## HUBUNGAN TINGKAT KERUSAKAN DENGAN BIAYA PERBAIKAN JALAN
Nafsul Hanif a , Muhammad Isya b,* , Renni Anggraini b a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik,Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh.
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh. *Corresponding author, email address: m_isya@unsyiah.ac.id
A R T I C L E     I N F O A B S T R A C T Article History: Aside  caused  by  an  increase  in  the  community's  need  for  vehicle transportation facilities, road damage can also be caused by the condition of  the soil base, unstable  pavement and weathering of the soil surface.
Immediate handling this situation is needed to prevent complexity due to road  damage.  The  aimed  of  this  study  was  to  identify  the  relationship between  the  level  of  road damage  and  the  cost  of  damage  repair. This research  was  conducted  on  the  3.5  km  at  Keuniree-Simpang  Sanggeu road  which  is  divided  into  7  segments.  Primary  data  were  selected  by actual  field  surveys  which  are  geometric  data  and  the  level  of  road damage. While the estimated repair costs were obtained from the area of road damage multiplied by the unit price of the work. A linear and non- linear regression analysis was used to analyze the relationship between independent  (road  demage)  and  dependen  (cost  of  estimate  demage repair) variables. The results showed that from the five models of linear and  non-linear  regression  analysis  (logarithmic,  quadratic,  cubic,  and exponential),  it  was  known  that  the  level  of  road  damage  was significantly correlated to coat of damage repair (p=0.001). Based on the results of SEE and RMS can be known that the cubic regression model is  the  best  mathematical  equation  in  estimating  repair  costs  (R=0,997) with  the  equation = 2975,565 − 149,752 + 2,545 − 0,014 .
This shows that the higher the road damage, the lower the repair  costs and the lower the road damage, the higher cost is needed.
Received 21 July 2022
Accepted 16 March 2023
Online 30 March 2023

## Keywords:
Pavement Condition Index (PCI) Cost of damage repairs Regression analysis
© 2023 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Perkerasan  jalan  raya  dibangun  untuk  menyediakan  perjalanan  yang  aman,  cepat,  dan  nyaman. Kurangnya fitur ini mengacu pada insufisiensi fungsional di perkerasan. Evaluasi yang akurat dan andal dari kondisi jaringan permukaan perkerasan diperlukan untuk sistem manajemen perkerasan yang efektif (ASTM,  2017).  Namun,  evaluasi  kinerja  lengkap  perkerasan  lebih  luas  dari  sekedar  evaluasi  tekanan permukaan. Selain itu, kapasitas struktural, gesekan, dan kualitas pengendaraan, juga merupakan komponen penting untuk manajemen sistem jalan yang bermanfaat. Infrastruktur  jalan merupakan salah satu  aspek penting dalam mempercepat pertumbuhan ekonomi. Untuk itu pemerintah saat ini mengupayakan untuk mempercepat  pembangunan  infrastruktur  jalan  serta  memelihara  sistem  jaringan  jalan  yang  ada  guna meningkatakan  performa  dan  umur  layan  jalan  tersebut  (Akmal  dkk,  2021).  Berbagai  indeks  yang digunakan untuk evaluasi kinerja perkerasan jalan, salah satunya adalah dengan Pavement Condition Index (PCI) (Shah dkk, 2013).
