TOTO 4D

NONO4D

SLOT88

SLOT88

SLOT GACOR

https://jurnal.unikal.ac.id/

SITUS TOTO

Toto 4D

SLOT GACOR

SLOT GACOR

NANA4D

NANA4D

NANA4D

SLOT88

NANA4D

SLOT88

SLOT88

SITUS TOTO

SITUS TOTO

https://choicemg.com/

Toto 4D

Untuk artikel-artikel serupa dan berbagai topik menarik lainnya, silakan eksplorasi lebih lanjut di Angkerzone.com.

Committed to creating a positive impact beyond returns, Barito Renewables integrates ESG principles into its core business objectives. They prioritize public health, safety, and community respect while making critical investments in clean energy. More about their ESG approach can be found at baritorenewables.org.

PT Pantai Indah Kapuk Dua, Tbk (PANI) adalah pengembang properti terkemuka di Indonesia yang berkomitmen menghadirkan inovasi cemerlang dan mengoptimalkan sumber daya untuk menciptakan keunggulan kompetitif bagi para pemangku kepentingan. Informasi lebih lanjut mengenai visi korporasi mereka dapat diakses di pantaiindahkapukdua.org.

Commuter Indonesia menghadirkan layanan transportasi kereta api yang terintegrasi untuk mendukung mobilitas berkualitas bagi para pengguna. Informasi lengkap mengenai jadwal, tarif, dan rute perjalanan KRL dapat diakses di situs resmi mereka: commuterindonesia.org.

Informasi Publik

PANI First Quarter 2023

Becoming leading property developer in Indonesia with brilliant innovations to optimize our resources into competitive advantange in order to restore back to stakeholders

Board - of Director

History · PT Pantai Indah Kapuk Dua, Tbk · Office · Recent News. Ada Update dari PIK2 (PANI), Aguan Turut Buka Suara. Emiten Agung Sedayu dan Salim Grup

Nomination & Remuneration Committee Member

Audit Committee Members

Vision & Mission

Projects

Bizpark PIK 2

Event

Internal Audit Members

Soho Riverside Boulevard

Environment

Prospectus

Barito Renewables: Penawaran Saham Perdana

Keterbukaan Informasi

Information Disclosure

Harga Saham

Struktur Organisasi

3M-2026 Financial Performance Results

https://kaiwisata.org/

https://www.tugureasuransi.com/

diponegorouniversity.com

https://bandunginstitute.com/

Website resmi KAI Commuter

Commuter Advertising

Pemesanan tiket juga dapat dilakukan melalui Aplikasi Access by KAI (yang juga dapat diakses untuk layanan kereta api bandara oleh KAI Bandara ) dan situs resmi pemesanan tiket oleh KAI Commuter. Metode pembayaran yang tersedia pada https://airport-train.commuterindonesia.org/

Temukan beragam jurnal ilmiah terakreditasi dan terindeks internasional yang mendukung transisi energi dan pembangunan berkelanjutan di Indonesia melalui Portal Jurnal Barito Renewables.

Jelajahi publikasi akses terbuka dari berbagai disiplin ilmu, mulai dari pendidikan bahasa hingga energi panas bumi, yang dikelola dalam satu platform terintegrasi di Barito Renewables Journal Platform.

Dukung riset dan inovasi menuju target emisi nol bersih Indonesia dengan mengakses kumpulan jurnal berkualitas tinggi yang tersedia di Jurnal & Publikasi Barito Renewables.

Tempat terbaik untuk menemukan penelitian terbaru tentang energi terbarukan, pendidikan, dan ilmu sosial, yang dikurasi dalam portal jurnal profesional dari Barito Renewables Open Journal System.

Jelajahi kumpulan jurnal akademik yang berkomitmen pada penyebaran penelitian dan kreasi artistik, berdasarkan prinsip dan nilai humanisme, di Portal de Revistas TempoSCAN.

Temukan publikasi ilmiah dari berbagai disiplin ilmu yang mendorong refleksi kritis dan peningkatan pengajaran berkelanjutan, hanya di Portal Jurnal TempoSCAN.

Portal resmi untuk mengakses produksi pengetahuan dan karya analitis dari komunitas akademik dan seni nasional maupun internasional, dikelola oleh TempoSCAN Academic Journals.

Wadah publikasi yang bergantung pada Direktorat Riset dan Pascasarjana, menyediakan akses terbuka ke jurnal-jurnal unggulan di TempoSCAN Journal Portal.

