## JURNAL TEKNIK SIPIL (JUTEKS)
Vol. III No. 1, Halaman: 254 - 258 Bulan April 2018

## MODEL INTRNATIONAL ROUGHNESS INDEX VS WAKTU PADA BEBERAPA JALAN NASIONAL DI KOTA KUPANG
Marsinta Simamora 1 *, Diarto Trisnoyuwono 2 , dan Anastasia H. Muda 3
1 Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Kupang
* E-mail: m_simamora@pnk.ac.id
2 Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Kupang
* E-mail: diarto.trisnoyuwono@pnk.ac.id
3 Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Kupang
* E-mail: anastasia.muda@pnk.ac.id

## Abstrak
Dalam  sistem  manajemen  infrastruktur,  tahap  pemeliharaan  adalah  salah  satu  bagian  yang  penting.  Biaya penanganan/pemeliharaan jalan yang besar perlu diatasi melalui satu perencanaan pembiayaan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model antara IRI versus waktu pada jalan nasional di wilayah Kota Kupang. Model dibangun  berdasarkan data sekunder IRI dan divalidasi menggunakan data primernya. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa IRI merupakan fungsi polynomial tingkat -4 dari waktu dengan determinasi R 2 = 0,9337 dan 0,8073 masing-masing untuk jalan Pahlawan dan WJ. Lalamentik. Hasil ini dapat digunakan memprediksi biaya pemeliharaan  dengan  metode  memasangkan  nilai  IRI  dan  biaya  standar  yang  ada.  Dengan  demikian  untuk beberapa  waktu  mendatang  sudah  dapat  dipersiapkan  biaya  yang  akan  diperlukan  dalam  rangka mempertahankan kondisi kerataan permukaan jalan.
Kata Kunci: model, IRI, dan umur layan jalan

## PENDAHULUAN
Untuk  menjaga  atau  mempertahankan kondisi jalan agar dapat memberikan layanan, paling  tidak  layanan  minimum  penerimaan ( minimum  acceptable  level ,  MAL)  diperlukan serangkaian  tindakan  penanganan  dan  biaya (Lagaros et al., 2013).
Menurut data dari Departemen Pekerjaan  Umum  (2013),  biaya  pengelolaan jalan  mengalami  trend  yang  meningkat  dari tahun ke tahun. Tahun 2010, 2011, 2012, dan 2013,  biaya  penanganan  untuk  total  panjang JNnt  38.750  km  masing-masing  Rp.  18.341 trilyun,  Rp.  27.975  trilyun,  Rp.  40.339  trilyun, dan  Rp.  37,805  trilyun.  Yang  sering  menjadi masalah  adalah  apakah  biaya  yang  sangat terbatas sudah memberikan hasil yang optimal Dalam satu
penelitian dengan menggunakan  data  sekunder  kondisi  jalan nasional menunjukkan satu indikasi pengelolaan jalan nasional sangat tidak efektif dan efisien yang diukur menggunakan metode performance jump (PJ) dengan  variabel international roughness index (IRI) (Simamora dan Hatmoko, 2014). Keadaan
ini menggambarkan  bahwa  dampak  perbaikan
jalan  terhadap  kerataan  permukaan  tidak efektif.
Penelitian ini bermaksud untuk membangun suatu model kekasaran permukaan  jalan  di  wilayah  Nusa  Tenggara Timur, khusus di Kota Kupang.

## International Roughness Index/IRI
IRI digunakan untuk mengukur kekasaran  permukaan  jalan,  kekasaran  yang diukur  pada  setiap  lokasi  diasumsikan mewakili  fisik  di  lokasi  tersebut.  Menurut Suwardo  (2004),  tingkat  kerataan  jalan  IRI merupakan salah satu faktor/fungsi pelayanan dari  suatu  perkerasan  jalan  yang  sangat berpengaruh terhadap kenyamanan pengemudi  ( riding  quality ).  Ada  beberapa penyebab  ketidakrataan  permukaan  jalan, yaitu:
a.  Beban lalulintas
b.  Efek dari lingkungan
c.  Material konstruksi
d.  Penyimpangan terhadap proses konstruksi jalan
Beberapa  nilai  IRI  dan  interpretasinya dapat dilihat pada Tabel 1.

