Abstrak —Kota Surabaya merupakan salah satu dari kota besar di Indonesia yang telah berkembang menuju Smart City.  Surabaya memiliki perkembangan yang cukup pesat dalam bidang ekonomi. Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  kota  Surabaya  menunjukkan bahwa  sampai  tahun  2015  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  di  kota  Surabaya  terus  mengalami  kenaikan.  Hal  ini menujukkan  perekonomian  di  Surabaya  begitu  progresif.  Oleh karena  itu  konsep  Smart  Economy  perlu  dikembangkan  dengan baik  untuk  menghadapi  dinamisasi  perekonomian  di  kota Surabaya.  Menurut  ISO  37120  sebagai  standar  dari  smart  city, indikator  utama  ekonomi  dalam  smart  city  adalah  jumlah pengangguran dan jumlah kemiskinan. Maka untuk mengembangkan  smart  economy,  diperlukan  analisis  dalam pengembangannya  berupa  model  simulasi  smart  economy. Nantinya akan dilakukan pemodelan terhadap faktor-faktor yang dapat  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  dan  jumlah kemiskinan  di  kota  Surabaya.  Adapun  metode  yang  digunakan untuk  mengembangkan  model  smart  economy  adalah  sistem dinamik  dengan  pertimbangan  bahwa  model  bersifat  non  linear dan  dinamis.  Analisis  dilakukan  dengan  mempertimbangkan faktor  ekonomi  makro.  Selanjutnya  dilakukan  skenariosasi struktur  dan  parameter.  Dari  skenario  tersebut  kemudian dilakukan  studi  komprehensif  jangka  panjang.  Hasil  dari pembuatan skenario struktur dan parameter didapatkan skenario terbaik. Skenario struktur terbaik yang paling dapat mengurangi rata-rata  persentase  penduduk  miskin  terhadap  populasi  adalah skenario  struktur  variabel  investasi,  yaitu  sebesar  6.24  %. Sedangkan  skenario  parameter  terbaik  yang  paling  dapat mengurangi  rata-rata  persentase  penduduk  miskin  adalah skenario  optimistic,  yaitu  sebesar  5.62  %.  Hasil  penelitian  ini dapat berkontribusi dalam pengembangan kebijakan untuk smart economy sebagai langkah kota Surabaya menuju smart city.
Kata  Kunci :  simulasi,  sistem  dinamik,  kemiskinan,  PDRB, pengangguran, smart city, smart economy.

