## KOLABORASI JARINGAN SARAF TIRUAN (JST) DALAM IDENTIFIKASI PRIORITAS PENANGANAN PEMELIHARAAN JALAN KABUPATEN
Sely Novita Sari 1) , Bagus Gilang Pratama 2) , Ircham 3)
1,3) Program Studi Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta
2) Program Studi Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional Yogyakarta Email : sely.novita@itny.ac.id 1) , bagusgilangp@itny.ac.id 2 , ircham@itny.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pemeliharaan  jalan  kabupaten  menjadi  elemen  krusial  dalam  pembangunan  infrastruktur  dan pertumbuhan  ekonomi  di  daerah.  Kendati  begitu,  keterbatasan  anggaran  dan  sumber  daya  manusia menyebabkan  banyak  jalan  kabupaten  mengalami  kerusakan  yang  memerlukan  penanganan  pemeliharaan yang efektif. Dalam rangka mengidentifikasi prioritas pemeliharaan, digunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST), sebuah teknologi kecerdasan buatan yang mampu mempelajari pola dari data dan mengklasifikasikan informasi  baru.  JST  dapat  memproses  data  kompleks,  non-linear,  dan  tidak  pasti,  sehingga  cocok  untuk estimasi  biaya,  peramalan,  klasifikasi,  dan  optimasi.  Hasil  analisis  data  menggunakan  JST  menunjukkan tingkat  akurasi  prediksi  Prioritas  Mutlak  Penting  sebesar  100%,  sementara  untuk  Prediksi  Prioritas  Sangat Penting,  Prioritas  Cukup  Penting,  dan  Prioritas  Sedikit  Penting  masing-masing  mencapai  66,7%.  Prediksi Prioritas Tidak Penting juga mencapai 100%, dengan menggunakan History Accuracy sebagai acuan. Dengan demikian, pemodelan ini memberikan presentase prediksi untuk setiap kategori prioritas pemeliharaan jalan kabupaten, memberikan dasar informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan.
Kata Kunci : Identifikasi, Jalan, JST.

## ABSTRACT
Maintenance of district roads is a crucial element in infrastructure development and economic growth in the region. However, limited budget and human resources have caused many district roads to experience damage which requires effective maintenance. In order to identify maintenance priorities, the Artificial Neural Network (ANN) method is used, an artificial intelligence technology that is able to learn patterns from data and classify new information. ANNs can process complex, non-linear and uncertain data, making them suitable for cost estimation, forecasting, classification and optimization. The results of data analysis using ANN show that  the  accuracy  level  for  predicting  Absolutely  Important  Priorities  is  100%,  while  for  Predicting  Very Important Priorities, Quite Important Priorities and Slightly Important Priorities each reaches 66.7%. The Unimportant  Priority  Prediction  also  reached  100%,  using  History  Accuracy  as  a  reference.  Thus,  this modeling provides predicted percentages for  each district road maintenance priority  category, providing a useful basis for decision making.
Keywords: Identification, Path, ANN

## 1. PENDAHULUAN
Kategori standar kerusakan jalan, melibatkan  kondisi  baik,  sedang,  rusak,  dan rusak  berat,  memiliki  dampak  negatif  pada kinerja  jaringan  jalan  setiap  tahunnya. Penundaan perbaikan jalan dapat mempercepat kerusakan  perkerasan  jalan,  yang  pada akhirnya  menyebabkan  peningkatan  biaya penanganan  jalan  oleh  pemerintah  daerah. Efisiensi jaringan jalan sangat tergantung pada alokasi anggaran yang ada, kualitas perencanaan  tujuan,  dan  sejauh  mana  tujuan tersebut tercapai. Kendala dana dan tantangan dalam  pembangunan  jalan  menyebabkan proses perbaikan tidak berjalan dengan mulus. Tidak semua ruas jalan dapat diperbaiki secara simultan, sehingga perlu menentukan prioritas perbaikan  yang  harus  dilakukan  terlebih dahulu. Keputusan untuk memperbaiki perkerasan  jalan  yang  rusak  perlu  diambil dengan hati-hati untuk menghindari kesalahan di area yang sedang diperbaiki (Sari, 2021).
Eksplorasi  prioritas  pengolahan  jalan provinsi, membaginya menjadi empat elemen utama berdasarkan data hasil kuesioner, yaitu kerusakan  permukaan  jalan,  perilaku  lalu lintas,  kerusakan  sisi  jalan,  dan  keluhan Masyarakat  (Sudradjat,  Djakfar,  &  Zaika, 2015).  Kerusakan  perkerasan  mendominasi prioritas dengan bobot 56%, terutama ditopang oleh  subkriteria  retak/retak  (19%)  dan deformasi/lubang (32%). Kedua dalam urutan kepentingan  adalah  Kode  Etik  Lalu  Lintas dengan  tingkat  kepentingan  24%,  terutama kejenuhan  lalu  lintas  (14%).  Kerusakan  sisi jalan  dan  keluhan  masyarakat,  meskipun memiliki  dampak  lebih  kecil,  diberi  bobot masing-masing  14%  dan  6%.  Studi  Prioritas Pemeliharaan Ruas
Jalan Provinsi menargetkan pemeliharaan yang sesuai untuk memenuhi kebutuhan permintaan stabil sepanjang  tahun  di  semua  ruas  jalan  (Susy, Eva,  &  Robby,  2021).  Model  hirarki pengambilan  keputusan  melibatkan  berbagai pihak,  seperti  kepala  dinas  pelaksana  jalan, pemeliharaan  jalan  dan  jembatan,  Direktur Balai Pemeliharaan Jalan, Direktur Subkantor Pengembangan  Proyek,  dan  Wakil  Direktur Pelayanan.  Empat  faktor  utama  menentukan prioritas pemeliharaan jalan, termasuk tingkat
kemantapan  jalan, International  Roughness Index (IRI), volume lalu lintas harian rata-rata (LHR), dan kebutuhan pemeliharaan berdasarkan masukan dari masyarakat. Evaluasi  perencanaan  prioritas  pengelolaan jalan dengan menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP), sebuah pendekatan berbeda dari model IRMS dan SK Ditjen Bina Marga No.1. 77/KPTS/Db/1990. Dalam AHP, berbagai  kriteria  seperti  kondisi  lingkungan, potensi wilayah, dan kemungkinan kerusakan jalan  akibat  bencana  alam  atau  kerusuhan dianggap  penting  (Munawar  &  Subchan, 2002).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  AHP menghasilkan  rangking  yang  lebih  realistis dibandingkan  pembobotan  berbasis  NPV, karena  AHP  mempertimbangkan  berbagai komponen  selain  arus  lalu  lintas  dalam menentukan prioritas pengelolaan jalan.
