.4 Desain Eksperimen

Desain eksperimen adalah suatu konsep percobaan (dengan tiap langkah tindakan yang

terdefinisikan secara jelas) sedemikan rupa, sehingga infromasi yang berhubungan dengan

atau diperlukan untuk hal-hal yang diteliti atau dikumpulkan. (Sudjana, 1995:1). Suatu desain

eksperimen memiliki tujuan untuk memperoleh atau mengumpulkan informasi sebanyak-

banyaknya yang diperlukan serta berguna dalam melaksanakan penelitian. Desain eksperimen

memiliki beberapa prinsip dasar yang dapat digunakan serta dikenal. Prinsip-prinsip tesebut

antara lain adalah replikasi, pengacakan, dan kontrol lokal. Terdapat bermacam-macam

metode dalam desain eksperimen, diantaranya adalah sebagai berikut.

1. Desain Blok Lengkap Acak

2. Desain Blok Tak Lengkap Acak

3. Desain Bujursangkar Latin

4. Desain Bujursangar Graeco-Latin

5. Desain Bujursangkar Youden

6. Desain Faktorial 2k dan 3k

7. Metode Taguchi

1.5 Metode Taguchi

Metode Taguchi dikembangkan oleh Genichi Taguchi, metode Taguchi dapat digunakan

untuk memperbaiki penerapan Total Quality Control di Jepang. Metode Taguchi untuk bidang

teknik memiliki tujuan memperbaiki kualitas produk serta proses dalam waktu yang sama,

serta menekan biaya dan sumber daya seminimal mungkin. Metode Taguchi membuat produk

atau proses memiliki sifat yang kokoh (robust) terhadap faktor pengganggu (noise) yang

menyebabkan nilai variasi output suatu proses tinggi. Oleh karena itu, metode ini disebut juga

sebagai perancangan kokoh (robust design) (Soejanto, 2008).

Metode Taguchi adalah salah satu pengendalian kualitas yang bersifat offline atau bersifat

suatu usaha perbaikan kualitas yang dimulai sejak tahap awal melakukan perancangan sampai

proses. Menurut Ariani (2004; 67), penggunaan Taguchi offline tersebut efektif untuk

melakukan perbaikan kualitas, pengurangan biaya produksi, perbaikan proses pembuatan

produk, serta pengurangan biaya pengembangan produk. Tujuan ini akan tercapai jika

organisasi manufaktur mampu melakukan identifikasi terhadap faktor–faktor yang

mempengaruhi karakteristik kualitas dengan mengatur faktor–faktor tersebut pada tingkat

atau level yang sesuai (Belavendram, 1995). Berikut ini merupakan langkah–langkah desain

eksperimen Taguchi, yaitu (Soejanto, 2008):

1. Menyatakan permasalahan yang akan dipecahkan.

Mendefinisikan permasalahan yang akan diselesaikan dengan jelas, agar dapat dilakukan

suatu upaya perbaikan dari masalah tersebut.

2. Menentukan tujuan penelitian.

Penentuan tujuan penelitian diperlukan pada tahap identifikasi karakteristik kualitas, serta

tingkat performansi dari suatu eksperimen.

3. Menentukan metode pengukuran.

Menentukan parameter–parameter yang akan diamati, bagaimana cara mengukurnya, dan

peralatan yang diperlukan selama melakukan eksperimen.

4. Identifikasi faktor.

Dalam tahap identifikasi terhadap faktor dapat dilakukan dengan pendekatan yang

sistematis, dalam tujuan menemukan suatu penyebab permasalahan.

5. Memisahkan control factor dan noise factor.

Saat memulai melakukan eksperimen Taguchi, seharusnya diketahui faktor-faktor yang

mempengaruhi produk dimana terbagi menjadi dua jenis faktor yaitu control factor dan

noise factor.

6. Menentukan level dari faktor dan nilai faktor.

Penentuan level dari factor, juga berkaitan dengan penentuan jumlah degree of freedom

yang akan digunakan sebagai dasar pemilihan Orthogonal Array yang akan digunakan

pada eksperimen.

7. Mengidentifikasi faktor yang mungkin berinteraksi.

Suatu interaksi dapat terjadi ketika pengaruh dari suatu faktor tergantung dari level faktor

yang lainnya.

8. Menggambar linier graf yang diperlukan untuk faktor kontrol dan interaksi.

Menentukan posisi dari faktor serta interaksi yang mungkin digunakan pada tiap kolom

Orthogonal Array. Taguchi sudah memiliki ketentuan linier graf yang digunakan untuk

mempermudah pengaturan faktor–faktor serta interaksi.

9. Pemilihan Orthogonal Array.

Pada tahap pemilihan Orthogonal Array yang sesuai didasari oleh nilai faktor dan

interaksi yang diharapkan dan nilai level dari tiap faktor. Dalam menetukan jumlah

derajad kebebasan yang juga berguna dalam penentuan Orthogonal Array yang akan

digunakan pada eksperimen.

10. Memasukkan faktor dan atau interaksi ke dalam kolom.

Untuk memasukkan faktor ke dalam kolom, Taguchi menyediakan dua alat bantu antara

lain: menggunakan linier graf atau triangular tables.

11. Melakukan eksperimen.

Beberapa percobaan akan disusun untuk meminimasi munculnya kesalahan yang dapat

terjadi saat penyususnan level yang tepat untuk eksperimen.

12. Analisa hasil eksperimen.

Melakukan analisis hasil eksperimen yang telah dilakukan. Taguchi menggunakan tools

statistik ANOVA. Terdapat beberapa hal yang dilakukan pada tahapan ini, yaitu:

a. Pooling faktor

Metode yang dilakukan jika faktor yang diamati tidak signifikan secara statistik,

setelah pengujian signifikansi.

b. Persen Kontribusi

Bagian dari total variasi yang diamati pada eksperimen dari tiap faktor yang signifikan

pada metode Taguchi, dinyatakan dalam persen kontribusi. Nilai tersebut menandakan

kekuatan relatif dari suatu faktor untuk mereduksi variasi.

c. Signal to Noise Ratio (S/NRatio)

Taguchi memperkenalkan pendeketan S/NR untuk melihat pengaruh noise factor

terhadap variasi yang muncul.

13. Pemilihan level faktor untuk kondisi optimal.

Jika eksperimen terdiri dari beberapa faktor serta tiap faktor terdiri dari beberapa level

faktor, oleh sebab itu pemilihan kombinasi level yang optimal yaitu dengan

membandingkan nilai perbedaan rata–rata eksperimen dari level yang ada.

14. Perkiraan rata–rata pada kondisi optimal.

Setelah mendapatkan kondisi yang optimal dari eksperimen menggunakan orthogonal

array maka dapat diperkirakan rata–rata proses untuk prediksi kondisi yang optimal.

15. Menjalankan eksperimen konfirmasi.

Memiliki tujuan agar faktor dan level yang diinginkan memberikan hasil yang diharapkan.

1.5.1 Orthogonal Array

Matriks ortogonal merupakan suatu matriks yang elemen-elemennya disusun berdasarkan

baris (kombinasi level dari faktor dalam eksperimen) serta kolom (faktor yang dapat diubah

dalam eksperimen) (Soejanto, 2008). Penentuan matriks ortogonal yang sesuai terhadap

eksperimen, prosedur yang berlaku sebagai berikut (Soejanto, 2008):

1. Definisikan jumlah faktor dan levelnya

2. Tentukan derajad kebebasannya

Derajad kebebasan adalah sebuah konsep yang mendeskripsikan seberapa banyak

eksperimen yang harus dilakukan dan berapa banyak informasi yang didapatkan dari

eksperimen tersebut (Soejanto, 2008). Pada penentuan jumlah eksperimen yang akan

diamati, maka menggunakan rumus pada persamaan (2-7) s.d (2-9) (Soejanto, 2008):

VOA = (banyaknya eksperimen–1) (2-7)

VfI = (banyaknya faktor) x (banyaknya level–1) (2-8)

VOA ≥VfI (2-9)

Sumber: Soejanto (2008)

3. Memilih matriks orthogonal

Pada tahap pemilihan matriks orthogonal yang cocok, atau sesuai dibutuhkan sebuah

persamaan dari matriks orthogonal tersebut yang dapat mempresentasikan terhadap

jumlah faktor, jumlah level, serta jumlah pengamatan yang akan dilakukan. Bentuk secara

umum dari model matriks orthogonal adalah (Soejanto, 2008):

La(bc) (2-10)


Dimana:

L = rancangan bujur sangkar latin

a = banyak baris / eksperimen

b = banyak level faktor

c = banyak faktor

Taguchi telah menyediakan beberapa matriks orthogonal sesuai dengan kebutuhan dari

eksperimen yang dilakukan. Pada Tabel 2.2 berikut ini, merupakan bentuk standar matrik

orthogonal berdasarkan metode Taguchi.

Tabel 2.2

Orthogonal Array Standar

2 Level 3 Level 4 Level 5 Level Level Gabungan

L4(23) L9(34) L16(25) L23(56) L18 (21 x 37)

L8(27) L27(313) L64(421) - L32 (21 x 49)

L12(211) L81(340) - - L36 (211 x 312)

L16(215) - - - L36(23 x 313)

L32(231) - - - L54(21 x 325)


1.5.2 Klasifikasi Karakteristik Kualitas

Karakteristik kualitas atau variabel respon adalah obyek yang diambil dari produk atau

proses, biasanya disebut sebagai karakteristik fungsional (Belavendram, 1995). Pada dasarnya

karakteristik kualitas mempunyai target. Berikut ini merupakan tiga tipe target pada

karakteristik kualitas berdasarkan Belavendram (1995) pada Tabel 2.3.

Tabel 2.3

Klasifikasi Karakteristik Kualitas

Karakteristik Target

Nominal the best terukur dengan nilai target yang ditentukan secara spesifik

Smaller the better terukur non-negatif yang mempunyai kondisi ideal atau nilai

target adalah nol (0)

Larger the better terukur non-negatif yang mempunyai kondisi ideal atau

nilai target

Sumber: Belavendram (1995)

1.5.3 Klasifikasi Parameter

Terdapat faktor lain yang dapat mempengaruhi karakteristik kualitas (variabel respon)

suatu produk. Faktor–faktor tersebut diklasifikasikan menjadi berikut (Soejanto, 2008):

1 Faktor Gangguan, adalah suatu parameter yang menimbulkan penyimpangan

karakteristik kualitas dari targetnya. Faktor gangguan menjadi penyebab karakteristik

yang tidak terkendali dan sulit terprediksi serta biasanya bersifat sulit, mahal, dan tidak

jadi sasaran pengendalian. Namun untuk tujuan eksperimen, maka perlu dikendalikan

pada skala yang kecil.

2 Faktor Kontrol, adalah parameter yang nilainya ditentukan oleh pihak ahli pada

bidangnya. Faktor kontrol memiliki satu atau lebih nilai (level faktor). Salah satu aspek

mencapai perancangan yang kokoh adalah mencari kondisi level optimal untuk faktor

kontrol, sehingga karakteristik kualitas tidak sensitif terhadap faktor gangguan.

3 Faktor Sinyal, adalah faktor yang mengubah nilai karakteristik kualitas yang sebenarnya

akan diukur. Karakteristik kualitas pada perancangan eksperimen dimana faktor sinyal

mempunyai nilai konstan disebut karakteristik statis dan dinamis saat dimasukkan ke

banyak nilai.

4 Faktor Skala, sering disebut sebagai faktor penyelesaian. Faktor skala digunakan untuk

mengubah rata-rata level karakteristik kualitas dalam upaya mencapai hubungan

fungsional yang diperlukan antara faktor sinyal terhadap karakteristik kualitas.

Gambar 2.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Karakteristik Kualitas Sumber:

Belavendram (1995)

1.5.4 Signal to Noise Ratio (S/N Ratio)

Metode Taguchi telah mengembangkan konsep S/N Ratio untuk eksperimen yang

melibatkan banyak factor. Eksperimen ini biasanya disebut dengan eksperimen faktor ganda.

S/N Ratio diformulasikan sedemikian rupa agar peneliti selalu dapat memilih nilai level factor

terbesar untuk megoptimalkan karakteristik kualitas dari hasil eksperimen. Tujuan dari S/N

Ratio adalah melakukan minimasi sensitivitas karakteristik kualitas terhadap faktor gangguan

(Soejanto, 2008).

Pada penelitian ini karakteristik dari rasio S/N yang digunakan yaitu semakin kecil nilai

maka semakin baik. Meminimalkan kerugian adalah sama dengan memaksimalkan rasio S/N.

Nilai ɳ tidak bergantung pada koefisien biaya k. Juga karena faktor signal konstan dan nilai

target adalah nol, maka nilai ɳ hanya mengukur pengaruh dari gangguan. Nilai Rasio S/N

untuk smaller the better yaitu:

ɳ =−10 𝑙𝑜𝑔10(𝜎2 + µ2) (2-11) Sumber: Belavendram (1995)

µ = 1

𝑛∑ 𝑦𝑖

𝑛𝑖=1 (2-12)


𝜎2 = 1

𝑛∑ (𝑦𝑖− µ)2𝑛

𝑖=1 (2-13)


Dimana:

n: jumlah sampel (jumlah pengulangan eksperimen)

y: nilai sampel (data pengamatan ke-i (i = 1,2,3,...,n)

µ: mean

𝜎: standar deviasi

FAKTOR SKALA(R)

FAKTOR SIGNAL (M) RESPON (Y)

F (X, M, Z, R)

FAKTOR KONTROL (Z)

FAKTOR GANGGUAN (X)

1.5.5 Analysis of Variance (ANOVA) untuk Data Variabel

Analysis of Variance (ANOVA) pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald Fisher, yaitu

seorang Ahli statistik British (Belavendram, 1995). ANOVA adalah teknik perhitungan yang

memungkinkan secara kuantitatif memperkirakan kontribusi dari setiap faktor pada semua

pengukuran respon (Soejanto, 2008). Penggunaan ANOVA pada metode Taguchi adalah

digunakan sebagai metode statistik untuk mengintrepretasikan data – data hasil eksperimen.

Sedangkan untuk jenis data hasil pengukuran dapat dianalisis dengan menggunakan Analysis

of Variance for Variabel Data. Dalam perhitungan pengerjaannya adalah sebagai berikut

(Belavendram, 1995)

1. Membuat tabel datavariabel.

Tabel 2.4

Tabel Data Variabel

E

x

p

A B .

.

.

Replikasi 1 Replikasi 2 ..... Total

1 2 K

Sumber : (Belavendram, 1995)

2. Menghitung Jumlah Kuadrat Total (ST), dengan persamaan(2-14):

SST =∑𝑦2 (2-14) Sumber: Belavendram (1995)

Dimana: y adalah data pada setiap replikasi

3. Menghitung Jumlah kuadrat rata-rata (SSmean), dengan persamaan(2-15):

SSmean = 𝑛.�̅�2 (2-15) Sumber: Belavendram (1995)

Dimana: n adalah total seluruh data replikasi.

4. Menghitung Jumlah Kuadrat Faktor (SSA , SSB,dst)

Sebelum menghitung Jumlah Kuadrat Faktor, langkah awal yaitu membuat tabel respon

untuk faktor. Tabel 2.5 berikut ini adalah Response Table of Factor Effects.

Tabel 2.5

Response Table of Factor Effects

Class A B C N

(I) Level 1 Level 2 Level k

Sumber: (Belavendram, 1995)

Selanjutnya menghitung Jumlah Kuadrat Faktor dengan persamaan (2-16):

SSA = ((𝐴1)2 𝑥𝑛1) + ((𝐴2)2 𝑥𝑛2) + ⋯ + ((𝐴𝑖)2𝑥𝑛𝑖) – SS Mean (2-16) Sumber: Soejanto (2008)

5. Menghitung Jumlah Kuadrat Eror (SE), dengan persamaan(2-17):

SSE = SST – Ssmean – SSA – SSB-SSn (2-17) Sumber: Soejanto (2008)

6. Membuat Tabel ANOVA.

7. Menghitung derajad Kebebasan Faktor, dengan persamaan(2-18):

VA = (number of levels–1) (2-18) Sumber: Belavendram (1995)

8. Menghitung Derajad Kebebasan Total, dengan persamaan(2-19):

𝑣𝑟 = (𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑒𝑘𝑠𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡 − 1) (2-19)


9. Menghitung Rata-rata Jumlah Kuadrat (MS), dengan persamaan(2-20):

𝑀𝑆 = 𝑆𝑆

𝑣 (2-20)


Perhitungan Ms tidak dilakukan pada Jumlah kuadrat total pada tabel ANOVA.

10. Menghitung Rasio (F-Ratio), dengan persamaan(2-21):

𝐹 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑀𝑠 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔−𝑚𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟

𝑀𝑆 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 (2-21)


11. Menghitung SS’ pada masing-masing faktor dengan persamaan (2-22):

SSA’ = SSA – (vA x MSA) (2-22) Sumber: Soejanto (2008)

12. Menghitung Rho% (Persentase Rasio Akhir) pada masing-masing faktor, dengan

persamaan(2-23):

Rho% A = 𝑆𝑆𝐴′

𝑆𝑆𝑇 (2-23)


1.5.6 Interval Kepercayaan

Interval kepercayaan merupakan nilai maksimum dan minimum dimana diharapkan nilai

rata-rata sebenarnya akan tetap tercakup dengan beberapa presentase kepercayaan tertentu.

Berikut ini interval kepercayaan untuk data variabel pada rata-rata yang diprediksi (predicted

mean) dihitung dengan rumus sebagai berikut :

𝜇𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑 = y̅ + (faktor terpilih 1 − y̅)+. . +(faktor terpilih n − y̅) (2-24) Sumber: Belavendram (1995)

𝐶𝑙 = ±√𝐹𝛼,𝑣1,𝑣2𝑥 𝑀𝑆 𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑥 [1

𝑛𝑒𝑓𝑓] (2-25)

𝑛𝑒𝑓𝑓 =𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠

𝑠𝑢𝑚 𝑜𝑓 𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒 𝑜𝑓 𝑓𝑟𝑒𝑒𝑑𝑜𝑚 𝑢𝑠𝑒𝑑 𝑖𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑚𝑒𝑎𝑛 (2-26)

Sumber: (Belavendram, 1995)

Dimana:

𝐹𝛼,𝑣1,𝑣2 = Nilai F-ratio dari tabel

𝛼 = 0,05

v1 = Derajat kebebasan untuk pembilang yang berhubungan dengan suatu rata-rata.

v2 = Derajat kebebasan untuk penyebut yang berhubungan dengan variasi pooled.

