## Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Maturitas Smart Living di Kelurahan Rawamangun
Muhammad Izzul Islam Al Faruqy, Ira Safitri Darwin, Hani Burhanudin*
Prodi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung, Indonesia

## A R T I C L E   I N F O
Article history : Received  : 26/04/2024 Revised : 16/07/2024 Published  : 18/07/2024
Creative Commons Attribution- NonCommercial-ShareAlike 4.0
International License.
Volume : 4 No.
: 1 Halaman  :  87 - 94 Terbitan  : Juli 2024
Terakreditasi Sinta Peringkat 4 berdasarkan Ristekdikti No. 72/E/KPT/2024

## A B S T R A K
Smart city adalah sebuah gagasan untuk mengelola kota dengan menggunakan teknologi secara efisien agar kota menjadi lebih pintar dan optimal dalam memanfaatkan  sumber  daya,  meningkatkan  kualitas hidup  penduduk,  serta menjaga keberlanjutan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji tingkat smart living di Kelurahan Rawamangun dengan fokus pada identifikasi variabel yang mempengaruhi maturitas smart living . Tujuan utama adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat memengaruhi tingkat kematangan smart living di Kelurahan Rawamangun. Metode penelitian yang digunakan adalah regresi multiple untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel yang dipilih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 11 variabel smart living yang diteliti, 6 di antaranya memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat maturitas smart living . Variabel tersebut, berdasarkan urutan pengaruhnya, adalah walkable, safety, environment, open space and spatial, sanitation system, dan mobility. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa identifikasi variabel yang signifikan dapat memberikan pandangan yang lebih jelas tentang faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam meningkatkan tingkat smart living di Kelurahan Rawamangun.
Kata Kunci : Regresi Multipel; Smart City; Smart Living .

## A B S T R A C T
Smart city is a concept aimed at efficiently managing a city using technology to make it smarter and more optimal in utilizing resources, improving the quality of life for its residents, and ensuring environmental sustainability. This research aims to examine the level of smart living in Rawamangun Village with a focus on eliminating variables that influence smart living maturity. The main objective is to identify factors that can influence the level of smart living maturity in Rawamangun Village. The research method used is multiple regression to analyze the relationship between the selected variables. The research results show that of the 11 smart living variables studied, 6 of them have a significant influence on the level of smart living maturity. These variables, in order of influence, are walkable, safety, environment, open space and spatial, sanitation system, and mobility. The conclusion of this research is that identifying significant variables can provide a clearer picture of the factors that need to be considered in increasing the level of smart living in Rawamangun Village.
Keywords : Multiple Regression; Smart City; Smart Living .
Copyright© 2024 The Author(s).
Muhammad Izzul Islam Al Faruqy et al. Faktor yang Mempengaruhi,...

