YADDY NOVIANTO S941008021
commit to user
i
PENGARUH SUMBER DAYA MANUSIA
TERHADAP KONDISI PERKERASAN JALAN
THE INFLUENCE OF HUMAN RESOURCES
TO PAVEMENT CONDITIONS
TESIS
Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan
Mencapai Gelar Magister Teknik
Disusun oleh:
YADDY NOVIANTO
NIM. S941008021
MAGISTER TEKNIK SIPIL KONSENTRASI
TEKNIK REHABILITASI DAN PEMELIHARAAN BANGUNAN SIPIL PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2012
(2)
commit to user
(3)
commit to user
(4)
commit to user
iv
PERNYATAAN
Yang bertanda tangan di bawah ini:N a m a : YADDY NOVIANTO NIM : S 941008021
Menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tesis yang berjudul:
PENGARUH SUMBER DAYA MANUSIA
TERHADAP KONDISI PERKERASAN JALAN
adalah betul-betul karya sendiri. Hal-hal yang bukan karya saya, tertulis dalam tesis tersebut, diberi tanda citasi dan ditunjukkan dalam Daftar Pustaka,
Apabila dikemudian hari terbukti pernyataan saya tidak benar, maka saya bersedia menerima sanksi akademik berupa pencabutan tesis dan gelar yang saya peroleh dari gelar tersebut.
Surakarta, Januari 2012
Yang membuat pernyataan
(5)
commit to user
v
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Kuasa karena berkat rahmat-Nya, penulis dapat menyelesaikan tesis dengan judul Pengaruh sumber Daya Manusia Terhadap Kondisi Perkerasan Jalan. Tesis ini sebagai salah satu persyaratan akademik untuk menyelesaikan Program Pasca Sarjana pada bidang keahlian Teknik Rehabilitasi dan Pemeliharaan Bangunan Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Tesis ini mengangkat permasalahan tentang Sumber Daya Manusia dengan tujuan untuk mengetahui serta mengidentifikasi hubungan variabel PCI, Kontrak, Anggaran Perbaikan, LHR, dan SDM terhadap kondisi perkerasan jalan serta mengetahui kondisi perkerasan jalan pada akhir tahun anggaran dengan menggunakan metode Pavement Condition Index.
Penulis menyadari bahwa tesis ini masih jauh dari kesempurnaan sehingga saran dan masukan konstruktif dari semua pihak sangat penulis harapkan dengan pikiran terbuka dan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya.
Surakarta, Januari 2012
(6)
commit to user
vi
UCAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulilahi Rabbil Alamin, puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT sehingga penulis dapat menyelesaikan tesis dengan judul Pengaruh Sumber Daya Manusia Terhadap Kondisi Perkerasan Jalan dengan bantuan dari berbagai pihak. Untuk itu penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Direktur Program Pascasarjana Universitas Sebelas Maret Surakarta;
2. Balai Pengembangan Sumber Daya Manusia Wilayah II Semarang, Kementerian Pekerjaan Umum;
3. Prof. Dr. Ir. Sobriyah, M.S., Ketua Program Studi Magister Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta
4. Ir. Ary Setyawan, MSc.(Eng). Ph.D., Sekretaris Program Studi Magister Teknik Sipil dan Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan dalam penyusunan tesis;
5. Dr. Eng. Syafi’i, MT., Pembimbing Pendamping yang telah memberikan bimbingan dalam penyusunan tesis;
6. Seluruh Dosen Pengampu mata kuliah pada Program Studi Magister Teknik Rehabilitasi dan Pemeliharaan Bangunan Sipil;
7. Bupati Merangin, Sekretaris Daerah Kabupaten Merangin, Kepala Badan Kepegawaian Daerah Kabupaten Merangin dan Kepala Dinas Pekerjaan Umum dan Perumahan Kabupaten Merangin yang telah memberikan ijin tugas belajar; 8. Istriku Ika Fitriyani Utami, SP., anakku tersayang Rakha Maulana Althafa; 9. Teman-teman karyasiswa MTRPBS kelas PU angkatan 2010;
10. Jonny Saputra, ST.
11. Semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan tesis ini namun tidak dapat disebutkan satu persatu.
Semoga bantuan yang telah diberikan bernilai ibadah dan mendapat ridho dari Allah SWT. Amin.
(7)
commit to user
vii
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ...i
HALAMAN PENGESAHAN...ii
HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING... iii
PERNYATAAN...iv
KATA PENGANTAR... v
UCAPAN TERIMA KASIH... vi
DAFTAR ISI ... vii
DAFTAR TABEL... x
DAFTAR GAMBAR... xii
DAFTAR NOTASI...... xv
DAFTAR LAMPIRAN... xvii
ABSTRAK... xviii
ABSTRACT... xix
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang... 1
1.2. Rumusan Masalah... 3
1.3. Batasan Masalah... 4
1.4. Tujuan Penulisan... 4
1.5. Manfaat Penelitian... 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Tinjauan Penelitian Sebelumnya...5
2.2. Landasan Teori... 6
2.2.1. Populasi dan Sampel... 6
2.2.1.1. Populasi... 6
2.2.1.2. Sampel... 6
(8)
commit to user
viii
2.2.3. Macam Teknik Analisis Data... 8
2.2.4. Teknik Kuisioner... 8
2.2.5. Pengertian Korelasi... 8
2.2.6. Koefisien dan Arah Korelasi... 9
2.2.7. Pengujian Alat Pengumpulan Data... 9
2.2.7.1. Pengujian Validitas Instrumen... 9
2.2.7.2. Pengujian Reliabilitas Instrumen... 10
2.2.7.3. Pengujian Signifikansi Koefisien Korelasi... 11
2.2.7.4. Pengujian Signifikansi Koefisien Korelasi Ganda... 11
2.2.7.5. Analisis Deskriktif... 11
2.2.7.6. Analisis Regresi... 12
2.2.7.7. Pengaruh Secara Simultan... 12
2.2.7.7. Pengaruh Secara Parsial... 13
2.2.8. Uji Ketepatan Model... 13
2.2.8.1. Uji Linearitas menggunakan Uji F (Anova)... 13
2.2.8.2. Koefisien Determinasi... 14
2.2.9. Pembangunan Infrastruktur Jalan... 14
2.2.10. Kompetensi Sumber Daya Manusia... 15
2.2.11. Pavement Condition Index (PCI)... 15
2.2.12. Perhitungan PCI... 17
2.2.13. Analisis Rencana Anggaran Biaya... 18
2.2.14. Lalu Lintas Harian Rata-rata ... 19
2.2.15. Kerusakan Jalan... 20
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Gambaran Umum Lokasi Penelitian... 31
3.2. Data dan Sumber Data... 33
3.2.1. Data Primer... 33
3.2.2. Data Sekunder... 34
3.2.3. Teknik Pengumpulan Data... 34
3.2.3.1. Tahap I Pengambilan Sampel Kuesioner...34
(9)
commit to user
ix
RAB(X1)... 35
3.2.3.4. Tahap IV Pengambilan Data Variabel Bebas Anggaran Perbaikan(X2)... 35
3.2.3.5. Tahap V Pengambilan Data Variabel Bebas LHR(X3) ... 36
3.2.4. Teknik Analisis Data... 36
3.3. Langkah Penelitian... 37
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Data Hasil Penelitian... 38
4.2. Perhitungan Esal... 41
4.3. Pengujian Validitas Instrumen... 42
4.4. Pengujian Reliabilitas Instrumen... 49
4.5. Karakteristik Responden... 50
4.5.1. Pendidikan... 50
4.5.2. Pengetahuan... 52
4.5.3. Pengalaman Kerja... 52
4.5.4. Diklat... 53
4.5.5. Tupoksi... 54
4.6. Analisis Deskriktif... 55
4.7. Spearman Rank Correlation ... 59
4.8. Analisis Regresi... 66
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan... 77
5.2. Saran... 78
(10)
commit to user
x
Tabel 2.1. Identifikasi kerusakan Bleeding...21
Tabel 2.2. Identifikasi kerusakan Slippage Cracks... 22
Tabel 2.3. Identifikasi kerusakan alligator cracks... 23
Tabel 2.4. Identifikasi kerusakan Rutting...25
Tabel 2.5. Identifikasi kerusakan Edge Cracking...26
Tabel 2.6. Identifikasi kerusakan LongitudinalCrack... 27
Tabel 2.7. Identifikasi kerusakan Potholes...29
Tabel 2.8. Identifikasi kerusakan Depression... 30
Tabel 4.1. Data LHR pada ruas jalan Simpang Kodim- Talang Kawo... 38
Tabel 4.2. Nilai PCI... 39
Tabel 4.3. Rencana Anggaran Biaya... 39
Tabel 4.4. Metode Perbaikan... 39
Tabel 4.5. Hasil Pengisian Angket Kuesioner... 40
Tabel 4.6. Hasil Perhitungan Esal... 41
Tabel 4.7. Hasil perhitungan Beban lalu-lintas selama umur rencana... 41
Tabel 4.8. Pearson Product Moment...42
Tabel 4.9. Hasil Kuesioner untuk Item 10... 43
Tabel 4.10. Item Total Statistic...48
Tabel 4.11. Hasil Perhitungan r dan Varians...49
Tabel 4.12. Tingkat Pendidikan Pengelola Proyek... 51
(11)
commit to user
xi
Tabel 4.15. Diklat/Pelatihan yang pernah diikuti... 54
Tabel 4.16. Tupoksi... 55
Tabel 4.17. Case Processing Summary...58
Tabel 4.18. Descriptives...58
Tabel 4.19. Nilai Score Diklat... 59
Tabel 4.20. Nilai Score Pendidikan... 59
Tabel 4.21. Nilai Score Pengalaman Kerja... 60
Tabel 4.22. Hasil Korelasi... 64
Tabel 4.23. Score hasil Uji Korelasi... 65
Tabel 4.24. Data PCI, Kontrak, Metode Perbaikan, LHR, dan SDM... 66
Tabel 4.25. Nilai PCI, Kontrak, M.Perbaikan, LHR, dan SDM dalam Satuan...67
Tabel 4.26. Hasil Korelasi Bivariat... 70
Tabel 4.27. Nilai Hubungan Korelasi Bivariat Pearson... 70
Tabel 4.28. Model Summary...75
Tabel 4.29. Anova...75
(12)
commit to user
xii
Gambar 2.1. Hubungan PCI dengan Umur Perkerasan... 16
Gambar 2.2. Grafik Deduct Value untuk Alligator Cracking...17
Gambar 2.3. Grafik Corrected Deduct Value...18
Gambar 2.4. Jenis Kerusakan Kegemukan... 21
Gambar 2.5. Jenis Kerusakan Retak Slip... 22
Gambar 2.6. Jenis Kerusakan Retak Buaya ... 24
Gambar 2.7. Jenis Kerusakan Alur... 25
Gambar 2.8. Jenis Kerusakan Tepi... 26
Gambar 2.9. Jenis Kerusakan Retak Memanjang... 28
Gambar 2.10. Jenis Kerusakan Lubang... 29
Gambar 2.11. Jenis Kerusakan Ambles... 30
Gambar 3.1. Lokasi Penelitian... 33
Gambar 3.2. Bagan Alir Penelitian... 37
Gambar 4.1. Lembar Kerja SPSS... 44
Gambar 4.2. Memasukkan Data... 45
Gambar 4.3. Tampilan Variebel View...45
Gambar 4.4. Variebel View... 46
Gambar 4.5. Menyimpan Data... 46
Gambar 4.6. Reliablity Analysis... 47
Gambar 4.7. Alpha...47
(13)
commit to user
xiii
Gambar 4.10. Grafik Pengalaman Kerja Pelaksana Proyek... 53
Gambar 4.11. Grafik Diklat/Pelatihan Pelaksana Proyek... 54
Gambar 4.12. Memasukkan Data View... 55
Gambar 4.13. Memasukkan Data Variabel View... 56
Gambar 4.14. Memasukkan Data Explore dan Dependent List...56
Gambar 4.15. Explore Statistic... 57
Gambar 4.16. Explore Plots...57
Gambar 4.17. Lembar Kerja... 60
Gambar 4.18. Data View...61
Gambar 4.19. Data Variabel View...61
