## Implementasi Metoda Sum Squared Error untuk Identifikasi Kategori Pembakaran Mesin Sepeda Motor 4 Tak Bahan Bakar Bensin

## Sum Square Error Methods Implementation For Combustion Categorizing Identification in 4 Stroke Engine Gasoline Fuel Motorcyle
Andrizal 1) , Rusfandi 1) & Rivanol Chadry 2)
1) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang Kampus UNAND Limau Manis Padang 25163 Telp 0751-72590 Fax 0752-72576 Email : andrizalpoli@gmail.com , rusfandi74@yahoo.com
2) Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Padang Kampus UNAND Limau Manis Padang 25163 Telp 0751-72590 Fax 0752-72576 Email : rivanolchadry@yahoo.com

## Abstract
Motorcycles  with  injection  system  uses  engine  scanner  tool  as  a  reference  for  a  mechanic  when performing  a  tune-up  to  find  out  and  get  the  engine  firing  conditions  were  perfect.  Unlike  the  motorcycle carburetor system, relying only on the experience of a mechanic. If using tools, usually using exhaust emission analyzer which only serves to measure the levels of elements and compounds and exhaust emissions and it can not  be  used  to  identify  the  condition  of  the  combustion  engine.  Besides,  not  all  the  workshops  have  it,  just  a certain manufacturer authorized workshops, garages and a large scale or related government agencies that have it.  There  are  two  categories  of  combustion  engine,  the  first  engine  combustion  conditions  are  not  perfect  and complete  combustion  conditions.  Perfect  engine  combustion  conditions  is  needed  so  that  maximum  engine performance  with  an  efficient  use  of  fuel.  This  study  aims  to  make  a  device  that  is  capable  of  detecting  the condition  of  combustion  4-stroke  motorcycle  carburetor  system  using  the  method  of  sum  square  error  (SSE) through the value of the data patterns of exhaust emissions based gas sensors. The study, of the five categories of motorcycles  with  the  manufacturer,  type  and  year  of  manufacture  of  different  shows  that,  the  system  made capable of identifying categories of combustion engine based on the SSE on the identification and reference set. The success rate of identification detection system performs the complete combustion of 89.33% and 97.99% of incomplete combustion.
Keyword: identification, combustion conditions, the pattern data.

## PENDAHULUAN
Setiap  penguna  kendaraan  bermotor menginginkan agar kendaraan yang digunakan  efisien  dan  irit  bahan  bakar dengan  tenaga  serta  kinerja  mesin  tetap maksimal.  Agar  didapat  penggunaan  bahan bakar  yang  efisien  dan  tenaga  yang  serta performa mesin maksimal diperlukan tindakan-tindakan  yang  dilakukan  oleh tenaga ahli atau sering disebut dengan tune up mesin.
Berdasarkan  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  pada  tahun  2013  terdapat  ±  80  juta pengguna sepeda motor yang terdaftar. Dan dengan  pertumbuhan  setiap  tahun  12% maka pada tahun 2015 ini diperkirakan 100 juta sepeda motor dengan berbagai tipe dan produsen.
Pengguna  sepeda  motor  secara  rutin dan berkala melakukan tune up atau service kendaraan  di  bengkel  sepeda  motor. Kegiatan service atau tune  up dilakukan oleh  tenaga  ahli  terlatih  yang  ada  pada bengkel-bengkel  resmi  produsen  tertentu atau  bengkel-bengkel  lainnya  yang  ada dilingkungan masyarakat. Salah satu kegiatan  service  rutin  yang  dilakukan adalah tune  up pembakaran  mesin  yaitu kegiatan service ringan  yang  dilakukan untuk  proses  kalibrasi  sistem  pembakaran mesin.  Proses  ini  meliputi  pengaturan pembakaran  mesin  agar  didapat  sistem pembakaran  mesin  yang  efisien  dan performa  dan  tenaga  yang  dihasilkan
maksimal  dengan  konsumsi  bahan  bakar minimal.
Terdapat dua
kategori kelompok pembakaran mesin kendaraan bermotor :
1. Pembakaran sempurna Pembakaran  sempurna  didapat  jika terjadi  kesembangan  antara  bahan bakar  yang  di  hembuskan  keruang bakar, udara pembakaran yang dibutuhkan  dan  sistem  pengapian untuk proses pembakaran.