## A. Pendahuluan
Kota padamulanya merupakan suatu  tempat kosong kemudian diisi komunitas sebagai kegiatan yang semakin lama semakin padat semakin lama terbentuk komunitas biasanya dengan berpenduduk heterogen, pada tahun 2025 diperkirakan penduduk masyarakat Indonesia 68 persen tinggal di daerah perkotaan [1]. Sehingga perlunya penanganan kepadatan serta pengelolaan secara efisiensi. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan metode smart city dalam pembangunan perkotaan.
Smart city adalah suatu konsep pengelolaan kota yang memanfaatkan teknologi dengan cepat guna meningkatkan kecerdasan dan efisiensi kota dalam memanfaatkan sumber daya, meningkatkan kualitas hidup masyarakat, serta menjaga keberlanjutan lingkungan. tidak hanya terbatas pada pemanfaatan teknologi, tetapi juga mencakup  inovasi  dalam  meningkatkan  layanan  publik,  transportasi,  kesehatan,  pendidikan,  dan  berbagai aspek kehidupan kota lainnya [2]. Konsep smart city terdiri dari dimensi pendukung seperti smart economy, smart governance, smart people, smart mobility, smart environment , dan smart living . Implementasi kebijakan smart city di Indonesia telah menjadi bagian dari program kebijakan nasional untuk mendukung perkembangan smart city perkotaan Indonesia menuju Indonesia emas pada tahun 2045 [3]. Jakarta secara umum menempati peringkat  102  dalam  daftar smart  city dunia.  Variabel smart  city mencakup  6  indikator  utama,  yaitu smart economy, smart governance, smart mobility, smart people, smart environment , dan smart living. Smart living diartikan sebagai upaya untuk menjamin kelayakan hidup masyarakat, termasuk kualitas kesehatan, kelayakan moda transportasi, dan aspek keamanan [4]. Konsep smart living sudah banyak diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari masyarakat di perkotaan Indonesia, dan masyarakat dapat langsung terlibat dalam menerapkan smart  living .  Indikator  pencapaian smart  living menurut  Cohen  melibatkan living  condition , quality life of ranking, crime, single health prevention, dan life expectancy.
Jakarta merupakan salah satu kota megapolitan terbesar di belahan bumi bagian selatan dunia serta yang mempelopori smart city di indonesia perlunya mengalami peningkatan untuk mempersiapkan Indonesia emas pada tahun 2045.
Smart living dipilih di wilayah DKI Jakarta, khususnya Jakarta Timur dikarenakan bukan hanya pemerintah yang dapat melaksanakan akan tetapi masyarakat bisa turut ikut serta membantu dalam rangka peningkatan  [5]. Jakarta Timur memiliki jumlah penduduk terbanyak di DKI Jakarta, yaitu sebanyak 3.274.716 jiwa [6]. Khususnya, Kecamatan Pulogadung menjadi perhatian karena merupakan salah satu Kecamatan dengan kawasan industri terbesar di Jakarta Timur, yang memberikan kontribusi signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Kota Jakarta Timur [7]. Keberadaan Jakarta Industrial Estate Pulogadung (JIEP) telah mendorong pengembangan infrastruktur di Kecamatan Pulogadung. Salah satu dampaknya adalah pembangunan infrastruktur yang lebih baik di Kelurahan Rawamangun, yang menjadi salah satu kelurahan paling terdampak, dengan proyek-proyek pembangunan seperti pembangunan LRT Jakarta dan stadion balap sepeda Jakarta Internasional Velodrome [8]. Meskipun penelitian tentang tingkat Kelurahan belum dilakukan, namun penting untuk melakukan faktor yang mempengaruhi tingkat kemajuan di tingkat lokal.

