## PERHITUNGAN TINGKAT KESIAPAN IMPLEMENTASI SMART CITY DALAM PERSPEKTIF SMART GOVERNANCE DENGAN METODE FIS MAMDANI
Sri Eniyati 1 , Rina Candra NS 2 , Retnowati 3 , Sri Mulyani 4 , Khristma Martha A.P 5 1,2,5 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank
3,4 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank e-mail: 1 eniyati03@gmail.com, 2 r_candra_ns@edu.unisbank.ac.id, 3 retnowati @edu.unisbank.ac.id,
4 srimulyani@edu.unisbank.ac.id, 5 khrisma.martha@gmail.com

## Abstrak
Smart  City  adalah  skonsep  tata  kota  yang  mengoptimalkan  teknologi  informasi  dan digital  untuk meningkatkan kesejahteraan  dan kebahagiaan  masyarakat,  serta meningkatkan layanan  Pemerintah.  Kota Pekalongan  sedang  berupaya  untuk  mempersiapkan diri  dalam proses  implementasi  Smart  City.  Dalam  referensi  diketahui  bahwa  salah  satu  indikator kesiapan  implementasi  Smart  City  adalah  Smart  Governance,  yang  terdiri  atasi  empat indikator  utama  yaitu Participation  in  decision-making,  public  and  social  services, Transparent  Governance,  political  strategies  and  perspectives .  Dari  keempat  indikator tersebut diperjelas ke dalam indikator operasional yang lebih mudah diukur secara kuantitatif. Oleh sebab itu  metode penelitian dipilih mix research methods karena data  yang diperoleh dilakukan melalui cara kualitatif dengan wawancara kepada narasumber. Hasil data dikelola dan  diolah  menggunakan  cara  kuantitatif.  Cara  kuantitatif  tersebut  adalah  metode  Fuzzy Inference  System  (FIS)  Mamdani.  Dari  keempat  indikator  utama  diturunkan  menjadi  21 variabel  input  Hasil  yang  diperoleh  adalah  tingkat  kesiapan  Kota  Pekalongan  dalam mengimplementasikan Smart City dari Perspektif Smart Governance adalah 1,5 (Sedang).
Kata kunci: Smart City, Smart Governance, FIS Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Smart  City  merupakan  suatu  konsep  yang  merupakan  suatu  tata  kota  dengan  mengoptimalkan teknologi informasi dan digital untuk meningkatkan kesejahteraan dan kebahagiaan masyarakat, serta meningkatkan layanan Pemerintah sehingga dapat mengurangi dan menekan biaya, waktu serta tenaga. Hal  ini  sejalan dengan berbagai pengertian tentang  Smart  City  yang  menekankan bahwa  Smart  City adalah upaya untuk membahagiakan warganya [1][2][3][4].
Konsep Smart City menjadi impian seluruh dunia dan telah, sedang serta akan diimplementasikan ke seluruh negara  yang  menghendaki  perubahan  baik  bagi  warga  negaranya.  Berbagai  penelitian yang membahas tentang  implementasi  serta  evaluasi  Smart  City  juga  telah  banyak dilakukan[5][6][7][8]. Sesuai dengan karakteristik Smart City  dari  berbagai sumber,  diketahui  bahwa secara  umum  kriteria  Smart  City  adalah  meliputi  Smart  Economy, Smart People, Smart  Mobility, Smart  Environment,  Smart  Living  dan  Smart  Governance  [6][1][2][9].  Kriteria-  kriteria  tersebut bersifat  kualitatif,  sehingga  diperlukan  indikator-indikator  kuantitatif  agar  mempermudah  analisis keberhasilan suatu kota mengupayakan implementasi Smart City.
Jika dikaitkan antara penerapan Smart City yang terjadi di berbagai negara, maka dapat dijelaskan bahwa secara  fakta  Indonesia  telah menggaungkan  Open  Government  Indonesia  (OGI)  sejak  2008 serta  menerapkan  Keterbukaan  Informasi  Publik  (KIP)  sejak  2008.  Sekalipun  demikian,  Indonesia belum sepenuhnya seluruh wilayah daerah menerapkan konsep Smart City. Beberapa kota yang diakui telah  mengupayakan  ke  arah  Smart  City  antara  lain  Jakarta,  Surabaya,  Bandung,  Denpasar  dan Yogyakarta.  Pekalongan  sebagai  salah  satu  kota  di  wilayah  Propinsi  Jawa  Tengah  telah mengimplementasikan  e-Government  dengan  menggunakan  Free  Open  Source  untuk  aplikasi perangkat  lunaknya.  Sekalipun  demikian  upaya  ke  ranah  Smart  City  belum  sepenuhnya  dapat dilaksanakan. Persiapan  ke  arah  perspektif  Smart  City  sudah  dilakukan.  Salah  satu  buktinya  adalah
keterlibatan  masyarakat melalui berbagai unsur kelompok untuk mendukung percepatan proses ke arah optimalisasi Teknologi Informasi[10].