Dalam  UU  RI  No.  38  Tahun  2004, klasifikasi jalan berdasarkan fungsinya terbagi menjadi  tiga  jenis  utama:  Jalan  Arteri,  Jalan Kolektor,  dan  Jalan  Lokal.  Jalan  Arteri berfungsi  sebagai  sarana  transportasi  utama dengan  karakteristik  jarak  tempuh  jauh, kecepatan  tinggi,  dan  efisiensi  hubungan antardaerah. Jalan Kolektor memiliki karakteristik  sedang  dalam  hal  jarak  tempuh, kecepatan,  dan  berperan  sebagai  pengumpul dan  penyalur  lalu  lintas  di  daerah  tertentu (Umum,  2005).  Jalan  Lokal  melayani  lalu lintas  lokal  dengan  perjalanan  singkat, kecepatan  rendah,  dan  digunakan  di  kawasan permukiman  atau  daerah  dengan  lalu  lintas yang  tidak  terlalu  padat.  Selain  itu,  terdapat klasifikasi  jalan  berdasarkan  muatan  sumbu, seperti Jalan Kelas satu, Jalan Sekunder, Jalan Tersier,  dan  Jalan  Kelas  Khusus,  dengan batasan muatan yang berbeda.
Pemeliharaan  jalan  merupakan  tugas kompleks, terutama saat menghadapi keterbatasan anggaran, beban kendaraan yang melampaui kapasitas, dan kondisi cuaca yang tidak  menguntungkan.  Kesadaran  masyarakat terhadap  pentingnya  infrastruktur  jalan  juga menjadi tantangan. Pemeliharaan jalan bertujuan memastikan jalan mampu melayani lalu  lintas  sesuai  standar  beban  yang direncanakan  dan  memiliki  kapasitas  struktur yang  sesuai  dengan  lingkungan.  Kegiatan
pemeliharaan jalan melibatkan waktu penanganan,  jenis  pekerjaan  fisik,  dan  nilai pekerjaan  yang  diperlukan.  Keberhasilan pemeliharaan jalan diukur berdasarkan kriteria kerusakan, baik struktural maupun fungsional, dengan  tanda-tanda  seperti  retak,  cacat permukaan, deformasi, dan cacat tepi perkerasan. Klasifikasi pemeliharaan mencakup peawatan rutin, perawatan berkala, perawatan  rutin,  perbaikan  pendukung,  dan perbaikan darurat.
Pemeliharaan infrastruktur jalan di daerah merupakan  elemen  yang  sangat  vital  dalam upaya pembangunan ekonomi dan infrastruktur  lokal.  Namun,  keterbatasan sumber  daya  finansial  dan  tenaga  kerja  telah menyebabkan banyak jalan mengalami kerusakan,  memerlukan  pemeliharaan  yang efektif dan efisien. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu  pendekatan  yang  dapat  memberikan prioritas  dalam  pengelolaan  pemeliharaan jalan  daerah  berdasarkan  kondisi  jalan  itu sendiri,  volume  lalu  lintas,  tata  guna  lahan sekitarnya, dan kebutuhan pelayanan jaringan jalan  secara  keseluruhan  (Sudradjat,  Djakfar, & Zaika, 2015).
Salah  satu  metode  yang  dapat  diadopsi adalah  jaringan  saraf  tiruan  (JST),  sebuah teknik komputasi yang terinspirasi dari sistem saraf  biologis,  terdiri  dari  unit  pemrosesan sederhana  yang  saling  terhubung.  JST merupakan  metode  kecerdasan  buatan  yang dapat  mempelajari  pola  dari  data  yang diberikan,  digunakan  untuk  prediksi  atau klasifikasi data baru. Dalam konteks pemeliharaan  jalan,  JST  dapat  membantu mengidentifikasi  jenis  pemeliharaan  yang diperlukan  berdasarkan  data  seperti  kondisi jalan dan volume lalu lintas. Keunggulan JST terletak pada kemampuannya menghadapi data kompleks, nonlinier, dan tidak pasti, sehingga cocok  untuk  aplikasi  dalam  berbagai  bidang seperti  estimasi  biaya,  peramalan,  klasifikasi, dan optimalisasi (syafarina , 2016).
