## JURNAL TEKNIK SIPIL
MACCA

## Studi Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road
Asset Management System, Surface Distress Index dan Pavement Condition Index
Andi Amri 1 ,  Lambang Basri Said 2 ,  Andi Alifuddin 3
1) Program Pascasarjana Magister Teknik Sipil, Universitas Muslim Indonesia Jalan Urip Sumohardjo No.225 Makassar (0411)454534
Email : amriandi@yahoo.com
2,3) Program Studi Teknik Sipil Universitas Muslim Indonesia Jl. Urip Sumoharjo KM 05 Makassar, 90231, Indonesia
Email : 2) lambangbasri.said@umi.ac.id, 3) andi.alifuddin@umi.ac.id

## ABSTRAK
International  Roughness  Index (IRI)  adalah  metode  yang  diaplikasikan  oleh  Bina  Marga  yang dilaksanakan  secara  rutin  untuk  pemeriksaan  nilai  fungsioal  jalan.  Selain  itu  dapat  digunakan metode Surface Distress Index (SDI) dan metode Pavement Condition Index (PCI ). Pada Penelitian ini  data  primer  dilakukan  survey  lapangan  kerusakan  jalan  dan  data  sekunder  adalah  data  IRI. Rentang penilaian metode SDI 0 sampai >150, sedangkan metode PCI menilai dari 0 sampai 100. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan nilai kondisi jalan berdasarkan ketiga metode di atas. Untuk melakukan Inspeksi ini membutuhkan biaya yang cukup besar, maka perlu ada model untuk mendapatkan  nilai  perbandingan  antara  ketiga  parameter  tersebut.  Lokasi  penelitian  adalah  ruas jalan SKPD Kota Kupang. Hasil perbandingan dengan metode IRI, SDI  dan PCI dengan persamaan ekponensial diperoleh nilai perbandingan dimana IRI berbanding SDI nilai determinan sebesar R 2 = 70,98 % sedang IRI berbanding PCI nilai determinan sebesar R 2 = 98,90 %. Secara umum kondisi ruas  jalan  objek  penelitian  dalam  kategori  baik  dan  untuk  menjaga  kinerja  pelayanan  prima diperlukan pemeliharaan dan perbaikan.
Kata kunci: Penilaian kondisi Jalan, metode IRI, metode SDI, metode PCI

