How to cite: La Hasrudin, Indra Maha (2024) Analisis Penilaian Kondisi Perkerasan Jalan Dengan Metode PCI (Pavement Condition Index), SDI (Surface Distress Index) dan IRI (International Roughness Index),
(06) 04, https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v3i6.1227 E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute

## ANALISIS PENILAIAN KONDISI PERKERASAN JALAN DENGAN METODE
PCI  (PAVEMENT  CONDITION  INDEX),  SDI  (SURFACE  DISTRESS  INDEX) DAN IRI (INTERNATIONAL ROUGHNESS INDEX)
La Hasrudin, Indra Maha Universitas Trisakti, Indonesia Email:  hasrudinla123@gmail.com

## Abstrak
Jalan sangat penting bagi transportasi darat yang dapat memberikan pengaruh terhadap ekonomi,  sosial,  budaya  maupun  politik  di  suatu  daerah,  namun  perkerasan  jalan mengalami  kerusakan  dengan  perkembangan  penggunaan  kenderaan  serta  beban  yang berlebihan  sehingga  perlu  adanya  survei  kondisi  jalan.  Penelitian  dilakukan  di  jalan nasional  Pulau  Seram  Barat,  Maluku,  jalan  arteri  pada  ruas  Sp.Waipirit-Sp.Eti  dengan kategori  rusak  ringan,  km.  00+000-02+000,  dan  kategori  rusak  berat  km  02+000- 03+433,  ruas  Waiselan-Latu  kategori  rusak  ringan  km.  00+000-02+000.  Tujuan penelitian  ini  untuk  mengetahui  perbandingan  survei  kondisi  perkerasan  jalan  yang dilakukan  secara  100%  visual,  dengan  menggunkan  alat,  serta  keunggulan  dalam penilaian  kondisi  perkerasan  jalan  yang  menggunakan  metode  PCI  (Pavement Condition Index) dan SDI (Surface Distress Index). Hasil perhitungan metode PCI dan SDI  sangat  bervariasi  berdasarkan  kerusakan  jalan  pada  unit  sampel/segmen.  Untuk menjadi satu penilaian pada tiap ruas dilakukan dengan cara analisis, korelasi dan grafik . Cara analisis menggunakan persamaan rata-rata kuadrat tunggal (quadratic mean)/ root mean  square  (rms),  korelasi  pearson  product  momen  (r)/hubungan  keeratan  antara ketiga  metode  PCI,  SDI  dan  IRI.  Sedangkan  cara  grafik  dengan  menggunakan  grafik korelasi  mengetahui  hubungan  antara  metode  PCI,  SDI  dan  IRI,  berdasarkan  grafik korealasi,  metode  PCI  terhadap  SDI  dan  IRI  sangat  jauh  perbandingan  hal  ini  karena PCI memiliki Sembilan belas parameter, SDI empat parameter. Kelanjutan penelitian ini adalah  membandingkan  metode  PCI  dengan  sembilan  belas  parameter,  disejajarkan dengan SDI dengan empat parameter.
Kata kunci : Analisis, grafik korelasi, PCI, SDI, IRI.

## Abstract
Roads  are  very  important  for  land  transportation  which  can  have  an  influence  on  the economy,  social,  culture  and  politics  in  an  area,  however  road  pavement  experiences
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 04, April 2024
damage along with the development of vehicle use and excessive loads so it is necessary to monitor road conditions. The research was carried out on the national road of West Seram  Island,  Maluku,  an  arterial  road  on  the  Sp.Waipirit-Sp.Eti  section  with  light damage  category,  km.  00+000-02+000,  and  the  damaged  category  km  02+000- 03+433,  the  Waiselan-Latu  section  in  the  slightly  damaged  category  km.  00+000- 02+000.  The  aim  of  this  research  is  to  find  out  a  comparison  of  road  pavement conditions  carried  out  100%  visually,  using  tools,  as  well  as  advantages  in  assessing road pavement conditions using the PCI (Pavement Condition Index) and SDI (Surface Distress  Index)  methods.  The  calculation  results  of  the  PCI  and  SDI  methods  vary greatly based on road damage in the sample unit/segment. To make one assessment for each  section,  it  is  carried  out  by  means  of  analysis,  correlation  and  graphs.  The analysis  method  uses  a  single  square  mean  equation  (quadratic  mean)/root  mean square  (rms),  Pearson  product  moment  correlation  (r)/close  relationship  between  the three  methods  PCI,  SDI  and  IRI.  Meanwhile,  the  graphic  method  using  a  correlation graph determines the relationship between the PCI, SDI and IRI methods. Based on the correlation graph, the PCI method for SDI and IRI is very far apart in comparison, this is because PCI has nineteen parameters, fourteen SDI parameters The continuation of this research is  to compare the PCI method  with nineteen parameters, paralleled with SDI with four parameters.
Keywords: Analysis, correlation graph, PCI, SDI, and IRI

