cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Didin Septa Rahmadi
Contact Email
lppmununtb@gmail.com
Phone
+6285339028532
Journal Mail Official
lppmununtb@gmail.com
Editorial Address
https://ejournal.ununtb.ac.id/index.php/ije/Editorial-Team
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Indonesian Journal of Engineering (IJE)
Published by Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat
ISSN : -     EISSN : 27755150     DOI : https://doi.org/10.69503/ije
Core Subject : Engineering,
Engineering
Indonesian Journal of Engineering (IJE) berada di bawah pengelolaan Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama NTB dengan keilmuan fokus di bidang teknik.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 51 Documents
 2   3   4   5   6 
Evaluasi Implementasi Green Supply Chain Management terhadap Kinerja Operasional Industri Tekstil Berkelanjutan Winata, Edwin; Putri, Eka Anisa; Helmiyati, Helmiyati
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 5 No. 2 (2025): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v5i2.1621

Abstract

Abstrak: Penelitian ini mengevaluasi implementasi Green Supply Chain Management (GSCM) terhadap kinerja operasional industri tekstil berkelanjutan melalui pendekatan systematic literature review. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh praktik GSCM terhadap efisiensi operasional, mengidentifikasi faktor dominan yang memengaruhi keberhasilan implementasi, serta merumuskan model evaluasi berbasis sintesis empiris dari berbagai studi di negara berkembang. Data penelitian diperoleh dari artikel ilmiah, jurnal internasional, prosiding, dan repository akademik yang membahas hubungan antara GSCM dan kinerja operasional industri tekstil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi GSCM memberikan dampak positif yang konsisten terhadap kinerja operasional, terutama dalam aspek efisiensi biaya, pengurangan limbah, peningkatan kualitas produk, dan optimalisasi penggunaan sumber daya. Praktik utama seperti green manufacturing, eco-design, green purchasing, dan green logistics menjadi faktor kunci yang paling berpengaruh. Selain itu, faktor organisasi seperti kepemimpinan transformasional dan komitmen manajemen, serta faktor teknologi seperti digitalisasi dan integrasi Industry 4.0, memperkuat efektivitas implementasi GSCM. Namun demikian, hambatan seperti biaya awal yang tinggi, keterbatasan infrastruktur, dan rendahnya kompetensi teknis masih menjadi tantangan utama dalam penerapan GSCM secara optimal. Penelitian ini juga menemukan bahwa praktik internal GSCM memiliki pengaruh yang lebih konsisten dibandingkan praktik eksternal. Kesimpulannya, GSCM merupakan pendekatan strategis yang mampu meningkatkan kinerja operasional sekaligus mendukung keberlanjutan industri tekstil secara menyeluruh. Abstract: This study evaluates the implementation of Green Supply Chain Management (GSCM) on the operational performance of the sustainable textile industry through a systematic literature review approach. The objectives of this study are to analyze the influence of GSCM practices on operational efficiency, identify dominant factors affecting the success of implementation, and develop an evaluation model based on empirical synthesis from various studies conducted in developing countries. The research data were obtained from scientific articles, international journals, conference proceedings, and academic repositories that examine the relationship between GSCM and operational performance in the textile industry. The findings indicate that the implementation of GSCM consistently exerts a positive impact on operational performance, particularly in terms of cost efficiency, waste reduction, product quality improvement, and resource utilization optimization. Key practices such as green manufacturing, eco-design, green purchasing, and green logistics emerge as the most influential factors. In addition, organizational factors, including transformational leadership and management commitment, as well as technological factors such as digitalization and Industry 4.0 integration, significantly enhance the effectiveness of GSCM implementation. However, several barriers remain, including high initial investment costs, limited infrastructure, and insufficient technical competencies, which continue to hinder the optimal adoption of GSCM practices. The study also reveals that internal GSCM practices demonstrate a more consistent impact compared to external practices. In conclusion, GSCM represents a strategic approach capable of improving operational performance while simultaneously supporting the overall sustainability of the textile industry.
Kajian Efektivitas Green Infrastructure dalam Mengurangi Risiko Banjir di Kawasan Perkotaan Padat Faizar, Muhammad; Indriani, Mira; Ningsih, Yulia
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 5 No. 2 (2025): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v5i2.1622