Gambar 4.20. Bivariat Correlations...62
Gambar 4.21. Correlation Spearman... 62
Gambar 4.22. Variabel...63
Gambar 4.23. Lembar Kerja... 67
Gambar 4.24. Data View...68
Gambar 4.25. Data Variabel View...68
Gambar 4.26. Bivarate Correlations...69
Gambar 4.27. Variabel...... 69
Gambar 4.28. Lembar Kerja... 71
Gambar 4.29. Data View...71
Gambar 4.30. Variabel View... 72
(14)
commit to user
xiv
Gambar 4.33. LinearRegression... 73
Gambar 4.34. LinearRegression Save...74
(15)
commit to user
xv
DAFTAR NOTASI
a : Konstanta
CDV : Corrected Deduct Value
DD : Faktor Distribusi Arah
DL : Faktor Distribusi Jalur
DV : Deduct Value
E : Angka Ekivalen Jenis Kendaraan i
e : Error
K : Jumlah Variabel Independen
LHR : Lalu lintas Harian Rata-rata
N : Jumlah Responden
N : Jumlah Skor Jawaban Ideal
n : Jumlah Anggota Sampel
n : Jumlah Skor
n : Jumlah Skor Jawaban Responden
n : Banyaknya Butir Soal
PCI : Pavement Condition Index
R : Koefisien Korelasi Ganda
RAB : Rencana Anggaran Biaya
r : Sampel
r : Koefisien Product Moment
rxy : Koefisien Korelasi antara Variabel X dan Variabel Y
(16)
commit to user
xvi
t : Koefisien Korelasi
W18 : Repetisi Beban Lalu lintas Selama Umur Rencana
X : Jumlah Skor
X1 : Variabel Bebas Rencana Anggaran Biaya
X2 : Variabel Bebas Metode Perbaikan
X3 : Variabel Bebas Lalu lintas Harian Rata-rata
X4 : Variabel Bebas Sumber Daya Manusia
Y : Variabel Terikat PCI
ΣX : Jumlah Skor Butir Soal
ΣXY : Jumlah Perkalian Skor Butir Soal
ΣX2 : Jumlah Kuadrat Skor Butir Soal
ΣY : Jumlah Skor Total
ΣY2 : Jumlah Kuadrat Skor Total
σ : Varians Butir
1 σ : Varian Total
Σα b2 : Jumlah Varian Butir 2
(17)
commit to user
xvii
DAFTAR LAMPIRAN
LAMPIRAN A DATA-DATA PERHITUNGAN PCI... LA 1
GRAFIK NILAI PENGURANG UNTUK
PERHITUNGAN PCI (SHAHIN, 1994)... LA 46
GAMBAR INDEKS DAN KONDISI LAPIS
PERMUKAAN... LA 59
LAMPIRAN B PERHITUNGAN ESAL... LA 60
LAMPIRAN C KONTRAK... LA 61
LAMPIRAN D HASIL PERHITUNGAN MICROSOFT EXCEL... LA 77
LAMPIRAN E HASIL OUTPUT RELIABILITY SPSS VERSI 17... LA 97
LAMPIRAN F FOTO-FOTO PENGISIAN ANGKET... LA 116
LAMPIRAN G DATA SURVEY LHR... LA 126
LAMPIRAN H DATA KUESIONER... LA 129
LAMPIRAN I TABEL CRITICAL VALUE OF THE r
PRODUCT MOMENT... LA 136
LAMPIRAN J TABEL FAKTOR UMUR RENCANA ( N )... LA 137
(18)
commit to user
xviii
Pada saat ini penilaian kondisi perkerasan dengan metode PCI di Bidang Bina Marga
Kabupaten Merangin tidak pernah dilakukan atau dijadikan patokan untuk menghitung tebal perkerasan jalan, sehingga pada saat perbaikan permukaan perkerasan jalan metode yang digunakan hanya berdasarkan ukuran kerusakan saja, sedangkan untuk tipe serta jenis kerusakan diabaikan sehinggap mengakibatkan jalan tersebut mengalami kerusakan pada periode masa layan. Kerusakan permukaan perkerasan jalan pada periode masa layan terjadi pada ruas jalan SP Kodim-Talang Kawo tahun 2008, jenis kerusakan seperti: lubang, amblas, retak memanjang, retak buaya, sedangkan metode perbaikan yang telah dilaksanakan berupa
penambalan lubang (patching) pada daerah yang mengalami kerusakan, hal ini dilakukan
karena keterbatasan dana, sehingga perbaikan tidak bisa secara menyeluruh hanya pada daerah yang mengalami kerusakan parah. Selain itu bertambahnya arus lalu lintas setiap harinya pada ruas jalan tersebut menyebabkan fungsi jalan mengalami penurunan sehingga mengakibatkan kelancaran arus lalulintas yang melewati menjadi terganggu.
Tahapan penelitian ini meliputi: pengambilan sampel kuesioner, pengambilan data
variabel terikat PCI (Y), pengambilan data variabel bebas RAB/Kontrak (X1), pengambilan
data variabel bebas Anggaran Perbaikan (X2), pengambilan data variabel bebas LHR (X3),
pengambilan data variabel bebas SDM (X4). Setelah data terkumpul dilakukan analisis
Korelasi dan Regresi dengan menggunakan Program SPSS Versi 17.
Hasil penelitian didapatkan model matematis yaitu: Y = 3,6 + 1,146 X1 + 1,804 X2 +
0,004 X3 + 0,921 X4 (dengan Y adalah PCI, X1 adalah variabel Kontrak, X2 adalah variabel
Metode Perbaikan, X3 adalah LHR, dan X4 adalah variabel SDM). Untuk Nilai Kontrak
mempunyai korelasi 0,677 berarti termasuk dalam kategori mempunyai korelasi yang sedang, Anggaran Perbaikan nilai korelasi 0,682 termasuk dalam kategori mempunyai korelasi sedang, LHR nilai korelasi 0,774 termasuk dalam kategori mempunyai korelasi kuat, dan SDM nilai korelasi 0,610 termasuk dalam kategori mempunyai korelasi sedang.
Kata Kunci : PCI, RAB, Metode Perbaikan, LHR, SDM.
(19)
commit to user
xix
ABSTRACT
Nowadays, the assessment of pavement condition using PCI method in Bina Marga
Sector of Merangin Regency has never been done or become the standard to estimate the thickness of road pavement, so that during the road pavement surface repairing, the method used is only based on the damage size, while the type and kind of damage is ignored, hence leading to the road damage in service period. The damage of road pavement surface in service period occurs in the SP Kodim-Talang Kawo road in 2008, the type of damages include: pothole, depression, longitudinal crack, alligator cracks, while the repair method implemented was patching method in the damaged area, it was done because of limited fund, so that the repairing could not be done comprehensively, but only in the severely damaged area. In addition, the increasingly volume of traffic every day in that road degraded the function of road thereby leading to the disturbed traffic.
The research was done in the following stages: questionnaire sampling, data
collection of dependent variable PCI (Y), of independent variable RAB/Contract (X1), of
repair estimation independent variable (X2), of independent variable LHR (X3), of human
resource independent variable (X4). The data collected were then analyzed using Correlation
and Regression analyses with SPSS version 17 program.
From the result of research, a mathematical model was obtained: Y = 3,6 + 1,146 X1 +
1,804 X2 + 0,004 X3 + 0.921 X4 (with Y was PCI, X1 was contract variable, X2 was repair
estimation variable, X3 was LHR, and X4 was human resource variable). The contract value
had correlation value of 0,677, meaning that it belonged to moderate correlation category; repair estimation had correlation value of 0,682, meaning that it belonged to moderate correlation category, LHR with the correlation value of 0,774 included in the strong correlation category, and human resource with correlation value of 0,610 included in moderate correlation category.
(20)
commit to user
BAB I
PENDAHULUAN
1.1.
LATAR BELAKANG
Perencanaan program perbaikan dan pemeliharaan perkerasan jalan serta evaluasi kondisi perkerasan jalan secara geometri maupun struktural adalah merupakan langkah pertama yang sangat penting. Jika jalan masih dalam umur pelayanannya, maka sebaiknya dievaluasi secara periodik. Evaluasi tersebut dipergunakan untuk membuat data inventaris secara kontinyu, sehingga masalah-masalah kerusakan yang terjadi pada permukaan jalan dapat dideteksi, sehingga rencana perbaikan yang dilakukan berhasil baik dan efisien (Hardiyatmo, 2009).
Kondisi permukaan perkerasan jalan dapat dievaluasi dengan melakukan inspeksi lapangan melalui pengambilan dokumentasi photo untuk pencatatan dan inventarisasi kondisi permukaan. Cara yang paling efektif untuk melakukan inspeksi suatu perkerasan jalan adalah dengan berkendaraan pelan-pelan pada jalan yang dilakukan pemeriksaan kondisinya. Selanjutnya dengan berjalan kaki membuat catatan kasar mengenai tipe dan ukuran luasnya kerusakan. Jika inspeksi telah selesai, maka dilakukan pengisian formulir penilaian kerusakan (Hardiyatmo, 2009).
Salah satu metode untuk melakukan penilaian kondisi kerusakan
permukaan perkerasan jalan adalah dengan Pavement Condition Index (PCI). Metode
PCI berfungsi memberikan informasi kondisi perkerasan hanya pada saat survei
dilakukan tapi tidak dapat memberikan gambaran prediksi dimasa datang. Namun demikian dengan melakukan survei secara periodik informasi kondisi perkerasan dapat berguna untuk prediksi kinerja dimasa datang, selain itu dapat juga digunakan sebagai masukan pengukuran yang lebih detail (Hardiyatmo, 2009).
Metode PCI tersebut bisa dilakukan dengan baik apabila syarat utama
telah dimiliki yaitu: tenaga yang berpengalaman, pengawas pemeliharaan, atau personil penilai yang dapat menilai setiap tipe kerusakan dengan memperhitungkan ukuran luas kerusakan dan tingkat keparahannya. (Hardiyatmo, 2009).
(21)
commit to user
Pada saat ini penilaian kondisi perkerasan dengan metode PCI di Bidang
Bina Marga Kabupaten Merangin tidak pernah dilakukan atau dijadikan patokan untuk menghitung tebal perkerasan jalan, sehingga pada saat perbaikan permukaan perkerasan jalan, metode yang digunakan hanya berdasarkan ukuran kerusakan saja, sedangkan untuk tipe serta jenis kerusakan diabaikan, sehingga mengakibatkan jalan tersebut mengalami kerusakan pada periode masa layan.
Kerusakan permukaan perkerasan jalan pada periode masa layan terjadi pada ruas jalan SP Kodim-Talang Kawo tahun 2008, jenis kerusakan seperti: lubang, amblas, retak memanjang, retak buaya, sedangkan metode perbaikan yang telah
dilaksanakan berupa penambalan lubang (patching) pada daerah yang mengalami
kerusakan, hal ini dilakukan karena keterbatasan dana, sehingga perbaikan tidak bisa secara menyeluruh hanya pada daerah yang mengalami kerusakan parah. Selain itu bertambahnya arus lalu lintas setiap harinya pada ruas jalan tersebut menyebabkan fungsi jalan mengalami penurunan sehingga mengakibatkan kelancaran arus lalulintas yang melewati menjadi terganggu.