## PENDAHULUAN
Jalan  adalah  merupakan  jalan  utama  yang  menghubungkan  antara  suatu  wilayah atau  kawasan  dengan  wilayah  atau  kawasan  lainnya  dalam  sektor  perhubungan  darat terutama  untuk  kesinambungan  distribusi  barang  dan  jasa  secara  terus  menerus,  selain daripada  itu  jalan    mempunyai  peranan  penting  yang  memberikan  pengaruh  terhadap kemajuan  perekonomian,  sosial  di  suatu  wilayah  di  Indonesia  sedangkan  jika  terjadi kerusakan jalan  akan menghambat kegiatan ekonomi, sosial  bahkan terjadi  kecelakaan lalu lintas (Razi & Sumberdaya, 2014) (LAKSONO, 2019).
Jalan jika terbebani  oleh volume lalu lintas yang tinggi  dan berulang-ulang akan menyebabkan  terjadinya  penurunan  kondisi  jalan  sehingga  dapat  mempengaruhi keamanan,  kenyamanan,  dan  kelancaran  dalam  berlalu  lintas  (Batubara,  2018) (Yastawan,  Wedagama,  &  Ariawan,  2021).  Keterlambantan  penanganan  akan memperbesar  biaya  penanganan,  oleh  kerena  itu  dalam  mengevaluasi  kinerja  jalan terdapat  beberapa  metode  untuk  melakukan  survei  terhadap  kondisi  perkerasan  jalan untuk  menentukan  tingkat  ketelitian  dengan  menggunakan  alat  ukur  Roughness  Meter Naasra  namun  bila  keterbatasan  alat  dilapangan,  melalui  pedoman  Bina  Marga  survei kondisi  perkerasan  jalan  secara  100%  visual  PCI  (Pavement  Condition  Index),  SDI (Surface Distress Index)
Metode  PCI  penilaian  kondisi  perkerasan  jalan  bedasarkan  jenis  dan  tingkat kerusakan  jalan  melalui  survei  visual  (Pedoman  IKP  Pd-01-2016-B).  Metode  SDI merupakan  penilaian  kondisi  perkerasan  jalan  dengan  pengamatan  secara  visual  (Bina
Marga  2011)  (Yamali,  Handayani,  &  Sirait,  2020)  .  IRI  merupakan  metode  penilaian kondisi  jalan  yang  menunjukkan  ketidakrataan  permukaan  (Miladiyah  &  Mawardi, 2022).

## METODE PENELITIAN
Lokasi  penelitian  adalah  tempat  dimana  melakukan  penelitian  yang  sebenarnya terjadi.  Penelitian  dilakukan  di  Pulau  Seram  dengan  status  jalan  Nasional  Provinsi Maluku,  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat,  ruas  Piru-Kairatu-Waiselan-Latu-Liang,  tipe jalan (2/2UD) secara topografi daerah pegunungan 14,7 km (11,13%) dan pesisir pantai 117,28 km (88,86%) dan panjang total 131,98 km.
Gambar 1 Peta lokasi penelitian Pulau Seram,Provinsi Maluku (Sumber google earth)

