OPTIMASI MULTI RESPON MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI -WEIGHTED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (WPCA) PADA PROSES BUBUT MATERIAL ST 60 DENGAN PENDINGINAN MINIMUM QUANTITY LUBRICATION (MQL)
DOI:
https://doi.org/10.34128/je.v4i2.47Keywords:
Kekasaran permukaan, Laju Pengerjaan Bahan, ST 60, MQL, Cairan PendinginAbstract
Proses bubut merupakan proses pemesinan dengan menggunakan mesin bubut, yang menghasilkan
komponen-komponen mesin yang berbentuk silindris. Pada Proses Bubut karakteristik kualitas yang kritis
adalah kekasaran permukaan dan laju pengerjaan bahan. Karakteristik kualitas tersebut dipengaruhi oleh
parameter proses pemesinan seperti kecepatan potong, gerak makan, kedalaman potong dan jenis cairan
pendingin. Maka diperlukan suatu optimasi untuk mendapatkan kekasaran permukaan yang minimum dan
laju pengerjaan bahan yang maksimum. Proses bubut material ST 60 menjadi objek pada penelitian ini .
Kombinasi metode Taguchi dan Weighted Principal Component Analysis (WPCA) digunakan sebagai
metode optimasi. Rancangan percobaan yang digunakan adalah matriks ortogonal L27. Seting Parameter
proses yang ditentukan adalah kecepatan potong, gerak makan, kedalaman potong dan jenis cairan
pendingin. Parameter-parameter tersebut masing-masing memiliki 3 level. Kekasaran permukaan memiliki
karakteristik respon yang optimal adalah semakin kecil semakin baik dan laju pengerjaan bahan memiliki
karakteristik respon semakin besar semakin baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat
menurunkan kekasaran permukaan serta meningkatkan laju pengerjaan bahan secara siginifikan.
References
[2] Yue, Y. Zheng, Y. Basu, S. dan Sutherland, W.J. 1998. â€Cutting Fluids: Performance Measure and Health-Related Characteristics,†Otsu Jepang.
[3] Yildiz, Y. dan Nalbant, M. 2008. â€A Review of Cryogenic Cooling in Machining Processes,â€International Journal of Machine Tools & Tools Manufacture, Vol. 48, Hal.947-964.
[4] Bienkowski, K. 1993. “Coolant & Lubricant The Truth,†Manufacturing Engineering, Pp. 90-96.
[5] Shahrom, S.M., Yahya, M.N. dan Yusoff, R.A. 2012.†Taguchi Method Approach on Effect of Lubrication Condition on Surface Roughness in Milling Operation,†Malaysian Technical Universities Conference on Engineering & Technology, MUCET Part 2 Mechanical And Manufacturing Engineering Vol. 594-599.
[6] Aouici Hamdi, M. A. Yallese, K. C., T. Mabrouki, J. F. Rigal. 2012. ''Analysis of surface roughness and cutting force components in hard turning with CBN
tool: Prediction model and cutting conditionsoptimization'' Measurement 45, pp 344–353, Elsevier.
[7] Hessainia Z. , A. Belbah , M. A. Yallese , T.Mabrouki, J. F. Rigal (2013)''On the prediction of surface roughness in the hard turning based on cutting parameters and tool vibrations'' Measurement 46, pp 1671–1681, Elsevier.
[8] Datta, S., Mahapatra, S.S. 2011. Bead Geometry Optimization of Submerged Arc Weld : Exploration of Weighted Principal Component Analysis (WPCA). 2
nd International Conference on Mechanical, Industrial and Manufacturing Technologies (MIMT), Singapore.
[9] Yilmaz. O., Eyercioglu. O., and Nabil. N.Z. 2006. A user-friendly fuzzy-based system for the selection of electro discharge machining process parameters.
Journal of Materials Processing Technology. Vol. 172. pp. 363-371.
[10] Lin, J. L. dan Lin, C. L. 2002. The Use of Orthogonal Array with Grey Relational Analysis to Optimize the Electrical Discharge Machining Process Performance with Multiple Characteristics, International Journal of Machine Tools and Manufacture, Vol. 42, hal. 237–244.
[11] Choudhury, B.S., Datta, S., Sen, R.S. 2010. Parametric Optimization of Electroless Ni-P Coating Using Weighted Principal Component Analysis
(WPCA) and Taguchi Method. International Journal of Applied Engineering Research, Vol. 5, No. 4.