Berdasarkan Penelitian oleh Anggoro Djati Laksono, (2008) Kompetensi para pengelola pekerjaan konstruksi mampu memberikan pengaruh secara positif dan signifikan terhadap pencapaian kualitas pekerjaan pemeliharaan jalan ( T statistik > 1,96) yakni pada pengguna jasa, pengawas lapangan dan kontraktor pelaksana. Sedangkan kompetensi Sumber Daya Manusia (SDM) konsultan pengawas tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap pencapaian kualitas pekerjaan pemeliharaan jalan ( T statistik < 1,96).
Hal tersebut juga diperkuat dalam desertasi Agus Taufik Mulyono, (2007) berdasarkan hasil indentifikasi kerusakan struktur perkerasan jalan nasional dan provinsi banyak terjadi pada awal umur pelayanannya karena ketidaktepatan prosedur (tata cara) pelaksanaan dan kualitasnya terhadap standar mutu yang digunakan sehingga terdapat lima faktor dominan yang signifikan mempengaruhi standar mutu secara sistematis yaitu : Sumber Daya Manusia, Sosialisasi Standar Mutu, Pencapaian Mutu, Kekuatan Struktur dan Kemantapan Jalan.
(22)
commit to user
1.2. RUMUSAN MASALAH
Berdasarkan uraian pada latar belakang, maka dapat diambil suatu rumusan masalah, sebagai berikut :
1. Berapa Nilai Pavement Condition Indek (PCI) diakhir tahun anggaran?
2. Bagaimana korelasi tingkat pendidikan/keahlian pelaksana proyek dilapangan
terhadap kompetensi Sumber Daya Manusia (SDM) dengan metode Kuesioner?
3. Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kerusakan jalan, serta pengaruh
variabel PCI, Kontrak, Anggaran Perbaikan, LHR, SDM dengan kondisi jalan di
lapangan?
1.3. BATASAN MASALAH
Agar penelitian ini tidak menimbulkan kerancuan dan memberikan arah yang jelas maka diperlukan pembatasan masalah sebagai berikut :
1. Sebagai subjek SDM yang diteliti adalah Pejabat Pelaksana Teknis Kegiatan,
Pengawas Lapangan, Konsultan Pengawas, Petugas Pengujian Laboratorium, Operator Alat Berat, Konsultan Perencana, Kontraktor Pelaksana,
2. Penelitian SDM yang diteliti hanya variabel tingkat pendidikan, pengetahuan,
pengalaman kerja, serta pelatihan yang pernah diikuti,
3. Untuk Prilaku dan Moral SDM Pelaksana Proyek dianggap sudah baik dan telah
sesuai dengan Tugas Pokok dan Fungsi,
4. Ruas Jalan Kabupaten yang diteliti adalah ruas jalan SP. Kodim – Talang Kawo
yang ditangani pada tahun 2006- 2010,
(23)
commit to user
1.4. TUJUAN PENULISAN
Tujuan penyusunan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mengetahui kondisi perkerasan jalan pada akhir tahun anggaran dengan
menggunakan Pavement Condition Index (PCI), serta mengevaluasi metode
tersebut,
2. Mengetahui korelasi tingkat pendidikan/keahlian pelaksana proyek dilapangan
terhadap kompetensi Sumber Daya Manusia (SDM).
3. Mengetahui serta mengidentifikasi hubungan antara variabel PCI, Kontrak,
Anggaran Perbaikan, LHR, dan SDM terhadap kondisi kerusakan jalan.
1.5. MANFAAT PENELITIAN
Manfaat penelitian yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengetahui kinerja ruas Jalan Simpang Kodim - Talang Kawo, Kabupaten
Merangin,
2. Memberikan kontribusi peningkatan ilmu pengetahuan dan wawasan tentang
proporsi faktor-faktor penyebab kerusakan jalan,
3. Menemukan kelemahan-kelemahan dari metode yang sudah ada PCI, serta
selanjutnya kemudian memberikan rekomendasi untuk perbaikan dan penyempurnaan metode tersebut diatas.
(24)
commit to user
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1.
Tinjauan Penelitian Sebelumnya
Analisis pemodelan proporsi sumber daya konstruksi dengan program
SPSS release 15.0 for windows, hasil penelitiannya rata-rata proporsi penggunaan
biaya untuk sumberdaya material pada gedung sederhana adalah 63% sedangkan pada gedung non sederhana 66%, proporsi untuk sumberdaya manusia pada gedung sederhana sebesar 25%, pada non sederhana adalah 19%, sedangkan pada proporsi sumberdaya peralatan pada gedung sederhana mencapai 12%, sedangkan pada proyek gedung non sederhana sedikit lebih tinggi, yaitu 15% (Muzayanah, 2008).
Pada penelitian lain, Model monitoring dan evaluasi pemberlakuan standar mutu perkerasan jalan berbasis pendekatan dengan pendekatan sistemik
menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), Hasil penelitian
menunjukkan bahwa terdapat lima faktor dominan yang signifikan mempengaruhi standar mutu secara sistematis yaitu : Sumber Daya Manusia, Sosialisasi Standar Mutu, Pencapaian Mutu, Kekuatan Struktur dan Kemantapan Jalan (Mulyono, 2007).
Penerapan standar mutu pada pekerjaan pemeliharaan jalan dapat juga
dimodelkan dengan menggunakan metode Partial Least Square (PLS) yang ditinjau
adalah kompetensi SDM, pada data responden pengelola pekerjaan konstruksi di Kabupaten Semarang menunjukkan tingkat kompetensi SDM pengelola (subsistem input), tingkat penerapan standar mutu terdiri kesiapan implementasi standar mutu (subsistem proses) dan tingkat pencapaian mutu (subsistem output) termasuk kategori tinggi, sedangkan tingkat kualitas pekerjaan pemeliharaan jalan (subsistem impact) termasuk kategori sedang (Laksono, 2008).
Sumber Daya Manusia dapat juga diketahui hubungannya dengan kompetensi, cara yang dilakukan adalah uji statistik korelasi pearson product momen untuk melihat hubungan kompetensi dengan kinerja, Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif dan bermakna antara kompetensi
(25)
commit to user
(pengetahuan, sikap, dan keterampilan dengan kinerja) dengan kinerja pegawai Dinas Kesehatan dan Kesejahteraan Sosial Kabupaten Kotabaru (Wardiah, 2007).
Perbedaan dalam penelitian ini dengan penelitian sebelumnya terletak pada lokasi penelitian, model statistik yang digunakan yaitu variabel terikat atau Y adalah
PCI dan variabel-variabel bebas seperti RAB/Kontrak (X1), Anggaran Perbaikan
(X2), Lalu Lintas Harian Rata-rata (X3), serta Sumber Daya Manusia (X4).
2.2.
LANDASAN TEORI
2.2.1. Populasi dan Sampel 2.2.1.1. PopulasiPopulasi bisa didefinisikan sebagai sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena. Populasi bergantung pada kegunaan dan relevansi data yang digunakan (Ramadhina dan Islandscript, 2011).
2.2.1.2. Sampel
Sampel merupakan sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu populasi (Ramadhina dan Islandscript, 2011).
Perhitungan pengambilan sampel menggunakan rumus 2.1 berikut:
² ...(2.1)
Dengan:
n = Sampel N= Populasi
e = Error (0,01, 0,05, 0,10)
2.2.1.3. Defenisi Variabel
Variabel adalah merupakan karakteristik dari populasi yang akan dianalisis dalam hal ini yang akan diteliti antara lain yaitu: metode perbaikan, lalu lintas harian rata-rata, rencana anggaran biaya, kompetensi sumber daya manusia (Ramadhina dan Islandscript, 2011). Variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Metode perbaikan adalah suatu penanganan kerusakan jalan pada lapisan lentur
menggunakan metode perbaikan standar Direktorat Jenderal Bina Marga (Departemen Pekerjaan Umum, 1995). Jenis-jenis metode penanganan tiap-tiap kerusakan adalah sebagai berikut : Metode perbaikan P1 (penebaran pasir),
(26)
commit to user
Metode perbaikan P2 (pelaburan), Metode perbaikan P3 (pelapisan retakan), Metode perbaikan P4 (pegisian retakan), Metode perbaikan P5 (penambalan lubang-lubang), Metode perbaikan P6 (perataan).
b. Lalu lintas harian rata-rata adalah volume lalu lintas rata-rata dalam satu hari. Dari
cara memperoleh data tersebut dikenal 2 jenis lalu lintas harian rata-rata, yaitu lalu lintas harian rata-rata tahunan (LHRT) dan lalu lintas harian rata-rata (LHR) (Sukirman, 1994).
c. Rencana Anggaran Biaya adalah anggaran yang terdiri dari atas biaya konstruksi
pokok yang berupa Rencana Anggaran Pelaksanaan (RAP) dengan ditambahkan unsur-unsur penunjang yang tidak terkait secara langsung dengan pekerjaan fisik lapangan (Muzayanah, 2008).
d. Kompetensi Sumber Daya Manusia adalah aspek-aspek pribadi dari seorang
pekerja yang memungkinkan dia untuk mencapai kinerja yang superior. Aspek-aspek pribadi ini termasuk sifat, motif-motif, sistem nilai, sikap, pengetahuan, dan keterampilan. Kompetensi-kompetensi akan mengarahkan tingkah laku, sedangkan tingkah laku menghasilkan kinerja (Lasmahadi, 2008).
2.2.2. Pengertian dan Tujuan Analisis Data
Analisis data diartikan sebagai upaya mengolah data menjadi informasi, sehingga karakteristik atau sifat-sifat data tersebut dapat dengan mudah dipahami dan bermanfaat untuk menjawab masalah-masalah yang berkaitan dengan kegiatan penelitian. Dengan demikian teknik analisis data dapat diartikan sebagai cara melaksanakan analisis terhadap data, dengan tujuan mengolah data tersebut menjadi informasi sehingga karakteristik atau sifat-sifat datanya dapat dengan mudah dipahami dan bermanfaat untuk menjawab masalah-masalah yang berkaitan dengan deskripsi data maupun untuk membuat induksi, atau menarik kesimpulan tentang karakteristik populasi (parameter) berdasarkan data yang diperoleh dari sampel (statistik) (Muhidin dan Abdurahman, 2009).
(27)
commit to user
2.2.3. Macam Teknik Analisis Data
Teknik analisis data dalam penelitian dibagi menjadi dua, yaitu teknik analisis data deskriptif dan teknik analisis data inferensial. Teknik analisis data penelitian secara deskriptif dilakukan melalui statiska deskriptif, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat generalisasi hasil penelitian. Sementara untuk teknik analisis data inferensial dilakukan dengan statistik inferensial, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan membuat kesimpulan yang berlaku umum. Ciri analisis data inferensial adalah digunakannya rumus statistik tertentu (misalnya uji t, uji F, dan lain sebagainya). Hasil dari perhitungan statistik inilah yang menjadi dasar pembuatan generalisasi dari hasil penelitian sampel bagi populasi sehingga statistik inferensial cocok untuk penelitian sampel (Arikunto, 1993).
2.2.4. Teknik Kuesioner
Kuesioner atau juga dikenal sebagai angket merupakan salah satu teknik pengumpulan data dalam bentuk pengajuan pertanyaan tertulis melalui sebuah pertanyaan yang sudah dipersiapkan sebelumnya dan harus diisi oleh responden. Alat pengumpulan data dengan kuisioner adalah berupa daftar pertanyaan yang disiapkan oleh peneliti untuk disampaikan kepada responden yang jawabannya diisi oleh responden sendiri (Muhidin dan Abdurahman, 2009).
2.2.5. Pengertian Korelasi
Kata korelasi diambil dari bahasa inggris yaitu correlation artinya saling
hubungan atau hubungan timbal balik, sementara pengertian korelasi dalam ilmu statiska adalah hubungan antara dua variabel atau lebih. Hubungan antara dua variabel
dikenal dengan istilah bivariate correlation, sedangkan hubungan antar lebih dari dua
variabel disebut multivariate correlation (Muhidin dan Abdurahman, 2009). Tujuan
dilakukannya analisis korelasi antara lain:
1. Untuk mencari bukti terdapat tidaknya hubungan (korelasi) antar variabel,
2. Bila sudah ada hubungan bisa digunakan untuk melihat tingkat keeratan hubungan
(28)
commit to user
3. Untuk memperoleh kejelasan dan kepastian apakah hubungan tersebut berarti
(meyakinkan/signifikan).
