Model Prediktif Kerusakan Jalan Berbasis Tren Pertumbuhan Kendaraan Melalui Analisis Data Historis Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2015–2024 - Elan, Kharisma; Fikri, Rijalul; Terttiaavini (Institut Teknologi dan Bisnis PalComTech, 2026)
Infrastruktur jalan merupakan komponen penting dalam mendukung pertumbuhan ekonomi daerah dan mobilitas logistik. Di Provinsi Sumatera Selatan, percepatan kerusakan jalan menjadi permasalahan serius seiring dengan pesatnya pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor, khususnya kendaraan berat yang memberikan beban struktural tinggi pada perkerasan jalan. Penelitian ini bertujuan membangun model prediktif kerusakan jalan berbasis tren pertumbuhan kendaraan menggunakan data historis periode 2015–2024. Dataset yang digunakan mencakup data tahunan volume kendaraan berdasarkan jenis serta data kondisi jalan yang diklasifikasikan sebagai rusak dan rusak berat pada seluruh kabupaten/kota. Tahapan pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, encoding variabel kategorikal, dan seleksi fitur. Peramalan pertumbuhan kendaraan dilakukan menggunakan regresi linier, sedangkan prediksi kerusakan jalan menggunakan algoritma Random Forest Regression. Evaluasi model dengan Mean Absolute Error (MAE) dan R-squared (R²) menunjukkan kinerja yang sangat baik, dengan nilai R² sebesar 0,9194 untuk jalan rusak dan 0,8899 untuk jalan rusak berat. Hasil penelitian menegaskan adanya hubungan kuat antara pertumbuhan kendaraan dan tingkat kerusakan jalan, serta pentingnya penerapan strategi pemeliharaan preventif.