Dalam  berbagai  penelitian  tentang  Smart  City,  beberapa  peneliti  memanfaatkan  metode  Fuzzy untuk  penerapan  Smart  City,  antara  lain  [11][12][13][2].  Salah  satu  penelitian  yang  menarik perhatian  adalah  hasil  penelitian  dari  M.I  Perangin-Angin,  dkk.  Dalam  penelitiannya[14]  keenam variabel  Smart  City  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  implementasi  Smart  City.  Metode perhitungan  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah  Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto. Sekalipun  demikian,  penelitian  ini  memiliki  beberapa  aspek  yang  perlu  dikritisi.  Pertama  tentang variabel  yang  digunakan.  Penelitian  ini  melakukan  prediksi  dengan  variabel  mentah  bersifat kualitatif.  Variabel  tersebut  kemudian  dikuantitatifkan melalui  skor  himpunan  Fuzzy:  Baik,  Sedang dan Buruk dengan rentang nilai kurang dari 50 dan lebih dari 79. Sisi yang perlu dikritisi adalah variabel yang  digunakan ini  tidak  memiliki  turunan indikator  pendukung  yang  pada  akhirnya  pengertian dan pengukurannya justru benar- benar  menjadi  Fuzzy.  Smart  People,  sebagai  contoh,  tidak  bisa  hanya sekedar  diberikan  nilai  baik,  sedang  atau buruk  tanpa  didukung oleh  indikator  apa  yang  membuat suatu  kota  dikatakan  Smart  People.  Kedua,  penelitian  ini  membuat  prediksi  dengan  menggunakan FIS  Tsukamoto  yang  bersifat  sangat  umum  sehingga  berpotensi  pada kurang validnya cara menarik kesimpulan, yang disebabkan oleh adanya perbedaan atau ciri khas yang dimiliki oleh setiap kota.
Secara prinsip Fuzzy Inference System (FIS) adalah sebuah metode yang dapat digunakan untuk mengetahui  nilai  optimal  dari  sederetan  variabel  input  yang  bernilai  linguistik  (kualitatif).  Hal  ini sejalan dengan apa yang diungkapkan oleh Kusumadewi, Sri dkk[15]. Terdapat tiga metode FIS, yaitu Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno. Inferensi fuzzy tipe Tsukamoto dan Mamdani memberikan output yang  merupakan himpunan fuzzy. Sugeno-type
inference  memberikan  output  yang  berupa  ekspresi  matematis  konstan  atau  linear  (weighted)[15]. FIS  Mamdani akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai  tools  untuk  melakukan  analisa,  dengan dukungan  software  Matlab  R2016a.  Selain  itu,  FIS  Mamdani  juga  telah  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan  berbagai  persoalan  dalam  berbagai  penelitian  [16][17][18][19][20][21].  Hal  ini memperkuat  pendapat  bahwa  FIS  Mamdani  dapat  digunakan  sebagai metode untuk menyelesaikan persoalan yang akan diselesaikan dalam penelitian ini.
Berdasarkan  hal-hal yang telah dikritisi  pada penelitian  tentang  prediksi  pelaksanaan  Smart City serta mempertimbangkan  komitmen  Kota  Pekalongan  untuk  menjadikan  kotanya  maju  dengan potensi  implementasi Smart City, maka penelitian ini akan terfokus pada obyek penelitian Pemerintah Kota  Pekalongan  melalui  Dinas Komunikasi dan  Informatika (Diskominfo). Adapun persoalan yang hendak diteliti  adalah tingkat  kesiapan optimal kota  untuk  menerapkan  Smart  City.  Metode  yang dipilih  untuk  menilai  tingkat  kesiapan  tersebut  adalah  FIS  Mamdani dan hanya terfokus kepada aspek karakteristik Smart Governance.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## a. Pengertian Smart City
Terdapat berbagai definisi tentang Smart City. Smart City pada dasarnya adalah sebuah kota yang mampu mengelola  Kota  dengan  cara  menggabungkan seluruh  kekuatan  baik  dari  segi  sumber  daya manusia,  sumber  daya  alam,  infrastruktur  dan  pemerintah  dengan  mengoptimalkan  Teknologi Informasi, sehingga kota tersebut mampu menjadikan warganya menjadi mandiri, partisipatif, nyaman dan sejahtera.
Hal ini sejalan dengan apa yang telah dinyatakan oleh beberapa peneliti bahwa Smart City adalah Kota  yang mampu  mengelola  segenap  Sumber  Daya  yang  dimilikinya  untuk  meningkatkan kualitas hidup warganya[6][4][9][22][23][2].
