J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364
T HE E FFECT O F V EHICLE V OLUME O N D AMAGE T O P INE R OAD I N P ALANGKA R AYA C ITY P ENGARUH V OLUME K ENDARAAN T ERHADAP K ERUSAKAN J ALAN P INUS D I K OTA P ALANGKA R AYA
Ary Andreo Siregar 1 , Lola Cassiophea 2
1,2 Program Studi Pendidikan Teknik Bangunan, Jurusan Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Palangka Raya
e-mail: aryandreosiregar@gmail.com

## ABSTRACT
Along  with  the  level  of  traffic  density  that  crosses  the  Pinus  road,  there  are  several  obstacles  that  cause damage, one of which is the damage that occurs in the road construction section, which is caused by the load of vehicles with excessive loads such as trucks, which further causes damage to the road, namely an increase in volume. heavy traffic every day. Asphalt pavement is generally used on roads that have a fairly dense traffic volume, with the increase in the number of vehicles resulting in damage in a relatively short time than planned. The purpose of this study is to determine the effect of the volume of vehicle types on road damage on asphalt pavement, it can be predicted earlier the value of road damage that will occur, the method used in this study is the  method  of  analyzing  vehicle  volume  on  road damage  with  the  regression  method.  Used  to  obtain  the relationship function with the value of R² (coefficient of determination) which shows the magnitude of the effect of changes in the volume of vehicle types on changes in the value of road damage, this study was carried out on the Pinus road, Palangka Raya City.
There is a relationship between the volume of vehicle types and the value of road damage, the results obtained are R² = 0.744 which shows that road damage is influenced by the volume of heavy vehicles, light vehicles and motorcycles with a percentage value of 74.4%. From the results of the equation between heavy vehicles (X1), light vehicles (X2), motorcycles (X3), and the value of road damage Y = 0.159 X1 + 0.034 X2 + 0.017 X3 + 14,189. From these equations it can be described as follows, the regression coefficient  (X1)  (a)  =  0.159  means  that  a  heavy  vehicle  of  100  vehicles/day  will  increase  the  level  of  road damage by 5.9, the regression coefficient (X2) (b) = 0.034 means a light vehicle of 100 vehicles/day will increase the  level  of  road  damage  by  3.4,  Regression  coefficient  (X3)  (c)  =  0.017  means  that  100  motorbikes/day  will increase the level of damage by 1.7, constant (c) = if there are no vehicles driving passing a road segment, the road will experience road damage of 14,189.
Keywords: Road Damage, Asphalt Pavement, Vehicle Volume.

## PENDAHULUAN
Peningkatan  volume  pada  kendaraan  bermotor  yang  semakin  meningkat  di  Kota  Palangka  Raya, terutama  pada  ruas  jalan  Pinus.  Hal  tersebut  dikarenakan  letak  jalan  Pinus  yang  terbilang  cukup  ramai  akan kawasan  perdagangan,  pertokoan,  apotik,  fasilitas  umum  seperti  sekolah  serta  tempat  ibadah  dan  juga  yang menghubungkan  beberapa  kawasan  di  sekitarnya  seperti  jalan  nyai  undang,  jalan  wortel  dan  lain-lain  salah satunya  yaitu  kerusakan  yang  terjadi  pada  bagian  konstruksi  jalan,  yang  disebabkan  oleh  beban  kendaraan dengan  muatan  yang  berlebih  seperti  truk,  selanjutnya  yang  mengakibatkan  kerusakan  ruas  jalan  yaitu peningkatan volume lalu lintas kendaraan yang cukup padat setiap harinya.
Volume  lalu  lintas  adalah  jumlah  kendaraan  yang  melewati  suatu  titik  tertentu  pada  ruas  jalan persatuan waktu dinyatakan dalam kendaraan per jam atau satuan mobil penumpang per jam. (PM nomor 96
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364
Tahun 2015). Volume lalu lintas harian rata-rata (LHR), adalah volume total yang melintasi suatu titik atau ruas pada  fasilitas  jalan  untuk  kedua  jurusan.  Selama  satu  tahun  dibagi  oleh  jumlah  hari  dalam  satu  tahun  dan volume lalu lintas harian rencana (VLHR), adalah taksiran atau prakiraan volume lalu lintas harian untuk masa yang akan datang pada bagian jalan tertentu. (Kementerian Pekerjaan Umum 1997).

