Pemodelan kinerja perkerasan jalan sangat dibutuhkan dalam upaya mendapatkan gambaran informasi perubahan kondisi perkerasan jalan di masa mendatang. Penelitian ini fokus pada prediksi kondisi perkerasan jalan menggunakan metode rantai Markov dengan cara melakukan perkalian antara Matriks Probabilitas Transisi (MPT) dengan vektor kondisi awal. Data utama yang digunakan dalam pengembangan model ini adalah data kondisi perkerasan dan data histori penanganan jalan tahun 2016 – 2017. Aplikasi model rantai Markov pada jaringan jalan di Kabupaten Bangka Barat untuk periode lima tahun (2018 – 2022) dengan asumsi dilakukan penanganan untuk seluruh ruas jalan setiap tahun sesuai dengan jenis program penanganan (pemeliharaan rutin, pemeliharaan berkala, rehabilitasi dan rekonstruksi) berdasarkan batasan persentase kondisi kerusakan jalan. Gambaran perubahan kondisi jaringan jalan kabupaten yang dihasilkan dari penerapan model tersebut cukup optimal, dimana pada tingkat kondisi Baik (B) terus mengalami peningkatan. Sebaliknya, pada tingkat kondisi Rusak Berat (RB) terus mengalami penurunan setiap tahunnya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengelola jalan dalam rangka perencanaan pengelolaan jaringan jalan. Application of Markov Chain Model In Road Management in Bangka Barat Regency ABSTRACT Road pavement performance modeling is needed to get an overview of information about changes in road pavement conditions in the future. This research focuses on the prediction of road pavement conditions using the Markov chain method by multiplying the Transition Probability Matrix (TPM) with the initial condition vector. The main data used in the development of this model are pavement condition data and road handling history data for 2016-2017. Application of the Markov chain model in the road network in West Bangka Regency for a period of five years (2018 - 2022) with the assumption that handling is done for all roads every year according to the type of treatment program (routine maintenance, periodic maintenance, rehabilitation, and reconstruction) based on the percentage limit of road damage conditions. The description of changes in district road network conditions resulting from the application of the model is quite optimal, were at the level of good condition (B) continues to increase. Conversely, the level of severely damaged (RB) condition continues to decline every year. The results of this study are expected to be a reference for road managers in the framework of road network management planning. Keywords : Road pavement performance; Markov chain; Road network management