2. Pembakaran tidak sempurna Pembakaran  tidak  sempurna  adalah tidak  terdapat  keseimbangan  ketiga komponen  pembakaran  yitu  bahan bakar,  udara  dan  pengapian.  Terlalu kaya  diartikan  sebagai  bahan  bakar telalu banyak, sehingga terdapat sejumlah  bahan  bakar  yang  tidak terbakar  diruang  bakar  dan  ikut terbuang  melalui  gas  buang  dengan indikasi  gas  HC  yang  tinggi.  Terlalu
miskin akibatnya
gas buang mengandung  unsur  dan  senyawa  gas CO  dan  CO2  yang  tinggi  sementara tenaga yang dihasilkan minimal.
Kondisi  pembakaran  sempurna  dan tidak  sempurna  ditentukan  oleh  komposisi dan  kadar  unsur  dan  senyawa  gas  buang yang  ada  pada  kendaraan  ditampilkan seperti pada pada tabel 1.
Tabel 1. Hubungan unsur dan senyawa gas buang yang dihasilkan dan kondisi pembakaran mesin.
Kondisi  yang  diinginkan  adalah  CO low , CO 2 High , HC low dan O 2 Low seperti pada tabel 1.
Keahlian seorang tenaga mekanik saat proses tune  up ditunjang  oleh  pengalaman dan alat bantu yang digunakan.
Terdapat dua jenis sepeda motor yang ada  saat  ini  khususnya  di  Indonesia  jika dilihat  dari  sistem  pengaturan  proses pembakaran.
1. Sepeda motor sistem karburator
Sepeda  motor  jenis  ini  diproduksi umumnya sebelum tahun 2012.
Dengan  demikian  jenis  sepeda  motor tipe  ini  masih  banyak  digunakan  oleh masyarakat.  Pada  sepeda  motor  jenis ini,  pengaturan  sistem  pengapian, aliran  udara,  dan  injeksi  bahan  bakar dilakukan secara mekanik.
2. Sepeda  motor  sistem  injeksi  ( fuel injection ).
Jenis  sepeda  motor  ini  diproduksi mulai tahun 2010 dan pada tahun 2012 hingga sekarang hampir semua produsen  sepeda  motor  di  Indonesia menggunakan  sistem  injeksi.  Sepeda motor  sistem  ini  dilengkapi  dengan sistem  kontrol  elektronik  berbasis multi  sensor  untuk  mengontrol  injeksi bahan bakar, udara dan sistem pengapian.  Disamping  itu  juga  sensor yang  ada  pada  sepeda  motor  tersebut dapat mendeteksi variable-variable yang dibutuhkan melalui engine scanner unit.
Engine  scanner  unit  merupakan  alat bantu bagi tenaga mekanik untuk mendeteksi  kondisi  pembakaran  yang terjadi.  Disamping  itu  alat  ini  juga  dapat digunakan  sebagai  alat  setting  point  untuk mendapatkan kondisi pembakaran sempurna  jika  sepeda  motor  yang  diuji terdeteksi  pada  kondisi  pembakaran  tidak sempurna. Sehingga dengan adanya alat ini, sangat  membantu  para  mekanik  melakukan tune up pembakaran mesin, karena terdapat
sebuah  alat  yang  dapat  dijadikan  sebagai data referensi dan uji identifikasi pembakaran mesin.
Sepeda motor sistem karburator tidak dilengkapi  dengan  sistem  kontrol  otomatis seperti  sistem  injeksi.  Sehingga  untuk proses tune up pembakaran mesin dilakukan  secara  manual  mengandalkan pengalaman dan pengetahuan tenaga mekanik. Misalnya dengan cara mendengarkan  bunyi  mesin  atau  irama mesin, melihat asap gas buang, melihat sisa pembakaran  pada  busi  dan  kadangkala mencium  bau  emisi  gas  buang.  Alat  bantu yang  biasa  digunakan  berupa  alat  ukur kadar emisi gas buang dan hasil pengukuran  alat  ini  tidak  menunjukkan kategori  pembakaran  mesin  tetapi  hanya kadar  unsur  dan  senyawa  gas  buang  yang ada.  Untuk  menentukan  kategori  hasil pembakaran diperlukan analisa lebih lanjut, disamping  itu  alat  bantu  seperti  ini  tidak selalu  tersedia  disetiap  bengkel  sepeda motor.
Berasarkan  prinsip  dasar  proses pembakaran mesin bahwa hasil pembakaran pada ruang bakar mesin akan menghasilkan kadar unsur dan senyawa dari beberapa gas melalui  gas  buang  dengan  nilai  tertentu seperti pada tabel 2.
Tabel  2. Standar  emisi  gas  buang  untuk sepeda motor sistem karburator bahan bakar bensin pada kondisi pembakaran sempurna.
