## Penaksiran Kerusakan Jalan Dengan Metode Pavement Condition Index  Berbasis Spasial
Assessment Of Road Deterioration using Spatially Based Pavement Condition Index Method
Rizal Hafel 1 , Nurmaiyasa Marsaoly 3 , Ichsan Rauf 3 1,2,3 Program Magister Teknik Sipil, Universitas Khairun E-mail: 1 rizalhfl@gmail.com, 2 maya2nisa@unkhair.ac.id, 3 ichsan_rauf@unkhair.ac.id

## Abstrak
Sarana  dan  prasarana  transportasi  memainkan  peranan  penting  terhadap  pertumbuhan  sebuah wilayah. Jalan menjadi nfrastruktur yang akan menjamin konektivitas antar wilayah tetap terjadi, sehingga kualitas jalan akan menjamin kelancaran pergerakan moda transportasi yang melintas. Seiring  waktu,  tingkat  pelayanan  jalan  akan  mengalami  penurunan,  baik  itu  disebabkan  oleh beban  kendaraan,  pengaruh  lingkungan,  maupun  keausan  material  yang  digunakan.  Upaya preservasi  untuk  mempertahankan  tingkat  pelayanan  jalan  didasarkan  pada  hasil  penilaian kerusakan jalan dan dinyatakan dalam sebuah indeks. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi perkerasan jalan yang lokusnya berada pada ruas jalan Tobelo – Podiwang, Maluku Utara. Ruas ini memiliki panjang jalan ± 48.200 m dengan lebar 6,00 m. Penaksiran kondisi perkerasan jalan ini dilakukan dengan menggunakan metode Pavement Condition Index (PCI). Adapun untuk memvisualisasikan  hasil  dari  penilaian  kondisi  jalan,  hasil  penaksiran  diintergasikan  kedalam perangkat yang berbasis Sistem Informasi Geografi (SIG). Dari hasil penilaian yang dilakukan memperlihatkan bahwa secara umum ruas jalan Tobelo – Podiwang masih dalam kondisi layak digunakan.  Hal  ini  didasarkan  pada  nilai  indeks  PCI  yang  diperoleh,  dimana  untuk  sisi  kiri diperoleh  :  0,21%  (poor),  3,94%  (fair);  16,80%  (satisfactory);  dan  79,05%  (good).  Sementara untuk  sisi  kanan,  kondisi  jalan  berdasarkan  indeks  menunjukkan  76,97%  (good)  dan  23,03% (satisfactory).
Kata kunci: Perkerasan jalan, Pavement Condition Index , Sistem Informasi Geografi.

## Abstract
Transportation facilities and infrastructure play an important role on the economic growth of a region. Roads are the infrastructure that will ensure that connectivity between regions continues, so that the quality of the roads will ensure the swift accesibility modes of transportation. Over time, the level of road service will decrease, whether it is caused by vehicle loads, environmental influences, or worn-out of the materials used. Preservation efforts to maintain road service levels are based on the results of road deterioration analysis. This study aims to analyze the condition of the road pavement whose locus is on the Tobelo – Podiwang road section, North Maluku. This section  has  a  road  length  of  ±  48.200  m  with  a  width  of  6.00  m.  The  pavement  condition assessment is carried out using the Pavement Condition Index (PCI) method. As for visualizing the  results  of  the  road  condition  assessment,  the  assessment  results  are  integrated  into  a  tool based on a Geographic Information System (GIS). The results of the assessment presented that, in general, the Tobelo – Podiwang road section is still in a serviceable condition. This is based on the PCI index value obtained, where for the left side obtained: 0.21% in poor condition, 3.94% is fair; 16.80% catigorized as satisfactory; and 79.05% were in good. Meanwhile for the right side,  the  road  conditions  based  on  the  index  show  76.97%  in  good  condition  and  23.03% presented as satisfactory.
Keywords: Road pavement, Pavement Condition Index, Geographic Information System

## 1. PENDAHULUAN
Konektivitas  antar  wilayah  sangat  tergantung  pada  keberadaan  infrastruktur  yang menghubungkan  setiap  wilayah.  Peran  infrastruktur  transportasi  sangat  penting  terhadap  arah pembangunan  ekonomi,  percepatan  pertumbuhan  wilayah,  dan  menurunkan  disparitas  antar daerah  [1].  Dengan  demikian,  kualitas  infrastruktur  transportasi  yang  baik  tentu  saja  akan membantu  mobilitas  manusia  dan  barang  sehingga  dapat  mengakselerasi  pertumbuhan  dan pembangunan.