## Kategori Penanganan Berdasarkan IRI

## MODEL INTRNATIONAL ROUGHNESS INDEX VS WAKTU PADA BEBERAPA JALAN NASIONAL DI KOTA KUPANG
Marsinta Simamora 1 , Diarto Trisnoyuwono 2 , dan Anastasia H. Muda 3 255
Menurut  Saleh,  dkk  (2008)  IRI  <  4,0 m/km  jalan  masih  dalam  tahap  pemeliharaan rutin,  IRI  =  4,0-8  m/km  perlu  dilakukan pemeliharaan  berkala  ( periodic  maintenance ) yakni  dengan  pelapisan  ulang  ( overlay ),  IRI  = 8-12  m/km,  perlu  dipertimbangkan  untuk peningkatan,  dan  IRI  >  12  m/km  perlu rekonstruksi.  Sedangkan  menurut  Direktorat Jenderal  Bina  Marga,  jenis  penanganan berdasarkan  nilai  IRI  dapat  dilihat  pada  Tabel 2.
Tabel 1 Kerataan permukaan perkerasan, IRI dan RCI (Sukirman, 1992) No Kategori Jalan IRI maksimum m/km RCI 1 Jalan Raya 6,00 Baik s/d sedang 2 Jalan Sedang 8,00 Baik s/d sedang 3 Jalan Kecil 10,00 Baik s/d sedang Tabel 2 IRI vs Jenis Penanganan (Bina Marga) Kondisi Jalan IRI (m/km) Kebutuhan Penanganan Baik IRI rata-rata ≤ 4,0 Pemeliharaan rutin Sedang 4,1 ≤ IRI rata- rata ≤ 8,0 Pemeliharaan berkala Rusak Ringan 8,0 ≤ IRI rata- rata ≤ 12 Peningkatan jalan Rusak Berat IRI rata-rata >12 Peningkatan jalan

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  selama  3  bulan di  Kota  Kupang. Data  yang  digunakan  adalah data  sekunder  IRI  selama  5  semester  yang didapat  dari  BPJN  X  sedangkan  data  primer adalah  data  IRI  untuk  satu  semester  yang diperoleh  menggunakan  alat  NASRA  milik BPJN X.
Model  dibangun  berdasarkan  data sekunder  menggunakan  faslitas  excel  dengan anggapan  bahwa  IRI  tergantung  pada  umur layan sebagaimana Pers. 1.
IRI = ƒ (T)                         (1)
Sedangkan  model  yang  akan  dibangun diasumsikan sebagaimana pada Pers.2.
Y = ƒ (c + a X + bX )                (2)
Di mana : Y  = Nilai IRI (m/km) X = T = waktu/periode (per 6 bulan)
n = pangkat tingkat n a = Koefisien X tingkat satu b = Koefisien X pada tingkat n c =  konstanta Sementara alat ukur determinasi model digunakan Pers.3 dan 4.
𝜀 = (3) 𝑅 = 1 −  (4)
dimana:  Y=  data  primer  IRI,  Y’=  data  IRI  dari model,  = error, R 2 = determinasi.
Model  yang  dipilih adalah  yang memiliki determinasi  R2  paling  besar.  Selanjutnya model  diuji  validitasnya  menggunakan  data primer.  Validitas  model  diukur  berdasarkan tingkat  kesalahan  data  IRI  terhadap  model yang ditunjukkan oleh determinasi R 2 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  sekunder  penelitian  yang diperoleh  dari  BPJN  X  untuk  Jl.  WJ. Lalamentik dan  Jl.  Pahlawan dapat  dilihat pada Tabel 3 dan 4. Jika diperhatikan data IRI  pada  JL.  WJ.  Lalamentik  pada  tahun 2015  sementer  2  dan  tahun  2016 semester  1,  terjadi  penurunan  IRI sementara sejarah penanganan tidak ada. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ada  anomaly data  sebab  IRI  seharusnya  akan  makin besar  seiring  dengan  bertambahnya waktu.  Hal  yang  sama  terjadi  pada  Jl. Pahlawan  pada  tahun  2015  semester  1 dan  2.  Kualitas  data  ini  akan  sangat berpengaryh  pada  model  yang  akan dibangun.

## Tabel 3  Data Nilai IRI pada Jl. WJ.
Lalamentik.
Tahun Smtr IRI (m/km) (Y) Waktu (X) (Bulan) 2015 1 3,44 6,00 2 3,76 12,00 2016 1 3,14 18,00 2 3,70 24,00 2017 1 3,14 30,00 Sumber : BPJN X (2017)
Tabel 4  Data Nilai IRI pada Jl. Pahlawan.
Tahun Smtr IRI (m/km) (Y) Waktu (X) (Bulan)
2015 1 3,653 6 2 3,416 12 2016 1 3,833 18 2 3,836 24 2017 1 3,833 30
Sumber : BPJN X (2017). Sementara  itu  data  primer  IRI  yang didapat  pada  semester  2  tahun  2017  secara berurutan  adalah  3,4  m/km  dan  3,504  m/km untuk Jl. Pahlawan dan Jl. WJ. Lalamentik

## Model
Berdasarkan  data  yang  ada  dibangun model IRI terhadap waktu sebagaimana dapat dilihat  pada  Gambar  1  dan  2  (lampiran). Adapun  model  yang  dipilih  adalah  model dengan R 2 terbesar dari beberapa model yang dicoba.  Hasil  pemodelan  untuk  perkerasan jalan . WJ. Lalamentik dapat dilihat pada Tabel 5.  Pada  Tabel  3,    model  yang  memiliki  R 2 paling besar yaitu 1 adalah No. 5.
Tabel 5  Bentuk bentuk Persamaan pada JL.
WJ. Lalamentik No Persamaan Y= R 2 1 Linier 0,065*T + 3,635 0,125 2 Eksponensial 3,637 e (-0,02T) 0,133 3 Polynomial -0,014*T 3 + 0,090*T 2 -0,165*T +3,594 0,202 4 Polynomial -0,041*T 2 +0,180*T + 3,348 0,193 5 Polynomial -0,182*T 4 +2,178*T 3 - 8,967*T 2 + 14,71*T - 4,299 1,000
Sementara  itu  hasil  pemodelan  untuk JL. Pahlawan dapat dilihat pada Tabel 6. Pada Tabel  6,  model  paling  baik  adalah  No.  2 dengan R 2 =1.
Tabel 6  Bentuk bentuk Persamaan pada JL.
Pahlawan No Persamaan Y= R 2 1 Polynomial -0,055*T 3 + 0,498*T 2 - 1,243*T + 4,431 0,770 2 Polynomial 0,061*T 4 - 0,793*T 3 + 3,547*T 2 - 6,251*T + 7,088 1,000

## Validitas Model
Selanjutnya  validitas  model  IRI  untuk masing-masing  jalan  diuji  menggunakan indikator  R2.  Dengan  menggunakan  Pers  3 dan  4  diperoleh  R 2 .  Hasil  dapat  dilihat  pada Tabel  7  dan  8.  Model  pada  Jl.  Pahlawan memiliki  determinasi  0,9337,  artinya  93,  37% IRI  dapat  dijelaskan  oleh  umur  layan  jalan
dengan model:
𝑌 =   −0,182𝑇 + 2,178𝑇 − 8,967𝑇 +   14,71𝑇 −  4,299 Sementara untuk Jl. WJ. Lalamentik persamaan terbaik adalah:
𝑌 =   0,061𝑇 − 0,793𝑇 + 3,547𝑇 −   6,251𝑇 +  7,088 Dengan  memasukkan  data  primer  pada masing-masing model diperoleh:
1.  Untuk  jalan  Pahlawan  R 2 =  0,9337, dan
2.  Untuk Jl. WJ. lalamentik R 2 = 0,8073 Hasil ini menunjukkan bahwa model IRI pada  JL.  Pahlawan  lebih  baik  dari  model  IRI pada JL. WJ. Lalamentik.