Berdasarkan  Surat  Keputusan  Bupati  Pidie  Nomor  620/433/Kep.17/2016  tentang  penetapan  status ruas-ruas jalan sebagai jalan kabupaten, terdapat 1.015 Km panjang ruas jalan di Kabupaten Pidie. Selain itu, menurut Data Dasar Prasarana Jalan (DD1) Kabupaten Pidie 2018, sebesar 56,2% jalan dalam keadaan

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP) Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
tidak  baik  dan  43,8%  dengan  kondisi  baik  (Thantawi  dkk,  2020).  Jalan  Lingkar  Keuniree  –  Simpang Sanggeu merupakan jalan desa juga berfungsi sebagai jalur alternatif atau jalan elak bagi kendaraan dengan waktu tempuh yang relatif cepat sekaligus efektif. Berbagai sektor perekonomian dan institusi pendidikan tersebar di sepanjang jalan ini seperti pasar, sekolah dan institusi pendidikan tinggi. Pertumbuhan ekonomi dan  perkembangan  globalisasi  di  Jalan  Keunire-  Jalan  Simpang  Sanggeu  ini  mempengaruhi  tingkat kebutuhan masyarakat akan kendaraan muatan berat seperti truk pengiriman barang, bus angkutan umum dan  juga  kendaraan  pribadi,  sehingga  existensi  kendaraan  bertambah  yang  mengakibatkan  penurunan kualitas serta usia perkerasan suatu jalan. Hal ini memungkinkan kerusakan jalan lebih cepat terjadi dari perkiraan awal umur jalan yang sudah didesain sebelumnya.
Apabila kita melalui jalan Lingkar Keuniree- Simpang Sanggeu sepanjang 3,5 km banyak kita temui kerusakan yang terjadi sepanjang jalan tersebut. Hal ini tentu berpengaruh negatif bagi pengguna jalan dan lingkungan sekitar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengindentifikasi jenis dan tingkat kerusakan jalan berdasarkan  nilai Pavement  Condition  Index (PCI),  serta  model  biaya  perbaikan  jalan  sesuai  tingkat kerusakan  jalan  dan  juga  untuk  mengetahui  hubungan  antara  kerusakan  jalan  terhadap  estimasi  biaya perbaikan jalan sesuai dengan tingkat kerusakannya.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Kajian  pustaka  ini  akan  menguraikan  beberapa  teori  yang  mendukung  penelitian  yang  dikutip  dari beberapa sumber referensi yang berkaitan dengan penelitian.

## 2.1 Kerusakan Jalan
Jalan  adalah  prasarana  transportasi  darat  yang  meliputi  segala  bagian  jalan,  termasuk  bangunan pelengkap dan perlengkapannya yang diperuntukkan bagi lalu lintas, yang berada pada permukaan tanah, di atas permukaan tanah, di bawah permukaan tanah dan/atau air, serta di atas permukaan air, kecuali jalan kereta api, jalan lori dan jalan kabel (Direktorat Jendral Bina Marga, 2006).
Kerusakan jalan yang terjadi pada suatu ruas jalan tidak hanya disebabkan oleh satu faktor saja namun dapat disebabkan oleh berbagai faktor yang saling berkaitan dan bahkan tumpang tindih antara satu sama lain.  Jenis-jenis  kerusakan  perkerasan  jalan  lentur  diklasifikasikan  veverapa  bentuk  anatar  lain:  retak (cracking) ,  lubang (potholes) ,  deformasi,  amblas (depression)¸ sungkur (shoving), mengambang (swell), alur (rutting), serta tambalan dan tambalan galian utilitas ( patching dan utility cut patching ) (Hardiyatmo, 2015).

## 2.2 Metode PCI
Pavement Condition Index (PCI) adalah indeks numerik yang dikembangkan oleh U.S. Army Corps of Engineers ,  diadopsi  oleh American  Public  Works  Association dan  ASTM International ,  dan didokumentasikan dalam ASTM D6433-07: Standard Test Method for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index. PCI adalah indeks yang banyak digunakan untuk mengevaluasi kondisi perkerasan jalan. Hal ini dihitung melalui metode survei inspeksi visual yang mencakup pengukuran jenis, tingkat keparahan, dan kuantitas setiap kerusakan perkerasan (Shahin, 1994). Nilai PCI bervariasi dari rentang dari 0 dan 100, di  mana  nilai  PCI  0  sesuai  dengan  perkerasan  yang  memburuk,  sedangkan  nilai  PCI  100  menunjukkan perkerasan yang sangat baik (Arhin dkk, 2015).

## 2.3 Biaya Perbaikan Jalan
Analisis Anggaran Biaya akan diperoleh besarnya nilai anggaran biaya pemeliharaan jalan mengacu pada Harga Satuan (Unit Price) yang diperoleh dari PUPR Kabupaten Pidie, dan sesuai dengan jenis dan tingkat kerusakan jalan, sesuai dengan skala prioritas penanganan kerusakan pada jalan Perkerasan Lentur, dengan  Anggaran  Biaya  APBA.  Analisa  harga  satuan  pekerjaaan  (AHSP)  merupakan  perhitungan kebutuhan  biaya  tenaga  kerja,  bahan  dan  peralatan  untuk  mendapatkan  harga  satua  atau  suatu  jenis pekerjaan tertentu (Rizal dkk, 2019).
Biaya  perbaikan  jalan  untuk  keseluruhannya  harus  diketahui  terlebih  dahulu  jenis  dan  tingkat perbaikan pada setiap segmen dengan metode PCI. Selanjutnya, luas pekerjaan yang didapatkan dihitung dengan  cara  mengalikan  luas  pekerjaan  pemeliharaan  jalan  dengan  kedalamnya.  Setelah  itu,  luas  yang diperoleh dikalikan dengan harga satuan pekerjaan (AHSP).

## 2.4 Analisa Regresi
Analisis regresi adalah analisis ketergantungan satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel terikat, dengan tujuan untuk memprediksi hubungan antara variable yang dinilai. Analisis regresi yang digunakan untuk  memprediksi  variabel  dependen  berdasarkan  satu  variabel  independen  disebut  analisis  regresi sederhana, dan analisis regresi yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen berdasarkan satu atau lebih variabel independen adalah analisis regresi berganda. Selain itu, regresi dapat menggunakan regresi untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih. Nilai regresi pada suatu penelitian juga dapat digunakan untuk menunjukkan arah hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat (Gujarati, 2006). Analisis regresi pada dasarnya dibagi menjadi dua bidang: analisis regresi linier dan analisis regresi non-linier.

## 2.4.1 Regresi linear
Regresi linier merupakan salah satu metode statistik yang digunakan untuk meneliti hubungan antara variabel  terikat  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  terikat  (Montgomery  dkk,  2012).  Meskipun  merupakan metode  klasik,  regresi linier  sangat  kuat  untuk  digunakan  bahkan  untuk  data  yang  sangat  besar  (Miller, 2017).  Salah  satu  ciri  regresi  linier  adalah  model  yang  dihasilkan  memberikan  garis  lurus  yang  dapat diidentifikasi  pada  scatter  plot.  Selanjutnya,  regresi  linier  merupakan  model  statistik  yang  mudah diterapkan dan dapat diinterpretasikan dengan mudah. Itu membuat regresi linier banyak digunakan dalam analisis data. Rumus model regresi linier dengan satu variabel bebas disajikan pada Persamaan.
Y = + (1)

## 2.4.2 Regresi non-linear
Analisis regresi non linier yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Model non linier (yakni non-linier dalam parameter yang akan diduga) dapat dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu,  model  linier  intrinsik  dan  model  non  linier  intrinsik.  Dikatakan  model  linier intrinsik jika dapat dinyatakan melalui transformasi yang tepat terhadap perubahnya ke dalam bentuk linier baku,  contohnya  adalah  regresi  eksponensial.  Namun,  dikatakan  model  non-linier  intrinsik,  jika  suatu model ini tidak dapat diubah menjadi bentuk baku. Apabila hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat bersifat non-linier, artinya jika data asli X dan Y dibuatkan dalam bentuk scatterplot , maka nilainya tidak mengikuti garis lurus tetapi mengikuti suatu bentuk kurva tertentu, seperti kurva eksponensial, maka analisis regresi yang cocok untuk menjelaskan hubungan antara X dan Y tersebut adalah analisis regresi non linier sederhana. Adapun macam-macam bentuk persamaan regresi non-linier yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut
Logarithmic : = + (2) Quadratic : =   + 1 + 2 (3) Cubic : = + + + (4)
Exponential : = (5)

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  tingkat  kerusakan  jalan  pada  ruas  jalan Lingkar Keuniree – Simpang Sanggeu sepanjang 3,5 km yang dibagi menjadi 7 segmen yang setiap segmen terdiri dari 500 meter dimana data tersebut diambil dengan melakukan pengambilan data secara langsung melalui  survei  lapangan.  Data  kerusakan  jalan  yang  digunakan  diambil  mulai  20  Februari  2022  sampai
dengan  26  Februari  2022. Data sekunder  berupa dokumen  yang  terkait  dengan biaya  perbaikan  jalan  di Kabupaten  Pidie  didapatkan  dari  intansi  pemerintah  Kabupaten  Pidie.  Dalam  hal  ini,  data  dibedakan menjadi dua variabel yaitu variabel independen (X) yang merupakan nilai PCI dari tingkat kerusakan jalan dan variabel dependen (Y) merupakan biaya perbaikan jalan. Berikut beberapa tahapan dalam menganalisis data kerusakan jalan dan hubungannya dengan biaya perbaikan jalan:
a. Mengambil data dan menentukan variabel independen dan variabel dependen dalam data kerusakan jalan dan biaya perbaikan jalan.
b. Menggunakan analisis regresi linear dan non-linear dengan beberapa model regresi guna memprediksi hubungan nilai PCI dengan biaya perbaikan jalan.
c. Menentukan analisis model yang terbaik dalam memprediksi hubungan nilai biaya perbaikan dengan melihat hasil nilai Standard Error of  The Estimate (SEE) Residual Mean Square (RMS), jika diantara pemodelan  yang  digunakan  memiliki  nilai  SEE  dan  RMS  terkecil  maka  dapat  dikatakan  bahwa pemodelan tersebut merupakan pemodelan yang terbaik dalam memprediksi hubungan antara kedua variabel.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Kerusakan Jalan dan Biaya Perbaikan Jalan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  nilai  yang  didapatkan  dari  tingkat  kerusakan jalan  dan  biaya  perbaikan  jalan  yang  masing-masing  diwakili  dengan  variabel  x  (independent)  dan  y (variabel dependen).
Gambar 1. Grafik presentase jenis kerusakan jalan pada ruas jalan Lingkar Keuniree - Simpang Sanggeu
Dari  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  kerusakan  jalan  yang  mendominasi  ruas  jalan  ini  adalah retak dengan  presentase  adalah  sebesar 10,63%.  Berdasarkan  jenis  kerusakan  diatas,  maka  penanganan  yang dapat dilakukan adalah pelaburan aspal setempat untuk jenis kerusakan terkelupas, pengisian retak untuk jenis kerusakan retak, deformasi, tambalan dan kerusakan tepi serta metode penambalan lubang untuk jenis kerusakan  lubang  Biaya  perbaikan  setiap  kerusakan  jalan  didapatkan  dari  hasil  luas  kerusakan  jalan dikalikan dengan harga satuan pekerjaan. Hasil biaya penangan berdasarkan evaluasi kondisi jalan yang dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 2 memperlihatkan Rekapitulasi nilai PCI dan biaya perbaikan jalan per segmen.
Tabel 1 menunjukkan bahwa total biaya pekerjaan perbaikan jalan pada ruas Jalan Lingkar Keuniree –  Simpang  Sanggeu  dengan  metode  perbaikan  Standar  sebesar  Rp.  2.3993.224.433,-  dan  dibulatkan menjadi Rp. 2.399.224.000.
1.78% 10.63% 2.73% 1.39% 2.51% 1.93% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% Presentase Kerusakan Permukaan Jalan Lubang
Retak Defomasi Tambalan Kerusakan Tepi Terkelupas
Tabel 1. Biaya perbaikan berdasarkan kondisi kerusakan jalan
Metode Perbaikan Luas Kerusakan (m 2 ) Harga Satuan Pekerjaan (Rp) Jumlah Harga (Rp) Lubang 115,04 2.140.000 246.183.246 Retak 1308,50 877.000 1.147.550.554 Deformasi 174,58 2.140.000 373.596;920 Tambalan 2,11 2.140.000 4.519.680 Kerusakan Tepi 246,98 2.140.000 528.534.418 Terkelupas 104,04 950.000 98.839.615 Total Biaya Perbaikan 2.399.224.433 Tabel 2. Rekapitulasi nilai PCI dan biaya perbaikan jalan Segmen Biaya Perbaikan (Rp.Juta) Nilai PCI Tingkat Kerusakan Segmen 1 774.020 22 Sangat Buruk/ Very Poor Segmen 2 423.344 29 Buruk/ Poor Segmen 3 407.773 29 Buruk/ Poor Segmen 4 333.764 33 Buruk/ Poor Segmen 5 277336 34 Buruk/ Poor Segmen 6 111.016 83 Sangat Baik/ Very Good Segmen 7 155.920 63 Baik/ Good TOTAL Rp. 2.399.224 41,80 Cukup/ Fair

## 4.2 Analisis Regresi

## 4.2.1 Regresi linear
Analisis  regresi  bertujuan  untuk  menunjukkan  hubungan  matematis  antara  variabel  independen dengan variabel dependen. Persamaan regresi linear sederhana yang melibatkan variabel nilai PCI terhadap estimasi biaya perbaikan jalan didapatkan hasil seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3. Tabel koefisien model regresi linear
R Unstandardized Coefficient Standardized Coefficient t Sign. B Std. Error Beta Nilai PCI -7,763 2,676 -,792 -2,901 ,034 (Constant) 679,677 124,982 5438 ,003
Dari Tabel  3 dapat diketahui  bahwa persamaan regresi  linear pada permodelan nilai  PCI dan biaya perbaikan jalan adalah Y = 679.677 – 7.763x, dengan koefisien regresi tersebut bernilai negatif, sehingga dapat dikatakan bahwa arah pengaruh variable X terhadap Y adalah negatif. Selanjutnya, untuk mengetahui apakah  koefisien  yang  ada  dalam  model  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  model  linear sederhana dan dapatkan digunakan dalam mengidentifikasikan estimasi biaya yang diperlukan, didapatkan hasil uji F dengan tabel ANOVA seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel ANOVA model regresi linear Sumber Sum of Square df Mean Square F Sig. Regression 181086,212 1 181086,212 8,416 ,034 Residual 107590,666 5 21518,133 Total 288676,879 6
Tabel 4 menunjukkan nilai F hitung sebesar 8,416 dan nilai sig. sebesar 0,034 kurang dari taraf signifikan α  sebesar  0,05  (0,000  <  0,05),  sehingga  dapat  diketahui  bahwa  nilai  PCI  atu  tingkat  kerusakan  jalan
berpengaruh secara signifikan terhadap biaya perbaikan jalan pada ruas Jalan Keuniree – Simpang Sanggeu. Berdasarkan asumsi dasar pengambilan keputusan model dengan taraf signifikasi ( p-value < 0,05) dapat disimpulkan  bahwa  H0  ditolak,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model  regresi  linear  sederhana  dapat digunakan  dalam  mempredikasi  estimasi  biaya  perbaikan  jalan.  Kemudian,  dalam  mengetahui  seberapa besar signifikansi pengaruhnya serta korelasi antara kedua variabel, dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Model summary regresi linear
R R 2 Adjusted R square Std. Error of The Estimate .729 .627 .553 146.691
Adapun nilai R 2 dari model tersebut sebesar 0,627 yang mengindikasikan bahwa model regresi tersebut hanya mampu menjelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen sebesar 62,7%. Kemudian, pada analisis regresi linear sederhana ini juga didapatkan koefisien korelasi (R) = 0,729 antara variabel independen dan variabel dependen, dimana mengacu pada interpretasi Sugiyono (2017), korelasi R= 0,729 berada pada tingkat hubungan yang kuat. Hal ini menunjukkan bahwa adanya hubungan yang kuat antara tingkat kerusakan jalan dan biaya perbaikan jalan.
Gambar 2. Grafik hubungan antara kerusakan jalan terhadap biaya perbaikan jalan dengan menggunakan model regresi linear sederhana.