Giffinger,  dkk  menyatakan  bahwa  Smart  City  merupakan  sebuah  kota  yang  memiliki performa/tampilan  baik  yang  memiliki  cara  pandan  ke  depan  dari  aspek  ekonomi,  masyarakat, pemerintahan, mobilitas, lingkungan dan kehidupan, semuanya dibangun karena kerja sama yang baik dan  ditentukan oleh  warganya  yang  memiliki kemandirian dan  kesadaran  yang  tinggi[6].  Sementara itu  Yoshikawa,  dkk  menyebutkan  bahwa  Smart  City  adalah  kota  yang  berusaha  untuk  mencapai
kepedulian  terhadap  lingkungan,  serta  menjaga  aspek  kemanan  dan  kenyamanan  melalui pemberdayaan infrastruktur  yang  mendukung gaya  hidup  konsumen bersamaan dengan infrastruktur pengelolaan  kota  yang  menghubungkan  keduanya  menggunakan  teknologi  informasi  [24].  Hal  ini senada  dengan  apa  yang  dikatakan  oleh  Cohen  dimana  Smart  City  adalah  kota  yang  secara  terus menerus memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi agar kehidupan masyarakat menjadi lebih cerdas  dan  efisien,  terutama  dalam  penggunaan  sumber  daya,  menghemat  energi  serta  biaya  dan meningkatkan kualitas hidup ke arah yang lebih baik. Dan ditegaskan pula oleh Cogen bahwa Smart City adalah kota yang terus menerus melakukan pengurangan jejak lingkungan dengan terus berinovasi untuk mengurangi dampak polusi Karbon[25].
Pendefinisian  Smart  City  yang  mengaitkannya  dengan  pemanfaatan  TIK  juga  dinyatakan  oleh Meijer, dimana Smart City adalah sebuah kota yang menginvestasikan modal manusia dan sosial serta infrastruktur  baik  tradisional  maupun  modern  untuk  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang berkelanjutan  dan  meningkatkan  kualitas  hidup,  melalui  pengelolaan  sumber  daya  alam  secara bijaksana dan partisipatif[6].

## b. Karakteristik dan Indikator Smart City
Beberapa  peneliti  menyebutkan bahwa  Smart  City  memiliki  karakteristik tertentu,  tetapi  secara umum  Smart  City  memiliki  karakteristik Smart  Economy,  Smart  People,  Smart  Governance,  Smart Mobility, Smart Environment, Smart Living [6][1]. Sedangkan Mosannenzadeh dan Vettorato memiliki sedikit  perspektif  berbeda  tentang karakteristik Smart  City,  yang  terdiri  dari Smart  Economy,  Smart Environment:  Smart  Natural  Environment  dan  Smart  Build  Environment,  Smart  Mobility,  Smart Governance,  Smart  Services,  Smart  Community [9].  Tetapi  dapat  diketahui  dengan  jelas  bahwa beberapa  sumber  penelitian  menegaskan  bahwa  salah  satu  karakteristik Smart  City adalah Smart Governance , yang akan menjadi fokus penting dalam penelitian yang akan dilakukan.
Gambar 1. Karakteristik Smart City Menurut Giffinger, dkk[6]
Christian  dan  Roscia menambahkan  dalam  penelitiannya  indikator  dari  setiap  karakteristik Smart  City , dimana, sebagai contoh Smart Governance memiliki indikator: Participation in decision- making, public and social services, Transparent Governance, political strategies and perspectives [1]. Karena  fokus  utama  penelitian  ini  ada  pada  karakteristik  Smart  Governance,  maka  panduan  utama untuk  menggali  informasi  tentang  indikator  Smart  Governance  adalah  indikator  yang  dikemukakan oleh Cristian dan Roscia, dengan mengedepankan pada aspek budaya yang berjalan di Kota Pekalongan dan perspektif masing-masing narasumber.
Gambar 2. Karakteristik Smart City Oleh Mosannenzadeh dan Vettorato[9]
Tabel 1. Indikator Smart City Menurut Christian dan Roscia[1]
KARAKTERISTIK SMART CITY INDIKATOR SMART CITY Smart Economy Innovative Spirit Entrepreneurship Economic Image and Trademarks Productivity Flexibility of labor market International embeddedness Ability to transform Smart Mobility Local accessibiity (inter)national Accessibility Availability of ICT-Infrastructure Sustainable, innovative and safe transport systems Smart Environment Attractiveness of natural conditions Pollution environment protection sustainable resource management Smart People Level of qualification Affinity to lifelong learning Social and ethnic plurality Flecibility Creativity Cosmopolitanism/Open-mindedness Participation in public life Smart Living Cultural facilities Health conditions Individual safety Housing quality Education facilities Touristic attractiveness Smart Governance Participation in decision-making Public and social services Transparent governance Political strategies and perspectives
Dalam penelitian  lain  dengan  tema  Smart  City  yang  dilakukan oleh  Perangin-Angin, dkk  [14], dapat  diketahui bahwa untuk menakar tingkat implementasi Smart City digunakan karakteristik yang sama, yaitu Smart Economy,  Smart  People,  Smart  Governance,  Smart  Mobility,  Smart  Environment, Smart  Living. Sekalipun  demikian,  masing-masing  karakteristik  tersebut  tidak  diturunkan  lagi  ke dalam  indikator-indikator  yang  bersifat  crisps  atau  linguistik.  Setiap  karakteristik  hanya  dibagi  ke dalam tiga  klasfisikasi linguistik, Baik, Sedang dan Kurang. Sedangkan metode FIS  yang digunakan adalah FIS  Tsukamoto. Hal  inilah yang  dijadikan sebagai  titik kritis  terhadap  penelitian  sebelumnya yang  hendak  dipertajam  dalam  penelitian  yang  diusulkan.  Karena  keterbatasan  waktu,  maka  secara khusus  akan  diambil  fokus  utama  pada  aspek  karakteristik  Smart  Governance  dengan  metode  FIS Mamdani.

