Analisis Tingkat Kerusakan Perkerasan Lentur dengan Metode Pavement Condition Index (PCI) pada Ruas Jalan Rasi-Ratahan

Authors

  • M. Hikmal Sofyan Politeknik Negeri Manado
  • Syanne Pangemanan Politeknik Negeri Manado
  • Estrellita V. Y. Waney Politeknik Negeri Manado

DOI:

https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v6i9.32982

Keywords:

Pavement Condition Index (PCI), Kerusakan Jalan, Perkerasan Lentur

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi perkerasan jalan lentur pada ruas Jalan Rasi–Ratahan yang berada di Kabupaten Minahasa Tenggara, Sulawesi Utara, dengan menggunakan metode Pavement Condition Index (PCI), mengingat kerusakan perkerasan yang tidak segera ditangani dapat berkembang dan menurunkan tingkat pelayanan, kenyamanan, serta keselamatan pengguna jalan, serta merumuskan rekomendasi penanganan dan estimasi biaya perbaikan yang diperlukan pada ruas jalan tersebut. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif melalui survei visual dan pengukuran langsung di lapangan terhadap jenis, tingkat keparahan, dan dimensi kerusakan pada ruas sepanjang 1.750 meter dan lebar 7 meter dengan luas total area sebesar 12.250 meter persegi, yang dibagi menjadi 35 segmen sampel. Nilai PCI dihitung melalui tahapan perhitungan density, deduct value, total deduct value, dan corrected deduct value mengacu pada standar ASTM D6433, kemudian digunakan sebagai dasar penentuan klasifikasi kondisi perkerasan dan penyusunan strategi penanganan berdasarkan pedoman Bina Marga tahun 2017. Ditemukan lima jenis kerusakan, yaitu lubang, tambalan, retak kulit buaya, pelepasan butir, dan amblas, dengan retak kulit buaya memiliki luasan terbesar sebesar 1,28% dari luas ruas yang ditinjau, diikuti lubang sebesar 1,22%, pelepasan butir 0,81%, tambalan 0,13%, dan amblas 0,02%. Nilai PCI rata-rata ruas sebesar 47,49 termasuk kategori fair (cukup), dengan disparitas kondisi antarsegmen yang cukup ekstrem antara segmen yang berkategori failed dan segmen yang berkategori excellent. Rekomendasi penanganan berupa overlay pada STA 0+000–0+600 dan STA 1+350–1+750, serta pemeliharaan rutin pada STA 0+600–1+350.

References

Ali, A., Heneash, U., Hussein, A., & Eskebi, M. (2022). Predicting pavement condition index using fuzzy logic technique. Infrastructures, 7(7), 91.

Amanah, T. (2023). Functional evaluation of runway pavement using Pavement Condition Index (PCI) method: A case study at Fatmawati Soekarno Airport, Bengkulu. E3S Web of Conferences, 429, 05011. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202342905011

Ashqar, H. I., Issa, A., & Masri, S. (2025). A software for predicting Pavement Condition Index (PCI) using machine learning for practical decision-making with an exclusion approach. SoftwareX, 31, 102304. https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102304

ASTM International. (2024). Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys (Issue ASTM D6433-24). https://doi.org/10.1520/D6433-24

Austroads. (2017). Guide to Pavement Technology Part 2: Pavement Structural Design (4th ed., Issues AGPT02-17). Austroads.

Haqriyadi, F., Adnan, A., & Hamka, H. (2024). Analisis dampak kerusakan jalan dengan menggunakan metode PCI Jalan Poros Jendral Ahmad Yani Kota Parepare. Konstruksi: Publikasi Ilmu Teknik, Perencanaan Tata Ruang dan Teknik Sipil, 2(4), 111–117. https://doi.org/10.61132/konstruksi.v2i4.539

Ibragimov, E., Kim, Y., Lee, J. H., Cho, J., & Lee, J.-J. (2024). Automated pavement condition index assessment with deep learning and image analysis: An end-to-end approach. Sensors, 24(7), 2333. https://doi.org/10.3390/s24072333