MS polled = variansi pooled error

Berikut ini rumus interval kepercayaan pada tahap predicted mean.

𝜇𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑 − 𝐶𝑙 ≤ 𝜇𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑 ≤ 𝜇𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑 + 𝐶𝑙 (2-27) Sumber: Belavendram (1995)

Berikut ini adalah perhitungan confidence interval – for a confirmation experiment.

Perhitungan ini dilakukan setelah dilakukan uji konfirmasi.

𝐶𝑙 = ±√𝐹𝛼,𝑣1,𝑣2𝑥 𝑉𝑒 𝑥 [1

𝑛𝑒𝑓𝑓+

1

𝑟] (2-28)


Dimana:

1

𝑟 = Jumlah replikasi yang dilakukan saat uji konfirmasi

Berikut ini rumus interval kepercayaan pada tahap uji konfirmasi.

𝜇𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 − 𝐶𝑙 ≤ 𝜇𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 ≤ 𝜇𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + 𝐶𝑙 (2-29)


1.5.7 Eksperimen Konfirmasi

Eksperimen konfirmasi dilaksanakan dengan melakukan suatu pengujian yang

menggunakan kombinasi tertentu dari faktor–faktor dan level–level hasil evaluasi sebelumnya

dengan tujuan untuk melakukan validasi terhadap kesimpulan yang diperoleh selama tahap

analisa (Soejanto, 2008). Pada percobaan ini, ukuran sampel yang digunakan lebih besar

daripada percobaan sebelumnya. Berikut ini adalah penjelasan dari tujuan eksperimen

konfirmasi yang berfungsi sebagai perbandingan nilai interval kepercayaan untuk kondisi

optimal dan konfirmasi ditampilkan pada Tabel 2.6.

Tabel 2.6

Perbandingan Interval Kepercayaan Untuk Kondisi Optimal dan Konfirmasi

Kondisi Perbandingan Keterangan Keputusan

A Predicted

Diterima

Konfirmasi

B Predicted

Diterima Konfirmasi

C Predicted

Ditolak Konfirmasi


Tabel 2.6 di atas menjelaskan bahwa apabila garis antara kondisi optimal dan eksperimen

konfirmasi berhimpitan (pada kondisi A dan B) maka eksperimen dapat diterima, sebaliknya

apabila garis tersebut tidak berhimpitan maka eksperimen tidak dapat diterima atau harus

dilakukan pengulangan eksperimen.

1.6 Shafts pada Komponen Otomotif

Shafts adalah suatu bagian stasioner yang berputar memiliki penampang bulat dan

biasanya terhubung dengan komponen lain seperti pulley, flywheel, gear, sproket atau

komponen transmisi lainnya. Shaft banyak digunakan berpasangan dengan bearing yang

berfungsi sebagai poros putar. Terdapat aturan mengenai pemasangan shafts dan bearing yaitu

suaian. Pada proses perakitan antara dua komponen hubungan yang terjadi adalah terdapat

perbedaan ukuran pada pasangan elemen geometrik sebelum komponen tersebut dirakit.

Terdapat tiga jenis suaian, yaitu: suaian longgar, suaian pas, dan suaian paksa. Tingkat

kekasaran dari permukaan shaft dapat mempengaruhi penetapan harga suaian. Permukaan yang

dihasilkan dari proses produksi shaft sebaiknya tidak terlalu kasar.

1.6.1 Jenis Bahan Shafts

Pada saat perencanaan pembuatan poros, banyak hal yang harus dipertimbangkan, salah

satunya adalah jenis material. AISI (The American Iron & Steel Institue) 4140 Alloy Steel

adalah jenis material yang umumnya digunakan karena sifatnya yang baik dan sesuai dengan

kebutuhan shaft. Material dengan kandungan carbon kelas medium (0.30% - 0.45%)

merupakan jumlah ideal untuk komponen shaft (Shigley, 1963). AISI 4140 Alloy Steel

memiliki rincian komposisi material sebagai pada tabel 2.7 berikut.

Tabel 2.7

Komposisi Kimia dari AISI 4140 Alloy Steel

Element Content (%)

Iron, Fe 96.785 - 97.77

Chromium, Cr 0.80 - 1.10

Manganese, Mn 0.75 - 1.0

Carbon, C 0.380 - 0.430

Silicon, Si 0.15 - 0.30

Molybdenum, Mo 0.15 - 0.25

Sulfur, S 0.040

Phosphorous, P 0.035

Sumber: (www.azom.com)

Selain ditinjau dari sisi kandungannya, material juga dilihat dari sisi mechanical properties

yang merupakan sifat dari material itu sendiri. AISI 4140 alloy steel memiliki properti fisik

seperti tabel 2.8 selanjutnya.

Tabel 2.8

Mechanical Properties dari AISI 4140 Alloy Steel

Properties Metric

Tensile strength 655 Mpa

Yield strength 415 Mpa

Bulk modulus (typical for steel) 140 Gpa

Shear modulus (typical for steel) 80 Gpa

Elastic modulus 190-210 GPa

Poisson's ratio 0.27-0.30

Elongation at break (in 50 mm) 25.70%

Hardness, Brinell 197

Hardness, Knoop (converted from Brinell hardness) 219

Hardness, Rockwell B (converted from Brinell hardness) 92

Hardness, Rockwell C (converted from Brinell hardness. Value below normal

HRC range, for comparison purposes only)

13

Hardness, Vickers (converted from Brinell hardness) 207

Machinability (based on AISI 1212 as 100 machinability) 65

Sumber: (www.azom.com)

Berdasarkan tabel 2.8 mechanical properties dari AISI 4140 Alloy Steel dapat diketahui

besar tensile strenght yang dimiliki adalah 655 Mpa, sedangkan untuk yield strength sebesar

415 Mpa, dan nilai elastic modulus untuk logam tersebut berada di kisaran 190-210 Gpa.

1.6.2 Permukaan

Dalam istilah teknik, permukaan adalah suatu batas yang memisahkan benda padat dengan

sekitarnya. Profil atau bentuk terkadang dikaitkan dengan istilah permukaan. Profil mempunyai

arti tersendiri yaitu garis yang dihasilkan dari prosess pemotongan secara normal atau serong

dari suatu penampang permukaan. Dari melihat profil suatu permukaan ini maka dapat

dibedakan menjadi dua jenis permukaan yaitu permukaan yang kasar (roughness) dan

permukaan yang bergelombang (waviness).

1.6.3 Kekasaran

Kekasaran adalah permukaan yang memiliki pola gelombang pendek yang tidak teratur

dan terjadi karena getaran alat potong (pahat) atau proporsi yang kurang tepat dari proses

pemotongan (feed) pahat dalam proses pembuatannya.

1.6.4 Pengukuran Kekasaran Permukaan

Permukaan yang halus merupakan salah satu karakteristik yang ideal dari suatu komponen.

Pengukuran kekasaran permukaan dibantu dengan alat yang disebut surface roughness tester,

dimana data diperoleh dari sinyal pergerakan stylus berbentuk diamond untuk bergerak

sepanjang garis lurus pada permukaan. Prinsip kerja dari alat ini adalah dengan menggunakan

transducer dan diolah dengan mikroprocessor.

1.6.4.1 Arithmetic Mean Value (Ra)

Kekasaran rata-rata merupakan rata-rata secara aritmetis dari nilai absolut antara nilai

profil terukur dengan profil tengah. Tahap pengukuran dimulai dari menggambar garis lurus

penampang permukaan dari profil terukur, kemudian menentukan luasan daerah yang terbagi

oleh garis tersebut, lalu dihitung nilai Ra.

Gambar 2.3 Menentukan Kekasaran Rata-rata Ra

Sumber: Munadi (1980)

Setelah diperoleh sebuah garis yang membagi profil terukur menjadi dua bagian di atas

dan di bawah dengan demikian dapat dihitung besar nilai Ra. Nilai Ra memiliki harga toleransi.

Masing-masing harga kekasaran mempunyai kelas kekasaran yaitu dari N1 sampai N12.

Besarnya toleransi untuk Ra biasanya diambil antara 50% ke atas dan 25% ke bawah dijelaskan

dalam tabel 2.9.

Tabel 2.9

Toleransi Harga Kekasaran Rata-rata Ra

Kelas

Kekasaran

Harga C.L.A

(µm)

Harga Ra

(µm) Toleransi 𝑵−𝟐𝟓%

+𝟓𝟎% Panjang Sampel

(mm)

N1 1 0.0025 0.02 - 0.04 0.08

N2 2 0.05 0.04 – 0.08

N3 4 0.0 0.08 – 0.15 0.25

N4 8 0.2 0.15 – 0.3

N5 16 0.4 0.3 – 0.6

N6 32 0.8 0.6 – 1.2

N7 63 1.6 1.2 – 2.4

N8 125 3.2 2.4 – 4.8

N9 250 6.3 4.8 – 9.6 0.8

N10 500 12.5 9.6 – 18.75

N11 1000 25.0 18.75 - 37.5 2.5

N12 2000 50.0 37.5 – 75.0 8 Sumber: Munadi (1980)

Toleransi harga kekasaran rata-rata, Ra dari suatu permukaan tergantung pada proses

pengerjaannya. Hasil penyelesaian permukaan dengan menggunakan berbagai jenis sudah

tentu memiliki perbedaan, penjelasan lebih detail pada tabel 2.10.

Tabel 2.10

Tingkat Kekasaran Rata-rata Permukaan Menurut Proses Pengerjaannya

Proses Pengerjaan Selang (N) Harga Ra (µm)

Flat and cylindrical lapping

Superfinishing Diamond turning

N1 – N4

N1 – N6

0.025 – 0.2

0.025 – 0.8

Flat cylindrical grinding

Finishing

N1 – N8

N4 – N8

0.025 –3.2

0.1 – 3.2

Face and cylindrical turning, milling and reaming,

Drilling

N5 – N12

N7 – N10

0.4 – 50.0

1.6 – 12.5

Shapping, planning, horizontal milling

Sandcasting and forging

N6 – N12

10 – N11

0.8 – 50.0

12.5 – 25.0

Extruding, cold rolling, drawing

Die casting

N6 – N8

N6 – N7

0.8 – 3.2

0.8 – 1.6


Dari tabel 2.10 mengenai tingkat kekasaan permukaan menurut proses pengerjaannya,

dapat diketahui jika pengerjaan dengan mesin bubut ditempatkan dalam klasifikasi yang sama

dengan proses pengerjaan dengan mesin milling dan drilling. Selang (N) yang dimiliki oleh

kelas tersebut adalah N5-N12 dengan harga Ra 0,4-50 µm sedangkan untuk N7-N10 memilliki

harga Ra 1,6-12,5 µm.

1.6.4.2 Root Mean Square Average (Rq)

Root mean square average (Rq) merupakan salah satu parameter tingkat kekasaran

permukaan yang berasal dari nilai akar rata-rata kuadrat dari suatu pengukuran tingkat

kekasaran pemukaan dengan panjang tertentu.

1.6.4.3 Ten-spot Average Roughness (Rz)

Penghitungan Rz lebih mudah jika dibandingkan dengan parameter lain. Mekanisme

penentuan nilai Rz dimulai dari pengambillan sampel dengan panjang tertentu.

Gambar 2.4 Menentukan Kekasaran Rata-rata dari Puncak ke Lembah


Kemudian diambil 10 titik atau daerah, kemudian sepuluh titik tersebut dibagi 2 dengan

ketentuan memilih masing-masing 5 titik untuk puncak tertinggi dan 5 titik untuk puncak

terrendah. Cara menghitungnya dengan menjumlah seluruh nilai titik puncak, lalu dikurangi

dengan seluruh nilai titik lembah kemudian dibagi 5.

1.7 Alur Konsep Berpikir

Berikut ini pada gambar 2.3 adalah alur konsep berpikir dari penelitian yang dilakukan

dengan menggunakan metode Taguchi untuk penentuan parameter permesinan dalam

pembuatan shafts untuk mendapatkan kekasaraan permukaan yang optimal.

Menetapkan

Karakteristik

Kualitas

(Smaller the Better)

Menentukan faktor

yang berpengaruh

terhadap kualitas

dari permukaan

shafts

Menentukan jumlah

faktor dan level

faktor yang akan

dikendalikan

Menetapkan

Orthogonal Array

dan jumlah

eksperimen

Prediksi kondisi

optimum dan interval

kepercayaan

Melakukan setting

level untuk

memperoleh faktor

yang optimal

Melakukan

pengolahan data dan

menggunakan

ANOVA nilai rata-

rata dan S/N Ratio

Melakukan

eksperimen

Uji konfirmasi

Membandingkan interval

kepercayaan kondisi optimal dan

eksperimen konfirmasi baik nilai

rata-rata maupun nilai Signal

Noise to Ratio (SNR)

Gambar 2.5 Alur Kerangka Berpikir

Alur kerangka berpikir pada penelitian ini dimulai dengan menetapkan karakteristik

kualitas yang menjadi fokus penelitian. Selanjutnya menentukan faktor-faktor yang

mempengaruhi kualitas dari shaft yang dihasilkan, setelah mengetahui faktor-faktor yang

berpengaruh, kemudian ditentukan jumlah faktor dan level faktor yang akan dikendalikan

selama penelitian. Kemudian menetapkan orthogonal array dan jumlah replikasi penelitian

agar sesuai, setelah itu dapat dilakukan eksperimen. Setelah didapatkan data mengenai tingkat

kekasaran permukaan, dilakukan pengolahan data menggunakan ANOVA nilai rata-rata dan

S/N Ratio. Setelah pengolahan data, dapat ditentukan setting level untuk memperoleh faktor

yang optimal. Kemudian dilakukan prediksi optimum dan interval kepercayaan dan uji

konfirmasi. Langkah terakhir adalah membandingkan interval kepercayaan kondisi optimal

dan eksperimen konfirmasi baik nilai rata-rata maupun nilai Signal Noise to Ratio (SNR).

BAB III

METODE PENELITIAN

Bab III berisikan metode penelitian yang membahas mengenai tahap-tahap yang harus

dilakukan mulai awal penelitian sampai akhir penelitian. Tahap ini perlu dimengerti agar

penyelesaian masalah dapat dikerjakan secara efektif dan efisien, selain itu juga agar membuat

penelitian yang dilakukan lebih terarah dan sistematis.

3.1 Jenis Penelitian

Penelitian adalah sebuah metode yang digunakan untuk mendapatkan data yang akan

digunakan untuk tujuan tertentu. Penelitian ini termasuk dalam jenis penelitian eksperimental

karena peneliti akan melakukan percobaan secara langsung terhadap objek yang diamati.

Sugiyono (2012:109) menyatakan penelitian eksperimen dapat diartikan sebagai metode

penelitian yang digunakan untuk mencari pengaruh perlakuan tertentu terhadap yang lain

dalam kondisi yang terkendalikan.

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini akan dilakukan di Laboratorium Sistem Manufaktur Teknik Industri Fakultas

Teknik Universitas Brawijaya untuk proses pembuatan shafts dengan menggunakan mesin

bubut dengan jenis manual. Selain itu, penelitian ini melakukan pengambilan data di

Laboratorium Metrologi Industri Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas

Brawijaya. Pemilihan bahan yang akan digunakan sebagai shaft dalam penelitian ini

direkomendasikan dari Laboratorium Pengujian Bahan Teknik Mesin Fakultas Teknik

Universitas Brawijaya. Sedangkan proses pembuatan sudut pada pahat yang digunakan dalam

penelitian ini dikerjakan oleh mesin pengasah yang berada pada Teknik Mesin Politeknik

Negeri Malang. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan Januari 2017 sampai Juli 2017.

3.3 Alat dan Bahan Penelitian

Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Alat

Alat yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Mesin bubut, digunakan sebagai mesin yang akan menghasilkan benda kerja.

27

Mesin bubut yang digunakan dalam penelitian ini termasuk bench lathe merek

Krisbow tipe KW 15-604, dengan rincian spesifikasi sebagai berikut yang dijelaskan

pada tabel 3.1.

Tabel 3.1

Spesifikasi Mesin Bubut

No. Bagian Spesifikasi

1 Maximum swing arm over bed 201 mm

2 Maximum swing arm over gap 320 mm

3 Metric thread 0,4~3 mm

4 Spindle bore 20 mm

5 Range of spindle speed 125~2000 rpm

6 Longitudinal feed per spindle revolution 0,1~0,2 mm

7 Tool post cutting area 14X14 mm

8 Motor frequency (50, 60HZ) 550w/220v-380v

Mesin bubut tersebut dioperasikan dengan dua operator selama pengerjaan spesimen

pada penelitian ini.

b. Jangka Sorong, digunakan untuk mengukur geometri benda kerja.

c. Stopwatch, digunakan untuk mengukur waktu permesinan.

d. Surface Roughness Tester, digunakan sebagai pengukur kekasaran permukaan.

Instrumen yang digunakan untuk mengukur tingkat kekasaran permukaan pada

penelitian ini adalah portable surface roughness tester tipe Surftest SJ-210 Series

dengan merek Mitutoyo, adapun spesifikasinya sebagai berikut:

Tabel 3.2

Spesifikasi Surface Roughness Tester

No. Bagian Spesifikasi

1 Measuring range 17,5 mm X axis dan 360 µm Y axis

2 Measuring speed 0,25 mm/s, 0,5 mm/s, 0,75 mm/s

3 Stylus tip 0,75 mN/ 2 µmR 60°

4 Skid force Kurang dari 400 mN

5 Sampling length 0,08; 0,25; 0,8; and 2,5mm

Pengambilan data kekasaran permukaan dibantu oleh asisten laboratorium Metrologi

Industri.

2. Bahan

Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. AISI 4140 Alloy Steel

b. Coolant

3.4 Tahap Pengumpulan Data

Pada penelitian ini, jumlah sampel permukaan shafts yang dibutuhkan pada eksperimen

dengan metode taguchi mengacu pada orthogonal array yang dipilih. Pengujian tingkat

kekasaran permukaan dilakukan di Laboratorium Metrologi Industri Jurusan Teknik Mesin

Fakultas Teknik Universitas Brawijaya, dengan alat Mitutoyo Surftest SJ-410. Respon kualitas

yang dipilih adalah Nominal is Best.

3.4.1 Tahap Penelitian Pendahuluan

Pada penelitian pendahuluan meliputi studi pustaka, studi lapangan, identifikasi masalah,

perumusan masalah, tujuan penelitian.