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah model matematika  yang  terinspirasi  oleh  cara  kerja sistem  saraf  biologis.  JST  digunakan  dalam berbagai  bidang  seperti  kecerdasan  buatan, ilmu  komputer,  teknik  sipil,  dan  lainnya.
Dalam  kecerdasan  buatan,  JST  digunakan untuk prediksi dan pengenalan pola dalam data seperti suara, tulisan tangan, atau analisis data keuangan.  JST  terdiri  dari  tiga  jenis  lapisan: masukan, tersembunyi, dan keluaran, di mana proses  pelatihan  melibatkan  penyesuaian bobot  neuron  untuk  menghasilkan  output optimal.
Penerapan JST dalam identifikasi tindakan pemeliharaan  jalan Kabupaten melibatkan pengolahan data kondisi jalan dan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kondisi tersebut,  seperti  volume  lalu  lintas  dan  jenis jalan.  Data  ini  dilatih  pada  model  JST  untuk mempelajari  pola  dan  menghasilkan  prediksi kondisi  jalan  serta  jenis  pemeliharaan  yang diperlukan.  Prinsip  dasar  JST  melibatkan proses pelatihan dengan algoritma backpropagation,  di  mana  bobot  neuron disesuaikan untuk menghasilkan output terbaik.  Tahap-tahap  seperti  preprocessing data,  pemilihan  struktur  JST,  dan  optimasi parameter dilakukan untuk memastikan kinerja optimal model JST.
Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau Jaringan Saraf  Tiruan  menghasilkan  model  kompleks sulit diinterpretasikan manusia. JST terdiri dari banyak  lapisan  dan  memiliki  sifat  non-linear. Dalam  konteks  penelitian  ini,  JST  disebut sebagai  agnostik,  menunjukkan  kepercayaan terhadap model meskipun kurangnya interpretabilitas. Deep Neural Network (DNN), merupakan varian dari JST, memiliki banyak lapisan tersembunyi yang memungkinkan pemahaman dan ekstraksi fitur tingkat tinggi dari data kompleks. DNN telah berhasil  menyelesaikan  tugas-tugas  maju seperti  pengenalan  wajah,  terjemahan  bahasa alami, dan deteksi objek dalam gambar, karena kedalaman  jaringan  memungkinkan  untuk pemahaman kontekstual yang mendalam.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah model Jaringan Saraf Tiruan  (JST)  yang  dapat  dipergunakan  untuk menentukan prioritas penanganan pemeliharaan jalan daerah. Model ini memanfaatkan  data  mengenai  jaringan  jalan, kondisi jalan, volume lalu lintas, satuan biaya perawatan jalan, dan ketersediaan dana sebagai
masukan,  yang  kemudian  menghasilkan prioritas  pemeliharaan  sebagai  keluaran.
Dengan menerapkan model JST ini, diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi yang  lebih  tepat,  obyektif,  dan  efisien  dalam menetapkan
prioritas penanganan pemeliharaan jalan daerah.

## 2. METODE
JST, singkatan dari Jaringan  Saraf Tiruan, terdiri  dari  unit  pemrosesan  yang  disebut neuron.  Neuron  menerima  input  dari  neuron lain  dengan  bobot  yang  sesuai.  Output  dari neuron ini dibandingkan dengan nilai ambang tertentu  menggunakan  fungsi  aktivasi  yang diterapkan pada setiap neuron.

## Gambar 1. Model JST
Fungsi  aktivasi  sangat  penting  dalam mengatur  keluaran  setiap  neuron  dalam Jaringan Saraf Tiruan (JST). Metode pelatihan umum  yang  digunakan  dalam  JST  adalah pelatihan terbimbing ( supervised learning ), di mana  masukan  dan  target  ditentukan  untuk melatih jaringan dan mendapatkan bobot yang diinginkan.  Pada  setiap  iterasi  pelatihan, masukan  diberikan  kepada  jaringan,  yang kemudian  memproses  masukan  tersebut  dan menghasilkan  keluaran.  Perbedaan  antara keluaran jaringan dengan target yang diharapkan  disebut  sebagai  kesalahan,  dan jaringan  akan  memperbarui  bobotnya  sesuai dengan kesalahan tersebut.
Metode  penelitian  dalam  identifikasi Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten dengan  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  umumnya  melibatkan  beberapa  tahap. Tahap  pertama  adalah  pengumpulan  data,  di mana  data  mengenai  penanganan  jalan kabupaten  di  Kabupaten  Purworejo  dan pedoman  perencanaan  jalan  kabupaten  sesuai
dengan SK No.77/KPTS/Db/1990 dikumpulkan.

## Data dan Sample Data
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini dapat  dibagi  menjadi  data  sekunder  dan  data primer. Data sekunder merujuk pada informasi mentah yang diperoleh dari sumber lain tanpa memerlukan  pengolahan  tambahan.  Dalam konteks  penelitian  ini, data  sekunder melibatkan  informasi  tentang  penanganan jalan  kabupaten  di  Kabupaten  Purworejo, termasuk panduan perencanaan jalan kabupaten yang sesuai dengan SK No.77/KPTS/Db/1990. Selain itu, data sekunder  mencakup  peraturan  perundang- undangan,  data  kependudukan,  informasi tentang  jaringan  jalan,  kondisi  jalan,  volume lalu  lintas,  biaya  satuan  untuk  pemeliharaan ruas  jalan,  dan  ketersediaan  dana  untuk pemeliharaan ruas jalan yang sudah ada.