## Gambar 2 Alur penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan  data sekunder.  Penelitian  kuantitatif  melibatkan  pengumpulan  data  perhitungan  yang disajikan  dalam  bentuk  tabel  dan  grafik.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  teknik pengambilan  data  langsung  dari  lapangan  untuk  mendapatkan  dimensi  serta  jenis kerusakan  yang  ada,  data  yang  diperoleh  dari  survey  kerusakan  jalan  dianalisa
menggunakan  metode  PCI  ( Pavement  Condition  Index )  dan  SDI  ( Surface  Distress Index ).
Rata-rata  kuadrat (quadratic  mean) sering  juga  disebut  dengan root  mean square (rms).  Rata-rata  kuadrat  dihitung  dengan  mengakarkuadratkan  rata-rata  kuadrat (Agusta,  2023).  Rata-rata  adalah  suatu  bilangan  yang  mewakili  keseluruhan  data pengamatan.
Q
Rumus… (2)
Dimana :
Q = Rata-rata kuadrat n = Banyaknya data
x¡ = Nilai data ke- i
Pengumpulan  data  diperoleh  dari  lapangan  dengan  survei  dan  pengamatan langsung  (visual).  Identifikasi,  dan  pengambilan  data  jenis  kerusakan  perkerasan  jalan diukur secara akurat. Pengumpulan data dilakukan dibagi menjadi tiga tahap yaitu ; Survei pendahuluan.
Pendahuluan atau identifikasi merupakan  survei  yang harus dilakukan pada awal kegiatan,  yaitu  sebelum  survei  detail  (Ing  &  Riana,  2019).  Survei  pendahuluan  atau identifikasi bertujuan untuk mengetahui kondisi umum perkerasan jalan, data geometri, dan  jenis-jenis  kerusakan  yang  terjadi di lapangan Pembagian unit sampel
Ruas  dibagi  dalam  beberapa  unit  sampel  hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah dalam pelaksanaan perhitungan dan pengolahan data. Inspeksi  dari  setiap  unit  sampel dalam  suatu  bagian  perkerasan jalan
n Rumus……(3) Dimana : n = Jumlah unit sampel
N=Jumlah total unit sampel dalam suatu bagian perkerasan e= Kesalahan yang  diizinkan  dalam estimasi       dari bagian PCI (e=5) d = Deviasi standar antara unit sampel (untuk AC,d=  10)
Menentukan jumlah interval (unit-unit sampel)
Rumus ……… (4) Dimana : i. = Inrerval n = Jumlah unit sampel N=Jumlah total unit sampel dalam suatu   bagian perkerasan Pedoman IKP Bina marga 2016
Tahap survei kerusakan.
Langkah-langkah untuk pelaksanaan survei kerusakan jalan adalah sebagai berikut :
a. Penelitian  pada  ruas  yang  telah  ditentukan  dan  dibuat  unit  sampel  (segmen)  dan tiap unit sampel sepanjang 50 meter (Ketentuan Bina Marga 50 s/d 100 meter).
b. Menentukan kategori atau tingkat kerusakan ( severity level ).
c. Mengukur dimensi kerusakan (Panjang, lebar dan kedalaman)
d. Mencatat hasil pengukuran ke dalam form survei.
e. Mencari dan mencatat titik koordinat lokal dengan GPS /segmen
f. Mendokumentasikan tiap kerusakan
g. Menghitung nilai kerusakan
Analisis  metode PCI
PCI ( Pavement Condition Index ) adalah sistem penilaian kondisi perkerasan jalan berdasarkan  jenis,  tingkat  kerusakan  yang  terjadi  dan  dapat  digunakan  sebagai  acuan dalam usaha pemeliharaan. kondisi perkerasan yang mempunyai rentang nilai mulai dari 0 sampai dengan 100, dengan nilai 0 menyatakan kondisi perkerasan paling jelek yang mungkin terjadi dan nilai 100 menyatakan kondisi sangat baik (Pd-01-2016-B IKP)
Langka-Langka perhitungan :
Mencari persentasi kerusakan ( Density ).
%  = x  100       Rumus ……....(5)
A/d = Luas total kerusakan jalan untuk     tiap  tingkat kerusakan (m²)
As = Luas total unit segmen (m²)
Menentukan niai pengurangan ( Deduct Value ) Mencari nilai ijin maksimum deduct value (m)
Nilai  pengurang  yang  dipakai  adalah  DV (Deduct  Value )  atau  disebut  dengan  q syarat  nilai  q  > 2 untuk  perkerasan lentur nilai  pengurang individual disusun menurun yang  ditentukan  dngan  jumlah  pengurang  ijin  ( allowable  number  of  deduct  value ) dengan  menggunakan  iterasi.  Selanjutnya  nilai  deduct  value  diurutkan  dari  terbesar sampai yang terkecil, pengecekan terhadap nilai deduct value sesuai dengan persamaan di bawah ini :
Mi = 1+( ) x (100-HDVi)  Rumus…..(6) Dimana :
Mi       = Nilai koreksi untuk deduct value HDVi = Nilai terbesar deduct value dalam satu sampel unit.
1. Nilai  TDV ( Total Deduct Value )
2. Nilai CDV ( Corrected Deduct Value )
3. Menentukan Nilai PCI

## Analysis metode SDI
Penilaian  Kondisi  Jalan  dengan  Metode  SDI  ( Surface  Distress  Index ) adalah skala  kinerja  jalan  yang  diperoleh  dari  hasil  pengamatan  secara  visual  terhadap kerusakan jalan yang terjadi di lapangan.
Langkah-langkah perhitungan :
a. Menghitung % luas  retak
b. Menghitung ata-rata  lebar retak
c. Menghitung Jumlah lubang
Menghitung bekas roda

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Survei  Kondisi  Jalan  (SKJ)  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi kondisi  perkerasan  jalan  sebagai  acuan  untuk  preservasi  jalan.  Penelitian  dilaksanakan di ruas.
1. Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti kategori rusak km ringan 00+000-02+000
Panjang ruas penelitian =  2,00 km Lebar jalan =  6,00 meter Panjang unit sampel =  50 meter 2. Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti kategori rusak  berat km 02+000-03+433 Panjang ruas penelitian = 1,433 km. Lebar jalan =  4,50 meter Panjang unit sampel = 50 meter 3. Ruas Waiselan-Latu kategori rusak ringan km 00+000-02+000 Panjang ruas penelitian =  2,00 km Lebar jalan =  6,00 meter Panjang unit sampel =  50 meter
Survei kondisi perkerasan jalan
Survei  Kondisi  Jalan  (SKJ)  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi kondisi  perkerasan  jalan  sebagai  acuan  untuk  preservasi  jalan.  Penelitian  dilaksanakan di ruas ;
1. Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti kategori rusak km ringan 00+000-02+000
Panjang ruas penelitian =  2,00 km Lebar jalan =  6,00 meter Panjang unit sampel =  50 meter 2. Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti kategori rusak  berat km 02+000-03+433 Panjang ruas penelitian = 1,433 km. Lebar jalan =  4,50 meter
Panjang unit sampel
= 50 meter
3. Ruas Waiselan-Latu kategori rusak ringan km 00+000-02+000 Panjang ruas penelitian =  2,00 km Lebar jalan =  6,00 meter Panjang unit sampel =  50 meter
Analisis PCI ( Pavement Condition Index ).

## LANGKAH-LANGKAH PERHITUNGAN
1. Menghitung kadar kerusakan ( Density)

## Gambar 1 Menghitung kadar kerusakan (Density)
1) Lubang
Density    = x 100 =
x 100
=     0.03 %
2) Pelepasan berbutir
Density  = x 100
= x 100
=     2,13 %
2. Menentukan nilai pengurang ( Deduct value )
Gambar 1 Grafik Hubungan anatara jenis kerusakan dan nilai pengurang (DV)

## Jenis kerusakan pelepasan berbutir
Gambar 2 Jenis kerusakan Lubang
Tabel 1 Nilai pengurangan ((deduct value)
No. Jenis Kerusakan Dari Grafik 1 Lubang 8,0 2 Pelepasan Berbutir 2,0

## Sumber penelitian
Mencari nilai ijin maksimum DV (m)
Nilai  pengurang  yang  dipakai  adalah  DV (Deduct  Value )  atau  disebut  dengan  q syarat nilai q > 2 untuk perkerasan lentur, nilai pengurang individual disusun menurun dengan  menggunakan  iterasi.  Selanjutnya  nilai  deduct  value  diurutkan  dari  terbesar sampai yang terkecil,  Pengecekan terhadap nilai deduct value sesuai dengan persamaan di bawah ini :
Mi=1+(9/98)x100-HDVi      Rumus……(4.4)                    (ASTM D6433-07) Mi      = Nilai koreksi untuk deduct value HDVi =  Nilai tersebar deduct value pada  satu sampel
✓ Lubang  HDVi = 8,0
Mi = 1 + (9/98) x100 - 8,0 = 9,45
✓ Pelepasan berbutir HDVi  = 2,0 Mi = 1 + (9/98) x100 – 2,0 = 10,18
Nilai Pengurang Total ( Total  Deduct Value )

## Gambar  3 Nilai Corrected Deduct Value (CDV) Sumber penelitian
Nilai Pengurang Terkoreksi ( Correct Deduct Value ).
Dari  hasil  etarase  nilai  pengurang  pada  tabel  4.3  kemudian  di  plot  pada  grafik hubungan  antara    nilai  corrected  deduct  value  (CDV)  dengan  nilai  total  decuct  value (TDV)
Grafik 4.  korelasi antara TDV dan CD (Sumber ASTM D6433-07)
Menentukan nilai PCI.
Setelah  grafik  korelasi  TDV  ( Total  Deduct  Value )  dengan  CDV  ( Corrected Deduct Value ) ketahui, maka dapat ditentukan nilai PCI dengan menggunakan rumus : PCI = 100 – CDVmax      Rumus ……….(4.5)
Berdasarkan  grafik  korelasi  dari  nilai  TDV  dengan  nilai  CDV  terdapat  2  nilai  q (q1=10) dan (q2=7) untuk menentukan nilai PCI nilai CDV terbesar (CDVmax)
PCI     =  100 – CDVmax
=  100 – 10
=  90
Analisis SDI ( Surface Distress Index )
Lebar jalan                   = 6,00 meter Panjang segmen          =  50 meter Lebar retak melintang = 0,05 mm
Panjang kerusakan = 6,00 meter Luas kerusakan  = 0,30m² % Luas retak   =  ( )  Rumus ….(4.6)
=
= %
1. SDI1
%  masuk dalam penilaian (Luas retak < 10%)
Sehingga diperolah nilai SDI1 = 5
2. SDI2
Lebar retak SDI2  =  0,05 mm. Karena lebar retak masuk dalam penilaian (lebar retak > 3 mm)
Maka,  SDI1 x 2 =  5 x 2 = 10 3. SDI3
Setelah nilai SDI2, selanjutnya dengan menghitung nilai SDI3
Jumlah  lubang  SDI3  =  2  maka,  jumlah  lubang  masuk  pada  penilaian  (Jumlah  lubang <10/100) Maka  SDI2 + 15 = 10 + 15 = 25

## SDI4
Setelah Nilai SDI3, Selanjutnya Dengan Menghitung Nilai SDI4 Karena Bekas Ban Roda Tidak Ada, Maka Sdi4    =  0
Total  ( 25+0 ) = 25 ( < 50 ) Baik
Perbandingan secara visual (PCI, SDI)  dengan menggunakan alat.
1. Secara  100  %  visual.  Menentukan  kondisi  perkerasan  jalan  dengan  secara  100  % visual  menjadi  pedoman  Bina  marga.  Metode  secara  100  %  visual  yang  meninjau langsung  kondisi  perkerasan  jalan  dari  kerusakan  baik  itu  kerusakan  struktural, kerusakan fungsional.
2. Dengan mengunakan alat. Dengan menggunakan metode IRI atau dengan alat sangat cepat  proses  survei  dalam  mengevaluasi  kondisi  perkerasan  jalan,  sebab  survei  IRI dengan  alat  Roughmeter  Naasra  menggunakan  mobil.  Alat  dipasangkan  pada  as
belakang kenderaaan dengan mengatur gerakan vertikal belakang kenderaan terhadap badan  kenderaan  sewaktu  berjalan  pada  kecepatan  tertentu  dan  dapat  menjangkau sepanjang  segmen,  dengan  waktu  yang  cepat  beberapa  keunggulan  atau  kelebihan dalam  mementukan  kondisi  perkerasan  jalan  dengan  metode  PCI  dan  SDI.  Adapun keunggualan atau kelebihan secara 100 % visual sebagai berikut :
1. Dengan  survei  secara  100  %  visual,  metode  PCI  dan  SDI  dapat  mengamati  atau mengidentifikasi semua jenis kerusakan tanpa terlewati sepanjang segmen, sehingga dapat memberikan informasi tentang kinerja jalan pada saat sekarang.
2. Secara  100  %  visual  metode  PCI  dan  SDI  sangat  sering  digunakan  dalam menentukan kondisi  perkerasan jalan karena dalam  penerapannya di lapangan tidak memerlukan  peralatan  khusus  hanya  dengan  pengamatan  visual,  dan  pengukuran kerusakan kemudian menganalisis dan menghasilkan nilai PCI dan SDI.

## Grafik korelasi
Hasil  survei  kondisi  perkerasan  jalan  yang  disajikan  dalam  bentuk  grafik  (exel) menggambarkan  secara  teliti  suatu  objek  serta  dapat  memberikan  informasi  tentang kondisi  perkerasan  jalan  yang  sebenarnya  terjadi.  Di  bawah  ini  adalah  grafik  korelasi yang merupakan hasil penelitian kondisi perkerasan jalan di ruas penelitian.
Tabel 1 Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti kategori rusak ringan, kategori rusak berat
Perbandingan penilaian kondisi perkerasan jalan
Secara 100 % visual Pakai alat Ruas / Kategori Nilai PCI  Kn  Nilai SDI  Kn  Nilai IRI  Kn SP.Waipirit–Sp.Eti / rusak ringan 87,65 SB  18,23 B 4,13 S SP.Waipirit–Sp.Eti/ rusak berat 30,04 P 18,05 B 5,54 S Waiselan–Latu / rusak ringan  88,33 SB  15,33 B 5,88 S
Grafik 4. Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti Gambar 5 Jumlah unit sampel/segmen
Gambar 6 Grafik ruas Waiselan-Latu kategori rusak ringan. Km 00+000- 02+000
Metode  PCI  memiliki  sembilan  belas  parameter  terhadap  penilaian  kondisi perkerasan  lentur  (Khan,  Hasan,  &  Tarefder,  2022).  SDI  memiliki  empat  parameter terhadap  penilaian  kondisi  atau  kinerja  jalan  (Bhandari,  Luo,  &  Wang,  2023).  Maka dengan  dasar  itulah  kerap  kali  dilakukan  survei  kondisi  perkerasan  jalan  untuk penanganan  pemeliharaan  dalam  upaya  mempertahankan  kondisi  jalan  sampai tercapainya  umur  rencana  jalan.  Kondisi    perkerasan  jalan  dengan  sedikit  jenis kerusakan  dan  luasannya  tentu  memberikan  nilai  PCI  yang  besar  kondisi  sangat  baik dan  sebaliknya,  berbeda  halnya  dengan  metode  SDI,  dengan  kecilnya  persentasi  luas retak, lebar retak, sedikit kerusakan lubang dan bekas roda akan memberikan nilai SDI yang kecil kondisi baik dan sebaliknya. Kondisi  permukaan dengan sedikit gelombang akan memberikan nilai IRI yang kecil kondisi baik dan sebaliknya.
Grafik di atas adalah grafik PCI sembilan belas parameter, SDI empat parameter dan IRI satu parameter (Hasibuan & Surbakti, 2019). Hubungan ketiga metode tersebut pada  satu  grafik  dengan  dua  sumbu  vertikal  (Nilai  PCI,  SDI  dan  IRI)  dan  sumbu horizontal  (Jumlah  unit  sampel/segmen),  dimana  titik  kumpulnya  terletak  pada  satu grafik (naik/turun) yang berpangkal pada sumbu 0 vertikal, titik grafik di awali dengan nilai  PCI,  SDI  dan  IRI  dari  segmen  satu  sampai  dengan  segmen  akhir    sebagaimana yang diuraikan sebagai berikut :
1. Pada  kondisi  jalan  dengan  kategori  rusak  ringan,  grafik  PCI  tidak  bersinggungan terhadap grafik SDI, IRI dan hubungannya tidak signifikan (nilai yang jauh berbeda) dimana  nilai  PCI  dengan  rangkaian  grafik  naik  dan  turun  karena  kondisi  kerusakan disetiap  segmen  yang  terjadi.  Nilai  SDI  dengan  rangkaian  grafik  naik  dan  turun karena  kondisi  kerusakan  disetiap  segmen  yang terjadi,  sedangkan  nilai  IRI  dengan rangkaian  grafik  yang  hampir  datar  karena  permukaan  jalan  sedikit  bergelombang pada setiap segmen.
2. Pada  kondisi  jalan  dengan  kategori  rusak  ringan,  grafik  SDI  dan  IRI  hubungannya signifikan (nilai yang tidak jauh berbeda) dan grafik keduanya bersinggungan.
3. Pada kondisi jalan dengan kategori rusak berat, grafik PCI dari segmen 1 s/d segmen 9  turun  drastis  dan  bersinggungan  dengan  grafik  SDI,  IRI  dan  hubungannya signifikan  (nilai  yang  tidak  jauh  berbeda)  dimana  besarnya    kerusakan  struktural disetiap segmen yang terjadi sehingga nilai PCI menjadi rendah di segmen sembilan s/d  segmen  akhir.  Nilai  SDI  segmen  satu  25  serta  rangkaian  grafik  naik  dan  turun karena kondisi kerusakan disetiap segmen yang terjadi, sedangkan nilai  IRI segmen satu  4,61  serta  rangkaian  grafik  yang  hampir  datar  karena  permukaan  jalan  sedikit bergelombang pada setiap segmen.
4. Pada  kondisi  jalan  dengan  kategori  rusak  berat,  grafik  SDI  dan  IRI  hubungannya signifikan (nilai yang tidak jauh berbeda) dan grafik keduanya bersinggungan.

## Perbandingan PCI sembilan belas  parameter dan PCI empat parameter.
Sebagai  bagian  dari  usaha  pemeliharaan  jalan,  maka  survey  kondisi  jalan  secara berkala  perlu  dilakukan,  hal  ini  penting  agar  didapat  kondisi  jalan  yang  benar-benar terjadi sehingga dapat direncanakan dan teknik perbaikan yang tepat. Dalam penerapan
antara  metode  PCI  dan  SDI  terdapat  perbedaan  parameter  (Tho’atin,  Setyawan,  & Suprapto,  2016).  Metode  PCI  yang  memiliki  sembilan  belas  parameter  dengan  tujuh kriteria  penilaian,  dan  metode  SDI  yang  memiliki  empat  parameter  dengan  empat kriteria penilaian (Yunardhi, Alkas, & Sutanto, 2018).
Kelanjutan  penelitian  ini  adalah  PCI  sembilan  belas  parameter  dieliminasi  yang disejajarkan  dengan  SDI  yang  memiliki  empat  parameter,  sehingga  menjadi  PCI Sembilan  belas  parameter  dengan  PCI  empat  parameter  dengan  maksud membandingkan antara keduanya (Harumi, 2019). Untuk mengetahui perbandingannya data  survei  kondisi  perkerasan  jalan  dengan  mengacu  pada  langkah-langkah perhitungan, nilainya kemudian diplot ke dalam grafik korelasi.
Gambar 7 Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti kategori rusak ringan

## Gambar 8 Ruas Sp.Waipirit-Sp.Eti kategori rusak berat

## Gambar 9 Ruas Waiselan-Latu kategori rusak ringan
Kesimpulan  dari  penjelasan  perbedaan  grafik  PCI  sembilan  belas  parameter dengan PCI empat parameter
Hubungan  pada  satu  grafik  dengan  dua  sumbu  yakni,  sumbu  vertikal  (nilai perbandingan  PCI  sembilan  belas  dan  PCI  empat  parameter)  dan  sumbu  horizontal (Jumlah  unit  sampel/segmen)  (Sulistyawati  &  Sadikin,  2021),  dimana  titik  kumpulnya terletak pada satu grafik (naik/turun) yang berpangkal pada sumbu 0 vertikal, titik grafik yang di awali dengan nilai dari segmen satu sampai dengan segmen akhir, sebagaimana yang diuraikan sebagai berikut :
1) Penelitian  di  ruas  jalan  Sp.Waipirit-Sp.Eti  km  00+000-02+000  dan  ruas  Waiselan- Latu 00+000-02+000 dengan kategori rusak ringan. Berdasarkan Survei dan analisis terhadap  kondisi  perkerasan  jalan  dengan  perolehan  nilai  dan  persentasi  kerusakan jalan yang signifikan (nilai yang sama atau hampir sama) sebagaimana dapat dilihat pada tabel rekapitulasi, begitu pula dengan nilai yang diplot ke dalam grafik. Grafik PCI  empat  parameter  dapat  menyatu  dengan  PCI  sembilan  belas  parameter.  Oleh karena itu PCI empat parameter pada kondisi perkerasan jalan dengan kategori rusak ringan  bisa  diterapkan  untuk  survei  kondisi  perkerasan  jalan  saat  sekarang. Rangkaian grafik membentuk titik-titik merupakan bagian dari segmen/unit sampel dengan  jarak  yang  sama  50  meter  (Pedoman  Bina  Marga  IKP  Pd-01-2016-B)  dan fluktuasi  grafik  merupakan  kondisi  real  kerusakan  perkerasan  jalan  yang  terjadi pada setiap segmen/unit sampel (hasil penelitian).
2) Penelitian  di  ruas  jalan  Sp.Waipirit-Sp.Eti  km  02+000-03+433  dengan  kategori rusak  berat.  Berdasarkan  Survei  dan  analisis  terhadap  kondisi  perkerasan  jalan dengan  perolehan  nilai  dan  persentasi  kerusakan  tidak  signifikan  (nilai  yang  jauh berbeda) Kerusakan di ruas ini yang dominan adalah pelepasan berbutir ( Weathering and raveling ) sehingga adanya eliminasi kerusakan pelepasan berbutir, sebagaimana pada tabel rekapitulasi di atas, nilai tiap segmen/unit sampel diplot ke dalam grafik, dan dapat dilihat grafik PCI empat parameter menjadi terpisah dengan PCI sembilan belas parameter. Oleh karena itu PCI empat parameter pada kondisi perkerasan jalan dengan  dengan  kategori  rusak  berat    tidak  bisa  diterapkan  untuk  survei  kondisi perkerasan  jalan  saat  sekarang.  Rangkaian  grafik  membentuk  titik-titik  merupakan bagian segmen/unit sampel dengan jarak yang sama (Pedoman Bina Marga IKP Pd- 01-2016-B)  dan  fluktuasi  grafik  yang  tidak  sempurna  merupakan  kondisi  real kerusakan perkerasan jalan yang benar-benar terjadi pada setiap segmen/unit sampel (hasil penelitian ).

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis data dan pembahasan yang telah dikemukkan, maka terdapat beberapa hal yang dapat disampaikan bahwa Survei kondisi perkerasan jalan secara 100 %  visual  (PCI  dan  SDI)  dengan  meninjau  langsung  dengan  berjalan  kaki  menelusuri ruas  jalan  yang  dapat  mengidentifikasi  kerusakan  jalan  baik  itu  kerusakan  struktural maupun  kerusakan  fungsional.  Hasil  penelitian  kondisi  perkerasan  jalan  metode  SDI dengan  data  IRI  (data  sekunder)  menggunakan  grafik  dapat  ditemukan  grafik  yang bersinggungan, sehingga metode SDI dan IRI disandingkan dalam menentukan kriteria kinerja  jalan.  Hasil  penelitian  survei  kondisi  perkerasan  jalan  metode  PCI  dan  SDI
terdapat  beberapa  keunggulan  ;    tingkat  akurasi,  data  real,  jenis  dan  tingkat  kerusakan secara  komprehensif,  sebagai  bahan  rekomendasi  penanganan  jalan.  Hasil  penelitian dengan  membandingkan  antara  PCI  sembilan  belas  parameter  dengan  PCI  empat parameter pada ruas jalan dengan kategori rusak ringan memiliki hubungan yang linier, dan pada kategori rusak berat memiliki hubungan yang tidak linier..