## ABSTRACT
The International Roughness Index (IRI) is a method applied by DGH which is routinely carried out to check the functional value of roads. In addition, the Surface Distress Index (SDI) method and the Pavement Condition Index (PCI) method can be used. In this study, the primary data was carried out  by  a  field  survey  of  road  damage  and  secondary  data  was  IRI  data.  The  SDI  method  rating ranges from 0 to> 150, while the PCI method scores from 0 to 100. This study aims to compare the value of road conditions based on the three methods above. To carry out this inspection requires a large amount of money, it is necessary to have a model to obtain a comparison value between the three  parameters.  The  research  location  is  a  road  section  of  Kupang  City  SKPD.  The  results  of comparison with the IRI, SDI and PCI methods with exponential equations obtained a comparison value where the IRI versus SDI determinant value is R 2 = 70.98% while IRI versus PCI determinant value is R 2 = 98.90%. In general, the road conditions of the research object are in a good category and to maintain excellent service performance, maintenance and repairs are needed.
Keywords: Assessment of Road Conditions, IRI method, SDI method, PCI method
Studi Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road Asset Management System,Surface Distress Index dan Pavement Condition Index (Andi Amri,  Lambang Basri Said,  Andi Alifuddin)
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Pengelolaan  infrastruktur  jalan  bertujuan untuk  mempertahankan  kondisi  jalan dalam  keadaan  baik,  yang  dilaksanakan secara efesien sehingga kondisi jalan tetap mantap  sesuai  umur  layan  rencana. Diperlukan  penerapan  Sistem  Manajemen Jalan  (SMJ)  sehingga  Standar  Pelayanan Minimum (SPM) jalan dapat dipenuhi.
Kegiatan preservasi jalan di indonesia telah dilaksanakan  sejak  beberapa  tahun  yang lalu,  akan  tetapi  fakta  di  lapangan menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  jalan di  Indonesia  rusak/  tidak  mantap  sebelum mencapai  umur  layan  dan  rencananya.
Kondisi tersebut menggambarkan
kegiatan  preservasi  jalan  yang  telah dilaksanakan      masih      perlu  dievaluasi. Kementerian      Pekerjaan      Umum  dan
Perumahan      Rakyat      (PUPR)      sebagai penyelenggara      Jalan      Nasional      telah menyadari kondisi tersebut dan melakukan  pembenahan  pengelolaan asset jalan,  dengan  mengedepankan  kegiatan preservasi  jalan  dalam  menangani  ruas-
ruas jalan nasional. Pelaksanaan preservasi jalan  dipengaruhi oleh berbagai  hal, salah satunya dari sisi manajemen
penyelenggaraan jalan.
Menurut  (Bank,  Mcpherson,  &  Bennett, 2006),  faktor  penentu  keberhasilan  dalam Sistem  Manajemen  Jalan  (SMJ)  yaitu manusia  (sebagai  pelaku),  proses,  dan teknologi.  Faktor  tersebut  dapat terpenuhi bila ditunjang oleh ketersediaan dana yang memadai.  Sebagai  penyelenggara  jalan nasional  Direktorat  Jenderal  Bina  Marga (DJBM)  dituntut  untuk  dapat menerapkan sistem yang efektif, efisien, dan terintegrasi dalam  mengelola  asset  jalan,  sehingga penanganan
dengan pemeliharaan preventif  pada  SMJ  mampu  memperluas penanganan  jaringan  jalan  dan  akan membuat  biaya  pemeliharaan  menjadi lebih efektif. (Zimmerman & Peshkin, n.d.) (2003)
Indonesian Integrated  Road  Management System (IIRMS)  adalah  aplikasi  teknologi informatika  yang  digunakan  oleh  DJBM dalam mengelola asset jalan. Data kondisi jalan  diperlukan  oleh  aplikasi  IIRMS sebagai input data.
Alat  survei  NAASRA Roughness- meter (Pustran  Balitbang,  1994)  menghasilkan data IRI merupakan output yang digunakan dalam menentukan nilai kondisi fungsional jalan. Selain itu, digunakan juga nilai SDI, yang  diperoleh  dari  survei  visual.  Dalam pengambilan keputusan untuk menjalankan  program  pemeliharaan,  nilai SDI  digunakan  sebagai  pembanding  nilai IRI.
Pavement  Condition  Index (PCI) adalah metode  lain  yang  digunakan  untuk memperoleh nilai kondisi fungsional jalan. Dengan data IRI dan hasil analisa data PCI sebagai  data  pembanding  diharapkan mampu memperbaiki SMJ.

## 1.2 Rumusan Masalah
Adapun  rumusan  masalah    diuraikan sebagai berikut:
1) Bagaimana  menganalisis  data  kondisi perkerasan  permukaan  jalan  dengan nilai  IRI  menggunakan alat Roughness Meter ?
2) Bagaimana  menentukan  nilai  Indeks Kerusakan  Permukaan  (SDI)  dan Indeks Kondisi Perkerasan (PCI)?
3) Bagaimana hasil perbandingan data IRI dengan hasil perhitungan SDI dan PCI?

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam  penilitian  ini  pembahasan  masalah dibatasi dalam hal sebagai berikut:
1) Ruas  Jalan  SKPD  Kota  Kupang,  Nusa Tenggara  Timur  sebagai  lokasi  obyek penelitian
2) Pembahasan  hanya  pada  kerusakan permukaan pada perkerasan jalan lentur dan  kondisi  kerusakan  struktural  tidak tercakup dalam pokok bahasan ini.
Studi Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road Asset Management System,Surface Distress Index dan Pavement Condition Index (Andi Amri,  Lambang Basri Said,  Andi Alifuddin)
3) Data  IRI  yang  digunakan  adalah  data tahun 2019 semester 1 (Januari – Juni) berdasarkan  data  sekunder  dari  Balai Pelaksanaan  Jalan  Nasional  X  Kupang yang  termasuk  dalam  data Indonesian Integrated  Road  Management  System (IIRMS),  survey  untuk  data  SDI  dan PCI  pada  semester  2  (Juli  -  Agustus 2019),  menggunakan  metode  survei visual  dengan  melakukan  pengukuran dan  identifikasi  langsung    serta menggunakan  kamera  Go-Pro  untuk perekaman.

