Bài báo này so sánh phương pháp TOPSIS-Entropy với phương pháp hàm mong muốn (Desirability Function Approach-DFA) trong việc tối ưu quá trình phay hợp kim Ti-6Al-4V. Nghiên cứu tập trung vào xác định các thông số cắt tối ưu gồm vận tốc cắt Vc (m/ph), lượng chạy dao răng fz (mm/răng), chiều sâu cắt ap (mm) trong điều kiện bôi trơn tối thiểu (MQL) với tham số bôi trơn là áp suất dòng khí P (bar) và lưu lượng dầu bôi trơn Q (ml/h). Nghiên cứu bao gồm việc thực hiện thí nghiệm, phát triển mô hình dự đoán cho các đáp ứng (giá trị độ nhám Ra, tỉ lệ bóc tách vật liệu MRR và năng lượng cắt riêng Uc), thực hiện phân tích phương sai (ANOVA) và xác định các thông số cắt tối ưu bằng phương pháp đạt đến mức mong muốn. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp DFA và TOPSIS-Entropy cho ra các giá trị tối ưu khác nhau. Phương pháp TOPSIS-Entropy xếp hạng 27 phương án thực nghiệm để tìm ra bộ thông số công nghệ tối ưu, trong khi DFA cung cấp 27 giá trị tối ưu hàng đầu dựa trên các giá trị mong muốn được tính toán từ các phương trình hồi quy. Việc so sánh phương pháp TOPSIS-Entropy và DFA cung cấp những hiểu biết quan trọng về việc tối ưu quá trình phay hợp kim Ti-6Al-4V. Việc lựa chọn phương pháp tối ưu phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và sự cân nhắc giữa giữa chất lượng và hiệu suất của quá trình.This article compares the TOPSIS-Entropy method with the Desirability Function Approach (DFA) in optimizing the milling process of Ti-6Al-4V alloy. The study focuses on determining the optimal cutting parameters including cutting speed Vc (m/min), tooth feed fz (mm/tooth), and cutting depth ap (mm) under minimum quantity lubrication (MQL) conditions with lubrication parameters of air pressure P (bar) and oil flow rate Q (ml/h). The research involves experimental work, developing predictive models for the responses (surface roughness value Ra, material removal rate MRR, and specific cutting energy Uc), performing analysis of variance (ANOVA), and determining the optimal cutting parameters using the desirability function approach. The research findings indicate that the DFA and TOPSIS-Entropy methods yield different optimal values. The TOPSIS-Entropy method ranks 27 experimental options to identify the optimal set of process parameters, while DFA provides the top 27 optimal values based on desired values computed from regression equations. Comparing the TOPSIS-Entropy and DFA methods provides important insights into optimizing the milling process of Ti-6Al-4V alloy. The choice of the optimization method depends on the research objectives and the trade-off between process quality and performance.