• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Civil Engineering and Planning
    • Civil Engineering
    • View Item
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Civil Engineering and Planning
    • Civil Engineering
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    EVALUASI KONDISI PERKERASAN DAN PREDIKSI SISA UMUR PERKERASAN LENTUR DENGAN METODE PAVEMENT CONDITION INDEX, BINA MARGA DAN METODE MEKANISTIK- EMPIRIK DENGAN PROGRAM KENPAVE (Studi kasus Ruas Jalan Magelang – Yogyakarta Sta 11±000 – Sta 12±000)

    Thumbnail
    View/Open
    EVALUASI KONDISI PERKERASAN DAN PREDIKSI SISA UMUR PERKERASA.pdf (4.782Mb)
    Date
    2018-07-06
    Author
    APRIYADI DWI WIDODO, 15914035
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Prasarana jalan yang terbebani oleh volume lalu lintas yang tinggi dan berulang-ulang akan menyebabkan terjadinya penurunan kualitas jalan. Untuk mengantisipasi hal tersebut, maka perlu dilakukan pencegahan dengan pemeliharaan jalan. Pemeliharaan jalan hendaknya dilakukan secara rutin maupun berkala untuk menjaga kriteria perkerasan tetap dalam kondisi baik selama masa layannya sampai umur rencana. Untuk menentukanapakah pada saat sekarang atau masa datang, jalan masih dalam kondisi baik, maka dari itu diketahui berapa besaranya kerusakan kondisi jalan yang terjadi di perkerasan flexibel diruas jalan Magelang - Yogyakarta pada sta 11±000 – sta 12±000 dengan metode pavement condition index (PCI), metode Bina Marga Tahun 2011, serta mengetahui respon regangan – tegangan dan sisa umur/ masa lanyanan dengan menggunakan metode mekanistik empirik program KENPAVE. Penelitian dilakukan pada ruas jalan Magelang – Yogyakarta sta 11±000 sampai dengan sta 12±000. Metode Pavement Condition Index (PCI) dan metode Bina Marga (2011) menggunakan nilai IRI dan nilai SDI untuk mengetahui nilai kondisi jalan dan jenis pemeliharaan yang dibutuhkan. KENPAVE digunakan untuk mengetahui respon tegangan-regangan yang terjadi akibat beban lalu lintas sebagai dasar analisis metode MEPDG (Mechanistic-Empiric Pavement Design Guide) untuk mengetahui nilai repetisi yang terjadi dan memprediksi kerusakan yang terjadi pada tahun ke-n. Kemudian memprediksi sisa umur rencana/ masa layan yang tersedia. Hasil penelitian menunjukkan nilai kondisi perkerasan tergolong pada kondisi baik (good) dengan nilai PCI sebesar 60,6. Jenis kerusakan yang banyak dijumpai adalah patching dengan luas area sekitar 44% dari total kerusakan yang ada. Untuk metode Bina Marga 2011 diperoleh nilai IRI adalah sebesar 2,841 dan nilai SDI sebesar 29,5, dimana nilai kondisi perkerasan jalan masih tergolong baik. Respon tegangan-regangan maksimum pada kedalaman 9,998 cm dengan nilai repitisi yang mampu di akomodasi pada kerusakan rutting sebesar 52.590.326 ESAL, fatigue cracking sebesar 109.907.262 ESAL dan deformation sebesar 20.891.833 ESAL. Sisa prediksi umur layanan akibat deformation pada beban standar pada tahun ke-1 sebesar 75,86% dan akan tersisa sebesar 16,08% pada pertengahan tahun ke-4. Akibat rutting pada tahun ke-1 sebesar 91,95% dan akan tersisa umur layanan sebesar 7,82% pada pertengahan tahun ke-8 sebelum terjadi failure pada tahun ke-8. Analisis prediksi sisa umur layanan perkerasan Bina Marga untuk pekerjaan lapis tambahan (overlay) pada tahun 2017 sebesar 6 cm dengan kondisi saat ini sudah mengalami pengurangan umur aspal sebesar 21,69 % atau sisa umur sebesar 78,31 % .
    URI
    https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/9474
    Collections
    • Civil Engineering [4729]

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV