Prediksi Kerusakan Jalan Berdasarkan Analisis Kondisi Jalan Menggunakan Metode Bayesian

Abstract

Jalan sangat penting dalam menghubungkan pusat-pusat ekonomi dan industri serta antar daerah dan negara. Namun kondisi kemantapan jalan hanya 73,34%, dimana jalan nasional 89,33%, jalan provinsi 70,81%, jalan kabupaten 57,22%, dan jalan kota 75,98%, padahal pemerintah telah menganggarkan cukup besar untuk perbaikan jalan baik untuk survei dan inspeksi maupun pemeliharaan dan perbaikan jalan. Hal ini menunjukkan bahwa pemeliharaan dan pengawasan jalan masih perlu dilakukan secara tepat. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu model kerusakan jalan untuk mengetahui pengaruh dan kontribusi masing-masing faktor penyebab kerusakan jalan terhadap kondisi kerusakan jalan. Model ini disusun berdasarkan pengumpulan data dengan menggunakan pendekatan jaringan Bayesian. Data yang terkumpul dikelompokkan secara acak menjadi dua kelompok dimana 80% data digunakan untuk menghasilkan model, dan sisanya digunakan untuk memvalidasi model. Data pengamatan dikategorikan ke dalam tiga kondisi, yaitu Baik, Rusak Ringan, dan Rusak Berat, dimana jalan dinyatakan stabil jika berada pada kategori Baik dan Sedang, sedangkan tidak stabil jika kondisi jalan rusak. Model ini mengasumsikan bahwa kondisi jalan dipengaruhi oleh kondisi bahu jalan, drainase, dan perkerasan jalan, sedangkan untuk perkerasan jalan dipengaruhi oleh lapisan permukaan, lapisan atas, dan tanah dasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Bayesian network ini dapat memperkirakan kondisi jalan berdasarkan variabel-variabel penyebab kerusakan jalan. Kondisi lapisan tanah dasar memberikan kontribusi 70% terhadap kerusakan perkerasan jalan, sedangkan kondisi kerusakan perkerasan jalan memberikan kontribusi 80% terhadap kerusakan kondisi jalan.