2.2.6. Koefisien dan Arah Korelasi
Tinggi-rendah, kuat-lemah atau besar-kecilnya suatu korelasi dapat diketahui dengan melihat besar kecilnya suatu angka (koefisien) yang disebut angka indeks
korelasi atau coeffisient of correlation, yang disimbolkan dengan ρ (baca Rho, untuk
populasi) atau r (untuk sampel). Angka korelasi berkisar antara 0 sampai dengan ± 1,00 (artinya paling tinggi ± 1,00 dan paling rendah 0). Apabila angka indek korelasi bertanda (+) maka korelasi tersebut positif dan arah korelasi satu arah, sedangkan apabila angka indek korelasi (-), maka korelasi tersebut negatif dan arah korelasi berlawanan arah; serta apabila angka indek korelasi sama dengan 0, maka hal ini menunjukkan tidak ada korelasi (Muhidin dan Abdurahman, 2009).
2.2.7. Pengujian Alat Pengumpulan Data
Pengujian instrumen (alat ukur) yang akan digunakan dapat dibedakan menjadi dua hal yaitu : pengujian validitas dan reliabilitas. Pentingnya pengujian validitas dan reliabilitas ini, berkaitan dengan proses pengukuran yang cenderung keliru (Muhidin dan Abdurahman, 2009).
2.2.7.1. Pengujian Validitas Instrumen
Suatu instrumen pengukuran dikatakan valid jika instrumen dapat mengukur sesuatu dengan tepat apa yang hendak diukur. Ada dua jenis validitas
untuk instrumen penelitian, yaitu validitas logis (logical validity) dan validitas
empirik (empirical validity) (Arikunto, 1993). Validitas logis adalah validitas yang
berdasarkan penalaran, sedangkan validitas empirik adalah validitas yang dinyatakan berdasarkan pengalaman. Untuk penelitian ini digunakan analisa butir, untuk menguji validitas setiap butir, skor skor-skor yang ada pada tiap butir dikorelasikan dengan skor total. Sedangkan rumus yang digunakan adalah uji Korelasi Product Moment, seperti pada rumus 2.2. dibawah berikut:
(29)
commit to user
Dengan:
rxy= koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y N = jumlah responden
ΣX = jumlah skor butir soal
ΣY = jumlah skor total
ΣXY = jumlah perkalian skor butir soal
ΣX2 = jumlah kuadrat skor butir soal
ΣY2 = jumlah kuadrat skor total
Kemudian hasil rxy hit dikonsultasikan dengan r tabel dengan taraf signifikansi 5%. Jika didapatkan harga rxy hit > r tabel, maka butir instrumen dikatakan valid, akan tetapi sebaliknya jika harga rxy hit < r tabel, maka dikatakan bahwa butir instrumen tersebut tidak valid (Arikunto 1998 : 146).
2.2.7.2. Pengujian Reliabilitas Instrumen
Suatu instrumen dikatakan reliabel jika pengukurannya konsisten dan cermat akurat. Jadi uji reliabilitas instrumen dilakukan untuk mengetahui konsistensi dari instrumen sebagai alat ukur, sehingga hasil suatu pengukuran dapat dipercaya (Muhidin dan Abdurahman, 2009). Untuk mengetahui reliabilitas instrumen dilakukan dengan rumus alpha, karena instrumen dalam penelitian ini berbentuk angket dan skornya berupa rentangan antara 1 sampai 5 dan uji validitas menggunakan item total. Untuk menerangkan bahwa untuk mencari reliabilitas instrumen yang skornya bukan 1 dan 0, misalnya angket atau soal bentuk uraian maka menggunakan rumus Alpha seperti pada Rumus 2.3. berikut:
Dengan:
r11 = Reliabilitas Instrumen n = Banyaknya butir soal
Σα b2 = Jumlah varian butir2
1 σ = Varian total
(Arikunto 1998: 192-193)
Untuk memperoleh varians butir dicari terlebih dahulu setiap butir, kemudian dijumlahkan. Rumus yang digunakan untuk mencari varians seperti pada Rumus 2.4. berikut:
(30)
commit to user
Dengan:
α = Varians butir
X = Jumlah skor N = Jumlah responden
2.2.7.3. Pengujian Signifikansi Koefisien Korelasi
Pengujian siginfikansi koefisien korelasi dapat dihitung dengan uji t yang
rumusnya ditunjukkan pada Rumus 2.5 berikut:
Dengan:
t = Koefisien korelasi r = Korelasi Product Momen n = Jumlah anggota sampel
2.2.7.4. Pengujian Signifikansi Koefisien Korelasi Ganda
Pengujian siginfikansi koefisien korelasi Ganda dapat dihitung dengan uji
F yang rumusnya ditunjukkan pada Rumus 2.6 berikut:
Fh
/²/Dengan:
R = Koefisien korelasi ganda k= Jumlah variabel independent n = Jumlah anggota sampel
2.2.7.5. Analisis Deskriptif
Analisa ini berguna untuk mendapatkan informasi yang bersifat deskriptif mengenai variabel variabel penelitian. Statistik deskriptif dimaksudkan untuk menganalisa data yang terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi sehingga jenis analisis ini bersifat mendukung analisis data selanjutnya (Muzayanah, 2008).
...(2.4.)
...(2.5.)
(31)
commit to user
Pada analisis deskriptif ini, perhitungan yang digunakan untuk mengetahui tingkat persentase skor jawaban dari masing-masing ditulis dengan rumus 2.7. sebagai berikut (Muhammad Ali, 1987):
Persentase skor (%) = %
Dengan:
n = jumlah skor jawaban responden N = jumlah skor jawaban ideal
Sedangkan untuk menentukan kategori/jenis deskriptif persentase yang diperoleh masing-masing indikator dalam variabel, dari perhitungan deskriptif persentase kemudian ditafsirkan ke dalam kalimat. Cara menentukan timgkat kriteria seperti pada rumus sebagai berikut:
1) Menentukan angka persentase tertinggi
%
2) Menentukan angka persentase terendah
%
2.2.7.6. Analisis Regresi
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dan juga memprediksi variabel terikat. Regresi terbagi menjadi dua yaitu regresi sederhana dan regresi berganda (Ramadhina dan Islandscript, 2011).
2.2.7.7. Pengaruh Secara Simultan
Untuk pengaruh secara simultan diselesaikan dengan Analisis Regresi Linear Berganda (Muzayanah, 2008). Analisa Regresi Berganda digunakan untuk menjelaskan hubungan empat variabel bebas yaitu nilai SDM, LHR, Anggaran Perbaikan, dan RAB dengan satu variabel terikat, dalam hal ini adalah
PCI (y1). Model numeriknya adalah sebagai berikut (Sudjana, 1995):
Y = a + b1X1 + b2 X2 + b3 X3+ b4 X4 ...(2.10)
...(2.7.)
...(2.9.) ...(2.8.)
(32)
commit to user
Dengan:
Y = variabel PCI
X1 = variabel RAB X2 = Anggaran Perbaikan X3 = LHR
X4 = SDM a = konstanta
a, b1, b2, b3, b4,= koefisien regresi yang dicari.
2.2.7.8. Pengaruh Secara Parsial
Pengaruh secara parsial diselesaikan dengan Analisa Regresi Sederhana yang menjelaskan hubungan fungsional ataupun kausal variabel bebas dengan satu variabel terikat (Muzayanah, 2008).
Untuk pegunjian Pengaruh X1, X2, X3, X4, terhadap Y secara parsial
menggunakan (uji t):
1) Ho : ρ = 0, artinya X1, X2, X3, X4, secara parsial (sendiri-sendiri) tidak
berpengaruh signifikan terhadap Y
2) Ha : ρ ≠ 0, artinya X1, X2, X3, X4, secara parsial (sendiri-sendiri)
berpengaruh signifikan terhadap Y
sehingga untuk kaidah pengambilan keputusan digunakan rumus:
1) jika Sig t hitung < Sig 0,05 maka Ho ditolak
2) Jika Sig t hitung > Sig 0,05 maka Ho diterima
2.2.8. Uji Ketepatan Model
2.2.8.1. Uji Linearitas Regresi menggunakan Uji F (Anova)
Uji Linieritas garis regresi dimaksudkan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berbentuk linier atau tidak. Jika data berbentuk linier, maka penggunaan analisis regresi berganda pada pengujian hipotesis dapat dipertanggungjawabkan. Uji Linieritas garis regresi menggunakan uji F. Kaidah pengambilan keputusan:
1). jika Prob F hitung < Prob 0,05 maka data-data variabel bebas dan terikat berbentuk
linier.
2). jika Prob F hitung > Prob 0,05 maka data-data variabel bebas dan terikat tidak
(33)
commit to user
Sedangkan Pengaruh X1, X2, X3, X4, terhadap Y secara simultan mengunakan Uji
hipotesis sebagai berikut:
1) Ho : ρ = 0, artinya X1, X2, X3, X4, secara simultan (bersama-sama) tidak
berpengaruh signifikan terhadap Y
2) Ha : ρ ≠ 0, artinya X 1 dan X 2 secara simultan (bersama-sama)
berpengaruh signifikan terhadap Y
sehinga untuk kaidah pengambilan keputusan digunakan rumus:
1). jika Sig F hitung < Sig 0,05 maka Ho ditolak
2). jika Sig F hitung > Sig 0,05 maka Ho diterima
2.2.8.2. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi didefenisikan sebagai nisba antara variasi tidak terdefenisi dengan variasi total. Koefisien ini mempunyai batas limit sama dengan 1
(satu) (perfect explanation) dan 0 (nol) (explanation). Nilai antara kedua batas limit
ini ditafsirkan sebagai persentase total variasi yang dijelaskan oleh analisis regeresi linear seperti pada rumus 2.11. berikut:
Dengan:
2.2.9. Pembangunan Infrastrukur Jalan
Pembangunan infrastruktur jalan umumnya terdiri dari beberapa tahap yaitu: (1) perencanaan, (2) desain; (3) konstruksi; (4) operasi; dan (5) daur ulang dan pembuangan (Howes dan Robinson, 2005). Selain itu pada saat pembangunan infrastruktur akan dimulai terlebih dahulu harus menyiapkan konsep pembangunan, studi kelayakan, desain, konstruksi, operasi, pemeliharaan, perbaikan dan rehabilitasi
= Simpangan Total
= Simpangan Tidak terdefinisi
(34)
commit to user
(Mirza, 2006). Hal terpenting pada saat akan melaksanakan pembangunan infrastruktur jalan harus berkelanjutan (Jay dan Soon 2008). Faktor lain yang mendukung pembangunan adalah dari pemerintah, dikarenakan pemerintah mempunyai tugas sebagai berikut: (1) memberikan modal, (2) melakukan pemeliharaan rutin jaringan jalan yang ada, (3) melakukan pemeliharaan periodik, dan (4) pemeliharaan periodik jaringan jalan yang diperlukan untuk mengembalikan kondisi jalan ke kondisi asli (Chan 2006).
Pada beberapa organisasi jalan yang telah maju seperti Inggris dan Swedia proses pembangunan infrastruktur Jalan dikelola dengan menggunakan sistem manajemen kinerja (Cesar dan Henry, 2010).