## I. PENDAHULUAN
AAT  ini  pertukaran  informasi  yang  cepat  dan  akurat sehingga  bisa  diakses  secara  real  time  dan  terbuka  telah menjadi  kunci  dari  pembangunan  suatu  negara.    Informasi tersebut nantinya dapat menjadi bahan pengukuran pemerintah dalam  pengambilan  keputusan  dan  eksekusi  kebijakan.  Salah satu bentuknya untuk lingkup kawasan kota adalah konsep kota cerdas  atau  smart  city  [1].  Smart  city  ini  dapat  mendukung pembangunan teknologi informasi di lingkup wilayah kota serta melakukan pembangunan yang cerdas dan bersifat independent yang membutuhkan partisipasi aktif dari masyarakatnya [2].
Surabaya  merupakan  salah  satu  kota  di  Indonesia  yang sedang berproses menjadi smart city seutuhnya. Kota Surabaya sudah  memperoleh  penghargaan  tingkat  nasional  hingga  asia pasifik.  Pada  tahun  2011,  Surabaya  berhasil  meraih  tiga penghargaaan smart city yaitu pada kategori smart governance, smart  living  dan  smart  environment  pada  ajang  Smart  City Awards yang diadakan oleh majalah wartaekonomi [3]. Meski memperoleh  penghargaan  sebagai  kota  yang  paling  progressif dalam menerapkan smart city, menurut Walikota Surabaya, Tri Rismaharani  bahwa  salah  satu  kriteria  keberhasilan  dalam menerapkan  kota  cerdas  adalah  perekonomian  yang  baik  dan memaksimalkan  sumber daya dan potensi kota. Dalam  hal  ini Bu Tri Rismaharani menekankan tentang penerapan salah satu dimensi smart city yaitu smart economy [4].
Smart  economy  merujuk  pada  persaingan  ekonomi  seperti usaha  mikro,  kecil  dan  menengah,  perdagangan  dan  industri, produktifitas, pasar buruh dan integrasi dengan pasar nasional maupun  internasional  [2].  Berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  Kota Surabaya,  kondisi perekonomian  kota Surabaya terus mengalami dinamisasi pada beberapa sektor [5]. Beberapa sektor  perekonomian  makro  yang  mendukung  tercapainya indikator  smart  economy  adalah  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB),  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT),  dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  [6][7][8]. Ditambah lagi di  kota  Surabaya  banyak  bermunculan  pelaku  usaha  yang nantinya juga turut andil mewarnai perekonomian di Surabaya dalam aspek enterpreneurship. Mayoritas Pelaku usaha di kota Surabaya  bergerak  dalam  skala  UMKM  yang  nantinya  akan berdampak  pada  ketenagakerjaan  dan  tingkat  pengangguran terbuka di kota Surabaya [6].
Kota  Surabaya  memiliki  potensi  perekonomian  yang  besar. Dukungan dari banyak sektor perekonomian yang mendukung Surabaya  sebagai  kota  perdagangan  dan  industri.  Surabaya berpotensi  menjadi  pusat  konsentrasi  industri  dan  pusat pengembangan  Indonesia  bagian  timur  di  masa  mendatang. Surabaya cukup kondusif dalam iklim usaha dan perdagangan dikarenakan  sarana  dan  prasarana  yang  memadai.  Salah  satu indikator  yang  digunakan  untuk  melihat  pembangunan  sektor ekonomi  adalah  Produk  Domestik  Regional  (PDRB). Berdasarkan  PDRB  menurut  lapangan  usaha  di  tahun  2015, sektor  Perdagangan,  Hotel  dan  Restoran  berkontribusi  paling besar  dalam  menyumbang  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) yakni sebesar 48% [9]. Sektor tersebut termasuk dalam sektor ekonomi tersier yang pembangunannya terus meningkat

## Model Sistem Dinamik Untuk Pengembangan Smart Economy (Studi Kasus: Kota Surabaya)
Andre Firmansyah dan Erma Suryani
Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : erma.suryani@is.its.ac.id
S
di kota Surabaya. Hal itu tidak terlepas dari program pemerintah yang  mendukung  berkembangnya  iklim  usaha  dan  tingkat konsumsi masyarakat kota Surabaya yang tergolong tinggi [10]. Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  menunjukkan  angka yang fluktuatif naik turun dalam beberapa tahun. Rata-rata TPT kota Surabaya tahun 2001-2015 adalah 7.3%. Meski fluktuatif, namun TPT kota Surabaya menunjukkan angka yang cenderung mengalami  penurunan.  Hal  tersebut  dipengaruhi  oleh pertumbuhan  penduduk  yang  mencari  kerja  lebih  lambat daripada  pertumbuhan  penduduk  angkatan  kerja.  Lalu  untuk Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  kota  Surabaya, berdasarkan data paling mutakhir yaitu tahun 2015 berada pada angka  79.47.  IPM  didapatkan  dari  penjumlahan  3  indikator utama yaitu indeks kesehatan, pendidikan dan standar hidup [9]. TPT dan IPM inilah yang nantinya akan mempengaruhi angka kemiskinan di kota Surabaya.
Berdasarkan Rencana Pembangunan Jangka Panjang Daerah (RPJPD)  Kota  Surabaya  periode  2005-2025,  Kota  Surabaya memiliki  misi  mewujudkan  perekonomian  daerah  berbasis potensi ekonomi lokal. Serta mewujudkan pola kerja sama yang sinergis  dalam  menciptakan  perekonomian  yang  berkeadilan dan  beretika.  Untuk  mewujudkan  RPJPD  tersebut,  Kota Surabaya  memiliki  misi    jangka  menengah  dalam  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah  (RPJMD)  periode 2016-2021  dalam  aspek  ekonomi.  Tiga  poin  misi  RPJMD tersebut  adalah  memberdayakan  masyarakat  dan  menciptakan kesempatan  berusaha,  mewujudkan  Surabaya  sebagai  pusat penghubung  perdagangan  dan  jasa  antar  pulau  dan internasional,  dan  memantapkan  daya  saing  usaha  ekonomi lokal,  inovasi  produk  dan  jasa,  serta  pengembangan  industri kreatif [11].
Menurut  dokumen  RPJMD  periode  2016-2021,  persentase kondisi  awal  terkait  kajian/rekomendasi  perekonomian  yang termanfaatkan sebagai dasar kebijakan/keputusan masih dalam angka  0%.  Sehingga  penelitian  ini  perlu  dilakukan  untuk mendukung  program  pengendalian  pelaksanaan  kebijakan kepala daerah [11].
Dengan terlaksananya penelitian ini diharapkan untuk dapat mengetahui skenario terbaik dari pengembangan model sistem dinamik, yang nantinya akan memberikan solusi serta manfaat untuk  mendukung  dalam  pembuatan  kebijakan  dalam  hal pengembangan  smart  economy  di  Kota  Surabaya  secara berkelanjutan.