Abstract

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas green infrastructure dalam mengurangi risiko banjir di kawasan perkotaan padat melalui pendekatan yang mengintegrasikan aspek hidrologi, spasial, dan sosial. Metode yang digunakan adalah mixed methods dengan analisis kuantitatif menggunakan simulasi Storm Water Management Model untuk mengevaluasi volume limpasan, debit puncak, dan luas genangan, serta analisis spasial berbasis Geographic Information System untuk mengkaji distribusi dan optimasi penempatan green infrastructure. Analisis kualitatif dilakukan melalui survei persepsi masyarakat menggunakan skala Likert untuk mengukur tingkat pemahaman dan partisipasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa green infrastructure mampu menurunkan volume limpasan dan debit puncak secara signifikan pada intensitas hujan rendah hingga sedang, namun efektivitasnya menurun pada hujan ekstrem. Distribusi dan konektivitas elemen green infrastructure terbukti meningkatkan kinerja secara spasial, sementara partisipasi masyarakat berpengaruh terhadap keberlanjutan fungsi. Kombinasi green infrastructure dengan infrastruktur konvensional memberikan hasil paling optimal dalam mengurangi risiko banjir. Penelitian ini menegaskan pentingnya pendekatan integratif dalam pengelolaan banjir perkotaan yang adaptif dan berkelanjutan. Abstract: This study aims to analyze the effectiveness of green infrastructure in reducing flood risk in densely populated urban areas through an integrated approach that incorporates hydrological, spatial, and social dimensions. The research employs a mixed methods design, with quantitative analysis conducted using the Storm Water Management Model to evaluate runoff volume, peak discharge, and inundation extent, alongside spatial analysis based on Geographic Information System to assess the distribution and optimization of green infrastructure placement. Qualitative analysis is carried out through a community perception survey using a Likert scale to measure levels of awareness and participation. The results indicate that green infrastructure significantly reduces runoff volume and peak discharge under low to moderate rainfall intensity, although its effectiveness declines during extreme rainfall events. The distribution and connectivity of green infrastructure elements are shown to enhance spatial performance, while community participation influences the sustainability of its functions. The combination of green infrastructure and conventional infrastructure yields the most optimal outcomes in reducing flood risk. This study highlights the importance of an integrative approach in managing urban flooding that is both adaptive and sustainable.
Model Pengelolaan Sampah Berbasis Ekonomi Sirkular Pada Kawasan Wisata Berkelanjutan Di Indonesia Kurniawan, Satria; Masyhuri, Ahmad; Tahir, Masnun
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 5 No. 2 (2025): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v5i2.1623

