http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.239
Alam  Sur,  W.A.,  Dewi,  N.,  Adriana,  M.  (2024)  Kajian  Statistik  Konstribusi  Beban  Lalu  Lintas,  Drainase  Jalan  dan Kondisi Tanah Dasar Terhadap Kerusakan Jalan di Kabupaten Tanah Laut. Buletin Profesi Insinyur 7(1) 007-012
Kajian Statistik Kontribusi Beban Lalu Lintas, Drainase Jalan, dan Kondisi Tanah Dasar terhadap Kerusakan Jalan di Kabupaten Tanah
Laut
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui faktor-faktor penyebab terjadinya kerusakan di beberapa jalan yang berada di Kabupaten Tanah  Laut.  Analisis  regresi  linear  berganda, dilakukan  untuk  mengetahui  model  pengaruh  beban lalu  lintas,  drainase,  dan  kondisi  tanah  dasar  pada kerusakan jalan di kabupaten Tanah Laut. Selanjutnya,  dianalisis  seberapa  besar  pengaruh faktor-faktor  penyebab  kerusakan  tersebut  terhadap tingkat  kerusakan  jalan.  Berdasarkan  hasil  analisis regresi  dengan  uji  Parsial  (t-test),  dapat  diketahui bahwa  hanya  variabel  kondisi  tanah  dasar  yang memberikan pengaruh signifikan terhadap terjadinya kerusakan  jalan  di  Tanah  Laut.  Akan  tetapi, berdasarkan  uji  Simultan  One-Way  Anova  (F-Test), dapat  diketahui  bahwa  ketiga  variabel  independen, secara  bersama-sama  memberikan  pengaruh  yang seginifikan terhadap tingkat kerusakan jalan. Persentase  kontribusi  tertinggi  berdasarkan  nilai  EC dan  RC  adalah  kondisi  tanah  dasar  dengan  EC=  19%, dan  RC=65,5%.  Disusul  oleh  kontribusi  beban  lalu lintas dengan EC=8%, dan RC= 27,6%. Variabel dengan kontribusi  paling  kecil  terhadap  tingkat  kerusakan jalan  adalah  kondisi  drainase  jalan,  dengan  EC=  2%, dan RC= 6,9%.
Kata  kunci :  kerusakan  jalan,  beban  lalu  lintas,  drainase, kondisi tanah dasar
Diajukan: 6 November 2023 Direvisi: 8 Desember 2023 Diterima: 27 Januari 2024 Dipublikasikan online: 5 Februari 2024
Widiya Atuti Alam Sur 1 Nominawati Dewi 1
Marlia Adriana 1
1 Program Studi Teknologi Rekayasa Konstruksi Jalan dan Jembatan, Politeknik Negeri Tanah Laut

##  norminadewi@politala.ac.id

## Pendahuluan
Kabupaten  Tanah  Laut merupakan  salah  satu kabupaten di provinsi Kalimantan Selatan dengan kota Pelaihari sebagai pusat aktivitas. Kabupaten Tanah Laut memiliki panjang ruas jalan nasional sebesar 138,72 km dan  memiliki  beberapa  titik  jalan  lintas  untuk persawahan  dan  perkebunan.  Banyaknya  jalan  yang berada  di  Kabupaten  Tanah  Laut  ini  menimbulkan banyaknya kendaraan yang  berlalu lalang di jalan raya di wilayah Tanah Laut.
Banyaknya kendaraan ini terkadang membuat jalan menjadi  semakin  padat  dari  hari  kehari,  bahkan  tidak jarang banyak pengemudi jalan yang yang menyebabkan terjadinya kepadatan jalan raya. Kepadatan  jalan  raya  yang  tidak  diimbangi  dengan pengetahuan berkendara dapat menimbulkan kecelakaan.
Data  jumlah  kecelakaan  diperoleh  berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Selatan disajikan  pada  Tabel  1.  Berdasarkan  data  tersebut, Kabupaten  Tanah  Laut  menjadi  salah  satu  daerah dengan Kecelakaan Lalu Lintas (Laka Lantas) tertinggi di Kalimantan  Selatan  dengan  banyaknya  kecelakaan  68 orang  meninggal  dunia,  31  orang  luka  berat  dan  57 orang luka ringan. Akan tetapi, kecelakaan di jalan raya bukan hanya disebabkan  oleh  kurangnya pengetahuan
pengendara  dalam  berkendara,  akan  tetapi  juga disebabkan karena kondisi jalan yang kurang baik.