2.2.10. Kompetensi Sumber Daya Manusia
Berdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum Nomor:340/PRT/M/2001 tentang Pedoman Pembinaan Teknis Pelaksanaan Sistem Pelatihan Berbasis Kompetensi Kerja Jasa Konstruksi menyatakan bahwa SDM yang kompeten adalah seseorang individu atau kelompok yang memiliki kemampuan berdasarkan pengetahuan, keterampilan dan sikap kerja spesifik untuk melakukan suatu pekerjaan tertentu sesuai dengan standar kinerja yang ditetapkan dan mampu untuk mentransfer kemampuannya kelingkup pekerjaan yang baru yang sejenis. Secara umum kompetensi dianggap sebagai suatu kecakapan atau kuallitas yang dimiliki seseorang atau kelompok untuk bekerja menjalankan pekerjaan sesuai dengan tugas dan fungsinya (Anonim 1, 2001).
2.2.11. Pavement Condition Index (PCI)
Pengertian Pavement Condition Index (PCI) adalah penilaian kondisi
kerusakan perkerasan yang dikembangkan oleh U.S. Army Corps of Engineers dan
telah digunakan menjadi prosedur standar di banyak negara. Pada perhitungan PCI
terdapat indeks dari 0 sampai dengan 100 (perkerasan dalam kondisi terbaik).
Penilaian PCI berdasarkan pada survei kondisi secara visual terhadap jenis, tingkat
penyebaran dan kuantitas kerusakan (Shahin, 1994).
PCI merupakan elemen utama dalam penerapan Sistem Manajemen
(35)
commit to user
Umur Perkerasan (tahun)
K
o
ndi
si
(P
CI)
Excellent Very Good Good Fair Poor Very Poor Failed
yang akan dilakukan terhadap suatu ruas jalan didasarkan pada nilai PCI yang
diperoleh dari hasil pemeriksaan dan perhitungan terhadap ruas jalan tersebut.
Kondisi perkerasan berkaitan dengan beberapa faktor, yaitu integritas
struktural, kapasitas struktural, roughness, skid resistance, dan rate of deterioration.
Perhitungan langsung untuk faktor-faktor ini membuthkan peralatan yang mahal dan tenaga terlatih. Tetapi faktor-faktor ini dapat diketahui dengan melakukan pemeriksaan dan perhitungan berdasarkan kerusakan pada perkerasan. (US Army, 2007).
a. Kondisi perkerasan berdasarkan PCI, dimana PCI memperlihatkan integritas
struktural dan kondisi operasional permukaan.
b. PCI ditentukan dengan mengukur kerusakan perkerasan. Metode ini dapat
membantu dalam menentukan jenis pemeliharaan dan prioritas.
Nilai PCI sangat tergantung dengan umur perkerasan dan jenis kerusakan
yang ditemui. Hubungan antara PCI dengan umur perkerasan dapat dilihat pada
Gambar 2.1
.
Gambar 2.1. Hubungan PCI dengan Umur Perkerasan (Shahin,1994)
Dari Gambar 2.1. dapat dilihat bahwa pada saat kondisi perkerasan masih
bagus penurunannya terjadi secara perlahan dan penurunan PCI terjadi secara drastis
(36)
commit to user
2.2
1. M D s R D 2. M M c g m t g
3. M M s 4.
C
d
.12. Perh Lang Menentukan Densitas did segmen) kem Rumus lengk Densitas (%)
Mencari ded
Mencari ded
cara untuk m grafik masin memotong ti tersebut ditar grafik yang d
Menjumlah Menjumlah sehingga dip
Mencari cor
Corrected d
dalam Grafi
itungan PC gkah-langkah
densitas ker dapat dari lu
mudian dika kapnya adala ) = (Luas K
duct value (D duct value (D
menentukan ng-masing je
ingkat kerus rik garis hor digunakan un
Gambar 2.2
deduct value deduct valu
peroleh total
rrected dedu deduct value
ik CDV den
CI
h untuk men
rusakan
uas kerusaka alikan 100%
ah sebagai b erusakan/Lu
DV)
DV) yang b
DV, yaitu d
enis kerusak
sakan (low,
rizontal dan ntuk mencar
2. Grafik De
e
ue yang dipe
l deduct valu uct value
(CDV) dipe
ngan cara m
nghitung PCI
an dibagi d (Hardiyatmo erikut: uas Perkerasa berupa Grafi dengan mem kan kemudi medium, hig akan didapa ri nilai DV d
educt Value u
eroleh pada
ue (TDV) (Ha
eroleh denga menarik garis
I sebagai ber
dengan luas o, 2007).
an) x 100%
fik Jenis-jeni masukkan pe
an menarik
gh), selanju
at DV (Hard
dapat dilihat p
untuk Alliga
suatu segm ardiyatmo, 2
an cara mem s vertikal pa
rikut : perkerasan ... is Kerusaka ersentase den garis vertik tnya pada p diyatmo, 200 pada Gamba
ator Crackin
men jalan yan 2007).
masukkan nil ada nilai TD
jalan (tiap ...(2.12.) an. Adapun nsitas pada kal sampai pertolongan 07). Contoh ar 2.2. g ng ditinjau
lai TDV ke
(37)
commit to user
m a G 5. M N d D N y 2.2 men dap pro sec yanmemotong g adalah juml Gambar 2.3. Menghitung Nilai kondis diperoleh. Ru
PCI =
Dengan :
PCI CD
Nilai yang d yang ditinjau
.13. Ana Pada nunjukkan b pat menyeles oyek pemeli
ara tidak lan ng berfungsi
garis q, kem lah masukan (Hardiyatm Gambar nilai kondis si perkerasa umus lengka
= 100 – CD
CI = nil
DV = Co
diperoleh ters u (Hardiyatm
lisis Rencan a Analisis B
berapa bany saikan suatu haraan meli ngsung haru i mengendal mudian ditar n data deng mo, 2007).
2.3. Grafik C
si perkerasan an dengan m
apnya adalah
V...
lai kondisi p
orrected Ded
sebut dapat m mo, 2007).
na Anggara Bina Marga yak bahan d u pekerjaan p iputi peralat us meliputi b likan pelaksa
rik garis ho
gan nilai DV
Corrected D
n
mengurangi h sebagai ber
...
erkerasan
duct Value
menunjukka
an Biaya
a 2010 ter
dan jumlah persatuan vo tan, tenaga biaya admin anaan proye orizontal. Ni
V > 5. Gra
Deduct Value
seratus den rikut : ...
an kondisi pe
rcantum koe tenaga kerj olume. Untu kerja, baha nistrasi perka ek serta paja
ilai q yang
fik CDV se
e
ngan nilai C
...
erkerasan pa
efisien-koefi ja yang dip
k anggaran an, dan biay antoran bese ak yang haru
digunakan eperti pada
CDV yang
...(2.13) ada segmen isien yang akai untuk biaya pada ya lainnya erta stafnya us dibayar.
(38)
commit to user
Sementara untuk tenaga kerja, bahan dan peralatan dianalisa penggunaannya agar diperoleh pekerjaan yang efektif dan efisien. (Anonim 2, 2010).
2.2.14. Lalu Lintas Harian Rata-rata
Lalu lintas harian rata-rata adalah volume lalu lintas rata-rata dalam satu hari. Dari cara memperoleh data tersebut dikenal 2 jenis lalu lintas harian rata-rata, yaitu lalu lintas harian rata-rata tahunan (LHRT) dan lalu lintas harian rata-rata (LHR) (Sukirman, 1994).
Tujuan dari mengumpulkan data lalu lintas adalah untuk menentukan
berapa jumlah berat dan berat beban as (axle load) yang diharapkan akan bekerja
pada perkerasan yang akan kita rencanakan. Pada kenyataannya, beban as yang bekerja di jalan sangat bervariasi mulai dari beban as yang ringan sampai beban as yang berat. Untuk itu perlu suatu beban standar untuk mengkonversikan pengaruh dari beban kendaraan yang sangat berpengaruh itu menggunakan angka ekivalen.
Angka ekivalen kendaraan adalah angka yang menyatakan perbandingan tingkat kerusakan yang ditimbulkan oleh suatu lintasan beban sumbu tunggal kendaraan terhadap tingkat kerusakan yang ditimbulkan oleh satu lintasan beban standar sumbu tunggal seberat 8.16 ton (18.000 lb).
Bina Marga memberikan rumus untuk menentukan angka ekivalen beban sumbu kendaraan sebagai berikut :
4 160 . 8 (kg) gal, sumbu tung beban gal sumbu tung ⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ =
E ...(2.14)
086 , 0 160 . 8 (kg) ganda, sumbu beban ganda sumbu 4 x E ⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡
= ...(2.15)
Sedangkan pada metode AASHTO (1993), berat kendaraan dapat
dikonversikan dalam satuan 18 Kip ESAL (Equivalent Single Axle Load) yang
merupakan sumbu standar dalam merencanakan tebal perkerasan lentur. Jumlah pengulangan sumbu standar untuk 1 arah dinyatakan dalam persamaan:
(39)
commit to user
Dengan:
W18= Repetisi beban lalu lintas selama umur rencana, lss/lajur/umur rencana
LHR= Lalu Lintas Harian Rata-rata Tahunan kendaraan/hari/2 arah E= angka ekivalen jenis kendaraan i
DD = faktor distribusi arah, presentase dari masing-masing arah DL = faktor distribusi lajur
2.2.15. Kerusakan Jalan
Jenis kerusakan jalan dapat dikelompokkan menjadi 2 macam yaitu:
a.Kerusakan structural
Kerusakan struktural adalah kerusakan pada struktur jalan, sebagian atau keseluruhannya, yang menyebabkan perkerasan tidak lagi mampu mendukung beban lalulintas.
b.Kerusakan fungsional
Kerusakan fungsional adalah kerusakan pada permukaan jalan yang dapat menyebabkan terganggunya fungsi jalan tersebut. Kerusakan ini dapat berhubungan atau tidak dengan kerusakan struktural (Tranggono M, 2005).
Kerusakan jalan beraspal yang sering ditemui adalah:
1. Kegemukan (Bleeding)
Kegemukan adalah hasil dari aspal pengikat yang berlebihan, yang bermigrasi ke atas permukaaan perkerasan dikarenakan kelebihan kadar aspal atau terlalu rendahnya kadar udara dalam campuran seperti ditunjukkan pada Gambar 2.4. (Hardiyatmo, 2007).
a. Penyebab utama
− Pemakaian kadar aspal yang tinggi pada campuran aspal.
− Kadar udara dalam campuran aspal terlalu rendah.
− Pemakaian terlalu banyak aspal pada pekerjaan prime coat atau tack coat.
b. Resiko lanjutan
Kehilangan kenyamanan dalam berkendaraan
c. Tingkat kerusakan
Tingkat kerusakan untuk perhitungan PCI serta identifikasi kerusakan
(40)
commit to user
Tabel 2.1. Identifikasi kerusakan Bleeding
Tingkat Identifikasi kerusakan
Kerusakan
L Kegemukan terjadi hanya pada derajat rendah, dan nampak
hanya beberapa hari dalam setahun. Aspal tidak melekat pada sepatu atau roda kendaraan
M Kegemukan telah mengakibatkan aspal melekat pada
sepatu atau roda kendaraan paling tidak beberapa minggu dalam setahun
H Kegemukan telah begitu nyata dan banyak aspal yang
melekat pada sepatu atau roda kendaraan, paling tidak lebih dari beberapa minggu dalam setahun
Sumber: (Shahin, 1994)
Gambar 2.4. Jenis Kerusakan Kegemukan
2. Retak Slip (Slippage Cracks)
Retak slip atau retak berbentuk bulan sabit yang diakibatkan oleh gaya-gaya horizontal yang berasal dari kendaraan seperti ditunjukkan pada Gambar 2.5. (Hardiyatmo, 2007).
a. Penyebab utama
- Kurangya ikatan lapisan permukaan dengan lapisan dibawahnya.
- Campuran terlalu banyak kandungan pasirnya.
- Tegangan sangat tinggi akibat pengereman dan percepatan kendaraan.
(41)
commit to user
- Modulus lapis pondasi (base) terlalu rendah.
b. Resiko lanjutan
- Mengganggu kenyamanan dan keselamatan lalu lintas.