Imam, R., Murad, Y., & Asi, I. (2021). Predicting Pavement Condition Index from International Roughness Index using Gene Expression Programming. Innovative Infrastructure Solutions, 6, 139. https://doi.org/10.1007/s41062-021-00504-1

Isradi, M., Prasetijo, J., Aden, T. S., & Rifai, A. I. (2023). Relationship of present serviceability index for flexible and rigid pavement in urban road damage assessment using PCI and IRI. E3S Web of Conferences, 429, 03012. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202342903012

Issa, A., Samaneh, H., & Ghanim, M. (2022). Predicting pavement condition index using artificial neural networks approach. Ain Shams Engineering Journal, 13(1), 101490. https://doi.org/10.1016/j.asej.2021.04.033

Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, & Direktorat Jenderal Bina Marga. (2017). Manual Desain Perkerasan Jalan (Revisi 2017) (Issue 04/SE/Db/2017).

Kurniawan, D., & Hadi, M. (2024). Kolaborasi metode empiris dan mekanistik-empiris guna identifikasi dan evaluasi kinerja perkerasan jalan. Teras Jurnal: Jurnal Teknik Sipil, 14(2), 373–386. https://doi.org/10.29103/tj.v14i2.1112

Lestari, R. I., & Sugiyanto, M. A. (2024). Road Damage Analysis Using PCI Method: Case Study of Babakan--Pabuaran Road Section Kab. Cirebon. Journal of Research and Innovation in Civil Engineering as Applied Science, 4(1). https://doi.org/10.58466/rigid.v4i1.1736

Malasyi, S. (2025). Analisis kerusakan jalan menggunakan metode Pavement Condition Index dan Asphalt Institute MS-17 pada ruas jalan Line Pipa STA 1+000–2+500. Teras Jurnal: Jurnal Teknik Sipil, 15(2), 536–547. https://doi.org/10.29103/tj.v15i2.1294

Paz e Albuquerque, T., Almeida de Melo, R., Bezerra de Morais, L. M., Quintino Lira Oliveira, L., & Cirne de Azevedo Filho, A. (2022). Desenvolvimento de um índice de condição de pavimento flexível para rede de via urbana. Transportes, 30(2), 2553. https://doi.org/10.14295/transportes.v30i2.2553

Pietersen, R. A., Beauregard, M. S., & Einstein, H. H. (2022). Automated method for airfield pavement condition index evaluations. Automation in Construction, 141, 104408. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104408

Rachman, D. N., & Sari, P. I. (2021). Analisis Kerusakan Jalan dengan Menggunakan Metode PCI dan Strategi Penanganannya (Studi Kasus Jalan Nasional Srijaya Raya Palembang KM 8+149 SD KM9+149). Jurnal Teknik Sipil, 10(1), 13–24. https://doi.org/10.36546/tekniksipil.v10i1.456

Shahin, M. Y. (2005). Pavement Management for Airports, Roads, and Parking Lots (2nd ed.). Springer.

Zaid, M., Sulistyorini, R., & Ofrial, S. A. M. P. (2021). Analisis Tingkat Kerusakan Jalan dengan Menggunakan Metode Pavement Condition Index (PCI) (Studi Kasus: Jalan P. Tirtayasa Bandar Lampung). Jurnal Rekayasa Sipil Dan Desain (JRSDD), 9(2), 201–212. https://doi.org/10.23960/jrsdd.v9i2.1746

Zukhruf, F., Balijepalli, C., Bona Frazila, R., Suryo Nugroho, T., & Tsavalista Burhani, J. (2023). A new model of pavement maintenance, rehabilitation and reconstruction considering multimodal network development. Engineering Optimization, 55(7), 1118–1132. https://doi.org/10.1080/0305215X.2022.2061477

Downloads

Published

2026-09-16

How to Cite

Sofyan, M. H., Pangemanan, S., & V. Y. Waney, E. (2026). Analisis Tingkat Kerusakan Perkerasan Lentur dengan Metode Pavement Condition Index (PCI) pada Ruas Jalan Rasi-Ratahan. Jurnal Sosial Teknologi, 6(9), 2936–2946. https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v6i9.32982