Tabel 1 Data jumlah kecelakaan dan penderita kecelakaan bermotor Kalimantan Selatan
Kabupaten/ Kota Banyaknya Kecelakaan Penderitaan Kecelakaan Meninggal Luka Berat Luka Ringan Tanah Laut 65 68 31 57 Kotabaru 21 24 14 11 Banjar 127 60 19 134 Barito Kuala 29 15 23 30 Tapin Hulu  Sungai Selatan 38 24 22 37 Hulu  Sungai Tengah 35 33 12 30 Hulu  Sungai Utara 14 10 5 12 Tabalong 31 33 20 15 Tanah Bumbu 21 25 7 12 Balangan 19 18 2 9 Banjarmasin 33 24 16 11 Banjarbaru 39 30 2 34 Sumber: BPS Kalimantan Selatan, 2021
Kerusakan  jalan  dapat  berupa  retak  ( cracking ), distorsi ( distortion ), dan cacat permukaan ( disintegration ).  Kerusakan  jalan  seperti  ini  biasanya
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.239
disebabkan  oleh  berbagai  faktor  misalnya  air  hujan, akibat  beban  roda  kendaraan  berat  yang  lalu-lalang (berulang-ulang),  kondisi  muka  air  tanah  yang  tinggi, akibat dari salah pada waktu pelaksanaan, dan juga bisa diakibatkan  oleh  kesalahan  perencanaan.  Tidak  jarang kerusakan  seperti  ini  biasanya  kurang  mendapat perhatian dari pemerintah. Terbukti dengan dibiarkannya kerusakaan ini selama berbulan-bulan.
Kerusakan  jalan  di  Tanah  Laut  seperti  kerusakan jalan pada umumnya juga, banyak jalan yang berlubang, retak kulit buaya, bahkan kerusakan jalan ini jika hujan turun,  air  bisa  menggenangi  jalan  tersebut  dan  tak jarang kerusakan ini nampak seperti kolam ikan. Sering terjadi kecelakaan karena pada dasarnya jika hujan tiba maka airpun akan menggenang dan lubang di jalan tidak terlihat,  sehingga  mengakibatkan  kecelakaan  yang bahkan sering menimbulkan korban jiwa.
Kerusakan  jalan  ini  juga  bisa  mengakibatkan kemacetan  yang  cukup  parah.  Meski  jalan  ini  tidak segera  diperbaiki  oleh  pemerintah,  peran  serta masyarakat  juga  sangat  dibutuhkan  untuk  mencegah terjadi hal yag tidak diinginkan.
Untuk itu perlu diadakan kajian untuk mendata dan menganalisis  menggunakan  metode  statistik  terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya  kerusakan jalan  di  Kabupaten  Tanah  Laut.  Hal  tersebut dimaksudkan  untuk  membantu  pemerintah  dalam memudahkan  perbaikan  karena  sudah  jelas  titik lokasinya  berada  di  mana,  sehingga  masyarakatpun mudah  melaporkan  kerusakan  jalan  hanya  dengan membaca  informasi  dari  analisis  statistik  ini.  Dengan adanya  kajian  ini  juga  diharapkan  pemerintah  dapat dengan cepat dan tanggap  dalam  menerima  informasi kerusakan  jalan  sebab  jika  kerusakan  ini  dibiarkan berlarut-larut  akan  menyebabkan  kecelakaan,  serta bisa  memutus  jalur  hubungan  antara  daerah  satu dengan daerah yang lain.
Penelitian ini didasarkan pada penelitian-penelitian sebelumnya  terkait  kerusakan  jalan.  Penelitian  oleh (Priana,  2018)  yang  menggunakan  analisis  deskriptif berdasarkan survey kondisi jalan dengan menggunakan data  visual/foto  menyatakan  bahwa  faktor  kerusakan jalan  secara  umum  disebabkan  sistem  drainase  yang tidak  baik,  sifat  material  konstruksi  perkerasan  yang kurang  baik,  iklim,  kondisi  tanah  yang  tidak  stabil, perencanaan  lapis  perkerasan  yang  tipis,  proses pelaksanaan  pekerjaan  konstruksi  perkerasan  yang kurang sesuai dengan ketentuan yang tercantum dalam spesifikasi.  Beberapa  peneliti  sebelumnya  meneliti tentang  analisis  kerusakan  jalan  dengan  metode  PCI ( Pavement  Condition  Index) (Batua,  et  al.,  2021). Peneliti lainnya, (Zaid, et al., 2021), menganalisis tingkat kerusakan  jalan  dengan  menggunakan  metode  PCI ( Pavement  Condition  Index) .  Peneliti,  (Ariyanto  et  al., 2021),  juga  meneliti  kerusakan  jalan  menggunakan analisis  kualitatif  untuk menganalisis penyebab kerusakan jalan berdasarkan jenis kerusakan menggunakan  metode Bina Marga. Selain itu, peneliti, (Ladja, et al., 2022), melakukan analisis kerusakan jalan menggunakan  statistik  deskriptif  dalam  menganalisis data  persepsi  pengguna  jalan  terhadap  faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kerusakan jalan.
