## BEHAVIORAL SCIENCE DAN PENDEKATAN BERBASIS DATA DALAM PEMBUATAN KEBIJAKAN BAGI LEMBAGA PEMERINTAH

## Riska Ana Gulang
Riska.ag@gmail.com
Abstrak: Pengukuran tingkat pencapaian target pemerintah terhadap public policy yang dib- uat dan dikeluarkan dalam bentuk hard policy , harus dilakukan dengan pendekatan berbeda dibandingkan gaya klasik yang hanya menggunakan model ekonomi klasik berdasarkan val- ue-benefit analisis. Hal ini disebabkan semakin berkembangnya teknologi internet dan kece- patan tranfer informasi data yang cukup tinggi, sehingga memungkinkan untuk memperoleh data-data dalam jumlah sangat besar dengan lebih efisien yang di masa lalu sulit dilakukan. Berdasarkan penelitian yang pernah dilakukan oleh stephen davidovit disimpulkan bahwa di hadapan Internet khusus nya mesin pencari seperti google, publik / user bisa berperilaku san- gat jujur, indikasi terhadap hal ini bisa dilihat dari keyword yang digunakan ketika melakukan searching sehingga dimungkinkan untuk memperoleh data dengan bias yang minimum terha- dap sejumlah sampel. Saat ini juga berkembang disiplin ilmu baru dan dikenal dengan nama pasar “Big Data” dan pelakunya disebut “Data Scientist”. Hal-hal tersebut seharusnya bisa dimasukkan dalam pertimbangan ketika membuat suatu kebijakan, sehingga kebijakan yang dibuat tepat sasaran. Selain Big data saat ini juga berkembang penelitian  berkaitan dengan aspek behavioral / kebiasaan manusia, penelitian ini di motori oleh Amos Tvesrky dan kemu- dian dibawa ke arah lebih advance oleh Richard Thaler yang memperoleh nobel ekonomi 2017, dalam bidang behavioral economic. Big data dan prinsip yang digunakan dalam behavioral economic diharapkan bisa menghasilkan policy yang lebih tepat dan lebih nyaman digunakan oleh publik.
Keyword: Public Policy, behavioral, big data.
Abstract : Measuring the level of achievement of government targets on public policies made and  issued  in  the  form  of  hard  policies,  must  be  done  with  a  different  approach  than  the classical style that only uses classical economic models based on value-benefit analysis. This is due to the growing development of internet technology and the speed of data transfer in - formation that is quite high, making it possible to obtain very large amounts of data more efficiently which in the past was difficult to do. Based on research conducted by Stephen Da - vidovit it was concluded that in the presence of the Internet specifically search engines such as Google, the public / user can behave very honestly, an indication of this can be seen from the keywords used when searching so it is possible to obtain data with a minimum bias for a number of samples. At present there are also new scientific disciplines that are known as the “Big Data” market and the actors are called “Data Scientists”. These things should be included in consideration when making a policy, so that policies are made right on target. In addition to Big Data currently developing research related to the behavioral aspects / human habits, this research is motivated by Amos Tvesrky and then brought in a more advanced direction by Richard Thaler who won the 2017 Nobel Economics, in the field of behavioral economics. Big data and principles used in behavioral economics are expected to produce policies that are more appropriate and more comfortable to be used by the public.
Keyword: Public Policy, Behavioral Science, Big Data
Behavioral Science dan Pendekatan Berbasis Data dalam Pembuatan Kebijakan bagi Lembaga Pemerintah

## Pendahuluan
Untuk mencapai tujuan nya Pemerintah membuat berbagai macam kebijakan, na- mun tidak semua kebijakan ini secara efek- tif dipatuhi masyarakat, sehingga diduga capai annya kurang maksimal. Contohnya adalah dalam berlalu lintas masih sering kita lihat banyak pengemudi yang melanggar. Ke- biasaan tertib berllau lintas yang diajarkan sejak dini seolah tidak memberikan pengaruh apapun.