Undang-Undang  Nomor  13  tahun  1980  tentang  Jalan  mendefenisikan  jalan  sebagai prasarana  perhubungan  darat  dalam  bentuk  apapun,  meliputi  segala  bagian  jalan  termasuk bangunan pelengkap dan perlengkapannya yang diperuntukkan bagi lalu lintas. Peningkatan laju pergerakan manusia dan barang pada sebuah ruas jalan dapat berdampak pada penurunan kualitas jalan  sebelum  umur  layannya,  hal  ini  disebabkan  oleh  beban  lalulintas  yang  berlebih,  faktor lingkungan, dan kualitas konstruksi serta lemahnya pemeliharaan jalan [2].
Kerusakan perkerasan diklasifikasikan menjadi dua kategori yang berbeda [3]. Pertama adalah  kegagalan  fungsional,  dimana  perkerasan  tidak  menjalankan  fungsi  yang  dimaksudkan tanpa  menyebabkan  ketidaknyamanan  bagi  penumpang  atau  tekanan  tinggi  pada  kendaraan. Kedua  kegagalan  struktur,  dimana  struktur  perkerasan  runtuh  atau  satu  atau  lebih  komponen perkerasan  mengalami  kerusakan  sedemikian  rupa  sehingga  perkerasan  menjadi  tidak  mampu menahan beban yang dikenakan pada permukaannya. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa kegagalan  fungsional  jalan  dipengaruhi  oleh  derajat  kekasaran  lapis  permukaan,  sementara kegagalan struktural dapat disebabkan oleh kelelahan akibat beban berulang, konsolidasi ataupun geser,  efek  pengembangan  pada  tanah  dasar,  lapis  pondasi  bawah  (LPB),  lapis  pondasi  atas (LPA), maupun lapis permukaan [4].
Upaya  pemeliharaan  dan  rehabilitasi  jalan  dilakukan  untuk  mempertahankan  kinerja fungsi jalan demi terselenggaranya sistem transportasi yang aman dan nyaman bagi masyarakat. Proses  pengelolaan  pemeliharaan  dan  rehabilitasi  jalan  memerlukan  informasi  kondisi  jalan disetiap ruas [5]. Kontinuitas pelaksanaan kegiatan pemeliharaan dan rehabilitasi jalan terkadang terkendala  oleh  keterbatasan  pembiayaan.  Oleh  karena  itu,  penetapan  prioritas  penanganan kerusakan pada ruas jalan memerlukan metode sistematis untuk menilai kondisi perkerasan jalan. Penaksiran  tingkat  kerusakan  jalan  telah  banyak  dilakukan,  dimana  salah  satunya  dengan menggunakan metode Pavement Condition Index (PCI).
Metode PCI merupakan metode assesmen kondisi perkerasan yang dikembangkan oleh U.S  Army  Corp  of  Engineers ,  baik  itu  perkerasan  bandara,  jalan  raya,  dan  area  parkir.  Nilai kondisi lapisan perkerasan berada dalam rentang 0 – 100, dimana 0 menunjukkan kondisi jalan yang terburuk dan 100 merefleksikan kondisi jalan yang sempurna. Proses assesmen kondisi lapis permukaan  dilakukan melalui  pengamatan secara  visual  dan pengukuran  langsung  dilapangan. Walaupun Metode PCI bukanlah pengukuran ketahanan selip, kapasitas struktural, dan kekasaran jalan  yang  akurat.  Namun  demikian,  ini  adalah  alat  yang  obyektif  untuk  menilai  persyaratan preservasi di ruas jalan karena pendekatan perkerasan yang sempurna [6].
Metode  PCI  telah  banyak  diaplikasikan  dalam  menentukan  tingkat  kerusakan  jalan  di berbagai wilayah di Indonesia, oleh karena memiliki akurasi yang sangat baik dibanding metode lainnya, seperti : Bina Marga, Surface Distress Index (SDI), Present Serviceability Index (PSI), dll. Penggunaan metode PCI memberikan informasi yang lebih detail untuk setiap jenis kerusakan jalan  yang  terjadi  [7]  [8],  dimana  hal  ini  akan  sangat  penting  didalam  menentukan  jenis  dan prioritas penanganan kerusakana jalan yang akan diterapkan pada sebuah ruas jalan.