## II. DASAR TEORI

## A. Smart Economy
Smart economy merupakan salah satu dimensi dalam konsep smart  city  yang  didalamnya  berisi  seluruh  aspek  dalam perekonomian  makro  kota.    Smart  economy  adalah  suatu konsep  dimana  individu  dalam  suatu  kota/daerah  bisa  hidup secara bebas dan bisa menentukan jalan hidupnya sendiri untuk berkontribusi  terhadap  perekonomian  kota.  Pencapaian  dari smart  economy  berasal  dari  ketenagakerjaan  dan  angka kemiskinan dalam suatu kota [7]. Dan dalam lingkup yang lebih luas,  kemiskinan  dipengaruhi  oleh  kesejahteraan  masyarakat. Kesejahteraan  di  kota  Surabaya  direpresentasikan  oleh  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka (TPT) [11]. Hal lain yang mempengaruhi kemiskinan
adalah  produktivitas  suatu  kota  yang  direpresentasikan  oleh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) [8].
B. Kemiskinan
Kemiskinan adalah ketidakmampuan orang untuk memenuhi kebutuhan  ekonomi,  sosial  dan  standar  kebutuhan  yang  lain. Standar tingkat hidup yang rendah juga bisa dikatakan sebagai kemiskinan. Yaitu adanya tingkat kekurangan materi sejumlah atau  golongan  orang  dibandingkan  dengan  standar  kehidupan yang  umum  berlaku  dalam  masyarakat  [12].  Menurut Kartasasmita,  faktor  penyebab  kemiskinan  terdapat  empat, yaitu rendahnya taraf pendidikan, rendahnya derajat kesehatan, terbatasnya lapangan kerja, dan kondisi keterisolasian.
Ekonomi makro sangat berdampak pada jumlah kemiskinan yang didalamnya terdapat kesejahteraan masyarakat. Kesejahteraan  masyarakat  di  kota  Surabaya  diukur  dari indikator-indikator diantaranya Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) [11].

## C. Ketenagakerjaan
Penduduk  terdiri  dari  penduduk  usia  kerja  dan  penduduk bukan usia kerja. Penduduk usia kerja adalah penduduk usia 15 tahun  ke  atas.  Sedangkan  penduduk  bukan  usia  kerja  adalah penduduk  usia  di  bawah  15  tahun.  Lalu  penduduk  usia  kerja terdiri dari angkatan kerja dan bukan angkatan kerja. Angkatan kerja  adalah  penduduk  usia  kerja  yang  bekerja,  atau  punya pekerjaan  namun  sementara  tidak  bekerja  atau  mencari pekerjaan  dan  pengangguran.  Angkatan  kerja  didapatkan  dari jumlah  pengangguran  dan  penjumlahan  angkatan  kerja tertampung.  Sedangkan,  penduduk  yang  termasuk  bukan angkatan kerja adalah usia kerja yang masih sekolah, mengurus rumah tangga atau melaksanakan kegiatan lainnya [13].