Gambar  2 menunjukkan  bahwa  terdapatnya  hubungan  antara  kerusakan jalan (nilai  PCI)  dan  biaya perbaikan jalan pada ruas Jalan Keuniree – Simpang Sanggeu, dimana setiap peningkatan nilai PCI maka akan diikuti penurunan biaya perbaikan jalan.

## 4.2.2 Regresi non-linear
Dalam permodelan regresi linear telah diperoleh informasi bahwa terdapat hubungan yang sedang antara variabel independen dan variabel dependen, sehungga model lainnya yang juga dapat menjelaskan hubungan antara kedua variabel tersebut adalah model regresi non-linear. Permodelan regresi non-linear pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  model  antara  lain: logarithmic,  quadratic,  cubic dan exponential. Hasil koefisien tiap model dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Koefisien model regresi non-linear
Model R Unstandardized Coefficient Standardized Coefficient t Sign. B Std. Error Beta Logarithmic In(Nilai PCI) -403,226 102,387 -,870 -3,938 ,011 Constant 1818,476 374,368 4,857 ,005 Quadratic Nilai PCI -43,797 14,888 -4,468 -2,942 ,042 Nilai PCI ** 2 ,341 ,140 3,707 2,440 ,071 Constant 1443,793 325,421 4,437 ,011 Cubic Nilai PCI -149,752 12,842 -15,278 -11,661 ,001 Nilai PCI ** 2 2,545 ,0260 27,655 9,807 ,002 Nilai PCI *** 3 -,014 ,002 -13,303 -8,558 ,003 Constant 2975,565 193,895 15,346 ,001 Exponential Nilai PCI -,027 ,004 -,941 -6,196 ,002 Constant 940,680 194,109 4,846 ,005
Model  regresi  non-linear  yang  diperoleh  dari  permodelan  dan  estimasi  parameter  yang  didapatkan berdasarkan software SPSS versi 22 adalah sebagai berikut:
1) Logarithmic : = 1818,476 − 403,226 2) Quadratic : =  1443,793 − 43,797 + 0,341 3) Cubic : = 2975,565 − 149,752 + 2,545 − 0,014 4) Exponential : = 940,680 (−0,027)
Keterangan: Y = Biaya perbaikan jalan X = Nilai PCI
Untuk menguji  kecocokan model,  dilakukan  evaluasi dengan menilai  asumsi  dasar  uji kecocokan model degan taraf signifikansi ( p-value< 0,05) . Berdasarkan Tabel 7 dapat diketahui nilai signifikansi pada regresi non-linear adalah kurang 0,05) sehingga H0 ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa keempat model regresi  non-linear  yang  terbentuk  cocok  terhadap  data  dimana  variabel  kerusakan  jalan  secara  simultan berpengaruh terhadap biaya perbaikan jalan pada keseluruhan model regresi non-linear.
Tabel 7. Kesimpulan model dan ANOVA model regresi non-linear
Model R R 2 Adjusted R square Sig. Logarithmic ,870 ,756 ,707 ,011 Quadratic ,922 ,850 ,775 ,022 Cubic ,997 ,994 ,998 ,001 Exponential ,941 ,885 ,862 ,242
Berdasarkan  hasil  dari  parameter  Tabel  7,  dapat  juga  diketahui  besarnya  hubungan  antara  tingkat kerusakan  jalan  dengan  biaya  perbaikan  jalan  Berdasarkan  hasil  nilai  koefiesien  korelasi  (R)  dapat diinterpretasikan bahwa model logarithmic, quadratic dan exponential berada pada tingkat hubungan kuat (R=0,870;  R=  0,992;  R=  0,941),  sedangkan  model cubic berada  pada  tingkat  korelasi  yang  sangat  kuat dengan nilai R= 0,997.
Selain  menentukan  hubungan  ataupun  korelasi  antara  tingkat  kerusakan  dan  biaya  perbaikan  jalan. Peneliti  juga menilai  besarnya  pengaruh  antara  varibael independen  terhadap  variabel  dependen  dengan menggunakan nilai koefisiensi determinasi (R 2 ) dengan interval 0 sampai 1 (0< R 2 < 1). Berdasarkan output model,  didapatkan  bahwa  seluruh  model  dalam  analisis  regresi  non-linear  memiliki  nilai  koefisien determinasi  (R 2 )  antara  0,756  –  0,994.  Hal  tersebut  menjelaskan  bahwa  variabel  independent  (tingkat kerusakan jalan) secara keseluruhan dapat menjelaskan variabel dependen (biaya perbaikan jalan).
Berdasarkan model regresi linear  dan non-linear diatas, dapat disimpulkan bahwa adanya pengaruh dan hubungan antara tingkat kerusakan jalan dan biaya perbaikan jalan pada seluruh model yang digunakan dengan taraf pengaruh yang baik serta tingkat hubungan yang kuat.
Gambar 3. Grafik hubungan antara kerusakan jalan terhadap biaya perbaikan jalan dengan menggunakan model regresi linear dan non-linear.
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  satuan  nilai  PCI  (kerusakan  jalan)  maka  biaya perbaikan jalan pada ruas Jalan Keuniree – Simpang Sanggeu akan mengalami penurunan.

## 4.2.3 Evaluasi model
Dari hasil penelitian didapatkan bahwa kelima model yang digunakan memiliki hubungan yang kuat antara  kedua  variabel.  Pada  evaluasi  model  ini,  seperti  tertera  pada  Tabel  8,  peneliti  akan  menentukan model mana yang paling baik digunakan dalam menentukan biaya perbaikan jalan sesuai dengan tingkat kerusakannya yang didasarkan pada nilai Standard Error of The Estimate (SEE) dan Residual Mean Square (RMS).
Tabel 8. Evaluasi model Model Std. Error of The Estimate Residual Mean Square Regresi linear sederhana 146,691 21518,133 Logarithmic 118,639 14075,110 Quadratic 103,962 10808,056 Cubic 23,814 567,102
Berdasarkan permodelan regresi linear dan non-linear, diperoleh informasi bahwa model regresi cubic dengan persamaan matematis Y = 2975.565 – 149.752x + 2.545(x 2 ) – 0.014(x 3 ) memiliki nilai Standard Error of The Estimate (SEE) dan Residual Mean Square (RMS) terkecil (SEE: 23,814; RMS: 567,102). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  regresi  non-linear cubic merupakan  model  yang  terbaik  untuk memodelkan hubungan antara tingkat kerusakan jalan dan biaya perbaikan jalan. Dimana, koefisien regresi bernilai negatif yang menunjukkan bahwa arah pengaruh variable X terhadap Y sama dengan permodelan regresi linear yaitu negatif. Nilai b = -149,752 menjelaskan bahwa setiap peningkatan 1% nilai PCI, maka biaya  perbaikan  jalan  akan  berkurang  sebanyak  149,752.  Dari  permodelan  tersebut  memiliki  informasi
bahwa semakin tinggi nilai tingkat kerusakan jalan maka akan semakin rendah biaya perbaikan jalan begitu pula sebaliknya.
Selain faktor dari Standard Error of The Estimate (SEE) dan Residual Mean Square (RMS), nilai R model cubic juga menunjukkan korelasi yang sangat kuat antara variable bebas dan variable terikat sebesar 0,997. Artinya secara simultan, korelasi  antara variable tingkat kerusakan jalan tetrhadap estimasi biaya perbaikan  jalan  sebesar  99,7.  R 2 (R square) menunjukkan  koefisien  determinasi  dengan  nilai  R 2 yang didapatkan  sebesar  0,994.  Artinya  bahwa  variable  x  (nilai  PCI)  dapat  menjelaskan  variable  y  (estimasi biaya perbaikan jalan) sebesar 99,4%, sedangkan sisanya 0,6% dijelaskan oleh faktor lainnya seperti faktor volume lalu lintas.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  melalui  analisis  uji  statistik  data  dan  pembahasan  didapatkan  bahwa adanya  hubungan  yang  kuat  dan  sangat  kuat  antara  tingkat  kerusakan  jalan  dan  biaya  perbaikan  jalan berdasarkan kelima model analisis regresi linear dan non-linear dengan nilia P= 0,000. Berdasarkan nilai SEE  dan  RMS,  model  regresi cubic adalah  model  matematis  yang  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk menhitung dan mentaksirkan biaya perbaikan jalan, dimana dapat  dilihat pada model persamaan analisa regresi dimana Y = 2975.565 – 149.752x + 2.545(x 2 ) – 0.014(x 3 ) yang bahwa setiap penambahan 1% nilai PCI, maka biaya perbaikan jalan akan berkurang sebanyak 149,752. Dengan koefisien korelasi (R) adalah 0,997 maka artinya, korelasi antara variabel tingkat kerusakan jalan terhadap estimasi biaya perbaikan jalan adalah  sangat  kuat  (R=0,997).  Selain  itu,  dengan  koeefisien  deterimasi  (R2)  adalah  0,994  yang  artinya bahwa variabel X (nilai PCI) dapat menjelaskan variabel Y (estimasi biaya perbaikan jalan) sebesar 99,4%, sedangkan sisanya sebesar 0,6% dijelaskan oleh faktor lain.
