## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Mengukur Kesiapan Pemerintah Kota Bengkulu Menuju Smart City Menggunakan E-Readiness Model
1 Ferzha Putra Utama, 2 Kiki Akiong Manishe, 3 Desi Andreswari 1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu, Indonesia
1 fputama@unib.ac.id , 2 kikiakiongmanishe@gmail.com , 3 desi.andreswari@unib.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-10-22 Revised, 2023-10-23 Accepted, 2023-11-20
Berdasarkan  surat  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  nomor:  B- 349/DJAI/A1.01.02/06/2022  tanggal  23  Maret  2022,  mengenai  assessment gerakan  menuju  smart  city  tahun  2023  mendorong  Kota  Bengkulu  untuk bergerak dan mempersiapkan program smart city . Pemerintah Kota Bengkulu melalui  Dinas  Komunikasi,  Informatika  dan  Persandian  telah  memulai kerjasama dan pembinaan dalam menghadapi program smart city . Maka dari itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  kesiapan  internal pemerintah  Kota  Bengkulu  menuju smart  city ,  serta  untuk  mengetahui pengaruh e-readiness (indikator kesiapan) terhadap implementasi smart city . Metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui  kesiapan  yang  dimaksud  adalah dengan e-readiness yang dikembangkan berdasarkan model Molla-Licker. E- Readiness  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  implementasi  teknologi informasi  pemerintah  serta  memberikan  wawasan  dalam  pengambilan keputusan. Metode ini menggunakan enam indicator: awareness, governance, commitment, human resources, technological resources, business resources , dan adoption .  Pengukuran  e-readiness  dilakukan  pada  31  orang  responden yang  terdiri  dari  unsur  pemerintah  dan  akademis  di  Kota  Bengkulu. Berdasarkan  hasil  pengukuran  yang  telah  dilakukan,  menunjukan  bahwa indikator awareness,  governance,  commitment,  bussiness  resources,  human resources,  technological  resources, dan adoption menghasilkan  nilai  secara berurut  4,44, 4,28,  4,14,  4,25,  4,52,  dan  4,48  dengan rerata  4,28.  Indeks  ini menunjukkan  kesiapan  internal  pemerintah  Kota  Bengkulu  berada  pada tingkat  “siap”  menuju smart  city .  Kemudian  dari  hasil  pengujian  pada pengaruh faktor kesiapan, diketahui bahwa indikator commitment dinyatakan paling berpengaruh positif sedangkan lima variabel lainnya dinyatakan tidak berpengaruh terhadap implementasi smart city .
Kata Kunci:
e-readiness Kota Bengkulu pemerintah
smart city tingkat kesiapan

## ABSTRACT
Keywords: Bengkulu city e-readiness government readiness index smart city A correspondence bearing the reference number B-
349/DJAI/A1.01.02/06/2022 was dispatched by the Ministry of Communication  and  Information to  Bengkulu  City  on  March 23, 2022.  The communication serves to request the city to make necessary arrangements and undertake  a  smart  city  initiative  in  the  year  2023.  The  Communication, Information,  and  Encryption  Office  and  the  Government  of  Bengkulu  have started cooperation and guidance in facing the smart-city program. Therefore, this study aims to determine the government's internal readiness level towards a smart city and the effect of e-readiness (readiness indicators) on smart city implementation. The method used to determine the readiness in question is e- readiness,  developed  based  on  the  Molla-Licker  model.  This  methodology evaluates  an  organization's  IT  implementation,  providing  insights  for government  decision-making.  This  method  uses  six  indicators:  awareness, governance, commitment, human resources, technological resources, business resources, and adoption. The e-readiness measurement was conducted on 31 respondents  from  the  government  and  academic  sectors  in  Bengkulu  City. Based on the results of measurements that have been carried out, it shows that the  indicators  of  awareness,  governance,  commitment,  business  resources, human  resources,  technological  resources,  and  adoption  produce  values sequentially 4.44, 4.28, 4.14, 4.25, 4.52, and 4.48 with an average of 4.28. This index shows that the internal readiness of the Bengkulu City government is at

