Model Prediksi Kerusakan Jalan Berbasis Geographic Information System (GIS) dan Pavement Condition Index (PCI) untuk Rekomendasi Perbaikan Jalan di Ruas Jalan Soekarno Hatta (km 01 – km 38) Balikpapan

  • Fokus Riset: Smart City

  • Ketua Peneliti: Priyo Wibisono, S.T., M.T.
  • Tahun Penelitian: 2025

Deskripsi

Kota Balikpapan memiliki peran strategis sebagai gerbang utama Kalimantan Timur dalam mendukung mobilitas masyarakat dan arus logistik. Keberadaan Pelabuhan Semayang dan Bandara Internasional Sultan Aji Muhammad Sulaiman Sepinggan memperkuat fungsi Balikpapan sebagai pusat distribusi barang dan transportasi manusia. Seiring pertumbuhan jumlah penduduk dan kendaraan bermotor, beban terhadap infrastruktur jalan meningkat, terutama pada ruas Jalan Soekarno Hatta km 01–km 38 yang merupakan jalur utama penghubung berbagai kawasan penting dan koridor regional Balikpapan–Samarinda. Lalu lintas tinggi, termasuk kendaraan bermuatan besar, memicu kerusakan seperti retak, lubang, dan deformasi permukaan yang berdampak pada keselamatan, biaya operasional kendaraan, serta biaya logistik.

 

Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi perkerasan jalan dan memberikan rekomendasi penanganan berbasis teknologi. Evaluasi dilakukan menggunakan metode Pavement Condition Index (PCI) untuk menilai tingkat kerusakan perkerasan secara kuantitatif dalam skala 0–100. Pengumpulan data dilakukan melalui survei visual pada setiap segmen dengan mencatat jenis kerusakan (distres), tingkat keparahan (low, medium, high), dan luasan kerusakan. Distres yang teridentifikasi meliputi retak buaya, retak memanjang, lubang, pelepasan butir, serta deformasi alur. Data primer dilengkapi dengan koordinat lokasi menggunakan perangkat GPS dan dokumentasi foto kondisi aktual.

 

Selain data primer, penelitian menggunakan data sekunder berupa peta jaringan jalan Kota Balikpapan, data klasifikasi/fungsi jalan, dimensi geometrik, serta data volume lalu lintas harian rata-rata (Annual Average Daily Traffic/AADT) dari instansi terkait. Data hasil survei direkap dalam format spreadsheet untuk memudahkan pengolahan, kemudian dipersiapkan untuk diintegrasikan ke Sistem Informasi Geografis (GIS). Integrasi data PCI dengan GIS memungkinkan visualisasi kondisi perkerasan dalam peta tematik serta menjadi dasar analisis spasial untuk mengidentifikasi pola kerusakan sepanjang koridor penelitian.

 

Hasil evaluasi PCI menunjukkan bahwa nilai rata-rata kondisi jalan pada kedua arah lalu lintas berada pada kategori satisfactory, yaitu 76,6 untuk arah Balikpapan–Samarinda dan 76,7 untuk arah Samarinda–Balikpapan. Pada arah Balikpapan–Samarinda, segmen kategori good (42%) dan satisfactory (30%) mendominasi, namun masih ditemukan segmen fair (13%), poor (6%), very poor (4%), dan serious (5%). Pada arah Samarinda–Balikpapan, segmen good (42%) dan satisfactory (34%) juga mendominasi, dengan segmen fair (6%), poor (9%), very poor (6%), dan serious (3%). Tidak ditemukan segmen dengan kondisi failed, yang menunjukkan secara umum perkerasan belum mengalami kegagalan struktural, tetapi penanganan lokal tetap diperlukan agar kerusakan tidak berkembang.

 

Berdasarkan nilai rata-rata PCI yang berada pada kategori satisfactory, strategi penanganan yang direkomendasikan adalah pemeliharaan rutin untuk mempertahankan kondisi perkerasan, meningkatkan kenyamanan berkendara, dan memperpanjang umur layanan jalan. Bentuk pemeliharaan rutin yang direkomendasikan meliputi pengaspalan (P2), penutupan retak (P3), pengisian retak (P4), penambalan lubang (P5), perataan permukaan (P6), serta pengisian/perbaikan celah (K1 dan K3). Dari rekapitulasi tindakan perbaikan, penambalan lubang (P5) dan pengaspalan (P2) merupakan penanganan yang paling dominan pada kedua arah lalu lintas. Pada segmen dengan tingkat kerusakan lebih tinggi, dapat dipertimbangkan penanganan struktural terbatas seperti overlay (PCC pavement overlay), replace patch, regrade and fill shoulder, serta full-depth patching pada lokasi prioritas.

 

Tahap lanjutan penelitian diarahkan pada analisis pola kerusakan berbasis spasial melalui teknik overlay untuk menghubungkan degradasi perkerasan dengan faktor eksternal (misalnya curah hujan, volume/beban kendaraan, dan kondisi tanah). Selain itu, pengembangan model prediksi titik rawan kerusakan berbasis data historis dan/atau algoritma machine learning direncanakan untuk mendukung peringatan dini (early warning), sehingga perencanaan pemeliharaan dapat dilakukan lebih proaktif, efisien, dan tepat sasaran.

 

 

Tim Peneliti:

Priyo Wibisono, S.T., M.T. (Teknik Sipil)
Bimo Aji Widyantoro, S.T., M.Eng. (Perencanaan Wilayah dan Kota)
Hendrik Vicarlo Saragih Manihuruk, S.T., M.T. (Teknik Logistik)


Manfaat

1. Memberikan basis data kondisi perkerasan Jalan Soekarno Hatta (km 01–km 38) Balikpapan secara kuantitatif melalui nilai PCI, sehingga kondisi jalan dapat dipantau dan dibandingkan antarsegmen secara objektif.
2. Mendukung penentuan prioritas pemeliharaan dan perbaikan jalan berbasis bukti, termasuk penentuan segmen yang membutuhkan pemeliharaan rutin, perbaikan preventif, hingga rehabilitasi/rekonstruksi.
3. Menjadi dasar integrasi data PCI dengan GIS untuk menghasilkan peta tematik kerusakan jalan dan mengidentifikasi pola degradasi spasial pada koridor utama mobilitas Balikpapan–Samarinda serta akses menuju kawasan strategis pembangunan.
4. Meningkatkan keselamatan dan kenyamanan pengguna jalan dengan rekomendasi penanganan yang sesuai jenis kerusakan, sekaligus mendorong efisiensi biaya logistik akibat penurunan kualitas perkerasan.
5. Mendukung pengembangan tahap lanjut berupa prediksi titik rawan kerusakan (early warning) sehingga perencanaan pemeliharaan lebih proaktif dan tepat sasaran.

 

AGENDA

12

Mar

Workshop Pembuatan Video Aftermovie KKN ITK
09.00 WITA s/d 12.00 WITA
Zoom Meeting : https://s.itk.ac.id/video_aftermovie

16

Feb

Scholarship Info Session : AUSTRALIA AWARDS
10.00 - 12.00 WITA
Zoom Cloud Meeting (https://s.itk.ac.id/zoom_aas)

11

Feb

Diseminasi Inovasi Edisi #1
13.30 WITA - Selesai
Via zoom meeting dan Youtube Institut Teknologi Kalimantan
Lihat Selengkapnya