Penelitian-penelitian terkait kerusakan jalan sebelumnya  menggunakan  data  visual/  pengamatan dan  foto  sedangkan  pada  penelitian  ini  menggunakan data yang didapatkan secara langsung di lapangan dari hasil  pengujian  untuk  tanah  dasar,  LHR  untuk  analisis beban  lalulintas,  dan  drainase  berdasarkan  data perencanaan  di  lapangan.  Selain  itu,  penelitian  ini menggunakan  metode  PCI  ( Paviment  Condition  Index) yang menjadi sistem penilaian kondisi jalan berdasarkan jenis dan tingkat kerusakan yang terjadi.
Kebaharuan  penelitian  ini  adalah  penggunaan metode  statistika  untuk  menganalisis  data  lapangan yang  diperoleh  secara  langsung  untuk  4  variabel teramati.  Analisis  statistik  yang  digunakan  adalah analisis  regresi  linier  berganda.  Analisis  statistik  untuk mencari  penyebab  kerusakan  jalan  sebelumnya  telah dilaksanakan  oleh  (Fakhruriza  Pradana,  2019).  Analisis regresi  linier  berganda  digunakan  mengetahui  daya dukung  tanah,  sistem  drainase,  dan  persentase kendaraan berat terhadap umur jalan,  tanpa pengujian hipotesis.
Pada  penelitian  ini, analisis regresi linear  berganda dilakukan  untuk  mengetahui  model  pengaruh  beban lalu  lintas,  drainase,  dan  kondisi  tanah  dasar  pada kerusakan  jalan  yang  terjadi  di  kabupaten  Tanah  Laut. Model tersebut kemudian digunakan untuk melakukan Uji  Hipotesis  terhadap  pengaruh  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  (Sur  et  al.,  2021). Selanjutnya, dilakukan perhitungan persentase kontribusi  setiap  variabel  independen  terhadap terjadinya  kerusakan  jalan  sebagai  variabel  dependen (Schumacker & Lomax, 2010).

## Metode
Bagian  ini  memuat  rancangan  penelitian  atau  desain penelitian,  lokasi  penelitian,  sasaran  dan  target penelitian (populasi  dan sampel), teknik pengumpulan data dan teknik analisis secara detail.
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  3  lokasi,  dengan  35 titik ruas jalan yang terdapat di Kabupaten Tanah Laut, yaitu  di  pada  ruas  jalan  Kecamatan  Tajau  Pecah, Kecamatan  Panyipatan,  dan  Kelurahan  Sarang  Halang. Pemilihan  ketiga  lokasi  sampel  didasarkan  pada kepadatan lalu lintas, beban lalu lintas, serta termasuk wilayah  yang  memiliki  tingkat  perkerasan  yang mengalami  kerusakan  paling  banyak  di  wilayah kabupaten  Tanah  Laut.  Pengambilan  data  berupa penelitian  lapangan  dan  studi  dokumen  dilaksanakan pada  bulan  Juni  sampai  dengan  bulan  Juli  2023. Kerangka konseptual penelitian terlihat pada Gambar 1.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.239
Data  yang  digunakan  adalah  data  hasil  survey  dan observasi  lapangan.  Untuk  variabel  beban  lalu  lintas, penelitian lapangan dilaksanakan dengan perhittungan Lalu Lintas harian Rata-Rata (LHR). Selanjutnya, Variabel Kondisi  Drainase  Jalan  dilaksanakan  melalu  survey langsung peneliti terhadap kondisi drainase jalan dititik lokasi  penelitian,  dengan  didukung  Data  Gambar Rencana  Drainase  Badan  Jalan  dari  Dinas  Pekerjaan Umum  Kabupaten  Tanah  Laut.  Variabel  Kondisi  Tanah Dasar  dilaksanakan  menggunakan  tes  Dynamic  Cone Penetrometer  (DCP).  Selanjutnya,  Variabel  Kerusakan Jalan dilaksanakan dengan penilaian metode Pavement Condition Index (PCI)
Analisis  data  dilaksanakan  menggunakan  model regresi  linear  berganda  untuk  mengetahui  apakah beban lalu lintas ( ) , drainase jalan ( ) , dan kondisi tanah dasar ( ) memberikan pengaruh yang signifikan terhadap  terjadinya  kerusakan  jalan ( ) di  kabupaten Tanah Laut. Model regresi yang digunakan menggunakan  Uji-F  dan  Uji-t  dengan  metode  analisis korelasi  dan  koefisien  determinasi,  untuk  melihat hubungan  antar  variabel.  Model  dan  metode  analisis statistik yang digunakan pada penelitian ini sebelumnya telah  digunakan  juga  untuk  mengetahui  faktor-faktor dan  kondisi  sosial,  dengan  data  lapangan  yang diperoleh(Hussain et al., 2018)
Selanjutnya,  akan  dilakukan  perhitungan  effective dan relative contributions, untuk mengetahui persentase kontribusi variabel-variabel teramati penyebab  kerusakan  terhadap  terjadinya  kerusakan jalan.  Perhitungan  kontribusi  efektif  dan  relatif  telah dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  menggunakan data keuangan pada koperasi (Sur, et al., 2023).