Selain itu misalnya untuk program smart city, yang diwacanakan pemerintah, sebaik- nya memenuhi unsur-unsur behavioral science dalam pembuatannya, bukan hanya bagus dan canggih namun masyarakat perlu diedukasi agar mau menggunakan sehingga tujuan dibuat infrastruktur smart city tersebut tercapai dengan baik.
Contoh lain adalah kebijakan untuk men- capai “Indonesia Sehat” yang digerakkan oleh kementerian kesehatan hanya berfokus pada kegiatan menyembuhkan dan kurang meng- hiraukan tindakan pencegahan supaya kelom- pok masyarakat yang sudah sehat menjadi lebih sehat atau tidak menjadi sakit, akibat- nya output dari kebijakan ini adalah penam- bahan rumah sakit, penambahan puskesmas, penambahan tenaga medis, dokter, pera- wat, dst. Pada akhirnya akan menimbulkan penambahan biaya yang tidak sedikit. Maka program ini mungkin lebih tepat jika diberi nama “Indonesia Sembuh”, karena fokusnya adalah menyembuhkan bukan menyehatkan.
Manusia sebagai makhluk yang memiliki ke- bebasan memilih terkadang berperilaku tidak rasional, misalnya ide menabung untuk hari depan / pensiun bagi seorang pekerja ada- lah hal yang baik dan masuk akal namun ha- nya sedikit yang benar-benar melaksanakan
hal tersebut. Perilaku tersebut bisa dijelaskan berdasarkan fakta bahwa bagi seseorang, masa sekarang (present) jauh lebih disukai dan lebih nyata dibanding masa depan. Con- toh lain ketika seseorang memperoleh uang, dorongan untuk menghabiskan uang tersebut di masa sekarang / present begitu besar. Bukti terhadap fenomena tersebut biasanya mudah kita dapatkan dari lini masa di sosial media (facebook, twitter, dll) utamanya ketika tang- gal-tanggal awal bulan, cuitan / posting yang kira-kira biasanya berbunyi, “ gajian hari ini cuma lewat saja dari buku tabungan”.
Pada bidang pendidikan, kita mengeluar- kan kebijakan untuk mengulang bagi siswa yang performanya tidak baik, tujuannya ada- lah agar siswa tersebut memperoleh waktu yang lebih banyak dalam menyerap materi sehingga performa nya diharapkan membaik. Namun, pada kenyataannya hukuman “me- ngulang” bagi siswa yang perfomanya tidak baik, kurang efektif. Hukuman mengulang ke- las bagi siswa yang tertinggal pada umum- nya tidak menjadikan siswa tersebut menjadi lebih baik dibandingkan tahun sebelumnya. Hal ini disebabkan motivasi / dorongan dalam diri siswa tersebut kurang dan bukan terletak pada kemampuan memahami materi. Untuk mengatasi hal tersebut maka memberikan porsi kelas inspirasi dengan tema orang-orang berprestasi / peneliti / peraih nobel, tentang kemampuan mereka dalam mengatasi masa- lah, tidak berputus asa, berusaha mencari jalan keluar biasa nya akan memberikan efek peningkatan minat siswa untuk secara mandi- ri mendalami bidang sains, matematika atau bidang yang mereka minati.  Namun hal ini masih jarang dilakukan oleh sekolah / dunia pendidikan.
Behavioral Science dan Pendekatan Berbasis Data dalam Pembuatan Kebijakan bagi Lembaga Pemerintah
Berdasarkan contoh diatas, perilaku manu- sia tidak selalu mengikuti rencana atau pera- turan yang telah ditetapkan. Manusia dalam hal ini publik yang menjadi objek untuk suatu kebijakan yang dibuat oleh stakeholder lebih suka melakukan hal-hal yang menyenangkan dan gampang dilakukan, maka jika suatu ke- bijakan dibuat dengan tidak memperhatikan hal tersebut kebijakan tersebut akan menurun tingkat efektifitas nya.