## Tabel 4.5 Determinasi Model IRI pada Jl. Pahlawan
ERROR (E) Data primer IRI = 3,4  m/km Y= A+B+C+D+E T= 6  periode A= (235,87) (/6 bln) B= 470,45 C= (322,81) D= 88,26 E= (4,30) Y= (4,28) Y (IRI) = 4,275 error (E)= 0,2573 e^2 = 0,06623 R 2 = 0,93376
Tabel 4.6  Determinasi Model IRI pada Jl. WJ.
Lalamentik ERROR (E) Data primer IRI =  3,504  m/km Y= A+B+C+D+E T= 6  periode A= 79,06 (/6 bln) B= (171,29) C= 127,69 D= (37,51) E= 7,09 Y= 5,04 Y (IRI) = 5,042 error (E)= 0,43892 e^2 = 0,19265 R 2 = 0,807343

## MODEL INTRNATIONAL ROUGHNESS INDEX VS WAKTU PADA BEBERAPA JALAN NASIONAL DI KOTA KUPANG
Marsinta Simamora 1 , Diarto Trisnoyuwono 2 , dan Anastasia H. Muda 3 257

## PENUTUP
Model  IRI  terhadap  waktu  yang didapat  berdasarkan  data  sekunder  tahun 2015-2017  pada  ruas JL.  WJ.  Lalamentik  dan Jl.  Pahlawan  adalah  merupakan  persamaan polynomial  tingkat-4.  Hasil  validasi  terhadap model  yang  didapat  pada  kedua  ruas  jalan menggunakan  data  primer  1  (satu)  semester menunjukkan  R2  secara  berurutan  adalah 0,9337  dan  0,8073  masing-masing  untuk  Jl. WJ. Lalamentik dan Jl. Pahlawan.
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  umur layan  jalan  dapat  menjelaskan  perilaku  IRI sebesar 93,37% untuk Jl. WJ. Lalamentik dan 80,73% untuk JL. Pahlawan.
Namun  demikian,  karena  terjadi anomaly data IRI pada kedua ruas jalan maka model  ini  tidak  dapat  digunakan  sebagai model  pada  jalan  nasional  secara  umum  di NTT.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan pemodelan  dengan  data  yang  normal  pada penelitian-penelitian selanjutnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada Kementerian  Pendidikan,  Riset  dan  Teknologi melalui  Politeknik  Negeri  Kupang  atas pembiayaan  penelitian  yang  dilakukan  pada Tahun
Anggaran 2017 sebesar Rp. 25.500.000,-.  Ucapan  terima  kasih  juga disampaikan kepada BPJN X atas bantuannya menyediakan  data  dan  peralatan  pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bernold  L.  E,  and  AbouRizk  S.  M.,  2010.
Managing Performance in Construction. Published by John Wiley
&  Sons,  Inc.,  Hoboken,  New  Jersey Published  simultaneously  in  Canada. ISBN 978-0-470-17164-6.
Ditjen  Bina  Marga  DPU.,  2013.  Standar biaya  penanganan  jalan  tahun  2011 dan  2012,  Sub.  Direktorat  Informasi dan  Komunikasi,  Dir.  Bina  Program, Ditjen.  Bina  Marga,  Kementerian Pekerjaan Umum, Jakarta.
Dong Q., and Huang B., 2011. Evaluation of effectiveness  and  cost-effectiness  of asphalt pavement rehabilitation utilizing  LTPP  data.  Journal  of
Transportation Engineering, Desember, 2011, doi :10.1061/(ASCE) TE.1943-5436. 0000378. Eric  H.,  Zimmer  D.,  Hillesland  S.,  2012, Overview  of  the  mobility  pavement management system (MPMS), Washington  State  County  Road Administration Board, Washington.
