Journals ITB
JETS

Journal of Engineering and Technological Sciences
  1. Home
  2. Archives
  3. Vol 31 (2024) Issue 3
  4. Articles

Optimasi Pemeliharaan Jalan: Model Pengambilan Keputusan Multi-Kriteria untuk Prioritas di Kabupaten Pasaman, Sumatera Barat

Published: | DOI: 10.5614/jts.2024.31.3.10 | Vol 31, Issue 3 (2024)

Authors

Abstract

Jalan merupakan prasarana transportasi yang penting dalam pertumbuhan pembagunan social dan ekonomi. Karena keterbatasan dana, maka perlu menentukan prioritas perbaikan jalan. Agar penanganan jalan berjalan optimal, diperlukan kriteria yang menjadi prioritas utama untuk dipertimbangkan dengan seksama.Pemilihan kriteria yang tepat merupakan aspek yang perlu dikaji karena kondisi dan kebutuhan setiap daerah akan prioritas perbaikan dan peningkatan jalan akan berbeda. Pendekatan analisa yang digunakan pada penelitian ini adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengunakan expert choice. Dalam penelitian ini, hirarki AHP yang digunakan adalah hirarki fungsional yang terdiri dari 3 level yaitu tujuan (level 1), kriteria (level 2) dan sub kriteria (level 3).Kuesioner disebarkan pada 19 responden untuk menemukan bobot kriteria dan subkriteria yang menjadi prioritas pemeliharaan ruas jalan di Kabupaten Pasaman, Provinsi Sumatera Barat. Dari 6 kriteria dan 23 sub kriteria, setelah dilakukan analisis dengan mengunakan Expert Choice, terdapat 5 kriteria dan 19 sub-kriteria yang memenuhi persyaratan nilai CR 0,1. Dalam menetapkan urutan kegiatan pemeliharaan jalan di Kabupaten Pasaman, bobot diberikan pada beberapa faktor, seperti kerusakan jalan (30,90%), aspek ekonomi (19,70%), kebijakan (18,10%), lalu lintas (16,00%), dan tata guna lahan (9,60%). Hasil dari model ini selanjutnya di aplikasikan kepada 12 ruas jalan yang membutuhkan pemeliharan.

Keywords

Psychology

Vivi Ariani

Program Studi Teknik Ekonomi Konstruksi, FTSP Universitas Bung Hatta Email: viviariani@bunghatta.ac.id

Eva Rita

Program Studi Teknik Sipil, FTSP Universitas Bung Hatta Email: evarita@bunghatta.ac.id

Sesmiwati

Program Studi Teknik Ekonomi Konstruksi, FTSP Universitas Bung Hatta Email: sesmiwati@bunghatta.ac.id

Aufaa Rozaan

Bidang Bina Marga Dinas PUPR Kab Pasaman Email: aufaa.rozaan@gmail.com

Abstrak

Jalan merupakan prasarana transportasi yang penting dalam pertumbuhan pembagunan social dan ekonomi. Karena keterbatasan dana, maka perlu menentukan prioritas perbaikan jalan. Agar penanganan jalan berjalan optimal, diperlukan kriteria yang menjadi prioritas utama untuk dipertimbangkan dengan seksama. Pemilihan kriteria yang tepat merupakan aspek yang perlu dikaji karena kondisi dan kebutuhan setiap daerah akan prioritas perbaikan dan peningkatan jalan akan berbeda. Pendekatan analisa yang digunakan pada penelitian ini adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengunakan expert choice. Dalam penelitian ini, hirarki AHP yang digunakan adalah hirarki fungsional yang terdiri dari 3 level yaitu tujuan (level 1), kriteria (level 2) dan sub kriteria (level 3).Kuesioner disebarkan pada 19 responden untuk menemukan bobot kriteria dan subkriteria yang menjadi prioritas pemeliharaan ruas jalan di Kabupaten Pasaman, Provinsi Sumatera Barat. Dari 6 kriteria dan 23 sub kriteria, setelah dilakukan analisis dengan mengunakan Expert Choice, terdapat 5 kriteria dan 19 subkriteria yang memenuhi persyaratan nilai CR 0,1. Dalam menetapkan urutan kegiatan pemeliharaan jalan di Kabupaten Pasaman, bobot diberikan pada beberapa faktor, seperti kerusakan jalan (30,90%), aspek ekonomi (19,70%), kebijakan (18,10%), lalu lintas (16,00%), dan tata guna lahan (9,60%). Hasil dari model ini selanjutnya di aplikasikan kepada 12 ruas jalan yang membutuhkan pemeliharan.