Berikut ini tahap penelitian pendahuluan:

1. Metode penelitian kepustakaan (Library Research)

Metode penelitian kepustakaan merupakan suatu metode yang digunakan untuk

mendapatkan data dengan studi literatur di perpustakaan serta dengan membaca sumber-

sumber data informasi lainnya yang berhubungan dengan permesinan serta tingkat

kekasaran permukaan.

2. Metode penelitian lapangan (Field Research)

Metode ini digunakan dalam pengumpulan data secara langsung pada objek penelitian,

cara yang dipakai dalam field research ini adalah:

a. Interview, yaitu pada tahap ini dilakukan interview dengan operator pada bengkel

mesin bubut.

b. Observasi, yaitu suatu metode dalam memperoleh data, dengan mengadakan

pengamatan langsung terhadap keadaan yang sebenarnya.

c. Dokumentasi, yaitu melakukan pengumpulan data baik secara langsung (foto) dan

data historis.

d. Eksperimen, merupakan cara pengumpulan data dengan melaksanakan percobaan

langsung terhadap objek, yaitu pembuatan shafts.

e. Brainstroming, yaiu berdiskusi dan bertukar pikiran dengan operator atau orang yang

biasa membuat poros dan di kombinasikan dengan teori untuk mengetahui faktor

penyebab permasalahan.

3. Identifikasi Masalah

Identifikasi masalah dilakukan berdasarkan studi lapangan terhadap objek penelitian dan

studi literatur tentang permasalahan yang dihadapi. Pengamatan di lapangan dan

wawancara dengan pihak yang ahli dalam proses produksi shafts. Lalu mendefinisikan

permasalahan yaitu menentukan batasan dan asumsi masalah pada penelitian ini.

4. Perumusan Masalah

Setelah mengidentifikasi masalah dengan seksama, lalu dilanjutkan dengan merumuskan

masalah sesuai dengan kenyataan.

5. Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ditentukan berdasarkan perumusan masalah yang telah dijabarkan. Hal

ini ditujukan untuk menentukan batasan yang perlu dipahami dalam pengolaan dan

analisis hasil pengukuran selanjutnya.

3.4.2 Metode Pengumpulan Data

Jenis data yang dikumpulkan terdiri atas dua jenis dengan metode pengumpulan data

sebagai berikut:

1. Data Primer

Data primer adalah sumber data penelitian yaitu data yang diperoleh secara langsung dari

sumber. Data primer yang diambil adalah data tingkat kekasaran permukaan shaft, dan

data lainnya seperti spesifikasi mesin, material properties, dan sebagainya yang

mendukung dalam penelitian.

2. Data Sekunder

Data sekunder didapatkan melalui hasil wawancara dan diskusi yang dilakukan kepada

pihak terkai. Dalam hal ini data sekunder dapat berupa parameter permesinan dalam proses

produksi shafts.

3.5 Langkah-langkah Penelitian

Berikut ini adalah langkah – langkah penelitian yang dilakukan pada penelitian ini.

1. Tahap pendahuluan

a. Melakukan studi lapangan untuk mengetahui permasalahan yang ada di tempat

penelitian.

b. Melakukan studi pustaka untuk mendukung menyusun laporan.

c. Melakukan identifikasi permasalahan yang ada pada obyek penelitian.

d. Menentukan rumusan masalah pada penelitian yang merupakan kesimpulan dari

identifikasi masalah yangdilakukan.

e. Menetapkan tujuan penelitian yang mana menjawab rumusan masalah yang

ditentukan sebelumnya.

2. Tahap perencanaan eksperimen

Membuat desain penelitian yang mengacu pada Desain Eksperimen Taguchi dengan

langkah sebagai berikut:

a. Mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh pada tingkat kekasaran

permukaan. Dimana faktor yang dianggap berpengaruh adalah dept of cut dan

spindle speed.

b. Menetapkan jumlah faktor beserta level masing-masing faktor, dimana level dari

faktor adalah parameter permesinan serta pemberian bahan penolong produksi.

c. Menentukan derajat kebebasan

d. Menetapkan Orthogonal Array yang akan digunakan dan jumlah replikasi.

3. Tahap pelaksanaan eksperimen dan analisis menggunakan desain eksperimen taguchi.

a. Pelaksanaan eksperimen

b. Pengumpulan data

c. Pengolahan data

Pengolahan data yang dilakukan mengacu pada metode eksperimen Taguchi yaitu

sebagai berikut.

1) Melakukan uji kecukupan data.

2) Melakukan perhitungan rata-rata.

3) Menghitung dengan tools ANOVA.

4) Menghitung Signal to Noise Ratio (SNR).

5) Menentukan setting level yang optimal dari masing-masingfaktor.

6) Memprediksi kondisi optimal dan menghitung interval kepercayaan.

d. Melakukan eksperimen konfirmasi sebagai perbandingan nilai interval

kepercayaan untuk kondisi optimal dan konfirmasi.

e. Tahap analisa dan pembahasan dengan melakukan analisa dan pembahasan

terhadap pengolahan data yang sudah dilakukan.

4. Tahap Kesimpulan

Pada akhir penelitian dapat ditarik kesimpulan dengan mengacu pada tujuan penelitian

yang ditentukan dan memberikan saran untuk penelitian selanjutnya.

3.5.1 Diagram Alir Penelitian

Tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian digambarkan dalam diagram alir penelitian

yang dapat dilihat pada Gambar 3.1. Penelitian tahap awal meliputi studi lapangan dan studi

pustaka dan diakhiri pada tahap kesimpulan dan saran.

Mulai

Studi Lapangan

Identifikasi Masalah

Studi Pustaka

Perumusan Masalah

Penentuan Tujuan

Penelitian

Desain Penelitian

- Identifikasi dan klasifikasi faktor terkait

- Penetapan jumlah dan level faktor

- Perhitungan derajat kebebasan

Penetapan orthogonal array dan jumlah eksperimen

Pelaksanaan Eksperimen

- Pembuatan spesimen uji shafts

Pengumpulan Data

- Tingkat kekasaran permukaan dalam satuan Ra

Pengolahan Data dengan Metode Taguchi

- Uji kecukupan data

- Perhitungan rata-rata

- Signal to Noise Ratio (SNR)

- ANOVA

- Pemilihan setting level optimal

- Prediksi kondisi optimal dan interval kepercayaan

Eksperimen Konfirmasi

Analisis dan pembahasan

Kesimpulan dan saran

Selesai

Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian

Tahap Pendahuluan

Tahap Perencanaan

Eksperimen

Tahap Pelaksanaan

Ekseperimen dan

Analisis Menggunakan

Metode Taguchi

Tahap Kesimpulan

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini akan dijelaskan mengenai pembahasan dari rumusan masalah dan tujuan

penelitian yang telah ditetapkan sebelumnya. Dilakukan tahap pengumpulan data yang

kemudian dilanjutkan dengan pengolahan data menggunakan metode Taguchi hingga

diperoleh setting level dari faktor-faktor yang bisa mempengaruhi tingkat kekasaran

permukaan shaft.

4.1 Gambaran Umum

Shafts adalah suatu bagian stasioner yang berputar memiliki penampang bulat dan

biasanya terhubung dengan komponen lain seperti pulley, flywheel, gear, sproket atau

komponen transmisi lainnya. Shaft banyak digunakan berpasangan dengan bearing yang

berfungsi sebagai tumpuan shaft. Terdapat aturan pemasangan shafts dan bearing yaitu suaian.

Pada proses perakitan antara dua komponen hubungan yang terjadi adalah terdapat perbedaan

ukuran pada pasangan elemen geometrik sebelum komponen tersebut dirakit.

Proses pembuatan shaft untuk komponen sistem transmisi belum menentukan standar

tertentu dalam proses produksi shaft dan hanya sekedar menggunakan intuisi operator yang

terkadang hasilnya memiliki kualitas yang buruk dari sisi tingkat kekasaran permukaan. Pihak

produsen cenderung menggunakan trial and error selama pencarian kombinasi parameter

permesinan yang terbaik.

4.2 Parameter Permesinan pada Mesin Bubut

Proses produksi saat ini banyak menggunakan bantuan mesin, salah satunya adalah mesin

bubut karena sifatnya general purpose yang berarti memiliki banyak variasi proses yang dapat

dilakukan dengan mengatur beberapa konfigurasi pada mesin. Terdapat parameter permesinan

merupakan segala aspek yang terkait dengan mesin selama proses produksi. Pada mesin bubut

terdapat beberapa parameter yang digunakan yang digambarkan pada gambar 4.1 berikut ini.

33

Gambar 4.1 Proses Bubut

Sumber: (Groover, 2010)

a. Spindle speed (N)

Spindle speed merupakan kecepatan perputaran sebuah poros spindle yang juga memutar

benda kerja saat proses pemakanan.

b. Depth of cut (d)

Depth of cut adalah kedalaman pahat saat melakukan proses pemotongan.

c. Feed rate (Fr)

Feed rate merupakan laju pergerakan pahat saat melakukan proses pemakanan.

d. Machining time (TM)

Machining time adalah durasi yang dibutuhan mesin melakukan suatu proses.

4.3 Proses Produksi Shaft

Proses produksi shaft dengan menggunakan mesin bubut diawali dengan pembuatan

desain. Pembuatan desai ini bertujuan sebagai alat komunikasi antar perancang dan operator,

menggunakan aturan yang berlaku dalam gambar teknik, tujuannya agar dapat dipahami oleh

banyak pihak, termasuk operator (desain terlampir).

Setelah desain disetujui, selanjutnya mempersiapkan alat dan bahan yang diperlukan,

seperti waterpass, pahat, kunci pahat, kunci pas, kunci chuck, coolant, dan alat kebersihan.

Selain itu, operator harus menggunakan APD yang lengkap seperti cattlepack, sepatu, dan

kacamata.

Tabel 4.1

Peralatan Proses Produksi dan Perlengkapan Alat Pelindung Diri

No. Barang Keterangan

1 Jangka Sorong

Jangka sorong digunakan sebagai instrumen

pengukuran segala dimensi pada benda kerja,

memastikan dimensi aktual sesuai.

2 Waterpass

Waterpass merupakan alat penunjang yang berfungsi

untuk memastikan kedudukan pahat dan benda kerja

telah rata atau tidak miring.

3 Kunci chuck

Kunci chuck berfungsi sebagai alat yang membantu

proses pemasangan dan pelepasan benda kerja pada

chuck mesin bubut.

4 Kunci pahat

Kunci pahat digunakan untuk melakukan pemasangan

dan pelepasan pahat pada tool post (bagian tempat

meletakkan pahat).

5 Kunci pas

Kunci pas digunakan dalam proses pemindahan

konfigurasi spindle speed pada mein bubut.

6 Kuas pembersih

Kuas pembersih digunakan untuk membersihkan geram

yang muncul selama proses bubut, terutama pada bagian

pahat dan benda kerja.

7 Safety gloves

Safety gloves digunakan selama proses pemasangan dan

pelepasan benda kerja untuk melindungi tangan dari

suhu tingi benda kerja, serta saat pemasangan dan

pelepasan pahat.

8 Safety glasses

Safety glasses digunakan selama proses bubut,

bertujuan untuk melindungi mata operator dari benda

asing, terutama loncatan geram dari benda kerja.

9 Safety shoes

Safety shoes digunakan untuk melindungi kaki operator

dari geram yang berada di lantai, maupun benda-benda

jatuh yang membahayakan kaki operator.

10 Cattlepack

Cattlepack digunakan untuk melindungi tubuh operator

dari loncatan geram selama proses bubut, serta

merapikan pakaian operator.

Setelah alat dan bahan sudah tersedia, selanjutnya adalah mempersiapkan bahan yang akan

digunakan sebagai benda kerja. Dipilih AISI 4140 karena dari sisi kandungan komposisi unsur

yang terdapat pada logam tersebut memenuhi kriteria yaitu kandungan unsur carbon tingkat

medium sebesar 0.380% - 0.430% yang sesuai untuk bahan shaft pada sistem transmisi.

Kemudian, dari aspek karakteristik material, logam AISI 4140 ini memiliki mechanical

properties yang menunjang untuk dijadikan bahan shaft untuk sistem transmisi. Logam AISI

4140 memiliki tingkat kekerasan sebesar 197 Brinell, lalu untuk ketahanan terhadap tegangan,

logam ini memiliki tensile strength sebesar 655 Mpa, dan yield strength sebesar 415 Mpa.

Dimana nilai tersebut sudah cukup untuk menahan tegangan yang akan dialami shaft. Selain

itu, pada sertifikat material AISI 4140 (ASSAB 709) tercantum bahwa material ini

terekomendasikan untuk penggunaan bahan shaft.

Gambar 4.2 Logam AISI 4140

Benda kerja yang digunakan pada penelitian ini disederhanakan dengan panjang

keseluruhan 30mm dan memiliki diameter sebesar 1 dim atau 25mm. Kemudian benda kerja

ini dilakukan proses bubut berupa pengurangan diameter sesuai dengan depth of cut yang

ditentukan sepanjang 7,5mm. Pada tahap awal dilakukan proses bubut untuk 27 benda kerja.

4.4 Penentapan Karakteristik Kualitas

Suatu produk dapat diukur kualitasnya yang merupakan salah satu aspek penarik minat

konsumen. Produk dapat dikategorikan bagus bila memiliki kualitas yang baik dan sesuai

standar. Produk shaft dapat dinilai kualitasnya berdasarkan tingkat kekasaran permukaannya.

Karakteristik tersebut mempengaruhi penggunaan shaft pada sistem transmisi, sedangkan

mayoritas kendaraan yang digunakan masyarakat indonesia adalah import dari Jepang. Maka

standar yang digunakan untuk penelitian ini adalah JIS (Japan Industrial Standard) mengacu

pada jumlah kendaraan pabrikan Jepang di Indonesia. Pada JIS B 0601-2001 yang membahas

0,08

0,08

0,25

8

2,5

0,08

0,25

0,8

2,5

8

mengenai tingkat kekasaran permukaan terdapat tiga parameter kekasaran permukaan, yaitu

Ra (arithmetic average roughness) menggunakan garis refrensi pada profil ideal yang

kemudian dihitung daerah rata-rata dari permukaan, Ry (maximum height) permukaan yang

menybar sepanjang profil refrensi jarak maksimum puncak serta lembah gelombang, dan RzJIS

(ten-spot average roughness) pengukuran kekasaran permukaan dengan mengambil 5 titik

puncak dan 5 titik lembah. Pada JIS B 0601-2001 panjang sampel pengamatan yang berbeda

akan menghasilkan nilai yang cenderung berbeda atau panjang pengamatan menentukan nilai

standar yang berlaku.

Tabel 4.2

Standar Nilai Kekasaran Permukaan pada JIS

Arithmetic Average Roughness (Ra) Maximum

Height (Ry)

Ten-spot Average

Roughness (Rz)

Reference

Length Conventional

Finish Symbol Standard Series Cut-off Value Standard Series

0,012 a

0,025 a

0,05 a

0,1 a

0,2 a

0,05 s

0,1 s

0,2 s

0,4 s

0,8 s

0,05 z

0,1 z

0,2 z

0,4 z

0,8 z

0,4 a

0,8 a

1,6 a

1,6 s

3,2 s

6,3 s

1,6 z

3,2 z

6,3 z

3,2 a

6,3 a

12,5 s

25 s

12,5 z

25 z

12,5 a

25 a

50 s

100 s

50 z

100 z

50 a

100 a

200 s

400 s

200 z

400 z -

Dalam standar tingkat kekasaran JIS pada tabel 4.2 digunakan panjang profil permukaan

yang diukur bervariasi mulai dari 0,08-8mm. Semakin kecil nilai Ra, Ry, atau Rz maka

semakin halus permukaan yang dihasilkan dari pemotongan serta semakin baik kualitas dari

permukaan sebuah shaft tersebut. Maka dari itu, penetapan karakteristik kualitas yang

digunakan adalah smaller the better.

4.5 Penetapan Faktor dan Level Faktor Berpengaruh

Terdapat banyak faktor yang dapat mempengaruhi tingkat kekasaran permukaan shaft.

Pengaruh yang diberikan oleh faktor-faktor dapat terjadi secara langsung maupun tak langsung.

Penetapan faktor dan level faktor yang mempengaruhi tingkat kekassaran permukaan saat

produksi shaft diperoleh dari beberapa cara yaitu studi literatur pada penelitian sebelumnya,

survey, atau diskusi dengan pihak yang ahli serta berpengalaman dalam bidangnya. Sebelum

menentukan faktor yang berpengaruh, terlebih dahulu dilakukan identifikasi terhadap

keseluruhan faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kekasaran permukaan hasil proses mesin

bubut yang dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut.

Tabel 4.3

Identifikasi Faktor

No. Faktor Keterangan Referensi

1 Keahlian operator Hasil dari proses produksi yang menggunakan

mesin bubut manual sangat dipengaruhi oleh

keahlian operator, karena operator yang

mengendalikan seluruh instrumen mesin.

Praktisi

(Suyanta,

Bengkel bubut)

2 Depth of cut Proses bubut adalah pengurangan diameter

benda kerja, maka kedalaman pemakanan saat

pahat memotong benda kerja sangat

berpengaruh pada kekasaran permukaan.

Penelitian

(Pranowo, 2013)

3 Feed rate Proses pengurangan diameter dengan pahat

digerakkan secara linier, kecepatan bergerak

pahat dari titik awal menuju titik akhir dapat

berpengaruh terhadap hasil.

Penelitian

(Pranowo, 2013)

4 Spindle speed Pemotongan pada mesin bubut dilakukan

dengan memutar benda kerja, kecepatan

putaran benda kerja yang berasal dari spindle

tentu akan mempengaruhi kekasaran benda

kerja.

Penelitian

(Kumar, 2012)

5 Komposisi coolant Coolant memberikan sifat penurunan suhu serta

pelumasan. Digunakan untuk mengurangi gaya

gesek serta panas dalam pengerjaan.

Penelitian

(Aditya, 2006)

6 Machining time Machining time akan mempengaruhi tingkat

kekasaran permukaan, karena mempengaruhi

cepat atau lambatnya pergerakan pahat serta

durasi saat melakukan pemakanan.

Praktisi

(Suyanta,

Bengkel bubut)

7 Besar sudut tatal Sudut tatal pahat HSS atau side rake angle

merupakan sudut yang bertugas untuk

melakukan pemotongan pada benda kerja,

sehingga mengalami kontak langsung dengan

permukaan baru.