## D. Produk Domestik Regional Bruto
Produk Domestik Regional Bruto adalah jumlah nilai tambah yang  dihasilkan  oleh  seluruh  unit  usaha  dalam  suatu  negara tertentu,  atau  jumlah  nilai  akhir  dari  barang  dan  jasa  yang dihasilkan  oleh  seluruh  unit  dan  sektor  ekonomi.  PDRB merupakan  salah  satu  indikator  penting  untuk  mengetahui kondisi  perekonomian  di  suatu  wilayah/regional  dalam  suatu periode  tertentu.  PDRB  biasanya  disajikan  dalam  periode tahunan [14].
Terdapat  3  pendekatan  yang  digunakan  untuk  menghitung angka  PDRB,  yaitu  pendekatan  produksi,  pendekatan pendapatan  dan  pendekatan  pengeluaran.  Pada  penelitian  ini menggunakan  perhitungan  PDRB  berdasarkan  pendekatan pengeluaran. PDRB pendekatan pengeluaran merupakan semua komponen  permintaan  akhir  pengeluaran  suatu  wilayah  yang meliputi  konsumsi  rumah  tangga,  pengeluaran  pemerintah, investasi dan net ekspor.
E. Indeks Pembangunan Manusia
IPM  merupakan  indikator  kesejahteraan  rakyat  yang digunakan oleh semua negara yang telah ditentukan oleh UNDP ( United Nations Development Programme). IPM adalah  suatu indeks  yang  mencerminkan  kemampuan  dari  manusia  itu sendiri [15].
Terdapat 3 dimensi yang diukur dalam IPM yaitu kesehatan, pendidikan,  dan  pendapatan.  Indikator  indeks  dimensi kesehatan  adalah  usia  harapan  hidup  yang  mewakili  umur
panjang dan sehat. Indikator indeks dimensi pendidikan terdiri dari  dua,  yaitu  angka  melek  huruf  dan  rata-rata  lama  sekolah. Sedangkan indikator indeks pendapatan adalah daya konsumsi per  kapita  yang  mewakili  kehidupan  layak.  Berikut  indikator dan  perhitungan  teknis  IPM  yang  ditetapkan  oleh  UNDP ( United Nations Development Programme) [15] .

## F. Konsep Model dan Simulasi
Simulasi  mengacu  kepada  kumpulan  dari  metode  dan aplikasi  untuk  meniru  perilaku  dari  sistem  yang  sebenarnya tanpa  perlu  membuat  sistem  yang  asli  yang  dapat  menguras banyak sumber daya,  simulasi  bisa  diterapkan  dalam berbagai macam bidang, industri dan aplikasi. Simulasi  dapat  dilakukan pada  sistem  yang  simple  maupun  yang  lebih  kompleks,  juga dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat dalam  waktu  yang  singkat  tanpa  harus  mengeluarkan  biaya yang besar [16].
G. Sistem Dinamik
Sistem  dinamik  adalah  suatu  metode  analisis  permasalahan dimana waktu merupakan salah satu faktor penting, dan meliputi pemahaman  bagaimana  suatu  sistem  dapat  dipertahankan  dari gangguan di luar sistem, atau dibuat sesuai dengan tujuan dari pemodelan sistem yang akan dibuat [17].
H. Analisis Regresi Double Log
Analisis  regresi  adalah  analisa  yang  menggunakan  formula matematis  untuk  menunjukkan  hubungan  keterkaitan  antar variabel-variabel. Variabel pada analisis regresi terdir dari dua kategori,  yaitu  variabel  dependen  dan  variabel  independen. Hasil dari perhitungan korelasi dapat dilihat pada R 2 . Semakin tinggi  nilainya  maka  mengindikasikan  besar  hubungan dependen  dengan  nilai  statistika.  Jika  nilainya  positif  maka memiliki hubungan yang positif, begitu pun sebaliknya [18].
Tabel 1.