## 3.  METODE PENELITIAN
a. Jenis Penelitian : Mix Research Methods
Dalam  penelitian  ini  metode  penelitian  yang  digunakan  adalah Mix  Research  Methods .  Dalam berbagai  buku  tentang  metodologi  penelitian,  Mix Research  Methods dapat  digunakan  sebagai solusi ketika  penelitian  tidak  selalu  harus  menjawab  hipotesa  tetapi  juga  perlu  mengolah  data  yang bersifat  kuantitatif,  di  sisi  lain  tidak  selalu  data  penelitian  diperoleh  hanya  dari  wawancara saja[26][27][28].
Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode kualitatif melalui prosedur wawancara untuk menggali  informasi  dari  para  stakeholder  dalam  rangka  menentukan  indikator-indikator  dari variabel input dan output yang akan ditetapkan. Metode ini sekaligus digunakan untuk menjawab tujuan penelitian  poin  1.  Berdasarkan  indikator  yang  diperoleh  secara  kualitatif  tersebut,  maka  diperlukan metode  kuantitatif  yang  digunakan  untuk  menentukan  batasan  dari  setiap  indikator,  memilih representasi himpunan serta menghitung nilai berdasarkan input yang dimasukkan. Secara kuantitatif, proses ini akan menggunakan Fuzzy Inference Systems (FIS) Mamdani R2016a. Metode Kuantitatif ini digunakan  untuk menjawab tujuan penelitian pada poin kedua. Berikut adalah tahap penelitian sesuai dengan Gambar 3.

## Gambar 3. Tahap-tahap Penelitian
b. Obyek Penelitian
Adapun obyek penelitian ini adalah Pemerintah Kota Pekalongan, dalam hal ini Dinas Komunikasi dan  Informasi  Kota  Pekalongan.  Hal  ini  didasarkan  atas  pengertian  Smart  City  yang  secara  jelas memaparkan  peran  serta  TIK  dalam  pengelolaannya.  Di  Kota  Pekalongan,  segala  hal  yang  terkait dengan pengelolaan TIK berada di bawah SKPD Dinas Komunikasi dan Informasi Kota Pekalongan.
c. Populasi dan Sampel
Jumlah stakeholder yang terlibat dalam pengelolaan manajemen di Diskominfo Kota Pekalongan 25  orang.  Dua  puluh  lima  orang  tersebut  merupakan  narasumber  yang  akan  digali  informasinya menggunakan pendekatan kualitatif melalui wawancara serta observasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Indikator Smart City Dalam Perspektif Smart Governance
Dengan  kesepakatan  bersama  antara  peneliti  dan  narasumber,  dimana  Smart  Governance  adalah bagian  dari  Smart  City  yang  didalamnya  memuat  indikator-indikator.  Adapun  indikator-indikator tersebut adalah (1) Partisipasi Masyarakat Dalam Pengambilan Keputusan, (2) Ketersediaan Layanan Publik dan Sosial, (3) Transparansi Tata Kelola, (4) Cara Pandang dan Strategi Politik [1]. Berdasarkan keempat  indikator  tersebut,  narasumber  memberikan  pendapat  bahwa  masing-masing  indikator dijabarkan ke dalam indikator-indikator turunan yang dapat terukur secara kuantitatif.
Adapun  Partisipasi  Masyarakat  Dalam  Pengambilan  Keputusan  diterjemahkan  sebagai kemampuan  Pemerintah  Daerah  mengelola  dan  mengkoordinasi  kelompok  masyarakat  yang mendukung proses pengambilan  keputusan.  Indikator  turunannya  adalah  jumlah  payung  hukum  yang dihasilkan,  dukungan dana yang diberikan, jumlah kelompok yang terorganisir, pelibatan  masyarakat dalam forum pengambilan keputusan per tahun.
Indikator  Ketersediaan  Layanan  Publik  dan  Sosial  dipahami  sebagai  Ketersediaan  Pelayanan Publik  dan  Pengelolaan  Pengaduan  Masyarakat.  Pelayanan  Publik  terdiri  dari  indikator  turunan ketersediaan  pelayanan  publik  secara  online.  Sedangkan  Pengelolaan  Pengaduan  Masyarakat
diperjelas melalui  indikator  jumlah  pengaduan  per  tahun,  jumlah  pengaduan  terselesaikan  per  tahun, lama  waktu penyelesaian per kasus rata-rata per tahun.
Transparansi Tata Kelola diterjemahkan sebagai ketersediaan grand design (blue print/road map) Pelayanan  Publik,  Kesediaan  Pemerintah  Membuka  Diri  Terhadap  Informasi  Yang  Dibutuhkan Masyarakat, Keterbukaan Rencana Pembangunan dan Kesejahteraan Untuk Masyarakat.
Cara  pandang dan  strategi politik dinyatakan  secara operasional sebagai  kemampuan  merangkul semua  pihak,  ketersediaan  organ  dan  struktur  tata  Pemerintahan  dan  Politik  serta  Penanganan  dan Antisipasi Konflik Horisontal yang terjadi.
Dari masing-masing  indikator  yang  telah  diturunkan kedalam  indikator operasional,  diperjelas kembali  dalam  variabel-variabel  yang  mudah  untuk  diukur  secara  kuantitatif  seperti  tampak  pada table 2.
Tabel 2. Indikator dan Turunan Indikator Smart Governance Pemkot Pekalongan
NO INDIKATOR BREAKDOWN INDIKATOR VARIABEL 1 Partisipasi Masyarakat Dalam Pengambilan Keputusan Kemampuan Pemda mengelola&Masyarakat Yang Mendukung Proses Pengambilan Keputusan Jumlah Payung Hukum Yang Dihasilkan Dukungan Dana Yang Diberikan Jumlah Kelompok Yang Terorganisir Pelibatan Masyarakat dalam Forum Pengambilan Keputusan/Th 2 Pelayanan Publik dan Sosial Ketersediaan Pelayanan Publik Online Pengelolaan Pengaduan Masyarakat Jumlah Pengaduan/th Jumlah Pengaduan Terselesaikan/th Lama Waktu Penyelesaian/Kasus rata-rata /th 3 Transparansi Tata Kelola Kepemilikan Grand  Design (Blue Print) / Road Map Pelayanan Publik Jenis Blue Print/pelayanan publik SOP Payung Hukum Keterbukaan Informasi Persentase  SKPD  terbuka  terhadap  Informasi Utk Masyarakat Jenis Media Yang Disediakan Untuk Mengakses Informasi Utk Masyarakat Keterbukaan Rencana Untuk Masyarakat Jenis Perencanaan Mekanisme Perencanaan 4 Cara  Pandang dan Strategi Politik Kemampuan Merangkul Semua Pihak Organisasi Keagamaan Organisasi Seni dan Kebudayaan Persentase Pertemuan antar organisasi keagamaan/th Persentase   Aktualisasi   Kelompok   Seni   dan Budaya/th Ketersediaan  organ  dan  struktur tata pemerintah dan politik Kelengkapan Unsur tata kelola sospol Penanganan       dan       Antisipasi Konflik horizontal yang terjadi Persentase potensi konflik/th

## b.  Klasifikasi Variabel Input dan Variabel Output Smart Governance
Berdasarkan  indikator  yang  telah  ditentukan  seperti  tampak  pada  tabel  4.1,  maka  ditemukan variabel-variabel input yang menjadi variabel operasional dalam penelitian ini. Berdasarkan wawancara secara  terstruktur  dengan  narasumber  maka  diperoleh  nilai  operasional  sebagai  standar  terukur untuk setiap variabel input.
Jika  dikaitkan  dengan  kepentingan  pengolahan  data  menggunakan  Fuzzy  Inference  System Mamdani, maka setiap variabel input harus dikelompokkan sesuai dengan representasi himpunan yang telah  dipilih.  Dalam  penelitian  ini,  representasi  kurva  yang  dipilih  adalah  representasi  kurva  bahu dengan himpunan  keanggotaan  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Adapun  rentang  yang  ditentukan  adalah 0  sampai dengan  3.  Sebagai  contoh, diberikan  Variabel  Input  A1,  maka  A1  memiliki  tiga  himpunan keanggotaan {rendah, sedang, tinggi}. Representasi kurva bahu tampak pada gambar 4.

## Gambar 4. Representasi Kurva Bahu
Adapun  variabel  output  yang  ditetapkan  adalah  Kesiapan,  dengan  representasi  kurva  bahu. Himpunan keanggotaan variabel output kesiapan adalah {rendah, sedang, tinggi} dengan rentang nilai antara 0-3. Representasi kurva untuk variabel output Kesiapan dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Representasi Kurva Variabel Output Kesiapan
Sedangkan  rangkuman  variabel  input  beserta  nilai  operasional  dan  himpunan  fuzzynya  dapat dilihat pada tabel 3. Dari tabel tersebut tampak bahwa penelitian ini memiliki 21 variabel input, yang merupakan variabel operasional dari 4 indikator utama.