Jenis Gas Kadar Gas Indikator HC 200ppm-400ppm Low CO 1,5% - 2 % Low CO 2 12% - 15 % High O 2 0,5% - 2% Low
Dari  tabel  2,  terlihat  hubungan  kadar emisi  gas  buang  yang  diukur  dengan kondisi pembakaran mesin sempurna untuk sepeda motor sistem karburator.
Dengan  cara  mendeteksi  kadar  unsur dan  senyawa  pada  gas  buang  suatu kendaraan  dapat  digunakan  sebagai  data untuk  menentukan  kategori  pembakaran mesin. Kadar unsur dan  senyawa emisi  gas buang ini dapat dideteksi dengan menggunakan sensor yang sensitif terhadap
unsur  gas  dan  senyawa  HC,  CO,  CO 2 dan O 2 .  Hasil  deteksi  sensor  diproses  dengan metoda  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  agar ditampilkan  data  unik  pada  domain frekuensi.  Selanjutnya  data  hasil  FFT  ini diproses  menjadi  data-data  unik  yang mencirikan  kondisi  pembakaran  mesin sepeda motor. Data-data kondisi pembakaran  mesin  ini  dapat  digunakan sebagai  data-data  referensi  dan  merupakan data pembanding proses Sum Squared Error (SSE) saat identifikasi pembakaran dilakukan.
Proses indentifikasi dilakukan dengan menghitung  jumlah  kuadrat  selisih  data referensi  pembakaran  dengan  data  uji  yang didapat  dengan  mengitung  nilai  SSE sebagai berikut :
..................................(1) Dimana,
SSE adalah jumlah nilai kuadrat error, xi nilai magnitude ke i data referensi, yi nilai magnitde ke i data hasil deteksi.
Keputusan  hasil  identifikasi  untuk menentukan  kategori  pembakaran  mesin apakah pembakaran sempurna atau pembakaran  tidak  sempurna,  ditentukan dengan proses perhitungan nilai SSE.

## METODOLOGI
Metode  penelitian  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  penelitian eksperimental.  Untuk  sampel  uji  adalah sepeda motor 4 tak sistem karburator bahan bakar  bensin  merek  Honda,  Yamaha  dan Suzuki  dengan  berbagai  tipe  dan  tahun pembuatan yang berbeda.
Penelitian ini dilakukan untuk membuat  sebuah  sistem  yang  mampu digunakan  sebagai  sistem  pengambilan keputusan untuk mendeteksi hasil pembakaran  mesin  melalui  gas  buang berdasarkan  pola  data  referensi  dan  pola data hasil deteksi.
Tahapan yang dilakukan pada penelitian  ini  adalah  2  tahap  berupa  tahap persiapan uji dan tahap pelakasanaan uji.

## Tahap Persiapan pengujian :
Tenaga  ahli dan peralatan pendukung yaitu  teknisi  terlatih  dari  bengkel  sepeda motor  dan  Alat  ukur  emisi  gas  buang Exhaust  Emission  Analyzer  yang  telah dikalibrasi.
Persiapan  bahan  uji  yaitu  sepeda motor yang diuji dalam keadaan baik, tidak mengalami  kerusakan  mesin  dan  sistem karburator  yang  sudah  dipastikan  oleh tenaga ahli.
Tahap     pelaksanaan      dan     prosedur pengujian :
1. Proses  pengambilan  data  referensi sebagai  data  pembanding  untuk mendapatkan nilai SSE. Data pembanding  ini  merupakan  data magnitude  hasil  proses  SSE.  Proses pengambilan  data  referensi  adalah sebagai berikut :
a. Sepeda  motor  yang  dijadikan sebagai data referensi di tune up pembakaran  mesin  oleh  tenaga mekanik terlatih sehingga didapat  kategori  pembakaran sempurna.
b. Sepeda motor yang telah di tune up diukur  emisi  gas  buang
dengan peralatan Exhaust Emisision Analyzer untuk dianalisa hasil emisi gas buang. c. Data  hasil  uji  emisi  dianalisa dengan acuan pada tabel 2 untuk mendapatkan  hasil  pembakaran sempurna  dan  di tune  up ulang oleh tenaga mekanik jika diperlukan.
d. Selanjutnya,  dipasangkan  alat uji  untuk  mendapatkan  pola datakategori
pembakaran sempurna.
e. Jika  telah  didapatkan  hasil  pola data kategori pembakaran
sempurna, maka data ini disimpan  sebagai  data  referensi untuk  jenis  dan  merek  sepeda motor.
f. Proses a sampai f diulangi untuk tipe,  produsen  yang  berbeda
terhadap  beberapa  tipe  sepeda motor.
