Laporkan Masalah

PREDIKSI KADAR ASPAL OPTIMUM YANG MEMENUHI PARAMETER MARSHALL CAMPURAN BERASPAL PANAS HRS-BASE DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

SANTI IMELDA S, Ir. Latif Budi Suparma, M.Sc., Ph.D.; Akhmad Aminullah, S.T., M.T., Ph.D.

2018 | Tesis | S2 Teknik Sipil

Pengujian Marshall merupakan metode pengujian standar di laboratorium terhadap campuran beraspal panas yang paling umum digunakan di Indonesia. Metode pengujian Marshall bertujuan untuk merencanakan dan mengukur stabilitas campuran agregat dan aspal terhadap deformasi plastis (flow), serta untuk menganalisis kepadatan dan rongga dari campuran padat yang terbentuk. Metode penentuan kadar aspal optimum campuran beraspal panas yang memenuhi Spesifikasi Umum Bina Marga 2010 Revisi 3 dilakukan dengan menggunakan grafik batang metode narrow range, yakni dengan memplot kadar aspal campuran beraspal panas (Pb) terhadap masing-masing komponen kepadatan, karakteristik volumetrik dan parameter Marshall pada kurva volumetrik. Kadar aspal optimum campuran beraspal panas yang dipilih adalah nilai tengah dari rentang kadar aspal (midrange) pada kepadatan campuran padat yang diinginkan yang memenuhi semua komponen volumetrik (VMA, VIM, VFB) dan parameter Marshall (Stabilitas Marshall, Flow, Marshall Quotient). Pada penelitian ini, kadar aspal optimum campuran beraspal panas HRS-Base ditentukan dengan menggunakan metode optimasi Artificial Neural Network (ANN) dengan bantuan perangkat lunak MATLAB R2016a 9.0. Algoritma pembelajaran yang dipilih adalah backpropagation dengan fungsi pelatihan Levenberg-Marquardt (trainlm). Arsitektur jaringan yang terdiri dari 27 variabel input, 2 unit neuron pada hidden layer, dan kadar aspal optimum sebagai variabel output didapati memberikan hasil yang optimum dimana nilai prediksi sama dengan nilai target (R = 1,0). Analisis biaya dilakukan dengan bantuan perangkat lunak IBM SPSS Statistics Data Editor v.23 dengan mengacu pada harga satuan Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat khususnya pada harga kebutuhan material campuran beraspal panas. Persamaan matematis yang menghubungkan antara variabel input dengan nilai kadar aspal optimum sebagai target adalah YPbo = 6,1412 + (0,0948 x netYk, Pbo), dengan netYk, Pbo = 0,0242 + 1,1284Zj. Model estimasi biaya total perkerasan campuran beraspal panas HRS-Base (Y) yang diperoleh dengan menggunakan SPSS pada penelitian ini adalah Y = 319.514.515,8 + 47.124,566 X1 + 150.013.712,3 X2 + 3,45 x 10^10 X3, dengan X1 adalah panjang ruas jalan perkerasan, X2 adalah lebar hamparan, dan X3 adalah tebal rata-rata lapisan perkerasan. Sedangkan model estimasi biaya total perkerasan campuran beraspal panas HRS-Base (Y) yang diperoleh dengan ANN adalah Ybiaya = 1.597.261.470,382 + (2.107.320.128,822 x netYk, biaya), dengan netYk, biaya = 1,1945 + 0,3575 Zj.

Marshall test is the most common standard laboratory test method for hot mixture asphalt used in Indonesia. The Marshall test method aims to measure the stability of aggregate and asphalt mixtures against plastic deformation (flow), as well as to analyze the density and voids of the compacted mixture. The method of determining the optimum asphalt content of hot mixture asphalt that meets the General Specification of Bina Marga 2010 Revision 3 is carried out by using the narrow range method in bar graph by plotting the hot asphalt mixture content (Pb) on each component of density, volumetric characteristics and Marshall parameters at volumetric curve. The selected optimum asphalt content of hot mixture asphalt is the middle point of midrange at the desired compacted hot mixture asphalt density that meets all volumetric components (VMA, VIM, VFB) and Marshall parameters (Marshall Stability, Flow, Marshall Quotient). In this study, the optimum asphalt content of mixture was determined by using Artificial Neural Network (ANN) optimization method with MATLAB R2016a 9.0 software. The selected learning algorithm is backpropagation with training function Levenberg-Marquardt (trainlm). The network architecture that consists of 27 input variables, 2 units of neuron in the hidden layer, and the optimum asphalt content as the output variable is found to give optimum results where the predicted value is same with the target value (R = 1,0).. Cost analysis was conducted by using regression analysis by IBM SPSS Statistics Data Editor v.23, based on unit price of the Ministry of Public Works and Public Housing particularly the price of hotmix asphalt materials demand. The mathematical equation that connects between the input variables and the optimum bitumen content as the target is YPbo = 6.1412 + (0.0948 x netYk, Pbo), where netYk, Pbo = 0.0242 + 1.1284Zj. The total cost estimation model of the hotmix asphalt of HRS-Base (Y) by using SPSS used in this research is Y = 319,514,515.8 + 47,124.566 X1 + 150,013,712.3 X2 + 3.45 x1010 X3, where X1 is the length of the asphalt pavement, X2 is the width of the asphalt pavement, and X3 is the average thickness of the asphalt pavement layer. The total cost estimation model of the hotmix asphalt of HRS-Base (Y) by using ANN is Ycost = 1,597,261,470.382 + (2,107,320,128.822 x netYk, cost), where netYk, cost = 1.1945 + 0.3575 Zj.

Kata Kunci : Artificial neural networks, HRS-Base, Marshall, kadar aspal optimum, optimum asphalt content, MATLAB


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.