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Metode  Deskriptif  Kuantitatif,  dimana  hasil  dari  penelitian dideskripsikan  dengan  angka  atau  numerik,  dan  penelitian  ini  berkaitan  dengan  penjabaran  angka-  angka statistik, seperti nilai kerusakan jalan dan volume kendaraan per satuan jam.
Teknik  pengumpulan  datanya  menggunakan  metode  observasi  atau  survei  manual  yang  dilakukan selama satu minggu, peneliti berada pada titik lokasi jalan yang akan diteliti di tepi jalan dan mencatat setiap kendaraan  yang  lewat  dan  dikelompokkan  berdasarkan  jenis  kendaraan  pada  formulir  yang  telah  disiapkan oleh  peneliti  dan  perhitungan  volume  kendaraan  mengunakan  alat  Counter  untuk  mengetahui  jumlah kendaraan  yang  melintasi  jalan,  kemudian  jumlah  total  kendaraan  dipindahkan  pada  formulir  yang  telah disediakan.  Data  yang  diperlukan  untuk  melengkapi  data  pada  penelitian  ini  yaitu  data  primer  (a)  data kerusakan  jalan,  (b)  data  volume  lalu  lintas,  dan  data  sekunder  (c)  data  inventori  jalan,  waktu  pelaksanaan surver kerusakasan jalan dilakukan dilokasi ruas jalan Pinus Kota Palangka Raya dari tangal 10-16 januari 2022. Survei lapangan dilakukan dengan dua sesi pada pagi hari pukul 08-11.00 WIB dan siang hari pukul 14.00-17.00 WIB.
Teknik  analisa  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  data  kuantitatif inferensial  dengan  mengunakan  rumus  statistik  sebagai  dasar  untuk  membuat  kesimpulan  dari  hasil  yang diperoleh,  (a)  analisis  kerusakan  jalan  dengan  metode  Bina  Marga  untuk  mengetahui  nilai  kerusakan  jalan, selanjutnya  (b)  metode  analisis  regresi  berganda  untuk  mendapatkan  nilai  pengaruh  volume  kendaraan terhadap kerusakan jalan, perhitungan dengan regresi berganda dilakukan dengan menggunakan aplikasi SPSS ( Statistikal Package for the Social Sciens ) Versi 21.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Metode  Deskriptif  Kuantitatif,  dimana  hasil  dari  penelitian dideskripsikan  dengan  angka  atau  numerik,  dan  penelitian  ini  berkaitan  dengan  penjabaran  angka-  angka statistik, seperti nilai kerusakan jalan dan volume kendaraan per satuan jam.

## 1. Kondisi Volume Lalu Lintas
Data volume lalu lintas diperoleh dari survei langsung yang dilakukan pada tiap ruas jalan yang di teliti, data tersebut termasuk data primer yang meliputi data volume lalu lintas selama 6 jam waktu total penelitian setiap hari. Pada ruas jalan yang diteliti sepanjang 500 m, dan dibagi menjadi 3 titik, yaitu Jalan Pinus  (STA  I  +  200  m),  Jalan  Pinus  (STA  II  +  350  m)  dan  Jalan  Pinus  (STA  III  +  500  m).  Dengan  jenis, kendaraan berat ( Heavy Vehicles / HV), kendaraan ringan ( LightVehicles / LV), sepeda motor ( Motorcycle / MC), dan kendaraan tak bermotor ( Un Motorcycle / UM).