2. Proses  penentuan  nilai  maksimum SSE referensi.
Proses  uji  penentuan  batasan  nilai SSE  dilakuan  untuk  mendapatkan nilai maksimum SSE yang dijadikan acuan pengambilan keputusan
kategori pembakaran dengan cara :
a. Dipilih  jenis  sepeda  motor  yang diuji  sesuai  dengan  sepeda motor yang akan diuji.
b. Tentukan  nilai  SSE  random mendekati  0  sebagai  nilai  SSE referensi untuk nilai awal.
c. Pasang  pipa  input  ruang  sensor pada  ujung  knalpot  sepeda motor  yang  belum  ditun  up  dan amati hasil keputusan identifikasi yang dihasilkan.
d. Analisa  hasil  keputusan,  jika hasil keputusan pembakaran sempurna,  turunkan  nilai  set poin  referensi  SSE  sampai  hasil identifikasi tetap pada pembakaran sempurna dan dicatat  sebagai  nilai  referensi SSE. e. Jika hasil identifikasi
pembakaran  tidak  sempurna, dan lakukan tune up pada sepeda motor  oleh  tenaga  mekanik  dan dengan  bantuan  uji  emisi  dan analisa  hasil  uji  emisi  sampai didapat konsisi pebakaran sempurna.
f. Proses a sampai e diulangi untuk jenis  dan  merek  sepeda  motor yang  berbeda  dan  catat  sebagai data referensi SSE sesuai dengan jenis sepeda motor.
3. Proses uji identifikasi on line. Proses  uji  identifikasi  on  line  ini dilakukan  terhadap  sepeda  motor yang  belum  di tune  up dan  tidak diketahui katergori pembakarannya.
a. Pilih  jenis  sepeda  motor  dan pilih  nilai  referensi  SSE  yang
sesuai dengan tipe sepeda motor yang diuji.
b. Hidupkan  sepeda  motor  dan tunggu sampai kondisi akselerasi mesin stabil. c. Pastikan  ruang  sensor  steril  dari sisa-sisa  gas  buang  dan  sistem sudah dipanaskan, lalu pasangkan  pipa  input  sistem pada ujung knalpot. d. Tunggu sampai response maksimum  dan  amati  hasil identifikasi.
e. Jika  diperlukan  lakukan tune  up untuk mendapatkan kategori pembakaran sempurna.
f. Lakukan  poin  a  sampai  e  untuk tipe sepeda motor yang berbeda.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem yang dibuat ini diimplementasikan  pada  sistem embedded dengan  komponen  utama  modul field Programmable  Gate  Array (FPGA)  pada modul myRIO dari Nasional Instrument.
Gambar 1. Bentuk alat secara keseluruhan.
Sistem  sensor  untuk  deteksi  gas dibuat  parallel,  untuk  sensor  oksigen menggunakan KE 50, MQ 135 untuk sensor CO2, MQ 7 untuk CO dan TGS 2201 untuk HC.  Output  sensor  diperkuat  dengan penguat sinyal dan dirubah menjadi besaran digital.  Semua  proses  sistem  dilakukan pada modul FPGA, sementara laptop hanya digunakan sebagai media display. Tampilan antara  pengguna  dengan  sistem  dibuat sedemikian  rupa  sehingga  memudahkan pengguna memahami hasil proses sistem.
Gambar 2. Diagram blok sistem
Gambar 3. Interface antara sistem dengan pengguna.
Blok diagram sistem secara keseluruhan  atau  data  flow  programming ditampilkan  pada  gambar  2.  Tampilan perantara sistem dengan pengguna ditampilkan pada gambar 3.

## Pengambilan data referensi.
Proses  pengambilan  data  referensi dilakukan terhadap sejumlah sepeda motor, dengan  30  kali  pengamatan  untuk  masing- masingnya.  Dari  hasil  magnitude  30  kali pengamatan  setiap  pola  data  yang  didapat, dilakukan  perhitungan  rata-rata  untuk mendapatkan  nilai  magnitude  referensi. Gambar  4  menampilkan  hasil  perubahan magnitude untuk setiap pola dengan 30 kali pengujian untuk sepeda motor Honda Supra X. Jumlah pola data yang dipilih dari proses SSE adalah sebanyak 8 pola.
Gambar 4. Perubahan magnitude pola 30 kali pengujian untuk sepeda motor Honda
Supra Fit X.
