Penelitian ini menyimpulkan bahwa banjir memperparah kerusakan perkerasan jalan, dan pembatasan dana penanganan jalan memengaruhi keputusan metode analisis Greedy Heuristik dan Reinforcement Learning, cenderung mengarah ke tindakan "do nothing". Greedy Heuristik, dengan analisis BCR sebagai penentu nilai fitness, cocok untuk jalan rusak dengan arus tinggi, sementara Reinforcement Learning memaksimalkan benefit penambahan masa layanan dan penghematan. Naive Bayes Classifier ideal untuk pengambilan keputusan cepat dengan data ruas jalan yang sangat banyak. Penelitian merekomendasikan pemanfaatan kelebihan masing-masing metode, optimasi melalui machine learning, kombinasi metode Naive Bayes Classifier dan Greedy Heuristik, serta perluasan periode penelitian menjadi lebih panjang untuk pemodelan deteriorasi yang lebih komprehensif.