Berdasarkan  kerangka  konseptual  pada  Gambar  1, kemudian disusun hipotesis penelitian sebagai berikut:
1) :  = 0 ,  Beban  Lalu  Lintas  tidak  berpengaruh signifikan terhadap Kerusakan Jalan :  ≠ 0 ,  Beban  Lalu  Lintas  berpengaruh  signifikan terhadap Kerusakan Jalan.
2) :  = 0 ,  Kondisi  Drainase  Jalan  berpengaruh signifikan terhadap Kerusakan Jalan,
:  > 0 ,  Kondisi  Drainase  Jalan  Jalan  berpengaruh signifikan terhadap Kerusakan Jalan
3) :  = 0 ,  Kondisi  Tanah  Dasar  tidak  perbengaruh signifikan terhadap Kerusakan Jalan :  > 0 ,  Kondisi  Tanah  Dasar  Jalan  berpengaruh signifikan terhadap Kerusakan Jalan,
4) ∶ Tidak  ada  pengaruh  signifikan  Beban  Lalu  Lintas, Drainase,  dan  Kondisi  Tanah  Dasar  secara  bersama terhadap Kerusakan jalan
∶ Ada  pengaruh  signifikan  Beban  Lalu  Lintas,
Drainase,  dan  Kondisi  Tanah  Dasar  secara  bersama terhadap Kerusakan jalan.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  Hasil  Penelitian  Lapangan  dan  Dokumen terhadap variabel-variabel teramati pada variabel dependen dan  variabel  independen  pada  penelitian.  Diperoleh  hasil penelitian  untuk  Variabel  independen  ( , , ) sebagai berikut. Data Beban Lalu Lintas ( ) diperoleh berdasarkan
hasil  perhitungan  LHR  pada  3  Lokasi  dengan  35  titik  ruas jalan disajikan pada Tabel 2.
Kriteria Low diwakiklan dengan nilai skala 1, yang berarti tingkat  kerusakannya  rendah,  Kriteria  Kerusakan  Medium diwakilkan  dengan  skala  2,  yang  berarti  tingkat kerusakannya sedang, dan kriteria high, diwakilkan dengan nilai  3,  yang berati  tingkat  kerusakan  tinggi.  Data tersebut, kemudian  dianalisis  secara  statistik,  mengetahui  pengaruh dan  kontribusi  setiap  variabel  termati  terhadap  tingkat kerusakan jalan.
Tabel 2 Ringkasan data hasil penelitian variabel dependent beban lalu lintas, drainase dan kondisi tanah dasar
Lokasi Titik Ruas Jalan  Beban Lalu Lintas Drainase Kondisi Tanah Dasar Kec. Panyipatan STA 00+000 18,51 1 6,11 STA 00+500 18,51 1 9,33 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ STA 05+500 18,51 1 20,19 Kelurahan Sarang Halang STA 00+000 357 3 1,87 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ STA 00+400 357 1 1,54 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ STA 01+000 357 3 4,74 Kec. Tajau Pecah STA 00+000 1 11,30 STA 00+150 1 1,10 ⋮ ⋮ ⋮ STA 00+750 1 2,06
Data  Drainase ( ) yang  diperoleh  berdasarkan  hasil Survey  peneliti  pada  Tabel  2  yang  diklasifikasikan berdasarkan  tingkat  kondisi  Drainase  yang  telah  diteliti. Skala  1  untuk  Drainase  Buruk,  dan  Skala  3  untuk  Drainase Baik. Data Kondisi Tanah Dasar ( ) diperoleh berdasarkan hasi Uji DCP.
