Teknologi yang terus berkembang di dunia industri manufaktur dan semakin maju meningkatkan kebutuhan alat yang lebih efisien dan efektif. Peningkatan alat yang canggih akan mendorong pelaku industri dalam membentuk suatu produk yang sesuai dengan perencanaan. Proses produksi pembuatan suatu produk manufaktur yang ada di dunia industri hampir seluruhnya memerlukan proses pemesinan. Kualitas permukaan adalah variabel penting dalam proses pemesinan milling. Oleh karena itu, memilih parameter pemesinan terbaik sangat penting agar kualitas permukaan terbaik dapat diperoleh. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan parameter pemesinan dengan menggunakan kekasaran permukaan sebagai variabel indikator kinerja. Penelitian ini dilakukan dengan membuat 9 spesimen uji kekasaran permukaan melalui proses facing pada mesin CNC Milling Aciera VMC50E. Variasi parameter pemesinan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Spindle Speed, Feedrate, dan Depth of cut. Nilai kekasaran permukaan yang diperoleh dari 9 spesimen uji di analisis menggunakan Metode Taguchi dan Analysis of Varians (ANOVA). Metode Taguchi digunakan untuk memprediksi konfigurasi parameter pemesinan terbaik. Hasil analisis signal to noise rasio menunjukkan bahwa kualitas permukaan dipengaruhi oleh Ketiga Parameter tersebut. Hasil pengukuran pada 9 spesimen uji menunjukkan nilai kualitas kekasaran permukaan terbaik adalah 0,264 µm pada proses milling material aluminium 5052 yaitu pada kondisi kecepatan Spindle 1900 rpm, Feedrate 170 mm/menit dan Depth of cut 0.20 mm. ANOVA menunjukkan bahwa kecepatan putaran spindel memberikan kontribusi sebesar 68.86%, kecepatan potong 8.94% dan kedalaman potong 3.98% terhadap nilai kekasaran permukaan. Berdasarkan prediksi Metode Taguchi putaran Spindle 1900 rpm, feedrate 150 mm/menit dan depth of cut 0.15 mm menghasilkan kualitas kekasaran permukaan 0,060 µm. Keywords:Taguchi orthogonal array, signal to noise ratio, milling proses, machining parameters, surface roughness
                        
                        
                        
                        
                            
                                Copyrights © 2024