Dugaan  penyebab  rendahnya  efektifitas kebijakan publik yang dikeluarkan pemer- intah bisa bermacam-macam, diantaranya adalah proses awal pembuatan. Sebagian besar pembuat kebijakan menghasilkan pro- gram berdasarkan model tradisional dari ilmu ekonomi yaitu,  kebijakan dibuat ber- dasarkan informasi yang ada dan kemudian menetap kan cost benefit analisis serta mung- kin model mate matis. Pendekatan dengan menggunakan model tersebut diatas biasanya mengesampingkan perilaku manusia. Perilaku manusia yang tidak disadari berpengaruh cukup  besar  terhadap  tingkat  efektifitas  ke - bijakan sebagaimana yang telah dipaparkan diatas.
Pada pembangunan smart city, implemen- tasi infrastruktur dengan tujuan membuat suatu kota lebih baik dan efisien dalam peng - gunaan energi harus mempertimbangkan mengenai perilaku masyarakat, agar masya- rakat mau menggunakan infrastruktur yang telah dibuat sehingga tujuannya tercapai se- cara efektif. Misalnya menumbuhkan perilaku positif terhadap fasilitas umum dengan mem- perhatikan dan menggunakan fasilitas terse- but sesuai tujuan pembuatannya. Kebiasaan / mental masyarakat harus dimasukkan dalam pembuatan kebijakan. Pandangan dan saran
dari ilmuwan yang mengamati behavior ma- nusia sebaiknya diperhatikan.
Pada bidang kesehatan sama sekali belum dipikirkan mengenai hal-hal yang bisa mengu- bah perilaku masyarakat agar menjadi lebih sehat. Misalnya dengan membangun fasilitas umum, berupa taman kota yang dilengka- pi alat olahraga, atau misalnya memotivasi masya rakat untuk berolahraga dengan mem- buat program tiket gratis bagi orang yang melakukan sejumlah sit-up di stasiun, yang sumber pendanaannya bisa diambil dari pro- gram CSR korporasi / BUMN  dst.
Pendekatan kebijakan publik yang dibuat pemerintah selama ini seolah-olah belum memperhatikan manusia sebagai objek yang memiliki kendali terhadap keinginannya.
Harus diakui mungkin tidak semua kebijak- an  bisa  ditingkatkan  efektifitas  dan  efisiensi nya dengan menggunakan pendekatan ber- basis behavioral science. Tentu saja solusi al- ternatif, ide-ide untuk meningkatkan efisiensi kebijakan publik tersebut harus bisa diper- tanggungjawabkan secara empiris, harus di- buktikan ide mana yang bisa dilakukan dan yang lebih penting ide mana yang tidak akan memberikan hasil.
Untuk memperoleh “insight” terhadap suatu fenomena kebijakan publik, perlu didukung dengan kemampuan untuk mem- peroleh data yang akurat dan bebas dari bias. Saat ini internet jangkauannya semakin luas dengan kapasitas yang semakin tinggi, sei- ring hal tersebut terjadi booming penggunaan sosial media secara masif oleh masyarakat Indonesia, masyarakat indonesia yang suka sekali bercakap-cakap dengan cepat mem- bentuk masyarakat digital dunia dengan ting- kat okupansi yang tinggi di facebook, twitter, instagram, dst. Akibat hal tersebut setiap
Behavioral Science dan Pendekatan Berbasis Data dalam Pembuatan Kebijakan bagi Lembaga Pemerintah harinya akan dihasilkan data-data dengan jumlah besar, data-data ini bisa digunakan dan diolah untuk mendapat gambaran hal apa yang berpengaruh dan menjadi perhatian masyarakat.
Pendekatan menggunakan data dengan memasukkan unsur-unsur human behavior dalam penyusunan policy dengan melakukan pengujian secara empiris, diharapkan dapat menghasilkan kebijakan /metode yang lebih efektif dan penggunaan anggaran yang lebih efisien untuk mencapai hal tersebut.