Selanjutnya,  data  kerusakan  Jalan ( ) ,  yang  diperoleh melalui  penilaian  metode Pavement  Condition  Index (PCI) berdasarkan  tingkat  kerusakan  jalan  berdasarkan  jenis kerusakan yang diperoleh di lapangan, yaitu jenis kerusakan retak,  pengausan  agregat,  lubang,  tambalan,  dan  alur. Hasilnya dirangkum pada Tabel 3.

## Hasil Analisis Korelasi dan Koefisien determinasi
Analisis  Korelasi  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan antar  variabel,  baik  antar  variabel  independen,  maupun antara  variabel  independen  dengan  variabel  dependen, secara parsial dan simultan (Bollen, 1989). Analisis korelasi menggunakan koefisien korelasi Pearson ( ) :
= ∑ − (∑ )(∑ ) [ ∑ − (∑ ) ][ ∑ − (∑ ) (1)
diperoleh hasi analisis korelasi seperti terlihat pada Tabel 4. Berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi  yang  diperoleh  pada tabel,  dapat  diketahui  bahwa  secara  parsial,  variabel
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.239
kerusakan jalan  memiliki hubungan positif  dengan  variabel beban lalu lintas, hal tersebut dapat dilihat dari nilai korelasi yang bernilai = 0,398 . Nilai tersebut menunjukkan bahwa berdasarkan  data  pengamatan  dan  pengujian  yang diperoleh, semakin tinggi beban lalu lintas pada ruas jalan di Kab.Tanah Laut yang diamati, maka tingkat kerusakan jalan memiliki  skala  yang  semakin  tinggi,  yang  berarti  tingkat kerusakan  semakin  rendah.  Sekalipun  begitu,  berdasarkan nilai  koefisien  determinasi = (0,398) = 0,158 dapat diketahui  bahwa  kontribusi  beban  lalu  lintas  terhadap terjadinya kerusakan adalah sekitar 16%.
Tabel 3 Ringkasan hasil uji PCI pada variabel dependen t
kerusakan jalan Lokasi Titik Ruas Jalan Low Medium High Kec. Panyipatan STA 00+000 - M - STA 00+500 - M - ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ STA 03+500 L - -
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ STA 05+500 - M - Kelurahan Sarang Halang STA 00+000 L -
⋮
⋮ ⋮
⋮ STA 00+400 L ⋮ ⋮ ⋮
⋮ STA 01+000 L - - Kec.  Tajau Pecah STA 00+000 L - - STA 00+150 L - - ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ STA 00+750 L - - Tabel 4 Matriks koefisien korelasi antar variabel secara parsial Variabel Kerusakan (Y) 1,000  0,398 0,268 -0,482 Beban Lalu Lintas ( ) 0,398  1,000 0,672 -0,373 Drainase ( ) 0,268  0,672 1,000 -0,153 Kondisi Tanah Dasar ( ) -0,482  -0,373 -0,153 1,000
Sementara,  kondisi  drainase  pada  jalan    teramati, memiliki  hubungan  positif.  Nilai  koefisien  korelasi  antara Drainase dengan Kerusakan jalan adalah = 0,268 dengan koefisien  determinasi = 0,268 = 0,072 dan  dengan kondisi  tanah  dasar  adalah = 0,223 dengan  koefisien determinasi = 0,223 = 0,049 . Sehingga dapat dikatakan bahwa korelasi antara kondisi drainase dan tanah dasar jalan adalah sekitar 7,2% dan 4,9%. Hubungan antara variabel  bebas  dan  variabel  terikat  secara  parsial  dapat dikatakan sebagai relasi yang lemah.
Akan tetapi, secar simultan, ketiga variabel independen memiliki  relasi  yang  termasuk  kedalam  kategori  kuat, dengan = 0,539 (Tabel  5).  Nilai  tersebut  berarti berdasarkan  nilai  koefisien  determinasi = 0,29 ,  ketiga variabel  teramati  menyumbang  sebanyak  29%  terjadinya kerusakan  jalan  di  titik  lokasi  yang  menjadi  pengamatan dalam penelitian ini.