Penaksiran  kerusakan  jalan  dengan metode  PCI  secara  konvensional  bersifat subyektif sehingga  tingkat  akurasi  pengukuran  bergantung  pada  pengalaman  dari  seorang  surveyor  [9]. Selain itu penerapan metode ini tentu saja membutuhkan waktu yang cukup panjang, khususnya dalam  memonitoring  kondisi  jalan  dengan  ruas  yang  sangat  panjang.  Analisa  citra  ( image processing ) telah menjadi solusi yang digunakan untuk mereduksi tingkat kesalahan dan waktu yang dibutuhkan seorang surveyor guna mengumpulkan informasi terkait jenis kerusakan jalan yang memiliki dimensi ruang.
Penerapan  teknik  analisa  citra  terus  mengalami  perluasan  diberbagai  bidang  sejalan dengan perkembangan teknik komputasi citra, demikian pula dibidang transportasi. Nurfiyah et.al (2021) [10] menggunakan teknik foto yang dihasilkan telepon genggam untuk menilai kerusakan dengan jenis lubang ( pothole ), sementara Ali et.al. [11] mengembangkan teknik komputasi citra berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk menentukan indeks kerusakan jalan. Adapun saat ini teknik analisa  citra  telah  diadopsi  dan  digunakan  dalam  penilaian  kinerja  jalan  yang  menjadi kewenangan Direktorat Jenderal Bina Marga, dimana dalam setiap menggunakan teknologi Mata Garuda ( Hawk Eye ) yang merupakan teknologi berbasis analisa citra yang dihasilkan oleh kamera dengan resolusi tinggi.
Inventarisasi kondisi jalan menjadi data utama jalan yang digunakan untuk mengukur dan memonitor kondisi jaringan jalan secara berkesinambungan. Data-data ini sangat penting sebagai bahan  untuk    memprediksi  kondisi  jaringan  jalan  dimasa  akan  datang  dan  membantu  proses pengambilan  keputusan  strategis  dalam  manajemen  jaringan  jalan  [12].  Prasarana  jalan merupakan  infratrusktur transportasi  yang  memiliki  dimensi  keruangan,  sehingga  inventarisasi membutuhkan  ruang  data  yang  besar  serta  visualisasi  yang  dapat  memperlihatkan  kondisi lapangan.  Seiring  dengan perkembangan sistem  informasi,  visualisasi  data  dan  informasi  akan memudahkan  para  pengambil  kebijakan  dalam  pengambilan  keputusan,  khususnya  terkait kewilayahan.  Komposisi  database  dengan  informasi  georeferensi  dalam  Sistem  Informasi Geografis (SIG) dapat menjadi faktor penentu keberhasilan suatu program pengelolaan [13].
SIG  merupakan  aplikasi  berbasis  kewilayahan,  dimana  data  yang  direferensikan  oleh koordinat spasial dan dapat digunakan untuk pengumpulan, penyimpanan, pengeditan, analisis, dan  visualisasi  serta  hasil  lintas  informasi  [14].  Dengan  demikian,  pengelolaan  jalan  dengan mengintegrasikan  data  perkerasan  jalan  pada  SIG  akan  memudahkan  pengambilan  keputusan yang lebih cepat dalam pekerjaan pemeliharaan dan rehabilitasi jalan.