## Kajian Pustaka
Behavioral science adalah cabang ilmu pengetahuan yang meneliti aktivitas dan in- teraksi antar manusia yang meliputi inves- tigasi dan analisis hubungan antar manusia melalui tinjauan aspek-aspek behavioral serta dengan melibatkan ilmu multidisiplin dian- taranya  biologi,  geografi,  ekonomi,  hukum, psikologi dan ilmu politik.
Behavioral  Insight  Team (BIT) dimulai di Inggris sebagai unit pemerintah terkait peng- aplikasian prinsip dalam Behavioral  Science . Saat ini tim tersebut bekerja di berbagai ma- cam negara sebagai perusahaan yang mem- berikan dampak sosial, bermitra dengan pe- merintah lokal untuk membangun model yang lebih realistis terkait human-behavior kedalam proses desain kebijakan yang berhubungan dengan pelayanan publik. Mereka mengga- bungkan keahlian dalam behavioral-science , pendekatan berbasis data ( data-driven approach ) serta pemahaman pragmatis ter- hadap urusan pemerintahan dalam rangka merancang, dan melakukan evaluasi untuk menghasilkan kebijakan yang efektif.
BIT telah mengembangkan suatu meto do- logi dengan berdasarkan pada strategi umum
yang digunakan oleh pemerintah UK. Untuk menanamkan suatu kebiasaan .
Pendekatan berbasis data ( data-driven approach ) saat ini semakin mudah dilakukan seiring dengan semakin murah dan mudah nya memperoleh data. Saat ini kita melaku- kan digitisasi terhadap konten yang sudah dicip takan dahulu kala dan mengumpulkan data-data dari weblogs, mobile devices, sen- sor, dan transaksi-transaksi. IBM memperkira- kan bahwa 90 persen data yang ada saat ini dihasilkan selama 2 tahun ke belakang.
Jumlah data yang besar belum tentu men- jamin akurasi dari kesimpulan yang bisa didapat, hal ini salah satu nya bisa disebab- kan oleh ketidakjujuran sampel dalam mem- berikan data. Ketidakjujuran dalam member- ikan data ini bisa diakibatkan oleh berbagai macam faktor semisal keinginan untuk terli- hat hebat, sempurna, dll.
Namun dalam kondisi tertentu sampel bisa memberikan data yang cukup jujur dan aku- rat, hal ini ditangkap dengan cerdas oleh mes- in pencari semisal google. Google menangkap keyword yang dimasukkan oleh subjek dalam mesin pencari nya. Jika seseorang mengala- mi krisis kepercayaan diri disebabkan keti- dakpuasan terhadap bentuk tubuh nya, hal ini akan sulit diperoleh melalui survey biasa, karena biasanya subjek akan berbohong dan berusaha terlihat percaya diri, terutama diha- dapan surveyor. Tapi dalam kondisi tertentu ketika subjek merasa tidak ada yang menga- wasi dan hanya berhadapan dengan kompu- ter, subjek akan berusaha mencari bagaima- na agar dirinya terlihat lebih baik, salah satu sumber yang bisa digunakan adalah google. Dari hal tersebut bisa kita simpulkan bahwa ada aktifitas “online” yang dilakukan dengan sangat jujur yang membuat data-data dari
Behavioral Science dan Pendekatan Berbasis Data dalam Pembuatan Kebijakan bagi Lembaga Pemerintah aktifitas ini menjadi sangat berharga. Kesim- pulan inilah yang membuat google sangat sukses, karena banyak yang curhat kepada google dalam skala yang masif.
Pada saat yang sama di publik, muncul tek nologi baru yang memungkinkan kita un- tuk melakukan analisis dan membuat da- ta-data  dalam jumlah sangat besar menja- di le bih teratur. Hal ini memungkinkan kita untuk memperkirakan trend, memperbaiki kondisi kemanusiaan, dan menciptakan nilai komersial maupun sosial. Kemunculan “big- data” memungkinkan kita untuk memperoleh penge tahuan yang lebih mendalam terhadap fenomena  yang  meliputi  sistem  fisik,  psikis, biologis hingga bidang sosioeconomic. Se- hingga pendekatan terhadap suatu masalah bisa didukung dengan menggunakan analisis terhadap data-data tersebut.