## B. Metode Penelitian
Peneliti menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pendekatan empiris, hal ini dilakukan untuk menilai faktor yang paling mempengaruhi. Data diambil berdasarkan survei primer dengan teknik sebaran kuensioner secara  daring  maupun  luring  dengan  163  responden  dari  46.190  jiwa  dengan  metode  slovin  dengan  tingkat error 8%. Kuesioner disebarkan dengan cara random sampling. Kemudian dari hasil kuesioner diolah dengan menggunakan SPSS dengan  metode regresi  multiple dengan menganalisis hubungan variabel dependen dan independen untuk mempengaruhi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen [9]. Metode regresi multiple pada tahap awal dilakukan penentuan variabel health menjadi dependen kemudian dilakukan tahapan uji F, Uji T dan terakhir model Y. Berikut merupakan variabel penelitian faktor yang mempengaruhi tingkat maturitas.
Tabel 1. Variabel smart living yang digunakan dalam regresi multiple
No Variabel Mean Std.deviation N 1 Health (X11) 19 2,897 163
Jurnal Riset Perencanaan Wilayah dan Kota (JRPWK)
Tabel 1. Variabel smart living yang digunakan dalam regresi multiple (Lanjutan)
No Variabel Mean Std.deviation N 2 Education (X1) 12,39 2,327 163 3 Culture and being well (X2) 12,01 2,27 163 4 Safety (X3) 21,07 2,394 163 5 Sanitation system (X4) 16,34 1,772 163 6 Integrated mobility (X5) 15,89 1,764 163 7 Harmony (X6) 15,12 1,206 163 8 Walkable friendly (X7) 6,79 0,553 163 9 Sustainable (X8) 7,33 2,322 163 10 Open space and spasial (X9) 9,41 1,647 163 11 Environment (X10) 3,02 1,125 163
Dalam penentuan variabel diperoleh dari berbagai sumber seperti livable city index (LCI), ISO 37122:2019, SDGS, BSN, national urban development policy (NUDP). Dalam penentuan jumlah variabel terdiri dari 11 variabel dan 39 indikator yang telah disaring disesuaikan dengan ketersediaan data dan kebutuhan wilayah. Kemudian hasil yang diperoleh sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel dan indikator yang digunakan dalam penelitian beserta sumber
Variabel Indikator Sumber Culture and well-Being Tingkat pendapatan Handy pratama hubungan dengan tetangga sekitar Handy pratama kemampuan kefasihan berbahasa asing Handy pratama Safety Jumlah CCTV milik umum (lingkungan) ISO 3712 Kepemilikan CCTV milik individu ISO 3712 Jumlah penerangan jalan umum solar ISO 3712 Jumlah penerangan jalan umum non solar ISO 3712 Tingkat kejahatan di jalanan Retno Yuniar, 2019 Tingkat kriminalitas Asyifa Fadia Puspita, 2022
Tabel 2. Variabel dan indikator yang digunakan dalam penelitian beserta sumber (Lanjutan)
Variabel Indikator Sumber Health Jarak lokasi sarana olahraga Sofia Syehka, 2020 Program pencegahan penyakit Sofia Syehka, 2020 Promosi gaya hidup sehat Sofia Syehka, 2020 Akses ke pelayanan kesehatan serta informasi Sofia Syehka, 2020 Sofia Syehka, 2020 Jaminan kesehatan masyarakat Sofia Syehka, 2020 Education Tingkat pendidikan Sofia Syehka, 2020 Penggunaan teknologi dalam pembelajaran Joshua Caseley, 2020 Pelatihan dan pengembangan guru Joshua Caseley, 2020 Pengembangan keterampilan digital Joshua Caseley, 2020 Harmony Kualitas perumahan yang memenuhi standar Giffinger, 2007 hubungan harmonis antar ruang permukiman, pusat bisnis dan fasilitas rekreasi Sofia Syehka, 2020 Wisma, karya, marga, suka, penyempurnaan Sofia Syehka, 2020 Integrated Mobility Information electronic message realtime Sofia Syehka, 2020 TOD University of Delaware Sistem pembayaran transportasi umum terpadu Sofia Syehka, 2020 Sofia Syehka, 2020 Walkable friendly disabled and eldery Ketersediaan marka penyebrangan pejalan kaki SNI ISO 37122 Desain ruang publik yang ramah bagi kelompok lansia dan disabilitas (orang berkebutuhan khusus) SNI ISO 37122 Sanitation system Rumah tangga yang menggunakan meteran air Kristina, 2019 Kualitas air (berbau, berwarna, air keruh dsb) Kristina, 2019 Jumlah rumah yang memiliki septictank Program Kotaku 100-0- 100 Saluran pengolahan air limbah rumah tangga (SPAL) Program Kotaku 100-0- 100
Tabel 2. Variabel dan indikator yang digunakan dalam penelitian beserta sumber (Lanjutan) Variabel Indikator Sumber Sustainable Pengurangan polusi dan emisi dari kendaraan pribadi Kementerian Lingkungan Hidup Pengurangan Konsumsi Sumber Daya Himawan dan Sudiarto, 2022 Pemanfaatan energi terbarukan Himawan dan Sudiarto, 2022 Environment Kualitas udara dan lingkungan bersih Sofia Syehka, 2020 Open space and spatial Luas RTH (m2) Sofia Syehka, 2020 Luas RTNH (m2) Sofia Syehka, 2020 Kemudahan akses ke ruang terbuka publik Sofia Syehka, 2020
Setelah tahapan selesai digunakan hasil dari GSCM dengan membandingkan antara metode GSCM dan metode regresi multiple.