- Retak meluas ke seluruh area perkerasan.
c. Tingkat kerusakan
Tingkat kerusakan untuk perhitungan PCI serta identifikasi kerusakan
ditunjukkan pada Tabel 2.2.
Tabel 2.2. Identifikasi kerusakan Slippage Cracks
Tingkat Identifikasi kerusakan
Kerusakan
L Retak rata-rata < 3/8 In (10 mm)
M Retak rata-rata 3/8 - 1.5 In (10 - 38 mm)
Area disekitar retakan pecah, kedalam pecahan-pecahan terikat
H Retak rata-rata > 1/2 In ( > 38 mm)
Area disekitar retakan pecah kedalam pecahan-pecahan mudah terbongkar
Sumber: (Shahin, 1994)
(42)
commit to user
3. Retak buaya (alligator cracks)
Retak kulit buaya adalah retak yang berbentuk sebuah jaringan dari bidang
bersegi banyak (poligon) kecil-kecil menyerupai kulit buaya, dengan lebar
celah lebih besar atau sama dengan 3 mm seperti ditunjukkan pada Gambar 2.6. (Hardiyatmo, 2007).
a. Penyebab utama
- Defleksi berlebihan dari permukaan perkerasan.
- Gerakan satu atau lebih lapisan yang berada dibawah.
- Modulus dari material lapis pondasi rendah.
- Lapis pondasi atau lapis aus terlalu getas.
- Kelelahan (fatigue) dari permukaan.
- Pelapukan permukaan.
- Bahan lapis pondasi dalam keadaan jenuh air, karena air tanah naik.
b. Resiko lanjutan
- Mengganggu kenyamanan dan keselamatan lalu lintas
- Retak meluas ke seluruh area perkerasan
c. Tingkat kerusakan
Tingkat kerusakan untuk perhitungan PCI serta identifikasi kerusakan
ditunjukkan pada Tabel 2.3.
Tabel 2.3. Identifikasi kerusakan alligator cracks
Kedalaman
Maksimum 4 - 8 In (102 -203 mm) 8 - 18 In (203 -457 mm) 18 - 30 In (457 -762 mm)
1/2 - 1 In (12.7 - 25.4 mm) L L M
> 1 - 2 In (25.4 - 50.8 mm) L M H
> 2 In (50.8 mm) M M H
Diameter rata-rata lubang
(43)
commit to user
Gambar 2.6. Jenis Kerusakan Retak Buaya
4. Alur (Rutting)
Alur adalah deformasi permukaan perkerasan aspal yang diakibatkan turunnya perkerasan ke arah memanjang pada lintasan roda kendaraan seperti ditunjukkan pada Gambar 2.7. (Hardiyatmo, 2007).
a. Penyebab utama
- Pemadatan lapis permukaan dan pondasi (base) kurang, sehingga akibat
beban lalu lintas lapis pondasi memadat lagi.
- Kualitas campuran aspal rendah, ditandai dengan gerakan arah lateral
dan kebawah dari campuran aspal dibawah beban roda kendaraan berat.
- Beban gandar adalah faktor utama beban pada jalan, meskipun bukan
satu-satunya tetapi terdapat hubungan eksponensial antara beban poros
dan kerusakan perkerasan (Jose dan Jorge, 2006).
- Retak alur yang terjadi akibat kelebihan peningkatan jumlah lalu lintas
kendaraan dijalan utama (Butkevicius dan Siaudinis, 2007).
- Tanah dasar lemah atau agregat pondasi (base) kurang tebal, pemadatan
kurang, atau terjadi pelemahan akibat infiltrasi air tanah.
b. Resiko lanjutan
- Terjadi kenaikan perkerasan secara berlebihan disepanjang sisi alur
(44)
commit to user
5 c. Tingka Tingka ditunju Tabel Ti Ker Sumbe 5. Kerusaka Retak pin 0,3 – 0,6 menjadi 2007).a. Penye
− Kur − Dra − Kem − Bah − Sea at kerusakan at kerusaka ukkan pada T
2.4. Identifi ingkat rusakan L M H er: (Shahin,
an Pinggir (E
nggir biasan 6 m dari pin tidak beratu
ebab utama rangnya duk ainase kuran mbang susut hu jalan turu
al coat lemah n
an untuk pe Tabel 2.4. ikasi kerusak Kedalam Kedalam Ked 1994) Gambar Edge Crackin
nya terjadi se ggir. Akibat uran seperti
kungan dari a ng baik.
t tanah disek un terhadap p
h, adhesi per
erhitungan P
kan Rutting Identif
man alur rata man alur rata-dalaman alur
r 2.7. Jenis K
ng)
ejajar denga t pecah dipin
dapat diliha
arah lateral
kitarnya. permukaan p rmukaan ke
PCI serta
fikasi kerusak
a-rata 1/4 -1/ -rata 1/2 -1 rata-rata 1
Kerusakan A
an pinggir pe nggir perker at pada Gam
(dari bahu ja
perkerasan. lapis pondas
identifikasi
kan
/2 In (6 - 13 In (13 - 25.5 In (25.4 mm
lur
erkerasan da rasan, maka mbar 2.8 (H
alan).
si (base) hila
kerusakan mm) 5 mm) m) an berjarak bagian ini Hardiyatmo, ang.
(45)
commit to user
− Konsentrasi lalu-lintas berat didekat pinggir perkerasan.
b. Resiko lanjutan
- Kehilangan kenyamanan kendaraan, dan dapat mengakibatkan
kecelakaan.
- Air masuk ke dalam lapisan pondasi.
- Terjadinya alur dipinggir dapat mengakibatkan erosi pada bahu jalan
c. Tingkat kerusakan
Tingkat kerusakan untuk perhitungan PCI serta identifikasi kerusakan
ditunjukkan pada Tabel 2.5.
Tabel 2.5. Identifikasi kerusakan Edge Cracking
Tingkat Identifikasi kerusakan
Kerusakan
L Retak sedikit sampai dengan tanpa pecahan atau butiran
lepas
M Retak sedang dengan beberapa pecahan dan butiran lepas
H Banyak pecahan atau butiran lepas disepanjang tepi
perkerasan
Sumber: (Shahin, 1994)
(46)
commit to user
6. Retak Memanjang ( LongitudinalCrack)
Retak berbentuk memanjang pada perkerasan jalan yang biasanya berbentuk tunggal atau berderet yang sejajar serta sedikit bercabang seperti ditunjukkan pada Gambar 2.9. (Hardiyatmo, 2007).
a. Penyebab utama
− Gerakan arah memanjang yang diakibatkan kurangnya pengaruh gesek
internal dalam lapis pondasi (base) atau tanah dasar, sehingga lapisan
tersebut kurang stabil.
− Adanya perubahan volume tanah didalam tanah dasar oleh gerakan
vertikal.
− Penurunan tanah urug atau bergeraknya lereng timbunan.
− Kelelahan (fatigue) pada lintasan roda.
− Pengaruh tegangan termal (akibat perubahan suhu) atau kurangnya
pemadatan.
b. Resiko lanjutan
- Mengganggu kenyamanan dan keselamatan lalu-lintas.
- Retak meluas ke seluruh area perkerasan.
- Retak dengan celah yang terlalu besar memungkinkan air masuk ke lapis
pondasi dan tanah dasar, sehingga melemahkan lapisan pendukung perkerasan.
c. Tingkat kerusakan
Tingkat kerusakan untuk perhitungan PCI serta identifikasi kerusakan
ditunjukkan pada Tabel 2.6.
Tabel 2.6. Identifikasi kerusakan LongitudinalCrack
Tingkat Identifikasi kerusakan Kerusakan
L Retak terisi, lebar < 3/8 In (10 mm), atau retak terisi sembarang lebar (pengisi kondisi bagus)
M Retak terisi, lebar 3/8 - 3 In (10 - 76 mm)
Retak tak terisi, sembarang lebar sampai 3 In (76 mm) Retak terisi, sembarang lebar dikelilingi retak agak acak
H Sembarang retak terisi atau tak terisi dikelilingi oleh retak acak, kerusakan sedang sampai tinggi Retak tak terisi > 3 In (76 mm)
Retak sembarang lebar, dengan beberapa inci disekitar
retakan, pecah
(47)
commit to user
Gambar 2.9. Jenis Kerusakan Retak Memanjang
7. Lubang (Potholes)
Lubang adalah lekukan permukaan perkerasan akibat hilangnya lapisan aus
dan material lapis pondasi (base) seperti ditunjukkan pada Gambar 2.10
(Hardiyatmo, 2007).
a. Penyebab utama
− Campuran material lapis permukaan yang kurang baik.
− Air masuk ke dalam lapis pondasi lewat retakan di permukaan perkerasan
yang tidak segera ditutup.
− Beban lalu lintas yang mengakibatkan disintegrasi lapis pondasi.
− Tercabutnya aspal pada lapisan aus akibat melekat pada ban kendaraan.
b. Resiko lanjutan
- Kehilangan kenyamanan dalam berkendaraan, dan dapat mengakibatkan
kecelakaan.
- Lubang atau keruskan meluas.
- Air dapat masuk ke dalam lapis permukaan.
c. Tingkat kerusakan
Tingkat kerusakan untuk perhitungan PCI serta identifikasi kerusakan
(48)
commit to user
Tabel 2.7. Identifikasi kerusakan Potholes
Kedalaman
Maksimum 4 - 8 In (102 -203 mm) 8 - 18 In (203 -457 mm) 18 - 30 In (457 -762 mm)
1/2 - 1 In (12.7 - 25.4 mm) L L M
> 1 - 2 In (25.4 - 50.8 mm) L M H
> 2 In (50.8 mm) M M H
Diameter rata-rata lubang
Sumber: (Shahin, 1994)
Gambar 2.10. Jenis Kerusakan Lubang
8. Ambles (Depression)
Ambles adalah penurunan perkerasan yang terjadi pada area terbatas yang mungkin dapat diikuti dengan retakan seperti ditunjukkan pada Gambar 2.11. (Hardiyatmo, 2007).
a. Penyebab utama
− Beban lalu lintas berlebihan
− Penurunan sebagian dari perkerasan akibat lapisan di bawah perkerasan
(49)
commit to user
b. Resiko lanjutan
- Dapat memicu terjadinya retakan.
- Mengurangi kenyamanan dan keselamatan kendaraan
c. Tingkat kerusakan
Tingkat kerusakan untuk perhitungan PCI serta identifikasi kerusakan
ditunjukkan pada Tabel 2.8.
Tabel 2.8. Identifikasi kerusakan Depression
Tingkat Identifikasi Kerusakan
Kerusakan
L Kedalaman maksimum ambles 1/2 - 1 In (13 - 25 mm)
M Kedalaman maksimum ambles 1 - 2 In (25 - 51 mm)
H Kedalaman ambles > 2 In (51 mm)
Sumber: (Shahin, 1994)
(50)
commit to user
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Gambaran
Umum Lokasi Penelitian
Kabupaten Merangin merupakan salah satu kabupaten yang cukup strategis di wilayah Barat Daya Provinsi Jambi yang akan menjamin kemudahan interaksi dengan wilayah lainnya, sehingga akan mendukung berjalannya kegiatan ekonomi wilayah. Di samping mempunyai lokasi yang cukup strategis juga mempunyai batas wilayah yang cukup luas. Kabupaten Merangin merupakan Kabupaten yang kaya akan sumberdaya alam dan potensi wisata yang cukup baik terutama hasil tambang, hutan, perkebunan, dan peternakan serta memiliki potensi lahan yang sesuai untuk tanaman pangan khususnya untuk lahan sawah. Disamping mempunyai potensi diatas, pemanfaatan potensi yang ada belum dapat dioptimalkan, hal ini tercermin dalam persoalan-persoalan yang dihadapi oleh wilayah terutama berkenaan dengan adanya kesenjangan pembangunan antara wilayah, sektor, pendapatan dan persoalan lingkungan.