Untuk  mendapatkan  nilai  magnitude yang akan digunakan sebagai nilai referensi maka  dihitung  nilai  rata-rata  setiap  pola. Hasil akhir untuk pola data referensi Honda Supra Fit X ditunjukkan  pada tabel 3.
Tabel  3. Nilai  magnitude  data  referensi sepeda motor Honda Supra Fit X.
Data-data  pada  tabel  3  digunakan sebagai  data  referensi  untuk  menghitung nilai  SSE  ketika  mendeteksi  kondisi pembakaran sepeda motor Honda Supra Fit X.
Dengan  cara  yang sama, seperti  yang dilakukan  pada  sepeda  motor  Honda  Supra Fit  X,  didapatkan  nilai  magnitude  data reerensi untuk beberapa jenis sepeda motor, seperti ditunjukkan tabel 4.
Tabel 4. Magnitude  pola  data referensi  beberapa  sepeda  motor  kategori pembakaran sempurna.

## Proses pengaturan nilai SSE referensi
Nilai referensi  SSE dibutuhkan untuk perbandingan  ketika  sistem  melakukan proses  pengambilan  keputusan  kategori pembakaran.  Nilai  referensi  SSE  minimum
dijadikan  sebagai  acuan  ketika  mengambil keputusan kategori pembakaran.
Untuk mendapatkan nilai SSE referensi  yang  diinginkan  dilakukan  uji hasil  perhitungan  nilai  SSE  antara  2 magnitude  pola  data  hasil  deteksi  dengan magnitude  data  referensi.  Pertama  adalah nilai  SSE  antara  pola  data  magnitude sepeda  motor  yang  belum  di tune  up dan diketahui dengan pasti kategori pembakaran tidak  sempurna.  Nilai  SSE  kedua  adalah hasil  perhitungan  antara  data  referensi dengan pola data pembakaran sepeda motor yang  telah  di tune  up dan  diketahui  pada kategori pembakaran sempurna. Uji pertama  dilakukan  terhadap  sepeda  motor Honda  Revo  dengan  bentuk  pola  data ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5. Pola referensi, sebelum dan setelah tune up Honda Revo.
Pola Ke Supra X Yamaha
Vega Honda
Revo Suzuki Shogun 1 2,10122 2,02311 2,08276 2,1011 2 0,000027 0,000017 0,000119 0,00245 3 1,1872 1,1245 1,26477 1,1977 4 0,000016 0,000018 0,00013 0,000351 5 1,6221 1,90021 2,00311 1,6728 6 0,000017 0,000018 0,000128 0,00127 7 0,37231 0,3591 0,357219 0,38112 8 0,000042 0,000041 3,11E-05 0,00003
Pola Ke Nilai Magnitude 1 2.16142 2 0.00066 3 1.12862 4 0.00005 5 1.47706 6 0.00010 7 0.36154 8 0.00007
Tabel  5. menampilkan  hasil  uji  coba perhitungan  nilai  SSE  untuk  2  pola  yang diidentifikasi dengan data referensi.
Tabel  6. Hasil  proses  penentuan  nilai maksimum  nilai  SSE  referensi  untuk beberapa tipe sepeda motor.
Dari tabel  5 dapat  dilihat bahwa nilai SSE  untuk  pembakaran  tidak  sempurna adalah  0,4309  dan  nilai  SSE  untuk pembakaran sempurna adalah 0,0204 setelah dilakukan tune up . Dengan demikian  dapat  dipilih  nilai  referensi  SSE untuk  Honda  Revo  adalah  0,05.  Jika  nilai SSE  didapat  adalah  ≤  dengan  0,05  pada sistem akan ditampilkan keputusan kategori pembakaran sempurna.
Selanjutnya  dengan  cara  proses  yang sama,  dilakukan  proses  perhitungan  SSE maksimum terhadap beberapa sepeda motor seperti ditunjukkan pada tabel 6.
Nilai  SSE  setelah tune  up dijadikan  nilai acuan  untuk  menentukan  nilai  maksimum SSE  yang  dijadikan  referensi  untuk  uji coba.
Selanjutnya  dilakukan  uji  coba  untuk beberapa  sepeda  motor  dengan  kategori pembakaran sempurna dan kategori pembakaran  tidak  sempurna  diamati  hasil deteksi  pembakaran  yang  diindentifikasi.
uji  coba  setiap  sepeda  motor  dilakukan sebanyak  30  kali  dengan  rentang  waktu  uji coba 10 menit.