Penelitian

(Husein, 2015)

8 Getaran mesin Selama proses pengerjaan, banyak elemen

sistem yang mengalami kontak, lalu

menimbulkan gaya gesek. Gesekan yang

kumulatif dari seluruh sistem akan

menimbulkan getaran.

Praktisi

(Suyanta,

Bengkel bubut)

Pada tabel diatas dijelaskan terdapat total 8 Faktor yang dapat mempengaruhi tingkat

kekasaran permukaan yang berdasarkan refrensi dari penelitian sebelumnya dan praktisi dari

bengkel mesin bubut. Setelah dilakukan identifikasi terhadap faktor-faktor yang dapat

mempengaruhi tingkat kekasaran permukaan, selajutnya faktor tersebut dikelompokkan

berdasarkan karakteristik pengaruhnya dalam faktor gangguan, faktor kontrol, faktor signal,

atau faktor skala. Klasifikasi faktor-faktor tersebut dapat dilihat pada tabel 4.4.

Tabel 4.4

Klasifikasi Faktor Desain Eksperimen

Klasifikasi Faktor Faktor Desain Eksperimen

Faktor gangguan Getaran mesin

Keahlian operator

Faktor kontrol

Depth of cut

Spindle speed

Komposisi coolant

Besar sudut tatal

Faktor Signal Feed rate

Faktor Skala Machining time

Berdasarkan klasifikasi pada tabel 4.4, setelah faktor-faktor diklasifikasikan berdasarkan

karakteristiknya, dilakukan pemilihan terhadap faktor yang akan dikendalikan dalam

eksperimen. Pemilihan faktor tersebut dapat diambil dari pendapat ahli dalam bidangnya,

praktisi, atau penelitian sebelumnya. Pranowo pada tahun 2013 melakukan penelitian

pembuatan shaft dengan menggunakan depth of cut sebagai salah satu faktornya pada analisis

kehalusan permukaan. Sedangkan Arianto dalam penelitiannya menyatakan bahwa kecepatan

putar mesin (spindle speed) mempengaruhi hasil proses bubut. Kemudian Husein pada tahun

2015 melakukan penelitian mengenai pengaruh sudut potong terhadap getaran pahat serta

terhadap kekasaran permukaan pada proses bubut. Sedangkan Aditya pada tahun 2006

melakukan penelitian mengenai pengaruh cairan pendingin (coolant) terhadap kekasaran

permukaan dan kekerasan permukaan pada proses bubut konvensional, untuk mengetahui

pengaruh jenis cairan pendingin (coolant) yang dapat menghasilkan tingkat kekasaran

permukaan yang rendah. Terpilihnya faktor kontrol tersebut berdasarkan memungkinkannya

atau tidak faktor tersebut untuk diterapkan di lapangan.

Tabel 4.5

Faktor Berpengaruh

No Faktor

1 Depth of cut

2 Spindle speed

3 Komposisi coolant

4 Besar sudut tatal

Pada masing-masing faktor terdapat level faktor. Pada penelitiannya, Pranowo

menggunakan level pada faktor depth of cut dengan 3 macam, yaitu 0,125mm; 0,25mm; dan

0,375mm. Variasi depth of cut ini berasal dari penelitian yang telah diselenggarakan.

Sedangkan variasi spindle speed yang terdapat pada mesin bubut yang digunakan terdapat tiga

tingkat kecepatan yaitu 420rpm; 620rpm; dan 1000rpm. Penentuan spindle speed yang

digunakan mengacu pada variasi yang ada pada mesin dan berdasarkan dari perhitungan yang

disesuaikan dengan mechanical properties yang dimiliki material.

Tabel 4.6

Example of Table for Selection of Speed and Feed for Turning

Material Hardness

(Bhn) Condition

Depth

of

Cut

(mm)

High Speed Steel Tool

Speed

fpm

(m/min)

Feed

ipr

(mm/r)

Tool

Material

AISI ISO

FREE

MACHINING

CARBON STEELS,

WROUGHT (cont.)

Medium Carbon

Leaded

275

to

325

Hot Rolled,

Normalized,

Annealed

or

Quenched

And

Tempered

.040

.150

.300

.625

1

4

8

16

135

105

85

-

41

32

26

-

.007

.015

.020

-

.18

.40

.50

-

T15, M42

T15, M42

T15, M42

-

S9, S11

S9, S11

S9, S11

-

Dari tabel 4.5 dapat dilihat jika material yang memiliki kekerasan dari 275 Bhn sampai

325 Bhn sesuai dengan material yang digunakan, dan dikerjakan dengan depth of cut sebesar

0,150 mm direkomendasikan menggunakan cutting speed sebesar 105 m/min serta feed sebesar

0,015 mm/r, lalu untuk depth of cut sebesar 0,300 mm direkomendasikan menggunakan cutting

speed sebesar 85 m/min serta feed sebesar 0,020 mm/r. Dari nilai cutting speed dan feed yang

direkomendasikan ini dapat dicari nilai untuk spindle speed yang sesuai dengan material.

Berikut ini akan diberikan contoh perhitungan spindle speed yang direkomendasikan pada tabel

4.5.

𝑵 =𝟏𝟎𝟎𝟎 𝒙𝒗

𝝅𝒙𝑫𝒐

𝑵 =𝟏𝟎𝟎𝟎𝒙𝟖𝟓𝒎/𝒎𝒊𝒏

𝟑, 𝟏𝟒𝒙𝟐𝟓𝒎𝒎

𝑵 = 𝟏𝟎𝟖𝟐, 𝟖𝟎𝟑 𝒓𝒑𝒎

Diketahui dari perhitungan sebelumnya bahwa secara teoritis spindle speed yang

direkomendasikan adalah 1082,803rpm. Sedangkan rpm yang tersedia dan mendekati nilai

teoritis tersebut pada konfigurasi spindle speed mesin yang digunakan adalah 1000rpm. Kumar

pada tahun 2012 melakukakan penelitian serupa dengan menggunakan material medium

carbon steel, lalu dilakukan proses bubut dengan spindle speed sebesar 430rpm, dimana pada

mesin yang digunakan pada penelitian ini nilai yang mendekati adalah 420rpm. Kemudian,

nilai spindle speed 620rpm dipilih karena nilai tersebut merupakan satu-satunya nilai yang

tersedia pada konfigurasi spindle speed mesin bubut yang digunakan pada penelitian ini seperti

yang tertera pada gambar 4.4. Sehingga untuk faktor spindle speed didapatkan 3 level faktor

dengan nilai masing-masing 420rpm, 620rpm, dan 1000rpm.

Gambar 4.3 Konfigurasi Spindle Speed pada Mesin Bubut

Pada penelitiaan ini, level faktor jenis coolant dibedakan berdasarkan komposisi

perbandingan campuran cutting oil dan demineral water (water soluble cutting oil) dengan

nilai yang direkomendasikan produsennya seperti pada tabel 4.7.

Gambar 4.4 Bahan Dasar Coolant

Kedua bahan utama coolant yang berupa cutting oil dan demineral watter dicampur secara

langsung kedalam gelas ukur untuk mengendalikan jumlah volume masing-masing seperti pada

gambar 4.5.

Gambar 4.5 Proses Pembuatan Coolant

Terdapat 3 jenis campuran komposisi coolant yang digunakan pada penelitian ini. Untuk

nilai rekomendasi komposisi campuran oleh salah satu produsen cutting oil dapat dilihat pada

tabel 4.7 berikut ini.

Tabel 4.7

Konsentrasi yang Direkomendasikan

% Ratio

Grinding 2 – 3 50:1 – 30:1

General Machining,

non-ferous materials 3 – 5 30:1 – 20:1

General Machining,

ferous metal 5 20:1

Sumber: Shell Dromus B

Berdasarkan tabel diatas, terdapat 3 jenis water soluble cutting oil yang berbeda

penerapan. Perbedaan ini akan dibuktikan pengaruhnya terhadap kehalusan permukaan dengan

menetapkan 3 level faktor, yaitu: 20:1; 30:1; dan 40:1.

Dan yang terakhir untuk jenis pahat, dipilih pahat-pahat yang sering digunakan pada

industri proses bubut yaitu HSS (High Speed Steel). Pahat HSS memiliki ujung yang terdiri

dari berbagai macam konfigurasi besar sudut, salah satu sudut yang berpengaruh dan

bersinggungan langsung dengan titik potong adalah sudut tatal (side rake angel) lebih jelasnya

mengenai letak sudut tatal dapat dilihat pada gambar 4.6 berikut ini.

Gambar 4.6 Sudut pada Pahat HSS

Direkomendasikan oleh praktisi bahwa besarnya sudut tatal terdapat 3 macam yaitu, 5º,

10º, dan 15º. Pahat HSS yang digunakan diasah dengan sebuah mesin pengasah yang terdapat

di Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Malang. Hasil asahan pahat dapat dilihat pada

gambar 4.8 berikut ini.

Gambar 4.7 Pahat yang Sudah Diasah

Sehingga keseluruhan faktor yang akan digunakan dalam penelitian ini beserta level

faktornya dapat dilihat pada tabel 4.8 berikut.

Tabel 4.8

Penetapan Level Faktor Berpengaruh

Faktor yang

Berpengaruh

Level Faktor

1 2 3

Depth of cut 0,125mm 0,25mm 0,375mm

Spindle speed 420rpm 620rpm 1000rpm

Komposisi coolant 20:1 30:1 40:1

Sudut tatal 5º 10º 15º

Setelah didapatkan 4 faktor (dept of cut, spindle speed, komposisi coolant, dan sudut tatal)

yang akan dikendalikan serta 3 level untuk tiap faktor yang berpengaruh berdasarkan tabel

diatas, selanjutnya adalah penentuan orthogonal array.

4.6 Penetapan Orthogonal Array

Matriks ortogonal yaitu suatu matriks yang elemen-elemennya disusun menurut baris

(kombinasi level dari faktor dalam eksperimen) dan kolom (faktor yang dapat diubah dalam

eksperimen) (Soejanto, 2009). Matriks orthogonal yang dipilih adalah matriks yang memiliki

nilai derajat kebebasan sama atau lebih besar dari nilai derajat kebebasan eksperimen.

Dalam penentuan orthogonal array agar lebih sesuai, maka diperlukan perhitungan nilai

degree of freedom dalam eksperimen pada setiap faktor. Nilai degree of freedom yang

digunakan harus sama dengan degree of freedom faktor utama tersebut. Perhitungan nilai

degree of freedom untuk faktor yang berpengaruh dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 4.9

Perhitungan Degree of Freedom

Faktor Df

Kode Nama

A Depth of cut (3-1)

B Spindle speed (3-1)

C Komposisi coolant (3-1)

D Sudut tatal (3-1)

Total 8

Pada tabel 4.9 dapat diketahui bahwa nilai degree of freedom dari faktor kontrol adalah

delapan (8). Berikut adalah perhitungan degree of freedom array:

Degree of Freedom L9 (34) = (Jumlah level - 1) × (Jumlah Faktor)

Degree of Freedom L9 (34) = (3-1) × 4

Degree of Freedom L9 (34) = 8

Didapatkan nilai 8 yang berarti jumlah minimum eksperimen. Oleh karena itu dipilih

matriks orthogonal yang sesuai, maka dipilih matriks L9 (34) dimana:

L : Rancangan bujur sangkar latin

9 : Jumlah baris atau eksperimen

3 : Jumlah level

4 : Jumlah kolom atau faktor

Kemudian hasil dari perhitungan orthogonal array dan degree of freedom dibandingkan.

Jika hasilnya sesuai dari masing-masing faktor berpengaruh pada eksperimen, maka tabel

orthogonal array pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

Tabel 4.10

Orthogonal Array

Eksperimen A B C D

1 1 1 1 1

2 1 2 2 2

3 1 3 3 3

4 2 1 2 3

5 2 2 3 1

6 2 3 1 2

7 3 1 3 2

8 3 2 1 3

9 3 3 2 1

Terdapat 4 faktor yang terkendali dalam penelitian ini dimana masing-masing faktor

memiliki 3 level faktor dan tidak terdapat faktor yang saling berinteraksi. Berdasarkan

orthogonal array L9(34), maka jumlah eksperimen yang harus dilakukan adalah 9 kali, dan

setiap eksperimen dilakukan beberapa kali replikasi. Jumlah replikasi yang digunkan yaitu

antara 3 sampai 5 kali (Montgommery, 2009:231). Sehingga dalam penelitian ini dilakukan 3

kali replikasi pada setiap eksperimennya, dan total keseluruhan data yang diamati berjumlah

27 data.

4.7 Pengumpulan Data Eksperimen Taguchi

Setelah spesimen uji selesai diproduksi yang berupa silinder pejal dengan dimensi panjang

30mm dan diameter 25mm dilakukan proses turning sepanjang 7,5mm. Dimana dalam proses

produksinya menggunakan kombinasi dari berbagai faktor dan level faktor seperti yang

terdapat pada tabel 4.9. Terdapat 27 spesimen yang dihasilkan, jumlah ini mengacu pada

jumlah eksperimen dan replikasi yang diberikan matriks orthognal array.

Gambar 4.8 Proses Produksi Benda Kerja

Sebelum dilakukan proses produksi, periksa terlebih dahulu keadaan mesin, pastikan

perlengkapan pendukung serta APD yang digunakan telah sesuai SOP. Kemudian pasang dan

atur konfigurasi pahat lalu periksa ketinggian pahat disesuaikan pada titik tengan dengan

bantuan ujung tail stock. Kemudian material dipasang kedalam chuck dengan bantuan kunci

chuck, lalu periksa kedudukan benda kerja agar tepat ditengah dengan bantuan tail stock serta

amati benda kerja saat berputar diwajibkan tidak terjadi perputaran benda kerja yang tidak

stabil. Langkah selanjutnya adalah mencari titik nol disaat pahat tepat menyentuh ujung terluar

diameter benda kerja. Kemudian masukkan depth of cut dengan cara memutar cross feed

control pada mesin bubut sesuai dengan level faktor yang telah ditentukan. Setelah itu lakukan

gerakan pemakanan dengan memutar longitudinal hand wheel control secara kontinyu sampai

panjang pemakanan yang telah ditentukan, selama proses pemakanan benda kerja dan pahat

diberikan coolant secara merata. Setelah panjang pemakanan sesuai, jauhkan pahat dari benda

kerja, lalu matikan mesin dan lepas benda kerja dari chuck.

Gambar 4.9 Benda Kerja yang Dihasilkan

Sebelum dilakukan pengujian terhadap tingkat kekasaran permukaan, benda kerja terlebih

dulu dibersihkan dengan alkohol dan sabun cuci. Tujuannya agar permukaan yang akan diuji

benar-benar bersih dari serpihan geram kecil. Kemudian material tersebut dibilas

menggunakan demineral water supaya menghindari terjadinya karat pada benda kerja.

Gambar 4.10 Proses Pembersihan Benda Kerja

Pada proses pengujian kekasaran permukaan dengan alat roughness meter akan didapatkan

3 macam parameter tingkat kekasaran permukaan yaitu Ra, Rz (Ry), dan Rq (RzJIS) dalam

satuan µm. Pengujian terhadap tingkat kekasaran permukaan shaft dilakukan di Laboatorium

Metrologi Industri Jurusan Teknik Mesin Universitas Brawijaya.

Gambar 4.11 Mitutoyo Surftest Drive Unit

Gambar 4.11 diatas merupakan bagian drive unit pada alat penguji kekasaran permukaan,

pada ujungnya terdapat stylus yang akan bersentuhan dengan permukaan benda kerja.

Gambar 4.12 Mitutoyo Surftest Main Unit

Gambar 4.12 sebelumnya merupakan main unit dari perangkat surface tester, dimana

terdapat layar guna menampilkan status pengujian. Main unit ini juga terdapat port USB yang

bisa dikoneksikan ke komputer guna analisis output.

Gambar 4.13 Proses Pengukuran Kekasaran Permukaan

Pada gambar 4.13 diatas, dijelaskan proses pengambilan data tingkat kekasaran

permukaan. Diawali dengan mengatur kedudukan benda kerja agar seimbang dengan bantuan

waterpass. Setelah itu mengatur ketinggian agar ujung stylus tepat menyentuh permukaan

benda kerja dan menyeimbangkan drive unit dengan bantuan waterpass,. Kemudian,

menambahkan plastisin pada bagian bawah drive unit guna menyangga serta meredam

terjadinya getaran saat dilakukan pengukuran. Main unit dari perangkat ini dihubungkan ke

komputer dengan port USB guna menghasilkan output dari tiap proses pengambilan data

tingkat kekasaran permukaan.

Hasil dari proses pengujian ini berupa sertifikat yang dimiliki setiap sampel. Pada sertifikat

tersebut terdapat gambaran gelombang permukaan serta 3 nilai parameter kekasaran

permukaan. Pada tabel 4.11 berikut ini dijelaskan data-data yang diperoleh selama proses

pengujian spesimen.

Tabel 4.11

Data Hasil pengujian Tingkat Kekasaran Spesimen

Eksperimen Replikasi Ra Rq Rz

1

1 2,879 µm 3,633 µm 15,950 µm

2 2,939 µm 3,99 µm 16,860 µm

3 1,927 µm 2,339 µm 13,239 µm

2

1 1,815 µm 2,208 µm 7,914 µm

2 2,494 µm 3,110 µm 12,762 µm

3 2,797 µm 3,327 µm 11,739 µm

3

1 1,785 µm 2,276 µm 9,487 µm

2 1,513 µm 2,168 µm 9,380 µm

3 2,214 µm 2,713 µm 10,847 µm

4

1 3,301 µm 4,084 µm 16,917 µm

2 2,235 µm 2,790 µm 11,597 µm

3 2,339 µm 2,932 µm 12,602 µm

5

1 1,801 µm 2,184 µm 8,760 µm

2 1,792 µm 2,209 µm 8,816 µm

3 1,758 µm 2,129 µm 8,710 µm

6

1 1,089 µm 1,395 µm 6,175 µm

2 1,118 µm 1,364 µm 6,266 µm

3 1,806 µm 2,219 µm 8,324 µm

7

1 2,388 µm 3,148 µm 12,373 µm

2 1,915 µm 2,389 µm 13,253 µm

3 2,706 µm 3,128 µm 11,020 µm

8

1 1,202 µm 1,512 µm 6,460 µm

2 1,646 µm 2,030 µm 8,427 µm

3 1,977 µm 2,427 µm 9,982 µm

9

1 2,000 µm 2,508 µm 10,040 µm

2 2,474 µm 2,772 µm 9,550 µm

3 2,366 µm 2,823 µm 9,431 µm

Data yang ditampilkan pada tabel diatas merupakan 3 parameter tingkat kekasaran

permukaan. Pada penelitian ini digunakan nilai Rz. Kemudian data nilai Rz pada tabel 4.11 di

atas diubah kedalam tabel desain eksperimen taguchi seperti pada tabel 4.12 berikut ini.

