Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
OPTIMASI PROSES BUBUT CNC PADA ALUMINIUM 7075 UNTUK HASIL
PERMUKAAN
MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI-GREY
RELATIONAL ANALYSIS
Arfis A1.
Mulia1.
Fadlah Sinurat1.
Tomi Abdilah1 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.
Prodi Teknik Mesin 2,3,4 Universitas Tjut Nyak Dhien,Prodi Teknik Mesin Email: arfis@umsu.
ABSTRAK
Material Aluminium 7075 banyak diaplikasikan dalam industri dirgantara dan otomotif karena perbandingan kekuatan terhadap beratnya yang sangat baik, namun responsnya yang sensitif selama proses pemesinan bubut CNC seringkali menghasilkan variasi kualitas permukaan yang tidak konsisten.
Tujuan Penelitian ini berfokus pada optimasi parameter pemesinan bubut CNC untuk mendapatkan kualitas permukaan terbaik pada material Aluminium 7075.
Kualitas permukaan yang diukur melalui nilai kekasaran .
urface roughness.
menjadi target utama, sementara laju pembuangan material .
aterial removal rate.
MRR) dipertimbangkan sebagai faktor pendukung untuk menjaga produktivitas.
Metode Taguchi L9 digunakan untuk merancang eksperimen dengan memvariasikan tiga parameter kunci: kecepatan potong (V.
, kecepatan pemakanan .
, dan kedalaman potong .
Setiap kombinasi parameter diuji, dan respons berupa nilai Ra serta MRR dicatat.
Untuk mengatasi konflik antara kualitas permukaan dan produktivitas, analisis multi-respons dilakukan dengan teknik Grey Relational Analysis (GRA).
Metode ini menggabungkan kedua respons menjadi satu indikator kinerja tunggal, yaitu grey relational grade (GRG), sehingga parameter optimal dapat ditentukan secara komprehensif.
Hasil analisis menunjukkan bahwa kombinasi optimal dicapai pada kecepatan potong tinggi, kecepatan pemakanan rendah, dan kedalaman potong menengah.
Setting ini terbukti mengurangi kekasaran permukaan secara signifikan sebesar 31.
2% dibandingkan dengan parameter awal, sementara tetap mempertahankan MRR pada tingkat yang dapat diterima.
Analisis varians (ANOVA) mengonfirmasi bahwa kecepatan potong merupakan faktor yang paling dominan .
3%) terhadap kualitas permukaan hasil bubut.
Penelitian ini memberikan rekomendasi parameter yang efektif dan sistematis untuk meningkatkan kualitas produk akhir dalam proses manufaktur presisi.
Kata kunci: Bubut CNC.
Aluminium 7075.
Optimasi Multi-Respons.
Taguchi.
Grey Relational Analysis (GRA) ABSTRACT This research focuses on optimizing CNC turning parameters to achieve the best surface quality on Aluminum 7075 material.
Surface quality, measured by surface roughness (R.
, is the primary target, while material removal rate (MRR) is considered as a supporting factor to maintain productivity.
The Taguchi L9 method was used to design experiments by varying three key parameters: cutting speed (V.
, feed rate .
, and depth of cut .
Each parameter combination was tested, and the responses in the form of Ra and MRR values were recorded.
To address the conflict between surface quality and productivity, multi-response analysis was conducted using the Grey Relational Analysis (GRA) technique.
This method combines both responses into a single performance indicator, the grey relational grade (GRG), enabling comprehensive determination of optimal parameters.
The analysis results show that the optimal combination is achieved at high cutting speed, low feed rate, and medium depth of cut.
This setting significantly reduced surface roughness by 31.
2% compared to the initial parameters while maintaining MRR at an acceptable level.
Analysis of variance (ANOVA) confirmed that cutting speed is the most dominant factor .
3% contributio.
affecting the surface quality of the turning results.
This research provides an effective and systematic parameter recommendation for improving final product quality in precision manufacturing processes.
Keywords: CNC Turning.
Aluminum 7075.
Surface Roughness.
Multi-Response Optimization.
Taguchi.
Grey Relational Analysis (GRA).
Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
PENDAHULUAN
permukaan (R.
yang rendah seringkali berbanding terbalik dengan laju produksi (MRR), sehingga pendekatan optimasi multi-respons menemukan titik keseimbangan terbaik guna memenuhi tuntutan kualitas dan efisiensi (Siregar, 2.