Kata Kunci: Jalan, perbaikan, AHP, MCDM, pasaman

1. Pendahuluan

Jalan memiliki peran krusial dalam perkembangan pembangunan sosial dan ekonomi. Namun, seiring penggunaan oleh masyarakat dan berlalunya waktu, kerusakan tak terhindarkan dan dapat mempengaruhi nilai pelayanan dan stabilitas ruas jalan. Oleh karena itu, Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga memiliki tanggung jawab untuk menangani perbaikan tersebut. Namun dalam perencanaan perbaikan, seringkali muncul kendala, salah satunya sulitnya menentukan prioritas perbaikan karena keterbatasan dana.

Saat ini penangan pemeliharaan ruas jalan menurut Public Work Department (1990) berdasarkan pada penilaian subyektif dari kondisi kerusakan jalan dan nilai volume lalu lintas harian rata-rata. Ketika anggaran terbatas, tidak mungkin untuk memelihara dan memperbaiki semua ruas jalan yang rusak secara bersamaan. Oleh karena itu, perlu adanya penentuan prioritas untuk menentukan ruas jalan mana yang akan diperbaiki terlebih dahulu. Agar proses pemilihan urutan prioritas penanganan jalan berjalan secara optimal, diperlukan kriteria tambahan yang menjadi prioritas untuk dipertimbangkan. Hal ini membantu memastikan alokasi anggaran yang ada digunakan secara efisien dan efektif sesuai dengan kebutuhan yang mendesak.

Banyak kriteria skala prioritas yang perlu diperhatikan untuk meningkatkan kondisi ruas jalan yang akan diperbaiki. Pemilihan kriteria yang tepat merupakan aspek yang perlu dikaji karena kondisi dan kebutuhan setiap daerah akan prioritas perbaikan dan peningkatan jalan akan berbeda. Artinya, dalam upaya memelihara dan meningkatkan kondisi jalan di Kabupaten

Pasaman, diperlukan mekanisme pengambilan keputusan yang menggunakan analisis metode ilmiah. Pendekatan analisa yang digunakan adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengunakan expert choice. Pendekatan ini mengintegrasikan beberapa kriteria dan subkriteria untuk menentukan prioritas perbaikan pada ruas jalan yang membutuhkan perhatian utama.

Konsep pengambilan keputusan perbaikan dengan metoda MCDM sudah banyak diaplikasikan dalam penentuan skala prioritas perbaikan jalan (Dabous et al., 2020; Li et al., 2018; Rofiq, M., & Radam, 2019; Sayadinia, 2021; Wiecek et al., 2008). Ada banyak pendekatan yang digunakan dalam metode MCDM diantaranya adalah Analytic Hierarchy Process (AHP) (Cafiso et al., 2002; Solangi et al., 2019; Taherdoost, 2017); Analytical Network Process (ANP) (Saaty, 2005; Surbakti & Harefa, 2017); Technique for Order of Preference by Similarity to Idea Solution (TOPSIS) (Ouma et al., 2015); Electre family, Electre II, II, III &IV (Roy & Hugonnard, 2002) dan lain-lainya.

Metode AHP adalah salah satu teknik pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM) yang diperkenalkan oleh L. Saaty pada tahun 1980. AHP digunakan untuk memodelkan masalah kompleks dan tidak terstruktur dengan menggambarkan permasalahan dalam bentuk perbandingan berpasangan yang dibangun dari struktur hierarki (Saaty, 2005). Pendekatan hierarkis ini membantu dalam menguraikan keputusan besar menjadi sub-keputusan yang lebih mudah dikelola, sambil mempertimbangkan preferensi relatif antar kriteria dan alternative. Lebih lanjut, AHP menggunakan hierarki untuk menyusun dan memprioritaskan beberapa kriteria ke dalam kelompok

Tabel 1. Kriteria dan sub kriteria dalam penentuan skala prioritas pemeliharaan jalan

Sumber
KriteriaSub kriteria123456789101112
Retak******
Amblas*****
Lubang*******
Kerusakan JalanAlur/Bekas Roda**
Bahu Jalan*****
Kemiringan Jalan*****
Volume Lalu LintasTinggi****
Sedang****
Rendah****
EkonomiManfaat Kelayakan***
Biaya Kegiatan***
Komoditi Unggulan**
Trayek Angkutan umum**
SosialLuas wilayah**
Jumlah Penduduk**
Jumlah Fasilitas Umum**
Musrenbang Kabupaten***
KebijakanAnggaran Biaya Tambahan (ABT)**
Bidang Pertanian**
Bidang Pendidikan**
Tata Guna LahanBidang Sosial Budaya***
Bidang Perdagangan / Jasa**

1) shah et al., (2014); 2) Antoro dkk., (2016); 3) Kumar et al., (2020); 4) Ahmed et al, (2017); 5) Siswanto dkk., (2019); 6) Bhandari & Almpantis,(2018); 7) Mengistu dkk, (2020); 8) Tjendani dkk, (2018); 9) Prakasan et al., (2015); 10) Rahmad dkk, (2016); 11) Rofiq & Radam, (Rofiq, M., & Radam, 2019); Sushera dkk., (2019)

dan elemen tertentu dalam level yang biasanya terdiri dari penetapan tujuan, kriteria, dan alternatif subkriteria.

2. Hipotesis

Dengan keterbatasan anggaran dan peningkatan standar belanja jalan setiap tahun, perlu dilakukan optimasi program pembangunan dan pemeliharaan jalan. Untuk itu, agar pengambilan keputusan mencapai tingkat efektivitas yang optimal, diperlukan penetapan kriteria dan subkriteria yang cermat dalam menetapkan prioritas kegiatan pemeliharaan tersebut, khususnya yang akan diterapkan pada 12 ruas jalan prioritas di Kabupaten Pasaman, Sumatera Barat.

3. Metodologi

Sesuai dengan tujuan artikel yaitu untuk menentukan skala prioritas pemeliharaan jalan, maka diperlukan menetapkan kriteria dan sub kriteria. Berdasarkan literature review, terdapat 6 kriteria dan 21 sub kriteria yang teridentifikasi seperti yang di tunjukan pada Tabel 1 . Kriteria tersebut diberi weights dengan mengunakan teknik AHP. Aplikasi Expert Choice dapat digunakan untuk mempermudah proses pengambilan keputusan dalam menganalisis data (Yunus et al., 2013).

Dalam penelitian ini, hirarki AHP yang digunakan adalah hirarki fungsional yang terdiri dari 3 level yaitu tujuan (level 1), kriteria (level 2) dan sub kriteria (level 3). Selanjutnya, kuisioner disebarkan pada 19 responden untuk menentukan bobot kriteria dan subkriteria yang menjadi prioritas pemeliharaan ruas jalan di Kabupaten Pasaman Provinsi Suatera Barat. Pengembangan struktur hirarki AHP yang memuat hubungan antar kriteria dan subkriteria dengan 12 alternative ruas jalan seperti terlihat pada Gambar 1.

Selain itu, data pendukung untuk penelitian ini berasal dari usulan program pemeliharaan jalan yang dikategorikan berdasarkan kondisi fisik dan nilai pekerjaan tahun terakhir pada 12 ruas jalan alternatif. Usulan tersebut diperoleh dari Bidang Bina Marga Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Pasaman. Data penilaian kondisi jalan dan nilai LHR, serta informasi mengenai fungsi tata guna lahan, ekonomi dan kebijakan didapatkan dari data BAPEDDA Kabupaten Pasaman.

4. Hasil dan Pembahasan

4.1. Perbandingan pasangan dan pembobotan kriteria

Hasil analisis program expert choice untuk hasil perbandingan pasangan dan pembobotan kriteria dari struktur hirarki AHP diatas ditunjukan pada Tabel 2 dan output grafik pada Gambar 2. Bobot dan Consistency Ratio (CR) untuk matriks perbandingan antar kriteria memiliki nilai 0.09. Hal ini mengindikasikan bahwa matriks kriteria tersebut dianggap konsisten karena nilai CR < 0.1. Adapun urutan bobot tertinggi untuk kriteria tersebut dimulai dari faktor kerusakan jalan (30,9%), dan diikuti oleh faktor ekonomi (19,7%), faktor kebijakan (17,6%), faktor volume lalu lintas (16,0%), faktor aspek tata guna lahan (9,6%), dan faktor sosial (6,3%).

Berdasarkan hasil output grafik hasil analisis subkriteria dalam setiap kriteria pada Gambar 3, nilai bobot dan nilai consistency ratio (CR) untuk matrik perbandingan berpasangan terdapat 5 sub kriteria dengan nilai CR kurang dari 0,01. Untuk kriteria tersebut dikatakan konsisten, karena nilai CR < 0,1. Untuk kriteria aspek tata guna lahan karena nilai CR = 0,1; maka kriteria

12

Gambar 1. Struktur hirarki AHP

Tabel 2. Nilai bobot dan CR untuk matrik perbandingan berpasangan antar kriteria

KriteriaBobotPersen
Faktor Kerusakan Jalan (A)0,30930,90
Faktor Volume Lalu Lintas (B)0,16016,00
Faktor Ekonomi (C)0,19719,70
Faktor Sosial (D)0,0636,30
Faktor Kebijakan (E)0,17617.60
Faktor Tata Guna Lahan (F)0,0969,60
CR (Consistency Ratio)0,09 < 0,109 < 10
3

Gambar 2: Grafik output hasil analisis terhadap matriks perbandingan berpasangan antar kriteria

5

Gambar 3. Grafik output hasil analisis subkriteria dalam setiap kriteria

tersebut tidak menjadi prioritas dalam pemeliharaan jalan di Daerah Pariaman.

4.2. Penentuan peringkat perbaikan ruas jalan

Hasil dari pemodelan diatas selanjutnya diaplikasikan pada 12 ruas jalan yang ada di Daerah Pasaman. Adapun ruas jalan tersebut adalah 1. Ulu Layang-Muaro; 2. Malampah - Kp Kajai; 3. Parik Batu - Tugu Ahmad Karim; 4. Kp Kajai - Koto Sapan; 5. Silang IV – Lanai; 6. Simp III Benai - Kamp.Tongah; 7. Pintu Padang – Soma; 8. Simp III Rumbai - Muara Tais; 9. Batu Kambing - Guo Siayuong; 10. Abam – Sibintaian; 11. Muaro Tais - Kp Tongah; 12 Kp. Tongah - Rambahan Barun. Untuk penentuan peringkat perbaikan ruas yang perioritas adalah jalan yang mempunyai bobot tertinggi untuk setiap kriteria yang ditandai dengan warna kuning seperti penjelasan dibawah ini.

a) Perhitungan bobot pada kerusakan jalan

Hasil perbandingan matriks alternative ruas prioritas dengan memperhatikan setiap subkriteria dalam kriteria faktor kerusakan jalan yang berasal dari data skunder kasar kerusakan jalan (kondisi jalan) dari konsultan maka didapat bobot ditunjukan seperti pada Tabel 3. Ruas Jalan 1 yaitu Ulu Layang – Muaro, memiliki bobot kerusakan jalan tertinggi, sehingga ruas jalan 1 menjadi prioritas pemeliharaan pertama jika ditinjau dari kriteria kerusakan jalan.

b) Perhitungan bobot pada volume lalu lintas

Hasil perbandingan matriks alternative ruas prioritas dengan memperhatikan subkriteria volume lalu lintas Tinggi (B1). Data untuk kriteria faktor volume lalu lintas berasal dari data skunder LHR jalan yang digunakan untuk mendapatkan bobot seperti pada Tabel 5. Ruas jalan 5 yaitu Silang IV - Lanai, memiliki bobot tertinggi, sehingga Ruas Jalan 5 menjadi prioritas pertama jika ditinjau dari volume lalu lintas tertinggi.

Tabel 3. Bobot alternatif kriteria kerusakan jalan untuk seluruh subkriteria

RuasPanjangKerusakan JalanBobot
JalanJalanA1A2A3A4A5A6A1A2A3A4A5A6
119,1019,102,7072,7502,6232,4822,6090,6380,6480,6180,5850,6150,621
28,008,000,0270,0260,0270,0290,0270,0060,0060,0060,0070,0060,006
34,004,000,0960,0940,1000,0980,1000,0230,0220,0240,0230,0240,023
44,154,150,0620,0600,0640,0620,0620,0150,0140,0150,0150,0150,014
511,5011,500,0560,0520,0560,0600,0540,0130,0120,0130,0140,0130,013
65,705,700,2240,2260,2240,2260,2300,0530,0530,0530,0530,0540,052
716,9016,900,2460,2500,2480,2480,2440,0580,0590,0580,0580,0570,059
88,508,500,2340,2400,2380,2460,2360,0550,0570,0410,0580,0560,057
911,7011,700,1780,1720,1800,1800,1780,0420,0410,0420,0420,0420,043
1015,5015,500,1720,1680,1740,1720,1740,0410,0400,0410,0410,0410,041
113,003,000,1800,1820,1780,1740,1820,0420,0430,0420,0410,0430,043
124,104,100,0620,0560,0620,0660,0580,0150,0130,0150,0160,0140,015

330 Jurnal Teknik Sipil

Tabel 4. Bobot alternatif kriteria volume lalu lintas untuk sub kriteria LHR

RuasPanjangVolume Lalu Lintas
JalanJalanLHR (kend/hari)Bobot
119,1030350,100
28,0030510,101
34,0012020,040
44,1513220,044
511,5034450,114
65,7024890,082
716,9027320,090
88,5027010,089
911,7026710,088
1015,5025490,084
113,0026100,086
124,1024710,082

Tabel 6. Bobot alternatif kriteria Ekonomi untuk seluruh sub kriteria jumlah fasilitas umum

Ruas JalanJumlah Fasilitas UmumBobot
120,111
220,111
320,111
420,111
520,111
600,000
720,111
810,056
910,056
1010,056
1110,056
1220,111

c) Perhitungan bobot pada volume lalu lintas

Hasil perbandingan matriks alternative ruas prioritas dengan memperhatikan subkriteria volume lalu lintas Tinggi (B1). Data untuk kriteria faktor volume lalu lintas berasal dari data skunder LHR jalan yang digunakan untuk mendapatkan bobot seperti pada Tabel 4. Ruas jalan 5 yaitu Silang IV - Lanai, memiliki bobot tertinggi, sehingga Ruas Jalan 5 menjadi prioritas pertama jika ditinjau dari volume lalu lintas tertinggi.

d) Perhitungan bobot pada ekonomi

Hasil perbandingan matriks alternative ruas prioritas dengan memperhatikan subkriteria biaya kegiatan (C2) dalam kriteria faktor ekonomi dengan estimasi biaya kegiatan menggunakan panjang kerusakan dikalikan dengan data skunder untuk Analisa Standar Belanja (ASB) per kilometer maka didapat bobot ditunjukan seperti pada Tabel 5 dibawah ini. Ruas Jalan Kp Tongah – Rambahan Baru, memiliki bobot ekonomi berdasarkan biaya kegiatan paling rendah , sehingga Ruas Jalan 12 yaitu Kp Tongah – Rambahan Baru menjadi prioritas pertama jika ditinjau dari Biaya Kegiatan.

e) Perhitungan bobot pada sosial

Hasil perbandingan matriks alternative ruas prioritas dengan memperhatikan subkriteria jumlah fasilitas umum (D5) dalam kriteria social dengan menggunakan data skunder dari BPS yang disesuiakan maka didapat bobot ditunjukan pada Tabel 6. Ruas Jalan Ulu Layang-Muaro, Malampah- Kp Kajai, Parit Batu- Tugu Ahmad Karim, Kp Kajai – Koto Sopan, Silang IV- Lanai, Pintu