Sejarah Kabupaten Merangin diawali dengan pembentukan Pemerintahan Daerah Provinsi Jambi berdasarkan UU No.61 Tahun 1958, kemudian diikuti dengan pembentukan Kabupaten Sarolangun Bangko berdasarkan UU No.7 Tahun 1965. Selanjutnya berdasarkan UU No. 54 Tahun 1999 tanggal 4 Oktober 1999 Tentang Pembentukan Kabupaten Sarolangun, Kabupaten Tebo, Kabupaten Muaro jambi dan Kabupaten Tajung Jabung Timur.
Secara geografis Kabupaten Merangin terletak antara 101032’11” –
102050’00” Bujur timur dan 1028’23” – 1052’00” Lintang selatan. Sebelah utara
berbatasan dengan Kabupaten Bungo, sebelah Timur berbatasan dengan Kabupaten Sarolangun, sebelah selatan berbatasan dengan Kabupaten Rejang Lebong dan Sebelah barat berbatasan dengan Kabupaten Kerinci.
(51)
commit to user
Luas Wilayah Kabupaten Merangin berdasarkan data Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Merangin Tahun 2009 yang mempergunakan data statistik Pengolahan dan Desiminasi Statistik Kabupaten Merangin dengan 24 (dua puluh empat) Kecamatan, 10 (sepuluh) Kelurahan dan 203 (dua ratus tiga) Desa dengan
luas wilayah mencapai 7.679 Km2. Untuk transportasi menuju Kabupaten Merangin
dapat ditempuh dengan 2 (dua) alternatif jalan penghubung yaitu Provinsi Jambi – Kota Bangko melewati Kota Muara Bungo dengan perkiraan jarak tempuh mencapai 320 Km (± 6½ Jam), atau berjarak 260 Km melewati Kecamatan Pauh – Mandiangin (± 5 Jam).
Batas administratif wilayah Kabupaten Merangin adalah sebagai berikut :
Sebelah Utara berbatasan dengan Kabupaten Bungo.
Sebelah Timur berbatasan dengan Kabupaten Sarolangun.
Sebelah Selatan berbatasan dengan Kabupaten Rejang Lebong, Provinsi
Bengkulu.
Sebelah Barat berbatasan dengan Kabupaten Kerinci.
Secara administratif lokasi yang akan ditinjau pada penelitian ini adalah ruas jalan Simpang Kodim – Talang Kawo terletak pada Kecamatan Bangko yang
mempunyai luas wilayah sekitar 195 Km2, jumlah penduduk sebesar 36.319 jiwa
pada tahun 2009, dengan kepadatan sebesar 186 jiwa/Km2. Topografi wilayah
(datar-bergelombang) .
Ruas jalan ini merupakan termasuk salah satu jalan di Kabupaten Merangin Provinsi Jambi terdaftar pada nomor ruas 000143 pada daftar jaringan Jalan Kabupaten Merangin, dengan Panjang Jalan 6200 m serta mempunyai lebar 12 m dengan 2 jalur dan dua arah untuk satu jalur lebar jalan 4,5 m serta median jalan 3 m.
(52)
commit to user
Gambar 3.1 Lokasi Penelitian
3.2.
Data dan Sumber Data
3.2.1. Data PrimerData yang diperoleh langsung dilapangan dari objek yang diteliti, adapun data-data yang diperlukan adalah sebagai berikut:
1. Pencatatan jenis kerusakan jalan
2. Pengukuran dimensi kerusakan jalan
3. Volume lalu lintas harian rata-rata (LHR)
4. Pengumpulan data sebaran Kuisioner
J A M B I
Ruas Jalan
(53)
commit to user
3.2.2. Data Sekunder
Data yang didapat dari sumber lain yang telah tersedia sebelum penelitian ini dilakukan serta data yang diperoleh dari instansi terkait yakni Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin. Data-data yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
1. Peta Jaringan Jalan Simpang Kodim – Talang Kawo
2. Daftar Induk Jaringan Jalan Kabupaten Merangin
3. Data anggaran biaya pembangunan dan pemeliharaan jalan Kabupaten Merangin
4. Data riwayat penanganan Jalan Simpang Kodim-Talang
5. Data Geometrik Jalan Simpang Kodim-Talang Kawo
6. Data kerusakan Jalan Simpang Kodim-Talang Kawo
7. Data perkembangan jumlah kendaraan
8. Data LHR
9. Data PCI
3.2.3. Teknik Pengumpulan Data
3.2.3.1. Tahap I Pengambilan Sampel Kuesioner
Pada penelitian untuk mendapatkan Variabel Bebas SDM (X4) digunakan pengambilan data kuesioner yang diambil dari jumlah populasi Pegawai Dilingkungan Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin sebanyak 120 orang, Sehingga sampel yang digunakan sebanyak 55 Orang dengan faktor error yang digunakan sebesar 0,10. Perhitungan pengambilan sampel menggunakan rumus 2.1.
Setelah itu kuesioner disebar kepada 55 orang yang diambil sampel, kemudian dari jawaban responden ini disusun secara sekala menggunakan metode
Likert Summated Rating (LSR) dengan alternatif pilihan antara 1 sampai dengan 5 dengan ketentuan :
1. Jawaban sangat baik sekali dengan bobot score 5
2. Jawaban baik bobot score 4
3. Jawaban kurang baik bobot score 3
4. Jawaban tidak baik bobot score 2
(54)
commit to user
3.2.3.2. Tahap II Pengambilan Data Variabel Terikat PCI (Y)
Data PCI didapatkan dari data sekunder yang diperoleh dari instansi Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin dan juga diperoleh langsung dari hasil pengukuran dilapangan dengan menggunakan alat sebagai berikut :
1. Meteran Panjang Panjang 50 M dan meteran panjang 7,5 m
2. Kertas, alat tulis, dan formulir survei
3. Kamera
Prosedur pelaksanaan yang dilakukan antara lain: pembagian segmen jalan, membuat peta kerusakan jalan, menentukan jenis kerusakan jalan, menghitung dimensi
kerusakan jalan, menghitung densitas kerusakan jalan, menghitung deduct value,
menghitung total deduct value, menghitung corrected deduct value, menghitung nilai
PCI sehingga didapatkan nilai kondisi perkerasan jalan.
3.2.3.3. Tahap III Pengambilan Data Variabel Bebas RAB (X1)
Data variabel Rencana Anggaran Biaya didapatkan dari data sekunder mengenai riwayat penanganan jalan Simpang Kodim – Talang Kawo dari Tahun 2006-2008 yang diperoleh dari Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin dan dapat dilihat dalam Surat Perjanjian Kerja Konstruksi Harga Satuan antara Pengguna Anggaran dan Kontraktor Pelaksana.
3.2.3.4. Tahap IV Pengambilan Data Variabel Bebas Anggaran Perbaikan (X2)
Data variabel anggaran perbaikan didapatkan dari data sekunder mengenai
riwayat penanganan jalan Simpang Kodim – Talang Kawo dari Tahun 2006-2008 yang diperoleh dari Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin dan dapat dilihat dalam Surat Perjanjian Kerja Konstruksi Harga Satuan antara Pengguna Anggaran dan Kontraktor Pelaksana.
(55)
commit to user
3.2.3.5. Tahap V Pengambilan Data Variabel Bebas LHR (X3)
Data variabel LHR didapatkan dari data sekunder yang diperoleh dari Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin serta dilakukan survey dilapangan selama 7 hari. Survey lapangan dilakukan dengan menggunakan alat sebagai berikut:
1. Kertas, alat tulis, dan formulir survei
2. Kamera
3. Stop Watch
3.2.3.6. Tahap VI Pengambilan Data Variabel Bebas SDM (X4)
Data variabel SDM didapatkan dari Hasil pengolahan Kuesioner terhadap Pelaksana proyek pekerjaan jalan di Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin dengan menggunakan analisis korelasi.
3.2.4. Teknik Analisis Data
Setelah data X1, X2, X3, X4, serta Y terkumpul dilakukan identifikasi
hubungan antar variabel bebas (X1, X2, X3, X4) terhadap varibel terikat (Y) Untuk
pengaruh secara simultan diselesaikan dengan Analisis Regresi Linear Berganda, Kemudian dilakukan pemodelan sesuai dengan rumus 2.2. Sedangkan untuk mengetahui hubungan keeratan dilakukan dengan Korelasi.
(56)
commit to user
3.3.
Langkah Penelitian
Langkah penelitian secara lengkap ditunjukkan dalam diagram alir berikut:
Mulai
Pengumpulan Data Proyek Jalan
Kerusakan Jalan Identifikasi Kerusakan dengan Metode PCI Hubungan Antar Variabel Terhadap PCI (Y) Pembahasan Kesimpulan Selesai
Gambar 3.2. Bagan Alir Penelitian Variabel
1.RAB (X1)
2.Anggaran Perbaikan (X2)
3.LHR (X3)
Kuesioner 1. Pendidikan 2. Tupoksi 3. Pengalaman 4. Pelatihan 5. Pengetahuan Variabel
4.SDM (X4)
Korelasi dan Regresi dengan SPSS 17
(57)
commit to user
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1.
Data Hasil Penelitian
Berdasarkan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin serta data primer yang diambil langsung dilokasi penelitian didapatkan data data sebagai berikut:
1. Lalu Lintas Harian Rata-rata pada ruas jalan Simpang Kodim – Talang Kawo
pada tahun 2008 – 2010 dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Data LHR pada ruas jalan Simpang Kodim- Talang Kawo
TAHUN JENIS KENDARAAN LHR
Kendaraan Ringan 2 Ton 122
2006 Pick Up/Combi/Bus Kecil 120
Truk > 2 as 179
Truck 45
Kendaraan Ringan 2 Ton 124
2007 Pick Up/Combi/Bus Kecil 122
Truk > 2 as 183
Truck 46
Truck 129
2008 Kendaraan Ringan 2 Ton 127
Truk > 2 as 191
Truck 48
Truck 189
2009 Kendaraan Ringan 2 Ton 281
Truk > 2 as 166
Truck 6
Truck 106
2010 Kendaraan Ringan 2 Ton 731
Truk > 2 as 361
Truck 1
(58)
commit to user
2. Nilai PCI pada ruas Jalan Simpang Kodim – Talang Kawo pada tahun 2006 –
2010 dapat dilihat pada Tabel 4.2.
3. Rencana Anggaran Biaya pada ruas Jalan Simpang Kodim – Talang Kawo pada
tahun 2006 – 2008 dapat dilihat pada Tabel 4.3.
4. Metode Perbaikan pada ruas Jalan Simpang Kodim – Talang Kawo pada tahun
2006 – 2008 dapat dilihat pada Tabel 4.4.
