cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
daktilitas@unita.ac.id
Phone
+6281231795857
Journal Mail Official
daktilitas@unita.ac.id
Editorial Address
Jl. Kimangunsarkoro Beji, Jl. Dusun Krajan, Dusun Krajan, Sobontoro, Kec. Boyolangu, Kabupaten Tulungagung, Jawa Timur 66233
Location
Kab. tulungagung,
Jawa timur
INDONESIA
Daktilitas
Published by Universitas Tulungagung
ISSN : -     EISSN : 28279239     DOI : -
Core Subject : Social, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Engineering Environmental Science Transportation
"DAKTILITAS" as an information media and study forum in the field of Civil Engineering, contains scientific writings of research results. The editors invite experts, practitioners, and anyone who is interested in contributing articles that have not been published in other print media.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Bangunan dan Konstruksi
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 2 No. 2 (2022): DESEMBER 2022" : 5 Documents clear
ANALISIS GEOMETRIK DAN PERKERASAN JALAN DENGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) DAN AUTOCAD 3D PADA UNIVERSITAS KATOLIK INDONESIA SANTU PAULUS RUTENG HASTI MEGANDARI; DANANG WIJANARKO
JURNAL DAKTILITAS Vol. 2 No. 2 (2022): DESEMBER 2022
Publisher : PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TULUNGAGUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36563/daktilitas.v2i2.703

Abstract

Abstrack The road serves as a means of supporting academic activities within the Catholic University of antu Paulus Ruteng's campus area. Every year, the number of students grows, which has an effect on the ever-increasing number of vehicles. The ideal road lane width can be determined using geometric analysis in accordance with road geometric planning criteria. An analysis of the road capacity shows that segment 1 has a saturation level of 1,339, segment 2 has a saturation level of 0,571, segment 3 has a saturation level of 0.311, and segment 4 has a saturation level of 0,252. Analysis of the horizontal alignment of the eleven existing bends necessitates widening the pavement at the bends. Only segment 2 of the segment road geometric analysis that meets planning standards is segment 2. From the three methods of geometric analysis, a recommendation is made to improve the geometric of the road in the campus area of the Catholic University of Santu Paulus Ruteng. PI 1bend necessitates a pavement width of 1,390 meters; PI 2 bend 2,286 meters; PI 3 bend 3,495 meters; PI 4 bend 3,495 meters; PI 5 bend 3,495 meters; PI 6 bend necessitates a pavement width of 3,000 meters; 7 meters of road, 3.5 meters of lane, and 2.5 meters of sidewalk. Keywords: Road Geometric Analysis Abstrak Jalan berfungsi sebagai sarana penunjang kegiatan akademik di lingkungan kampus Universitas Katolik Santu Paulus Ruteng. Setiap tahunnya, jumlah mahasiswa terus bertambah, yang berimbas pada jumlah kendaraan yang terus meningkat. Lebar jalur jalan yang ideal dapat ditentukan dengan menggunakan analisis geometrik sesuai dengan kriteria perencanaan geometrik jalan. Analisis kapasitas jalan menunjukkan bahwa ruas 1 memiliki tingkat kejenuhan 1,339, ruas 2 memiliki tingkat kejenuhan 0,571, ruas 3 memiliki tingkat kejenuhan 0,311, dan ruas 4 memiliki tingkat kejenuhan 0,252. Analisis alinyemen horizontal dari sebelas belokan eksisting memerlukan pelebaran perkerasan pada belokan tersebut. Hanya segmen 2 dari analisis geometrikㅤ jalanㅤ segmenㅤ yangㅤmemenuhiㅤstandarㅤ perencanaanㅤadalah segmen 2. Dari ketigaㅤmetode analisisㅤgeometrik tersebut, dibuat rekomendasi perbaikan geometrik jalan di kawasan kampus Universitas Katolik Santu Paulus Ruteng. tikungan PI 1 membutuhkan lebar perkerasan 1.390 meter; tikungan PIㅤ2ㅤ2.286 meter; tikunganㅤPI 3 3.495 meter; tikungan PIㅤ4 3.495 meter; tikunganㅤPIㅤ5ㅤ3.495 meter; tikunganㅤPIㅤ6ㅤmembutuhkan lebar perkerasan 3.000 meter; Jalan 7 meter, lajurㅤ3,5 meter, dan trotoarㅤ2,5 meter. Kata Kunci: Analisis Geometrik Jalan
PENELITIAN PASIR DARI SUNGAI BRANTAS DESA PADANGAN KECAMATAN NGANTRU KABUPATEN TULUNGAGUNG ACHMAD SUHUDI, KRISNA; AINURAHMAN; ADITYA PURNAMA
JURNAL DAKTILITAS Vol. 2 No. 2 (2022): DESEMBER 2022
Publisher : PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TULUNGAGUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36563/daktilitas.v2i2.704