Tabel 5. Bobot alternatif kriteria volume lalu lintas untuk sub kriteria LHR

RuasPanjangEkonomi
JalanJalanNilai Kegiatan (Rp)Bobot
119,1072.291.000.0000,133
28,0020.653.000.0000,038
34,0024.162.000.0000,045
44,1531.871.000.0000,059
511,5037.791.000.0000,070
65,7011.490.000.0000,021
716,90118.353.000.0000,218
88,5034.538.000.0000,064
911,7063.723.000.0000,118
1015,50100.640.000.000,186
113,0023.903.000.0000,044
124,102.897.000.0000,005

Tabel 7. Bobot alternatif kriteria Ekonomi untuk seluruh sub kriteria jumlah fasilitas umum

Ruas JalanAnggaran Biaya ambahan (Rp)Bobot
11.445.824.9450,133
2413.078.8990,038
3483.253.7310,045
4637.438.2790,059
5755.830.8410,070
6229.815.3870,021
72.367.066.7950,218
8690.772.9250,064
91.274.477.2610,118
102.012.800.3090,186
11478.078.7090,044
1257.939.5600,005

Tabel 8. Urutan Skala Prioritas Pemeliharaan Jalan Kabupaten di Daerah Pasaman

Ruas JalanTotal Bobot
Akhir		Urutan
Ulu Layang – Muaro0,2471
Pintu Padang – Soma0,0972
Abam – Sibintaian0,0763
Batu Kambing - Guo Siayuong0,0634
Simp III Rumbai - Muara Tais0,0545
Silang IV – Lanai0,0496
Muaro Tais - Kp Tongah0,0467
Simp III Benai - Kamp.Tongah0,0408
Malampah - Kp Kajai0,0349
Kp Kajai - Koto Sapan0,03310
Parik Batu - Tugu Ahmad Karim0,03211
Kp. Tongah – Rambahan Baru0,02712

Padang - Soma , memiliki bobot sosial berdasarkan jumlah fasilitas umum paling tinggi , sehingga beberapa ruas tersebut dapat dipilih menjadi prioritas pertama jika ditinjau dari jumlah fasilitas umum.

f) Perhitungan bobot pada kebijakan

Hasil perbandingan matriks alternative ruas prioritas dengan memperhatikan subkriteria anggaran biaya tambahan (E2) dalam kriteria kebjiakan dengan asumsi maksimal 2 % dari biaya kegiatan maka didapat bobot ditunjukan seperti pada Tabel 7. Ruas Jalan Kp Tongah - Rambahan Baru, memiliki bobot kebijakan berdasarkan anggaran biaya tambahan paling rendah, sehingga Ruas Jalan Kp Tongah - Rambahan Baru

menjadi prioritas pertama jika ditinjau dari anggaran biaya tambahan

g) Perhitungan total bobot

Setelah memperoleh semua bobot, langkah selanjutnya adalah menghitung bobot akhir dengan mengalikan bobot lokal dari alternatif pada setiap kriteria dengan bobot global kriteria dan sub-kriteria. Hasil perhitungan bobot akhir dapat ditemukan pada Tabel 8.

5. Kesimpulan dan Saran

5.1 Kesimpulan

  • 1. Penelitian ini bertujuan untuk menetapkan skala prioritas permeliharaan jalan dengan mengunakan model pengambilan keputusan multi-kriteria. Dari 6 kriteria dan 23 sub kriteria, setelah dilakukan analisis dengan mengunakan Expert Choice, terdapat 5 kriteria dan 19 sub-kriteria yang memenuhi persyaratan nilai CR < 0,1. Lima kriteria utama yang perlu dipertimbangkan dalam menentukan prioritas kegiatan pemeliharaan jalan di Kabupaten Pasaman adalah kerusakan jalan dengan bobot 30,90 %, ekonomi 19,70 %, kebijakan 18,10 %, lalu lintas 16,00 % dan tata guna lahan 9,60 %.
  • 2. Hasil dari model ini di aplikasikan kepada 12 ruas jalan yang membutuhkan pemeliharan. Dari perhitungan bobot total terhadap alternative ruas jalan, maka didapat urutan prioritas kegiatan pemeliharaan jalan di Kabupaten Pasaman sebagai berikut, ruas jalan Ulu Layang–Muaro, Kec. Mapat Tunggul Selatan; Padang–Soma, Kec. Mapat Tunggul; Abam–Sibintaian, Kec. Mapat Tunggul; Batu Kambing–Guo Siayoung, Kec. Mapat Tunggul; Simp III Rumbai–Muara Tais, Kec. Mapat Tunggul; Silang IV–Lanai, Kec. Dua Koto; Muara Tais–Kp. Tongah, Kec. Mapat Tunggul; Simp III Benai-Kp.Tongah, Kec. Mapat Tunggul; Malampah–Kp. Kajai, Kec. Tigo Nagari; Kp. Kajai–Koto Sopan, Kec. Tigo Nagari; Parik Batu–Tugu Ahmad Karim, Kec. Tigo Nagari; dan Kp Tongah–Rambahan Baru, Kec. Padang Gelugur.