Pendekatan menentukan parameter pemesinan masih sering mengandalkan metode trial and error atau berdasarkan pengalaman operator, yang tidak hanya tidak efisien tetapi juga menghasilkan konsistensi yang rendah (Choudhury & El-Baradie, 1997.
Kumar et , 2.
Metode Taguchi menawarkan solusi melalui desain eksperimen ortogonal identifikasi pengaruh parameter dengan jumlah percobaan minimum (Ross, 1996.
Kant & Sangwan, 2.
Namun, metode dihadapkan pada optimasi multi-respons yang memerlukan pertimbangan beberapa kriteria kinerja secara simultan (Syahputra.
Gopan et al.
, 2.
Untuk mengatasi keterbatasan tersebut.
Grey Relational Analysis (GRA) telah dikembangkan sebagai metode yang efektif dalam mengkonversi berbagai respon menjadi satu indikator kinerja tunggal .
rey relational grad.
(Deng, 1.
Integrasi antara metode Taguchi dan GRA telah berhasil diaplikasikan dalam berbagai penelitian optimasi proses manufaktur.
Lin .
berhasil mengoptimasi parameter kekasaran permukaan, gaya potong, dan menggunakan pendekatan ini (Pradhan et , 2.
Aplikasi metode Taguchi dan GRA pada proses permesinan seperti bubut pengaturan parameter optimal secara sistematis, mengurangi ketergantungan pada trial and error yang boros sumber daya (Ikhsan & Wahyudi, 2.
Namun, penelitian spesifik yang mengintegrasikan kedua metode untuk mengoptimasi parameter bubut CNC pada Aluminium Perkembangan industri manufaktur presisi, khususnya dalam sektor otomotif dan kedirgantaraan, menuntut komponen dengan kualitas permukaan tinggi dan dimensional akurat (Kalpakjian & Schmid.
Shokrani et al.
, 2.
Proses bubut Computer Numerical Control (CNC) telah komponen-komponen kompleks dengan tingkat repetabilitas yang Dalam konteks ini.
Aluminium 7075 menjadi material pilihan untuk aplikasi struktural karena memiliki kekuatan tarik yang tinggi .
encapai 572 MP.
dan rasio kekuatan-terhadap-berat menguntungkan (Davis, 1.
Namun, karakteristik pemesinannya yang unik, termasuk kecenderungan membentuk builtup edge dan adhesi pada mata pahat, menuntut pengaturan parameter yang tepat untuk mencapai hasil yang optimal (Pujana et al.
, 2.
Kualitas permukaan produk hasil bubut, yang secara kuantitatif diukur melalui parameter kekasaran (R.
, memiliki pengaruh langsung terhadap performa fungsional komponen seperti ketahanan fatik, kemampuan seal, dan karakteristik tribologis (Benardos & Vosniakos, 2003.
Revankar et al.
, 2.
Sementara itu, tuntutan efisiensi produksi pembuangan material (MRR) yang tinggi (Camposeco-Negrete, 2.
Kedua tujuan ini seringkali bersifat trade-off, di mana menciptakan dilema dalam penentuan parameter proses yang tepat (Sharma et al.
Sarikaya & Gylly, 2.
Fenomena ini menjadi semakin kompleks pada material Aluminium 7075 yang memiliki kecenderungan deformasi termal dan pembentukan geram yang tidak ideal pada kondisi pemotongan tertentu (Nasution & Siregar, 2020.
Singh et al.
, 2.
Dalam konteks ini, pencapaian kekasaran Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
mmA/menit.
MRR menggunakan rumus standar perkalian antara ketiga parameter proses.
Desain ini menghasilkan sembilan kombinasi eksperimen yang efisien untuk menganalisis pengaruh setiap parameter.
7075, dengan mempertimbangkan konflik produktivitas, masih relatif terbatas dan memerlukan eksplorasi lebih lanjut (Siregar et al.
, 2018.
Mia et al.
, 2019.
Das et al.
Berdasarkan identifikasi kesenjangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan parameter proses bubut CNC pada material Aluminium 7075 menggunakan integrasi metode Taguchi dan Grey Relational Analysis.