Abstract

Abstrac The objectives of the study are: (1) Determining the division of grains (gradations) of the aggregate, (2) Determining the amount of material in the aggregate that passes the sieve No. 200 by washing, (3) Checking the weight of the contents of the fine aggregate as well as the weight of the contents of the mixture, (4) Determining the moisture content contained in the aggregate by drying, (5) determining the specific gravity of bulk (bulk), dry specific gravity of the saturated surface (SSD), The apparent specific gravity of the coarse/fine aggregate and the absorption rate of the coarse/fine aggregate against water, (6) testing aggregate wear with a los angeles abrasion machine. This study uses the following methods: (1) Analysis of fine and coarse aggregate sieves, (2) Inspection of the amount of material in the aggregate that passes in sieve No. 200(0.075), (3) Inspection of aggregate content weight, (4) Moisture content of aggregates, (5) Specific gravity and absorption of coarse aggregates, (6) Specific gravity and absorption of fine aggregates, (7) Aggregate wear with los angeles abrasion machines. Based on the results of the study, it can be concluded that from the calculation results for the Aggregate Sieve Analysis Test of test objects I, II, III, an average Grain Fine Modulus of 3.0 was obtained, then it was among the Fine Modulus of Zone 2 Fine Aggregate Grains, namely 2.61-3.00 (Medium Sand). The average sludge content of fine aggregates was 2.80%. So it can be concluded that the sand can be directly used in the concrete mixture without having to be washed first, because the maximum sludge content required for fine aggregate is 5%. In this experiment, the moisture content obtained has met the specification standards, namely the average for fine aggregates of 1.910% while for the average coarse aggregate of 2.600%. And the specification standard of moisture content in ASTM C 555-97 is 0.5% - 2.0%. Keywords: river,volcanic,aggregate Abstrak Tujuan penelitian adalah : (1) Menentukan pembagian butir (gradasi) agregat, (2) Menentukan jumlah bahan dalam agregat yang lolos saringan No. 200 dengan cara pencucian, (3) Memeriksa berat isi agregat halus serta berat isi campuran, (4) Menentukan kadar air yang terdapat pada agregat dengan cara pengeringan, (5) menentukan berat jenis curah (bulk), berat jenis kering permukaan jenuh (SSD), Berat jenis semu (apparent) dari agregat kasar/halus dan tingkat penyerapan agregat kasar/halus terhadap air, (6) menguji keausan agregat dengan mesin abrasi los angeles. Penelitian ini menggunakan metode : (1) Analisa saringan agregat halus dan kasar, (2) Pemeriksaan jumlah bahan dalam agregat yang lolos dalam saringan No. 200(0.075), (3) Pemeriksaan berat isi agregat, (4) Kadar air agregat, (5) Berat jenis dan penyerapan agregat kasar, (6) Berat jenis dan penyerapan agregat halus, (7) Keausan agregat dengan mesin abrasi los angeles. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Dari hasil perhitungan untuk Pengujian Analisa Saringan Agregat benda uji I,II,III, diperoleh Modulus Halus Butir rata-rata sebesar 3,0, Maka berada di antara Modulus Halus Butir Agregat Halus Zona 2 yaitu 2,61-3,00 (Pasir Sedang). Kadar lumpur rata-rata agregat halus sebesar 2,80 %. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pasir tersebut dapat langsung digunakan dalam campuran beton tanpa harus dicuci terlebih dahulu, karena kadar lumpur maksimum yang disyaratkan untuk agregat halus adalah sebesar 5 %. Dalam percobaan ini kadar air yang diperoleh sudah memenuhi standar spesifikasi yakni rata-rata untuk agregat halus sebesar 1,910 % sedangkan untuk rata-rata agregat kasar sebesar 2,600 %. Dan standar spesifikasi kadar air dalam ASTM C 555-97 adalah 0,5% - 2,0%. Kata kunci: sungai, vulkanik, agregat
PENELITIAN KUALITAS PASIR DARI DAERAH GUNUNG KELUD KABUPATEN KEDIRI ADITYA PURNAMA; SANTOSO, WIGIH; WIDIARTO, YOYOK
JURNAL DAKTILITAS Vol. 2 No. 2 (2022): DESEMBER 2022
Publisher : PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TULUNGAGUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36563/daktilitas.v2i2.705

