[pt] Nos últimos anos, a indústria automotiva se reinventou para atender às demandas do mercado, que tem se mostrado competitivo em um contexto com legislações ambientais severas. Uma alternativa para reduzir as emissões de gases de efeito estufa prejudiciais ao longo da vida do veículo são os carros elétricos. No entanto, a produção e o descarte de baterias elétricas ainda é um problema a ser resolvido. Por isso, as empresas também buscam alternativas para aumentar a eficiência do motor de combustão interna e desenvolver tecnologias verdes, como a Ignição por Compressão de Carga Homogênea ou a Ignição por Compressão Assistida por Centelha (SACI). Uma rotina MATLAB foi criada para prever o desempenho da combustão SACI de gás natural usando um modelo termodinâmico de duas zonas. Este trabalho realiza análise de sensibilidade para cinco parâmetros de desempenho: eficiência térmica (Nth), pressão efetiva média indicada (IMEP), emissões de NOx, temperatura média no cilindro (Tavg) e tempo de autoignição (AIT), com várias variáveis como a velocidade do motor (RPM), a razão de equivalência combustível-ar (0s), o tempo da centelha (0s), a razão de compressão (rc) e a pressão de admissão (Pint), usando planejamento de experimentos para avaliar o impacto dos fatores. O Planejamento de Composto Central indica que o RPM e o 0 foram os fatores mais importantes no SACI, uma vez que influenciam todos os parâmetros de desempenho. A Pint foi significativa em três parâmetros de desempenho (Nth, IMEP e Tavg), assim como o 0s (NOx, Tavg e AIT). A rc foi relevante em apenas um deles (AIT). Além disso, uma Análise Univariada foi feita para comparar as técnicas de ignição por centelha (SI) e SACI. Os resultados indicam que os motores SACI tendem a ser cerca de 9% mais eficientes e as emissões de NOx caem mais de 90%. / [en] In the last few years, the automotive industry has reinvented itself to meet the demands of the international market, which has been increasingly competitive in a context with environmental laws each year more severe. One alternative to lower harmful greenhouse gases emissions over the life of the vehicle is electric cars. However, the production and disposal of electric batteries is still a major problem to be solved. Therefore, companies are also searching for other potentialities to increase the internal combustion engine s efficiency and develop green technology, such as Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) or Spark-Assisted Compression Ignition (SACI). A MATLAB routine was created to predict the performance of SACI multimode combustion of natural gas using a two-zone thermodynamic model. This work performs sensitivity analysis for five performance parameters: thermal efficiency (Nth), indicated mean effective pressure (IMEP), NOx emissions, mean in-cylinder temperature (Tavg), and auto-ignition timing (AIT), with several variables such as engine speed (RPM), fuel-air equivalence ratio (0s), spark timing (0s), compression ratio (rc), and intake pressure (Pint), using the design of experiments tools to assess the factors impact. The Central Composite Design indicates that RPM and 0 were the most important SACI factors since they influence all engine performance parameters. The Pint was significant in three performance parameters (Nth, IMEP and Tavg), as was 0s (NOx, Tavg and AIT). The rc, however, was relevant in only one of them (AIT). Furthermore, a Univariate Analysis (UA) was done to compare Spark-Ignition (SI) and SACI engines. The results show that SACI engines tend to be around 9% more efficient, NOx emissions drop notably, more than 90%, IMEP presents an increase of 76%, and Tavg decreases 200-300 K.