ANALISIS KERUSAKAN JALAN PADA RUAS JALAN RAYA JEPARA – BANGSRI KABUPATEN JEPARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BINA MARGA DAN PCI ( PAVEMENT CONDITION INDEX )

  • Oktarisa Aviska Rendy UNISNU Jepara
  • Khotibul Umam
  • Yayan Adi Saputro
  • Mochammad Qomaruddin
  • Tira Roesdiana
Keywords:
Jalan, PCI, Bina Marga, Perkerasan

Abstract

Jalan Raya Jepara -  Bangsri  merupakan Jalan Provinsi dan termasuk jalan yang mengalami kerusakan jalan yang cukup parah. Sehingga diperlukan adanya analisis yang mengkaji tentang beberapa jenis kerusakan jalan tersebut serta penanganan yang sesuai dengan kerusakan jalan tersebut. Berdasarkan hasil analisis yang didapat jenis kerusakan yang terjadi pada ruas Jalan Raya Jepara-Bangsri KM 16 s/d KM 18 jika ditinjau dengan metode PCI dan Bina Marga memiliki peresentasi kerusakan sebesar Retak buaya (38,75%), Retak Blok (17,39%), Retak Pinggir (8,89%), Lubang (17,49%), Tambalan (12,99%), Pengausan (10,89%), dan amblas (3,59). Untuk penilaian kondisi jalan dengan metode PCI diperoleh rata-rata sebesar 55,523 yang termasuk dalam kategori sedang (Fair), sedangkan untuk metode Bina Marga diperoleh rata-rata nilai urutan prioritas sebesar 7,2. Hasil dari keduanya memiliki jenis penanganan yang sama yaitu Pemeliharaan Rutin. Untuk menghindari kerusakan jalan yang semakin parah maka perlu adanya perhitungan mengenai rencana tebal lapis tambahan perkerasan lentur. Berdasarkan hasil jenis nomogram 3 dengan Ipt = 2,0 dan Ipo = 4 sehingga diperoleh tebal perkerasan laston AC-WC (lapis aus) tebal 7,5 cm, AC-BC (lapis antara) tebal 10 cm, dan Lapis pondasi Sirtu kelas A tebal 12 cm.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2023-09-30
How to Cite
RendyO., UmamK., SaputroY., QomaruddinM., & RoesdianaT. (2023, September 30). ANALISIS KERUSAKAN JALAN PADA RUAS JALAN RAYA JEPARA – BANGSRI KABUPATEN JEPARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BINA MARGA DAN PCI ( PAVEMENT CONDITION INDEX ). Pasak: Jurnal Teknik Sipil Dan Bangunan, 1(1), 11-16. https://doi.org/https://doi.org/10.32699/pasak.v1i1.5593
Section
Articles

STATISTICS

Abstract viewed = 273 times
PDF downloaded = 211 times

Most read articles by the same author(s)