Abstract

Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengembangkan model pengelolaan sampah berbasis ekonomi sirkular pada kawasan wisata berkelanjutan di Indonesia. Permasalahan utama terletak pada tingginya volume sampah di destinasi wisata yang belum dikelola secara optimal akibat dominasi sistem linear, keterbatasan infrastruktur, serta rendahnya partisipasi masyarakat dan wisatawan. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan desain deskriptif eksploratif. Data dikumpulkan melalui wawancara mendalam, observasi lapangan, dokumentasi, dan studi literatur. Informan meliputi pemerintah daerah, pengelola wisata, pelaku usaha, dan masyarakat lokal. Analisis data dilakukan secara tematik melalui reduksi, penyajian, dan penarikan kesimpulan. Hasil menunjukkan pengelolaan sampah masih didominasi pola konvensional, meskipun beberapa lokasi mulai mengadopsi pendekatan transisional dan sirkular. Faktor penghambat mencakup keterbatasan fasilitas, lemahnya regulasi, dan rendahnya kesadaran lingkungan. Faktor pendukung meliputi peran komunitas, inovasi teknologi, dan kolaborasi pemangku kepentingan. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian ini menghasilkan model pengelolaan sampah berbasis ekonomi sirkular yang mengintegrasikan pengurangan di sumber, pemilahan, pengolahan, serta pemanfaatan kembali limbah dalam satu sistem terkoordinasi. Model ini menekankan sinergi antara pemerintah, sektor swasta, masyarakat, dan wisatawan. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dan teoritis dalam penguatan ekonomi sirkular sektor pariwisata. Abstract: This study aims to develop a circular economy-based waste management model for sustainable tourism areas in Indonesia. The main issue lies in the high volume of waste generated in tourist destinations, which has not been optimally managed due to the dominance of linear systems, limited infrastructure, and low participation from local communities and tourists. The study applies a qualitative approach with a descriptive exploratory design. Data were collected through in-depth interviews, field observations, documentation, and literature review. Informants include local government officials, tourism managers, business actors, and local communities. Data were analyzed thematically through data reduction, data display, and conclusion drawing. The results indicate that waste management is still largely dominated by conventional practices, although several locations have begun to adopt transitional and circular approaches. Inhibiting factors include limited facilities, weak regulatory frameworks, and low environmental awareness. Supporting factors consist of community involvement, technological innovation, and stakeholder collaboration. Based on these findings, the study proposes a circular economy-based waste management model that integrates waste reduction at the source, sorting, processing, and reuse within a coordinated system. The model emphasizes synergy among government, private sector, communities, and tourists. This study contributes both practically and theoretically to strengthening the implementation of the circular economy in the tourism sector.
Model Prediksi Permintaan Produk Berbasis Big Data Analytics untuk Pengendalian Persediaan Multi-Produk Almayandi, Almayandi; Hanapi, Hanapi; Azmi, Haerul
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 5 No. 2 (2025): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v5i2.1624

Abstract

Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi permintaan produk berbasis Big Data Analytics untuk meningkatkan efektivitas pengendalian persediaan multi-produk. Permasalahan utama terletak pada rendahnya akurasi metode prediksi tradisional dalam menangani data kompleks dan dinamika permintaan yang tinggi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis data-driven dengan memanfaatkan data historis penjualan, perilaku konsumen, serta faktor eksternal seperti musim dan promosi. Model yang dikembangkan mengintegrasikan metode statistik, machine learning, dan deep learning dalam kerangka hybrid untuk menangkap pola linear dan non-linear secara simultan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, feature engineering, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Selain itu, teknik ensemble learning dan clustering diterapkan untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid berbasis Big Data Analytics mampu menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan model tunggal. Model ini juga mampu menangkap interdependensi antar produk dalam sistem multi-produk secara lebih efektif. Integrasi hasil prediksi dengan kebijakan pengendalian persediaan seperti safety stock dan reorder point menunjukkan peningkatan efisiensi operasional melalui penurunan risiko overstock dan stockout. Selain itu, sistem yang dikembangkan mampu merespons perubahan permintaan secara lebih cepat dan adaptif. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan model prediksi yang tidak hanya akurat, tetapi juga aplikatif dalam mendukung pengambilan keputusan inventory di era digital. Abstract: This study aims to develop a product demand forecasting model based on Big Data Analytics to improve the effectiveness of multi-product inventory control. The main problem lies in the low accuracy of traditional forecasting methods in handling complex data and high demand variability. This study employs a quantitative, data-driven approach by utilizing historical sales data, consumer behavior, and external factors such as seasonality and promotions. The proposed model integrates statistical methods, machine learning, and deep learning within a hybrid framework to simultaneously capture linear and non-linear patterns. The research stages include data collection, preprocessing, feature engineering, model training, and evaluation using Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE). In addition, ensemble learning and clustering techniques are applied to enhance model accuracy and stability. The results indicate that the hybrid model based on Big Data Analytics produces higher prediction accuracy compared to single models. The model effectively captures interdependencies among products within a multi-product system. The integration of forecasting results with inventory control policies, such as safety stock and reorder point, improves operational efficiency by reducing the risks of overstock and stockouts. Furthermore, the developed system responds more quickly and adaptively to demand fluctuations. This study contributes to the development of forecasting models that are not only accurate but also practical in supporting inventory decision-making in the digital era.
Pemanfaatan Limbah Organik Rumah Tangga sebagai Sumber Energi Biogas Skala Komunitas Perkotaan Sintia, Dewi; Sari, Erna; Maryani, Maryani
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 6 No. 1 (2025): Edisi September
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v6i1.1625