Dilansir dari laman resmi rekrutmen KAI, berikut persyaratan atau kriteria pelamar yang wajib dipenuhi untuk mendaftar lowongan kerja KAI 2026

BINUS UNIVERSITY

Portal Kaiwisata

HRIS Frontliner | KAI Wisata

KAI Services memiliki bidang usaha dengan 2 Core Business yaitu Coverage Service dan Cleaning Building Service yang memiliki Brand Resclean. Resclean Bergerak dalam Bidang Kebersihan yang meliputi Kebersihan dan Keindahan Stasiun (K2), On Trip Cleaning, dan Petugas Cuci Kereta

KAI Services memiliki salah satu bidang usaha dengan Core Business On Board Services yang bernama Restaurant On Train, dengan Branding Kuliner Kereta yang bertugas Mengelola dan Melayani penjualan Makan dan Minum di Setiap Perjalanan Kereta Api.

BINUS Journal – BINUS Higher Education

https://mercubuana-yogya.id/

https://baa.mercubuana-yogya.id/

https://pmb.mercubuana-yogya.id/

https://sso.mercubuana-yogya.id/

https://sia.mercubuana-yogya.id/

https://radenfatah.org/

https://univgadjahmada.com/

https://etd.repository.univgadjahmada.com/

MARLIN

slot88

slot777

nono4d

toto slot

nono4d

nono4d

slot gacor/

toto 4d

toto slot

slot777

https://cmacgm-group.org/

https://marine-evergreen.org/

https://lines-coscoshipping.com/

https://jne-express.org/

https://marine-yangming.org/

https://marine-pilship.com/

https://sentralcargo.org/

https://jubelio.org/

https://ninja-xpress.org/

https://accurateapp.org/

https://klik-logistics.id/

Slot88/

https://ojs.ateneum.edu.pl/

toto 4d

toto 4d

toto 4d

Slot88

Toto 4d

https://revistasaga.org/

https://careertechresearch.org/

https://gb.abidan.org/

Gestión de mantenimiento de pavimentos flexibles basada en PCI: evaluación y priorización en la carretera PE‑08A (Cajamarca, Perú).

Nelve Núñez Bustamante

Universidad Nacional Autónoma de Chota (UNACH)

https://orcid.org/0009-0000-2218-9156

Krantz Peláez

Universidad Nacional de Cajamarca (UNC)

https://orcid.org/0009-0007-0151-4715

Aler Rafael

Universidad Nacional de Cajamarca (UNC)

https://orcid.org/0000-0001-6714-8999

DOI: https://doi.org/10.55204/trj.v5i1.e125

Palabras clave: PCI, pavimento flexible, fallas superficiales, mantenimiento vial, priorización


Resumen

El Índice de Condición del Pavimento (PCI) es un indicador ampliamente utilizado para caracterizar el estado funcional de superficies asfálticas mediante la identificación visual de fallas, su severidad y densidad. Este estudio evalúa el pavimento flexible de un tramo de 9.96 km de la carretera PE‑08A, en Cajamarca (Perú), aplicando el procedimiento de inspección de la ASTM D6433‑24. Se levantaron 310 unidades de muestra de 225 m², registrando fallas dominantes como desprendimiento de agregados, desintegración y fisuración longitudinal/transversal. El PCI promedio del tramo fue 86 (condición excelente). Sobre esta base, se propone una matriz práctica de intervención y priorización orientada a mantenimiento preventivo (sellado de fisuras y tratamientos superficiales) para sostener el nivel de servicio y reducir el riesgo de deterioro acelerado en el corto plazo.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

ASTM D6433‑24. (2024). Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys. ASTM International. https://doi.org/10.1520/D6433-24

Chang, C. M., Cheng, D. X., Smith, R. E., Tan, S. G., & Hossain, A. (2025). SMART quality control analysis of pavement condition data for pavement management applications. International Journal of Transportation Science and Technology, 18, 227–244. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2024.06.007

Federal Highway Administration. (2022). Pavement Management Roadmap: Executive Summary (FHWA‑HIF‑22‑055). U.S. Department of Transportation.