Penelitian  ini  bertujuan  mengintegrasikan  teknik  analisa  citra  dalam  identifikasi  dan analisa tingkat kerusakan jalan dengan metode Pavement Condition Index (PCI) kedalam sistem informasi  geografi  (SIG).  Adapun  lokasi  penelitian  ini  dilaksanakan  di  ruas  jalan  Tobelo  – Podiwang yang merupakan ruas jalan nasional. Jalan ini menghubungkan kecamatan Podiwang dengan kota Tobelo dengan panjang jalan ± 48.300 m dan lebar jalan 7,00 m. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi pihak terkait dalam pengambilan keputusan, baik dalam menentukan  jenis  pemeliharaan  yang  dapat  diterapkan  serta  prioritas  segmen  jalan  yang  akan dikerjakan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Lokasi Penelitian
Ruas  jalan  Tobelo  –  Podiwang  merupakan  ruas  jalan  nasional  yang  terletak  di  Pulau Halmahera, tepatnya di Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara (Gambar 1). Ruas jalan Tobelo – Podiwang memiliki panjang ± 48.200,00 m dengan lebar 6,00 m. Stasiun 0+000 dimulai  dari  kecamatan  Podiwang  dan  berakhir  pada  stasiun  48+310  di  kota  Tobelo.  Jenis perkerasan  ruas  jalan  Tobelo  –  Podiwang  adalah  perkerasan  lentur  dengan  AC-WC,  dimana penambahan lapisan (overlay) terakhir dilakukan pada tahun 2020.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 2.2 Identifikasi Kondisi Lapis Perkerasan Jalan
Lapisan  permukaan  jalan  yang  dilihat  secara  visual  memuat  informasi  penting  untuk menggambarkan tingkat pelayanan sebuah ruas jalan [15]. Informasi tersebut penting bagi para pemnagku  kepentingan  dalam  mengevaluasi  kondisi  jalan,  memprediksi  kinerja  lapisan perkerasan jalan dimasa akan datang, menentukan dan memprioritaskan upaya preservasi jalan, dan  mengestimasi  kuantitas  preservasi  jalan  yang  akan  dilakukan.  Berdasarkan  pandangan tersebut, maka pada penelitian ini, identifikasi dan kuantifikasi kerusakan jalan dilakukan dengan pengamatan dan pengukuran langsung pada ruas jalan Tobelo – Podiwang.
Teknik  observasi  visual  pada  penelitian  ini  dilakukan  dalam  dua  tahapan,  yaitu  :  (1) menentukan  titik-titik  kerusakan  jalan  disepanjang  ruas  jalan  Tobelo  –  Podiwang,  dan  (2) pengukuran  kerusakan  jalan  pada  setiap  titik  yang  telah  teridentifikasi.  Kegiatan  observasi lapangan dan pengukuran tingkat kerusakan jalan didokumentasikan sebagai bahan pembanding dalam analisa selanjutnya.
Identifikasi  tingkat  kerusakan  jalan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  kamera  yang terpasang  pada  kendaraan  (Gambar  2).  Perekaman  dan  pengambilan  gambar  dilakukan  pada setiap titik kerusakan jalan yang teridentifikasi. Observasi visual ini dilakukan pada jalur kiri dan jalur  kanan  secara  terpisah,  adapun  pengukuran  kerusakan  dilakukan  berdasarkan  analisa  foto yang dilakukan dengan interval jarak setiap 100 m.
Tobelo
Podiwang

## Gambar 2. Penempatan kamera resolusi tinggi pada Mobil

## 2.3 Penilaian Kondisi Jalan dengan Metode PCI
Metode Pavement Condition Index ( PCI ) merupakan metode yang dikembangkan oleh U.S Army Corp of Engineers . Metode ini digunakan untuk menaksir kondisi lapisan permukaan dengan  skala  tingkatan  tertentu  yang  dapat  menyatakan  tingkat  kerusakan  lapis  permukaan berdasarkan  kondisi  aktual  lapangan.  Nilai  PCI  dinyatakan  dalam  skala  –  100,  dimana  [16] mengelompokkan tingkat kondisi perkerasan jalan, seperti yang diperlihatkan pada Table 1.

## Tabel 1. Tingkat kerusakan Jalan
Nilai PCI Kondisi Perkerasan Visualisasi 0-10 Gagal (Failed) 10–25 Sangat Jelek (Very Poor) 25–40 Jelek (Poor) 40–55 Cukup (Fair) 55–70 Baik (Good) 70–85 Sangat Baik (Very Good) 85–100 Sempurna (Exellent)
Hasil pengamatan dan pengukuran kerusakan jalan menjadi parameter input yang akan digunakan dalam penilaian tingkat kerusakan jalan dengan metode PCI. Adapun tahapan perhitungan tingkat kerusakan jalan menurut Shahin (1994) [16] dijabarkan sebagai berikut :
a. Kerapatan  Kerusakan  (Density) merupakan  presentase  luas  kerusakan  terhadap  luas sampel unit yang ditinjau, density diperoleh dengan cara membagi luas kerusakan dengan luas sampel unit. Secara matematis nilai kerapatan ini dinyatakan pada persamaan 1.
Density = Ad/As x 100 %…………………………....(1)
Dimana,  Ad  menyatakan  luas  total  jenis  kerusakan  untuk  tiap  tingkat  kerusakan  (m²) sementara As menunjukkan luas total unit segmen (m²).