Abstract

Abstrack The objectives of the study are: (1) Determining the division of grains (gradations) of the aggregate, (2) Determining the amount of material in the aggregate that passes the sieve No. 200 by washing, (3) Checking the weight of the contents of the fine aggregate as well as the weight of the contents of the mixture, (4) Determining the moisture content contained in the aggregate by drying, (5) determining the specific gravity of bulk (bulk), dry specific gravity of the saturated surface (SSD), The apparent specific gravity of the coarse/fine aggregate and the absorption rate of the coarse/fine aggregate against water, (6) testing aggregate wear with a los angeles abrasion machine. This study uses the following methods: (1) Analysis of fine and coarse aggregate sieves, (2) Inspection of the amount of material in the aggregate that passes in sieve No. 200(0.075), (3) Inspection of aggregate content weight, (4) Moisture content of aggregates, (5) Specific gravity and absorption of coarse aggregates, (6) Specific gravity and absorption of fine aggregates, (7) Aggregate wear with los angeles abrasion machines. Based on the results of the study, it can be concluded that from the calculation results for the Aggregate Sieve Analysis Test of test objects I, II, III, an average Grain Fine Modulus of 3.0 was obtained, then it was among the Fine Modulus of Zone 2 Fine Aggregate Grains, namely 2.61-3.00 (Medium Sand). The average sludge content of fine aggregates was 2.80%. So it can be concluded that the sand can be directly used in the concrete mixture without having to be washed first, because the maximum sludge content required for fine aggregate is 5%. In this experiment, the moisture content obtained has met the specification standards, namely the average for fine aggregates of 1.910% while for the average coarse aggregate of 2.600%. And the specification standard of moisture content in ASTM C 555-97 is 0.5% - 2.0%. Keywords: ash,volcanic,aggregate Abstrak Tujuan penelitian adalah : (1) Menentukan pembagian butir (gradasi) agregat, (2) Menentukan jumlah bahan dalam agregat yang lolos saringan No. 200 dengan cara pencucian, (3) Memeriksa berat isi agregat halus serta berat isi campuran, (4) Menentukan kadar air yang terdapat pada agregat dengan cara pengeringan, (5) menentukan berat jenis curah (bulk), berat jenis kering permukaan jenuh (SSD), Berat jenis semu (apparent) dari agregat kasar/halus dan tingkat penyerapan agregat kasar/halus terhadap air, (6) menguji keausan agregat dengan mesin abrasi los angeles. Penelitian ini menggunakan metode : (1) Analisa saringan agregat halus dan kasar, (2) Pemeriksaan jumlah bahan dalam agregat yang lolos dalam saringan No. 200(0.075), (3) Pemeriksaan berat isi agregat, (4) Kadar air agregat, (5) Berat jenis dan penyerapan agregat kasar, (6) Berat jenis dan penyerapan agregat halus, (7) Keausan agregat dengan mesin abrasi los angeles. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Dari hasil perhitungan untuk Pengujian Analisa Saringan Agregat benda uji I,II,III, diperoleh Modulus Halus Butir rata-rata sebesar 3,0, Maka berada di antara Modulus Halus Butir Agregat Halus Zona 2 yaitu 2,61-3,00 (Pasir Sedang). Kadar lumpur rata-rata agregat halus sebesar 2,80 %. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pasir tersebut dapat langsung digunakan dalam campuran beton tanpa harus dicuci terlebih dahulu, karena kadar lumpur maksimum yang disyaratkan untuk agregat halus adalah sebesar 5 %. Dalam percobaan ini kadar air yang diperoleh sudah memenuhi standar spesifikasi yakni rata-rata untuk agregat halus sebesar 1,910 % sedangkan untuk rata-rata agregat kasar sebesar 2,600 %. Dan standar spesifikasi kadar air dalam ASTM C 555-97 adalah 0,5% - 2,0%. Kata kunci:abu,vulkanik,agregat
LAPORAN PENELITIAN KUALITAS PASIR DARI SUNGAI BRANTAS DESA BENDOSARI KECAMATAN NGANTRU KABUPATEN TULUNGAGUNG DICKY KURNIAWAN, ALMISAN; ADITYA PURNAMA; FARIZ FATULLAH, YOGI
JURNAL DAKTILITAS Vol. 2 No. 2 (2022): DESEMBER 2022
Publisher : PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TULUNGAGUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36563/daktilitas.v2i2.706

