Penelitian ini menyajikan pendekatan baru dalam optimasi parameter proses fabrikasi komponen mekanis dengan mengintegrasikan metode Taguchi dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Proses fabrikasi komponen mekanis seringkali melibatkan banyak parameter yang saling mempengaruhi dan sulit untuk dioptimalkan secara simultan. Metode Taguchi telah terbukti efektif dalam mengurangi variasi proses dan meningkatkan kualitas produk, namun memiliki keterbatasan dalam mencari solusi optimal global. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengusulkan integrasi metode Taguchi dengan algoritma PSO yang mampu melakukan pencarian solusi optimal secara efisien dalam ruang pencarian multi-dimensi. Eksperimen dilakukan pada proses pemesinan komponen mekanis dengan parameter yang dioptimalkan meliputi kecepatan potong, kecepatan makan, kedalaman potong, dan jenis pendingin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan terintegrasi Taguchi-PSO mampu menghasilkan kombinasi parameter optimal yang meningkatkan kualitas permukaan sebesar 28,7% dan mengurangi waktu pemesinan sebesar 18,3% dibandingkan dengan metode konvensional. Model hibrid yang diusulkan juga menunjukkan konvergensi yang lebih cepat dan solusi yang lebih robust terhadap gangguan eksternal. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan metodologi optimasi parameter untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas proses fabrikasi komponen mekanis.
Copyrights © 2025