## Contoh Nilai Elastisitas Tenaga Kerja terhadap PDRB
Pertumbuhan PDRB Elastisitas  lapangan kerja Pertumbuhan PDRB positif Pertumbuhan PDRB negatif 𝜀 < 0 (-) pertumbuhan tenaga kerja (+) pertumbuhan tenaga kerja 0 ≤ 𝜀 ≤ 1 (+) pertumbuhan tenaga kerja (-) pertumbuhan tenaga kerja 𝜀 > 1 (+) pertumbuhan tenaga kerja (-) pertumbuhan tenaga kerja
Nilai  koefisien  elastisitas  tenaga  kerja  pada Tabel  1 menunjukkan  bahwa  kenaikan  1%  PDRB  akan  menaikkan pertumbuhan ketenagakerjaan sebesar nilai koefisien elastisitas tenaga kerja dalam bentuk persen.

## III. METODOLOGI
Pengerjaan  penelitian  ini  tersusun  atas  beberapa  langkah yang  sistematis.  Langkah-langkah  pengerjaan  penelitian  dari awal hingga akhir ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## IV. MODEL DAN IMPLEMENTASI
A. Perancangan Model
Dengan menggunakan metode simulasi sistem dinamik ini dibagi menjadi beberapa tahapan sebagai berikut:
a. Pembuatan Causal Loop Diagram
b. Pembuatan Stock Flow Diagram
c. Verifikasi dan validasi model
d. Pembuatan skenario
Pemodelan  dan  simulasi  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk memodelkan smart  economy di  kota  Surabaya.  Dilakukan pemodelan terhadap jumlah penduduk miskin dan pengangguran sebagai indikator smart economy, serta variabel pendukung  lainnya.  Sehingga  hasil  simulasi  dapat  membantu dalam pengembangan smart economy yang lebih optimal.
B. Causal Loop Diagram
Langkah  awal  dalam  pembuatan  simulasi  sistem  dinamik adalah  dengan  merumuskan  model  sesuai  dengan  kondisi existing dari perekonomian kota Surabaya. Yang paling utama dalam pembuatan konsep Causal Loop Diagram (CLD)  adalah dengan  melakukan  identifikasi  serta  mneghubungkan  antar masing-masing variabel yang berpengaruh terhadap pengembangan smart  economy di  kota  Surabaya  berdasarkan sistem  perekonomian  di  kota  Surabaya  dan  literatur  terkait smart  economy .  Gambar  2  merupakan  gambar  diagram kausatik.
Gambar 2. Causal Loop Diagram dari Smart Economy

## C. Stock Flow Diagram
Pemodelan data dan pembuatan flow diagram dibagi menjadi beberapa  sub  model.  Pemodelan  data  dilakukan  untuk mengetahui pola perilaku dan hubungan antar variabel yang ada pada  simulasi  untuk  menentukan  kesesuaian  model  dengan perilaku  di  kondisi  nyata.  Implementasi  dari  permodelan  data digambarkan dari diagram kausatif. Setelah membuat diagram kausatif,  selanjutnya  flow  diagram  yang  akan  memudahkan dalam menggambarkan pemodelan skenario. Berikut merupakan implementasi dari pembuatan flow diagram:
a. Sub-Model PDRB (Gambar 3)