Tabel 5 Hasil analisis koefisien determinasi terhadap kerusakan jalan secara simultan
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,539 0,29 0,22 0,39126

## Hasil Analisis Model Regresi Linear Berganda
Analisis  model  regresi  linear  berganda  digunakan  untuk menunjukkan  model  statistik  yang  menjadi  gambaran antara variabel beban lalu lintas, drainase jalan, dan kondisi tanah dasar terhadap kerusakan jalan yang terjadi. Nilai-nilai koefisien regresi ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil analisis model regresi linear berganda
Variabel Koefisien Regresi Std.Error t value Sig. Constant 1,032 0,603 1,711 0,097 Beban Lalu Lintas -0,192 0,207 -0,927 0,361 Drainase Jalan 0,041 0,120 0,34 0,736 Kondisi Tanah Dasar -0,144 0,060 2,397 0,023
Berdasarkan  data  hasil  analisis  tersebut,  diperoleh  model persamaan regresi sebagai berikut:
= 1,032 − 0,192  + 0,041 − 0,144 + - (2)
Interpretasi  dari  model  persamaan  regresi  tersebut  dapat dispesifikasikan sebagai berikut:
1) Nilai  konstanta  pada  persamaan  regresi  bernilai  1,032 menyatakan  bahwa  tingkat  kerusakan  jalan  di kabupaten tanah laut adalah sekitar 1,032 (Low) apabila tidak  ada  indikasi/  kontribusi  dari  ketiga  variabel teramati.
2) Koefisien  Beban  Lalu  Lintas ( ) = 0,192  (bernilai positif)  menyatakan  bahwa  setiap  peningkatan  skala beban lalu lintas sebanyak 1 satuan, maka skala tingkat kerusakan  jalan  akan  meningkat  0,192,  yang  berarti tingkat kerusakannya rendah. Dalam hal ini, untuk data penelitian  yang  diperoleh  pada  ruas  jalan  di  3  lokasi berbeda,  terdapat  hubungan  yang  berbanding terbalik, dimana  lokasi  yang  tingkat  beban  lalu  lintasnya  tinggi, tingkat  kerusakannya  lebih  rendah  dibandingkan dengan  jalan  yang  beban  lalu  lintasnya  tinggi.  Hal  ini dikarenakan  pada  saat  pengambilan  data,  ruas  jalan dengan  frekuensi  beban  lalu  lintas  tinggi,  memiliki tingkat  kerusakan  yang  lebih  kecil,  hal  tersebut  dapat diartikan  bahwa  pada  ruas  jalan  dengan  tingkat  beban lalu  lintas  tinggi  tersebut,  kondisi  drainase  dan  tanah dasarnya  lebih  baik  dibandingkan  dengan  jalan  yang tingkat banyaknya kendaraan lebih rendah.
3) Koefisien  Drainase ( ) = 0,041 menyatakan  bahwa setiap  peningkatan  skala  kondisi  drainase  jalan,  akan menyebabkan  skala  tingkat  kerusakan  bertambah sebesar  0,041  yang  berarti  mendekati  rendah.  Dengan kata lain, semakin baik kondisi drainase, maka semakin rendah pula tingkat kerusakan jalan.
4) Koefisien Kondisi Tanah Dasar ( ) = −0,144 menyatakan  bahwa  setiap  peningkatan  kondisi  tanah dasar,  akan  menyebabkan  penurunan  skala  tingkat kerusakan  yang  berarti,  jika  kondisi  tanah  dasar meningkat sebesar 0,144, maka tingkat kerusakan akan
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.239
menurun sebesar 0,144. Dengan kata lain, semakin baik kondisi  tanah  dasar,  makan  semakin  remndah  tingkat kerusakan jalan.

## Hasil Uji Parsial (t-test)
Uji parsial (t-test) untuk setiap variabel independn terhadap tingkat  kerusakan jalan  dapat  dilihat pada Tabel  7.  Kriteria pengambilan  keputusan  diakukan  dengan  menggunakan nilai  signifikasni  pada  hasil  uji-t  untuk  setiap  variabel. ditolak  apabila  nilai  Sig.  <  0,05.  Berdasarkan  hasil  uji  t, diperoleh  nilai  signifikansi  untuk  variabel  Lalu  lintas  adalah 0,361. Untuk variabel Drainase jalan adalah 0,736 dan 0,023 untuk  Kondisi  Tanah  Dasar.  Sehingga  dapat  diperoleh kesimpulan  bahwa  dari  ketiga  variabel  indepen  yang menjadi  variabel  teramati  dalam  penelitian,  hanya  kondisi tanah  dasar  yang  meberikan  pengaruh  signifikan  terhadap tingkat kerusakan jalan.

## Tabel 7 Penarikan kesimpulan berdasarkan hasi Uji Parsial
Hipotesis p value Decision ( . = 5%) : Beban Lalu Lintas tidak berpengaruh signifikan terhadap Tingkat Kerusakan Jalan 0,361 Not Supported : Kondisi Drainase Jalan tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kerusakan jalan 0,736 Supported : Kondisi Tanah Dasar tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kerusakan jalan 0,023 Not Supprted

## Hasil Uji Simultan (F-Test)
Hasil  Uji test diperoleh untuk  mengetahui  pengaruh  ketiga variabel  indepen  secara  bersamaan  terhadap  tingkat kerusakan  jalan.  Hasil  Uji  F  disajikan  berdasarkan  Tabel Anova (Tabel 8).