## C. Hasil dan Pembahasan
Dari hasil kuesioner serta perhitungan dengan menggunakn SPSS faktor yang dipengaruhi dengan metode regresi multiple, Regresi multiple merupakan suatu metode statistik yang digunakan untuk menemukan korelasi linear antara variabel dependen dan beberapa variabel independen. Dalam analisis regresi multiple, kita mencari keterkaitan antara variabel dependen dengan sejumlah variabel independen yang memiliki dampak terhadap variabel dependen tersebut [9]. Tujuan dari penggunaan analisis regresi multiple adalah untuk mengidentifikasi variabel yang memiliki pengaruh paling signifikan terhadap analisis tersebut. Pada tahapan analisis mulanya digunakan kuesioner sebagai salah satu cara untuk mengetahui kekurangan pada tiap indikator dan variabel, setelah hasil kuesioner diperoleh dicari variabel yang paling mempengaruhi sebagai salah satu cara prioritas didalam memperoleh variabel apa saja yang perlu di tingkatkan, kemudian diperoleh sebagai berikut:

## Uji F
Pada tahan ini langkahnya adalah menggunakan uji F untuk menilai secara keseluruhan signifikansi dari model regresi, yang mengindikasikan apakah ada variabel independen yang secara signifikan memengaruhi variabel dependen. Dalam perhitungan ini, koefisien terbesar terletak pada variabel X7, dengan nilai 5,281. Nilai dari uji F tabel adalah sebesar 2,07, sementara nilai F hitungnya adalah 6369, yang menunjukkan bahwa hipotesis H1  dapat  diterima,  koefisien  model  7  yang  digunakan  karena  dianggap  memiliki  nilai  R  square  terbesar sehingga digunakan. Berikut adalah tabel koefisien yang relevan serta tabel R square:
Tabel 3. Model summary Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Walkable friendly and disable eldery .880 a 0,774 0,772 1,382 Safety .908 b 0,824 0,822 1,222 Integrater mobility .933 c 0,871 0,869 1,049
Tabel 3. Model summary (Lanjutan) Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate Environment .971 d 0,943 0,942 0,700 Sustainable .975 e 0,950 0,948 0,658 Open space and spasial .995 f 0,990 0,990 0,294 Sanitation system .998 g 0,997 0,996 0,174 Harmony 1.000 h 1,000 1,000 0,012 Culture and being-well 1.000 i 1,000 1,000 0,000 Tabel 4. Keofisien model 7 Variabel B Std. Error Beta t Sig Constant -28,849 0,261 -110,695 0 Walkable Friendly (X7) 5,281 0,054 1,007 96,955 0 Safety (X3) 0,53 0,008 0,438 70,655 0 Integrated mobility (X5) 0,422 0,026 0,257 16,23 0 Environment (X10) 1,657 0,024 0,644 69,863 0 Sustainable (X8) -1,105 0,023 -0,886 -47,459 0 Open Space and Spasial (X9) -0,661 0,016 -0,376 -41,542 0 Sanitation system (X4) 0,231 0,014 -0,141 17,005 0 Tabel 5. Anova Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 7 Regression 1354,701 7 193,529 6369,014 .000 h Residual 4,710 155 0,030 Total 1359,411 162