Kamera Resolusi
Tinggi
b. Nilai reduksi (Deduct Value) nilai pengurangan untuk tiap jenis kerusakan yang diperoleh dari  kurva  hubungan  antara density dan deduct  value .  Oleh  karena  itu  berdasarkan  nilai density untuk  setiap  jenis  kerusakan  yang  telah  diperoleh,  kemudian  diplotkan  ke  setiap grafik sesuai dengan jenis kerusakan yang teridentifikasi.
c. Nilai  q ditentukan  berdasarkan  syarat  nilai deduct  value lebih  besar  dari  2  dengan menggunakan  interasi.  Nilai deduct  value diurutkan  dari  yang  besar  sampai  yang  kecil. Pengecekan nilai deduct value didasarkan pada persamaan 2. Jika semua nilai deduct value lebih besar dari nilai Mi maka dilakukan pengurangan terhadap nilai deduct value dengan nilai Mi, namun apabila nilai deduct value lebih kecil dari nilai Mi maka tidak dilakukan pengurangan terhadap nilai deduct value tersebut.
Mi = 1+ ( 9/98 )*( 100 – HDVi )……….......................................... (2)
Dimana, Mi merupakan  nilai  koreksi  untuk deduct  value  dan  HDVi menunjukkan  nilai tersebar deduct value dalam satu sampel unit.
d. Nilai reduksi terkoreksi (Corrected Deduct Value, CDV ) adalah nilai yang diperoleh dari kurva hubungan antara nilai q dan nilai CDV (Gambar 2), dengan pemulihan lengkung kurva sesuai dengan jumlah nilai individual deduct value yang mempunyai nilai lebih besar dari 2 (dua) yang disebut juga dengan nilai q.
Gambar 3. Grafik hubungan CDV dan q
e. Nilai Pavement Condition Index (PCI) merupakan nilai ini menyatakan indeks kerusakan lapis  permukaan.  Nilai  ini  didasarkan  pada  nilai  CDV  yang  telah  dihitung.  Nilai PCI dinyatakan secara matematis dengan persamaan 3, sebagai berikut :
PCI = 100 – CDV ….…………....................................(3)
Dimana, PCI merupakan indeks kondisi perkerasan jalan dan CDV merupakan nilai reduksi terkoreksi.

## 2.4 Pemetaan nilai PCI dengan aplikasi berbasis SIG
Visualisasi data dan informasi berbasis spasial akan memudahkan pihak terkait dalam menentukan kebijakan, baik dalam hal perencanaan, operasional dan pemeliharaan infrastruktur Transportasi.  Sistem  informasi  Geografi  (SIG)  merupakan  sistem  komputer  yang  digunakan
untuk  memanipulasi  data  geografi.  Sistem  ini  diimplementasikan  dengan  perangkat  keras  dan perangkat  lunak  komputer  yang  berfungsi  untuk  akusisi  dan  verifikasi  data,  kompilasi  data, penyimpanan  data,  perubahan  dan  pembaharuan  data,  manajemen  dan  pertukaran  data, manipulasi  data,  pemanggilan  dan  presentasi  data  serta  analisa  data  [17].  Dengan  demikian, pendekatan  SIG  dalam  mengelola  data  infrastruktur  jalan,  khususnya  pemetaan  sebaran kerusakan dapat memberikan informasi bagi pihak terkait untuk menentukan upaya pemeliharaan disetiap ruas jalan.
Pemetaan tingkat kerusakan jalan pada kajian ini mempergunakan aplikasi ArcGIS versi 10.2.  Adapun  data-data  yang  menjadi  variabel  input  dalam  aplikasi  ini  meliputi  :  Data  raster berupa  Citra  udara  yang  diunduh  melalui  Google  Earth  untuk  memperlihatkan  wilayah  studi secara spasial, data vektor berupa ruas jalan  Tobelo - Podiwang yang diperoleh melalui survei lapangan, dan data atribut yang diperoleh dari hasil analisa tingkat kerusakan jalan dengan metode PCI.