Dari  hasil  uji  coba  pada  tabel  7,
didapatkan hasil identifikasi kategori pembakaran  sempurna  sebanyak  26  dan kategori  pembakaran  tidak  sempurna  4. Dengan  demikian  persentasi  keberhasilan sistem  mendeteksi  kategori  pembakaran sempurna adalah : Persentasi keberhasilan deteksi kategori pembakaran sempurna adalah : % = =
= 0.866667 x 100% = 86,67%.
Untuk  uji  coba  deteksi  kategori pembakaran  tidak  sempurna  dilakukan terhadap  sepeda  motor  Suzuki  Shogun.
Hasil  ujicoba  identifikasi  ditampilkan  pada tabel 8.
Dari  hasil  data  uji  yang  didapatkan pada  tabel  8,  terlihat  hasil  identifikasi kategori pembakaran tidak sempurna 100%. Dengan cara uji coba yang sama pada ujicoba deteksi kategori pembakaran sempurna  dan  kategori  pembakaran  tidak sempurna,  dilakukan  terhadap  beberapa sepeda  motor  dengan  tipe  yang  berbeda. Hasil uji coba ini ditunjukan pada tabel 9.
Tabel  7. Hasil  uji  coba  indentifikasi kategori  pembakaran  sempurna  sepeda motor Honda Supra Fit X.
Uji
Ke SSE Identifikasi SSE Referensi Hasil Identifikasi 1  0.026 0.05 Perfect 2  0.048 0.05 Perfect 3  0.025 0.05 Perfect 4  0.012 0.05 Perfect 5  0.034 0.05 Perfect 6  0.067 0.05 Not Perfect 7  0.032 0.05 Perfect 8  0.019 0.05 Perfect 9  0.018 0.05 Perfect 10  0.029 0.05 Perfect 11  0.054 0.05 Not Perfect 12  0.056 0.05 Perfect 13  0.036 0.05 Perfect 14  0.027 0.05 Perfect
15  0.028 0.05 Perfect 16  0.012 0.05 Perfect 17  0.039 0.05 Perfect 18  0.019 0.05 Perfect 19  0.041 0.05 Perfect 20  0.033 0.05 Perfect 21  0.067 0.05 Not Perfect 22  0.047 0.05 Perfect 23  0.036 0.05 Perfect 24  0.027 0.05 Perfect 25  0.019 0.05 Perfect 26  0.038 0.05 Perfect 27  0.047 0.05 Perfect 28  0.055 0.05 Not Perfect 29  0.042 0.05 Perfect 30  0.045 0.05 Perfect
Tabel 8. Hasil identifikasi kategori pembakaran tidak sempurna Suzuki Shogun. Uji Ke SSE Identifikasi SSE Referensi Hasil Identifikasi 1  0.68 0.08 Not Perfect 2  0.58 0.08 Not Perfect 3  0.78 0.08 Not Perfect 4  0.89 0.08 Not Perfect 5  0.54 0.08 Not Perfect 6  0.57 0.08 Not Perfect 7  0.92 0.08 Not Perfect 8  0.94 0.08 Not Perfect 9  0.28 0.08 Not Perfect 10  0.52 0.08 Not Perfect 11  0.71 0.08 Not Perfect 12  0.56 0.08 Not Perfect 13  0.51 0.08 Not Perfect 14  0.29 0.08 Not Perfect 15  0.43 0.08 Not Perfect 16  0.69 0.08 Not Perfect 17  0.77 0.08 Not Perfect 18  0.56 0.08 Not Perfect 19  0.44 0.08 Not Perfect 20  0.81 0.08 Not Perfect 21  0.54 0.08 Not Perfect 22  0.65 0.08 Not Perfect 23  0.34 0.08 Not Perfect 24  0.81 0.08 Not Perfect 25  0.48 0.08 Not Perfect 26  0.22 0.08 Not Perfect 27  0.31 0.08 Not Perfect
28  0.54 0.08 Not Perfect 29  0.41 0.08 Not Perfect 30  0.57 0.08 Not Perfect
Berdasarkan  pada  tabel  7,  tabel  8  dan tabel  9,  maka  keberhasilan  deteksi  untuk kategori  pembakaran  sempurna  dengan  SSE referensi  adalah  = = 89.33 %. Sedangkan untuk deteksi kategori pembakaran tidak sempurna adalah % = .
Berdasarkan  data  uji  dan  persentasi kemampuan  deteksi  sistem,  maka  SSE referensi  yang  digunakan  untuk  setiap sepeda  motor  megakibatkan  sistem  mampu mendeteksi  kategori  pembakaran  sempurna 89.33  %  dan  97.99  %  untuk  kategori pembakaran tidak sempurna.