## 2. Luas Segmen Tiap Ruas Jalan
Untuk memudahkan perhitungan luas jalan yang diteliti maka akan dibagi menjadi 3 segmen. Nilai luas jalan tiap segmen dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Luas ruas jalan yang disurvei No Ruas Jalan Panjang (m) Lebar (m) Luas ( 𝑚 2 ) 1 (STA I + 200) 200 4,0 800 2 (STA II + 350) 150 4,0 600 3 (STA III + 500) 150 4,0 600
(Sumber, Data Penelitian, 2022)
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364

## 3. Hasil Penelitian dan Analisis Data
Hasil penelitian volume kendaraan dan nilai kerusakan jalan yang dianalisis  dengan regresi  linear berganda  metode Backward .  Variabel  yang  digunakan  adalah  jenis  kendaraan  yang  di  kelompokkan menjadi  kendaraan  berat  (HV)  sebagai  variabel  X1,  Kendaraan  ringan  (LV)  sebagai  variabel  X2,  sepeda motor (MC) sebagai variabel X3, kendaraan tidak bermotor (UM) sebagai variabel X4 dan nilai kerusakan jalan (NR) sebagai variabel Y. Analisis dilakukan menggunakan aplikasi SPSS Versi 21.
a. Uji Normalitas
Hasil pengujian normalitas menggunakan Metode Kolmo gorov-Smirnov dengan bantuan SPSS. Uji  normalitas  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  nilai  residual  berdistribusi  normal atau  tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang berdistribusi normal. Jika nilai signifikansi > 0,05,  maka  nilai  residual  berdistribusi  normal.  Jika  nilai  signifikansi  <  0,05,  maka  nilai  residual  tidak berdistribusi normal.
Tabel 2 Output Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 42 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.44631142 Absolute .049 Most Extreme Differences Positive .049 Negative -.046 Kolmogorov-Smirnov Z .316 Asymp. Sig. (2-tailed) 1.000
(Sumber, SPSS Versi 21)
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  pada  Tabel  4.9  diperoleh  nilai  signifikansi  1.000  yang  mana  nilai  ini lebih besar dari taraf signifikansi yang diisyaratkan (1.000 > 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa uji tes normalitas dalam penelitian ini terdistribusi normal.

## b. Uji Linearitas
Uji  linearitas  dilakukan  untuk  mengetahui  bentuk  hubungan  antara  variabel  bebas  dengan variabel  terikat,  jika  nilai  Sig.  deviation  from  linearity  >  0,05,  maka  terdapat  hubungan  yang  linear antara variabel bebas dengan variabel terikat, jika nilai Sig. deviation from linearity < 0,05 maka tidak terdapat hubungan linear antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Tabel 3 Output Uji Linearitas Kendaraan Berat
ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. (Combined) 169.800 15 11.320 1.771 .098 Linearity 83.315 1 83.315 13.034  .001 Kerusakan Jalan (Y) Between Groups Deviation from Linearity 86.485 14 6.177 .966 .510
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364 * Kend. Berat Within Groups 166.200 26  6.392 Total 336.000 41

## (Sumber, SPSS Versi 21)
Berdasarkan  hasil  uji  linearitas  pada  Tabel  4.10  didapatkan  nilai  sebesar  0.510,  nilai  tersebut  lebih besar dari taraf signifikan yang diisyaratkan (0,510 > 0,05). Dengan begitu disimpulkan bahwa terdapat hubungan linear antara variabel bebas (kendaraan berat) terhadap variabel terikat (kerusakan jalan).
Tabel 4 Output Uji Linearitas Kendaraan Ringan
(Sumber, SPSS Versi 21)
Berdasarkan hasil uji linearitas pada tabel 4.11 didapatkan nilai sebesar 0.749, dan nilai tersebut lebih besar dari taraf signifikan yang diisyaratkan (0,749 > 0,05). Dengan begitu disimpulkan bahwa terdapat hubungan linear antara variabel bebas (kendaraan ringan) terhadap variabel terikat (kerusakan jalan).
Tabel 5 Output Uji Linearitas Sepeda Motor
ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. (Combined) 318.000 38 8.368 1.395  .452 Linearity 93.039 1 93.039 15.506  .029 Kerusakan Jalan (Y) * Sepeda Motor Between Groups Deviation from Linearity 224.961 37 6.080 1.013 .590 Within Groups 18.000 3 6.000 Total 336.000 41
(Sumber, SPSS Versi 21)
Berdasarkan hasil uji linearitas pada Tabel 4.12 didapatkan nilai sebesar 0.590, dan nilai tersebut lebih besar dari taraf signifikan yang diisyaratkan (0,590 > 0,05). Dengan begitu disimpulkan bahwa terdapat hubungan linear antara variabel bebas (kendaraan ringan) terhadap variabel terikat (kerusakan jalan).
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
Tabel 6 Output Uji Linearitas Kend. tdk Bermotor
(Sumber, SPSS Versi 21)
Berdasarkan hasil uji linearitas pada Tabel 4.12 didapatkan nilai sebesar 0.608, dan nilai tersebut lebih besar dari taraf signifikan yang diisyaratkan (0,608 > 0,05). Dengan begitu disimpulkan bahwa terdapat hubungan  linear  antara  variabel  bebas  (kendaraan  tidak  bermotor)  terhadap  variabel  terikat (kerusakan jalan).