Sementara  itu, data  primer merujuk  pada informasi  yang  dikumpulkan  secara  langsung oleh  peneliti  atau  melalui  pengolahan  data yang dilakukan oleh peneliti. Dalam penelitian ini,  data  primer  mencakup  hasil  identifikasi Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten. Data ini mencakup hasil identifikasi pemeliharaan  jalan  kabupaten  yang  telah dikumpulkan  oleh  peneliti.  Parameter  input dalam penelitian ini mencakup data lalu lintas pada ruas jalan prioritas, data kinerja jalan, dan data harga bahan.
Algoritma  pelatihan  backpropagation, yang  digunakan  dalam  Pelatihan  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST),  awalnya  dikembangkan oleh  Werbos  dan  kemudian  diperkenalkan secara  luas  oleh  Rumelhart  dan  McClelland untuk  diterapkan  dalam  ANN  feed  forward dengan  beberapa  lapisan  (Purnomo  & Kurniawan,  2006).  Algoritma  ini  termasuk metode  pelatihan  terbimbing  ( supervised ) yang  dirancang  khusus  untuk  JST  dengan arsitektur feed  forward dan multiple  layers . Pelatihan backpropagation
yang
diimplementasikan dalam penelitian ini melibatkan  beberapa  tahap,  termasuk  fase maju,  fase  mundur,  dan  fase  penyesuaian bobot. Pada fase maju, sinyal input xi bersama dengan  bobot  dan  bias  awal  (vj,i)  diteruskan
melalui  lapisan  tersembunyi  menggunakan fungsi  aktivasi  sigmoid  biner,  menghasilkan output  zj  dari  setiap  unit  di  lapisan tersembunyi.
Proses  pelatihan  dalam  eksperimen  ini melibatkan  dua  kondisi  perlakuan  yang berbeda. Kondisi perlakuan pertama mencakup  variasi  nilai  laju  pembelajaran, sementara kondisi perlakuan kedua melibatkan variasi jumlah unit di lapisan tersembunyi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kabupaten  Purworejo  memiliki  letak geografis antara koordinat 109° 47’ 28” - 110° 08’  20”BT  dan  7°  32’  00”  -  7°  54’  00”LS, membentang  di  wilayah  seluas  1.034,81  km² yang  terbagi  antara  dataran  (±  2/5)  dan pegunungan/perbukitan  (±  3/5).  Wilayah  ini berbatasan dengan Kabupaten Wonosobo dan Kabupaten  Magelang  di  utara,  Kabupaten Kulon  Progo  (Propinsi  DIY)  di  timur, Samudera Indonesia di selatan, dan Kabupaten Kebumen  di  barat.  Secara  administratif, Kabupaten  Purworejo  terbagi  menjadi  16 kecamatan  dan  494  desa  dan  kelurahan  (469 desa  dan  25  kelurahan).  Kecamatan  Bruno menonjol  sebagai  wilayah  kecamatan  terluas dengan luas ± 108,43 km² (10,47%), sementara Kecamatan Kutoarjo memiliki wilayah terkecil dengan luas ±37,59 km² atau 3,63%.
Gambar 2. Peta Ruas Jalan Wilayah Kabupaten Purworejo
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini melibatkan  dua  aspek  utama,  yaitu  data sekunder  dan  data  primer.  Langkah  pertama
adalah  mengumpulkan  data  sekunder  yang bersifat pendukung, mencakup laporan penelitian, potensi ekonomi, realisasi program tahun  sebelumnya,  hasil  survei,  dan  studi terdahulu yang relevan. Sumber data sekunder berasal dari berbagai instansi, termasuk Dinas Pekerjaan  Umum  Kabupaten  Purworejo, Cabang  Dinas  PU  di  wilayah,  Bapeda Kabupaten  Purworejo,  serta  institusi  swasta dan kelompok masyarakat. Jenis data sekunder mencakup  peraturan  perundang-undangan, data  kependudukan,  jaringan  jalan,  kondisi jalan,  Rencana  Umum  Tata  Ruang  (RUTR), Kabupaten  Purworejo  dalam  angka,  sistem jaringan jalan, peta wilayah, dan data lainnya.
Fokus  utama  selanjutnya  adalah  pada pengumpulan  data  primer,  yang  bertujuan untuk memperoleh informasi lapangan terkini dan  memverifikasi  kebenaran  data  sekunder. Data  primer  melibatkan  informasi  lalu  lintas pada  ruas  prioritas,  data  pekerjaan  jalan,  dan data harga bahan. Data lalu lintas memberikan gambaran  jumlah  dan  jenis  kendaraan  yang melintas  di  suatu  ruas  jalan,  penting  untuk penyusunan  rencana  dan  program  pembinaan jaringan  jalan.  Sementara  itu,  data  pekerjaan jalan melibatkan inventarisasi lapangan menggunakan  foto  atau  kamera  video  untuk menentukan kebutuhan penanganan pada suatu ruas  jalan.  Analisis  harga  satuan  bahan  jalan dari  SK  Bupati  Purworejo  Tahun  2010 digunakan  untuk  menganalisis  harga  satuan pekerjaan  dan  menyusun  matriks  biaya penanganan  jalan  per  kilometer,  disesuaikan dengan  kondisi,  LHR,  dan  lebar  jalur pelayanan lalu-lintas. 3.1 Indikator Penilaian Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten Dalam penelitian ini, Pritoritas
Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten dievaluasi  dengan  menggunakan  parameter penilaian yang bersumber dari Rencana Umum Tata Ruang (RUTR) dan sistem jaringan jalan. Indikator  penilaian  mencakup  aspek  kondisi rusak,  Lebar  Perkerasan,  LHR,  Jumlah Kendaraan  Berat,  Angka  LER,  Ekonomi, Jumlah  Penduduk,  Jalan  Strategis,  serta kriteria kelayakan tinggi, sedang, rendah, tidak
layak,  dan  Tingkat  Kepentingan.  Proses evaluasi ini membimbing penentuan Pritoritas Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten dengan  memanfaatkan  data  penilaian  yang terdokumentasi dalam Tabel 4.1.
