Pengaruh Sudut Pengapian CDI Programmable terhadap Performa Daya dan Torsi Mesin Sepeda Motor 110 CC
Bibliographic record
Abstract
Efisiensi pembakaran dan performa sepeda motor sangat dipengaruhi oleh sudut pengapian, terutama jika menggunakan bahan bakar dengan nilai oktan yang berbeda dari rancangan standar. Sudut pengapian pada sepeda motor standar dirancang untuk bahan bakar RON 88. Perubahan bahan bakar memerlukan penyesuaian, salah satu alternatifnya adalah mengatur sudut pengapian dengan CDI programmable untuk mencapai performa yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh sudut pengapian CDI programmable terhadap performa daya dan torsi mesin sepeda motor 110 cc. Variabel penelitian adalah sudut pengapian. Sudut pengapian sesuai dengan pemetaan CDI programmable yang tersedia. Penyetelan sudut pengapian yang tepat dapat meningkatkan efisiensi pembakaran, daya dan torsi mesin. Metode penelitian ini bersifat eksperimental melalui pengujian di laboratorium. Pengujian performa dilakukan dengan menggunakan dinamometer untuk mendapatkan data daya, torsi dan sudut pengapian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sudut pengapian dengan menggunakan CDI programmable dapat meningkatkan performa daya dan torsi mesin secara signifikan, terutama pada putaran mesin sedang dan tinggi. Daya tertinggi menggunakan CDI standar adalah 6,9 HP yang diperoleh pada sudut pengapian 32° sebelum titik mati atas dengan putaran mesin 7500 rpm dan torsi tertinggi adalah 7,74 Nm yang diperoleh pada sudut pengapian 32° sebelum titik mati atas dengan putaran mesin 4000 rpm. Sementara pada CDI programmable, daya tertinggi dicapai pada sudut pengapian 27° sebelum titik mati atas, putaran mesin 7500 rpm pada posisi map 4 yaitu 7,7 HP dan torsi tertinggi diperoleh pada sudut pengapian 27° sebelum titik mati atas, putaran mesin 5000 rpm pada posisi map 4 sebesar 8,29 Nm.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".