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
the level of "ready" towards a smart city. The results of the readiness factors assessment  indicate  that  the  commitment  indicator  has  the  highest  positive impact on the implementation of smart cities. Conversely, the remaining five variables have been shown to have no influence on the process. These findings suggest that  a  strong commitment  to the  implementation  of smart cities is  a crucial factor. Further research could help identify additional readiness factors that could contribute to successful implementation.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Ferzha Putra Utama, Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik Universitas Bengkulu, Email: fputama@unib.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan  kota  pada  era  digital  saat  ini  cenderung  tidak  hanya  maju  pada  infrastruktur konvensional,  seperti  pembangunan  gedung  pencakar  langit,  jalan  layang,  dan  jembatan. Pembangunan  kota  saat  ini  juga  memosisikan  aspek  keterhubungan  informasi  melalui  jaringan berbasis  digital  yang  menciptakan  lingkungan  yang  memungkinkan  penduduknya  berbagi pengetahuan,  berkolaborasi,  dan memberdayakan  warga  mengakses jaringan  informasi  publik  [1]. Smart city sebagai konsep baru dalam pengembangan kota dapat memberikan manfaat dalam aspek administrasi pemerintahan, usaha kecil dan menengah, hingga membantu masyarakat mendapatkan layanan kesehatan [2]. Smart city juga menawarkan konsep dalam memanajemen lonjakan urbanisasi yang  menjadi  sorotan  pada  kota  besar  di  Indonesia,  seperti  Jakarta.  Konsep  ini  dinilai  mampu menyelesaikan permasalahan sosial-ekonomi serta informasi dan komunikasi di tengah masyarakat perkotaan. Pada tingkat yang lebih tinggi, smart city dapat menyelesaikan masalah perkotaan melalui metode yang inovatif, terintegrasi, berkelanjutan, dan meningkatkan kemampuan berbagai sektor [3]. Sayangnya,  belum  semua  kota  di  Indonesia  mampu  menerapkan  konsep smart  city ,  karena keterbatasan sumber daya.
Salah satu upaya yang telah dilakukan pemerintah Indonesia melalui Kementerian Komunikasi dan Informasi (Kominfo) adalah Gerakan Menuju Smart City pada tahun 2023. Program ini mendorong kota-kota berkembang seperti Kota Bengkulu untuk bergerak dan mempersiapkan penerapan smart city . Kota Bengkulu merupakan salah satu dari 47 kabupaten/kota yang diundang untuk dilakukan penilaian pada program tersebut [4]. Selain itu berdasarkan hasil pemantauan dan evaluasi mengenai Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) pada instansi pusat dan pemerintah daerah tahun 2022,  Kota  Bengkulu  memiliki  indeks  penilaian  2,19  dengan  predikat  cukup  [5].  Keberhasilan program smart city tergantung pada tingkat kesiapan teknologi, sumber daya manusia, regulasi dan tata kelola [6]–[8].
Dalam mewujudkan konsep smart city , keberadaan infrastruktur teknis yang memadai dapat menjadi nilai  tambah.  Sebagai  salah  satu  Organisasi  Perangkat  Daerah  (OPD),  Dinas  Komunikasi, Informatika dan Persandian (DISKOMINFOSAN) Kota Bengkulu bertanggung jawab mendukung smart city Kota Bengkulu dari segi teknologi dan informasi [9]. Oleh karena itu, untuk mengetahui kesiapan dari DISKOMINFOSAN dalam mewujudkan Kota Bengkulu sebagai smart city , diperlukan pengukuran mengenai kesiapan tersebut. Melalui penelitian ini, kami ingin mengetahui sejauh mana tingkat  kesiapan  TIK  ditinjau  dari  sisi  internal  pemerintah  Kota  Bengkulu.  Pengukuran  ini menggunakan e-readiness model  yang  telah  dikembangkan  oleh  Molla-Licker  dengan  enam indikator  yakni  kesadaran  ( awareness) ,  pemerintahan  ( governance) ,  komitmen  ( commitment ),

