Text
Pengaruh Optimasi Nilai Injection Timing Terhadap Konsumsi Bahan Bakar Sepeda Motor Injeksi 4 Langkah 110 Cc Menggunakan Metode Artificial Neural Network
ECU (Electronic Control Unit) merupakan perangkat untuk mengatur sistem pada kendaraan injeksi dan mengatur semua aktivitas elektriknya. Terdapat beberapa data basis peta di dalam ECU, salah satunya adalah Injection Timing dan parameter tersebut ataupun yang lainnya dapat diubah (Remap), Remapping dilakukan agar pemilik mendapatkan performa atau pengendalian konsumsi bahan bakar yang sesuai dengan targetnya. Namun, pada penerapannya masih sering dengan cara trial error. ANN (Artificial Neural Network) menawarkan prediksi pemodelan optimasi yang dapat digunakan untuk proses remapping sebuah ECU kendaraan tanpa harus melakukan trial error berulang kali. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh optimasi nilai Injection Timing pada konsumsi bahan bakar sepeda motor injeksi 4 langkah 110 cc bertransmisi otomatis (CVT) dengan menggunakan metode ANN, prosesnya adalah dengan memasukkan data input berupa sudut derajat injection timing dan konsumsi bahan bakar pada kecepatan 10 km/j, 20 km/j, 30 km/j, 40 km/j, 50 km/j yang telah diperoleh pada pengujian awal dan memasukkan target output peningkatan efisiensi bahan bakar sebesar 5% ke dalam pemodelannya lalu memilih beberapa pengaturan yang akan digunakan, setelah itu dilakukan proses train untuk mendapatkan output data berupa nilai sudut derajat injection timing yang akan digunakan sebagai basis data remapping. Hasil dari penelitian ini adalah didapatkan nilai R = 0,99979 dan peningkatan efisiensi konsumsi bahan bakar pada kecepatan 10 km/j sebesar 4,11% dan 20 km/j sebesar 2,62%.
Tidak tersedia versi lain