## 1.4 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk:
1) Menganalisis  tingkat  kerusakan  jalan menggunakan data IRI.
2) Menganalisis  data  survey visual  dalam menentukan  tingkat  kerusakan  jalan menggunakan   metode Surface Distress Index (SDI)  dan Pavement  Condition
Index (PCI).
3) Menganalisis  data  hasil  perbandingan antara International  Roughness  Index (IRI), Surface Distress index (SDI) dan Pavement Condition Index (PCI).

## 1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Menambah  wawasan  keilmuan  bidang rekayasa  transportasi  hususnya  dalam penentuan  indeks  kondisi  perkerasan jalan.
2) Menjadi  bahan  rujukan  penelitian selanjutnya dalam kajian tentang preservasi  jalan  dan  sebagai  bahan evaluasi  dalam  Sistim  Manajemen Jalan.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
1) Data Primer
Diperoleh dengan melakukan survei kondisi  permukaan  pada  ruas  jalan SKPD Kota Kupang meliputi:
• Jenis kerusakan jalan Mengidentifikasi  semua  jenis kerusakan secara visual
• Tingkat kerusakan yang terjadi.
Mengklasifikasi tingkat kerusakan  pada  kondisi  ringan, sedang atau berat.
• Jumlah kerusakan.
2) Data Sekunder
Data  diperoleh  dari  P2JN  Provinsi NTT,  mengenai  ruas  jalan  SKPD Kota Kupang.
Adapun  ruas  yang  ditinjau  adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Ruas Jalan SKPD Kota Kupang
No. No. Ruas Nama Ruas Sta. 1. 2300 Bolok - Tenau 0 + 000 s/d 4 + 230 2. 2411 Jalan Ke Tenau 0 + 000 s/d 5 + 230 3. 2413 Jalan Pahlawan 0 + 000 s/d 2 + 700 4. 2414 Jalan Sukarno 0 + 000 s/d 0 + 650 5. 2415 Jalan A. Yani 0 + 000 s/d 1 + 103 6. 2613 Jalan Moh. Hatta 0 + 000 s/d 0 + 955 7. 2614 Jalan Sudirman 0 + 000 s/d 1 + 390 8. 2616 Jalan A.Nisnoni 0 + 000 s/d 6 + 582 9. 2711 Oesapa - Oesao 0 + 000 s/d 3 + 500
Studi Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road Asset Management System,Surface Distress Index dan Pavement Condition Index (Andi Amri,  Lambang Basri Said,  Andi Alifuddin)

## 2.2 Analisis Data
Sesuai dengan  rumusan masalah maka dilakukan analisis data sebagai berikut : 1) Mengklasifikasi data IRI berdasarkan  index  ketidakrataan jalan. 2) Menghitung nilai SDI yang diperoleh  melalui  survei  lapangan dengan 4 (empat) kriteria. 3) Menganalisis hasil survey lapangan dengan mengidentifkasi jenis kerusakan  untuk  memperoleh  nilai PCI, dengan tahapan sebagai berikut : a. Menentukan nilai Density
b. Menentukan  nilai Deduct Value (DV) dengan grafik yang sesuai jenis kerusakan.
c. Penentuan Total  Deduct  Value (TDV)
d. Penentuan Corrective  Deduct Value (CDV) maksimum
Dengan  menggunakan  grafik,  nilai  CDV diperoleh  dengan  hubungan  antara  TDV dan  lengkung  kurva  nilai  q,  seperti  pada gambar 1.
Nilai PCI dihitung dengan rumus:
PCI (s) = 100 – CDV Dimana:
PCI (s) = Pavement Condition Index untuk tiap unit
Gambar 1 Grafik Hubungan Antara Total Deduct Value (TDV) dan Corrected Deduct Value (CDV) Sumber: (Shahin, 1994)

## 2.3 Jenis Penanganan
Adapun jenis penanganan berdasarkan data IRI  digunakan  oleh  pihak  DJBM  untuk menentukan  besarnya  pagu  anggaran dalam program preservasi jalan pada tahun berjalan,  sedang  data  SDI  dan  PCI
berdasarkan data visual untuk memastikan jenis penanganan yang akan dilaksanakan, merujuk pada Spesifikasi Bina Marga 2018 (revisi  2)  adapun  jenis  penanganan  jalan pada  pekerjaan  Preservasi  Jalan  Nasional diklasifikasikan sebagai berikut:
Studi Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road Asset Management System,Surface Distress Index dan Pavement Condition Index (Andi Amri,  Lambang Basri Said,  Andi Alifuddin)
Tabel 2. Klasifikasi penanganan Preservasi Jalan Nasional (Direktorat Jendral Bina Marga
PUPR, 2020)
1 Pemeliharaan  Rutin  (untuk  bangunan  pelengkap  seperti  trotoar,kerb,saluran  dan tanaman )
2  Pemeliharaan Rutin kondisi
3  Preventif
4  Holding
5  Rehabilitasi Minor
6  Rehabilitasi Mayor
7  Rekonstruksi
8  Peningkatan Jalan Tanah
9  Pelebaran Menuju Standart

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari  data  survei  selanjutnya  dilakukan klasifikasi sesuai jenis kerusakan, dimensi dan  tingkat  kerusakan  sesuai  dengan kondisi  permukaan  jalan  pada ruas  SKPD Kota Kupang.

## 3.1 Penilaian Kondisi Jalan
Rekapitulasi  data  kerusakan  pada  ruas jalan  SKPD  kota  Kupang  yang
berdasarkan  survei  visual  dengan membagi  ruas  jalan  beberapa  segmen yang berjarak 100 m
Hasil  nilai  IRI  yang  menjadi  acuan untuk  pengumpulan  data  survey  visual yang  kemudian  dinilai  sesuai  kriteria SDI dan diperhitungkan sesuai klasifikasi PCI.
Parameter  nilai  IRI  adalah  sebagai berikut : Tabel 3. Parameter Nilai  IRI Nilai IRI Kondisi IRI ≤ 4 Baik 4 ≤ IRI ≤ 8 Sedang 8 ≤ IRI ≤ 12 Rusak Ringan IRI ≥ 12 Rusak Berat
Sumber: (Direktorat Jenderal Bina Marga, 2011 b )
Data yang diperoleh dari Satker Perencanaan  dan  Pengawasan  BPJN  X Kupang  nilai  IRI  rata-rata  untuk  masing- masing  ruas  dapat  digambarkan  sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai IRI fungsional jalan No.  Ruas Panjang (Km)  IRI (rata-rata) Kondisi 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Bolok – Tenau Jl. Tenau Jl. Pahlawan Jl. Sukarno Jl. Muh. Hatta Jl. A. Nisnoni Oesapa - Oesao 4,228 4,300 2,765 0,651 0,896 6,582 3,500 4,16 5,08 5,11 5,66 6,05 4,51 3,75 Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang
Baik
Studi Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road Asset Management System,Surface Distress Index dan Pavement Condition Index (Andi Amri,  Lambang Basri Said,  Andi Alifuddin)

## 3.2 Survey Kondisi Perkerasan Jalan
Untuk  mengetahui  kondisi  aktual  dari kondisi  jalan  yang  diteliti  maka dilakukan pengamatan langsung secara visual dan dilakukan pengumpulan data
berupa jenis kerusakan, dimensi kerusakan  dan  kelas  kerusakan  sesuai segmen  jalan  yang  ditinjau.  Adapun hasil  survey  visual  dapat  disajikan sebagai berikut:
Tabel 5. Prosentase Kerusakan Ruas Jenis Kerusakan % Jl. Bolok - Tenau Pelepasan butir 3,340 Jl. Tenau Retak memanjang / melintang 0,510 Jl. Pahlawan Retak memanjang / melintang 0,218 Jl. Sukarno Retak memanjang / melintang 0,837 Jl. Muh. Hatta Retak memanjang / melintang 0,120 Jl. A. Nisnoni Pelepasan Butir 4,180 Jl. Oesapa - Oesao Bleeding / kegemukan 0,060

## 3.3 Nilai Kondisi Perkerasan Jalan
Dari  hasil  survei  visual  di lapangan  dapat diklasfkasikan  jenis,  dimensi  dan  tingat kerusakan perkerasan dan selanjutnya akan dinilai  sesuai  metode  SDI  dan  PCI  yang ditinjau.

## 3.4 Perbandingan Nilai Kondisi Perkerasan
Hasil  analisis  masing-masing  kondisi perkerasan  ruas  jalan  yang  ditinjau diperoleh  nilai  SDI  dan  PCI.  Selanjutnya dilakukan  perbandingan  kondisi  jalan berdasarkan nilai IRI, SDI dan PCI sebagai berikut: Tabel 6. Nilai Indeks fungsional dengan metode IRI, SDI dan PCI No. Ruas IRI SDI PCI 1. Jl. Bolok – Tenau 4,16 2,56 96,80 2. Jl. Tenau 5,08 3,57 99,82 3. 4. Jl. Pahlawan Jl. Sukarno 5,11 5,66 2,77 8,57 99,21 93,96 5. Jl. Muh. Hatta 6,05 4,17 96,44 6. Jl. A. Nisnoni 4,51 4,32 93,48 7. Jl. Oesapa - Oesao 3,75 5,43 99,28
Pada  grafik berikut  menyajikan hubungan antara nilai IRI dan SDI dengan persamaan ekponensia
Studi Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road Asset Management System,Surface Distress Index dan Pavement Condition Index (Andi Amri,  Lambang Basri Said,  Andi Alifuddin)
Gambar 2. Persamaan hubungan antara nilai IRI dan SDI
Persamaan  IRI  = 3,4517 e 0,072  x  SDI dengan nilai R 2 = 70,98 % Grafik  berikut  menyajikan  hubungan antara nilai IRI dan PCI dengan persamaan ekponensial
Gambar 3. Persamaan hubungan antara nilai IRI dan PCI
Persamaan IRI = e 0,0164 x PCI dengan nilai R 2 = 98,90 %
Dari korelasi di atas memberikan prediksi bahwa  nilai  IRI  memberikan  hasil  yang BAIK.

## 1.5 Analisis Korelasi
Berdasarkan  persamaan  korelasi  yang dibuat dari ketiga metode dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. IRI dan SDI Diperoleh  nilai  determinasi  sebesar
70,98  %  dinilai  dengan  metode  SDI
dengan tiga jenis kerusakan yaitu retak, lubang dan alur.
2. IRI dan PCI Diperoleh  nilai  determinasi  sebesar 98,90  %  dimana  nilai  PCI  memiliki akurasi  yang  lebih  baik  sesuai  nilai kondisi  yang  diperoleh  pada  nilai  IRI walaupun  pada  nilai  IRI  tidak  dapat mendeteksi jenis, dimensi dan kuantitas kondisi kerusakan karena hanya didasarkan  pada  sensor  kekasaran (ketidakrataan) permukaan jalan.

## 3.6 Metode Perbaikan Kerusakan
Permukaan Jalan Berdasarkan  Surat  Edaran  Direktorat Jenderal Bina Marga No. 7/SE/Db/2017(Direktorat  Jendral  Bina Marga  PUPR,  2017)  tentang  panduan Pemilihan Teknologi Pemeliharaan Preventif Perkerasan Jalan. Adapun metode perbaikan dapat diuraikan sebagai berikut:
a) Ruas  Bolok  Tenau  dengan  kerusakan dominan adalah Pelepasan Butir metode penganannya  dengan  Bubur  Aspal ( Slurry Seal)
b) Ruas Tenau dengan kerusakan dominan adalah retak  memanjang/melintang metode penganannya dengan Fog Seal c) Ruas  JL.  Pahlawan  dengan  kerusakan dominan adalah retak memanjang/melintang metode penanganannya dengan Fog Seal. d) Ruas  JL.  Sukarno  dengan  kerusakan dominan adalah retak memanjang/melintang metode penganannya dengan Fog Seal. e) Ruas JL. Muh. Hatta dengan kerusakan dominan adalah retak memanjang/melintang metode penganannya dengan Fog Seal.
f) Ruas  Jl.  A.  Nisnoni  dengan  kerusakan dominan adalah Pelepasan Butir, metode  penganannya  dengan  Bubur Aspal ( Slurry Seal) g) Ruas  Jl.  Oesapa  -  Oesao  dengan kerusakan dominan adalah Kegemukan/bleeding metode perbaikan adalah dipanaskan dengan alat pemanas khusus ditabur pasir kasar atau agregat halus  dengan  tebal  >  10  mm  atau dihanguskan  sekalian  kemudian  di garuk  dengan  cold-mill.  Melakukan pemadatan  dengan  pemadat  ringan (berat  1  –  2  ton)  sampai  diperoleh permukaan  yang  rata  dan  mempunyai kepadatan optimal.

## 4. Penutup

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1) Hasil analisis data IRI, kondisi ruas jalan  yang  menjadi  objek  penilitian dalam  kondisi  matap  (Baik  dan Sedang)  tetapi  data  ini  tidak  dapat mengidentifikasi  jenis  dan  tingkat kerusakan.
2) Hasil Analisis data survey diperoleh nilai  indeks  rata-rata  berdasarkan metode Surface Distress Index (SDI) = 4,48 % termasuk kategori Sedang. Untuk  metode Pavement  Condition
Index  (PCI) nilai  indeks  rata-rata  =
97,00 % termasuk kategori Sempurna.
3) Dari hasil analisis perbandingan dari ketiga  metode  tersebut  diperoleh korelasi IRI dan PCI adalah : IRI = e 0,0164 x PCI dengan koefesien determinasi  sebesar  R 2 =  98,90  % memiliki  akurasi  yang  lebih  baik. Dengan korelasi ini menggambarkan PCI  memberi  pengaruh  yang  kuat terhadap  nilai  IRI  dengan  nilai kondisi  BAIK,  sehingga  untuk menentukan penanganan yang sesuai adalah Pemeliharaan Rutin/Berkala.

## 4.2 Saran
1) Adanya  perbedaan  skala  penilaian pada  IRI,  nilai  yang  didapat cenderung kurang mendekati kondisi  lapangan.  Ini  karena  nilai IRI  diperoleh  dari  jumlah  naik turunnya  sensor  kekasaran  yang dipasang  pada  poros  kendaraan survey sehingga menyebabkan sensor  hanya  membaca  permukaan jalan melalui roda kendaraan, sehingga  diperlukan  peralatan  yang dapat  mendeteksi  langsung  jenis kerusakan,  dimensi  dan  tingkat kerusakan permukaan jalan.
Study Komparasi Tingkat Kerusakan Jalan Berdasarkan Data Road Asset Management System,Surface Distress Index dan Pavement Condition Index (Andi Amri,  Lambang Basri Said,  Andi Alifuddin)
2) Karena pengambilan data IRI secara rutin  dilakukan  setiap  tahun  maka untuk  melakukan  penelitian  juga dilakukan  sesuai  saat  data  tersebut diperoleh. 3) Pada  metode  SDI  yang  perlu dipertimbangkan adalah nilai fungsional jalan berdasarkan 3 jenis kerusakan. Pada metode PCI dinilai 19 (sembilan belas) jenis kerusakan untuk menghitung indeks kerusakan fungsional jalan.
4) Diperlukan beberapa tindakan perbaikan kerusakan guna mempertahankan kinerja perkerasan,  yang  mengacu  pada spesifikasi Bina Marga 2018 ( revisi
2)

## Daftar Pustaka
Bank,  T.  H.  E.  W.,  Mcpherson,  K.,  & Bennett, C. R. (2006). ROADS AND RURAL  TRANSPORT  THEMATIC GROUP , 1–13.
Direktorat  Jendral  Bina  Marga,  2011 b , PUPR.  (2011). Pedoman  Konstruksi
dan Bangunan. No. 00104/P/BM/2011,  Survei  Kondisi Jalan.
Direktorat  Jendral  Bina  Marga  PUPR. (2017). Surat Edaran 07/SE/Db/2017 Teknologi, Pemilihan Preventif, Pemeliharaan Jalan, Perkerasan .
Direktorat  Jendral  Bina  Marga  PUPR. (2020). Spesifikasi umum 2018 (revisi
2) .  Kementerian  Pekerjaan  Umum dan Perumahan Rakyat.
Pustran Balitbang, PUPR. (1994). SNI 03- 3426-1994 : Tata cara survai kerataan permukaan perkerasan jalan  dengan  alat  ukur  kerataan naasra , 1–8. Shahin, M. Y. (1994). Pavement Management for Airports, Roads, and
Parking Lots . New York: Chapman & Hill. Zimmerman,  K.  A.,  &  Peshkin,  D.  G. (n.d.). Integrating Preventive Maintenance and Pavement Management Practices, (August 2003).