<![CDATA[Penerapan Internet of Things (IoT) dalam pengujian dan perbaikan kerusakan pada Capacitor Discharge Ignition (CDI) pada sepeda motor matic Honda digunakan untuk memeriksa dan membaca data dari sensor-sensor pada CDI sepeda motor. Namun, keterbatasan dalam mengambil data pada CDI standar menyebabkan informasi yang diperoleh tidak terperinci. Oleh karena itu, penulis mencoba membuat alat diagnosa CDI sendiri berbasis IoT dengan modul Arduino Mega 2560 serta modul sim 808 untuk memudahkan mekanik dalam mendiagnosis dan memperbaiki kerusakan CDI pada sepeda motor injeksi matic, dalam pengujian kali ini menggunakan tipe scooter matic Honda Scoopy Fi tahun 2016. Aplikasi pengecekan kerusakan CDI ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan, menghemat waktu dan biaya perbaikan, serta memperpanjang umur pemakaian CDI. Kesimpulan perancangan Aplikasi kerusakan CDI menghasilkan 7 form user interface dan 5 Tabel dalam rancangan database sedangkan dari pengujian dengan metode McCall menghasilkan presentase sebesar 84,6% (sangat baik), sedangkan dalam analisis perangkat keras dan perangkat lunak menunjukkan bahwa semua perangkat berjalan dengan baik, tetapi terkadang Arduino Mega mengalami lost respon dalam koneksi ke sensor, hal ini menjadi fokus pengembangan Aplikasi kerusakan CDI selanjutnya untuk bisa menjadi lebih baik lagi.The application of the Internet of Things (IoT) in testing and repairing damage to Capacitor Discharge Ignition (CDI) on Honda automatic motorcycles is used to check and read data from sensors on motorcycle CDIs. However, the limitations in retrieving data on a standard CDI cause the information obtained is not detailed. Therefore, the author tries to make an IoT-based CDI self-diagnosis tool with an Arduino Mega 2560 module and an 808 sim module to make it easier for mechanics to diagnose and repair CDI damage on matic injection motorbikes, in this test using the 2016 Honda Scoopy Fi matic scooter type. This CDI damage checking application is expected to improve service quality, save time and repair costs, and extend the service life of CDI. The conclusion of the design of the CDI damage application produces 7 user interface forms and 6 tables in the database design while from testing with the McCall method results in a percentage of 84.6% (very good), while in the analysis of hardware and software shows that all devices are running well, but sometimes Arduino Mega experiences a lost response in connection to the sensor, this is the focus of further development of the CDI damage application to be even better]]>