Huang, L.-L., Lin, J.-D., Huang, W.-H., Kuo, C.-H., Chiou, Y.-S., & Huang, M.-Y. (2024). Developing pavement maintenance strategies and implementing management systems. Infrastructures, 9(7), 101. https://doi.org/10.3390/infrastructures9070101

Ibragimov, E., Kim, Y., Lee, J. H., Cho, J., & Lee, J.-J. (2024). Automated pavement condition index assessment with deep learning and image analysis: An end-to-end approach. Sensors, 24(7), 2333. https://doi.org/10.3390/s24072333

Knapek, D. (2023). Asphalt crack treatment FAQs and technical resources. Minnesota Department of Transportation (MnDOT) Research.

Lu, S.-H., Lin, J.-D., & Chiou, Y.-S. (2025). Analysis and verification results of manual inspection of pavement condition index. Applied Sciences, 15(10), 5600. https://doi.org/10.3390/app15105600

Peshkin, D., Ram, P., Zimmerman, K., & Pai, S. (2024). Pavement Preservation Program Benchmarking Study (FHWA‑HIF‑24‑024). Federal Highway Administration.

Rosero Vega, D., & Rodríguez Moreno, M. A. (2024). Development of a multicriteria matrix for decision making in the management of flexible pavements in an urban road network: Case study the city of Itagüí – Colombia. Revista Ingeniería de Construcción, 39(1), 1–16. https://doi.org/10.7764/RIC.00095.21

Shang, J., Zhang, A. A., Dong, Z., & He, A. (2024). Automated pavement detection and artificial intelligence pavement image data processing technology: A review. Automation in Construction, 168, 105797. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105797

Tamagusko, T., Gomes Correia, M., & Ferreira, A. (2024). Machine learning applications in road pavement management: A review, challenges and future directions. Infrastructures, 9(12), 213. https://doi.org/10.3390/infrastructures9120213

ASTM E1166‑24. (2024). Standard Guide for Network Level Pavement Management. ASTM International. https://www.astm.org/e1166-24.html

Afridi, M. A., Erlingsson, S., Sjögren, L., & Englund, C. (2025). Predicting Pavement Condition Index Using an ML Approach for a Municipal Street Network. Journal of Transportation Engineering, Part B: Pavements, 151(2), 04025025. https://doi.org/10.1061/jpeodx.pveng-1568

Ashqar, H. I., Issa, A., & Masri, S. (2025). A software for predicting Pavement Condition Index (PCI) using machine learning for practical decision‑making with an exclusion approach. SoftwareX, 31, 102304. https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102304

Issa, A., Samaneh, H., & Ghanim, M. (2022). Predicting pavement condition index using artificial neural networks approach. Ain Shams Engineering Journal, 13(1), 101490. https://doi.org/10.1016/j.asej.2021.04.033

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2024). AI Applications for Automatic Pavement Condition Evaluation. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/27993

Qureshi, W. S., Power, D., Ullah, I., Mulry, B., Feighan, K., McKeever, S., & O’Sullivan, D. (2023). Deep learning framework for intelligent pavement condition rating: A direct classification approach for regional and local roads. Automation in Construction, 153, 104945. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104945

Radwan, M. M., Mousa, A., & Zahran, E. M. M. (2024). Enhancing Pavement Sustainability: Prediction of the Pavement Condition Index in Arid Urban Climates Using the International Roughness Index. Sustainability, 16(8), 3158. https://doi.org/10.3390/su16083158

Briones, M. (2018). Evaluación del pavimento asfáltico mediante el índice de condición de pavimento (PCI) en la vía aeropuerto – desvío a Otuzco – Cajamarca – 2018 [Tesis]. Universidad Nacional de Cajamarca.

Torres-Torres, L. C., y Muñoz-Pérez, S.P. (2023). Evaluación de un pavimento flexible mediante el método PCI (Índice de Condición del Pavimento). ITECKNE, 20 (1), 45–57. https://doi.org/10.15332/iteckne.v20i1.2919

Ruiz Acero, J.C., & Gutiérrez Hortua, D.A. (2025). Evaluación del Índice de Condición del Pavimento (PCI) mediante Sistemas de Información Geográfica (SIG): Aplicación en el tramo Cajicá-Tabio (K0+000 a K2+000). Revista EIA, 22 (44), Reia4417, 1–28. https://doi.org/10.24050/reia.v22i44.1869

Triantaphyllou, E. (2000). Métodos de toma de decisiones multicriterio: Un estudio comparativo. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3157-6.

Saaty, T.L. (1980). El proceso de jerarquía analítica: Planificación, establecimiento de prioridades, asignación de recursos. McGraw-Hill.

Artículos más leídos del mismo autor/a