DENPASAR-fajarbali.com | Dewa Ayu Nyoman Ardi Utami, S.T., M.T., dosen Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Pendidikan Nasional (Undiknas) Denpasar, resmi menyandang gelar Doktor bidang Teknik Sipil dari Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) Surabaya, setelah berhasil mempertahankan disertasinya pada Ujian Terbuka/Promosi Doktor, belum lama ini.
Dewa Ayu Utami berhasil mengembangkan solusi inovatif berbasis teknologi prediksi. Penelitian disertasinya dilatarbelakangi dari fenomena kerusakan jalan di wilayah perkotaan sering kali disebabkan oleh interaksi berbagai faktor kompleks.
Seperti tingginya curah hujan, buruknya sistem drainase, beban kendaraan yang berlebih, hingga kualitas material jalan yang digunakan.
Lewat disertasinya yang berjudul “Model Keputusan Probabilistik Penentuan Jenis Pemeliharaan Jalan Berbasis Dynamic Bayesian Network dengan Integrasi Faktor Genangan Perkotaan”, Utami sukses meraih gelar Doktor di Program Studi Doktor Teknik Sipil Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), dengan predikat cumlaude.
Penelitian ini berfokus pada prediksi penurunan kondisi jalan perkotaan yang rentan mengalami kerusakan. Seperti retak, lubang (potholes), alur (rutting), hingga permukaan yang tidak rata.
Dewa Ayu Utami, menambahkan model keputusan konvensional umumnya hanya memberikan hasil berupa angka pasti yang kaku. Sebaliknya, pendekatan Dynamic Bayesian Network (DBN) menawarkan pendekatan probabilistik yang dinamis.
Prediksi Berbasis Probabilitas (Persentase): Hasil prediksi disajikan dalam bentuk persentase kemungkinan perubahan kondisi jalan di masa depan. Sehingga memudahkan pengambil keputusan dalam menentukan skala prioritas.
Otomatisasi dan Temporal: Model ini bersifat dinamis karena melihat perubahan kondisi jalan dari waktu ke waktu secara berkelanjutan (automation).
Analisis Multivariabel: Tidak hanya mengukur kondisi jalan pada satu waktu saja, model ini juga mengintegrasikan hubungan kausalitas antar-variabel. Termasuk faktor genangan perkotaan, curah hujan, dan sistem drainase.
Air genangan akibat hujan deras dan drainase buruk yang meresap ke dalam celah aspal merupakan salah satu penyebab utama percepatan kerusakan jalan. Melalui model ini, hubungan kausal, ketidakpastian, serta dinamika penurunan perkerasan jalan di area rawan genangan dapat direpresentasikan secara akurat.
Ia berharap hasil riset doktoralnya ini tidak hanya menjadi dokumen akademik di perpustakaan, melainkan dapat diimplementasikan secara nyata oleh pemerintah daerah, khususnya di Kota Denpasar.
Inovasi ini memiliki potensi pemanfaatan yang sangat luas. Dinas PUPR dapat menggunakan rekomendasi prediksi DBN untuk menyusun program pemeliharaan jalan tahunan, maupun jangka menengah secara lebih terukur.
Selain itu, model ini juga dapat dikembangkan untuk mendukung pengelolaan sumber daya air, karena turut mengintegrasikan variabel curah hujan dan drainase.
Bappeda juga dapat memanfaatkan persentase probabilitas kondisi jalan untuk menyusun rencana alokasi anggaran, dan prioritas investasi infrastruktur berbasis risiko.
Namun, agar model DBN ini dapat bekerja secara optimal, pengelolaan data jalan harus dilakukan secara terintegrasi, terdokumentasi dengan baik. Serta diperbarui secara berkala.
Di balik kecanggihan model ini, tantangan terbesar yang dihadapi dalam pengembangannya adalah penentuan Conditional Probability Table (CPT). Serta pengumpulan data yang komprehensif.
Karena model ini bekerja secara temporal (dinamis), dibutuhkan ketersediaan data historis selama minimal lima tahun secara konsisten untuk seluruh variabel, yang meliputi kondisi fisik jalan, data curah hujan harian. Kemudian, kondisi jaringan drainase, serta lalu lintas harian kendaraan.
Akademisi yang menyelesaikan studi S1 Teknik Arsitektur di Universitas Udayana dan S2 Teknik Sipil di Universitas Indonesia ini berkomitmen untuk kembali fokus menjalankan Tridarma Perguruan Tinggi. Ia bergabung di Undiknas sejak 2015.
Setelah menyelesaikan pendidikan S3-nya, ia siap kembali mengajar, meneliti, dan mengabdi kepada masyarakat. [gde]