Fengxuan, Hu., 2004, Developent of a Direct Type  Road  Roughness  Evaluation System.
Iskandar,  A.,  1995. Menuju  Lalulintas  dan Angkutan Jalan Yang Tertib , Direktorat Jendral Perhubungan Darat, Jakarta. Khurshid, M. B., Irfan, M., and Labi, S., 2011. Optimal performance threshold determination  for  highway  asset intervention:  Analitycal  framework  and application.    Journal  of  Transportation Engineering, Vol. 137 (2), 128-139.
Kubota S., and Mikami I., 2011. Data model- center  four-dimensional  information management system for road maintenance.  Journal  of Computing  in
Civil Engineering, doi:10.1061/(ASCE)CP.1943- 5487.0000176
Lagaros  N.  D.,  Kepaptsoglou  K.,  and Karlaftis  M.  G.,  2013.  Fund  Allocation for Civil Infrastructure Security
Upgrade,  Journal  of  Management  in Engineering,  Vol.  29,  No.  2,  April  1, 2013.  ©  ASCE,  ISSN  0742-597,  pp. 172-182.
Munehiro  K.,  Takemoto  A.,  Kasai  S.,  and Asano  M.,  2011,  Analysis  on  rural highway  design  using  traffic  micro- simulation in cold region, 6th International  Symposium  on  Highway Capacity  and  Quality  of  Service, Stockholm, Sweden June  28 – July 1,
2011, Available online at www.sciencedirect.com. National  Cooperative  Highway  Research Program (NCHRP), 2006. Performance  measure  and  targets  for transportation  asset  management. National Cooperative Highway Research  Program  Rep.  No.  551, Transportation Research Board, National Research Council, Washington, D.C
Sayer,  M.W.,  Gillespie  T.D  dan  Queisoz C.A.V.,  1986,  The  International  Road Riding  Quality  Experiment  Establising Correlative  and  Calibration  Standard for Measurement, Technical Paper 45, World Bank, Washington DC.
Simamora  M.,  dan  Hatmoko  J.  U.  D.,  2014, Efficiency and effectivness of the non- toll national roads management based on the performance jump of pavement condition,  Jurnal  Dinamika  Teknik
Sipil,  Jurusan  Teknik  Sipil  UMS, Surakarta,  ecorekayasa@gmail.com, Vol. 10 (1). Sukirman,  S.,1992,  Perkerasan Lentur  Jalan Raya, Badan Penerbit Nova Bandung. Suwardo  dan  Sugiharto.,  2004, Tingkat
Kerataan  Jalan  Berdasarkan  Alat Rolling Straight edge untuk mengestimasi pelayanan jalan , Universitas Gajah Mada: Yogyakarta. Sydenham,  2004.  System  approach  to engineering  design.  Artech  House, Inc., ISBN 1-58053-479-1 Underwood B. S., Kim R. Y., and Corley-Lay J.,  2011.  Assessment  of  Use  of Automated  Distress  Survey  Methods for Network-Level Pavement Management,  Journal  of  Performance of Constructed Facilities, @ASCE, Vol. 25 (3), pp.250-258. Zhang,  H.,  Keoleian,  G.  A.,  and  Lepech,  M. D.,  2012.  Net-work  level  pavement asset  management  system  integrated with  life  cycle  analysis  and  life  cycle optimization.    Journal  of  Infrastructure Systems, doi. 10.1061/(ASCE)/S 1943-555x 0000093.