## Tabel 8 Hasil Uji F Anova
Sum of Square df  Mean Square F Sig. Regression 1,94 3 0,647 4,225  0,013 Residual 4,746 31 0,153 Total 6,686 34
Kriteria  pengambilan  keputusan  diakukan  dengan menggunakan nilai signifikansi pada hasil uji-F untuk setiap variabel. ditolak  apabila  nilai  Sig.  <  0,05.  Berdasarkan Nilai Sig. pada Tabel 8, dapat diketahui bahwa Nilai Sig Uji-F =  0,013.  Karena  nilai  yang  kurang  dari  0,05,  maka  dapat dikatakan bahwa : Tidak ada pengaruh signifikan Beban Lalu  Lintas,  Drainase,  dan  Kondisi  Tanah  Dasar  secara bersama  terhadap  Kerusakan jalan ditolak.  Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  secara  bersama-sama,  variabel  beban lalu  lintas,  kondisi  drainase  jalan,  dan  kondisi  tanah  dasar memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat kerusakan jalan.
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis secara parsial dan simultan  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  sekalipun  Beban Lalu Lintas dan Drainase Jalan tidak berpengaruh signifikan terhadap  tingkat  kerusakan  jalan,  akan  tetapi  secara bersama-sama,  memberikan  pengaruh  signifikan,  yang berarti  beban  lalu  lintas  dan  drainase  jalan  juga  memiliki
kontribusi  terhadap  tingkat  kerusakan jalan  yang terjadi  di Kab. Tanah Laut.

## Hasil Perhitungan Kontribusi Efektif dan Relatif
Hasil  perhitungan  kontribusi  efektif  dan  relatif  digunakan untuk  mengetahhui  seberapa  besar  kontribusi  setiap variabel  independen  terhadap  variabel  dependen,  dengan menggunankan  nilai  koefisien  terstandarisasi  pada  analisis regresi (Tabel 9) .

## Tabel 9 Ringkasan koefisien korelasi dan regresi terhadap variabel Y
Variabel Standardized Coefficient Regresi (Beta) Koefisien Korelasi ( 01 ) 23456 7 X 1 -0,204 -0,398 0,29 X 2 0,07 0,268 -0,395 -0,482
Nilai Effective Contribution dapat dihitung berdasarkan persamaan:
89 = :7;6  × 01 × 100% (3)
Nilai EC untuk setiap variabel diperoleh:
89( )    = −0,204 × (−0,398) × 100%
= 0,081 = 8 %
89( )    = 0,07 × 0,268 × 100% = 0,019 = 2%
89( )    = −0,395 × (−0,482) × 100% = 0,19 = 19%
Selanjutnya,  nilai  Relative  Contribution  dihitung berdasarkan persamaan:
29 = => ? @ABCDE (4) 29( ) = 8%
29% = 27,6% 29( ) = 2% 29% = 6,9% 29( ) = 19% 29% = 65,5%
Nilai  Effective  dan  Relative  Contributions  memberikan persentase  kontribusi  yang  diberikan  oleh  setiap  variabel. Berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut  dapat  diketahui bahwa dari ketiga variabel teramati, Variabel Kondisi Tanah Dasar ( ) memberi kontribusi yang paling besar terhadap terjadinya  kerusakan  jalan,  yaitu  19%  untuk  kontribusi efektif,  dan  65,5%  untuk  kontribusi  relatif.  Kontribusi tertinggi selanjutnya adalah Variabel Beban Lalu Lintas ( ) , dengan  persentase  8%  kontribusi  efektif,  dan  27,6% kontribusi  relatif.  Variabel  dengan  kontribusi  paling  kecil terhadap  tingkat  kerusakan  jalan  adalah  Kondisi  Drainase Jalan,  dnegan  kontribusi  efektif  sebesar  2%,  dan  6,9% kontribusi relatif.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  penelitian,  dapat disimpulkan  bahwa  persamaan  model  regresi  yang terbentuk  antara  variabel  independen  Beban  Lalu
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v7i1.239
Lintas,  Drainase  Jalan,  dan  Kondisi  Tanah  Dasar terhadap Tingkat Kerusakan Jalan adalah
= , F − F, G + F, FH
− F, HH + I .  Berdasarkan hasi  analisis  regresi  dengan  Uji  Parsial  (t-test),  dapat diketahui  bahwa  hanya  variabel  Kondisi  Tanah  Dasar yang  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap terjadinya Kerusakan Jalan  di Tanah Laut. Akan tetapi, berdasarkan  Uji  Simultan  One-Way  Anova  (F-Test), dapat  diketahui  bahwa  ketiga  variabel  independen, secara  bersama-sama  memberikan  pengaruh  yang seginifikan terhadap tingkat kerusakan jalan. Persentase  kontribusi    tertinggi  berdasarkan  nilai  EC dan  RC  adalah  Kondisi  Tanah  Dasar  dengan  EC=  19%, dan  RC=65,5%  .  Disusul  oleeh  kontribusi  Beban  Lalu Lintas dengan EC=8%, dan RC= 27,6%. Variabel dengan kontribusi paling kecil terhadap tingkat kerusakan jalan adalah Kondisi Drainase Jalan, dnegan EC= 2%, dan  RC= 6,9%.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  Daftar  Isian Pelaksanaan  Anggaran  (DIPA)  Politeknik  Negeri  Tanah Laut sebagai penyandang  Dana Hibah  penelitian, serta Dinas  Pekerjaan  Umum  atas  kerjasamanya  dalam penyediaan data penelitian.