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
sumber daya manusia ( human resources ), sumber daya teknologi ( technological resources ), sumber daya bisnis ( business resources ), dan adopsi ( adoption ) [10].
Pengukuran sistematis dalam membantu penilaian kesiapan mengadopsi suatu kondisi baru dijadikan tolok  ukur  untuk  menentukan  tingkat  kesiapan  [11],  [12].  Penelitian  terkait  mengenai  analisis kesiapan program smart city daerah dilakukan oleh Donita (2022a) menyatakan bahwa kesiapan Kota Kupang  dapat  diukur  menggunakan  e -readiness melalui  enam  indikator  yang  telah  disebutkan sebelumnya.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  Kupang  telah  siap  terhadap  implementasi smart  city . Sedangkan  analisis  yang  dilakukan  oleh  Ilmananda  dkk.  (2022),  dengan  menggunakan  metode deskriptif  dan  pendekatan  kualitatif  didapatkan  hasil  bahwa  pemanfaatan  infrastruktur  TIK sangat penting  di  dalam  perencanaan  dan  pengembangan smart  city . Penelitian lain  yang  juga   berkaitan dengan smart  city adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haster  dan  Hartono  (2022)  pengukuran kematangan smart city juga dapat digunakan menggunakan Cobit 2019. Melalui pengukuran tersebut diketahui  Kabupaten  Lombok  Utara  telah  hampir  mencapai  target  yang  diharapkan,  namun  pada domain proses masih belum dikelola dengan optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, sebagai dengan teknik survey lapangan untuk mengukur  kesiapan  internal  dari  pemerintah  Kota  Bengkulu  menuju smart  city .  Kemudian  untuk mengolah  atau  menganalisis  data  hasil  penelitian  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM)  berbasis Partial  Least  Squares (PLS)  dengan  menggunakan  bantuan  program  aplikasi SmartPLS. Metode penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 1. Penelitian ini menggunakan populasi yang  terdiri  dari  pegawai  Dinas  Komunikasi,  Informatika  dan  Persandian  (DISKOMINFOSAN) Kota   Bengkulu dan anggota Asosiasi Perguruan Tinggi Informatika dan Komputer (APTIKOM) Provinsi Bengkulu. Sedangkan sampel yang digunakan sejumlah 123 orang dengan komposisi 102 pegawai  DISKOMINFOSAN  dan  31  anggota  APTIKOM  Bengkulu.  Sampel  yang  dipilih  dinilai cukup  untuk  merepresentasikan  sisi  pemerintah  dan  akademisi  dalam  menilai  kesiapan  Kota Bengkulu  menuju smart  city .  Dalam  menentukan  sampel,  peneliti  menggunakan  teknik nonprobability sampling yaitu purposive samping dengan rumus Slovin sehingga didapatkan jumlah sampel  sebanyak  31  responden,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Rumus  (1).  Komposisi  responden yang ditentukan berdasarkan perhitungan terdiri dari 21 pegawai DISKOMINFOSAN dan 10 orang anggota APTIKOM.
𝓃 = 𝒩 1+𝒩∙𝑒2 (1)
Keterangan: 𝓃 = 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝒩 = 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑝𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑒 = 𝑚𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛 𝑜𝑓 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 (10%)

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 1. Metode penelitian
Skala penilaian tingkat kesiapan masing-masing indikator dilakukan dengan menghitung mean (rata- rata) dari skor yang diperoleh dari kuesioner. Tabel 1 menunjukkan score range untuk penilaian skala kesiapan. Nilai inilah nanti yang digunakan untuk menunjukkan tingkat kesiapan menuju smart city di Kota Bengkulu. Berdasarkan analisis mengenai model e-readiness, ditetapkan hipotesis sebagai berikut:
H1: Awareness memiliki pengaruh positif signifikan terhadap implementasi smart city.
H2: Governance memiliki pengaruh positif signifikan terhadap implementasi smart city .
H3:  Dorongan  dari  Komitmen  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  implementasi smart city .
H4:  Dukungan  Sumber  Daya  Bisnis  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  implementasi smart city .
H5: Dukungan Sumber Daya Manusia memiliki pengaruh positif signifikan terhadap implementasi smart city .
H6:  Dukungan  Sumber  Daya  Teknologi  memiliki    pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap implementasi smart city .

## Tabel 1. Range score e-readiness [16]
Nilai Keterangan 1≤ x ≤ 1,8 Sangat Tidak Siap 1,9 ≤ x ≤2,6 Tidak Siap 2.7≤ x ≤3,4 Cukup Siap 3,5≤ x ≤4,2 Siap 4,3≤ x ≤5 Sangat Siap
Analisa outer model akan menguji validitas dan reliabilitas dari konstruk penelitian yang digunakan dengan menggunakan bantuan program aplikasi SmartPLS 4. Adapun pengukuran uji validitas dan reliabilitas  diukur  dengan convergent  validity dan discriminant  validity .  Pengujian convergent validity dilakukan  pada  masing-masing  indikator,  dengan  kritertia  memiliki  realibilitas  baik  jika nilainya lebih dari 0,7 [17]. Sedangkan loading factor 0,5 sampai 0,6 dapat dianggap cukup. Namun bila loading factor berada di bawah 0,5 maka akan dihapus dari model. Pada pengujian convergent validity terdiri  dari  2 tahap  yakni  dilihat  dari  nilai outer  loading ,  dan avarage  variance  extracted

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
(AVE). Pada pengujian discriminant validity terdiri dari 2 tahap yakni dilihat dari nilai cross loading dan Fornell-Lacker Criterion . Nilai cross loading dikatakan baik dan diterima apabila nilai koefisien hubungan  antara  indikator  dan  variabelnya  lebih  tinggi  daripada  nilai  variabel  blok  lainnya. Sedangkan nilai Fornell-Lacker Criterion dikatakan baik dan diterima apabilai nilai akar AVE lebih tinggi daripada nilai antara variabel dengan variabel lainnya [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambar 2. Model outer loading
Gambar 2 menjelaskan model outer loading setelah dilakukan penghapusan 18 indikator yang tidak valid yaitu AW1, AW4, AW6, AW7, AW8, AW9, AW11, AW12, AW13, AW14, KM1, KM2, KM4, SDB6, SDT3. Penghapusan ini menghasilkan nilai outer loading ≥ 0.7, sehingga indikator-indikator tersebut memenuhi syarat dan dikatakan valid. Kemudian, pada pengujian convergent validity yang dilihat dari  nilai average  variance  extracted (AVE), variabel  kesiapan  pemerintah  (AD)  memiliki nilai AVE = 1.000, AW ( awareness ) memiliki nilai AVE = 0.714, GN ( governance ) memiliki nilai AVE = 0.789, KM ( commitment ) memiliki nilai AVE = 0.786, SDB ( bussiness resources ) memiliki nilai  AVE  =  0.678,  dan  SDM  ( human  resources )  memiliki  nilai  AVE  =  0.779,  serta  SDT ( technological  resources )  memiliki  nilai  AVE  =  0.695.  Nilai  AVE  pada  semua  variabel  kesiapan pemerintah telah memenuhi persyaratan yakni ≥ 0.5 dan dinyatakan valid.
Pada  pengujian discriminant  validity terdiri  dari  2  tahap  yakni  dilihat dari  nilai cross  loading dan Fornell-Lacker  Criterion .  Nilai cross  loading dikatakan  baik  dan  diterima  apabila  nilai  koefisien hubungan  antara  indikator  dan  variabelnya  lebih  tinggi  daripada  nilai  variabel  blok  lainnya. Sedangkan nilai Fornell-Lacker Criterion dikatakan baik dan diterima apabilai nilai akar AVE lebih tinggi  daripada  nilai  antara  variabel  dengan variabel  lainnya. Berdasarkan  penelitian,  menunjukan bahwa nilai cross loading kesiapan pemerintah pada setiap variabel pada masing-masing indikator menghasikan  nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  variabel  pada  indikator yang  berlainan, sehingga  dapat  dinyatakan  diterima  dan  baik.  Kemudian,  nilai  yang  dihasilkan  melalui Fornell- Lacker Criterion pada seluruh variabel kesiapan pemerintah memiliki nilai lebih tinggi dari semua nilai korelasi antar variabel dan dapat dinyatakan valid. Tahapan selanjutnya adalah melakukan uji reliabilitas yang digunakan untuk mengukur konstruk.
Tabel 2. Nilai uji realibilitas kesiapan pemerintah
Indikator Cronbach’s Alpha Composite reliability AW 0.805 0.882 GN 0.955 0.936

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
KM 0.944 0.956 SDB 0.905 0.926 SDM 0.729 0.875 SDT 0.855 0.901
Nilai composite  reliability dikatakan  valid  jika  nilai  korelasinya  ≥  0.7  [19].  Sedangkan  nilai cronbach’s alpha dapat diandalkan jika nilai korelasinya ≥ 0.6. Berikut nilai uji reliabilitas kesiapan pemerintah dapat dilihat pada Tabel 2. Data menunjukkan nilai uji reliabilitas dari variabel kesiapan pemerintah  yang  dapat  dilihat composite  reliability dan cronbach’s  alpha telah  memenuhi persyaratan dan dapat dinyatakan valid dan dapat diandalkan.
A. Awareness Indikator awareness ,  memiliki  rata-rata  rentang  jawaban  mayoritas  antara  cukup  setuju  sampai dengan  sangat  setuju.  Namun,  kecenderungan  responden  lebih  banyak  memilih  setuju  dan  sangat setuju dengan rata-rata sebesar 10,4 dan 17,2. Rata-rata skor terendah yaitu sebesar 0 dan untuk rata- rata skor terbesar yaitu 17,2.  Hal ini terlihat dari pernyataan yang diulas secara positif dengan rata- rata  keseluruhan  sebesar  4,44  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  mayoritas  responden  memiliki kepedulian atau keinginan yang tinggi untuk mewujudkan Kota Bengkulu sebagai smart city .

## B. Governance
Indikator governance memiliki  rata-rata  rentang  jawaban  mayoritas  antara  tidak  setuju  sampai dengan  sangat  setuju.  Namun,  kecenderungan  responden  lebih  banyak  memilih  sangat  setuju  dan setuju dengan rata-rata sebesar 15,1dan 9,57. Rata-rata skor terendah yaitu sebesar 0 dan untuk rata- rata skor terbesar yaitu 15,1.  Hal ini terlihat dari pernyataan yang diulas secara positif dengan rata- rata keseluruhan sebesar 4,28 sehingga dapat disimpulkan bahwa mayoritas responden mendukung penerapan smart city. Faktor governance juga menjadi salah satu faktor pendukung indikator, hal ini berhubungan  dengan  bagaimana  pelayanan  pemerintahan  di  Kota  Bengkulu,  dalam  penelitian  ini Kota Bengkulu masuk dalam kategori siap pada indikator smart governance.

## C. Komitmen
Indikator komitmen memiliki rata-rata rentang jawaban mayoritas antara tidak setuju sampai dengan sangat  setuju.  Namun,  kecenderungan  responden  lebih  banyak  memilih  setuju  dan  sangat  setuju dengan rata-rata sebesar 12 dan 12,11.  Rata-rata skor terendah yaitu sebesar 0 dan untuk rata-rata skor terbesar yaitu 12,11.  Hal ini terlihat dari pernyataan yang diulas secara positif dengan rata-rata keseluruhan  sebesar  4,14  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  mayoritas  responden  berkomitmen dalam penerapan smart city .

## D. Sumber Daya Bisnis
Indikator sumber daya bisnis memiliki rata-rata rentang jawaban mayoritas antara sangat tidak setuju sampai dengan sangat setuju. Namun, kecenderungan responden lebih banyak memilih setuju dan sangat setuju dengan rata-rata sebesar 13 dan 13,57. Rata-rata skor terendah yaitu 0,14 dan untuk rata-rata skor terbesar yaitu 13,57. Hal ini terlihat dari pernyataan yang diulas secara positif dengan rata-rata keseluruhan sebesar 4,25 sehingga dapat disimpulkan bahwa mayoritas responden memiliki budaya untuk saling terbuka dan saling percaya antara satu dengan yang lainnya.

## E. Sumber Daya Manusia
Indikator  sumber  daya  manusia  memiliki  rata-rata  rentang  jawaban  mayoritas  antara  sangat  tidak setuju sampai dengan sangat setuju. Namun, kecenderungan responden lebih banyak memilih setuju dengan  rata-rata  sebesar  14,5.  Rata-rata  skor  terendah  yaitu  sebesar  0,5  dan  untuk  rata-rata  skor terbesar yaitu 14,5. Maka dari itu diperoleh kesimpulan bahwa mayoritas responden memiliki latar belakang dan bisa mengunakan komputer serta memahami aplikasi smart city Kota Bengkulu.

## F. Sumber Daya Teknologi
Indikator sumber daya teknologi memiliki rata-rata rentang jawaban mayoritas antara sangat tidak setuju sampai dengan sangat setuju. Namun, kecenderungan responden lebih banyak memilih sangat setuju dan setuju dengan rata-rata sebesar 18 dan 11,1. Rata-rata skor terendah yaitu sebesar 0 dan untuk  rata-rata  skor  terbesar  yaitu  18.    Hal  ini  terlihat  dari  pernyataan  yang  diulas  secara  positif

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
dengan  rata-rata  keseluruhan  sebesar  4,52  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pemerintah  Kota Bengkulu mempunyai sumber daya teknologi yang cukup memadai.