Dengan merujuk pada indikator-indikator penilaian Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten tersebut, penelitian ini dapat memberikan  analisis  menyeluruh  terhadap kondisi jalan kabupaten, yang memungkinkan klasifikasi  prioritas  berdasarkan  kriteria keamanan yang telah ditetapkan. Tabel 4.1 dan lampiran  memberikan  rincian  data  yang menjadi  dasar  evaluasi  Pemeliharaan  Jalan Kabupaten, serta pembangunan model klasifikasi  menggunakan  metode  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST).  Data  penilaian,  yang merupakan bagian dari penelitian ini, disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Penilaian Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten
1  2  3  4  5  6  7  8  9  1
0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 J u m la h k e l a s
1  2  2  1  1  1  2  1  2  1 1 2 1 2 1 1, 40 0
5  2  2  1  1  2  1  1  1  2 1 2 1 1 2 1, 67 0
5  1  1  2  2  2  2  1  2  2 2 2 2 1 1 1, 87 0
6  2  1  2  1  2  1  1  1  2  2 2  1 1  1 1, 73 0 5  1  2  1  1  2  2  1  2  1  2 2  1 2  2 1, 80 0 6  6  9  2  1  4  4  3  1  2  3
7  1 1  4 3, 60 1
9  6  1  3  1  4  1  6  2  2  4 2  2 8  3 3, 60 1
3  6  2  1  7  4  1  1  3  1  7 9  7 3  1 3, 73 1
1  3  8  1  5  4  2  1  1  9  2 4  8 7  1 3, 80 1
1  5  6  1  6  9  3  1  4  1  2 9  3 5  1 3, 80 1
3  8  5  1  2  3  3  1  6  6  4 1  4 7  4 3, 87 1

## 3.2 Data Sample
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian berasal  dari  evaluasi  Rencana  Umum  Tata Ruang  (RUTR)  dan  sistem  jaringan  jalan, diperoleh  melalui  pengisian  kuisioner  oleh responden.  Pendekatan  penilaian  Pritoritas Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten menggunakan kategori Mutlak Penting, Sangat Penting,  Cukup  Penting,  Sedikit  Penting,  dan Tidak  Penting,  dengan  nilai  kisaran  tertentu. Evaluasi  ini  menitikberatkan  pada  sejumlah indikator,  termasuk  kondisi  jalan,  Lebar Perkerasan,  LHR,  Jumlah  Kendaraan  Berat, Angka  LER,  dan  faktor  lain  yang  relevan. Dengan demikian, data penelitian ini memberikan  informasi  yang  relevan  untuk pemahaman dan klasifikasi Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian mencakup hasil evaluasi Pritoritas Penanganan Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten  dengan  total 141  responden  di  Kabupaten  Purworejo. Dataset ini  terbagi  menjadi  set  data  pelatihan (50% dari sampel), set data validasi (25% dari sampel),  dan  set  data  pengujian  (25%  dari sampel). Fleksibilitas dalam menyesuaikan set pelatihan  dengan  menambahkan  data  baru diharapkan dapat meningkatkan kinerja model jaringan  neural,  memungkinkan  penyesuaian terhadap  berbagai  kondisi  dan  situasi  yang mungkin  muncul  selama  pengujian  dan implementasi model.
Gambar  3.  Komposisi  Dataset  Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten

## 3.3  Tahap  Permodelan  Metode  Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Langkah-langkah dalam pemodelan dimulai dengan perancangan arsitektur Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST),  fokus  pada identifikasi Pritoritas
Penanganan Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten.  Proses  ini melibatkan pemilihan dan penentuan variabel input  sesuai  dengan  kondisi  lapangan  untuk model  JST.  Pentingnya  penyesuaian  desain model dengan karakteristik data dan kebutuhan  aplikasi  memastikan  optimalitas prediksi  Pritoritas  Penanganan  Pemeliharaan Jalan Kabupaten.
Model JST yang dikembangkan memiliki tiga  lapisan  utama:  input  layer,  hidden  layer, dan output layer. Input layer dirancang dengan lima  neuron  sesuai  dengan  parameter  input yang  dipilih.  Output  layer,  sebagai  tujuan utama, meramalkan tingkat risiko atau potensi longsor pada daerah tertentu. Proses pelatihan dilakukan  melalui  200  epoch,  memperbarui bobot dan bias untuk meningkatkan kemampuan prediktif model. Evaluasi kinerja model  menggunakan  metrik  akurasi  pada seluruh dataset.
Proses ini dilakukan dengan menggunakan  algoritma  optimizer  Adam dengan  tingkat  pembelajaran  0.001  untuk konvergensi yang stabil. Model JST diarahkan untuk  memberikan  prediksi  akurat  Pritoritas Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten dengan mempertimbangkan faktor-faktor kunci yang ditetapkan dalam analisis.