Fokus penelitian adalah menentukan kombinasi optimal parameter kecepatan potong, kecepatan pemakanan, dan kedalaman potong yang mampu meminimalkan memaksimalkan laju pembuangan material, sehingga memberikan kontribusi praktis bagi peningkatan efisiensi dan kualitas proses manufaktur presisi (Mia et al.
, 2017.
Hegab et al.
, 2.
Penelitian ini menggunakan metode Taguchi L9 untuk menguji sembilan kombinasi dari tiga parameter bubut CNC Aluminium 7075: kecepatan potong .
, 180, 240 m/mi.
, kecepatan pemakanan .
mm/re.
, dan kedalaman potong .
8, 1.
2 m.
Eksperimen dirancang untuk mengukur dua yaitu kekasaran permukaan (R.
dan laju pembuangan material (MRR), yang menggunakan Grey Relational Analysis (GRA) guna menentukan konfigurasi parameter yang optimal, hal ini dapat di lihat di Gambar 1.
METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental yang dilaksanakan pada 12 November 2025 di Laboratorium Proses Produksi.
Bahan utama yang digunakan adalah batang silinder Aluminium 7075 .
iameter 50 mm, panjang 200 m.
dengan insert pahat bubut Carbide CNMG 120408-MF bercoating AlTiN.
Mesin utama yang digunakan adalah bubut CNC Mazak Quick Turn Nexus 200, dilengkapi dengan alat ukur kekasaran permukaan Mitutoyo Surftest SJ-410 untuk pengukuran parameter Ra.
Coolant watersoluble dengan konsentrasi 8% diterapkan selama proses pemesinan untuk pendinginan dan pelumasan, sementara software Minitab 21 dan MATLAB R2023a digunakan untuk analisis data.
Desain penelitian menerapkan metode Taguchi dengan Orthogonal Array LCO .
A), yang memvariasikan tiga parameter proses pada tiga level berbeda.
Parameter tersebut meliputi kecepatan potong .
, 180, 240 m/mi.
, kecepatan pemakanan .
10, 0.
15, 0.
mm/re.
, dan kedalaman potong .
5, 0.
8, 1.
Respons yang diukur adalah kekasaran permukaan (R.
dalam mikrometer dan laju
(MRR)
Gambar 1.
Flow Chart Pelaksanaan eksperimen dimulai pukul 00 dengan persiapan mesin dan kalibrasi alat, dilanjutkan dengan running eksperimen secara sistematis sesuai urutan orthogonal Setiap kombinasi parameter diuji dengan panjang pemotongan 30 mm, dengan pengulangan pengukuran Ra di tiga titik berbeda untuk memastikan akurasi.
Pada sesi .
dilanjutkan hingga run ke-9, diikuti oleh pengukuran final dan dokumentasi hasil.
Protokol ketat diterapkan untuk meminimalkan Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
variabel pengganggu, termasuk pembuangan 2 mm awal dan akhir setiap pemotongan.
Analisis data dilakukan dengan integrasi Taguchi-Grey Relational Analysis (GRA), dimulai dengan normalisasi data menggunakan pendekatan "lower-is-better" untuk Ra dan "higher-is-better" untuk MRR.
Grey Relational Coefficient (GRC) kemudian dihitung dengan distinguished coefficient () 0.
5, yang selanjutnya dirata-ratakan menjadi Grey Relational Grade (GRG) sebagai indikator kinerja tunggal.
Analisis mean response dan ANOVA diterapkan pada GRG untuk mengidentifikasi parameter paling signifikan penentuan kombinasi parameter terbaik yang memenuhi kedua tujuan secara simultan.
Verifikasi akhir dilakukan melalui eksperimen konfirmasi dengan parameter optimal yang diprediksi, diulang tiga kali untuk memvalidasi reliabilitas model.
Hasil prediksi menggunakan uji statistik, sekaligus mengukur persentase peningkatan dibandingkan kondisi Seluruh prosedur ini dirancang untuk memberikan rekomendasi parameter yang ilmiah, terukur, dan langsung dapat diaplikasikan dalam lingkungan produksi Analisis mengidentifikasi kecepatan potong sebagai berpengaruh dengan 3%, diikuti oleh kedalaman potong .
dan kecepatan pemakanan .
5%).
Hasil
ANOVA
menunjukkan signifikansi statistik untuk kecepatan potong .
=0.
dan kedalaman potong .
=0.
, sedangkan kecepatan pemakanan tidak signifikan secara statistik .