## Gambar 3. Sub-Model PDRB
D. Sub-Model IPM (Gambar 4)

## b. Sub-Model Kemiskinan ( Gambar 5 )

## Gambar 5. Sub Model Kemiskinan
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  untuk  mengetahui korelasi  antara  jumlah  kemiskinan  dengan  PDRB,  IPM  dan pengangguran,  maka  dilakukan  analisis  regresi double log. Pada  analisis  regresi double log  kali  ini,  jumlah  penduduk miskin  menjadi  variabel  dependen.  Sedangkan  untuk  PDRB, IPM dan jumlah  pengangguran  menjadi  variabel  independen. Tabel 2 menunjukkan nilai korelasi dan elastisitas antar variabel dependen dan independen yang telah dimasukkan.
Tabel 2. Hasil Analisis Regresi Variabel Penduduk Miskin R Square 0.868 Adjusted R Square 0.835 X Variabel Pengangguran 0.636 X Variabel IPM -0.602 X Variabel PDRB -0.658

## E. Verifikasi dan Validasi
Verifikasi  model  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa program komputer  dan  implementasi  dari  model  konseptual tidak  terjadi bug atau error .  Pada  tahap  verifikasi  ini  akan dilakukan checking pada program computer dan implementasinya. Maka pada program vensim, proses verifikasi dilakukan  ketika  model  sudah  bisa  dijalankan  atau running . Validasi  model  bertujuan  untuk  memastikan  apakah  output perilaku  dari  model  sudah  akurat, sesuai kenyataan dan dapat diterima. Dengan cara behavior  pattern  test  yaitu membandingkan hasil rata-rata dan variansi  amplitude. Model dikatakan  valid  ketika  perbandingan  hasil  rata-rata  <5%  dan variansi amplitude <30%. Hasil validasi ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Validasi Variabel Mean Comparison Error Variance PDRB 4.9 % 7.69 % IPM 4.5 % 21.5 % Kemiskinan 4.2 % 11.49 %
V. PEMBUATAN SKENARIO DAN ANALISIS HASIL
Setelah data hasil simulasi pada base model valid dengan data asli, maka selanjutnya adalah melakukan tahap pengembangan skenario. Terdapat 2 jenis skenario pada simulasi sistem, yaitu skenario  struktur  dan  skenario  parameter.  Skenario  struktur
adalah skenario yang dilakukan dengan merubah struktur model pada variabel-variabel yang paling berpengaruh terhadap tujuan simulasi.  Sedangkan  pengembangan  skenario  parameter dilakukan dengan merubah parameter variabel-variabel penting untuk  mengetahui  kemungkinan  keadaan  di  masa  mendatang, baik  secara  optimis,  pesimis,  maupun  keadaan  yang  rata-rata terjadi..  Skenario  yang  dibuat  bertujuan  untuk  menurunkan angka kemiskinan di kota Surabaya dari beberapa faktor yang memperngaruhi. Berikut skenario yang telah dibuat:
a. Skenario Struktur 1 – Jenjang Pendidikan Tinggi
Dengan  menambahkan  rata-rata  lama  sekolah  untuk penduduk jenjang pendidikan tinggi (S2 dan S3). Sehingga bisa  meningkatkan  nilai  dari  Indeks  Pembangunan Manusia (lihat Gambar 6).
b. Skenario Struktur 2 – Investasi
Investasi swasta dapat menjadi stimulan untuk membuka lapangan kerja baru. Sehingga investasi dapat meningkatkan kesempatan kerja dan menurunkan tingkat pengangguran terbuka (lihat Gambar 7).
c. Skenario Parameter 1 – Optimistic
Mengubah  nilai  pada  variabel  yang  berpengaruh  ke  nilai pertumbuhan maksimum.
d. Skenario Parameter 2 – Most Likely
Mengubah  nilai  pada  variabel  yang  berpengaruh  ke  nilai pertumbuhan rata-rata.
e. Skenario Parameter 3 – Pesimistic
Mengubah  nilai  pada  variabel  yang  berpengaruh  ke  nilai pertumbuhan minimum.
Gambar 6. Skenario Struktur 1 - Jenjang Pendidikan Tinggi
Gambar 7. Skenario Struktur 2 - Investasi
Hasil dari skenariosasi yang telah dilakukan tergambar pada grafik  yang  ada  pada Gambar  8 , Gambar  9 ,  dan Tabel  4 , sebagai berikut:
Gambar 8. Grafik Penduduk Miskin - Skenario Struktur