5.2 Saran

Untuk penelitian selanjutnya, perlu dilakukan penyesuaian terhadap penetapan kriteria dan subkriteria untuk ruas jalan dengan daerah yang berbeda. Selain itu juga perlu dikaji juga untuk mengintegrasikan dua metoda untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

Research Intelligence

Data from OpenAlex ↗

Metrics

0.00
FWCIfield-weighted
27th
Percentilevs same year + field
Article
Work type
GOLD
Open Access

Topics

Urban Transport Systems Analysis Primary
1.00
Civil and Structural Engineering › Engineering › Physical Sciences
Management and Optimization Techniques
1.00
Occupational Health and Safety Management
0.95

Related Research

Semantic Profile AI-classified research signals

Core Domains
Psychology 0.36
level 0

Institution Network

References

  1. Ahmed, S., Vedagiri, P., & Krishna, K. V. (2017). Prioritization of pavement maintenance sections using objective based Analytic Hierarchy Process. International Journal of Pavement Research and Technology, 10(2), 158–170. https://doi.org/10.1016/j.ijprt.2017.01.001 DOI: 10.1016/j.ijprt.2017.01.001
  2. Antoro, J. B., Djakfar, L., & Wicaksono, A. (2016). Penentuan Prioritas Pemeliharaan Jalan Kabupaten Di Wilayah Perkotaan. Rekayasa Sipil, 10(1), 1–9.
  3. Bhandari, S. B. N., & Almpantis, D. (2018). Application of Various Multiple Criteria Analysis Methods for the Evaluation of Rural Road Projects. The Open Transportation Journal, 12, 57–76.
  4. Cafiso, S., Graziano, A. D., Kerali, H. R., & Odoki, J. . (2002). Multicriteria analysis method for pavement maintenance management. Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, 1816(1), 73–84.
  5. Dabous, S. A., Al-Khayyat, G., & Feroz, S. (2020). Utility-based road maintenance prioritization method using pavement overall condition rating. Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 15(1), 126–146. https://doi.org/10.7250/bjrbe.2020-15.464 DOI: 10.7250/bjrbe.2020-15.464
  6. Kumar, A., Singh, G., & Vaidya, O. S. (2020). A Comparative Evaluation of Public Road Transportation Systems in India Using Multicriteria Decision-Making Techniques. Journal of Advanced Transportation, 2020, 1–16. https://doi.org/10.1155/2020/8827186 DOI: 10.1155/2020/8827186
  7. Li, H., Ni, F., Dong, Q., & Zhu, Y. (2018). Application of analytic hierarchy process in network level pavement maintenance decision-making. International Journal of Pavement Research and Technology, 11(4), 345–354. https://doi.org/10.1016/j.ijprt.2017.09.015 DOI: 10.1016/j.ijprt.2017.09.015
  8. Mengistu, H., Quezon, E. ., Tsegaye, M., & Markos, T. (2020). Expert choice-based approach on analytical hierarchy process maintenance priority rating using super decision software in a city, Ethiopio. American Journal of Civil Engiineering and Architecture, 8(3), 105–118. https://doi.org/10.12691/ajcea-8-3-4 DOI: 10.12691/ajcea-8-3-4
  9. Ouma, Y. O., Opudo, J., & Nyambenya, S. (2015). Comparison of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS for road pavement maintenance prioritization: methodological exposition and case study. Advances in Civil Engineering, 1, 140–189.
  10. Prakasan, A. C., Tiwari, D., Shah, Y. U., & Parida, M. (2015). Pavement maintenance prioritization of urban roads using analytical hierarchy process. International Journal of Pavement Research and Technology, 8(2), 112–122. https://doi.org/10.6135/ijprt.org.tw/2015.8(2).112 DOI: 10.6135/ijprt.org.tw/2015.8(2