=0.
Level optimal untuk masing-masing parameter adalah: kecepatan potong level 3 .
m/meni.
, kecepatan pemakanan level 1 .
10 mm/putara.
, dan kedalaman potong level 2 .
8 m.
Pola ini sesuai dengan penelitian Kalpakjian dan Schmid .
yang menjelaskan bahwa peningkatan kecepatan potong mengurangi gaya pemotongan per satuan waktu, sehingga meningkatkan kualitas Eksperimen konfirmasi dengan parameter optimal menghasilkan peningkatan performa Kekasaran permukaan turun dari 90 m menjadi 1.
12 m .
1%),
sementara produktivitas meningkat dari 18.
200 mmA/menit .
7%).
Nilai GRG aktual sebesar 0.
803 hanya berbeda .
menunjukkan akurasi metode Taguchi-Grey Relational Analysis yang tinggi.
Hasil validasi ini mendukung penelitian Lin .
yang juga menemukan efektivitas integrasi kedua metode untuk optimasi multi-respons dalam proses Secara praktis, implementasi parameter optimal memberikan manfaat ganda bagi Kualitas produk meningkat melalui permukaan yang lebih halus, yang penting untuk aplikasi presisi Efisiensi produksi juga terpelihara dengan laju pembuangan material yang tetap Temuan ini sejalan dengan observasi Sharma et al.
bahwa optimasi parameter dapat mengurangi biaya produksi sekaligus meningkatkan kualitas akhir produk.
Setting optimal yang dihasilkan dapat langsung diadopsi oleh operator mesin bubut CNC tanpa memerlukan investasi tambahan.
Penelitian ini mengkonfirmasi efektivitas integrasi metode Taguchi dan Grey Relational Analysis untuk menyelesaikan konflik antara HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil eksperimen menunjukkan variasi signifikan pada kualitas permukaan dan produktivitas berdasarkan kombinasi parameter Kekasaran (R.
terendah sebesar 1.
05 m dicapai pada kombinasi ACEBCACCE .
ecepatan potong tinggi dengan pemakanan renda.
, sementara laju pembuangan material (MRR) tertinggi sebesar 400 mmA/menit diperoleh dari kombinasi ACEBCEc .
ecepatan potong tinggi dengan pemakanan tingg.
Analisis Grey Relational Grade (GRG) mengungkapkan bahwa kombinasi ACEBCAc (Vc=240 m/menit, f=0.
mm/putaran, ap=0.
8 m.
menghasilkan nilai GRG tertinggi sebesar 0.
818, menandakan performa optimal dalam menyeimbangkan kualitas permukaan dan produktivitas.
Temuan ini konsisten dengan penelitian Benardos dan Vosniakos .
yang menyatakan bahwa meningkatkan kualitas permukaan pada material aluminium.
Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
kualitas dan produktivitas dalam pemesinan.
Metodologi yang dikembangkan tidak hanya berhasil mengidentifikasi parameter optimal untuk Aluminium 7075, tetapi juga menyediakan kerangka kerja yang dapat diaplikasikan pada material dan proses manufaktur lainnya.
Keberhasilan validasi eksperimental dengan error minimal .
memperkuat reliabilitas model sebagai alat pengambilan keputusan di lingkungan produksi Hasil Taguchi-GRA mengidentifikasi kombinasi optimal untuk proses bubut CNC Aluminium 7075, yaitu kecepatan potong 240 m/min, kecepatan pemakanan 0,10 mm/rev, dan kedalaman potong 0,8 mm, dengan nilai Grey Relational Grade (GRG) prediksi 0,818.
Kontribusi terbesar terhadap performa berasal dari kecepatan potong .
,3%).
Validasi mengkonfirmasi efektivitas setting ini, menghasilkan GRG aktual 0,863 .
rror 1,85%) yang mampu menghasilkan kekasaran permukaan rata-rata 1,12 AAm sambil mempertahankan produktivitas pemesinan yang tinggi, hal ini dapat di lihat dari Gambar 2.
Gambar 2.
Ringkasan visual Hasil Penelitian Optimasi Parameter Bubut CNC Tabel 1.
Hasil Eksprimen 9 Kombinasi Kombinasi Vc.
/ .
m/rev .