Tabel 3. Variabel Input
ALIAS VARIABEL RENDAH  SEDANG TINGGI 0-1.5 0.5-2.5 1.5-3 A1 Jumlah Payung Hukum Yang Dihasilkan <3 3-5 >5 A2 Dukungan Dana Yang Diberikan <10JT 10-50JT > 50JT A3 Jumlah Kelompok Yang Terorganisir <3 3-5 >5 A4 Pelibatan Masyarakat dalam Forum Pengambilan Keputusan/Th <3X 3-6X >6X B1 Online <10 10-30OL >30 B2 Jumlah Pengaduan/th >12 6-12 <6 B3 Jumlah Pengaduan Terselesaikan/th <6 6-12 >12 B4 Lama Waktu Penyelesaian/Kasus rata-rata /th >3 1-3 <1 C1 Jenis Blue Print/pelayanan publik <=1 1-3 >3 C2 SOP <10 10-25 >25 C3 Payung Hukum Keterbukaan Informasi <1 1-5 >5 C4 Persentase SKPD terbuka terhadap Informasi Utk Masyarakat <5 5-25 >25 C5 Jenis Media Yang Disediakan Untuk Mengakses Informasi Utk Masyarakat <5 5-10 >10 C6 Jenis Perencanaan <2 2-3 >3 C7 Mekanisme Perencanaan <2 2-3 >3 D1 Organisasi Keagamaan <5 5-10 >10 D2 Organisasi Seni dan Kebudayaan <5 5-10 >10 D3 Persentase Pertemuan antar organisasi keagamaan/th <2 2-3 >3 D4 Persentase Aktualisasi Kelompok Seni dan Budaya/th <2 2-3 >3 D5 Kelengkapan Unsur tata kelola sospol <2 2-3 >3 D6 Persentase potensi konflik/th >5 2-5 <2

## c. Penentuan Aturan (Rule IF...THEN)
Dari data yang diperoleh dari narasumber, diperoleh 90 aturan yang diterjemahkan ke dalam bentuk IF-THEN. Sebagai contoh, IF Indikator A rendah AND Indikator B Rendah AND Indikator C Rendah AND  Indikator  D  Rendah  THEN  Kesiapan  Rendah.  Secara  prinsip  basis  aturan  ini  sangat mempengaruhi  hasil  akhir  dari  tingkat  kesiapan  yang  akan  diuji.  Sekalipun  demikian,  aturan  yang dibentuk  adalah  hasil  dari  diskusi  dengan  narasumber  yang  sahih.  Jika  aturan  dilakukan  melalui
rekayasa matematika, semestinya terdapat lebih dari 100 kombinasi aturan. Dalam penelitian ini basis aturan didasarkan pada realitas dan buah pemikiran narasumber.

## d.  Hasil Akhir
Dengan  menggunakan  alat bantu Matlab R2017b dapat diketahui bahwa model Fuzzy  Inference System Mamdani adalah seperti tampak pada gambar 6.
Gambar 6. Model FIS Mamdani Smart Governance
Sedangkan  aturan  sejumlah  90  dibuat  melalui  Rule  Editor,  seperti  tampak  pada  gambar  7. di bawah ini.
Gambar 7. Rule Yang Terbentuk Menggunakan Rule Editor
Narasumber kemudian menjawab realitas  yang terjadi di  lapangan sesuai  dengan data  dan  fakta yang saat ini dimiliki. Dalam hal ini, pertanyaan terkait dengan 4 indikator yang telah dioperasionalkan ke  dalam  21  variabel  dengan  rentang  himpunan  yang  juga  telah  ditentukan.  Tabel  4  merangkum kondisi  riil  yang  hendak  dihitung  menggunakan  metode  FIS  Mamdani  dengan  bantuan  MATLAB R2016b.
Tabe 4. Kondisi Riil Berdasarkan Indikator Smart Governance
ALIAS VARIABEL RENDAH  SEDANG  TINGGI JAWAB N.FUZZY Range Fuzzy 0-1.5 1-2 1.5-3 A1 Jumlah Payung Hukum Yang Dihasilkan <3 3-5 >5 10 Payung Hukum TINGGI 3 A2 Dukungan Dana Yang Diberikan <10JT 10-50JT > 50JT 75JT TINGGI 3 A3 Jumlah Kelompok Yang Terorganisir <3 3-5 >5 4 Organisasi SEDANG 2 A4 Pelibatan Masyarakat dalam Forum Pengambilan Keputusan/Th <3X 3-6X >6X 2X/TH RENDAH 1 B1 Online <10 10-30OL >30 10 Situs Online di SKPD  SEDANG 2 B2 Jumlah Pengaduan/th >12 6-12 <6 8/th RENDAH 1 B3 Jumlah Pengaduan Terselesaikan/th <6 6-12 >12 5/th RENDAH 1 B4 Lama Waktu Penyelesaian/Kasus rata-rata /th >3 1-3 <1 3-4 bulan RENDAH 1 C1 Jenis Blue Print/pelayanan Publik <=1 1-3 >3 2 blue print SEDANG 2 C2 SOP <10 10-25 >25 30 SOP TINGGI 3 C3 Payung Hukum Keterbukaan Informasi <1 1-5 >5 2 payung hukum SEDANG 2 C4 Persentase SKPD Terbuka terhadap Informasi Utk Masyarakat <5 5-25 >25 40% TINGGI 3 C5 Jenis Media Yang Disediakan Untuk Mengakses Informasi Utk Masyarakat <5 5-10 >10 10 jenis media SEDANG 2 C6 Jenis Perencanaan <2 2-3 >3 10 jenis perencanaan TINGGI 3 C7 Mekanisme Perencanaan <2 2-3 >3 5 kali TINGGI 3 D1 Organisasi Keagamaan <5 5-10 >10 8  organisasi keagamaan  SEDANG 2 D2 Organisasi Seni dan Kebudayaan <5 5-10 >10 1  organisasi seni RENDAH 1
D3 Persentase Pertemuan antar organisasi keagamaan/th <2 2-3 >3 2 x /th SEDANG 2 D4 Persentase Aktualisasi Kelompok Seni dan Budaya/th <2 2-3 >3 1 x /th RENDAH 1 D5 Kelengkapan  Unsur  tata  kelola sospol <2 2-3 >3 5 unsur TINGGI 3 D6 Persentase potensi konflik/th >5 2-5 <2 2/th SEDANG 2
Dengan memasukkan angka [3 3 2 1 2 1 1 1 2 3 2 3 2 3 3 2 1 2 1 3 2] maka diperoleh nilai hasil 1.5.  Hasil  ini  menggunakan  metode  defuzzyfikasi  centroid.  Hasil  tampak  pada  gambar  8.  Dengan melakukan uji beberapa kali menggunakan metode defuzzyfikasi yang berbeda, yaitu MOM, SOM dan LOM, hasil akhir  yang  diperoleh adalah sama,  yaitu 1.5.  Nilai  angka  1.5  memberikan makna  bahwa tingkat kesiapan Pemerintah Kota Pekalongan untuk mengimplementasikan Smart City dari perspektif Smart Governance berada pada tingkat sedang.
Gambar 8. Tingkat Kesiapan Penerapan Smart City Dalam Perspektif Smart Governance

## 5. KESIMPULAN
Pada  akhirnya  penelitian  ini  dapat  memberikan  beberapa  kesimpulan  atas  hasil  akhir  yang diperoleh, sebagai berikut:
1) Indikator  Smart  Governance  yang  diturunkan  ke  dalam  Indikator  Operasional  ditetapkan  sebagai variabel  input  sebanyak  21  buah  indikator.  Ke-21  variabel  input  tersebut  direpresentasikan menggunakan  kurva  bahu  dalam  rentang  0-3  dengan  himpunan  keanggotaan rendah,  sedang  dan tinggi
2) Dengan  menggunakan  fungsi  implikasi  Min  dan  defuzzifikasi  centroid  maka  dapat  dihasilkan Tingkat  Kesiapan  Kota  Pekalongan  menerapkan  Smart  City  dalam  perspektif  Smart  Governance adalah 1,5 atau dalam nilai linguistik fuzzy adalah Sedang.

## 6. SARAN
Berdasarkan  paparan  dan  hasil  penelitian  yang  telah  dijelaskan  maka  diperlukan  beberapa masukan  yang  dapat menjadi bahan untuk meningkatkan dan/atau menyempurnakan penelitian yang sudah dilakukan, antara lain:
1) Perspektif dapat diperluas tidak hanya dari sisi Smart Governance saja  tetapi juga  dari perspektif Smart Economy dan lain sebagainya
2) Basis Aturan dapat diperkaya dengan menggunakan kombinasi matematika

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  segenap  jajaran Dinas  Komunikasi  dan  Informasi (DinKominfo)  Kota  Pekalongan yang  telah  bersedia  menjadi  obyek  penelitian  dan  memberikan narasumber-  narasumber  yang  sangat  kooperatif  sehingga  penelitian  ini  dapat  terselesaikan  dengan baik. Ucapan terimakasih juga  kami  sampaikan  kepada  LPPM  Universitas  Stikubank  yang  telah memberikan“ dukungan  financial ”  terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. Cristian and M. Roscia, “Definition methodology for the smart cities model,” Energy , vol. 47, pp. 326–332, 2012.
[2] T.  Nam  and  T.  A.  Pardo,  “Conceptualizing  Smart  City  with  Dimensions  of  Technology  , People  ,  and Institutions,” in The  Proceedings of  the  12th  Annual International Conference on Digital Government Research , 2011, pp. 282–291.
[3] R.  E.  Hall,  J.  Braverman,  J.  Taylor,  and  H.  Todosow,  “The  Vision  of  A  Smart  City.”  2nd International Life Extention Technology Workshop; Paris France, Paris, Perancis, pp. 1–6, 2000.
[4] N.  Komninos,  C.  Bratsas,  C.  Kakderi,  and  P.  Tsarchopoulos,  “Smart  City  Ontologies: Improving  the effectiveness of smart city applications,” J. Smart Cities , vol. 1, no. 1, pp. 31–46, 2015.
[5] [M. A. Shokouhi, S. N. N. Rokni, H. Alizadeh, and A. Ahmadi, “Evaluation of Smart City Criteria in  Ahvaz  City  ,  Iran  PhD  Student  in  Geography  and  Urban  Planning  ,  Shahid  Chamran University  of  Ahvaz  ,  Iran 4PhD Student in,” Int. J. Archit. Eng. Urban Plan , vol. 26, no. 2, pp. 141–149, 2016.
[6] R.  Giffinger,  C.  Fertner,  H.  Kramar,  R.  Kalasek,  N.  Pichler-Milanović,  and  E.  Meijers, “Smart  cities Ranking of European medium-sized cities,” Centre of Regional Science, Vienna UT, German, 2007.
[7] A.  Caragliu, C.  Del  Bo, P.  Nijkamp, A.  Caragliu, C.  Del  Bo,  and P. Nijkamp, “Smart Cities in Europe,” J. Urban Technol. , no. October 2012, pp. 37–41, 2011.
[8] S.  Allwinkle  and  P.  Cruickshank,  “Creating  Smart-er  Cities :  An  Overview  Creating  Smart-er Cities :  An Overview,” J. Urban Technol. , no. January 2014, pp. 37–41, 2011.