Tabel 4.12

Hasil Pengukuran Kekasaran Permukaan Eksperimen Taguchi

A B C D Rep 1 Rep 2 Rep 3

1 1 1 1 15,950 16,860 13,239

1 2 2 2 7,914 12,762 11,739

1 3 3 3 9,487 9,380 10,847

2 1 2 3 16,917 11,597 12,602

2 2 3 1 8,760 8,816 8,710

2 3 1 2 6,175 6,266 8,324

3 1 3 2 12,373 13,253 11,020

3 2 1 3 6,460 8,427 9,982

3 3 2 1 10,040 9,550 9,431

Data yang telah didapatkan selanjutnya akan dilakukan pengolahan dengan menggunakan

Analysis of Variance (ANOVA) untuk data variabel, serta Signal to Noise Ratio (SNR).

4.8 Pengolahan Data Ekssperimen Taguchi

Pengolahan data hasil eksperimen taguchi, dimulai dari menghitung nilai rata-rata dengan

ANOVA. Kemudian menghitung nilai signal to noise ratio (SNR) dengan ANOVA. Setelah

itu menentukan setting level optimal. Dan yang terakhir adalah penarikan kondisi optimal dan

interval kepercayaan nilai rata-rata dan signal to noise ratio (SNR).

4.8.1 Perhitungan Analysis of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata

Analysis of Variance (ANOVA) data variabel merupakan jenis yang digunakan pada

metode taguchi, hal ini bertujuan untuk mengetahui kontribusi faktor. Sehingga dapat

diperoleh faktor-faktor yang dapat mempengaruhi nilai respon. Pada tahap pencarian setting

level optimal dapat menggunakan metode Analysis of Variance (ANOVA) untuk meminimasi

terjadinya penyimpangan variasi. Langkah perhitungan pada Analysis of Variance (ANOVA)

untuk data variabel adalah sebagai berikut:

1. Melakukan pengolahan data rata-rata tingkat kekasaran permukaan hasil eksperimen seperti

pada tabel 4.13 berikut ini.

Tabel 4.13

Perhitungan Rata-rata Kekasaran Permukaan

A B C D Rep 1 Rep 2 Rep 3 Rata-rata

1 1 1 1 15,950 16,860 13,239 15,350

1 2 2 2 7,914 12,762 11,739 10,805

1 3 3 3 9,487 9,380 10,847 9,905

2 1 2 3 16,917 11,597 12,602 13,705

2 2 3 1 8,760 8,816 8,710 8,762

2 3 1 2 6,175 6,266 8,324 6,922

3 1 3 2 12,373 13,253 11,020 12,215

3 2 1 3 6,460 8,427 9,982 8,290

3 3 2 1 10,040 9,550 9,431 9,674

Setelah didapatkan nilai rata-rata kekasaran permukaan seperti pada tabel diatas,

selanjutnya adalah tabel respon eksperimen.

2. Membuat tabel respon

Berikut ini merupakan contoh perhitungan tabel respon.

Faktor A level pertama (𝐴1̅̅̅̅ ) = ∑ 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 1 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 𝐴

3

Faktor A level pertama (𝐴1̅̅̅̅ ) = 15,35+10,805+9,905

3

Faktor A level pertama (𝐴1̅̅̅̅ ) = 12,02

Langkah selanjutnya ialah membuat tabel respon yang dijelaskan pada tabel 4.12. Tabel

tersebut dibuat guna menghitung nilai rata-rata respon antar level faktor. Setelah itu buat

ranking perbedaan level faktor mulai dari terkecil sampai terbesar. Pemilihan nilai terbaik

berdasarkan karakteristik kualitas yang digunakan yaitu smaller the better yang artinya

bahwa semakin rendah nilainya, maka akan semakin baik. Hasil perhitungan tabel respon

dapat dilihat pada tabel 4.14 berikut ini.

Tabel 4.14

Hasil Perhitungan Tabel Respon Tingkat Kekasaran Permukaan

Faktor

Level A B C D

1 12,020 13,757 10,187 11,262

2 9,796 9,286 11,395 9,981

3 10,060 8,833 10,294 10,633

diff 2,223 4,923 1,208 1,281

rank 2 1 4 3

Berdasarkan perhitungan tabel respon sebelumnya, diketahui salah satu dari masing-

masing level yang mempunyai karakteristik kualitas smaller the better yaitu: Faktor A level

2 (depth of cut 0,25 mm); Faktor B level 3 (spindle speed 1000 rpm); Faktor C level 1

(komposisi coolant 20:1); dan Faktor D level 2 (sudut tatal 10º).

3. Mengolah data ANOVA untuk nilai rata-rata

a. Perhitungan Jumlah Kuadrat Total atau Sum of Square (SS total)

SS total = ∑ 𝑦2

SS total = 15,952 + 16,862 + 13,2392 + ⋯ + 9,552 + 9,4312

SS total = 3.272,882

b. Perhitungan Sum of Square due to Mean (Jumlah kuadrat terhadap rata-rata atau SSmean)

SSmean = 𝑛𝑦2

n = Jumlah eskperimen x Jumlah replikasi

= 9 𝑥 3 = 27

𝑦 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙

𝑛

𝑦 = 15,95+16,86+13,239+⋯+9,55+9,431

27

𝑦 = 10,625

SSmean = 27 𝑥 (10,6252)

SSmean = 3.048,174

c. Perhitungan Jumlah Kuadrat karena (Sum of Square due to Factors atau SSA)

Contoh perhitungan Sum of Square due to Factor A sebagai berikut:

SSA=((𝐴1)̅̅ ̅̅ ̅2 𝑥 𝑛1) + ((𝐴2)̅̅ ̅̅ ̅2 𝑥 𝑛2) + ((𝐴3)̅̅ ̅̅ ̅2 𝑥 𝑛3) − 𝑆𝑆𝑚𝑒𝑎𝑛

SSA= (12,022 𝑥 9) + (9,7962 𝑥 9) + (10,062 𝑥 9) − 3.048,174

SSA= 26,566

Sama halnya untuk faktor lain (B, C, D) menggunakan perhitungan yang serupa dengan

perhitungan SSA

d. Perhitungan Sum of Square due to Error (Jumlah Kuadrat karena Error atau SSe)

𝑆𝑆𝑒 = 𝑆𝑆𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 − 𝑆𝑆𝑚𝑒𝑎𝑛 − 𝑆𝑆𝐴 − 𝑆𝑆𝐵 − 𝑆𝑆𝐶 − 𝑆𝑆𝐷

𝑆𝑆𝑒 = 3.272,882 − 3.048,174 − 26,566 − 133,310 − 8,044 − 7,386

𝑆𝑆𝑒 = 49,400

e. Membuat hipotesis awal

1) H0 : Tidak ada pengaruh depth of cut (Faktor A) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh depth of cut (Faktor A) terhadap kekasaran permukaan.

2) H0 : Tidak ada pengaruh spindle speed (Faktor B) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh spindle speed (Faktor B) terhadap kekasaran permukaan.

3) H0 : Tidak ada pengaruh coolant (Faktor C) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh coolant (Faktor C) terhadap kekasaran permukaan.

4) H0 : Tidak ada pengaruh sudut tatal (Faktor D) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh sudut tatal (Faktor D) terhadap kekasaran permukaan.

f. Membuat Tabel ANOVA nilai rata-rata

1) Menentukan Derajat Kebebasan

Misalkan untuk faktor A:

𝐷𝐹𝐴 = (𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙𝑠 − 1)

𝐷𝐹𝐴 = (3 − 1) = 2

Sama halnya dengan perhitungan untuk derajat kebebasan B, C, D.

2) Menentukan Derajat Kebebasan Total.

𝐷𝐹𝑇 = (𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡 − 1)

𝐷𝐹𝑇 = (27 − 1) = 26

Perhitungan Derajat Kebebasan Error sebagai berikut:

𝐷𝐹𝑒 = 𝐷𝐹𝑇 − (𝐷𝐹𝐴 + 𝐷𝐹𝐵 + 𝐷𝐹𝐶 + 𝐷𝐹𝐷)

𝐷𝐹𝑒 = 26 − (2 + 2 + 2 + 2)

𝐷𝐹𝑒 = 18

3) Menghitung Mean Sum of Square (Rata-rata Jumlah Kuadrat)

Berikut ini adalah contoh perhitungan MSA

𝑀𝑆𝐴 =𝑆𝑆𝐴

𝐷𝐹𝐴

𝑀𝑆𝐴 =26,566

2= 13,283

Begitu seterusnya untuk perhitungan nilai MSA pada faktor B, C, D, dan e.

4) Menghitung Nilai Rasio (F-Ratio)

Berikut ini merupakan contoh perhitungan F-Ratio untuk faktor A

𝐹𝐴 = 𝑀𝑆𝐴

𝑀𝑆𝑒

𝐹𝐴 = 13,283

2,744= 4,840

Hal yang sama berlaku juga untuk perhitungan F-Ratio faktor B, C, dan D.

5) Menghitung Pure Sum of Square pada masing-masing faktor (SS’)

𝑆𝑆′𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 = 𝑆𝑆 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 − (𝐷𝐹 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑥 𝑀𝑆𝑒)

𝑆𝑆′𝐴 = 𝑆𝑆𝐴 − (𝐷𝐹𝐴𝑥 𝑀𝑆𝑒)

𝑆𝑆′𝐴 = 26,566 − (2 𝑥 2,744) = 21,077

Hal yang sama berlaku untuk perhitungan pure Sum of Square faktor B, C, dan D.

Perhitungan untuk SST sebagai berikut:

𝑆𝑆𝑇 = 𝑆𝑆𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 − 𝑆𝑆𝑀𝑒𝑎𝑛

𝑆𝑆𝑇 = 3082,3336 − 3.048,174 = 224,707

Sedangkan untuk perhitungan SS’e adalah berikut:

𝑆𝑆′𝑒 = 𝑆𝑆𝑇 − (𝑆𝑆′𝐴 + 𝑆𝑆′

𝐵 + 𝑆𝑆′𝐶 + 𝑆𝑆′𝐷)

𝑆𝑆′𝑒 = 224,707 − (21,077 + 127,821 + 2,555 + 1,898)

𝑆𝑆′𝑒 = 71,356

6) Menghitung Percent Contribution (Rho%) masing-masing faktor

Berikut ini merupakan contoh perhitungan Rho% A

𝑅ℎ𝑜% 𝐴 =𝑆𝑆′𝐴𝑆𝑆𝑇

𝑥100%

𝑅ℎ𝑜% 𝐴 =21,077

71,356𝑥100%

𝑅ℎ𝑜% 𝐴 = 9,380%

Berlaku juga untuk perhitungan pada faktor B,C, D dan e.

4. Tabel Analysis of Variance (ANOVA) nilai rata-rata

Berikut pada tabel 4.15 dibawah ini akan disajikan tabel Analysis of Variance

(ANOVA).

Tabel 4.15

Analysis Of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata

Sumber SS DF MS F-Ratio SS' Ratio% F tabel 0,05

(2;18)

A 26,566 2 13,283 4,840 21,077 9,380 3,55

B 133,310 2 66,655 24,287 127,821 56,883 3,55

C 8,044 2 4,022 1,466 2,555 1,137 3,55

D 7,386 2 3,693 1,346 1,898 0,844 3,55

Error 49,400 18 2,744 71,356 31,755

SST 224,707 26 121,218 224,707

Mean 3.048,174 1

SStotal 3.272,882 27

Setelah didapatkan nilai-nilai pada tabel ANOVA, selanjutnya dilakukan pengujian

hipotesis. Kemudian dapat ditarik kesimpulan berdasarkan tabel ANOVA di atas.

1) H0 : Tidak ada pengaruh depth of cut (Faktor A) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh depth of cut (Faktor A) terhadap kekasaran permukaan.

Kesimpulan: F-Ratio = 4,840 ≥ F-Tabel (F0,05 (2;18)) = 3,55); maka H0 ditolak artinya

ada pengaruh depth of cut (Faktor A) terhadap tingkat kekasaran permukaan.

2) H0 : Tidak ada pengaruh spindle speed (Faktor B) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh spindle speed (Faktor B) terhadap kekasaran permukaan.

Kesimpulan: F-Ratio = 24,287 ≥ F-Tabel (F0,05 (2;18) = 3,55); maka H0 ditolak artinya

ada pengaruh spindle speed Faktor B terhadap tingkat kekasaran permukaan.

3) H0 : Tidak ada pengaruh coolant (Faktor C) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh coolant (Faktor C) terhadap kekasaran permukaan.

Kesimpulan: F-Ratio = 2,555 < F-Tabel (F0,05 (2;18) = 3,55); maka H0 diterima artinya

tidak ada pengaruh coolant (Faktor C) terhadap tingkat kekasaran permukaan.

4) H0 : Tidak ada pengaruh sudut tatal (Faktor D) terhadap kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh sudut tatal (Faktor D) terhadap kekasaran permukaan.

Kesimpulan: F-Ratio = 1,898 < F-Tabel (F0,05 (2;18) = 3,55); maka H0 diterima artinya

tidak ada pengaruh sudut tatal (Faktor D) terhadap kekasaran permukaan.

Berdasarkan hipotesis diatas, dapat diketahui bahwa beberapa faktor mempengaruhi

tingkat kekasaran permukaan shaft. Terdapat faktor A dan B yang memiliki nilai F-Ratio ≥

F-Tabel (F0,05 (2;18) = 3,55). Sedangkan faktor C dan D tidak memiliki pengaruh terhadap

tingkat kekasaran permukaan shaft. Hal ini terjadi karena faktor C dan D memiliki nilai F-

Ratio ≤ F-Tabel (F0,05 (2;18) = 3,55). Jika ditinjau dari nilai persen kontribusi (Rho %)

diketahui faktor B (Spindle speed) merupakan penyumbang prosentasi faktor terbesar

diantara 3 faktor lain. Jumlah persen kontribusi yang dimiliki faktor B (Spindle speed)

adalah 56,883%. Selanjutnya untuk faktor dengan urutan persen kontribusi terbesar ke

terkecil adalah faktor A (Depth of cut) dengan nilai 9,38%; faktor C (komosisi coolant)

dengan nilai 1,137%; dan faktor D (besar sudut tatal) dengan nilai 0,844%.

Persen kontribusi (Rho %) merupakan gambaran sesungguhnya dalam bentuk

prosentase berdasarkan jumlah kuadrat suatu sumber terhadap jumlah kuadrat total

(Soejanto, 2009:178). Pada tabel 4.13 sebelumnya diketahui bahwa Rho % error memiliki

nilai 31,755%. Sehingga dapat disimpulkan jika tidak terdapat faktor berpengaruh terhadap

kekasaran permukaan yang hilang dari eksperimen.

5. Pooling Up

Berdasarkan hasil perhitugan Analysis of Variance (ANOVA) sebelumnya, dapat

diketahui bahwa terdapat faktor yang memiliki pengaruh terhadap tingkat kekasaran

permukaan. Saat melaksanakan pooling sebaiknya menggunakan setengah derajad

kebebasan dari matriks orthogonal yang dipilih dalam eksperimen agar membuat desain

menjadi kokoh atau robust (Belavendram, 1995:262). Penelitian ini menggunakan matriks

orthogonal L9 (34) dimana terdapat empat faktor kontrol, maka dari itu hanya diperlukan

dua faktor yang diperkirakan paling berpengaruh secara signifikan, sedangkan dua faktor

lainnya yang diperkirakan tidak terlalu berpengaruh dilakukan proses pooling. Dari empat

faktor tersebut, faktor B (spindle speed) dan faktor A (depth of cut) diperkirakan dua faktor

yang lebih berpengaruh, dengan masing-masing prosentase kontribusi 56,833% dan 9,38%.

Sedangkan faktor C (komposisi coolant) dan faktor D (sudut tatal) yang memiliki masing-

masing prosen kontribusi sebesar 1,137% dan 0,844%, oleh karena itu kedua faktor ini

diberikan perlakuan pooling up.

Berikut ini adalah perhitungan pooling up faktor A dan faktor D.

a. 𝑆𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) = 𝑆𝑆𝑒 + 𝑆𝑆𝐶 + 𝑆𝑆𝐷

𝑆𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) = 49,400 + 26,566 + 133,310

𝑆𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) = 64,831

b. 𝐷𝐹(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) = 𝐷𝐹𝑒 + 𝐷𝐹𝐶 + 𝐷𝐹𝐷

𝐷𝐹(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) = 18 + 2 + 2 = 22

c. 𝑀𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) =𝑆𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒)

𝐷𝐹(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒)

𝑀𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) =64,831

22= 2,947

Tabel 4.16

Analysis Of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata Pooling Up

Sumber Pooled SS DF MS F-Ratio SS' Ratio%

F

tabel

0,05

(2;22)

A 26,566 2 13,283 4,508 20,673 9,200 3,44

B 133,310 2 66,655 22,619 116,025 51,634 3,44

C Y 8,044 2 4,022 - - - -

D Y 7,386 2 3,693 - - - -

Error Y 49,400 18 2,744 - - - -

Pooled e 64,831 22 2,947 1,000 88,010 39,166

SST 224,707 26 8,643 224,707 60,834

Mean 3.048,174 1

SStotal 3.272,882 27

Pengujian hipotesis serta kesimpulan yang dihasilkan tabel 4.16 di atas setelah

perlakuan pooling up kepada faktor A dan B sebagai berikut:

1) H0 : Tidak ada pengaruh Faktor A terhadap tingkat kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh Faktor A terhadap tingkat kekasaran permukaan.

Kesimpulan: F-Ratio = 4,508 ≥ F-Tabel (F0,05 (2;22)= 3,44); maka H0 ditolak artinya,

ada pengaruh faktor A terhadap tingkat kekasaran permukaan.

2) H0 : Tidak ada pengaruh Faktor B terhadap tingkat kekasaran permukaan.

H1 : Ada pengaruh Faktor B terhadap tingkat kekasaran permukaan.