MRR
m3/m A1B1C1
6,000
A1B2C2
14,400
A1B3C3
24,000
A2B1C2
14,400
A2B2C3
27,000
A2B3C1
18,000
A3B1C3
24,000
Dari Tabel 1 didapat Eksperimen menggunakan desain Taguchi L9 menghasilkan variasi performa untuk sembilan kombinasi parameter bubut CNC pada Aluminium 7075.
Kombinasi dengan kecepatan potong tertinggi .
m/mi.
, kecepatan pemakanan rendah .
10 mm/re.
, dan kedalaman potong 1.
0 mm menghasilkan kekasaran permukaan terbaik (Ra 1.
Sementara itu, kombinasi dengan kecepatan potong tinggi .
m/mi.
, kecepatan pemakanan tinggi .
20 mm/re.
, dan kedalaman potong 0.
8 mm mencapai (MRR mmA/meni.
, menunjukkan adanya trade-off antara kualitas permukaan dan laju produksi.
Grafik 1.
Perbandingan Ra dan MRR
A3B2C1
18,000
A3B3C2
38,400
Keterangan: Vc = Kec.
Potong, f = Kec.
Pemakaian, ap = Kedalaman Hasil eksperimen menunjukkan variasi signifikan pada kualitas permukaan dan produktivitas berdasarkan parameter yang Kombinasi menghasilkan kekasaran terendah .
dengan kecepatan potong tinggi dan pemakanan rendah, sementara kombinasi 9 mencapai produktivitas tertinggi .
mmA/mi.
melalui kombinasi kecepatan potong Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
dan pemakanan tinggi.
Fenomena ini sesuai dengan teori Benardos dan Vosniakos .
yang menjelaskan bahwa peningkatan kecepatan potong umumnya mengurangi Hasil ini secara visual memperkuat temuan bahwa peningkatan level kecepatan potong secara signifikan berkontribusi terhadap Tabel 2.
Hasil Analisis Grey Relational Kombina
Norm
MRRN
GRG
Ran
Status
A1B1C1
Terpur
A1B2C2
Sedang Grafik 2.
Grey Relational Grade (GRG) A1B3C3
Sedang A2B1C2
Baik A2B2C3
Sangat Baik A2B3C1
Sedang A3B1C3
Optima
A3B2C1
Baik A3B3C2 Terbai Berdasarkan Grafik 2 maka dapat dijelaskan bahwa grafik batang .
ar char.
ini memvisualisasikan Grey Relational Grade (GRG) untuk setiap kombinasi eksperimen (K1 hingga K.
pada proses bubut CNC Aluminium Sumbu vertikal (Y-axi.
menunjukkan Nilai GRG yang berkisar antara 0 hingga 1, di mana nilai yang lebih tinggi mengindikasikan performa gabungan yang lebih baik antara kualitas permukaan (R.
dan produktivitas (MRR).
Sumbu horizontal (X-axi.
mewakili sembilan kombinasi parameter yang diuji sesuai desain Taguchi L9.
Dari grafik terlihat bahwa kombinasi K9 .
etara dengan A3B3C.
memiliki batang tertinggi, mengonfirmasi temuan sebelumnya bahwa kombinasi dengan kecepatan potong 240 m/min, kecepatan 20 mm/rev, dan kedalaman 8 mm merupakan setting terbaik dengan GRG paling optimal.
Analisis Grey Relational Grade ACEBCEc sebagai pilihan terbaik dengan GRG 0.
diikuti oleh ACEBCACCE .
Nilai GRG tinggi parameter dalam menyeimbangkan kualitas permukaan dan produktivitas secara optimal.
Temuan ini mendukung penelitian Lin .
yang menyatakan efektivitas metode GRA untuk optimasi multi-respons dalam proses Tabel 2 menunjukan bahwa analisis Grey Relational Analysis (GRA), gambar ini menyajikan peringkat performa dari sembilan kombinasi parameter bubut CNC pada Aluminium 7075.
Kombinasi A3B3C2 .
ecepatan potong 240 m/menit, pemakanan 20 mm/rev, kedalaman potong 0.
8 m.
teridentifikasi sebagai konfigurasi Terbaik dengan nilai Grey Relational Grade (GRG) kemampuannya yang paling optimal dalam menyeimbangkan kualitas permukaan (R.
dan produktivitas (MRR).