## Referensi
Ariyanto, A., Rochmanto, D., & Nilamsari, M. (2021). Analisis kerusakan jalan menggunakan metode Bina Marga 1990 (Studi  Kasus  Jl.  Jepara–Mlonggo,  KM  3+000  s/d  KM 5+000). Jurnal Disprotek , 12 (1), 41–48. https://ejournal.unisnu.ac.id/JDPT/article/view/1765 Bollen,  K.  A.  (1989). Confirmatory  Factor  Analysis .  Book Chapter,  In  book:  Structural  Equations  with  Latent Variables,226–318. https://doi.org/10.1002/9781118619179.ch7 Fakhruriza  Pradana,  M.  (2019). Mencari  Penyebab
Kerusakan Jalan Dengan Pendekatan Statistik . https://www.researchgate.net/publication/336720241 Hussain, S., Fangwei, Z., Siddiqi, A. F., Ali, Z., & Shabbir, M. S.
(2018). Structural Equation Model for evaluating factors affecting  quality  of  social  infrastructure  projects.
Sustainability (Switzerland) , 10 (5), 1–25. https://doi.org/10.3390/su10051415
Priana,  S.  E.  (2018).  Analisa  Faktor  Penyebab  Kerusakan
Jalan (Studi Kasus Ruas Jalan Lingkar Utara Kota Padang Panjang). Rang Teknik Journal , 1 (1). https://doi.org/10.31869/rtj.v1i1.609
Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2010). Multiple Indicator- Multiple  Indicator  Cause,  Mixture,  and  Multilevel Models.  In A  Beginner’s  Guide  to  structural  equation Modeling .
Sur,  W.  A.  A.,  Machfiroh,  I.  S.,  &  Nurmalina,  R.  (2021). Structural equation modeling on the post-flood regional public  welfare  in  South  Kalimantan. Journal  of  Physics: Conference
Series , 2106 (1), 012012.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/2106/1/012012
Ladja, G. M., Kuswara, K. M. & G.Tamelan, P., 2022. Analisis Kerusakan  Jalan  pada  Jalan  Desa  Peibenga-Wolola Kecamatan  Lepembus Kelisoke  Kabupaten Ende.  Jurnal Batakarang, 3(1), pp. 24-32.
Batua, P.A.  H. & Rosyad,  F.,  2021.  Analisis  Kerusakan  Jalan dengan  Metode  PCI  ( Pavement  Condition  Index) Pada Ruas  Jalan  Betung-Sekayu  KM  77-KM  82.  Jurnal  Bina Darma  Conference  on  Engineering  Science,  3(2),  pp. 802-812.
Sur, W. A. A., Machfiroh, I. S. & Iskandar, R., 2023. Modeling The Influenced Factors of Remaining Operation Results Using Multiple Linear Regression. Varian, 7(1), pp. 27-36.
Zaid,  M.,  SUlistyorini,  R.  &  Ofrial,  S.A.M.P.,  2021.  Analisis
Tingkat Kerusakan Jalan dengan Menggunakan Metode
Pavement  Condition    Index (PCI)  (Studi  Kasus  Jalan  P. Tirtayasa  Bandar  Lampung).  Jurnal  Rekayasa  Sipil  dan
Desain (JRSDD), 9(2), pp. 201-212.