Abstract

Abstract River sand is sand that is sourced from excavations or mining in rivers. Steep rivers have a fast flow, so that the sediment from the rock particles will vary quite a lot at a certain distance, usually there are not many fine grains and the rocks are quite clean (Qomaruddin, 2018). Brantas sand is sand that is usually used as a mixture. Sand taken from rivers with large water discharges will have a low content of mud and organic matter. This study aims to provide an overview of the aggregate (systematic research steps) so that the researchprocess can run in an orderly manner in accordance with the Indonesian National Standard (SNI) applicableto testing.Keywords: Sand, Aggregate, Research Abstrak Pasir sungai adalah pasir yang bersumber daripenggalian atau penambangan di sungai. Sungai – sungai yang terjal memiliki aliran yang deras, sehingga deposit dari partikel batu-batuannya akan bervariasi cukup besar pada suatu jarak tertentu, biasanya butir halusnya tidak banyak dan batuan – batuannya cukup bersih (Qomaruddin, 2018). Pasir brantas adalah pasir yang biasa digunakan sebagai campuran saja, Pasir yang diambil dari sungai dengan debit air besar akan memiliki kandungan lumpur dan bahan organik yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai langkah – langkah penelitian sistematis supaya proses penelitian ini dapat berjalan dengan teratur sesuai dengan Standar Nasional Indonesia (SNI) yang berlaku untuk pengujian agregat. Kata Kunci : Pasir, Agregat, Penelitian
JARINGAN SARAF TIRUAN (NEURAL NETWORK) UNTUK ESTIMASI PRODUKTIVITAS PEKERJA KONSTRUKSI LUTFAN ANAS ZAHIR; MOHAMMAD MUHLIS
JURNAL DAKTILITAS Vol. 2 No. 2 (2022): DESEMBER 2022
Publisher : PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TULUNGAGUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract The development of the construction sector in Indonesia requires more effective approaches to improve productivity and efficiency. Estimating construction worker productivity, influenced by factors such as experience, education, and motivation, is often inaccurate with traditional methods. Neural Networks (Artificial Neural Networks) have emerged as a more advanced solution to enhance these estimations. This research analyzes Neural Network models and implements technology-based solutions to predict construction worker productivity. By utilizing the MLPRegressor model from scikit-learn and Neural Network models based on TensorFlow/Keras, this study aims to generate more accurate predictions. Initial results indicate that Neural Networks outperform traditional methods, achieving a Mean Squared Error (MSE) of 0.5 and an R² score of 0.85. The research also employs scipy.optimize methods to find the optimal combination of input variables, such as experience, motivation, and education, to meet specific productivity targets. This study provides a significant contribution to the application of machine learning techniques to improve the accuracy and efficiency of productivity estimation in the construction industry, while also paving the way for further development in optimizing worker performance. Keywords: Machine Learning, MLPRegressor Model, Neural Network, Productivity Estimation, TensorFlow Keras Abstrak Pembangunan sektor konstruksi di Indonesia membutuhkan pendekatan yang lebih efektif untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi. Estimasi produktivitas pekerja konstruksi, yang dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti pengalaman, pendidikan, dan motivasi, sering kali tidak akurat dengan metode tradisional. Neural Network (Jaringan Saraf Tiruan) muncul sebagai solusi yang lebih canggih untuk memperbaiki estimasi ini. Penelitian ini menganalisis model Neural Network dan mengimplementasikan solusi berbasis teknologi tersebut untuk memperkirakan produktivitas pekerja konstruksi. Dengan memanfaatkan model MLPRegressor dari scikit-learn serta model Neural Network berbasis TensorFlow/Keras, penelitian ini bertujuan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Hasil awal menunjukkan bahwa Neural Network memberikan performa lebih baik, dengan Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.5 dan R² score 0.85, dibandingkan dengan metode tradisional. Penelitian juga menggunakan metode scipy.optimize untuk menemukan kombinasi optimal dari variabel input seperti pengalaman, motivasi, dan pendidikan guna mencapai target produktivitas tertentu. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam penerapan teknik machine learning untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi estimasi produktivitas di industri konstruksi, serta membuka peluang pengembangan lebih lanjut untuk optimisasi kinerja pekerja. Kata kunci: Estimasi Produktivitas, Machine Learning, Model MLPRegressor, Neural Network, TensorFlow Keras

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 2 (2025): DESEMBER 2025 Vol. 5 No. 1 (2025): JUNI 2025 Vol. 4 No. 2 (2024): DESEMBER 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): JUNI 2024 Vol. 3 No. 2 (2023): DESEMBER 2023 Vol. 3 No. 1 (2023): JUNI 2023 Vol. 2 No. 2 (2022): DESEMBER 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): JUNI 2022 Vol. 1 No. 2 (2021): DESEMBER 2021 Vol. 1 No. 1 (2021): JUNI 2021