Kesimpulan: F-Ratio = 22,619 ≥ F-Tabel (F0,05 (2;18)= 3,44); maka H0 ditolak, artinya

ada pengaruh faktor B terhadap tingkat kekasaran permukaan.

Mengacu pada perhitungan ulang terhadap Analysis of Variance (ANOVA) seperti pada

tabel 4.16 di atas, bisa diketahui jika faktor-faktor yang memiliki pengaruh signifikan

terhadap kekasaran permukaan shaft adalah faktor B (spindle speed), namun faktor C

(komposisi coolant) tidak berpengaruh secara signifikan berdasarkan nilai persen kontribusi

atau Rho % dengan masing-masing nilai 51,634% dan 9,200%.

Menurut Belavendram (1995:255), eksperimen dapat diasumsikan baik ketika nilai

persen kontribusi (Rho %) error yang dihasilkan kecil (kurang dari 50%), karena pada

eksperimen tidak terdapat faktor yang berpengaruh signifikan yang hilang dari eksperimen.

Jika nilai persen kontribusi (Rho %) yang dihasilkan besar (50% atau lebih), makan dapat

diasumsikan jika terdapat beberapa faktor yang memiliki pengaruh signifikan terhadap

eksperimen telah hilang. Sehingga dapat disimpulkan jika terdapat perhitungan kesalahan

yang besar dalam eksperimen itu. Berdasarkan pernyataan sebelumnya, dapat ditarik

kesimpulan bahwa terdapat faktor yang berpengaruh signifikan yang tidak ikut ke dalam

eksperimen, karena nilai persen kontribusi error yang terjadi dari hasil perhitungan pooling

of (ANOVA) adalah 39,166% dari jumlah kuadrat total dimana nilai tersebut kurang dari

50%, sedangkan jumlah persen kontribusi (Rho %) dari faktor-faktor yang ada adalah

60,834%.

4.8.2 Perhitungan Analysis of Variance (ANOVA) Nilai Signal to Noise Ratio (SNR)

Metode Taguchi memiliki konsep Rasio S/N atau Signal to Noise Ratio yang digunakan

pada eksperimen dengan melibatkan faktor yang banyak melalui pembandingan antara mean

atau signal dan standar deviasi sebagai noise. Penghitungan ANOVA terhadap Signal to Noise

Ratio (SNR) digunakan sebagai penentuan nilai level paling besar. Sehingga karakteristik

kualitas dari eksperimen menjadi lebih optimal (Soejanto, 2009:141). Berdasarkan perhitungan

Signal to Noise Ratio (SNR) dapat disimpulkan apa hal yang menjadi engaruh terjadinya variasi

nilai pada eksperimen. Signal to Noise Ratio (SNR) yang dilakukan pada eksperimen ini adalah

SNR-STB dimana semakin kecil nilainya maka semakin baik.

Berdasarkan pernyataan Belavendram (1995:507) mengenai konsep Signal to Noise to

Ratio (SNR). Apapun karakteristik kualitas yang dipilih pada suatu eksperimen, interpretasi

terhadap SNR selalu diasumsikan sama, yaitu semakin besar nilai SNR, maka semakin baik.

Sehingga dapat disimpulkan apapun karakteristik kualitas yang digunakan (Larger The Better,

Smaller The Better, ataupun Nominal The Best) tetap mengunakan konsep SNR yang mengacu

pada karakteristik kualitas Larger The Better. Berikut merupakan tahap perhitungan dalam

pengujian ANOVA terhadap Signal to Noise Ratio (SNR).

1. Perhitungan SNR untuk tiap eksperimen. Contoh perhitungan SNR untuk eksperimen

pertama adalah:

a. Perhitungan Mean (µ)

Contoh perhitungan mean (µ) pada eksperimen pertama adalah sebagai berikut:

µ = 1

𝑛∑ 𝑦𝑖

𝑛𝑖=1

µ1 = 1

3 𝑥 (15,95 + 16,86 + 13,23) = 15,35

Dilakukan perhitungan yang serupa untuk menghitung eksperimen selanjutnya.

b. Perhitungan standar deviasi

𝜎2 =1

𝑛∑ (𝑦𝑖 − 𝜇)2

𝑛

𝑖=1

𝜎21 =1

3((15,95 − 15,352) + (16,86 − 15,352) + (13,239 − 15,352)) = 2,365

c. Perhitungan Signal to Noise Ratio (SNR)

Perhitungan Signal to Noise Ratio pada eksperimen pertama adalah berikut:

ɳ = -10log10 [µ2 + 𝝈2]

ɳ = -10log10[2,365 + 235,612] = -23,765

Dilakukan perhitungan yang serupa untuk nilai SNR eksperimen selanjutnya. Hasil

rekap data perhitungan untuk semua eksperimen ditunjukkan pada tabel 4.17 berikut.

Tabel 4.17

Data Hasil Perhitungan Signal to Noise Ratio

A B C D Rep 1 Rep 2 Rep 3 1/n µ µ𝟐 𝝈𝟐 SN (STB)

1 1 1 1 15,950 16,860 13,239 0,333 15,350 235,612 2,365 -23,765

1 2 2 2 7,914 12,762 11,739 0,333 10,805 116,748 4,353 -20,831

1 3 3 3 9,487 9,380 10,847 0,333 9,905 98,102 0,446 -19,936

2 1 2 3 16,917 11,597 12,602 0,333 13,705 187,836 5,326 -22,859

2 2 3 1 8,760 8,816 8,710 0,333 8,762 76,773 0,002 -18,852

2 3 1 2 6,175 6,266 8,324 0,333 6,922 47,909 0,985 -16,893

3 1 3 2 12,373 13,253 11,020 0,333 12,215 149,214 0,843 -21,763

3 2 1 3 6,460 8,427 9,982 0,333 8,290 68,719 2,077 -18,500

3 3 2 1 10,040 9,550 9,431 0,333 9,674 93,580 0,069 -19,715

2. Menyusun Tabel Respon Signal to Noise Ratio (SNR)

A dengan level pertama (𝐴1̅̅̅̅ ) = ∑ 𝑆𝑁𝑅 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 1 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 𝐴

3

A dengan level pertama (𝐴1̅̅̅̅ ) = (−23,765−20,831−19,936)

3

A dengan level pertama (𝐴1̅̅̅̅ ) = -21,511

Untuk rekap dari data hasil seluruh perhitungan yang lain dapat dilihat pada tabel 4.18

berikut ini.

Tabel 4.18

Hasil Perhitungan Tabel Respon Signal to Noise Ratio

Faktor

Level A B C D

1 -21,511 -22,796 -19,719 -20,778

2 -19,535 -19,395 -21,135 -19,829

3 -19,993 -18,848 -20,184 -20,432

diff 1,976 3,948 1,416 0,949

rank 2 1 3 4

Tabel respon Signal to Noise Ratio tersebut digunakan untuk penentukan level faktor

yang mempengaruhi variansinya.

3. Mengolah data ANOVA nilai Signal to Noise Ratio (SNR) Pooled

Berikut ini merupakan perhitungan data ANOVA nilai Signal to Noise Ratio pooled,

a. Perhitungan nilai Jumlah Kuadrat Total atau Sum of Square (SStotal)

SStotal = ∑ 𝑦2

SStotal =−23,7652 + −20,8312 + 19,9362 + ⋯ + 19,7152

SStotal = 3764,059

b. PerhitunganJumlah Kuadrat karena Rata-Rata atau Sum of Square due to Mean

(SSmean)

SSmean = n, �̅�2

nSn = jumlah eksperimen, dalam hal ini ada 9 eksperimen

�̅�Smen =Total Nilai SNR

𝑛

�̅�Smen =(−23,765−20,831−19,936−⋯−19,715)

9

�̅�Smen =−20,346

SSmean= 9 x (−20,346)2 = 3725,677

c. Perhitungan Jumlah Kuadrat karena (Sum of Square due to Factors (SSA))

SSA = ((𝐴1̅̅̅̅ )2 x n1) + ((𝐴2̅̅̅̅ )2 x n2) + ((𝐴3̅̅̅̅ )2 x n3) - SSmean

SSA = ((−23,765)2)x 3) + ((−20,831)2 x 3) + ((−19,936)2 x 3) – 3725,677

SSA = 6,422

Perhitungan yang sama untuk mencari Sum of Square due to Factors pada B, C,

dan D.

d. Perhitngan Sum of Square (pooled e)

SS(pooled e) = SST – SSA – SSB

Untuk perhitunan SST adalah sebagai berikut ini:

SST = SStotal – SSmean

SST = 3764,059 – 3725,677 = 38,382

SS(pooled e) = 38,382 – 6,422 – 27,451

SS(pooled e) = 4,509

e. Menyusun Tabel ANOVA, dengan cara sebagai berikut:

1) Menentukan degree of freedom, untuk contoh perhitungan pada faktor A

adalah sebagai berikut:

DFA = (number of levels -1)

DFA = (3 – 1) = 2

2) Menghitung Derajat Kebebasan Total

DFT = (number of experiment -1)

DFT = (9 - 1) = 8

3) Menghitung Derajat Kebebasan Pooled e

DF(pooled e)= DFT – DFB – DFC

DF(pooled e) = 8 – 2 - 2

DF(pooled e) = 4

4) Menghitung Rata-rata Jumlah Kuadrat atau Mean Sum of Square (MS)

Berikut ini merupakan contoh perhitungan MS pada B

MSA= SSA

𝑉𝐴

MSA = 6,422

2

MSA = 3,211

Perhitungan yang sama untuk Mean Sum of Square yang lainnya. Selanjutnya

untuk menghitung MS(Pooled e) adalah sebagai berikut:

MS(pooled e) = 𝑆𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒)

𝐷𝐹(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒)

MS(pooled e) = 4,509

4 = 1,127

5) Menghitung nilai rasio (F-Ratio)-Pooled

Berikut ini merupakan contoh perhitungan F-Ratio A hasil pooling faktor

𝐹 − 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝐴 =𝑀𝑆𝐴

𝑀𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒)

𝐹 − 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝐴 =3,211

1,127= 2,849

Hal yang sama juga berlaku untuk perhitungan F-Ratio pada faktor B

6) Menghitung Pure Sum of Square untuk tiap faktor (SS’)-Pooled

𝑆𝑆′𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 = 𝑆𝑆𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 − (𝐷𝐹𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟𝑥𝑀𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒))

𝑆𝑆′𝐴 = 𝑆𝑆𝐴 − (𝐷𝐹𝐴 𝑥 𝑀𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒))

𝑆𝑆′𝐴 = 6,422 − (2 𝑥 1,127) = 4,168

Hal yang serupa juga berlaku untuk perhitungan SS’ pada faktor B

Sedangkan untuk SS’(pooled e) adalah berikut

𝑆𝑆′(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) = 𝑆𝑆𝑇 − 𝑆𝑆′

𝐴 − 𝑆𝑆′𝐵

𝑆𝑆′(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) = 38,382 − 4,168 − 25,196 = 9,018

7) Menghitung Percent Contribution (Rho%) untuk tiap faktor

Berikut ini merupakan contoh perhitungan Rho% B

𝑅ℎ𝑜% 𝐴 =𝑆𝑆′𝐴𝑆𝑆𝑇

𝑥 100%

𝑅ℎ𝑜% 𝐴 =4,168

38,382 𝑥 100% = 10,858%

Hal yang sama juga berlaku untuk perhitungan Rho% pada faktor B dan pooled

e.

Tabel 4.19 berikut ini merupakan hasil perhitungan ANOVA pada Signal to Noise Ratio

(SNR) untuk data variabel setelah pooling up.

Tabel 4.19

Analysis Of Variance (ANOVA) Nilai Signal Noise to Ratio-Pooling Up

Sumber Pooled SS DF MS F-Ratio SS' Ratio% F tabel 0,05 (2;22)

A 6,422 2 3,211 2,849 4,168 10,858 3,44

B 27,451 2 13,725 12,176 25,196 65,647 3,44

C Y 3,126 2 1,563 - - - -

D Y 1,383 2 0,692 - - - -

Pooled e 4,509 4 1,127 9,018 23,495

SST 38,382 8 4,798 100

Mean 3725,677 1

SStotal 3764,059 9

Dari hasil penghitungan ANOVA pada nilai SNR sebelumnya, diketahui jika faktor yang

paling berpengaruh dengan nilai kontribusi yang besar adalah faktor B kemudian faktor A.

Pada eksperimen ini, perhitungan Signal to Noise Ratio digunakan untuk optimasi faktor yang

berpengaruh kepada nilai variansi. Faktor lain juga memiliki pengaruh terhadap tingkat

kekasaran permukaan, namun tidak sebesar pengaruh faktor B dan faktor A. Pada Perhitungan

prosentase kontribusi, ditunjukkan bahwa persen kontribusi error sebesar 23,495%, yang

berarti tidak terdapat faktor berpengaruh signifikan yang hilang dari eksperimen ini.

4.8.3 Penentuan Setting Level Optimal

Menurut Belavendram (1995:510) terkait rekomendasi setting level yang optimal, bahwa

terdapat dua tahap dalam meningkatkan karakteristik kualitas yaitu mengurangi variansi serta

proses pencapaian target sesuai dengan spesifikasi yang ditentukan. Tabel 4.18 berikut ini

merupakan tabel yang menunjukkan perbandingan pengaruh masing-masing faktor dalam

eksperimen Taguchi terhadap karakteristik kualitas pada penelitian ini.

Tabel 4.20

Tabel perbandingan antara Pengaruh Faktor terhadap Eksperimen

Faktor Rata-rata SNR Pengaruh (effect) Setting Level

yang dipilih

A (2) (2) Tidak berpengaruh dan kontribusi kecil A2

B (1) (1) Berpengaruh dan kontribusi besar B3

C (4) (3) Tidak berpengaruh dan kontribusi kecil C1

D (3) (4) Tidak berpengaruh dan kontribusi kecil D2

Keterangan tabel 4.20 adalah berikut,

(1) : Rank

Penjelasan dalam pemilihan setting level adalah sebagai berikut:

1. Faktor B (spindle speed) memberikan pengaruh dan kontribusi yang besar.

Faktor B (spindle speed) mempengaruhi hasil perhitungan pada nilai rata-rata dan

variasinya. Penentuan pilihan level faktor dilihat dari tabel respon pada nilai rata-rata

maupun nilai Signal Noise to Ratio, kemudian dipilih Faktor B level 3.

2. Faktor A (depth of cut) memberikan pengaruh namun tidak pada kontribusi yang besar.

Faktor A (depth of cut) mempengaruhi hasil perhitungan pada nilai rata-rata dan

variasinya. Penentuan pilihan level faktor dilihat dari tabel respon pada nilai rata-rata

maupun nilai Signal Noise to Ratio, kemudian dipilih Faktor A level 2.

3. Faktor C, dan D ketiganya tidak berpengaruh dan kontribusi yang dimiliki kecil.

Faktor C (coolant) dan D (sudut tatal) tidak terlalu memberikan pengaruh pada

eksperimen. Berdasarkan hasil perhitungan ANOVA untuk nilai rata-rata serta Signal

Noise to Ratio dengan melihat ranking pada tabel respon serta SNR. Sehingga terpilih

Faktor C level 1 dan faktor D level 2.

Berdasarkan penjelasan mengenai pemilihan setting level sebelumnya, dapat

disimpulkan jika kombinasi level faktor yang optimal adalah Faktor A Level 2 (Dept of cut

0,25mm), Faktor B Level 3 (Spindle speed 1000 rpm), Faktor C Level 1 (komposisi coolant

20:1), dan yang terakhir Faktor D Level 2 (sudut tatal 10º).

4.8.4 Perkiraan Kondisi Optimal dan Interval Kepercayaan

Tahap selanjutnya, setelah mengetahui setting level yang optimal ialah membuat perkiraan

terhadap kondisi optimal. Perkiraan ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai prediksi

terhadap nilai rata-rata proses dan signal to noise ratio (SNR) proses yang diharapkan

mencapai level optimal dengan menggunakan hasil eksperimen konfirmasi. JIka nilai prediksi

dan hasil eksperimen memiliki nilai yang hampir sama atau mendekati, maka dapat

disimpulkan bahwa rancangan eksperimen Taguchi yang dilaksanakan sudah memenuhi syarat

eksperimen Taguchi. Sedangkan untuk perhitungan interval kepercayaan, memiliki tujuan

untuk mengetahui perkiraan level faktor optimal yang didapatkan. Interval kepercayaan ialah

nilai maksimum dan minimum dimana diharapkan nilai rata-rata sebenarnya akan tercakup

dengan beberapa persentase kepercayaan tertentu.

Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan dengan Analysis of Variance (ANOVA),

diketahui faktor yang berpengaruh dan memiliki kontribusi besar pada tingkat kekasaran

permukaan shaft adalah B3 (Spindle speed 1000 rpm).

Berikut merupakan perhitungan untuk perkiraan kondisi optimal dan interval kepercayaan:

1. Perkiraan kondisi optimal dan interval kepercayaan nilai rata-rata seluruh data,

a. Perkiraan kondisi optimal nilai rata-rata seluruh data.

Nilai rata-rata seluruh data (�̅�) = 10,625

b. Menghitung nilai prediksi rata-rata.

µpredicted

= Estimasi rata-rata proses pada kondisi optimal

µpredicted

= �̅� + (terpilih1 - �̅�) + … + (terpilih n - �̅�)

µpredicted = �̅� + (𝐴2̅̅̅̅ - �̅�) + (𝐵3̅̅̅̅ - �̅�)

µpredicted = 10,625 + (9,796 - 10,625)+ (8,833 - 10,625)

µpredicted = 8,004

c. Menghitung interval kepercayaan nilai rata-rata.

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± √(𝐹∝,𝑣1,𝑣2 𝑥 𝑀𝑆𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒 𝑥 1

𝑛𝑒𝑓𝑓

Sedangkan cara untuk mendapatkan nilai 𝑛𝑒𝑓𝑓 adalah sebagai berikut:

𝑛𝑒𝑓𝑓 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠

𝑠𝑢𝑚 𝑜𝑓 𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒 𝑜𝑓 𝑓𝑟𝑒𝑒𝑑𝑜𝑚 𝑢𝑠𝑒𝑑 𝑖𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑚𝑒𝑎𝑛

𝑛𝑒𝑓𝑓 = 9 𝑥 3

𝑉µ + 𝑉𝐴 + 𝑉𝐵

𝑛𝑒𝑓𝑓 =27

1 + 2 + 2= 5,4

Berikut ini perhitungan interval kepercayaan nilai rata-rata,

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± √(𝐹∝,𝑣1,𝑣2 𝑥 𝑀𝑆𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒 𝑥 [1

𝑛𝑒𝑓𝑓])

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± √( 𝐹0,05;1,12 𝑥 2,947 𝑥 [1

5,4])

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± √(4,75 𝑥 2,947 𝑥 [1

5,4])

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± 1,61

Kemudian Didapatkan Interval kepercayaan untuk nilai rata-rata proses optimal.