## Gambar 9. Grafik Penduduk Miskin - Skenario Parameter
Tabel 4. Hasil Skenario Skenario Rata-rata Penduduk Miskin (Jiwa) Struktur – Jenjang Pendidikan Tinggi 177584 Struktur – Investasi 173146 Parameter – Optimistic 155941 Parameter – Most Likely 171876 Parameter – Pesimistic 185871

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, berikut ini merupakan beberapa kesimpulan yang dapat diambil:
1. Indikator  perekonomian  yang  berpengaruh  terhadap pertumbuhan  kemiskinan  adalah  Tingkat  Pengangguran Terbuka (TPT) dengan nilai elastisitas sebesar 0.636, Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  dengan  nilai  elastisitas sebesar  -0.602,  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  dengan  nilai  elastisitas  sebesar  -0.658.  Dengan demikian  ketiga  indikator  tersebut  memiliki  korelasi  yang cukup tinggi dengan angka kemiskinan.
a. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)
Koefisien  variabel  TPT  menunjukkan  bahwa  tiap kenaikan 1% nilai TPT, maka menaikkan 0.636% jumlah penduduk miskin.
b. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Koefisien  variabel  IPM  menunjukkan  bahwa  tiap kenaikan  1%  nilai  IPM,  maka  menurunkan  0.602% jumlah penduduk miskin.
c. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Koefisien  variabel  TPT  menunjukkan  bahwa  tiap kenaikan  1%  nilai  TPT,  maka  menurunkan  0.658% jumlah penduduk miskin.
2. Model  yang  dibuat  pada  Studi  ini  telah  valid  dan  sesuai dengan  sistem  nyata.  Karena  sudah  melalui  uji  validitas dengan  syarat  Means  Comparison  (E1)  <  5%,  dan Amplitudo  Variance  Comparison  (E2)  <  30%.  Sehingga model  simulasi  sistem  ini  bisa  menjadi  referensi  untuk menentukan  kebijakan  terkait  smart  economy  di  kota Surabaya.  Dan  model  ini  bisa  menjadi  acuan  untuk melakukan  simulasi  smart  economy  yang  indikator utamanya  adalah  penurunan  penganggutan  dan  jumlah penduduk miskin.
3. Skenario dibuat untuk dapat memberikan rekomendasi atau usulan terkait perbaikan sistem. Skenario yang dibuat adalah skenario struktur dan parameter. Skenario struktur meliputi penambahan  variabel  jenjang  pendidikan  tinggi  untuk indeks  pendidikan  pada  IPM,  dan  penambahan  variabel investasi yang akan mempengaruhi kesempatan kerja. Dan skenario  parameter  meliputi  skenario  optimistic,  most likely, dan pesimistic.
4. Dari  hasil  skenariosasi  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa:
a. Skenario  struktur  yang  paling  dapat  mengurangi  rata- rata  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  adalah  skenario struktur  variabel  investasi,  yaitu  sebesar  7.75. Sedangkan  skenario  parameter  yang  paling  dapat mengurangi  rata-rata  Tingkat  Pengangguran  Terbuka adalah skenario optimistic, yaitu sebesar 8.23.
b. Skenario  struktur  yang  paling  dapat  mengurangi  rata- rata  jumlah  penduduk  miskin  adalah  skenario  struktur variabel investasi, yaitu sebesar 173146 jiwa. Sedangkan skenario parameter yang paling dapat mengurangi rata- rata jumlah penduduk miskin adalah skenario optimistic, yaitu sebesar 155941 jiwa.
c. Skenario  struktur  yang  paling  dapat  mengurangi  rata- rata  persentase  penduduk  miskin  terhadap  populasi adalah skenario struktur variabel investasi, yaitu sebesar 6.24  %.  Sedangkan  skenario  parameter  yang  paling dapat mengurangi rata-rata persentase penduduk miskin adalah skenario optimistic, yaitu sebesar 5.62 %.
5. Berdasarkan  perbandingan  dari  skenario  struktur  dan skenario  parameter,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa skenario  yang  dapat  mengurangi  rata-rata  Tingkat Pengangguran  Terbuka  adalah  skenario  struktur  variabel investasi. Sedangkan skenario yang dapat mengurangi rata- rata jumlah dan persentase penduduk miskin adalah skenario parameter optimistic.

