The PREDIKSI KONDISI KERUSAKAN JALAN BERDASARKAN NILAI IRI MENGGUNAKAN APLIKASI ROADROID (Studi Kasus: Ruas Jalan Kelas III dengan Volume Lalu Lintas Rendah di Kabupaten Lumajang) - Tatang Maulana Maliq; Akhmad Hasanuddin; Syaripin .; Ninik Lestari (Jurnal Ilmiah MITSU (Media Informasi Teknik Sipil Universitas Wiraraja), 2026)
Penelitian ini bertujuan memprediksi kondisi kerusakan jalan berdasarkan nilai International Roughness Index (IRI) menggunakan aplikasi Roadroid pada ruas jalan kelas III dengan volume lalu lintas rendah di Kabupaten Lumajang. Penelitian ini menjadi penting karena ruas jalan tersebut tidak mengalami pemeliharaan sejak tahun 2018 sehingga berpotensi mengalami percepatan degradasi kinerja perkerasan. Data IRI tahun 2023 diperoleh melalui survei lapangan menggunakan aplikasi Roadroid berbasis Android dan dibandingkan dengan data IRI tahun 2018 yang diukur menggunakan alat National Association of Australian State Road Authorities (NAASRA) untuk mengetahui laju peningkatan kerusakan serta memprediksi kondisi lima tahun mendatang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata nilai IRI pada tahun 2023 berada pada kategori rusak berat dengan nilai antara 12.5–20.5 m/km. Model hubungan antara IRI dan Lalu Lintas Harian Rata-rata (LHR) kendaraan berat menghasilkan persamaan y = 0.,2889x + 1.2993 (R² = 0.935), yang menunjukkan pengaruh signifikan volume kendaraan berat terhadap peningkatan kekasaran permukaan jalan. Simulasi prediksi menunjukkan beberapa segmen ruas jalan diperkirakan mencapai kondisi rusak ringan dalam 2–4 tahun ke depan meskipun dilakukan overlay. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi data historis dan survei dengan aplikasi Roadroid untuk pemodelan prediktif kerusakan jalan pada ruas lalu lintas rendah sebagai dasar perencanaan pemeliharaan preventif.