Tabel  9. Hasil  uji  deteksi  kategori pembakaran sempurna dan kategori pembakaran  tidak  sempurna  berdasarkan SSE  referensi  pada  tabel  6  untuk  beberapa jenis sepeda motor.
Sepeda motor % Hasil identifikasi Pembakaran sempurna Pembakaran tidak sempurna Honda Revo 93.33 96.67 Honda Supra Fit X 90 93.3 Honda Supra X 83.33 100 Yamaha Vega 93.33 100

## Uji identifikasi on line
Uji on  line dimaksudkan  untuk mengetahui kemampuan sistem mengidentifikasi kategori pembakaran sepeda  motor  yang  belum  diketahui kategori pembakarannya. jika teridentifikasi kategori  pembakaran  sempurna,  maka proses  dihentikan,  tetapi  jika  terdeteksi kategori  pembakaran  tidak  sempurna, Selanjutnya  teknisi  melakukan  tun  up bersamaan  dengan  dteksi  sistem  sampi didapat  hasil  deteksi  kategori  pembakaran sempurna.  hasil  uji  coba  ini  ditampilkan pada tabel 9.
Tabel  10. hasil  identifikasi  sistem  sebelum  dan  setelah  tun  up  untuk  sepeda  motor  Yamaha Vega.
Pola Ke Magnitude Referensi Sebelum Tun Up (xi-yi) 2 Setelah Tun Up (xi-yi) 2 1 2,023110 2,300400 0,07689 2,021420 2,85E-06 2 0,000017 0,000770 5,610E-07 0,000502 2,352E-07 3 1,124500 1,504200 0,144172 1,116320 6,691E-05 4 0,000018 0,000053 1,225E-09 0,000034 2,56E-10 5 1,900210 1,567590 0,1106364 1,707230 0,037241 6 0,000018 0,000094 5,776E-09 0,000215 3,885E-08 7 0,359100 0,365877 4,592E-05 0,358234 7,497E-07 8 0,000041 0,000013 7,84E-10 0,000020 4,41E-10 Nilai SSE 0,3317 Nilai SSE 0,0373 Referensi SSE 0,05 Hasil Identifikasi Perfect
Selanjutnya  dengan  cara  yang  sama didapat  hasil  identifikasi  terhadap  beberapa sepeda motor, seperti ditampikan pada tabel 11.
Tabel 11. hasil identifikasi kategori pembakaran beberapa jenis sepeda motor.
Sepeda motor Referensi SSE
Hasil Deteksi Sebelum Tun Up
Setelah Tun Up
SSE Identifikasi SSE Identifikasi Honda Revo 0.05 0.27 Not Perfect 0.033 Perfect Honda Supra  Fit X 0.05 0.15 Not Perfect 0.041 Perfect Honda Supra X 0.1 0.68 Not Perfect 0.078 Perfect Suzuki Shogun 0.08 0.38 Not Perfect 0.057 Perfect
Dari  tabel  10  dan  tabel  11  dapat dianalisa bahwa sebelum tune up nilai SSE identifikasi lebih tinggi diatas nilai referensi SSE. Nilai SSE sebelum tune up lebih besar dari  0,1  sedangkan  nilai  SSE  setelah tune up kurang  dari  0,1.  Jadi  untuk  deteksi sepeda motor ini, referensi SSE maksimum dapat digunakan 0,1.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil ujicoba dan analisa hasil, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Jumlah  data  referensi  yang  digunakan dan  data  identifikasi  sebanyak  8  data yang  mewakili  pola  data  kadar  emisi kategori pembakaran.
2. Pola data kategori pembakaran sempurna yang digunakan sebagai data referensi  memiliki  nilai  magnitude tertinggi 2,161 dan terendah 0.00007.
3. Nilai  referensi  SSE  digunakan  sebagai batasan  maksimum  untuk  pengambilan keputusan  saat  identifikasi  kategori pembakaran.
4. Tingkat keberhasilan sistem mengidentifikasi  kategori  pembakaran sempurna  89,33  %  dan  kategori pembakaran tidak sempurna 97,99 %.
5. Nilai  SSE  hasil  deteksi  pembakaran tidak  sempurna  besar  dari  0,1  dan untuk  pembakaran  sempurna  kurang dari 0,1. Jadi referensi SSE maksimum dapat  digunakan  untuk  sistem  ini adalah 0,1.

## SARAN
1. Untuk mendapatkan data referensi yang valid pada kategori pembakaran sempurna,  sebaiknya  saat tune  up dilakukan  oleh  beberapa  orang  tenaga mekanik yang sudah teruji keahliannya.