## SARAN
Berdasarkan kesimpulan hasil penelitian, adapun saran yang dapat  digunakan  dalam  perbaikan  atau  penelitian  selanjutnya, yaitu:
1. Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  perlu  dilakukan  pemodelan dengan  mengintegrasikan  sistem  dari  dimensi  smart  city yang lainnya.
2. Perlu  ditelaah  jauh  indikator-indikator  performa  ekonomi makro  lainnya  dan  juga  ekonomi  mikro  yang  dapat mempengaruhi  pengangguran  dan  kemiskinan  di  kota Surabaya,  contoh  pelatihan  UMKM,  kebijakan  pajak investasi, inflasi, dan lain-lain 3. Pengembangan model perekonomian kota dengan mempertimbangkan PDRB dari 2 metode yang lain.  Yaitu metode  pendapatan  dan  metode  berdasarkan  lapangan usaha.
4. Wawasan  terkait  sistem  dinamik  serta  teknis  penggunaan aplikasinya  agar  didapatkan  model  yang  akurat  dengan struktur  dan  persamaan  yang  valid  di  dalamnya.  Sehingga bisa  memberikan  solusi  terkait  sistem  yang  lebih  baik kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Community, F. Smart, and C. Indonesia, “Smart city id,” vol. I, pp. 2–7, 2015.
[2] R.  Giffinger,  “Smart  cities  Ranking  of  European  medium-sized cities,” October , vol. 16, no. October, pp. 13–18, 2007.
[3] P.  K.  Surabaya,  “Surabaya  Raih  3  dari  4  Kategori  Penghargaan  di Ajang Smart City Award 2011,” 2011. .
[4] Indonesia International Smart City Expo, “No Title,” 2016. .
[5] B.  K.  Surabaya, Kota  Surabaya  Dalam  Angka  2016 .  BPS  Kota Surabaya, 2016.
[6] D.  Apostol,  C.  Bălăceanu,  and  E.  M.  Constantinescu,  “SMART- ECONOMY CONCEPT - FACTS AND PERSPECTIVES,” pp. 1–8.
[7] S.  C.  Council,  “Dissecting  ISO  37120:  Economic  indicators  in  the new smart city standard,” 2014. .
[8] G.  Veldhuis,  P.  Van  Scheepstal,  and  N.  Vink,  “Development  of  a generic Smart City model using MARVEL,” 2014.
[9] B. K. Surabaya, Statistik Daerah Kota Surabaya . Surabaya: BPS Kota
Surabaya, 2016. [10] P.  K.  Surabaya, Laporan  Keterangan  Pertanggungjawaban  Kepala Daerah . Surabaya, 2016. [11] BAPPEKO, Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah Kota Surabaya 2016-2021 . Surabaya, 2016.
[12] P. Herbert, The DAC Guidelines Poverty Reduction . OECD, 2001.
[13] BPS, “Konsep Metodologi.” .
[14] B. K. Surabaya, “Produk Domestik Regional Bruto,” Surabaya, 2014.
[15]
BPS, “Indeks Pembangunan Manusia 2013,” Jakarta, 2013. [16] W. D. Kelton and R. P. Sadowski, “Simulating with ARENA.” p. 547,
1998. [17] R. G. Coyle, System Dynamic Modelling . Chapman, 1996.
[18]
S.  Kapsos,  “The  Employment  Intensity  of  Growth :  Trends  and Macroeconomic Determinants,” 2005.