Penyusunan kebijakan pemerintah menurut William Dunn (Dunn, 2003) setidaknya dilaku- kan melalui 4 tahapan yaitu:
1. Penyusunan Agenda (Agenda Setting)
2. Formulasi kebijakan (Policy Formulating)
3. Adopsi / Legitimasi kebijakan (Policy Adopting)
4. Implementasi Kebijakan (Policy Implemen- tation)
Pada tahap formulasi kebijakan, menurut Cochran dan Malone, kegiatan ini bermak- sud untuk menjawap pertanyaan “apa”,  yaitu rencana apa yang bisa dilaksanakan untuk memecahkan masalah? Apa saja tujuan dan prioritas yang ada di dalamnya? Pilihan-pii- han apa saja yang tersedia untuk mengata- si ma salah tersebut?, faktor eksternal apa saja baik positif maupun negatif yang terkait dengan masing-masing alternatif pemecahan masalah yang ada, dst.
Setelah alternatif pemecahan masalah terkumpul,  dilakukan  identifikasi  terhadap pendekatan apa saja yang mungkin untuk penyelesaian masalah tersebut, kemudian melakukan identifikasi dan desain perangkat kebijakan ( policy tools ) apa saja spesifik untuk masing-masing pendekatan yang sudah dipi- lih. Perangkat kebijakan ini misalnya berupa: sanksi, imbalan, larangan, hak, dst. Setelah kumpulan  pemecahan  masalah  diidentifikasi dan disaring maka pengambil keputusan akan memilih mana solusi yang paling tepat ber- dasarkan pada feasibility, penerimaan secara politik, cost-benefit, dst.
Salah satu metode yang biasa digunakan oleh  pengambil  kebijakan  ialah  cost- benefit analysis (CBA). CBA adalah suatu bentuk evaluasi riset untuk mempertimbangkan mengenai:  perlukah suatu program dilanjut- kan atau tidak, strategi yang digunakan da- lam suatu program, teknik, improvisasi, atau bagaimana mengalokasikan sumberdaya an- tar program.
Penggunaan cost-benefit analysis biasanya hanya dilakukan dengan membuat model ekonomi terhadap fenomena yang terjadi kemudian model tersebut digunakan untuk memperkirakan  berapa  benefit  /  manfaat yang akan diperoleh dan berapa biaya yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan tersebut.

## Metoda Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah studi komparasi. Studi ini akan membanding- kan hal-hal yang telah dilakukan oleh BIT (Be- havioral Insight Team) UK (United Kingdom), dan membandingkan implementasi kebijakan di Indonesia di kota Bandung.
Metode komparasi digunakan untuk mem- bandingkan data dan fenomena untuk kemu-
Behavioral Science dan Pendekatan Berbasis Data dalam Pembuatan Kebijakan bagi Lembaga Pemerintah dian dilakukan penyimpulan terhadap data / fenomena tersebut. Menggunakan metode ini peneliti bermaksud untuk menarik suatu kesimpulan dengan cara membandingkan pendekatan penyelesaian masalah terha- dap masalah publik yang terjadi di United Kingdom (UK), menggunakan prinsip-prin- sip behavioral science yang dilakukan oleh Behavioral Insight Team (BIT) dengan kondisi di Indonesia, untuk menarik kesimpulan tepat atau tidak nya  behavioral science diimple- mentasikan di dalam negeri.
Disebabkan oleh keterbatasan waktu dan dana maka dipilih Bandung sebagai sampel un- tuk mewakili kondisi Indonesia secara umum. Pemilihan kota Bandung dilakukan karena di- anggap memenuhi syarat sebagai salah satu kota yang melakukan pengembang an smart city tercepat di Indonesia.

## Hasil dan Pembahasan
Dalam rangka memperoleh sedikit cuplikan deskripsi terhadap yang terjadi di Indonesia terkait implementasi dan pembuatan kebija- kan smart city , penulis memilihi kota Bandung sebagai contoh. Berdasarkan data yang diper- oleh dari dinas kominfo kota Bandung. Beri- kut ini adalah hal-hal yang berusaha dilaku- kan oleh Pemerintah Kota Bandung. Smart City merupakan suatu ekosistem, karena itu selain mencapai tujuan dengan menggunakan kecanggihan teknologi hal yang perlu dicapai adalah dengan kemampuan untuk mengu bah kebiasaan masyarakat sebagai aktor utama tercapainya smart city menjadi lebih men- dukung. Kebiasaan-kebiasaan yang perlu di- capai dan ditingkatkan diantaranya adalah: Menjaga kebersihan lingkungan diantaran- ya dengan tertib membuang sampah pada tempatnya,  mematuhi peraturan lalu lintas,
meningkatkan aktifitas menyehatkan masya- r akat,  dst.
Untuk mencapai tujuannya yaitu menjadi- kan bandung sebagai ekosistem Smart City pemerintah kota Bandung membuat 6 arahan sebagai berikut.
Gambar 1. 6 Arahan untuk ekosistem smart city
Masing-masing program tersebut diimple- mentasikan dalam bentuk aplikasi sebagai berikut :
1. Smart Governance: Mobil Mepeling, e-RK (elektronik remunerasi kinerja), Iuran (Inovasi Urang Bandung).
2. Smart Branding: Stunning Bandung Tourism, GAMPIL (Gadget Mobile Application for License), Teras Cihampelas (Appearance).
3. Smart Economy: Catalogue Litle Bandung SME Product, Kredit Melati, Revitalisasi Pasar Tradisional.
4. Smart Living: Gerakan Pungut Sampah (GPS), Layad Rawat, Bis Sekolah Gratis
5. Smart Society: Maghrib Mengaji, Bandung Masagi, Bandung Panic Button.
6. Smart Environment: Pahlawan Urang Bandung (Prabu), Bandung Resik.
Hampir semua aspek dalam kebijakan tersebut diaplikasikan menggunakan internet untuk  efisiensi  dan  memperoleh  partisipasi penuh dari masyarakat.
Selain melakukan implementasi menggu- nakan aplikasi yang memanfaatkan konek-
Behavioral Science dan Pendekatan Berbasis Data dalam Pembuatan Kebijakan bagi Lembaga Pemerintah si digital dan internet, pemerintah kota Bandung juga membangun infrastruktur be- rupa  taman-taman kota, diantaranya adalah:
Taman Fitness:

## Gambar 2. Taman Fitness
Pembangunan taman-taman ini dituju- kan untuk meningkatkan partisipasi mas- yarakat dalam perilaku positif diantaranya meningkatkan kesehatan secara mandiri dan menyenangkan.
Gambar 3. Taman Musik

## Pembahasan
Implementasi kebijakan dan pembuatan infrastruktur yang telah disebutkan diatas telah dilaksanakan sejak tahun 2017. Untuk menentukan apakah implementasi kebijakan tersebut efektif dan bisa meningkatkan par- tisipasi masyarakat perlu dilakukan survey. Untuk melaksanakan hal tersebut pemerin- tah kota bandung membuat situs open data Bandung yang berisi mengenai data-data statistik dan survey.
Data-data yang berada dalam situs data. bandung.go.id belum memiliki data yang mengukur mengenai “behavior” dari masya- rakat sebagai komponen ekosistem smart city. Mungkin hal ini disebabkan perhatian terhadap data ini masih kurang. Padahal da- ta-data ini sebetulnya bisa diperoleh melalui kerjasama dengan penyedia layanan media sosial, semisal twitter, facebook, instagram, waze, atau bahkan google, dst.
Data mengenai behavior ini diperlukan di- antaranya untuk mengukur sampai sejauh mana efek dari kebijakan serta infrastruktur yang telah dibangun pemerintah bisa meng- ubah kebiasaan atau tingkat partisipasi aktif sukarela dari masyarakat dalam mendukung tercapainya smart city.

