Teks tersebut membahas tentang dampak banjir terhadap perkerasan jalan dan metode pemeliharaan jalan. Banjir, yang diperparah oleh perubahan iklim, dapat menyebabkan kerusakan struktural pada perkerasan jalan. Terdapat berbagai jenis banjir seperti fluvial, pluvial, dan pesisir, masing-masing dengan penyebab yang berbeda. Kerusakan akibat banjir dapat dinilai dengan parameter seperti International Roughness Index (IRI). Pemeliharaan jalan bertujuan untuk mempertahankan kondisi jalan agar tetap optimal, dan dapat dikategorikan menjadi preventive, light rehabilitation, medium rehabilitation, reconstruction, dan do-nothing. Optimasi pemeliharaan jalan dapat dilakukan dengan pendekatan matematis seperti greedy heuristik dan machine learning (ML). ML, khususnya reinforcement learning (RL) dan Nave Bayes Classifier, dapat digunakan untuk memprediksi rencana pemeliharaan dan mengklasifikasikan kondisi perkerasan jalan, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti IRI, rutting depth, dan biaya. Penerapan ML dalam pemeliharaan jalan dapat menghasilkan penghematan biaya dan meminimalkan dampak lingkungan.