Evaluasi Kemantapan Permukaan Jalan Berdasarkan  International Roughness Index Pada 14 Ruas Jalan di Kota Yogyakarta

Pembuain, Ardilson; Priyanto, Sigit; Suparma, Latif Budi

doi:10.14710/teknik.v39i2.21459

Cited by 5 publications

(6 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…a) Measurement methodologies To measure the IRI value, different methodologies have been employed. Manual methods involve tools such as Maymester, NAASRA Roughness Meter, Bump Integrator, BPR roughmeter, Rod and Level Survey, TRRL beam, APL trailer, GMR Profilometer [34], and RMD [35]. Additionally, deflection data collected using the Falling Weight Deflectometer (FWD) or Heavy Weight Deflectometer (HWD) tools are utilized for IRI measurement [36].…”

Section: International Roughness Indexmentioning

confidence: 99%

A Systematic Literature Network Analysis: Research Mapping of International Roughness Index

Lendra¹,

Wibowo²,

Hatmoko³

2023

I2M

View full text Add to dashboard Cite

The International Roughness Index (IRI) is a widely used measure of pavement roughness that has important implications for vehicle safety, ride quality, and road maintenance. Over the years, many research studies have been conducted on IRI, but the literature is dispersed and lacks an overall research mapping. To address this issue, a Systematic Literature Network Analysis (SLNA) method to review the topic of IRI from scientific publications from 2000-2021 to obtain state-of-the-art mapping, trending topics, and future work projection. The results show a significant increase in scientific document publications. Network visualization contains 189 keywords divided into six clusters. The biggest cluster is focuses on measuring road surface conditions to obtain the IRI value as part of monitoring road surface conditions using a mechanical method and vibration response. The keywords featured on the word cloud are pavements, surface roughness, road and street, pavement performance, asphalt pavement, and concrete pavement. Top trend topics are predictive analytics, decision trees, machine learning, and roughness prediction. The keywords machine learning and learning algorithms are up-to-date topics and closely related to forecasting and the international roughness index. The IRI prediction model is still feasible for further research by using a machine learning prediction model.

show abstract

Section: International Roughness Indexmentioning

confidence: 99%

A Systematic Literature Network Analysis: Research Mapping of International Roughness Index

Lendra¹,

Wibowo²,

Hatmoko³

2023

I2M

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Tingkat ketidakrataan jalan merupakan parameter yang sering digunakan untuk mengukur kekasaran suatu ruas permukaan jalan (Bolla, 2012). Metode yang digunakan untuk mengukur permukaan kekasaran jalan adalah International Roughness Index/ IRI (Simamora, Trisnoyuwono and Muda, 2018;Pembuain, Priyanto and Suparma, 2019).…”

Section: Latar Belakangunclassified

Efektivitas Aplikasi Smartphone Roadbump Pro dan Roadroid Dengan Nilai Kekasaran Jalan Pada Perkerasan Kaku

Farida

Hamid²

2022

View full text Add to dashboard Cite

Tingkat ketidakrataan jalan merupakan parameter untuk mengukur kekasaran ruas permukaan jalan dengan International Roughness Index. Alat pengujian lain yang lebih ekonomis dan objektif terdapat aplikasi smartphone Roadbump Pro dan Roadroid. Tujuan penelitian untuk mengetahui perbedaan penilaian kekasaran permukaan jalan dan membandingkan tingkat efektivitas dalam perhitungan nilai kekasaran pada ruas perkerasan kaku. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan analisis nilai kekasaran permukaan berdasarkan variasi kecepatan antara aplikasi smartphone Roadbump Pro dan Roadroid. Penelitian dilakukan pada perkerasan kaku di ruas Jalan Bypass Nagreg -Cicalengka dengan variasi kecepatan 20, 40, dan 60 km/jam menggunakan jenis kendaraan tipe Multi Purpose Vehicle. Hasil penelitian menunjukkan perbandingan hasil aplikasi roadbump pro dengan roadroid pada ruas jalan perkerasan kaku menghasilkan nilai koefisien korelasi terbesar senilai R² sebesar 0.5183. Terdapat hubungan kuat antara aplikasi Roadroid dengan Roadbump Pro pada lajur 1 di kecepatan 60 km/jam. Hasil nilai rata-rata kekasaran jalan pada kedua aplikasi disimpulkan aplikasi Roadroid lebih akurat dalam menentukan nilai kekasaran IRI, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai alat untuk menilai kondisi permukaan kekasaran jalan.Kata kunci: International roughness index, kekasaran permukaan jalan, road conditions, roadroid, roadbump pro.

show abstract

“…Gerakan suspensi simulasi diakumulasi dan dibagi oleh jarak yang ditempuh untuk memberikan nilai IRI. Untuk menunjukan kisaran perkerasan nilai IRI pada berbagai jenis jalan ditunjukan pada gambar berikut [5].…”

Section: Metode Iri (International Roughness Index)unclassified

Evaluasi Nilai Tingkat Ketidakrataan Permukaan Jalan Raya Menggunakan Alat Roughmeter (Studi Kasus: Ruas Jalan Nasional Banjar - Pangandaran)

Herman

Mulyawati

Utomo

2022

jri

View full text Add to dashboard Cite

kemantapan suatu konstruksi jalan raya tidak lepas serangkaian aktivitas alam dan suatu beban yang diterima yaitu berupa kendaraan yang dilewati jalan tersebut. Dalam konstruksi jalan raya diperlukan pemeliharaan atau preservasi untuk beberapa tahun kedepan agar jalan tersebut tetap baik dan layak untuk digunakan. Metode pengambilan data – data untuk pemeliharaan atau preservasi ini yaitu menggunakan metode IRI (International Roughness Index). Penelitian ini dilakukan pada jalur nasional yaitu ruas Banjar – Pangandaran dan Pangandaran – Banjar yang bertujuan untuk mengetahui berapa nilai ketidakrataan permukaan jalan raya guna mendapatkan pemeliharaan atau preservasi jalan raya untuk mendapat solusi penanganan pada perkerasan jalan beraspal. Data – data yang didapatkan dari survey kekasaran permukaan jalan raya menggunakan alat roughmeter ini adalah stationing per 100 m, koordinat per 100 m, nilai IRI per 100 m, landmark suatu lokasi per 100 meter, dan streetmaps keterangan nilai IRI. Hasil evaluasi dari survey ketidakraataan permukaan jalan raya menggunakan alat roughmeter pada ruas Banjar – Pangandaran didapatkan nilai rata-rata 4,6% yang berarti dalam kondisi sedang dan pangandaran-banjar 4,7% yang berarti dalam kondisi sedang.

show abstract

Evaluasi Kemantapan Permukaan Jalan Berdasarkan International Roughness Index Pada 14 Ruas Jalan di Kota Yogyakarta

Cited by 5 publications

References 1 publication

A Systematic Literature Network Analysis: Research Mapping of International Roughness Index

A Systematic Literature Network Analysis: Research Mapping of International Roughness Index

Efektivitas Aplikasi Smartphone Roadbump Pro dan Roadroid Dengan Nilai Kekasaran Jalan Pada Perkerasan Kaku

Evaluasi Nilai Tingkat Ketidakrataan Permukaan Jalan Raya Menggunakan Alat Roughmeter (Studi Kasus: Ruas Jalan Nasional Banjar - Pangandaran)

Contact Info

Product

Resources

About