## G. Adopsi
Indikator adopsi memiliki rata-rata rentang jawaban mayoritas antara cukup setuju sampai dengan sangat setuju. Namun, kecenderungan responden lebih banyak memilih sangat setuju dengan rata- rata sebesar 20. Sebanyak 20 responden menyatakan sangat setuju, 6 responden setuju dan sisanya 5 responden cukup setuju.  Berdasarkan hal tersebut sebanyak 31 responden menyatakan bahwa Kota Bengkulu telah siap untuk  mengimplementasikan konsep smart city dengan mengadopsi TIK.
Tabel 3. Model Struktural Hipotesis Β T-test P-values f 2 No Jalur H1 AW→AD 0.312 1.227 0.110 0.086 H2 GN→AD 0.209 0.548 0.292 0.021 H3 KM→AD 0.458 1.307 0.096 0.151 H4 SDB→AD 0.004 0.019 0.493 0.000 H5 SDM→AD 0.005 0.020 0.492 0.000 H6 SDT→AD -0.131 0.489 0.313 0.017
A. Uji Path Coefficientt ( β )
Pada uji path coefficient (β) digunakan untuk melihat signifikasi hubungan antar variabel. Menurut Hair  (2016),  uji  path  coefficient  (β)  dinyatakan  berpengaruh  signifikan  apabila  nilai  jalur  (β) memiliki ambang batas >0.1 [20]. Berdasarkan Tabel 3 menunjukan bahwa pada jalur AW → AD dengan nilai β = 0.312 GN → AD dengan nilai = 0.209 dan KM → AD dengan nilai = 0.458 sehingga jalur ini dapat diartikan signifikan dan memiliki arah jalur positif, dan pada jalur SDT → AD dengan nilai = -0.131 dan dapat diartikan signifikan dengan arah jalur negatif.  Serta pada jalur SDB → AD, SDM  →  AD,  tidak  signifikan  dalam  model,  sehingga  perlu  memperbaiki  variabel  kesiapan pemerintah.
B. Uji t-Test Pada uji t- Test menjelaskan tentang uji secara individual signifikasi konstanta dan variabel bebas dari suatu  persamaan  dan  apakah  mereeka  dapat  memperngaruhi  nilai  variabel  terikat,  pengujian  ini dilakukan  dengan boostrapping menggunakan  uji one-tailed dan  signifikasi  nilai  10%  atau  0,1. Hipotesis dapat diterima apabila nilai t-Test >1,65 atau nilai p-values <0,1 [21]. Berdasarkan Tabel 4  menunjukan  bahwa  nilai  uji  t- Test kesiapan  pemerintah  menunjukkan  5  dari  6  hipotesis ditolak yaitu  AW→AD,  GN→AD,  SDB→AD,  SDM→AD  dan  SDT→AD,  karena  tidak  memenuhi persyaratan.  Sedangkan  untuk  hipotesis  KM→AD  diterima,  karena  memiliki  nilai p-values yang memenuhi persyaratan.
Tabel 4. Nilai uji t-test kesiapan Pemerintah Kota Bengkulu
Indikator T-statistics P-values AW→AD 1.227 0.110 GN→AD 0.548 0.292 KM→AD 1.307 0.096 SDB→AD 0.019 0.493 SDM→AD 0.020 0.492 SDT→AD 0.489 0.313
C. Uji Effect Size ( f 2 ) Pada  uji Effect  Size digunakan  untuk  memprediksi  pengaruh  pada  struktur  model  dari  variabel tertentu terhadap variabel lainnya. Menurut Ghozali (2014) standar pengukuran pada uji effect size yakni  ≤  0.02  pengaruhnya  kecil,  dan  0.15  (0.03  ≤ f 2 ≤0.34)  pengaruhnya  menengah,  serta  ≥0.35 untuk nilai pengaruh besar [20]. Berdasarkan Tabel 5 menunjukan bahwa hasil analisis f 2 pada model kesiapan pemerintah dari 6 hipotesis terdapat 3 hipotesis yang memiliki pengaruh menengah yaitu AW→AD dengan nilai f 2 = 0,086 dan GN→AD dengan nilai f 2 = 0,021 serta KM→AD dengan

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
nilai f 2 =  0.151.  Sedangkan  pada  hipotesis SDB→AD,  SDM→AD  dan  SDT→AD memiliki  nilai pengaruh kecil.