Gambar 4. Arsitektur dan Parameter JST 3.3  Evaluasi  Data  dan  Pengenalan  Faktor Desain  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)
Penyusunan  model  ini  mementingkan penyesuaian  parameter  guna  mencapai  waktu komputasi,  kesalahan  model,  dan  kesalahan
prediksi  minimal  (Purnomo  &  Kurniawan, 2006).  Identifikasi  faktor  kunci  dalam menentukan Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten menjadi langkah  esensial  dalam  penelitian  ini.
Penyesuaian parameter menjadi integral dalam pengembangan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST) untuk meningkatkan kinerja meramalkan  potensi  Pemeliharaan  Jalan Kabupaten.
Keberhasilan penyesuaian parameter akan mendukung efektivitas model dalam mengidentifikasi Pritoritas Penanganan Pemeliharaan
Jalan Kabupaten dan memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang tepat. Penelitian ini penting karena membawa kontribusi  signifikan  terhadap  pemahaman faktor-faktor  yang  memengaruhi  kerusakan jalan  di  Kabupaten  Purworejo.  Dengan mengidentifikasi variabel krusial dan mengoptimalkan  parameter,  penelitian  ini tidak  hanya  merancang  model  efektif,  tetapi juga  memberikan  pemahaman  mendalam tentang  kompleksitas  Pritoritas  Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten.
Penambahan  variabel-variabel  penilaian, seperti  kondisi  jalan,  aspek  ekonomi,  jumlah penduduk, dan lainnya, bertujuan memberikan dimensi lebih mendalam dan holistik terhadap kondisi jalan dan Pemeliharaan Jalan Kabupaten. Keakuratan prediksi yang dihasilkan  diharapkan  dapat  mendukung pengambilan  tindakan  Pemeliharaan  Jalan yang efektif. Dengan demikian, penelitian ini tidak  hanya menciptakan  alat  prediktif,  tetapi juga  memberikan  pemahaman  lebih  dalam tentang dinamika faktor-faktor terkait Pritoritas  Penanganan  Pemeliharaan  Jalan Kabupaten, mendukung pengembangan kebijakan  dan  strategi  yang  lebih  terarah  dan efektif. Rincian konfigurasi jaringan eksperimental  dapat  ditemukan  pada  Tabel  2 dalam penelitian ini.
Tabel 1. Ragam Pengaturan Jaringan
Percobaan  Epoch  Input  Output Learning Rate 1 200 5 5 0,001
Percobaan  Epoch  Input  Output Learning Rate 2 200 5 8 0,001 3 200 8 28 0,001 4 200 28 8 0,001

## 3.4 Tahap Pelatihan Metode Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Penerapan  jaringan  saraf  tiruan  (JST) dalam  penelitian  ini  menghadapi  berbagai tantangan,  terutama  dalam  menetapkan  dan menerapkan  prosedur  pelatihan  yang  sesuai, sebagaimana  dijelaskan  oleh  (Purnomo  & Kurniawan, 2006).
Meskipun terdapat berbagai alternatif prosedur pelatihan, algoritma  backpropagation  dianggap  sebagai metode  yang  paling  cocok  untuk  aplikasi dalam  penelitian  ini.  Algoritma  ini  efektif mengatasi  permasalahan  kompleks,  termasuk dalam pemodelan jaringan saraf tiruan.
Proses pelatihan merupakan teknik umum yang  digunakan  untuk  menangani  masalah serupa  dalam  penelitian  ini.  Proses  ini melibatkan penyesuaian bobot dan bias dalam JST  berdasarkan  perbedaan  antara  keluaran model dan nilai sebenarnya dari data pelatihan. Algoritma  backpropagation  bekerja  dengan mengoptimalkan  bobot  dan  bias  melalui pengurangan  gradien  dari  fungsi  kehilangan. Dengan demikian, prosedur pelatihan bertujuan untuk mencapai parameter- parameter yang menghasilkan prediksi optimal sesuai dengan data pelatihan.
Pentingnya  prosedur  pelatihan  terlihat bukan  hanya  dari  pencapaian  nilai  epoch maksimum,  tetapi  juga  dari  kriteria  lain, terutama  ketika  nilai Mean  Squared  Error (MSE) mencapai atau bahkan lebih rendah dari toleransi  kesalahan  yang  ditetapkan.  Jika pelatihan memenuhi toleransi kesalahan, bobot secara otomatis akan disimpan dan digunakan pada tahap pengujian. Oleh karena itu, proses pelatihan  menjadi  langkah  kritis  dalam menghasilkan  model  JST  yang  handal  dan mampu  memberikan  prediksi  akurat  terkait dengan objek penelitian.