## Simpulan
Kota Bandung sebagai sampel dalam pe- nelitian ini sudah melakukan langkah-langkah maju  menuju smart  city dengan memba- ngun berbagai macam infrastruktur dan juga mengimplementasikan berbagai macam ke- bijakan untuk menjadikan masyarakatnya sebagai bagian dari ekosistem smart  city . Kebijakan dan infrastruktur yang dibangun diharapkan dapat meningkatkan perubah- an perilaku masyarakat menjadi semakin
Behavioral Science dan Pendekatan Berbasis Data dalam Pembuatan Kebijakan bagi Lembaga Pemerintah positif dengan cara yang menyenangkan serta meningkatkan peran serta masyarakat secara aktif.
Tujuan dari dibangunnya fasilitas-fasilitas tersebut adalah untuk meningkatkan kese- jahteraan masyarakat dalam semua bidang. Namun untuk meningkatkan outcome dari ke- bijakan dan fasilitas yang dibuat perlu juga peran serta aktif dari masyarakat itu sendi- ri, maka diharapkan selain membuat Hard Policy dan infrastruktur pemerintah juga bisa meningkatkan prtisipasi aktif masyarakat. Perilaku-perilaku ini cukup sederhana semi- sal membuang sampah pada tempat nya, lebih turut serta mematuhi peraturan lalu lin- tas dan meningkatkan kesehatan masyarakat secara umum dengan fasilitas olahraga yang tersedia di taman-taman kota.

## Saran
Riset ini memberikan alternatif pendekat- an dengan memasukkan unsur big data dan behavioral science dalam menghasilkan kebi- jakan bagi stakeholder / pemerintah, diban- dingkan metode klasik yang biasa digunakan dengan perangkat Cost-Benefit Analysis . BIT digunakan sebagai contoh tim / lembaga op- erasional untuk pengaplikasian behavioral science yang dianggap cukup berhasil. Bandung digunakan sebagai sampel mewakili Indonesia terhadap implementasi kebijakan dalam smart  city . Analisis data dan imple- mentasi Behavioral  Science diusulkan untuk digunakan dalam proses penyusunan kebija- kan dalam pemerintahan terkait smart city .

## Daftar Pustaka
Kahneman, Daniel., Tversky, Amos., (2011).
Thinking, Fast and Slow .,
Stephen-Davidowitz, Seth., Pinker, Stephen.
(2017). Everybody Lies: Big Data, New Data,  and  what  Internet  can  tell  us about who we really are.
Hallsworth, M., Egan, Mark., Rutter, Jill., McRae, Julian., Using behavioural sci- ence to improve how governments make decisions. United Kingdom. Behavioral Insight Team (BIT).
Dolan, P., Hallsworth, M., Halpern, D., King, D., & Vlaev, I. (2010). “MINDSPACE: In- fluencing behaviour through public pol - icy” Institute for Government and Cab- inet Office.
Owain Service, Michael Hallsworth, David Halpern, Felicity Algate, Rory Gallagh- er, Sam Nguyen, Simon Ruda, Michael Sanders with Marcos Pelenur, Alex Gyani, Hugo Harper, Joanne Reinhard & Elspeth Kirkman. (2014). EAST  four simple  ways  to  apply  behavioural  in - sights. United Kingdom. Behavioural In- sight Team (BIT).
William N Dunn, Public Policy Analysis: Per- spective and Choices, 2003. Mc-Graw Hill.
Charles L. Cochran, Eloise F. Malone. Political Science.
Conrad, F. & Schober, M., Annual Meeting of the American Association for Public Opinion Research, 2012. http://ns.umich.edu/ new/releases/20394-omg-texting-ups- truthfulness-new-iphone-study-sug- gests . Dipetik dari: ns.umich.edu pada tanggal 18 Desember 2017.
Thaler, Richard., Sunstein, Cass., (2008).
Nudge:  Improving  Decisions  about Health,  Wealth,  and  Happiness. Yale University Press.