2. Sebaiknya pada saat pengujian dipastikan  ruang  sensor  steril  dari  sisa gas buang sebelumnya dengan manambahkan exhaust fan .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Dirjen  Dikti  dan Politeknik  Negeri  Padang  yang  telah mendanai  kegiatan  penelitian  ini  melalui dana  penelitian  BOPTN  Politeknik  Negeri Padang dengan no. kontrak 076 / PL9. 1.4 / LT/2015 .

## DAFTAR PUSTAKA
Bakeri  Mustafa,  Syarief  A,  Kusairi  Ach.,” Analisa gas buang mesin berteknologi   EFI dengan bahan bakar premium” , INFO TEKNIK,  Volume  13  No.  1,  Juli 2012.
Eka  N.J,  Hakam  Mohamad,  S.  Indri ,”
emisi  gas  carbon  monooksida  (co) dan hidrocarbon   (hc) pada rekayasa jumlah blade   turbo ventilator sepeda motor “supra x  125  tahun  2006,” Volume 16 No  2  Tahun 2014, Jurnal   Rotasi  Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Perkapalan Negeri  Surabaya. EPA .  Environmental  Protection  Agency, “ Engine Test Cells/Stands NESHAP .” 28 Aug. 2003.
Honda  Technical  Service  Sub  Division. (1991).: Pengantar  Teori  Motor Bakar  Bensin.  Jakarta :  Astra Honda  Training  Center,  PT.  Astra International, Inc.
Isnanda,” Pengaruh  Gas  Buang  Terhadap Kinerja  Motor  Bensin ”,  Volume  4
No  2  tahun  2007,  Jurnal  Teknik Mesin, Politeknik Negeri Padang.
Jayanti,  N.E.,  (2013)., Pengaruh  Perubahan Jumlah  Blade  Supercharger  Pada Sepeda Motor Mesin Empat Langkah Terhadap Emisi Gas Buang  (CO  Dan  HC). Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya. Surabaya. Kusuma,  W.I.GB.  (2002),  “ Alat  Penurun Emisi  Gas  Buang  pada  Motor, Mobil,  Motor  Tempel  dan  Mesin Pembakaran Tak Bergerak”, Program Studi Teknik Mesin. Universitas Udayana, Kampus Bukit Jimbaran, Bali. Kementrian Negara Lingkungan Hidup,” Ambang  batas  emisi  gas buang  kendaraan  bermotor  lama ”
Peraturan Menteri Negara Lingkuangan no 5 tahun 2006. National  instruments  application  notes, ” Testing Automotive Exhaust Emissions,”. tahun 2013. Novyanto, Okasatria. Tanpa Tahun. Mengenal Motor Bakar.
Rupali  V.  Chothe,  Sunita  P.  Ugale ,”  E- Nose  for  gas  detection  at  vehicle exhaust  Using  supervised  learning algorithm” Volume  1,  Issue  4, IJETTS page 145-149,  2012.
Setya  B.N,  S.Pd.T,” Aplikasi  Teknologi Injeksi  Bahan  Bakar  Elektronik (EFI) Untuk Mengurangi Emisi Gas Buang  Sepeda  Motor” ,  Volume  2
No  5  Nofember  2007,  D3  Teknik Mesin Universitas Negeri Semarang.
Sigit  P.H  dan  Jamyamah  Siti ,”  Alat  uji emisi gas buang kendaraan bermotor ”,  Jurnal  penelitian  vol  7 hal  5-10,  BAPPEDA  Jogyakarta, April 2012.
Sutiman ,”Upaya Pengendalian Pencemaran Udara Melalui Pengembangan  Teknologi  Motor Bensin  dan  EMS” ,  Universitas
Negeri Yogyakarta.2004. Van,  Basshuysen  Richard,  and  Fred Schäfer. Internal Combustion Engine Handbook: Basics, Components, Systems, and
Perspectives. Warrendale,  PA:  SAE International, 2004.
Victor  V.  Kosegeran,  Elia  Kendekallo, MSc,  Sherwin  R.  U.  A.  Sompie,
ST., MT, Bahrun, MKes ,”
Perancangan  Alat  Ukur  Kadar Karbon  Monoksida  (CO),  Karbon Dioksida  (CO2)  dan  Hidro  Karbon (HC)  Pada  Gas  Buang  Kendaraan Bermotor”,
e-Journal Teknik
Elektro  dan  Komputer,  Jurusan Teknik  Elektro,  UNSRAT,  Tahun 2013.