Signifikansi proses pelatihan tidak hanya terlihat pada pencapaian nilai epoch
maksimum  dalam  pengembangan  jaringan saraf tiruan (JST), tetapi juga dapat diukur dari kriteria  lain,  terutama  ketika  nilai Mean Squared  Error (MSE)  mencapai  atau  bahkan lebih  rendah  dari  toleransi  kesalahan  yang ditetapkan. MSE adalah metrik yang digunakan  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana prediksi  model  JST  sesuai  dengan  nilai sebenarnya dari data pelatihan. Jika pelatihan berhasil  memenuhi  toleransi  kesalahan  yang ditetapkan,  hal ini menandakan  bahwa model JST  memiliki  tingkat  akurasi  yang  memadai untuk memprediksi data baru. Pemodelan Loss dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Model Loss Faktor Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten

## 3.5  Tahap  Pengujian  Metode  Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Pencapaian  kinerja  model  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  dinilai  melalui  penerapan formula  persentase  error  biaya  (CPE)  untuk menganalisis  pengaruh  setiap  input  terhadap output.  Analisis  sensitivitas  menggunakan metode analisis sensitivitas untuk mengidentifikasi  korelasi  sebab-akibat  antara variabel  input  dan  output.  Analisis  ini dilakukan  setelah  pelatihan  jaringan  selesai dan  bobotnya  disimpan,  sambil  mematikan fungsi pembelajaran untuk memastikan bobot jaringan tidak mengalami perubahan. Analisis sensitivitas  memberikan  pemahaman  yang lebih  mendalam  tentang  pengaruh  variabel input terhadap hasil prediksi jaringan.
Penerapan  metode  analisis  sensitivitas membantu memperkecil dimensi jaringan dan mengurangi
kompleksitas model,
meningkatkan efisiensi jaringan, dan memahami  pentingnya  masing-masing  input
dalam  memprediksi  output.  Oleh  karena  itu, analisis  sensitivitas  menjadi  langkah  penting untuk merinci dampak variabel input terhadap kinerja model dan meningkatkan interpretabilitas  hasil.  Analisis  sensitivitas memiliki peran kunci dalam mengoptimalkan dan  menyempurnakan  struktur  jaringan  pada pemodelan  JST.  Dengan  memahami  sejauh mana  masing-masing  input  memengaruhi output,  penyesuaian  dan  perbaikan  dapat dilakukan  untuk  meningkatkan  performa  dan akurasi model.
Akurasi model dalam pemodelan Jaringan Saraf Tiruan  (JST) tercermin dalam beberapa kolom pada model, termasuk nomor epoch/iterasi, akurasi pelatihan, akurasi validasi, dan akurasi pengujian. Kolom-kolom ini  memberikan  informasi  penting  untuk mengevaluasi performa model secara keseluruhan,  termasuk  kecepatan  mencapai hasil  optimal,  kemampuan  model  untuk memahami  pola  data,  dan  akurasi  pada  data yang tidak terlibat dalam pelatihan. Pemodelan History  Accuracy menjadi  acuan  kritis, khususnya melihat kurva model validasi yang meningkat dan stabil, menunjukkan akurasi di atas  80%.  Kesuksesan  dan  stabilitas  akurasi validasi  mencerminkan  kemampuan  model untuk menghasilkan prediksi yang handal pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Untuk  mengevaluasi  klasifikasi  model, digunakan confusion
matrix yang
mencerminkan  prediksi  kategori  seperti Bangunan  Aman,  Kurang  Aman,  dan  Tidak Aman. Confusion matrix memberikan gambaran  rinci  tentang  performa  model dengan  empat  kemungkinan  hasil  prediksi: true positive, false positive, true negative, dan false  negative.  Analisis  ini  memberikan pemahaman lebih mendalam tentang kemampuan model JST dalam mengklasifikasikan dan memprediksi
penilaian  bangunan  berdasarkan  kriteria keamannya.
3.6 Pembahasan Berdasarkan analisis data Prioritas Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten, menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) menunjukkan  tingkat  akurasi  prediksi  yang
beragam.  Presentase  akurasi  untuk  prediksi Prioritas  Mutlak  Penting  mencapai  100%, sementara  untuk  Prediksi  Prioritas  Sangat Penting  mencapai  66,7%,  Prediksi  Prioritas Cukup  Penting  mencapai  100%,  Prediksi Prioritas Sedikit Penting mencapai 66,7%, dan Prediksi  Prioritas  Tidak  Penting  mencapai 100%.  Rujukan  utama  dalam  menilai  akurasi adalah pemodelan History Accuracy, terutama melalui kurva model validasi yang menunjukkan  peningkatan  dan  stabilitas, dengan nilai akurasi di atas 80%.
Gambar 6. Model Akurasi Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten
Gambar 7. Confusion Matriks Pritoritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten
Akurasi  diukur  berdasarkan  data  yang salah prediksi dibandingkan dengan keseluruhan data lapangan penilaian bangunan.  Dari  36  model  data  penilaian, terdapat  4  data  yang  diluar  prediksi.  Oleh karena itu, nilai akurasi dihitung menggunakan rumus: Nilai Akurasi = 1 - (data diluar prediksi /  data  seluruhnya),  yang  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 89%. Dalam melihat presentase prediksi setiap data dari pemodelan JST dengan indikator Prioritas Mutlak Penting,
diperoleh  angka  16,67%.  Demikian  juga, untuk  seluruh  indikator,  diperoleh  presentase prediksi sebesar 11,11% untuk Prediksi Sangat Penting,  30,56%  untuk  Prediksi  Cukup Penting,  11,11%  untuk  Prediksi  Sedikit Penting, dan 19,44% untuk Memiliki Prediksi Tidak Penting.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan analisis data Prioritas
Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten, menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) adalah  presentase  akurasi  untuk  prediksi dengan Prioritas Mutlak Penting adalah 100%, 66,7% Prediksi Prioritas Sangat Penting, 100% Prediksi  Prioritas  Cukup  Penting,  66,7% Prediksi  Prioritas  Sedikit  Penting  dan  100% memiliki  prediksi  prioritas  tidak  penting dengan  pemodelan  History  Accuracy  yang menjadi rujukan.