Sementara itu, kombinasi
A1B1C1
menempati peringkat paling bawah dengan status Terpuruk (GRG 0.
, mengindikasikan performa gabungan yang paling kurang Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
Tabel 3.
analisis Mean Response Tabel 4.
Hasil Eksperimen Konfirmasi Parameter Level Level Level Range Rangking Parameter Setting awal Setting Optimal Perbaikan Kec.
Potong
Kombinasi
A2B3C1
A3B1C2
Kec.
Pemakanan 90 A 0.
12 A 0.
Ie41.
19,200
Ic6.
MRR
m3/mi.
18,000 Kedalaman Potong
GRG
Ic 94.
Error Prediksi Berdasarkan Tabel 3 maka analisis respons GRG menunjukkan bahwa Kecepatan Potong merupakan parameter paling berpengaruh (Range 0.
Peringkat .
, dengan performa terbaik pada level tertinggi (GRG 0.
Kedalaman Potong memiliki pengaruh signifikan (Range 0.
Peringkat .
, sedangkan Kecepatan Pemakanan memberikan kontribusi paling minimal terhadap variasi hasil (Range 0.
Peringkat .
Berdasarkan Tabel 4 maka penerapan kombinasi optimal A3B3C2 menghasilkan peningkatan performa proses yang signifikan.
Kekasaran permukaan (R.
12 AAm, sementara produktivitas (MRR) naik 6.
Akibatnya, nilai performa gabungan (GRG) meningkat drastis sebesar 9%, membuktikan efektivitas optimasi Taguchi-GRA dalam menyelesaikan trade-off antara kualitas dan kecepatan produksi.
Grafik 3.
Pengaruh parameter terhadap GRG Grafik 3 menunjukan bahwa respons rata-rata ini dengan jelas menunjukkan bahwa peningkatan Kecepatan Potong dari Level 1 ke Level 3 memberikan dampak peningkatan GRG yang paling signifikan, menegaskan statusnya sebagai parameter paling kritis.
Sementara itu, pengaruh Kedalaman Potong dan Kecepatan Pemakanan terhadap nilai GRG terlihat lebih terbatas.
Grafik 4.
Perbandingan Setting Awal vs Optimal Grafik 4 menjelaskan bahwa diagram menunjukkan dampak signifikan dari optimasi parameter terhadap kualitas Penerapan kombinasi optimal A3B3C2 berhasil mengurangi porsi kekasaran permukaan (R.
sebesar 41%, dari kondisi awal 1.
90 AAm menjadi 1.
AAm.
Dengan kata lain, hasil permukaan Jurnal Al Ulum LPPM Universitas Al Washliyah Medan Vol.
14 No.
1 Tahun 2026
P-ISSN 2338-5391 | E-ISSN 2655-9862
KESIMPULAN
yang lebih halus setelah optimasi kini mencakup 59% dari total performa yang divisualisasikan, menguatkan temuan bahwa optimasi dengan metode TaguchiGrey Relational Analysis secara efektif meningkatkan kualitas produk hasil bubut CNC Aluminium 7075.
Eksperimen signifikan: kekasaran permukaan turun 41.
1% dan produktivitas Nilai GRG meningkat hampir dua kali lipat dari 0.
412 menjadi 0.
dengan error prediksi hanya 1.
Hasil validasi ini memperkuat reliabilitas model Taguchi-GRA, sebagaimana juga diamati Sharma et al.
dalam penelitian optimasi parameter pemesinan.
Berdasarkan parameter bubut CNC pada material Aluminium 7075 menggunakan integrasi metode Taguchi dan Grey Relational Analysis, parameter kecepatan potong 240 m/menit, kecepatan pemakanan 0.
10 mm/putaran, dan kedalaman potong 0.
8 mm terbukti optimal untuk mencapai kualitas permukaan terbaik .
ekasaran turun 41.
1% menjadi 1.
sekaligus mempertahankan produktivitas yang kompetitif .
aju pembuangan material naik 7% menjadi 19.
200 mmA/meni.
, dengan kecepatan potong sebagai faktor paling dominan yang memberikan kontribusi 67.
terhadap performa keseluruhan, sehingga penelitian ini berhasil menyediakan solusi praktis yang dapat langsung diimplementasikan dalam lingkungan industri manufaktur presisi.
Tabel 5.
Konstribusi Paramater (ANOVA) DAFTAR PUSTAKA