Tabel 5. Nilai Uji Effect Size (f 2 ) Hipotesis f 2 Analisis AW→AD 0.086 Menengah GN→AD 0.021 Kecil KM→AD 0.151 Menengah SDB→AD 0.0 Kecil SDM→AD 0.0 Kecil SDT→AD 0.017 Kecil
Pada uji hipotesis didapatkan hasil bahwa terdapat 1 hipotesis yang berpengaruh positif signifikan dan  diterima  terhadap  implementasi smart  city yaitu  pada  indikator commitment ,  dan  untuk  5 indikator  lainnya  dinyatakan  hipotesis  ditolak  dan  tidak  bepengaruh  positif  signifikan  yaitu awareness,  governance,  bussiness  resources,  human  resources,  technological  resources, dan adoption.
Tabel 6. Hasil Analisis Hipotesis (inner model) Hipotesis Β T- test P- values f 2 Keterangan No Jalur β T-test P-Values f 2 H1 AW→AD 0.312 1.227 0.110 0.086 Signifikan Ditolak Ditolak Menengah H2 GN→AD 0.209 0.548 0.292 0.021 Signifikan Ditolak Ditolak Kecil H3 KM→AD 0.458 1.307 0.096 0.151 Signifikan Ditolak Diterima Menengah H4 SDB→AD 0.004 0.019 0.493 0.000 Tidak Signifikan Ditolak Ditolak Kecil H5 SDM→AD 0.005 0.020 0.492 0.000 Tidak Signifikan Ditolak Ditolak Kecil H6 SDT→AD -0.131 0.489 0.313 0.017 Signifikan Ditolak Ditolak Kecil
Berdasarkan hasil analisis struktural model pada aspek commitment (KM→AD) yang mengacu pada nilai uji path  coefficient dan p-values pada  Tabel  6,  memiliki  nilai β sebesar  0.458.  Nilai tersebut memiliki arah hubungan positif dan telah memenuhi syarat signifikan >0.1, serta memiliki nilai p- values sebesar 0.096 yang telah memenuhi syarat diterima <0.1, maka hipotesis ini dapat dinyatakan diterima.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa commitment memiliki  pengaruh  positif  signifikan terhadap terhadap implementasi smart city .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengukur  kesiapan e-readiness internal  dari  pemerintah  Kota  Bengkulu  dalam pembangunan  menuju smart  city .  Penelitian  ini  dilakukan  pada  salah  satu  OPD  yakni DISKOMINFOSAN dengan melibatkan 31 responden. Berdasarkan hasil pengukuran pada indikator yang digunakan hasilnya menunjukan bahwa indikator awareness memiliki nilai (4,44), governance memiliki nilai (4,28), sumber daya bisnis memiliki nilai (4,25), sumber daya manusia memiliki nilai (3,91),  sumber  daya  teknologi  memiliki  nilai  (4,52),  komitmen  memiliki  nilai  (4,14),  dan  adopsi memiliki nilai (4,48). Nilai yang diperoleh menunjukan kesiapan internal pemerintah Kota Bengkulu rata-rata pada tingkat yang “Siap” untuk menjadi kota pintar dengan nilai secara keseluruhan sebesar 4,28.  Berdasarkan  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  pemerintah  Kota  Bengkulu  tepatnya  pada DISKOMINFOSAN Kota Bengkulu telah memenuhi 1 indikator smart city yaitu smart governance dan  dapat  dinyatakan  siap  untuk  implementasi smart  city yang  diukur  dari  faktor  kesiapan  yakni governance .  Kemudian  berdasarkan  pengujian  SEM  untuk  menguji  pengaruh  indikator  kesiapan terhadap  implementasi smart  city dengan  menggunakan software  Smart PLS  disimpulkan  bahwa variabel komitmen dinyatakan berpengaruh positif dan 5 variabel lainya tidak berpengaruh terhadap implementasi smart city .

