Susantio, Luky (2015) Pemilihan Metode Penilaian Kondisi Jalan Yang Mendekati Perkiraan Kondisi Jalan Saat Pemeliharaan (Studi Kasus: Ruas Jalan Sadang - Bts.Kota Gresik Sta. km. 55+000 - km.60+239). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
3112207813-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (4MB) | Preview |
Abstract
Langkah awal dalam usaha penanganan kerusakan jalan yaitu survei
kondisi jalan. Survei kondisi jalan yang akurat diperlukan untuk memperoleh
penanganan kerusakan jalan secara tepat. Seringkali jangka waktu kegiatan mulai
dari survei kondisi jalan, pembuatan rencana kerja sampai rehabilitasi atau
pemeliharaan jalan membutuhkan waktu yang lama, sehingga kondisi jalan saat
rehabilitasi atau pemeliharaan jalan sudah tidak sama seperti saat awal survei
kondisi jalan. Penilaian kondisi jalan pada penelitian ini dinyatakan dengan nilai
indeks IRI (International Roughness Index), SDI (Surface Distress Index) dan PCI
(Pavement Condition Index). Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk
menentukan metode penilaian kondisi jalan yang paling mendekati kondisi riil
saat rehabilitasi atau pemeliharaan jalan antara IRI, SDI dan PCI. Lokasi studi
yang diambil berada di Ruas Jalan Sadang - Bts. Kota Gresik Sta. km.55+000 –
km.60+239 yang menjadi kewenangan PPK Sadang-Gresik-Arteri Tengah
Surabaya-Arteri Timur Surabaya Satker PJN Metropolitan 1 Surabaya. Nilai IRI
dan SDI didapatkan melalui data histori pemeliharaan jalan dari P2JN Provinsi
Jawa Timur. Sedangkan nilai PCI diperoleh dari hasil survei langsung di beberapa
segmen jalan. Untuk memperkirakan kondisi jalan saat rehabilitasi atau
pemeliharaan dengan cara membuat pemodelan prediksi kondisi perkerasan
berdasarkan Markov Process. Pemilihan metode penilaian kondisi jalan dilakukan
dengan membandingkan antara 3 nilai indeks tersebut yang memiliki deviasi nilai
terkecil. Berdasarkan selisih antara probabilitas distribusi pemodelan prediksi
kondisi perkerasan dengan hasil survei rata-rata terkecil maka metode IRI
(International Roughness Index) adalah yang paling mendekati kondisi aktual saat
pelaksanaan.
==================================================================================================================
The first stage in road maintenance and rehabilitation program is road
condition survey. An accurate road condition survey is needed to get the right
maintenance and rehabilitation strategy. The execution of maintenance and
rehabilitation of a road requires certain period after road condition survey. This
period could give results in different road condition from the results of the survey.
Road condition assessment method on this research is represented by indices IRI
(International Roughness Index), SDI (Surface Distress Index) dan PCI
(Pavement Condition Index). The purpose of this research is to define the road
condition assessment method that is closest to the actual condition when
maintenance and rehabilitation is undertaken between IRI, SDI and PCI. A case
study of road segment Sadang - Bts. Kota Gresik Sta. km.55+000 – km.60+239
under the authority of PPK Sadang-Gresik-Arteri Tengah Surabaya-Arteri Timur
Surabaya Satker PJN Metropolitan 1 Surabaya is undertaken. IRI and SDI values
obtained through historical data from P2JN of East Java province, whereas PCI
value obtained from field survey. To estimate the road condition when
maintenance and rehabilitation is undertaken by making pavement performance
prediction model based on Markov Process. The selection of the road condition
assessment method is done by comparing IRI, SDI and PCI which has the
smallest deviation value. Based on the smallest average deviation value of the
probability distribution between pavement performance prediction model and
survey results, IRI (International Roughness Index) is the method that closest to
the actual condition when maintenance and rehabilitation is undertaken.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTS 625.76 Sus p |
| Uncontrolled Keywords: | Ruas Jalan Sadang - Bts.Kota Gresik Sta. km.55+000 – km.60+239, International Roughness Index, Surface Distress Index, Pavement Condition Index, Markov Process, Probabilitas Distribus |
| Subjects: | T Technology > TE Highway engineering. Roads and pavements > TE175 Road and highway design |
| Divisions: | Faculty of Civil Engineering and Planning > Civil Engineering > 22101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | ansi aflacha |
| Date Deposited: | 13 May 2020 02:59 |
| Last Modified: | 13 May 2020 02:59 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/75971 |
Actions (login required)
 |
View Item |