Abstract

Pertumbuhan wilayah perkotaan meningkatkan volume limbah organik rumah tangga yang belum dimanfaatkan secara optimal dan masih didominasi sistem pembuangan akhir. Kondisi ini menimbulkan dampak lingkungan berupa peningkatan emisi gas rumah kaca serta beban pengelolaan sampah. Penelitian ini bertujuan menganalisis potensi pemanfaatan limbah organik rumah tangga sebagai sumber energi biogas pada skala komunitas perkotaan serta merumuskan model sistem terintegrasi antara aspek teknis, sosial, dan teknologi digital. Metode menggunakan pendekatan kualitatif dan kuantitatif berbasis studi literatur sistematis dari 40 publikasi ilmiah periode 2011–2025. Analisis dilakukan melalui komparasi deskriptif, kajian teknis anaerobic digestion, evaluasi sistem komunitas, serta analisis keberlanjutan lingkungan, ekonomi, dan sosial. Hasil menunjukkan limbah organik rumah tangga memiliki potensi tinggi menghasilkan biogas dengan kandungan metana signifikan pada suhu optimal 25–35°C. Sistem skala komunitas lebih efisien dibandingkan sistem individu karena stabilitas suplai bahan baku dan kapasitas produksi energi lebih tinggi. Integrasi Internet of Things meningkatkan efisiensi operasional melalui pemantauan parameter secara real time. Sistem ini menurunkan emisi gas rumah kaca, mengurangi beban tempat pembuangan akhir, dan menghasilkan pupuk organik bernilai ekonomi. Studi ini menegaskan biogas komunitas sebagai solusi strategis energi bersih perkotaan.
Pengaruh Penggunaan Material Daur Ulang Terhadap Kinerja Perkerasan Jalan Berbasis Uji Laboratorium Dan Simulasi Hamdani, Hamdani; Zulkarnaen, Zulkarnaen; Haris, Munawir
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 6 No. 1 (2025): Edisi September
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v6i1.1626

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan material daur ulang terhadap kinerja perkerasan jalan melalui pendekatan uji laboratorium dan simulasi numerik. Material yang dikaji meliputi Recycled Concrete Aggregate (RCA), Reclaimed Asphalt Pavement (RAP), serta kombinasi material daur ulang lainnya sebagai alternatif pengganti agregat alami pada lapisan perkerasan. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimental kuantitatif dengan pengujian laboratorium yang meliputi California Bearing Ratio (CBR), Unconfined Compressive Strength (UCS), dan Repeated Load Triaxial (RLT), serta uji ketahanan deformasi dan kelelahan. Hasil pengujian kemudian divalidasi menggunakan simulasi mekanistik-empiris berbasis Finite Element Method (FEM) dan perangkat desain perkerasan modern. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RCA memiliki kinerja baik dalam hal daya dukung dan stabilitas struktural, sedangkan RAP memberikan ketahanan tinggi terhadap deformasi permanen tetapi lebih rentan terhadap retak akibat beban berulang. Kombinasi RCA dan RAP menghasilkan kinerja paling seimbang antara kekakuan dan fleksibilitas, sehingga meningkatkan umur layanan perkerasan. Simulasi numerik menunjukkan kesesuaian yang tinggi dengan hasil uji laboratorium, sehingga pendekatan mekanistik-empiris terbukti efektif dalam memprediksi kinerja perkerasan berbasis material daur ulang. Temuan ini menegaskan bahwa material daur ulang dapat menjadi alternatif yang layak untuk perkerasan jalan berkelanjutan apabila dirancang dengan komposisi dan metode evaluasi yang tepat.
Pengembangan Beton Ramah Lingkungan Berbasis Limbah Industri Untuk Meningkatkan Kinerja Dan Keberlanjutan Struktur Hidayat, Rahmat; Aswaldi, Haikal; Kurniawan, Heru
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 6 No. 2 (2026): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v6i2.1627