## REFERENSI
[1] M. Imran and I. Armawan, “Optimalisasi Smart City Sebagai Media Komunikasi Pembangunan Di Indonesia,” J. Komun. Pembang. , vol. 17, no. 1, pp. 81–85, 2019, doi: 10.29244/jurnalkmp.17.1.81-

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
85.
[2] R.  Rachmawati,  E.  T.  W.  Mei,  I.  W.  Nurani,  R.  A.  Ghiffari,  A.  A.  Rohmah,  and  M.  A.  Sejati, “Innovation  in  coping  with  the  covid-19  pandemic:  The  best  practices  from  five  smart  cities  in Indonesia,” Sustain. , vol. 13, no. 21, pp. 1–30, 2021, doi: 10.3390/su132112072.
[3] S. I. Syalianda and R. D. Kusumastuti, “Implementation of smart city concept: A case of Jakarta Smart City,  Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Earth  Environ.  Sci. ,  vol.  716,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1755- 1315/716/1/012128.
[4] Radi,  “Kota  Bengkulu  Terpilih  Ikuti  Gerakan  Menuju  Smart  City  2023,” Media  Center ,  2022. https://mediacenter.bengkulukota.go.id/kota-bengkulu-terpilih-ikuti-gerakan-menuju-smart-city- 2023/ (accessed May 05, 2023).
[5] Menteri  Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan  Reformasi  Birokrasi  Republik  Indonesia, Keputusan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara Dan Reformasi Birokrasi Republik Indonesia Nomor 108 Tahun 2023 . Indonesia, 2023.
[6] M.  P.  Damanik  and  E.  H.  Purwaningsih,  “Kesiapan  E-Goverment  Pemerintah  Daerah  Menuju Pengembangan  Smart  Province  (  Studi  Pada  Pemerintah  Kabutaen  Mandailing  Natal  ,  Provinsi Sumatra  Utara  )  E-Goverment  Readiness  On  Local  Goverment  Towards  Development  Of  Smart Province ( Studiy On Mandailin,” J. Stud. Komun. Dan Media , vol. 22, pp. 185–196, 2018.
[7] M.  P.  Damanik,  “Sumsel  Smart  Province:  Implementasi  Dan  Tantangan  Kesiapan  Pemerintah Kabupaten/Kota Di Sumatera Selatan,” J. Stud. Komun. dan Media , vol. 23, no. 2, p. 195, 2019, doi: 10.31445/jskm.2019.2719.
[8] A. P. Bagus Utama, T. Yuwono, and N. R. H, “Analisis Penerapan Smart City Di Kabupaten Kendal Tahun  2016-2021,” J.  Polit.  Gov.  Stud. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  502–517,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jpgs/article/view/34909%0Ahttps://ejournal3.undip.ac.id/inde x.php/jpgs/article/download/34909/27359.
[9] R. A. Tamma and I. H. Utomo, “Kesiapan Dinas Komunikasi dan Informatika Dalam Mewujudkan Klaten Smart City,” J. Gov. Policy Innov. , vol. 1, no. 1, pp. 18–32, 2021, doi: 10.51577/jgpi.v1i1.66.
[10] A. Molla and P. S. Licker, “ECommerce adoption in developing countries: A model and instrument,” Inf. Manag. , vol. 42, no. 6, pp. 877–899, 2005, doi: 10.1016/j.im.2004.09.002.
[11] A. D. Limantara, E. L. Santoso, S. Subagyo, and B. Subiyanto, “Analisis Penguasaan Teknologi Dalam Kesiapan Kota Kediri Menuju Kota Cerdas (Smart City),” in Seminar Nasional Manajemen, Ekonomi dan Akuntansi , 2020, no. September, pp. 515–525.
[12] U. Sofiyah, E. K. Lestari, and D. Yunitasari, “Perencanaan wilayah perkotaan melalui konsep smart city di Kabupaten Jember,” Reg.  J. Pembang. Wil.  dan  Perenc.  Partisipatif ,  vol.  17,  no. 1,  p.  104, 2022, doi: 10.20961/region.v17i1.43001.
[13] D.  G.  Gella  and  C.  Dwiatmadja,  “Analisis  Kesiapan  Masyarakat  Terhadap  Implementasi  Program Smart  City  Kota  Kupang,” J.  Nuansa  Akad. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  327–340,  2022,  doi: 10.47200/jnajpm.v7i2.1333.
[14] A. S. Ilmananda, R. D. Marcus, and F. Y. Pamuji, “Pemanfaatan Infrastruktur Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) dalam Pengembangan Smart City: Studi Kasus Pemerintah Kota Batu,” Briliant J. Ris. dan Konseptual , vol. 7, no. 1, p. 253, 2022, doi: 10.28926/briliant.v7i1.794.
[15] A. P. Haster and K. D. Hartomo, “Analisis Tingkat Kematangan Smart City Kabupaten Lombok Utara Menggunakan  COBIT  2019,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  3,  p.  1459,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4344.
[16] Habiburrahman, “Analisis Tingkat Kesiapan Implementasi Teknologi Informasi Di Perpustakaan Pusat UIN  Sumatera  Utara  Medan,”  Program  Studi  Interdisciplinary  Islamic  Studies  Konsentrasi  Ilmu Perpustakaan Dan Infromasi UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta, 2017.
[17] A. S. M. Yusoff, F. S. Peng, F. Z. A. Razak, and W. A. Mustafa, “Discriminant Validity Assessment of Religious Teacher Acceptance: The Use of HTMT Criterion,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1529, no. 4, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1529/4/042045.
[18] E. L. Harmen, R. Semiarty, and R. P. Lita, “Model Keterkaitan Persepsi Nilai, Citra Merek, Kepuasan dan Loyalitas Pelanggan Rumah SakitModel Keterkaitan Persepsi Nilai, Citra Merek, Kepuasan dan

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 423~432 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Loyalitas Pelanggan Rumah Sakit,” J. Manaj. Dan Kewirausahaan , vol. 8, no. 2, pp. 216–225, 2020, doi: 10.26905/jmdk.v8i2.5094.
[19] N.  Wirawan,  Andi  Andika,  Sjahruddin,  Herman,  Razak,  “Pengaruh  Kualitas  Produk  dan  Lokasi Terhadap  Loyalitas  Pelanggan  Melalui  Kepuasan  Pelanggan  Sebagai  Variabel  Intervening  Pada Lamuna Coffee di Kabupaten Bone,” J. Organ. Dan Manaj. , vol. 10, no. 1, pp. 15–26, 2019, [Online]. Available: https://doi.org/10.31227/osf.io/p8e5z.
[20] M. Ernawati, E. H. Hermaliani, and D. N. Sulistyowati, “Penerapan DeLone and McLean Model untuk Mengukur Kesuksesan Aplikasi Akademik Mahasiswa Berbasis Mobile,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 5, no. 18, pp. 58–67, 2020.
[21] A.  N.  Rahmadin,  M.  Saleh,  and  S.  Esabella, “Dampak  Pelatihan  dan  Pendidikan  terhadap  Tingkat Kinerja  Guru  dengan  Teknologi  Informasi  Komunikasi  sebagai  Variabel  Mediasi di  Sekolah  Dasar Negeri Telaga Baru Kabupaten Sumbawa Barat,” JIIP - J. Ilm. Ilmu Pendidik. , vol. 5, no. 8, pp. 2823– 2834, 2022, doi: 10.54371/jiip.v5i8.784.