## 4. Analisis Data
Analisis  data  (uji  hipotesis)  dengan  cara  Analisis  Regresi  Berganda  menggunakan  Metode Backward.
a. Variable Entered/Removed
Pada  cara  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  variabel-variabel  bebas  (X1),  (X2),  (X3),  dan  (X4)  yang memiliki pengaruh nyata terhadap variabel terikat (kerusakan jalan), apabila  ada variabel bebas yang dikeluarkan  dari  tabel Entered maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  tersebut  tidak  memiliki pengaruh nyata terhadap kerusakan jalan (variabel terkait).
Tabel 7 Variabel Entered/Removed
Variables Entered/Removed a Model Variables Entered Variables Removed Method Kend. tdk Bermotor
(X4), Kend. Berat,
Sepeda Motor (X3), Kend. Ringan b (X2) Enter 1 .
2 Kend. tdk Bermotor (X4) Backward (criterion: Probability of F- to-remove >= .100). .
(Sumber, SPSS Versi 21)
Dari Tabel 4.14 diketahui variabel yang dikeluarkan pada Tabel analisis, dengan menggunakan metode backward  dimana  dideteksi  bahwa  variabel  kendaraan  tidak  bermotor  (X4)  tidak  berpengaruh terhadap nilai kerusakan jalan (Y).
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364

## b. Model Summary
Model  summary  (koefisien  determinasi)  untuk  mengukur  sejauh  mana  kemampuan  model  dalam menerengkan variabel-variabel terikat.
Tabel 8 Model Summary
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .863 a .745 .717 1.52248 2 .863 b .744 .724 1.50452
(Sumber, SPSS Versi 21)
Pada  baris  yang  pertama  pada  Tabel  8  dijelaskan  pada  saat  variabel  kendaraan  tidak  bermotor  (X4) belum dikeluarkan dari tabel analisis, maka di keluarkan hasil R (koefisien korelasi) sebesar 0,863 yang menunjukkan hubungan yang kuat, koefisien determinasi (R₂) sebesar 0,745 yang berarti variasi besar kecilnya nilai kerusakan jalan dapat diterangkan oleh adanya variabel-variabel bebas sebesar 74,5%.
Pada baris yang kedua yaitu model baru setelah  variabel kendaraan tidak bermotor (X4)  dikeluarkan dari tabel analisis dan menghasilkan nilai R (koefisien korelasi) sebesar 0,863, ini menunjukkan bahwa hubungan  sangat  kuat,  koefisien  determinasi (R₂)  sebesar  0,744  berarti variasi  besar  kecilnya  nilai kerusakan jalan dapat diketahui pada variabel kendaraan berat, kendaraan ringan, dan sepeda motor sebesar 74,4%.
c. Anova
Tabel anova ini berfungsi untuk mengindikasikan suatu regresi signifikan atau tidak yang disimpulkan dengan metode persamaan tepat dengan cara membandingkan nilai probalitas, apabila nilai probalitas lebih kecil dari pada taraf signifikan (0,05), maka model persamaan dapat diterima, hasil analisa tabel anova dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9 Tabel Anova
ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 250.236 4 62.559 26.989 .000 b Residual 85.764 37 2.318 Total 336.000 41 Regression 249.984 3 83.328 36.813 .000 c 2 Residual 86.016 38 2.264 Total 336.000 41
(Sumber, SPSS Versi 21)
Dari  hasil  uji  Tabel  diatas  dapat  dilihat  pada  baris  ke  dua  setelah  variabel  X4  dikeluarkan  F  hitung adalah 36,813, dengan membandingkan F hitung dengan F tabel (α 0,05) pada derajat pembilang 3 dan derajat bebas penyebut 38 didapat F tabel sebesar 2,85. Maka dapat diketahui bahwa F hitung lebih besar  dari  F  tabel  (36,813  <  2,85),  berarti  menunjukkan  bahwa  signifikan.  Dengan  melihat probabilitasnya  (Sig)  yang  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  0,000  <  0,05)  maka  dapat  disimpulkan bahwa variabel kendaraan berat, (X1), kendaraan ringan (X2), dan sepeda motor (X3) secara signifikan berpengaruh terhadap variabel kerusakan jalan (Y).
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364