  11. Public Work Department. (1990). Petunjuk teknis perencanaan dan penyusunan program jalan.
  12. Rahmad, H., A.A., R., & Sumino. (2016). Analisa Penentuan Urutan Prioritas Pemeliharaan Jalan. Jnteti, 122–128.
  13. Rofiq, M., & Radam, I. F. (2019). Analysis of Priority Scale of Road Handling In Murung Raya Regency Using Analytical Hierarchy Process (AHP) Method. Journal of Innovations in Engineering and Engineering and Science, 4(1), 11–19.
  14. Roy, B., & Hugonnard, J. . (2002). Ranking of suburban line extension projects on the Paris Metro System by a multi-criteria method. Transportation Research, 16(4), 301312.
  15. Saaty, T. . (2005). Theory and applications of the analytic network process: decision making with benefits, opportunities, costs, and risks. PA: RWS publications.
  16. Sayadinia, S. & B. (2021). Proposing a new hybrid multi-criteria decision- making approach for road maintenance prioritization. International Journal of Quality & Reliability Management, 38(1). https://doi.org/10.1108/IJQRM-01-2020-0020 DOI: 10.1108/ijqrm-01-2020-0020
  17. Shah, Y. U., Jain, S. S., & Parida, M. (2014). Evaluation of prioritization methods for effective pavement maintenance of urban roads. International Journal of Pavement Engineering, 15(3), 238–250. https://doi.org/10.1080/10298436.2012.657798 DOI: 10.1080/10298436.2012.657798
  18. Siswanto, H., Supriyanto, B., Pranoto, P. R., & Friansa, M. A. (2019). District road maintenance priority using analytical hierarchy process. AIP Conference Proceedings.
  19. Solangi, Y. A., Tan, Q., Mirjat, N. H., Valasai, G. D., Khan, M. W. A., & Ikram, M. (2019). An Integrated Delphi-AHP and Fuzzy TOPSIS Approach Toward Ranking and Selection of Renewable Energy Resources in Pakistan. Processes, 7, 118–128.
  20. Surbakti, M., & Harefa, K. . (2017). Study of road maintenance program priority, using the analytical network process. Mater. Sci. Eng.
  21. Sushera, V., Rohman, M. A., & Gde Kartika, A. A. (2019). Analisis Prioritas Pemeliharaan Jalan Kabupaten Karanganyar Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal Transportasi: Sistem, Material, Dan Infrastruktur, 1(2), 95–106. https://doi.org/10.12962/j26226847.v1i2.5033 DOI: 10.12962/j26226847.v1i2.5033
  22. Taherdoost, H. (2017). Decision Making Using the Analytic Hierarchy Process (AHP); A Step by Step Approach. International Journal of Economics and Management Systems, 2, 244–246.
  23. Tjendani, H. T., Oetomo, W., Witjaksana, B., & Hariyadi, E. (2018). Analisis penentuan prioritas penanganan jalan Kabupaten Barito Selatan dengan metode AHP. Eminar Nasional Call Paper & Pengabdian Masyarakat, 16–29.
  24. Wiecek, M., Ehrgott, M., Fadel, G., & Figueira, J. R. (2008). Multiple criteria decision making for engineering. The International Journal of Management Science, 36(3), 337–339. https://doi.org/10.1016/j.omega.2006.10.001 DOI: 10.1016/j.omega.2006.10.001
  25. Yunus, R. M., Samadi, Z., Yusop, N. M., & Dasimah. (2013). Expert Choice for Ranking Heritage Streets. Socail and Behavioral Sciences, 101, 465–475. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.07.220 DOI: 10.1016/j.sbspro.2013.07.220