Dari  hasil  pemodelan  maka  dihitung presentasenya  untuk  prediksi  setiap  data  dari pemodelan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) dengan  indikator  Prioritas  Mutlak  Penting adalah 6/36 x100%=16,67%, dengan cara yang sama  untuk  seluruh  indikator  didapatkan 11,11%  Prediksi  Sangat  Penting,  30,56% Prediksi  Cukup  Penting,  11,11%  Prediksi Sedikit Penting dan 19,44% Memiliki Prediksi Tidak Penting.

## 4.2. Saran
Berdasarkan  analisis  dan  kesimpulan, terdapat  beberapa  saran  untuk  meningkatkan Prioritas  Penanganan  Pemeliharaan  Jalan Kabupaten  menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST).  Pertama,  disarankan  untuk mengumpulkan data yang lebih komprehensif mengenai indikator kerusakan, kebutuhan, dan pemeliharaan  jalan,  karena  data  yang  lebih lengkap  dapat  meningkatkan  kinerja  model JST. Kedua, melakukan evaluasi dan identifikasi variabel input yang dapat memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap Penanganan  Pemeliharaan  Jalan  Kabupaten, dengan menambahkan variabel tersebut untuk meningkatkan  keakuratan  model.  Ketiga,
melakukan eksperimen untuk mengoptimalkan arsitektur  jaringan  JST,  termasuk  jumlah lapisan  tersembunyi,  jumlah  neuron,  dan fungsi  aktivasi,  karena  pemilihan  arsitektur yang  tepat  dapat  meningkatkan  kemampuan model  dalam  mengekstraksi  fitur.  Terakhir, untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas dalam  distribusi  kelas,  disarankan  untuk mempertimbangkan teknik penanganan ketidakseimbangan  kelas  guna  meningkatkan performa model pada kelas minor.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Hidayat,  T.  (2020,  Januari  29). TaufiqHdyt .
Dipetik Januari 29, 2020, dari https://www.taufiqhdyt.com
Munawar,  &  Subchan.  (2002).  Penentuan
Prioritas  Penanganan  Jalan  Dengan Metode  Analytical  Hierarchy  Process.
Konverensi Nasional Teknik Jalan.
Pengarang, N. (2020). Judul Buku. Yogyakarta: Nama Penerbit.
Purnomo,  H.  M.,  &  Kurniawan,  A.  (2006).
Supervised Neural Network dan Aplikasinya. Yogyakarta: Graha Ilmu. Pyanto, F. (2023). Pencitraan Banjir Rob Zona Medan  Utara  Menggunakan  Regresi Logistik dan Artificial Meural Network Serta  Global  Information  System. Jurnal Ilmiah Ecosystem, 23 (1), 60-74. Rahmawati, A., Setiawan, D., Pangestu, M. Y.,
& Aulia, R. A. (2018). Evaluasi Tebal dan  Analisis  Kerusakan  Perkerasan Lentur  Menggunakan  Metode  Analisa Komponen, Austroads, Asphalt institute  dan  Program  Kenpav. Media
Teknik Sipil, 16 (2), 79-85. Sari,  S.  N.  (2021).  Asumsi  Prioritas Penanganan Pemeliharaan Jalan Kabupaten Menggunakan Metode
Analisis  Hirarki  Proses  (AHP). Civil Engineering,  Environmental,  Disaster &  Risk  Management  Symposium (CEEDRiMS). Yogyakarta.
Siang, J. J. (2009). Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan
Matlab. Yogyakarta: Andi Offset.
Sudradjat, H., Djakfar, L., & Zaika, Y. (2015).
Penentuan Prioritas Penanganan Jembatan Pada Jaringan Jalan Provinsi Jawa  Timur  (Wilayah  UPT  Surabaya:
Kota  Surabaya,  Kabupaten  Sidoarjo dan  Kabupaten  Gresik). Rekayasa
Sipil, 9 (3), 219-228.
Susy, A., Eva, R., & Robby, P. (2021). Kajian
Prioritas  Pemeliharaan  Jalan  di
Provinsi Sumatera Barat (Studi Kasus:
Kabupaten  Solok,  Kota  Solok  dan
Kabupaten  Solok  Selatan. Padang: Universitas Bung Hatta.
Suyasa,  D.  G.  (2007).
Penentuan  Skala Prioritas Penanganan Jalan Kabupaten  Badung  dengan  Metode AHP. Denpasar:  Program  Magister Teknik Sipil Universitas Udayana. syafarina , G. A. (2016). Penerapan Algoritma
Neural  Network  Dalam  Menentukan Prioritas  Pengembangan  Jalan  di
Provinsi Kalimatan Selatan.
Technologia: Jurnal Ilmiah, 7 (2).
Umum,  D.  P.  (2005). Teknik  Pengelolaan Jalan:  Seri  Panduan  Pemeliharaan Jalan Kabupaten
. Bandung:
Departemen Pekerjaan Umum.
Wahyudiana.  (2009). Penentuan  Prioritas Pemeliharaan Jalan Kabupaten
Berdasarkan  Ketersediaan  Alokasi
Dana (Studi Kasus Jalan Kabupaten di Kabupaten  Tulungagung). Surakarta: Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Zaitun, Z., Warsito, W., & Pauzi, G. A. (2015).
Sistem  Identifikasi  dan  Pengenalan Pola Citra Tanda-Tangan Menggunakan  Sistem  Jaringan  Saraf Tiruan  (Artificial  Neural  Networks) Dengan Metode Backpropagation.
Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika, 7 (3).