## d. Coefficients
Tabel  coefficients  digunakan  untuk  menguji  bagaimana  pengaruh  variabel  bebas  secara  sendiri terhadap  variabel  terikatnya,  masing-masing  variabel  bebas  X1,  X2,  X3,  dan  X4  dapat dinyatakan berpengaruh  secara  signifikan  apabila  memiliki  nilai  probalitas  (sig)  lebih  rendah  dari  pada  taraf signifikansi yang diisyaratkan (0,05).
Pada  model  ke  dua  menunjukkan  kondisi  setelah  variabel  X4  di  keluarkan  dari  persamaan  t  hitung untuk X1 adalah 2,814 dengan probabilitas (Sig) 0,008 < 0.05 pengaruh X1 signifikan, t hitung untuk X2 adalah 6,344 dengan probabilitas (Sig) 0,000 < 0.05, pengaruh X2 signifikan, t hitung untuk X3 adalah 5,314 dengan probabilitas (Sig) 0,000 < 0,05, pengaruh X3 signifikan.
Tabel 10 Tabel Coefficients
Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 13.648 3.235 4.219 .000 1 Kendaraan Berat (X1) .157 .057 .245 2.729 .010 Kendaraan Ringan (X2) .034 .005 .565 6.226 .000 Sepeda Motor (X3) .017 .003 .438 5.206 .000 Kendaraan tdk  Bermotor (X4) .033 .100 .028 .329 .744 (Constant) 14.189 2.754 5.152 .000 2 Kendaraan Berat (X1) .159 .056 .248 2.814 .008 Kendaraan Ringan (X2) .034 .005 .559 6.344 .000 Sepeda Motor (X3) .017 .003 .440 5.314 .000
(Sumber, SPSS Versi 21)