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan beton ramah lingkungan berbasis limbah industri serta mengevaluasi pengaruhnya terhadap kinerja mekanik, durabilitas, dan keberlanjutan lingkungan. Material limbah meliputi fly ash, ground granulated blast furnace slag (GGBS), silica fume, waste glass powder, dan copper slag sebagai substitusi sebagian semen Portland. Metode menggunakan pendekatan eksperimental laboratorium dengan variasi substitusi 0%–30% serta pengujian pada beton segar dan beton keras. Parameter uji mencakup workability, kuat tekan, kuat tarik belah, kuat lentur, permeabilitas air, penetrasi klorida, serta ketahanan terhadap lingkungan agresif. Analisis keberlanjutan dilakukan melalui estimasi emisi karbon dioksida dan konsumsi energi. Hasil menunjukkan bahwa pemanfaatan limbah industri meningkatkan kinerja beton pada kadar substitusi tertentu. Kuat tekan meningkat signifikan pada variasi menengah akibat reaksi pozzolanik dan densifikasi struktur mikro. Peningkatan juga terjadi pada kuat tarik dan kuat lentur melalui kombinasi material yang optimal. Durabilitas meningkat melalui penurunan permeabilitas serta peningkatan ketahanan terhadap ion klorida dan serangan kimia. Dari sisi lingkungan, substitusi semen menurunkan emisi karbon dan konsumsi energi secara signifikan. Komposisi optimum berada pada rentang substitusi menengah yang memberikan keseimbangan terbaik antara kekuatan, ketahanan, dan dampak lingkungan. Penelitian ini menegaskan beton limbah sebagai solusi konstruksi berkelanjutan.
Pengembangan Sistem Deteksi Dini Kerusakan Jembatan Menggunakan Deep Learning Berbasis Citra dan Sensor Getaran Gunawan, Aria; Irawan, Toni; Andika, Iswandi
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 6 No. 2 (2026): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v6i2.1628

Abstract

Kerusakan jembatan menjadi isu kritis dalam sistem transportasi karena berdampak langsung pada keselamatan dan keberlanjutan infrastruktur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi dini kerusakan jembatan berbasis deep learning multimodal yang mengintegrasikan data citra dan sinyal getaran dalam satu arsitektur terpadu. Pendekatan ini mengatasi keterbatasan metode single modality dalam Structural Health Monitoring, baik berbasis inspeksi visual maupun analisis getaran. Metode yang digunakan adalah kuantitatif eksperimental dengan pengolahan data citra kerusakan dan sinyal getaran yang ditransformasikan ke domain time-frequency. Model dirancang menggunakan arsitektur dua cabang untuk mengekstraksi fitur dari masing-masing modalitas, kemudian digabungkan melalui feature fusion dan attention layer guna meningkatkan akurasi klasifikasi. Hasil menunjukkan bahwa integrasi multimodal meningkatkan performa deteksi dibandingkan pendekatan tunggal. Model mampu mengenali kerusakan permukaan dan karakteristik dinamis struktur secara simultan, serta lebih stabil terhadap noise dan variasi data. Sistem ini juga berpotensi diterapkan secara real-time untuk mendukung pemeliharaan jembatan berbasis data. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan Structural Health Monitoring modern yang lebih adaptif, akurat, dan komprehensif melalui integrasi kecerdasan buatan dan sensor multimodal.
Rancang Bangun Sistem Monitoring Kualitas Air Real-Time Berbasis IoT untuk Mitigasi Pencemaran Lingkungan Perkotaan Andriani, Irdina; Hidayat, Wahyu; Muliawan, Muliawan
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 6 No. 2 (2026): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v6i2.1629