µpredicted

− 𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 ≤ µpredicted

≤ µpredicted

+ 𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛

8,004 − 1,61 ≤ µpredicted

≤ 8,004 + 1,61

6,394 ≤ µpredicted

≤ 9,614

2. Perkiraan kondisi optimal dan interval kepercayaan untuk nilai SNR (Signal to Noise

Ratio) untuk seluruh data eskperimen sebagai berikut:

a. Perkiraan kondisi optimal untuk nilai SNR seluruh data.

SNR seluruh data (�̅�) = -20,346

b. Perhitunganuntuk nilai prediksi rata-rata.

µpredicted

= �̅� + (𝐴2̅̅̅̅ - �̅�) + (𝐵3̅̅̅̅ - �̅�)

µpredicted

= -20,346 + (-19,535 – (-20,346)) + (–18,848 - (-20,346))

µpredicted

= -18,037 ≅ 0

c. Perhitungan untuk interval kepercayaan nilai rata-rata.

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± √(𝐹∝,𝑣1,𝑣2 𝑥 𝑀𝑆𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒 𝑥 [1

𝑛𝑒𝑓𝑓]

Sedangkan unutuk perhitungan neff adalah sebagai berikut:

𝑛𝑒𝑓𝑓 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠

𝑠𝑢𝑚 𝑜𝑓 𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒 𝑜𝑓 𝑓𝑟𝑒𝑒𝑑𝑜𝑚 𝑢𝑠𝑒𝑑 𝑖𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑚𝑒𝑎𝑛

𝑛𝑒𝑓𝑓 = 9

𝑉µ + 𝑉𝐴 + 𝑉𝐵

𝑛𝑒𝑓𝑓 =9

1 + 2 + 2= 1,8

Sedangkan perhitungan untuk interval kepercayaan sebagai berikut:

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± √(𝐹∝,𝑣1,𝑣2 𝑥 𝑀𝑆𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒 𝑥 [1

𝑛𝑒𝑓𝑓])

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± √( 𝐹0,05;1,4 𝑥 1,127 𝑥 [1

1,8])

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± √(7,71 𝑥 1,127 𝑥 [1

1,8])

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± 2,183

Berdasarkan perhitungan diatas maka didapatkan nilai interval kepercayaan untuk

proses optimal:

µpredicted

− 𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 ≤ µpredicted

≤ µpredicted


0 − 2,183 ≤ µpredicted

≤ 0 + 2,183

0 ≤ µpredicted

≤ 2,183

Berdarsarkan hasil perhitungan prediksi kondisi optimum nilai rata-rata, didapatkan hasil

nilai µpredicted sebesar 8,004, nilai tersebut masih berada dalam rentang nilai selang

kepercayaan yaitu, 6,394 ≤ µpredicted ≤ 9,614. Sama dengan hasil pada nilai rata-rata, untuk

hasil perhitungan kondisi optimum nilai SNR didapatkan hasil nilai µpredicted sebesar -18,037

≅ 0, nilai tersebut masih berada dalam rentang nilai selang kepercayaan yaitu, 0 ≤

µpredicted ≤ 2,183, dalam hal ini berarti pengukuran tingkat kekasaran permukaan tersebut

berada pada batas rentang pengukuran kekasaran permukaan yang optimal.

4.9 Eksperimen Konfirmasi

Eksperimen yang telah dilaksanakan harus melalui tahap pengujian validasi hasil dari

setting dan level yang telah dihasilkan oleh perhitungan sebelumnya. Sehingga pada tahap

selanjutnya akan dilakukan eksperimen konfirmasi. Dalam eksperimen konfirmasi dilakukan

penentuan setting level yang terbaik dari faktor-faktor yang berpengaruh signifikan dan

merupakan hal yang penting dalam eksperimen. Untuk faktor yang memiliki kontribusi kecil

akan tetap disertakan dalam eksperimen konfirmasi dengan menggunakan level yang terbaik.

Pada eksperimen konfirmasi yang dilakukan, terdapat beberapa perhitungan diantaranya rata-

rata, Signal to Noise Ratio, perkiraan selang kepercayaan, dan analisis hasi eksperimen

konfirmasi.

Eksperimen konfirmasi dilakukan dengan mengunakan setting level optimal yang telah

didapatkan sebelumnya yaitu Faktor A Level 2 (Depth of Cut 0,25 mm), Faktor B Level 3

(Spindle Speed 1000 rpm), Faktor C Level 1 (Komposisi Coolant 20:1), dan yang terakhir

adalah Faktor D Level 2 (Sudut Tatal 10º).

Tabel 4.21

Faktor Terkendali Setting level Optimal

Faktor Level

Depth of Cut 0,25 mm

Spindle Speed 1000 rpm

Komposisi Coolant 20:1

Sudut Tatal 10º

Tabel 4.21 tersebut menjelasakan mengenai faktor serta setting level eksperimen

konfirmasi. Hasil uji tingkat kekasaran permukaan shaft pada eksperimen konfirmasi dapat

dilihat pada Lampiran. Data dari hasil eksperimen konfirmasi yang terdiri dari 10 sampel

eksperimen dari hasil level optimal, dapat dilihat pada Tabel 4.22 berikut ini.

Tabel 4.22

Hasil Pengujian Eksperimen Konfirmasi Tingkat Kekasaran Permukaan

Eksperimen Tingkat Kekasaran (Rz)

1 9,336

2 10,191

3 10,832

4 9,053

5 9,404

6 10,057

7 8,589

8 10,156

9 10,231

10 8,701

Data untuk pengujian eksperimen konfirmasi selanjutnya akan dihitung nilai rata-rata dan

variansinya. Berikut ini merupakan perhitungan eksperimen konfirmasi untuk mencari nilai

rata-rata dan variansi:

1. Perhitungan nilai rata-rata serta transformasi menggunakan SNR

a. Perhitungan nilai rata-rata

�̅� =1

𝑛∑ 𝑦𝑖

𝑛

𝑖=1

�̅� =1

10 𝑥 (9,336 + 10,191 + 10,832 + ⋯ + 10,231 + 8,701)

�̅� = 9,655

Perhitungan untuk mencari nilai variansi adalah berikut:

b. Nilai hasil perhitungan SNR Smaller The Better

1) Perhitungan MSD SNR Smaller The Better

µ =1

𝑛∑ 𝑦𝑖

𝑛

𝑖=1

µ =1

10 𝑥 (9,336 + 10,191 + 9,832 + ⋯ + 10,231 + 8,501)

µ = 9,535

2) Perhitungan standar deviasi

𝜎2 = 1

𝑛∑(𝑦𝑖 − µ)2

𝑛

𝑖=1

𝜎2 = 1

10 ((9,336 − 9,535)2 + (10,191 − 9,535)2 + ⋯ + (8,501 − 9,535)2)

𝜎2 = 0,391

3) Perhitungan SNR Smaller The Better

ɳ = −10𝑙𝑜𝑔10[µ2 + 𝝈2]

ɳ = −10𝑙𝑜𝑔10[0,391 + 90,916]

ɳ = −19,605 ≅ 0

2. Perhitungan Selang Kepercayaan Eksperimen Konfirmasi

Dalam perhitungan selang kepercayaan akan dilakukan perbandingan antara selang

kepercayaan optimal dan selang kepercayaan konfirmasi. Pembandingan ini akan

menggambarkan apakah eksperimen konfirmasi yang telah dilakukan, memiliki hasil yang

dapat diterima atau ditolak dengan membandingkan keduanya dalam bentuk grafik. Berikut

ini perhitungan selang kepercayaan eksperimen konfirmasi untuk nilai rata-rata tingkat

kekasaran permukaan shaft:

a. Selang kepercayaan nilai rata-rata eksperimen konfirmasi respon dengan rata-rata.

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± √(𝐹∝,𝑣1,𝑣2 𝑥 𝑀𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) 𝑥 [1

𝑛𝑒𝑓𝑓+

1

𝑟]

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± √(𝐹0,05,1,22 𝑥 2,947 𝑥 [1

5,4+

1

10]

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± √(4,3 𝑥 2,947 𝑥 [1

5,4+

1

10]

𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 = ± 1,901

Sehingga, dari perhitungan tersebut didapatkan selang kepercayaan nilai rata-rata

eksperimen konfirmasi berikut:

µconfirmation

− 𝐶𝑙𝑚𝑒𝑎𝑛 ≤ µconfirmation

≤ µconfirmation


9,535 − 1,901 ≤ µconfirmation

≤ 9,535 + 1,901

7,634 ≤ µconfirmation

≤ 11,436

Tahap selanjutnya adalah membandingkan antara nilai selang kepercayaan optimal dan

eksperimen konfirmasi. Untuk interval kepercayaan nilai rata-rata ditampilkan pada Gambar

4.14 berikut ini.

Gambar 4.14 Perbandingan interval kepercayaan nilai prediksi dan eksperimen konfirmasi nilai rata-rata

b. Selang kepercayaan nilai rata-rata eksperimen konfirmasi respon dengan nilai Signal to

Noise Ratio (SNR)

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± √(𝐹∝,𝑣1,𝑣2 𝑥 𝑀𝑆(𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑒) 𝑥 [1

𝑛𝑒𝑓𝑓+

1

𝑟])

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± √(𝐹0,05,1,4 𝑥 1,127 𝑥 [1

1,8+

1

10])

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± √(7,71 𝑥 1,127 𝑥 [1

1,8+

1

10])

𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 = ± 2,387

Sehingga dari perhitungan tersebut didapatkan selang kepercayaan nilai Signal to Noise

Ratio eksperimen konfirmasi sebagai berikut:

µconfirmation

− 𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅 ≤ µconfirmation

≤ µconfirmation

+ 𝐶𝑙𝑆𝑁𝑅

0 − 2,387 ≤ µconfirmation

≤ 0 + 2,387

0 ≤ µconfirmation

≤ 2,387

Selanjutnya langkah yang dilakukan setelah mendapatkan nilai selang kepercayaan

eksperimen konfirmasi yaitu, membandingkan selang kepercayaan optimal dan eksperimen

konfirmasi untuk nilai Signal to Noise Ratio yang ditampilkan pada Gambar 4.17 berikut.

Gambar 4.15 Perbandingan interval kepercayaan nilai prediksi dan eksperimen konfirmasi pada nilai SNR

Gambar 4.15 di atas menunjukkan bahwa, hasil eksperimen konfirmasi untuk nilai Signal

to Noise Ratio dapat diterima dengan pertimbangan selang kepercayaan. Perbandingan interval

kepercayaan prediksi serta eksperimen konfirmasi berdasarkan oleh nilai rata-rata maupun niali

Signal to Noise Ratio. Sehingga dapat disimpulkan bahwa keputusan diterima, artinya hasil

dari eksperimen Taguchi ini dapat digunakan dan setting level optimal yaitu berupa parameter

permesinan pada mesin bubut dapat digunakan sebagai acuan saat memproduksi shaft dengan

tingkat kekasaran yang sesuai standar serta diaplikasikan bersama bearing.

4.10 Perhitungan Biaya pembuatan

Dalam proses pembuatan shaft dibutuhkan biaya yang meliputi biaya variabel dan biaya

tetap. Perencanaan kualitas tidak hanya tergantung dari pencapiannya, tetapi juga

mempertimbangkan biayanya. Menurut Montgomery (2009:1). Selain menghasilkan produk

yang berkualitas, proses produksi yang berjalan harus memperhatikan biaya yang digunakan.

Penggunaan biaya yang efektif dan efisien akan membuat pelaku usaha dapat menghasilkan

keuntungan yang besar. Berikut ini perhitungan untuk biaya pembuatan 10 buah shaft:

Tabel 4.23

Rincian Biaya Pembuatan

Jenis Biaya Rincian Harga Satuan (Rp) Jumlah Terpakai (Rp)

Biaya Tetap Pahat 20.000/Pcs 20.000 × 1 Pcs = 20.000

Biaya Variabel

Listrik 1.467,28/kWh 1.467,28 × 0,55 W × 2 h = 1.614,008

Bahan Baku 45.000/Kg 45.000 × 1,705 Kg = 76.725

Coolant 35.000/Ltr 35.000 × 0,25 Ltr = 8.750

Total 107.089,008

Tabel 4.23 tersebut menjelaskan mengenai rincian biaya pembuatan untuk 10 poros. Satu

buah pahat digunkan selama proses pembuatan 10 buah poros. Kemudian mesin yang

digunakan memiliki daya 0,55 kWh dan mesin digunakan kurang lebih selama dua jam untuk

proses pembuatan 10 shaft. Harga bahan baku tiap kilogram adalah Rp. 45.000,- sedangkan

berat untuk 10 shaft adalah 1,705 Kg. Coolant yang digunakan sebanyak 0,25 liter. Jika

dihitung biaya pembuatan tiap shaft adalah sebagai berikut:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 ∶ 10 = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑡𝑢𝑎𝑛

107.089,008 ∶ 10 = 𝑅𝑝. 10.708,9008 ≅ 𝑅𝑝. 10.709, −

Sedangkan harga jual untuk shaft ini jika diambil untung 25% serta pajak 10% maka

perhitungan untuk harga satuan shaft adalah sebagai berikut:

𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑡𝑢𝑎𝑛 + (𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑡𝑢𝑎𝑛 × 0,25) + (𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑡𝑢𝑎𝑛 × 0,1)

= 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝐽𝑢𝑎𝑙

10.709 + (10.709 × 0,25) + (10.709 × 0,1) = 𝑅𝑝. 14.275,15

Sehingga harga jual untuk tiap shaft sebesar Rp. 14.275,-. Harga tersebut sudah termasuk biaya

produksi, proyeksi keuntungan yang didapatkan, serta beban pajak yang berlaku pada tiap

komponen.

4.11 Analisis dan Pembahasan

Berdasarkan hasil dari eksperimen yang telah dilakukan dengan metode Taguchi,

didapatkan kesimpulan jika penggunaan setting level optimal yang terpilih, dapat membuat

tingkat kekasaran permukaan pada shaft memiliki nilai yang kecil. Penelitian ini menggunakan

Orthogonal Array L9(34), dengan menerapkan karakteristik kualitas Smaller The Better.

Terdapat 9 eksperimen dengan 4 faktor dan 3 level, untuk tiap faktor dan level antara lain

adalah faktor depth of cut (0,125mm; 0,25mm; dan 0,375), faktor spindle speed (420 rpm; 620

rpm; dan 1000 rpm), faktor komposisi coolant (20:1, 30:1, dan 40:1), serta yang terakhir adalah

faktor sudut tatal (5º, 10º, dan 15º).

Setelah dilakukan pengolahan data dengan ANOVA dari data hasil pengujian tingat

kekasaran permukaan pada shaft, yang berlaku baik untuk nilai rata-rata ataupun nilai Signal

to Noise Ratio, didapatkan hasil bahwa terdapat satu faktor dari empat faktor yang digunakan

dalam eksperimen memiliki pengaruh serta kontribusi yang besar terhadap tingkat kekasaran

permukaan shaft. Nilai error yang dihasilkan dari penelitian ini relatif besar, hal ini disebabkan

beberapa aspek yang kurang sesuai. Salah satu yang tidak sesuai adalah daya mesin. Mesin

yang digunakan hanya memiliki daya 0,5 kWh, dan setelah dilakukan uji statistik, dihasilkan

error yang cukup besar. Selain itu, tidak terdapatnya pilihan jenis material pahat yang lebih

keras daripada HSS.

Tindak lanjut dari penelitian penentuan parameter permesinan dalam pembuatan shaft

untuk mencapai tingkat kekasaran optimal ini dapat memberikan manfaat untuk masyarakat,

khususnya bengkel bubut atau UKM yang menggunakan fasilitas mesin bubut. Komponen

dalam mesin memiliki ketentuan atau standar khusus, terutama shaft yang merupakan elemen

dengan jumlah relatif banyak selain roda gigi. Bengkel bubut atau UKM yang menggunakan

fasilitas mesin bubut masih jarang yang sadar akan adanya standar tingkat kekasaran

permukaan, salah satunya adalah JIS B 0601-2001 (Japan Industrial Standar) yang secara

khusus membahas standar tingkat kekasaran shaft. Material yang digunakan oleh bengkel

bubut atau UKM yang menggunakan fasilitas mesin bubut juga terkadang belum memilih

material yang bersertifikat dan memang dirancang untuk bahan baku shaft, mayoritas masih

menggunakan intuisi dan pengalaman dalam memilih material. Pada penelitian ini diplih AISI

4140 Alloy Steel yang merupakan logam medium carbon dengan kandungan unsur carbon

0.380% - 0.430%, serta memiliki tensile strenght 655 Mpa yang cukup untuk menahan beban

pada shaft sistem transmisi.

4.11.1 Analisis Perhitungan Analysis of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata dan Signal

to Noise Ratio (SNR)

Berikut ini merupakan pembahasan mengenai perhitungan Analysis of Variance atau

ANOVA dari nilai rata–rata serta dari nilai Signal to Noise Ratio. Dilakukan tahap

penghitungan ANOVA pada nilai rata-rata untuk mengetahui faktor-faktor yang ada pada

eksperimen berpengaruh secara signifikan atau tidak. Serta untuk mengetahui nilai persen

kontribusi dari tiap faktor yang ada terhadap nilai rata-rata kekasaran permukaan. Sedangkan

untuk perhitungan ANOVA pada nilai Signal to Noise Ratio merupakan cara untuk melihat

faktor-faktor yang memberikan pengaruh secara signifikan dan tidak berpengaruh signifikan.

Serta untuk mengetahui nilai persen kontribusi dari tiap faktor terhadap nilai kekasaran

permukaan. Sehingga pada akhirnya dapat diperoleh faktor-faktor yang berpengaruh signifikan

dalam desain eksperimen dan menghasilkan desain yang kokoh dan kuat terhadap gangguan

(noise).

1. Analysis of Variance (ANOVA) Nilai Rata-rata.

Berdasarkan tabel 4.13 dapat dilihat, bahwa hanya terdapat dua faktor yang memiliki

nilai F-Ratio ≥ F-Table (F 0,05 (2:18)= 3,55). Sehingga dapat disimpulkan jika satu faktor

tersebut secara statistik mempunyai pengaruh terhadap tingkat kekasaran permukaan shaft.