## 5. Pembahasan Hasil Penelitian
Uji asumsi klasik terdiri dari uji Normalitas dan uji Linearitas, pada uji normalitas digunakan metode Kolmogorov-Smirnov dan  diperoleh  nilai  signifikansi  1.000,  nilai  tersebut  lebih  besar  dari  nilai  taraf signifikansi  0,05  yang  diisyaratkan  sehingga  data  penelitian  diperoleh  berdistribusi  normal.  Dilanjut dengan  uji  Linearitas  nilai  signifikan  yang  diperoleh  pada  variabel  bebas  berturut- turut  yaitu  kendaraan berat  (X1)  sebesar  0,510,  kendaraan  ringan  (X2)  sebesar  0,749,  sepeda  motor (X3)  sebesar  0,590,  dan kendaraan tidak bermotor (X4) sebesar 0,608, nilai signifikan pada masing-masing variabel bebas tersebut lebih  besar  dari  nilai  taraf  signifikan  (0,05)  yang  diisyaratkan.  Sehingga  dapat  disimpulkan  terdapat hubungan linear antara variabel bebas ( independen ) dengan variabel terikat ( dependen ).
Uji hipotesis digunakan metode analisis regresi berganda dengan metode Backward, pada analisis regresi berganda nilai koefisien regresi yang diperoleh bernilai fositif, sehingga dapat disimpulkan semua variabel  bebas  (X1,  X2,  X3  dan  X4)  berkontribusi  fositif  terhadap  variabel  terikat  (Y).  Pada  Tabel (Coeficients) variabel X1, X2 dan X3 berpengaruh fositif dan signifikan yang menunjukkan bahwa masing- masing  nilai  signifikansi  variabel  lebih  besar  dari  tarif  signifikansi  yang  diisyaratkan,  sehingga  dapat dinyatakan H₁ diterima dan H₀ ditolak (terhadap pengaruh volume lalu lintas terhadap kerusakan jalan).
Berdasarkan hasil yang diperoleh tersebut maka persamaan (y = a + b₁X1 + b₂X2 + b₃X3) dapat diterima. Y   = 14,189 + 0,159 X1 + 0,034 X2 + 0,017 X3
R₂ = 0,744 = 74,4%
Dari hasil persamaan tersebut diuraikan penjelasan sebagai berikut:
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364
Y  =    Kerusakan jalan.
a =    Konstanta  sebesar  14,189,  artinya  jika  b,  kendaraan  berat  (X1),  kendaraan  ringan  (X2),  dan sepeda motor (X3) nilainya 0 maka kerusakan jalan (Y) memiliki nilai 14,189.
b₁ =  Koefisien  regresi  variabel  kendaraan  berat  (X1)  =  0,159  artinya  100  kendaraan  berat/hari akan menambah tingkat kerusakan sebesar 5,9%.
b₂ =  Koefisien  regresi  variabel  kendaraan  ringan  (X2)  =  0,034  artinya  100  kendaraan  ringan/hari akan menambah tingkat kerusakan sebesar 3,4%.
b₃ = Koefisien  regresi  variabel  sepeda  motor  (X3)  =  0,017  artinya  100  kendaraan  sepeda   motor/hari akan menambah tingkat kerusakan sebesar 1,7%.
R₂ =Koefisien  determinasi  sebesar  0,744,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  volume  kendaraan mempengaruhi kerusakan jalan sebesar 74,4%.

## PENUTUP

## KESIMPULAN
Terdapat  hubungan  antara  volume  jenis  kendaraan  dengan  nilai  kerusakan  jalan,  dengan  hasil  R²  =  0,744 dengan  hasil  persamaan  yaitu  Y  =  0,008  X1  +  0,000  X2  +  0,000  X3  +  14,189.  Koefisien  regresi  X1  (kendaraan berat)  =  0,008,  artinya  kendaraan  berat  sebesar  100  kend/hari  akan  menambah  tingkat  kerusakan  jalan sebanyak  0,8.  Koefisien  regresi  X2  (kendaraan  ringan)  =  0,000,  artinya  kendaraan  ringan  sebanyak  100 kend/hari akan menambah tingkat kerusakan jalan sebesar 0,000,  dan Koefisien  regresi X3  (sepeda motor) = 0,000  artinya  sepeda  motor  sebanyak  100  kend/hari  akan  menambah  tingkat  kerusakan  jalan  sebesar  0,000, kontanta  (c)  =  apabila  tidak  ada  kendaraan  yang  melewati  suatu ruas  jalan,  maka  jalan  akan  mengalami kerusakan  jalan  sebesar  14,189.  Kerusakan  jalan  yang  dipengaruhi  volume  jenis  kendaraan  berat,  kendaraan ringan  dan  sepeda  motor  memiliki  persentase  sebesar  74,4  %,  dengan  demikian  dapat  disimpulkan  terdapat pengaruh  volume  kendaraan  terhadap  kerusakan  jalan  apabila  semakin  tinggi  volume  kendaraan  maka kerusakan yang terjadi akan semakin besar.

## SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dari  hasil  persamaan  terdapat  pengaruh yang signifikan antara volume jenis kendaraan terhadap kerusakan jalan dari volume lalu lintas, karena semakin tinggi volume lalu lintas pada ruas jalan maka kerusakan jalan akan semakin besar. Dan pertumbuhan volume lalu lintas dari waktu ke waktu akan semakin cepat meningkat yang menimbulkan kerusakan jalan lebih cepat dari  perkiraan  waktu  yang  telah  direncanakan  sebelumnya,  oleh  karena  itu  peneliti  menyampaikan  saran sebagai berikut.
a. Pemeliharaan  dilakukan  secara  berkala  dan  lebih  awal  dari  perencanaan  sebelumnya  apabila  volume kendaraan semakin meningkat.
b. Faktor  yang  mempengaruhi  kerusakan  jalan  tidak  hanya  diakibatkan  oleh  volume  kendaraan,  masih banyak  faktor  lian  yang  dapat  menimbulkan  kerusakan  jalan,  antara  lain,  volume  kendaraan  yang berlebih, beban muatan kendaraan melebihi kapasitas, kecepatan rata-rata kendaraan dan lain-lain.
c. Mengurangi  volume  kendaraan-kendaraan  besar  maupun  kendaraan  angkutan  barang  dan  angkutan manusia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Dinas Bina Marga. (1997). Tata Cara Perencanaan Geometrik Jalan Antar Kota, Jakarta.
[2]  Direktorat  jendral  Bina  Marga,  (1991),  Tata  Cara  Pemeliharaan  Perkerasan  Lentur,  Dinas Pekerjaan Umum, Jakarta.
[3]  Ditjen  Bina  Marga.  (1997)  Klasifikasi  Fungsi  Jalan,  Kelas  Jalan,  dan  Medan  Jalan,  Dinas Bina  Marga. (1997).
[4]  Lubis,  I.  T.  2021,  Pengaruh  Volume  Kendaraan  Terhadap  Tingkat  Kerusakan  Jalan  Pada Jalan  Rigid Pavement Di Kota Medan. Medan ; Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.
J J J U U U R R R N N N A A A L L L M M M A A A H H H A A A S S S I I I S S S W W W A A A P P P T T T K K K P P P A A A R R R E E E N N N T T T A A A S S S V V V o o o l l l 8 8 8 N N N o o o . . . 1 1 1 J J J a a a n n n – – – J J J u u u n n n i i i 2 2 2 0 0 0 2 2 2 2 2 2
DOI: 10.37304/parentas.v8i1.4364
[5]  MKJI.  1997.  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  Jakarta:  Bina  Marga  Wikipedia.  2012  Kapasitas  Jalan. http://id.wikibooks.org/wiki/Manajemen_Lalu_Lintas/Kapasitas_jalan.  Diunduh  pada  28/1/2013  pukul 19.20.
[6]  Nurul  Fahilah, ”Pengaruh Volume  Kendaraan  Terhadap  Tingkat  Kerusakan  Pada  Perkerasan  Rigid  di Kota Semarang. Skripsi Universitas Negeri Semarang.
[7]  Patrisia, Y., Law, D. W., Gunasekara, C., & Wardhono, A. (2022). Life cycle assessment of alkali-activated concretes under marine exposure in an Australian context. Environmental Impact Assessment Review, 96, 106813.
[8]  Patrisia, Y., Law, D. W., Gunasekara, C., & Wardhono, A. (2022). Fly ash geopolymer concrete durability to sulphate, acid and peat attack. In MATEC Web of Conferences (Vol. 364). EDP Sciences.
[9]  Patrisia, Y., Law, D., Gunasekara, C., & Wardhono, A. (2022). The role of Na2O dosage in iron-rich fly ash geopolymer mortar. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 22(4), 181.
[10]  PM.  No.  96  Tahun  2015.  Volume  Lau  Lintas,  Taksiran  atau  Prakiraaan  Volume  Lalu  Lintas  Harian  Untuk Masa Yang Akan Datang Pada Bagian Jalan Tertentu, (Kementrian Pekerjaan Umum 1997).
[11]  Undang-Undang No. 38 tahun 2004 Tentang Pengertian Jalan dan Klasifikasi Jalan.