EVALUASI NILAI KONDISI PERKERASAN JALAN NASIONAL DENGAN METODE PAVEMENT CONDITION INDEX (PCI) MENGGUNAKAN APLIKASI ROAD EVALUATION AND MONITORING SYSTEM (REMS) (Studi Kasus : Ruas Jalan Surakarta - Sragen) - Manuel Simeon Marpaung; Ary Setyawan; Suryoto Suryoto (Program Studi Teknik Sipil FT UNS, 2018)
Kemajuan teknologi dewasa ini berkembang kian pesat hingga merambah ke bidang teknologi, begitu juga dalam hal mengevaluasi nilai kondisi perkerasan jalan raya. Teknologi tercipta untuk mempermudah segala sesuatu, terlebih survei kondisi perkerasan jalan raya menggunakan metode PCI. Pada tahun 2017, developer Infrasoft merilis perangkat lunak berbasis web bernama Road Evaluation and Monitoring System (REMS) yang bertujuan monitoring, pelaporan survei, dan analisis kerusakan jalan. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kondisi permukaan perkerasan jalan pada ruas jalan Surakarta – Sragen dengan menggunakan metode PCI dan menggunakan aplikasi REMS.Evaluasi kondisi permukaan perkerasan dengan metode Pavement Condition Index (PCI), dengan data yang diperoleh dari lapangan dan menuliskan hasilnya pada formulir yang tersedia, kemudian mengolah data. Sedangkan evaluasi PCI dengan menggunakan REMS, yang dibutuhkan hanyalah input data kerusakan, kemudian hasil analisis dapat langsung diperoleh pada website infrasoft.id .Hasil analisis kondisi permukaan jalan Surakarta - Sragen menggunakan Metode Pavement Condition Index (PCI) diperoleh nilai sebesar 75,30 atau dalam kategori “Satisfactory” atau “Memuaskan”. Sedangkan hasil analisis PCI menggunakan aplikasi REMS diperoleh nilai sebesar 80.59 atau dalam kategori “Satisfactory” atau “Memuaskan”. Perbandingan nilai antara PCI manual dan PCI REMS didapat sebanyak terdapat 16 segmen dari 30 segmen memiliki perbedaan simpangan yang melebihi 1%. Hal ini disebabkan karena perbedaan tingkat keakuratan dalam pembacaan grafik (DV dan CDV). Selain itu, untuk pemilihan nilai CDV, dalam metode PCI manual digunakan nilai CDV terbesar, sedangkan pada aplikasi REMS, nilai PCI yang dihasilkan mendekati nilai CDV urutan pertama pada tiap segmen.