Urgensi Model Prediksi FWD berbasis Data PCI dan IRI

Abstract

Penilaian kondisi perkerasan jalan yang menitikberatkan pada aspek fungsional dan aspek struktural. Pengujian Falling Weight Deflectometer (FWD) memberikan data kapasitas struktural yang akurat untuk manajemen aset jalan, namun memerlukan biaya operasional yang tinggi. Hal ini menyebabkan pengumpulan data struktural sering kali kalah cepat dibandingkan survei fungsional seperti Pavement Condition Index (PCI) dan International Roughness Index (IRI). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara sistematis urgensi pengembangan model integrasi yang mampu menduga nilai FWD berdasarkan data PCI dan IRI sebagai alat deteksi dini kerusakan jalan. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan prosedur terbaik terhadap berbagai studi korelasi perkerasan pada penelitian terdahulu. Hasil sintesis menunjukkan bahwa meskipun korelasi antara PCI dan IRI terbukti kuat dengan nilai R2 mencapai 0,82, hubungan keduanya terhadap FWD cenderung bersifat moderat dan non-linear. Hal ini disebabkan oleh adanya fenomena time lag antara penurunan kondisi struktural di lapisan bawah dengan munculnya kerusakan yang terlihat di permukaan jalan. Kesimpulannya, terdapat celah penelitian (research gap) yang krusial untuk membangun model regresi multivariabel yang menggabungkan parameter fungsional secara simultan. Model ini diharapkan dapat mengoptimalkan efisiensi anggaran preservasi jalan melalui identifikasi awal kelemahan struktural tanpa harus bergantung sepenuhnya pada pengujian FWD yang ekstensif.