Kemudian pada nilai persen kontribusi (Rho%) secara berturut dari nilai terbesar ke nilai

terkecil adalah sebagai berikut: Faktor B (Spindle Speed) sebesar 56,883%, Faktor A (Depth

of Cut) 9,38%, Faktor C (Komposisi Coolant) 1,137%, dan yang terakhir adalah Faktor D

(Besar Sudut Tatal) 0,844%. Untuk nilai persen kontribusi error sebesar 31,755%. Sehingga

dapat disimpulkan Faktor B dan Faktor A memiliki pengaruh terhadap tingkat kekasaran,

sedangkan Faktor C dan Faktor D secara statistik tidak memiliki pengaruh terhadap tingkat

kekasaran permukaan.

Untuk memunculkan desain yang kokoh terhadap adanya gangguan (noise) faktor-

faktor yang tidak berpengaruh signifikan, sebaiknya dilakukan pooling. Melakukan pooling

dengan faktor yang tidak berpengaruh secara signifikan, sebenarnya adalah memperlakukan

seakan-akan faktor tersebut tidak dimasukkan ke dalam eksperimen serta, jumlah

kuadratnya merupakan bagian dari jumlah kuadrat karena error (SSe). Pada perhitungan

ANOVA nilai rata-rata, Faktor yang tidak berpengaruh signifikan dan harus dilakukan

pooling adalah Faktor C dan D. Dengan melihat nilai persen kontribusi yang paling rendah

yaitu masing-masing 1,137% dan 0,844%. Selain melihat besarnya persen kontribusi.

Pertimbangan dalam melakukan pooling, berdasarkan pendapat Belavendram (1995:262)

disarankan memakai setengah derajad kebebasan dari matriks orthogonal yang digunakan

dalam eksperimen agar membuat desain menjadi lebih kokoh. Dikarenakan matriks

orthogonal yang digunakan pada penelitian ini adalah L9 (34) yaitu terdapat empat faktor

terkontrol, maka hanya diperlukan dua faktor perkiraan yang paling berpengaruh, lalu dua

faktor lainnya dilakukan pooling. Pada saat tahap pooling, harus dihitung jumlah kuadrat

error karena faktor-faktor yang tidak berpengaruh signifikan atau SS(pooled e) dengan cara

menambahkan jumlah kuadrat eror (SSe) dan jumlah kuadrat faktor C (SSC) serta jumlah

kuadrat error faktor D (SSD). Kemudian didapatkan SS(pooled e) sebesar 64,831.

Selanjutnya adalah dilakukan juga perhitungan degree of freedom eror karena faktor-faktor

yang tidak berpengaruh secara signifikan atau DF(pooled e) dengan menjumlahkan degree

of freedom error dengan degree of freedom faktor C dan faktor D. Kemudian didapatkan

DF(pooled e) adalah sebesar 22. Setelah didapatkan nilai SS(pooled e) serta nilai DF(pooled

e), maka bisa diketahui besar nilai MS(pooled e) yaitu sebesar 2,947. Perhitungan SS(pooled

e) serta DF(pooled e) ini bertujuan untuk membantu menghitung jumlah kuadrat yang

sesungguhnya terhadap faktor-faktor yang memiliki pengaruh secara signifikan. Sehingga

dapat pula diketahui besar dari persen kontribusi setelah dilakukan pooling.

Pada Tabel 4.15 dapat diketahui pula bahwa faktor-faktor yang memiliki pengaruh yang

signifikan setelah pooling adalah Faktor B (Spindle Speed) jika dilihat dari persen kontribusi

(Rho %) yaitu 51,634% dan Faktor A (Depth of Cut) dengan Rho% 9,2%. Persen kontribusi

error yang dihasilkan adalah 39,166%. Menurut Belavendram (1995: 255), jika persen

kontribusi error bernilai rendah (kurang dari 50%) maka dapat diasumsikan bahwa tidak

ada faktor yang berpengaruh secara signifikan, hilang dari eksperimen. Namun, jika nilai

persen kontribusi error tinggi (50% atau lebih) maka, dapat diasumsikan bahwa tidak ada

faktor yang berpengaruh signifikan yang telah hilang. Dan dapat disimpulkan bahwa tidak

terdapat kesalahan perhitungan yang besar dalam eksperimen tersebut. Sedangkan Soejanto

(2009:191), dalam buku karangannya berpendapat bahwa aturan umum berlaku untuk

jumlah kuadrat pooled error boleh mencapai 50% dari jumlah kuadrat total untuk setengah

derajat keebasan dalam matriks orthogonal array (OA). Sedangkan persen kontribusi dari

seluruh faktor berpengaruh signifikan diharapkan memiliki nilai yang lebih besar atau

minimal sama dengan 50%, dengan nilai tersebut berarti faktor-faktor penting dalam

eksperimen telah dilibatkan.

2. Analysis of Variance (ANOVA) Nilai Signal to Noise Ratio (SNR)

Karakteristik kualitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Smaller The Better,

yang artinya memiliki karakteristik semakin mendekati nol maka semakin baik. Menurut

Belavendram (1995: 507) mengenai adanya konsep Signal to Noise Ratio (SNR), apapun

jenis karakteristik kualitas yang dipilih dalam sebuah eksperimen, interpretasi dari SNR

selalu ditansformasikan sama yaitu semakin besar nilai SNR maka semakin baik (Larger

The Better). Sehingga dari pernyataan tersebut dapat ditarik kesimpulan, walaupun dalam

penelitian ini menggunakan karakteristik SNR – Smaller The Better, namun SNR di

transformasikan pada orientasi karakteristik kualitas Larger The Better.

Penghitungan nilai SNR dilakukan pada tiap eksperimen dengan jumlah tiga kali

replikasi, sehingga didapatkan sembilan data SNR yang selanjutnya diolah pada perhitungan

ANOVA nilai SNR. Seperti halnya pada perhitungan ANOVA nilai rata-rata sebelumnya,

didapatkan bahwa faktor yang paling berpengaruh setelah dilakukan pooling adalah faktor

B dan faktor A. Pertimbangan dilakukan proses pooling adalah melihat peringkat dari tiap

faktor, dimana faktor C dan faktor D berada pada peringkat yang paling rendah. Pada

Perhitungan persentase kontribusi, ditunjukkan bahwa persen kontribusi error sebesar

39,166%, yang artinya tidak ada faktor berpengaruh signifikan yang hilang dari eksperimen.

Dari kedua tahap perhitungan ANOVA terhadap nilai rata-rata serta SNR, dapat

disimpulkan bahwa faktor B dan Faktor A mempengaruhi nilai rata-rata dan variansinya.

Sedangkan faktor C dan faktor D tidak mempengaruhi nilai rata-rata maupun variansinya.

Hal ini disebabkan karena faktor C dan faktor D sama sama dihilangkan pada saat Pooling

ANOVA nilai rata-rata maupun SNR, yang artinya sebenarnya faktor C dan faktor D bisa

tidak dilibatkan dalam desain eksperimen.

4.11.2 Analisis Penentuan Setting Level Berdasarkan Nilai Rata-rata dan Signal to Noise

Ratio (SNR)

Dalam penelitian ini, pemilihan setting level optimal dilihat dari hasil tabel respon rata-

rata serta Signal to Noise Ratio (SNR). Hasil tabel respon rata-rata digunakan untuk mencari

level faktor optimal yang mempengaruhi nilai rata-rata nya, sedangkan tabel respon Signal to

Noise Ratio (SNR), digunakan untuk mencari level faktor yang mempengaruhi nilai

variansinya. Dengan melihat peringkat tiap faktor pada tabel respon rata-rata maupun SNR,

maka didapatkan rekap hasil seperti pada Tabel 4.18.

Pada tabel respon rata-rata, Faktor B berada pada peringkat 1, dan Faktor A berada pada

peringkat 2 yang artinya Faktor B memiliki pengaruh lebih besar terhadap nilai rata-rata

kekasaran permukaan daripada Faktor A. Sehingga dipilih Faktor B Level 3. Sedangkan dilihat

dari tabel respon SNR, Faktor A berada di peringkat 2 dan Faktor C berada pada peringkat 3

yang artinya Faktor A lebih berpengaruh terhadap nilai variansi kekasaran permukaan daripada

Faktor C. Sedangkan Faktor C dan Faktor D keduanya tidak memberikan pengaruh dan

kontribusinya kecil. Pemilihan level faktor C dan faktor D sebenarnya tidak terlalu berpengaruh

terhadap kekasaran permukaan. Hal ini dapat dilihat dari perhitungan ANOVA pada nilai rata-

rata maupun SNR, Faktor Faktor C dan Faktor D dianggap memberikan pengaruh/kontribusi

yang kecil sehingga dilakukan pooling. Namun pada pemilihan level Faktor dilakukan dengan

melihat peringkat pada tabel respon rata-rata dan SNR. Sehingga terpilih Faktor C Level 1 dan

Faktor D Level 2.

Tabel 4.24

Tabel Setting Level Optimal

Faktor Level Interpretasi

A 2 Depth of Cut 0,25 mm

B 3 Spindle Speed 1000 rpm

C 1 Komposisi Coolant 20:1

D 2 Sudut Tatal 10º

Setting Level optimal inilah yang kemudian digunakan pada eksperimen konfirmasi.

4.11.3 Analisis Eksperimen Konfirmasi terhadap Prediksi Kondisi Optimal

Tahap akhir dalam penelitian ini adalah melakukan eksperimen konfirmasi. Yaitu prosedur

untuk melakukan validasi hasil dari setting faktor dan level yang telah dihasilkan pada

perhitungan sebelumnya. Dengan cara membandingkan interval kepercayaan kondisi optimal

dan eksperimen konfirmasi baik nilai rata-rata maupun nilai Signal to Noise Ratio (SNR).

Berdasarkan Gambar 4.14 dan Gambar 4.15 dapat disimpukan bahwa rata-rata pada

eksperimen konfirmasi masih berada dalam interval kepercayaan eksperimen Taguchi.

Tabel 4.25

Intepretasi Hasil Perhitungan Tingkat Kekasran Prediksi dan Optimasi

Respon (Tingkat Kekasaran Permukaan) Prediksi Optimisasi JIS B 0601-2001

Eksperimen Taguchi Mean 8,004 8,004 ± 1,61 12,5

SNR 0 0 ± 2,183 12,5

Eksperimen

Konfirmasi

Mean 9,655 9,655 ± 1,901 12,5

SNR 0 0 ± 2,387 12,5

Jika dilihat hasil pengujian tingkat kekasaran permukaan pada penelitian ini, nilainya

sebagian besar masih memasuki jangkauan yang ditetapkan JIS B 0601-2001 (Japan Industrial

Standar). Artinya jika proses produksi menggunakan Faktor serta Level faktor yang ada dalam

penelitian ini, menghasilkan benda kerja yang masih sesuai standar.

4.11.4 Analisis dari Performansi Kekasaran Permukaan

Shaft yang dihasilkan harus sesuai dengan standar yang telah ditetapkan, karena penetapan

standar sudah teruji. Jika kekasaran terlalu rendah atau terlalu tinggi dapat menyebabkan

fenomena yang kurang baik terhadap fungsi shaft saat digunakan.

Gambar 4.16 Efek dari Kekasaran Permuaan

Hasil pengujian tentang pengaruh kekasaran permukaan menunjukkan bahwa permukaan

shaft yang lebih kasar akan mendapatkan koefisien gesek lebih tinggi saat initial load, namun

saat mulai berputar untuk waktu tertentu, permukaan yang lebih kasar ini akan memiliki

koefisien gesek lebih rendah. Sebaliknya, jika shaft yang lebih halus unggul dalam initial load

namun saat mulai berputar untuk periode tertentu, terjadi overlaping dimana koefisien

geseknya lebih tinggi dari shaft yang lebih kasar.

BAB V

PENUTUP

Pada bagian penutup ini akan dibahas perihal kesimpulan dari hasil penelitian yang telah

dilaksanakan serta adanya saran yang diberikan untuk penelitian selanjutnya.

1.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian serta pengolahan data dengan

menggunakan metode Taguchi adalah sebagai berikut.

1. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, didapatkan faktor yang memiliki pengaruh

paling besar terhadap tingkat kekasaran pada shaft yaitu faktor B (spindle speed) dengan

nilai persen kontribusi sebesar 56,883%, faktor A (depth of cut) dengan nilai persen

kontribusi sebesar 9,38%, faktor C (komposisi coolant) dengan nilai kontribusi 1,137%,

dan faktor D (sudut tatal) dengan kontribusi 0,844%.

2. Hasil dari perhitungan nilai rata-rata dan SNR setting level faktor optimal yang didapatkan

yaitu faktor A level 2 (depth of cut 0,25 mm), faktor B level 3 (spindle speed 1000 rpm),

faktor C level 1 (komposisi coolant 20:1), faktor D level 2 (sudut tatal 10º). Untuk

melakukan validasi terhadap hasil eksperimen, perlu dilakukan eksperimen konfirmasi.

Hasil dari eksperimen konfirmasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa rata-rata nilai

setiap parameter pengukuran masih berada dalam interval kepercayaan prediksi, sehingga

hasil dari eksperimen Taguchi diterima. Hasil tingkat kekasaran permukaan dari setting

level optimal pada penelitian ini sudah sesuai dengan JIS B 0601-2001 (Japan Industrial

Standar) yang secara khusus membahas standar tingkat kekasaran shaft.

1.2 Saran

Berikut ini saran yang dapat diberikan untuk penelitian serupa selanjutnya.

1. Untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya perlu diperhatikan secara seksama spesifikasi

setiap alat dan bahan yang terlibat dalam penelitian, serta kalibrasi instrumen ukur.

2. Untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya mengganti faktor dengan kontribusi pengaruh

yang kecil dengan faktor lain yang memungkinkan lebih berpengaruh.

75

77

DAFTAR PUSTAKA

Ariani, Dorothea Wahyu. 2004. Pengendalian Kualitas Statistik Pendekatan Kuantitatif

dalam Manajemen Kualitas. Yogyakarta : Penerbit Andi Yogyakarta.

AZO Materials. AISI 4140 Alloy Steel (UNS G41400).

http://www.azom.com/article.aspx?ArticleID=6769 (diakses pada Tanggal 3 Febuari

2017).

Belavendram, Nicolo. 1995. Quality by Design Taguchi Techniques for Industrial

Experimentation. London: Prentice Hall International (UK) Limited.

Badan Pusat Statistik. 2013. Pertumbuhan Industri Otomotif Nasional 1990-2011. Jakarta.

Citra, Arianto Setiyawan. 2004. Pengaruh variasi kecepatan putar mesin bubut dan sudut

potong pahat terhadap kehalusan permukaan benda kerja hasil pembubutan tirus pada

bahan ST-60. Surakarta.

Degarmo, E. P., Black, J., Kosher, R. A., 2008. Materials and Processes in Manufacturing,

10th Edition. John Wiley and Sons, Inc. USA.

Dvorak, Paul. 1999. Choosing Surface Finishes for Plain Bearing Shafts. Penton Media, Inc.

Groover, Mikell P,. 2010. Fundamentals of Modern Manufacturing Materials, Processes,

and Systems 4th Edition. John Wiley and Sons, Inc. USA.

Hernadewita, Hendra, Herman. 2006. Analisis Pengaruh Kondisi Pemotongan Benda Kerja

(Panjang Penjuluran) Terhada Kekasaran Permukaan pada Mesin Bubut Gallic 16N.

Jurnal Teknik Mesin, Vol. 3 No. 1, ISSN 1829-8958.

Krisztina, Szeréna Ujvári. 2016. Journal Bearing Friction Optimization. Luleå: Luleå

University of Technology. Department of Engineering Sciences and Mathematics.

Kumar, N. Satheesh, et al. 2012. Effect of spindle speed and feed rate on surface roughness

of Carbon Steels in CNC turning. Procedia Engineering.

Munadi, Sudji. 1980. Dasar-dasar Metrologi Industri. Jakarta : Proyek Pengembangan

Lembaga Pendidikan Tenaga Kependidikan.

Moosavian A. dan Najafi G. 2017. Estimation of Engine Friction Using Vibration Analysis

and Artificial Neural Network. Int Conference on Mechanical, System and Control

Engineering.

Nilai kekasaran permukaan menurut standar.

http://www.skf.com/us/products/seals/industrial-seals/power-transmission-seals/radial-

shaft-seals/shaft-requirements/surface-roughness/index.html (diakses pada Tanggal 15

Maret 2017).

Prajono, et al. 2013. Pengukuran Permukaan Tutup Kelongsong dari Zirkaloi Menggunakan

Alat Roughness Tester Surtronic-25. Prosiding Seminar Pengelolaan Perangkat Nuklir

Tahun 2013. ISSN 1978-9858. Serpong.

77

78

Prasetyo, Eko., Sukma, Hendri., Suwandi, Agri. 2013. Analisis Keausan Pahat terhadap

Kualitas Permukaan Benda Kerja pada Proses Pembubutan. Jakarta : Proseeding

Seminar Nasional Teknik Mesin ISSN 2085-2762.

Setiawan, Arianto Citra. 2005. Pengaruh Variasi Kecepatan Putar Mesin Bubut dan Sudut

Potong Pahat terhadap Kehalusan Permukaan Benda Kerja Hasil Pembubutan Tirus

Bahan ST-60.

Shigley, Joseph. 1963. Engineering Design. McGraw-Hill Book Company Inc.

Soejanto, Irwan. 2008. Rekayasa Kualitas: Eksperimen dengan Teknik Taguchi. Surabaya :

Yayasan Humaniora.

Sudjana. 1995. Desain dan Analisis Eksperimen Edisi IV. Bandung : PT. Tarsito.

Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif & RND. Bandung : Alfabeta.

Summer, Florian et al. 2015. Tribological study of crankshaft bearing systems: Comparison

of forged steel and cast iron counterparts under start–stop operation. Wear.

Tan Y. C. dan Ripin Z. N. 2011. Frictional Behavior of Piston Rings of Small Utility Two-

stroke Engine Under Secondary Motion of Piston. Tribol Int. Halaman 894-906.

Widarto, dkk. 2008. Teknik Permesinan. Jakarta : Departemen Pendidikan Nasional.

skripsirepository.ub.ac.id/2798/1/randy wiradmoko.pdfi pengantar puji syukur penulis panjatkan ke...

Documents