Saran  yang  diajukan  berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  antara  lain:  kepada  pemerintah perlu adanya perbaikan pada ruas Jalan Lingkar Keuniree – Simpang Sanggeu agar mudah, nyaman dan aman dalam berkendaraan. Diharapkan kepada peneliti selanjutnya agar dapat menggunakan analisis model lainnya untuk mendapatkan variasi guna melihat hubungan yang lebih baik antara kedua variabel nilai PCI dan biaya perbaikan jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
Akmal,  M.,  Sugiarto,  S.,  Fadhly,  N.  2021.  Penanganan  jalan  pada  trowongan  Geurutee  dengan menggunakan life cycle cost analysis . Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP). 4(1), pp. 18-29.
Arhin, S. A., Williams, L. N., Ribbiso, A., Anderson, M. F. 2015. Predicting pavement condition index using  international  roughness  index  in  a  dense  urban  area. Journal  of  Civil  Engineering  Research . 5(1), pp. 10-17.
ASTM. 2017. D6433-07: Standard practice for roads and parking lots pavement condition index surveys. United States.
Direktorat  Jendral  Bina  Marga.  2003. Perencanaan  Jalan  Dan  Rencana  Anggaran  Biaya . No. 028/T/BM/200 , Metode  Perbaikan  Standar .  Departemen  Pekerjaan  Umum, Direktorat  Jendral  Bina Marga.
Gujarati, D. 2006. Dasar-dasar ekonometrika. Erlangga, Jakarta. Hardiyatmo, H. C. 2015. Perancangan perkerasan jalan dan penyelidikan tanah. Edisi ke-2 . Gajah Mada University Press, Yogyakarta.
Miller,  J.  D.  2017. Statistics  for  data  science:  Leverage  the  power  of  statistics  for  data  analysis, classification, regression, machine learning, and neural networks . Packt Publishing, New York. Montgomery, D. C., Peck, E. A., Vining, C. G. 2012. Introduction to linear regression analysis, 5 th edition.
Wiley, New York .
Rizal, M., Rosalina, R., Zulfikar, Z. 2019. Studi kerusakan jalan dan estimasi biaya perbaikan (studi kasus:
Jalan Bireuen – Takengon km 9+000 s.d 13+000). Jurnal Sipil Sains Terapan. 2(2), pp. 28-37.
Shah, Y. U., Jain, S., Tiwari, D., Jain, M. 2013. Development of overall pavement condition index for urban road network. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 104(2013) , pp. 332-341.
Shahin,  M.  Y.  1994. Pavement  manajement  for  airport,  road  and  parking  lost .  Chapman  &  Hall,  New York.
Sugiyono, S. 2017. Metode penelitian kuantitatif, kualitatif dan R&D . Alfabeta, Bandung.
Thantawi,  T.,  Isya,  M.,  Sugiarto,  S.  2020.  Prioritas  penanganan  jalan  Kabupaten  Pidie  menggunakan metode Analisa Multi Kriteria (AMK). Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP). 3(4), pp. 257-267.