## BIBLIOGRAFI
agusta,  Erna  Sari.  (2023).  Kemampuan  Analisis  Grafik  Fungsi  Kuadrat  Terintegrasi Nilai-Nilai  Keislaman.  Wawasan:  Jurnal  Kediklatan  Balai  Diklat  Keagamaan Jakarta, 4(1), 84–95.
Batubara, Anastasia. (2018). Studi Korelasi Antara International Roughness Index (Iri) Dan  Surface  Distress  Index  (Sdi)  Pada  Permukaan  Perkerasan  (Studi  Kasus: Beberapa Jalan Di Kota Medan, Sumatera Utara). Universitas Sumatera Utara.
Bhandari, Sushmita, Luo, Xiaohua, & Wang, Feng. (2023). Understanding The Effects Of  Structural  Factors  And  Traffic  Loading  On  Flexible  Pavement  Performance. International Journal Of Transportation Science And Technology, 12(1), 258–272.
Harumi, Dyah Tri. (2019). Pengaruh Kontrak Psikologis Dan Pemberdayaan Psikologis Terhadap  Organizational  Citizenship  Behavior  Karyawan  Produksi.  Fakultas Psikologi Uin Syarif Hidayatullah Jakarta.
Hasibuan,  Rijal  Psalmen,  &  Surbakti,  Medis  Sejahtera.  (2019).  Study  Of  Pavement Condition  Index  (Pci)  Relationship  With  International  Roughness  Index  (Iri)  On Flexible Pavement. Matec Web Of Conferences, 258, 3019. Edp Sciences.
Ing,  Tan  Lie,  &  Riana,  Septa.  (2019).  Analisis  Kondisi  Permukaan  Perkerasan  Jalan Pada  Jalan  Lemahneundeut  Dengan  Metode  Pci  Dan  Rci.  Jurnal  Teknik  Sipil, 15(1), 36–45.
Khan,  Zafrul  H.,  Hasan,  Md  Amanul,  &  Tarefder,  Rafiqul  A.  (2022).  Phase  Field Approach  To  Damage  And  Fracture  In  Asphalt  Concrete  Using  Multiscale  Finite Element  Modeling  Of  An  Instrumented  Pavement  Section.  Engineering  Fracture Mechanics, 272, 108686.
Laksono,  Heru.  (2019).  Analisis  Penilaian  Kondisi  Perkerasan  Jalan  Menggunakan Metode Pci  (Pavement  Conditional Index) Dan  Metode Bina Marga (Studi  Kasus Jalan Paguyangan). Universitas Muhammadiyah Purwokerto.
Miladiyah, Siti, & Mawardi, Amalia Firdaus. (2022). The Evaluation And Maintenance Of  The  Flexible  Pavement  On  The  Sampan-Ketapang  Highway  Using  The Pavement  Condition  Index  (Pci)  Method  And  The  Bina  Marga  Method.  Jurnal Transportasi: Sistem, Material, Dan Infrastruktur, 5(1), A219–A226.
Razi,  Muhammad,  &  Sumberdaya,  Ilmu  Ekonomi  Konsentrasi  Pembangunan.  (2014). Peranan  Transportasi  Dalam  Perkembangan  Suatu  Wilayah.  Academia.  Available At:  Https://Www.  Academia.  Edu/Download/36557534/Makalah_Ekonomi_Regio Nal_-_Muhammad_Razi_41203401130016_Unb. Pdf.
Sulistyawati,  Anggi  Ayu  Dwi,  &  Sadikin,  Mujiono.  (2021).  Penerapan  Algoritma  K- Medoids  Untuk  Menentukan  Segmentasi  Pelanggan.  Sistemasi:  Jurnal  Sistem Informasi, 10(3), 516–526.
Tho’atin,  Umi,  Setyawan,  Ary,  &  Suprapto,  Mamok.  (2016).  Penggunaan  Metode International  Roughness  Index  (Iri),  Surface  Distress  Index  (Sdi)  Dan  Pavement Condition  Index  (Pci)  Untuk  Penilaian  Kondisi  Jalan  Di  Kabupaten  Wonogiri. Prosiding Semnastek.
Yamali,  Fakhrul  Rozi,  Handayani,  Elvira,  &  Sirait,  Eben  Ezer.  (2020).  Penilaian Kondisi  Jalan  Dengan  Metode  Pci  (Pavement  Condition  Index).  Jurnal  Talenta Sipil, 3(1), 47–50.
Yastawan,  I.  Nyoman,  Wedagama,  Dewa  Made  Priyantha,  &  Ariawan,  I.  Made  Agus.
(2021). Penilaian Kondisi Jalan Menggunakan Metode Sdi (Surface Distress Index) Dan  Inventarisasi  Dalam  Gis  (Geographic  Information  System)  Di  Kabupaten Klungkung. Jurnal Spektran, 9(2), 181.
Yunardhi, Hillman, Alkas, M. Jazir, & Sutanto, Heri. (2018). Analisa Kerusakan Jalan Dengan  Metode  Pci  Dan  Alternatif  Penyelesaiannya  (Studi  Kasus:  Ruas  Jalan  Di Panjaitan). Jurnal Teknologi Sipil, 2(2), 38–47.

## Copyright holder:
La Hasrudin, Indra Maha (2024)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: