Perpustakaan Digital ITB

Model deteriorasi perkerasan berperan penting dalam sistem manajemen aset jalan karena digunakan untuk memperkirakan perubahan kondisi jalan dan menentukan kebutuhan penanganan di masa mendatang. Proses deteriorasi perkerasan dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti lalu lintas, kondisi lingkungan dan banjir, sehingga diperlukan pendekatan yang mampu mengakomodasi ketidakpastian tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh banjir dan lalu lintas terhadap perubahan kondisi perkerasan jalan berdasarkan nilai International Roughness Index (IRI) dan Pavement Condition Index (PCI), serta memprediksi kondisi perkerasan di masa mendatang menggunakan pendekatan Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Data yang digunakan meliputi nilai IRI dan PCI tahun 2020–2024, data lalu lintas, curah hujan, riwayat penanganan, dan kejadian banjir pada ruas jalan nasional di Provinsi Banten. Prediksi dilakukan menggunakan Matriks Probabilitas Transisi (MPT) yang dikombinasikan dengan simulasi Monte Carlo menggunakan beberapa distribusi probabilitas, yaitu uniform, beta simetris, beta right-skewed, dan beta left-skewed. Pemilihan distribusi terbaik dilakukan melalui validasi terhadap data historis menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil proyeksi kemudian dibandingkan dengan model HDM-III Paterson dan IRMS V.3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ruas jalan yang terdampak banjir mengalami penurunan kondisi yang lebih cepat dibandingkan ruas yang tidak terdampak banjir. Selain mampu menggambarkan ketidakpastian kondisi perkerasan melalui distribusi probabilitas, model MCMC menghasilkan proyeksi penurunan kondisi yang lebih mendekati data observasi dibandingkan model HDM-III Paterson dan IRMS V.3.