5. Jumlah Responden yang melakukan pengisian angket kuesioner pada tahun 2011
dapat dilihat pada Tabel 4.5. Tabel 4.2. Nilai PCI
TAHUN TOTAL RATA-RATA KETERANGAN
STA 1 STA 2 STA 3 STA 4 STA 5 STA 6
2006 100 100 92 100 100 100 592 99 SEMPURNA 2007 100 100 69 80 72 73 494 82 SANGAT BAIK 2008 100 100 100 100 100 100 600 100 SEMPURNA
2009 0 0 0 5 28 0 33 6 GAGAL
2010 0 0 0 0 25 0 25 4 GAGAL
NILAI PCI
Sumber: Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin Tabel 4.3 Rencana Anggaran Biaya
TAHUN JENIS PEKERJAAN NILAI KONTRAK
2006 Perkerasan, Peningkatan dan Pengaspalan Hotmix 5,260,020,000.00
2007 Pengaspalan Hotmix 3,494,870,000.00
2008 Pemeliharaan Jalan 512,000,000.00
2009 -
-2010 -
-Sumber: Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin Tabel 4.4. Anggaran Perbaikan
TAHUN PEMBANGUNAN
TOTAL
PEKERJAAN TANAH
PERKERASAN BERBUTIR
PERKERASAN ASPAL
2006
199,130,842.26
-
2,633,801,287.20
2,832,932,129.46
2007
183,728,119.00
74,223,867.00
2,055,244,745.00
2,313,196,731.00
2008
31,643,040.60
13,998,407.40
263,103,250.17
308,744,698.17
2009
-
-
-
-2010
-
-
-
-DAFTAR RENCANA ANGGARAN BIAYA BERDASARKAN DOKUMEN KONTRAK
(59)
commit to user
Tabel 4.5. Hasil Pengisian Angket Kuesioner
NO NAMA RESPONDEN JUMLAH
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 Pengguna Jasa 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 0 3 5 5 4 4 80
2 Pengguna Jasa 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 0 3 5 5 4 4 80
3 PPTK 4 5 4 5 4 5 5 5 5 5 2 3 0 3 3 5 5 5 4 77
4 PPTK 3 4 5 5 2 4 5 4 4 5 3 3 4 0 3 4 4 4 3 69
5 PPTK 4 5 5 5 4 5 5 5 4 3 2 4 4 3 3 4 5 4 5 79
6 PPTK 5 5 5 4 5 4 4 4 4 4 3 0 3 3 4 5 5 5 5 77
7 PPTK 4 5 5 4 4 3 4 4 4 4 3 3 0 3 3 5 5 4 4 71
8 PPTK 4 5 1 3 2 5 5 4 4 5 3 3 2 0 2 5 4 5 3 65
9 PPTK 4 5 4 5 5 5 4 4 4 4 3 3 0 3 3 5 4 4 4 73
10 PPTK 4 5 3 4 5 5 5 5 5 4 3 3 0 0 0 0 0 0 0 51
11 PPTK 5 4 5 5 4 5 4 5 4 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 46
12 PPTK 5 5 5 5 3 3 2 2 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 36
13 Pengawas Lapangan 5 4 5 4 4 4 4 4 4 2 1 2 0 2 2 5 5 4 3 64
14 Pengawas Lapangan 4 3 3 4 2 4 3 4 4 2 2 3 3 0 3 4 4 3 3 58
15 Pengawas Lapangan 2 2 4 3 2 3 2 3 3 1 2 3 3 0 3 5 4 3 4 52
16 Pengawas Lapangan 3 2 2 4 2 3 4 3 4 1 2 3 0 2 2 4 4 4 4 53
17 Pengawas Lapangan 5 5 5 5 5 4 3 4 5 2 2 2 0 3 2 5 4 4 4 69
18 Pengawas Lapangan 4 4 4 4 4 5 3 4 4 2 2 3 0 2 2 5 5 4 4 65
19 Pengawas Lapangan 4 3 5 5 2 5 5 5 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 44
20 Pengawas Lapangan 4 4 5 3 5 5 5 5 5 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 43
21 Pengawas Lapangan 4 1 5 4 4 5 3 3 4 1 2 3 0 3 3 5 5 5 5 65
22 Pengawas Lapangan 5 4 5 5 3 5 4 5 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 42
23 Pengawas Lapangan 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 3 5 3 3 5 5 4 4 5 85
24 Pengawas Lapangan 5 4 5 5 5 4 4 5 4 3 3 4 3 3 3 5 5 5 4 79
25 Pengawas Lapangan 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 0 3 3 5 5 5 5 83
26 Pengawas Lapangan 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 3 0 0 0 3 3 4 4 4 69
27 Pengawas Lapangan 5 4 3 5 5 5 4 3 5 5 2 4 0 3 4 3 4 5 3 72
28 Pengawas Lapangan 5 4 5 5 3 4 5 5 5 5 3 3 3 3 3 5 4 5 4 79
29 Petugas Laboratorium 0 0 0 0 0 3 2 2 3 1 2 4 0 3 3 4 4 4 4 39
30 Petugas Laboratorium 0 0 0 0 0 3 2 2 3 1 2 4 0 3 3 4 4 4 4 39
31 Petugas Laboratorium 0 0 0 0 0 2 2 3 3 1 2 4 3 0 3 4 4 4 4 39
32 Petugas Laboratorium 0 0 0 0 0 3 3 4 3 2 2 4 3 0 3 4 4 3 4 42
33 Petugas Laboratorium 0 0 0 0 0 5 3 5 4 2 1 4 0 3 2 4 4 3 4 44
34 Petugas Laboratorium 0 0 0 0 0 4 2 4 2 1 2 4 0 2 2 4 5 3 3 38
35 Operator Alat Berat 0 0 0 0 0 1 5 1 1 3 3 3 0 3 4 3 3 2 2 34
36 Operator Alat Berat 0 0 0 0 0 1 2 5 2 5 3 3 3 3 3 4 5 4 3 46
37 Operator Alat Berat 0 0 0 0 0 2 1 1 5 5 2 3 0 3 3 4 4 4 4 41
38 Operator Alat Berat 0 0 0 0 0 4 3 4 1 3 3 3 0 2 2 5 4 4 4 42
39 Operator Alat Berat 0 0 0 0 0 2 3 2 1 5 3 4 0 3 3 3 4 3 4 40
40 Operator Alat Berat 0 0 0 0 0 5 4 3 1 4 3 4 0 3 3 5 4 3 3 45
41 Konsultan Pengawas 4 5 4 3 4 5 4 4 5 5 3 3 3 0 3 4 4 4 4 71
42 Konsultan Pengawas 5 5 5 4 5 5 5 5 5 4 1 1 2 0 3 5 5 5 5 75
43 Konsultan Pengawas 5 1 5 5 5 0 0 0 0 5 2 3 3 4 3 3 4 3 3 54
44 Konsultan Perencana 5 1 5 5 5 0 0 0 0 5 3 3 3 0 3 4 4 4 3 53
45 Konsultan Perencana 5 5 1 1 5 0 0 0 0 5 1 3 2 0 3 5 5 5 5 51
46 Konsultan Perencana 5 4 4 5 5 0 0 0 0 5 2 3 3 0 3 5 5 5 5 59
47 Kontraktor Pelaksana 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 77
48 Kontraktor Pelaksana 3 3 1 1 4 4 4 4 5 1 2 3 0 0 0 0 0 0 0 35
49 Kontraktor Pelaksana 3 2 3 2 4 4 4 4 5 4 3 3 3 0 4 4 3 5 5 65 162 148 154 157 149 183 171 178 177 171 106 136 65 77 124 183 181 169 164 2855
NOMOR ITEM INSTRUMEN
(1)
commit to user
untuk memunculkan Anova. Kemudian Check list (√) Estimates pada Regression Coefficient. Kemudian klik Continue seperti ditunjukkan pada Gambar 4.33.
Gambar 4.33. LinearRegression ( Program SPSS 17 )
6. Pada kotak dialog Linier Reggresion. Klik Save. Check list (√) Unstandardized
pada Reggresion Value. Lalu klik Continue seperti ditunjukkan pada Gambar 4.34.
(2)
commit to user
7. Masih pada kotak dialog Linier Reggresion. Klik Option. Ketik 0,05 pada Entry
untuk Use probality of F. Kemudian Check list (√) Include constan in equation. Lalu klik Continue, seperti ditunjukkan pada Gambar 4.35.
Gambar 4.35. Linear Regression Option ( Program SPSS 17 )
8. Klik OK pada kotak dialog Linier Reggresion. Sehingga akan muncul hasil output seperti ditunjukkan pada Tabel 4.28, 4.29, dan 4.30.
Tabel 4.28. Model Summary
Model r R square Adjust Square Std. Error Of the Estimate
1 1.000a 1.000 0 0
Tabel 4.29. Anova
Model Sum Of
Square df Mean Square F Sig 1 Regression Residual Total 0.964 0.000 0.964 4 0 4 0.241 0 0 0 0 0 0a 0 0
(3)
commit to user
Tabel 4.30. Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig
B
Std. Error
Beta
1
(Constan)
3.6
0
0
0
0
Kontrak
1.146
0
5.596
0
0
A.Perbaikan
1.804
0
5.031
0
0
LHR
0.004
0
0.023
0
0
SDM
0.921
0
1.027
0
0
Unstandardized Coefficients
Model
Berdasarkan hasil output diadapatkan data koefisien untuk arah regresi b1 sebesar
1,146, b2 sebesar 1,804, koefisien b3 sebesar 0,004 dan b4 sebesar 0,921. Sehingga
persamaan regresinya adalah : Y = 3,6 + 1,146 X1 + 1,804 X2 + 0,004 X3 + 0,921 X4.
Dari model matematis tersebut diatas dapat diambil kesimpulan bahwa faktor yang sangat besar mempengaruhi kerusakan jalan adalah Anggaran Perbaikan sebesar 1,804, kemudian nilai Kontrak sebesar 1,146, sedangkan untuk LHR dan SDM tidak terlalu signifikan mempengaruhi kerusakan jalan sebesar 0,004 dan 0,921. Sementara untuk nilai 3,6 merupakan faktor-faktor lain yang menyebabkan kerusakan jalan dan tidak termasuk dalam model matematis tersebut. Jadi proses pemeliharaan jalan secara berkala ataupun periodik merupakan unsur yang paling penting untuk meningkatkan umur layan. Apabila pembangunan jalan baru yang selalu menjadi pokok utama pada proses pelaksanaan maupun perencanaan pekerjaan jalan setiap periode satu tahun anggaran, kemudian tahun berikutnya tidak dilakukan penganggaran kembali untuk pekerjaan pemeliharaan jalan secara periodik maupun berkala, dapat dipastikan jalan tersebut akan mengalami kerusakan sehingga mengakibatkan umur layan jalan tidak dapat terpenuhi.
(4)
commit to user
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1.
Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan pada Bab IV maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1) Nilai PCI untuk konstruksi jalan pada ruas Simpang Kodim – Talang Kawo yang tidak dilakukan perbaikan pada tahun 2009 - 2010 rata-rata sebesar 6 dan 4 termasuk dalam kategori gagal, kemudian untuk nilai PCI pada Tahun 2006 -2008 rata-rata sebesar 99, 82, dan 100 termasuk pada kategori sempurna dan sangat baik.
2) Terdapat korelasi yang kuat dengan score rata-rata 4 dan 5 (sangat kuat) terhadap kompetensi SDM untuk tingkat pendidikan, diklat, tupoksi, pengalaman kerja, dan pengetahuan pada pelaksana proyek pekerjaan jalan di Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Merangin.
3) Dari hasil analisis regresi dihasilkan model matematis yaitu: Y = 3,6 + 1,146 X1
+ 1,804 X2 + 0,004 X3 + 0,921 X4 (dengan Y adalah PCI, X1 adalah variabel
Kontrak, X2 adalah variabel Anggaran Perbaikan, X3 adalah LHR, dan X4 adalah
variabel SDM). Untuk Nilai Kontrak mempunyai korelasi 0,677, berarti termasuk dalam kategori mempunyai korelasi sedang, Anggaran Perbaikan nilai korelasi 0,682 termasuk dalam kategori mempunyai korelasi sedang, LHR nilai korelasi 0,774 termasuk dalam kategori mempunyai korelasi kuat, dan SDM nilai korelasi 0,610 termasuk dalam kategori mempunyai korelasi sedang.
(5)
commit to user
5.2.
Saran
Saran-saran yang dapat disampaikan dari hasil penelitian ini adalah:
1)
Perlu dilakukan kajian dengan memperhatikan faktor-faktor penyebab kerusakan jalan lainnya seperti Faktor CBR Tanah, dan Drainase Jalan2)
Bisa dilakukan pemodelan dengan membandingkan antara beberapa jenis proyek konstruksi untuk pekerjaan jalan diatas jembatan. Sebab faktor penyebab kerusakan jalan diatas jembatan berbeda dengan jalan diatas tanah.(6)