## 2.5 Tahapan Pelaksanaan Penelitian
Penelitian ini disusun secara sistematis dan dilaksanakan sesuai tahapan seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Karakteristik Kondisi Jalan
Pelaksanaan survey kondisi lapis pemukaan jalan diawal di koordinat 1°43'26.01" LU dan 128° 0'42.32" BT kota Tobelo dan berakhir di koordinat  1°23'53.21" LU dan 128° 0'9.42" BT, kecamatan  Podiwang.  Identifikasi  dan  pengukuran  kerusakan  lapir  permukaan  jalan  dilakukan dengan  interval  jarak  100  m.  Berdasarkan  hasil  survey  ini,  maka  terdapat  10  (sepuluh)  jenis kerusakan  lapis  permukaan  yang  teridentifikasi  di  sepanjang  ruas  jalan  Tobelo  –  Podiwang meliputi : Alligator Crack, Edge Crack, Long Crack, Other Crack, Pothole, Rutting, Patching,
Corrugation,  Depression,  Ravelling,  Bleeding .  Adapun  sebaran  dan  luas  untuk  setiap  jenis kerusakan yang diperoleh dari hasil perhitungan diperlihatkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Jenis kerusakan teridentifikasi pada ruas Tobelo – Podiwang.
Hasil  observasi  yang  dipresentasikan  pada  Gambar  5,  menunjukkan  bahwa  kerusakan dominan  ditemukan  pada  lajur  kiri  dibandingkan  lajur  sebelah  kanan.  Dari  sebaran  jenis kerusakan  menunjukkan  bahwa  kerusakan  jalan  dominan  yang  ditemukan  adalah  retak memanjang ( long crack ) dan retak ujung (edge crack) dengan prosentase masing-masing sebesar 1,156% dan 0,496%, seperti yang diperlihatkan pada Gambar 6 dan Gambar 7. Jenis kerusakan jalan yang diperoleh dari observasi ini juga dapat  menjelaskan penyebab kerusakan jalan yang terjadi di ruas Tobelo – Podiwang, dimana menurut Adlinge et.al (2018) [2] keretakan pada lapis permukaan jalan umumnya terjadi akibat pembebanan berulang, sistem drainase jalan yang buruk, sementara untuk retaka memanjang umumnya disebabkan oleh beban kendaraan yang melampaui beban rencana. Adapun berdasarkan hasil observasi lapangan, maka kerusakan jalan pada ruas jalan Tobelo – Podiwang terjadi akibat peningkatan arus pergerakan lalu lintas kendaraan serta kapasitas  kendaraan muatan  yang melebihi  daya  dukung  jalan dan  kondisi tersebut  diperparah oleh ketiadaan sistem drainase jalan yang memadai.
Gambar 6. Kerusakan retak memanjang pada Sta. 1 + 100 – Sta. 1 + 200
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 L ua s K er us a k a n (m 2 ) Jenis Kerusakan Lajur Kiri Lajur Kanan
Gambar 7. Kerusakan retak buaya pada Sta. 34 + 400 – Sta. 34+500
Adapun untuk tingkat kerusakan rata-rata per 1 km untuk ruas jalan Tobelo – Podiwang berada  pada  nilai  prosentase  1,39%.  Lebih  jauh  dapat  dijelaskan  bahwa  tingkat  kerusakan tertinggi ditemukan pada  tertinggi Sta. 25 + 000 sampai dengan Sta. 26 + 000 dengan prosentase sebesar 3,78% dan kerusakan terendah berada pada sta 0+000 hingga 0+100 dengan nilai 0,40%.

## 3.2 Pemetaan indek PCI berbasis SIG
Hasil  analisa  kondisi  perkerasan  jalan  berdasarkan  Pavement  Condition  Index  (PCI) untuk  ruas  jalan  Tobelo  Podiwang  diperlihatkan  pada  Gambar  8.  Hasil  analisa  nilai  PCI menunjukkan  perbedaan  tingkat kerusakan  yang  berbeda  antara lajur  kiri  dan  lajur  kanan ruas jalan Tobelo – Podiwang. Untuk lajur kiri panjang jalan dengan kategori Good, Satisfactory, Fair, dan Poor masing-masing sebesar 38.100 km, 8.100 m, 1.900 m dan 100 m. Adapun untuk lajur kanan masih dalam kondisi Good dan Satisfactory dengan nilai 37.100 m dan 11.100 m. Dengan demikian,  secara  umum,  dapat  dikatakan  bahwa  untuk  ruas  jalan  Tobelo  –  Podiwang  dapat dikategorikan baik Good , yang dilihat berdasarkan nilai rata-rata PCI sebesar 94,85. Walaupun demikian,  kerusakan-kerusakan  per  segmen  jalan  tetap  memerlukan  penangan  untuk mempertahankan kualitas kinerja jalan.
Gambar 8. Kondisi ruas jalan
Good Satisfact ory Fair Poor Very Poor Serious Failed Kiri 38100 8100 1900 100 0 0 0 Kanan 37100 11100 0 0 0 0 0 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 P a nja ng J a la n (m )
Sebaran nilai indeks kerusakan jalan berdasarkan metode PCI pada ruas jalan Tobelo – Podiwang diperlihatkan pada Gambar  9. Nilai indeks PCI divisualisasikan melalui warna untuk menyatakan  kondisi  lapis  perkerasan  jalan  disepanjang  ruas  jalan  yang  ditinjau.  Berdasarkan visualisasi  tersebut,  maka  dapat  terlihat  bahwa  secara  umum  kerusakan  jalan  pada  ruas  jalan Tobelo  -  Podiwang  terbagi  menjadi  3  segmen,  yaitu  :  segmen  1  yang  berada  pada  Sta  5+000 sampai dengan Sta 10+500, segmen 2 yang berada pada Sta.22+200 sampai dengan Sta 32+500, dan  segmen  3  yang  berada  pada  Sta.  34+800  sampai  dengan  Sta.  42+300.  Lebih  jauh  dapat dijelaskan  bahwa,  dari  ketiga  segmen  tersebut,  segmen  yang  menunjukkan  tingkat  kerusakan tertinggi berada pada segmen 3. Hal tersebut diperlihatkan dengan sebaran garis warna hijau muda dan kuning yang cukup besar.
Gambar 9. Sebaran Kondisi Jalan dengan SIG
Peenyajian data dan informasi kondisi lapis perkerasan jalan berbasis sistem informasi geografi  dapat  memberikan  gambaran  secara menyeluruh  terhadap  kondisi  jalan.  Hal  ini  tentu saja akan memberikan kemudahan bagi pihak terkait dalam hal merencanakan upaya preservasi
jalan  yang  akan  dilakukan,  seperti  :  menentukan  metode  pemeliharaan  jalan  yang  akan dilaksanakan dan menetapkan prioritas segmen yang akan dikerjakan. Dengan kata lain, pemetaan kondisi  kerusakan  jalan  berbasis  SIG  menjadi  langkah  awal  sangat  penting  dalam  upaya pemeliharaan jalan pada sebuah wilayah secara berkesinambungan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  identifikasi  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  maka beberapa hal yang dapat disimpulkan adalah :
1. Jenis  kerusakan  jalan  yang  terjadi  di  ruas  Tobelo  –  Podiwang  pada  umumnya  berupa  retak memanjang,  retak  pinggir  dan  retak  buaya  dengan  nilai  masing-masing  sebesar  1.156  %, 0.496%  dan  0,294%.  Hal  ini  menunjukkan  terjadinya  peningkatan  volume  lalu  lintas  yang cukup tinggi dan muatan kendaraan yang melampaui daya dukung jalan.
2. Berdasarkan  Indeks  PCI,  maka  secara  umum,  jalan  ruas  Tobelo  –  Podiwang  masing  dapat dikatergorikan baik dengan nilai indeks rata-rata sebesar 94,69; atau dapat digolongkan dalam kondisi  mantap  mengacu  pada Surat  Edaran  Direktorat  Jenderal  Bina  Marga  No. 7/SE/Db/2017  tentang  panduan  Pemilihan  Teknologi  Pemeliharaan  Preventif  Perkerasan Jalan. Walaupun demikian, terdapat beberapa segmen ruas jalan yang memiliki indeks PCI < 70, seperti : pada Sta. 22+700 – 23+000 ; Sta. 38+500 – Sta. 38+600. Berdasarkan informasi ini maka upaya presevasi perlu dilakukan untuk mempertahankan kinerja layanan jalan.
3. Pemetaan  kondisi  perkerasan  jalan  berbasis  sistem  informasi  geografi  dapat  memberikan informasi secara lebih cepat dengan tampilan yang lebih baik, baik itu : letak, nilai indeks dan jenis kerusakan yang terjadi.

## 4.2. Saran
Penelitian ini dapat dijadikan dasar didalam pengembangan penaksiran tingkat kerusakan jalan, sehingga beberapa penelitian lanjutan yang dapat dilakukan, seperti : penentuan penanganan dan pemeliharaan kerusakan berdasarkan jenis kerusakan jalan yang terjadi serta penentuan prioritas penanganannya.  Selain  itu,  dalam  hal  pemetaan  jenis  kerusakan  perlu  dikembangkan  berbasis Web, sehingga akses terhadap data dapat dijangkau lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   K.  Button,  "Infrastructure  investment,  endogenous  growth  and  economic," The  Annals  of Regional Science, vol. 32, pp. 145-162, 1998.
[2]   S. Adlinge and A. Gupta, "Pavement Deterioration and its Causes," Journal of Mechanical & Civil Engineering, pp. 9-15, 2018.
[3]   R.  E.  Smith,  M.  I.  Darter  and  S.  M.  Herrin,  Highway  Pavement  Distress  Identification Manual., United States.: Federal Highway Administration, 1979.
[4]   E. J. Yoder and M. W. Witzak, Principle of Pavement Design., United States: John Wiley and Sons, 1975.
[5]   G. Loprencipe, A. Pantuso and P. Di Mascio, "Sustainable pavement management system in urban areas considering the vehicle operating costs," Sustainability, vol. 9, no. 3, 2017.
[6]   E. Hajj, L. L. Salazar, P. E. Sebaaly, M. Borroel and P. Leiva, "Optimum Time forApplication of  Slurry  Seal  to  Asphalt  Concrete  Pavements," Journal  of  the  Transportation  Research Board, pp. 66-81, 2011.
[7]   A.  Gusnilawati,  Y.  Chrisnawati and W.  Maryunani, "Analisis  Penilaian  Faktor Kerusakan Jalan Dengan Perbandingan Metode Bina Marga, Metode Pci (Pavement Condition Index), Dan  Metode  Sdi  (Surface  Distress  Index)  (Studi  Kasus  Ruas  Jalan  Patuk-Dlingo,  Kec. Dlingo, Kab. Bantul)," Jurnal Rekayasa Infrastruktur Sipil , vol. 02, no. 01, pp. 15-24, 2021.
[8]   A.  Sandyna,  A.  Elfichra,  A.  Aqilla,  K.  Novaldi  and  E.  Adiman,  "Analisis  Perbandingan Tingkat  Kerusakan  Jalan  Pada  Perkerasan  Lentur  Dengan  Metode  PCIDan  Metode  SDI (Studi  Kasus:  Jalan  As-Shofa  Pekanbaru)," JICE  -Journal  of  Infrastructure  and  Civil Engineering, vol. 02, no. 02, 2022.
[9]   R.  Faisal,  M.  Ahlan,  C.  Mutiawati,  M.  Rozi  and  Zulherri,  "The  comparison  between  the method of Bina Marga and the pavement condition index (PCI) in road damage condition evaluation (case study: Prof. Ali Hasyimi Street, Banda Aceh)," IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering , no. doi:10.1088/1757-899X/1087/1/012028, 2021.
[10]  Nurfiyah, R. Yan and D. Riana, "Identifikasi Tingkat Kerusakan Jalan Raya Menggunakan Thresholding Dan K-Means," CSRID Journal, vol. 13, no. 1, pp. 34-44, 2021.
[11]  A. Ali, U. Heneash, A. Hussein and M. Eskebi, "Predicting Pavement Condition Index Using Fuzzy Logic Technique," Infrastructures, vol. 7, no. 91, 2022.
[12]  H.  Siswanto,  H.  Sulistio,  L.  Djakfar  and  A.  Wicaksono,  "Sistem  Manajemen  Jalan  Dan Kondisi  Kerusakan  Jalan  Di  Indonesia:  Sebuah  Kajian  Pustaka,"  in Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah IX (ATPW , Surabaya, 2016.
[13]  J. M. Pinatt, M. L. Chicati, J. S. Ildefonso and C. R. G. D. Filetti, "Evaluation of pavement condition  index  by  different  methods:  Case  study  of  Maringá,  Brazil," Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, vol. 4, pp. 1-10, 2020.
[14]  Riyanto, P. E. Putra and H. Inderlako, Pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Berbasis Dekstop dan Web, Yogyakarta: Giva Medika, 2009.
[15]  F. M. Karim, K. A. H. Rubasi and A. A. Saleh, "The Road Pavement Condition Index (PCI) Evaluation  and  Maintenance:A  Case  Study  of  Yemen," Organization,  Technology  and Management in Construction, vol. 8, p. 1446–1455, 2016.
[16]  M.  Y.  Shahin,  Pavement  Management  for  Airports,  Roads,  and  Parking  Lots,  New  York: Chapman & Hall, 1994.
[17]  T. Bernhardsen, Geographic Information Systems: An Introduction, 3rd ed., Canada: John Wiley & Sons Ltd., 2002.