[9] F. Mosannenzadeh and D. Vettorato, “Defining Smart City: A Conceptual Framework Based On Keyword  Analysis,” TeMA  J.  L.  Use,  Mobil.  Environ. ,  no.  SMART  CITY  PLANNING  FOR ENERGY,  TRANSPORTATION  AND  SUSTAINABILITY  OF  THE  URBAN  SYSTEM,  pp. 683–694, 2014.
[10] Retnowati,  “Partisipasi  Warga  Melalui  Pusat  Informasi  Warga  (  Community Dalam  Perspektif Keterbukaan  Informasi  Publik  Di  era  OGI  (  Open  Government  Indonesia  )  Studi  Pada  Kota Pekalongan,”
2017. [Online].
Available: https://www.academia.edu/34688226/Partisipasi_Warga_Melalui_Pusat_Informasi.
[11] A.  Gaeta,  M.  Gaeta,  V.  Loia,  and  M.  Z.  Reformat,  “Collective  Awareness  in  Smart  City with  Fuzzy Cognitive Maps and Fuzzy sets,” in FUZZ-IEEE , 2016, pp. 1554–1561.
[12] M.  L.  De  Maio,  “Fuzzy  utility  models :  possible  applications in  evacuation conditions  in  smart cities,” WIT Trans. Ecol. Environ. , vol. 173, pp. 779–790, 2013.
[13] P.  Kaltenrieder,  C.-  Bern,  E.  Portmann,  M.  Finger,  and  S.  D.  Onofrio,  “Applying  the  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  in  Cognitive  Cities,”  in ICEGOV’14  Proceedings  of  the  8th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance , 2014, pp. 259–262.
[14] M.  I.  Perangin-angin, Khairul,  and  Andysah  Putera  Utama  Siahaan,  “Fuzzy  Logic  Concept  in Technology  ,  Society  ,  and  Economy  Areas  in  Predicting  Smart  City  Fuzzy  Logic  Concept  in Technology  ,  Society  ,  and  Economy  Areas  in,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  2,  no. December, pp. 176–181, 2016.
[15] S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo, Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan , 1st  ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[16] Retnowati,  “Optimalisasi  Jumlah  Produksi  Batik  Cap  Dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy Mamdani,” J.Litbang Kota Pekalongan , vol. 3, no. 1, pp. 1–11, 2010.
[17] F.  Camastra et  al. ,  “Expert  Systems  with  Applications A  fuzzy  decision system  for  genetically modified plant environmental risk assessment using Mamdani inference,” Expert Syst. Appl. , no. October, 2014.
[18] A.  Kaur  and  A.  Kaur,  “Comparison  of  Mamdani-Type  and  Sugeno-Type  Fuzzy  Inference Systems for  Air Conditioning System,” no. 2, pp. 323–325, 2012.
[19] H.  Zaher,  A.  E.  Kandil,  and  R.  Fahmy,  “SCIENCEDOMAIN  international  Comparison  of Mamdani  and  Sugeno  Fuzzy  Inference  Systems  for  Prediction (  With  Application to  Prices  of Fund in Egypt ),” vol. 4, no. 21, pp. 3014–3022, 2014.
[20] M. Asadi, “Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering Optimized Mamdani fuzzy models  for  predicting the  strength  of  intact  rocks  and  anisotropic rock  masses,” J.  Rock  Mech. Geotech. Eng. , vol. 8, no. 2, pp. 218–224, 2016.
[21] N.  Alavi,  “Quality determination of  Mozafati  dates  using  Mamdani fuzzy inference  system,” J. Saudi Soc. Agric. Sci. , vol. 12, no. 2, pp. 137–142, 2013.
[22] J. Shah, Exploratory Research on Smart Cities: Theory, Policy and Practice . India, 2017.
[23] S. Joss, M. Cook, and Y. Dayot, “Smart Cities : Towards a New Citizenship Regime ? A Discourse Analysis  of  the  British  Smart  City  Standard  Smart  Cities :  Towards  a  New  Citizenship Regime ?  A  Discourse Analysis of the British Smart City Standard,” J. Urban Technol. , vol. 0, no. 0, pp. 1–21, 2017.
[24] Yoshihito  Yoshikawa,  A.  Sato,  S.  Hirasawa,  M.  Takahashi,  and  M.  Yamamoto,  “Hitachi’s Vision  of  the Smart City,” Hitachi Review , vol. 61, no. 3. Japan, pp. 111–118, 2012.
[25] B. Cohen, “The Top 10 Smart Cities On The Planet _ Where business and design collide,” Fast Company ,  2011.  [Online].  Available:  http://www.fastcoexist.com/1679127/the-top-10-smart- cities-on-the-planet . [Accessed: 04-Oct-2017].
[26] John  W.  Creswell, Research  Design  Qualitative,  QUantitative,  and  Mixed  Methods Approaches .  United States of America: Sage Publications, Inc., 2014.
[27] S. N. Hesse-Biber, Mixed Methods Research: Merging Theory with Practice . The Guildford Press, 2010.
[28] S.  L.  Schensul,  J.  J.  Schensul,  and  Margaret  D.  LeCompte, Initiating  Ethnographic  Research: A  Mixed Methods Approach . UK: Rowman & LittleField Publishers, INC., 2013.