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem monitoring kualitas air berbasis Internet of Things yang mampu bekerja secara real-time untuk mendukung mitigasi pencemaran di lingkungan perkotaan. Sistem dirancang menggunakan sensor untuk mengukur parameter pH, suhu, kekeruhan, dan total dissolved solids yang terhubung dengan mikrokontroler ESP32. Data dikirimkan melalui jaringan WiFi ke platform cloud menggunakan protokol MQTT dan divisualisasikan dalam bentuk dashboard interaktif. Metode penelitian menggunakan pendekatan rekayasa sistem yang meliputi tahap perancangan, implementasi, dan pengujian kinerja sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pengukuran secara kontinu dengan tingkat akurasi yang tinggi dan kestabilan yang baik. Sistem juga mampu menampilkan data secara real-time serta memberikan notifikasi ketika terjadi perubahan parameter yang melewati ambang batas. Keterbatasan sistem terletak pada ketergantungan terhadap koneksi internet dan belum terintegrasinya analisis prediktif. Secara keseluruhan, sistem ini berpotensi menjadi solusi efektif dalam mendukung pengelolaan kualitas air yang lebih responsif dan berbasis data di wilayah perkotaan.
Studi Eksperimental Beton Geopolimer Sebagai Alternatif Semen Portland Dalam Mengurangi Emisi Karbon Sultoni, Alan; Fajri, Ardian; Amirullah, Rizki
Indonesian Journal of Engineering (IJE) Vol. 6 No. 2 (2026): Edisi Maret
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Nahdlatul Ulama Nusa Tenggara Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69503/ije.v6i2.1630

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja beton geopolimer sebagai alternatif semen Portland dalam mengurangi emisi karbon tanpa mengorbankan kekuatan mekanik. Metode yang digunakan adalah eksperimen laboratorium dengan variasi komposisi fly ash dan ground granulated blast furnace slag serta perbedaan metode curing. Pengujian kuat tekan dilakukan pada umur 7, 14, dan 28 hari, disertai estimasi emisi karbon menggunakan pendekatan Life Cycle Assessment. Hasil menunjukkan bahwa peningkatan kandungan GGBS mempercepat perkembangan kekuatan dan menghasilkan kuat tekan yang lebih tinggi, sementara fly ash berkontribusi terhadap penurunan emisi karbon. Metode heat curing meningkatkan kekuatan awal, namun ambient curing tetap menghasilkan performa yang kompetitif pada komposisi tertentu. Secara keseluruhan, beton geopolimer mampu menurunkan emisi karbon secara signifikan dibandingkan beton konvensional, dengan tetap mempertahankan kualitas struktural. Temuan ini menunjukkan bahwa optimasi komposisi material menjadi faktor kunci dalam mencapai keseimbangan antara kekuatan dan keberlanjutan, sehingga beton geopolimer layak dikembangkan sebagai material konstruksi ramah lingkungan.

Page 5 of 6 | Total Record : 51

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2020 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 2 (2026): Edisi Maret Vol. 6 No. 1 (2025): Edisi September Vol. 5 No. 2 (2025): Edisi Maret Vol. 5 No. 1 (2024): Edisi September Vol. 4 No. 2 (2024): Edisi Maret Vol. 4 No. 1 (2023): Edisi September Vol. 3 No. 2 (2023): Edisi Maret Vol. 3 No. 1 (2022): Edisi September Vol. 2 No. 2 (2022): Edisi Maret Vol. 2 No. 1 (2021): Edisi September Vol. 1 No. 2 (2021): Edisi Maret Vol. 1 No. 1 (2020): Edisi September More Issue