## Uji T
Uji  t  ini  digunakan  untuk  menilai  korelasi  antara  variabel  dependen  dan  independen  dalam  model  regresi berganda. Nilai t yang dihitung berasal dari output model SPSS pada bagian model 7,  sementara nilai t tabel diperoleh dengan menggunakan (N-2) dan tingkat signifikansi 0,05. Berikut adalah hasil dari langkah ini:
Tabel 6. Hasil perhitungan T Hitung dan T Tabel No Variabel Model T hitung T tabel 1 Walkable friendly disable and eldery X7 96,955 > 1,97481 2 Safety X3 70,652 > 1,97481 3 Integrated mobility X5 16,23 > 1,97481 4 Environment X10 69,863 > 1,97481 5 Sustainable X9 41,542 > 1,97481 6 Open space and spasial X4 17,005 > 1,97481

## Model Y
Model regresi multiple memungkinkan kita untuk memahami korelasi antara variabel dependen dan beberapa variabel independen secara simultan, sambil juga memberikan estimasi tentang kontribusi relatif dari masing- masing variabel independen terhadap variabel dependen. Model ini umumnya digunakan dalam analisis data untuk  memahami  dan  meramalkan  hubungan  antara  berbagai  variabel.  Dengan  menggunakan  rumus  yang tergambar di bawah ini, hasil dari uji F dapat dijelaskan sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥1 + 𝑏2𝑐2 + ⋯ (1)
𝑦 = −28.849 + 5.281 𝑥7 + 0.0530 𝑥3 + 0.422 𝑥5 + 1.657 𝑥10 − 1.105 𝑥8 − 0.661 𝑥9 + 0.231 𝑥4
Tabel 7. Urutan yang berpengaruh dengan konstanta No Variabel Smart living Reg Con 1 Culture and Well Being - 2 Education - 3 Safety 2 70,652 4 Santasi System 5 - 5 Integrated mobility 6 16,23 6 Harmony - 7 Walkable Friendly and Disabled Eldery 1 96,955 8 Sustainable 4 41,542 9 Open Space and Spasial 5 17,005 10 Environment 3 69,863 11 Health -
Dari  tabel  di  atas,  dapat  diketahui bahwa dapat  dibuktikan  faktor yang  paling  mempengaruhi  tingkat maturitas smart  living di  Kelurahan  Rawamangun  adalah  mengenai  variabel walkable  friendly  and  disable eldery , sedangkan variabel yang paling tidak mempengaruhi adalah variabel integrated mobility .

## D. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dalam penelitian ini, peneliti menyimpulkan beberapa hasil penelitian sebagai berikut: (1) Berdasarkan hasil dari 11 variabel smart living variabel yang dipilih, terdapat 6 variabel yang dianggap paling berpengaruh dengan menggunakan regresi multiple berdasarkan urutan walkable, safety, environment, open space and spasial, sanitation system, dan mobility . (2) Dalam 11 variabel belum tentu semuanya menjadi prioritas  faktor  yang  perlu  di  ubah  menjadi  lebih  baik,  dengan demikian  faktor  yang paling mempengaruhi menjadi skala prioritas untuk di perbaiki.

## Daftar Pustaka
[1] Bappenas, “Menteri Bambang: Tahun 2045 Populasi Perkotaan 67 Persen dari Populasi Indonesia,” bappenas.go.id.  [Online].  Available:  https://www.bappenas.go.id/berita/menteri-bambang-tahun- 2045-populasi-perkotaan-67-persen-dari-populasi-indonesia
[2] A. N. Dzulfaro and R. S. Nugroho, “5 Smart City Terbaik di Dunia,” Kompas.com. [Online]. Available: https://www.kompas.com/tren/read/2022/03/31/170000865/5-smart-city-terbaik-di-dunia?page=all
[3] Bappenas, Peraturan Menteri . 2015.
[4] D.  J.  Bayu,  “Daftar  Kota  Teraman  di  Asia  Tenggara,  Jakarta  Urutan  Berapa?,”  databoks.  [Online]. Available:https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/08/24/daftar-kota-teraman-di-asia-tenggara- jakarta-urutan-berapa
[5] B.  Wijaya  and  E.  S.  Negara,  “Penerapan  Garuda  Smart  City  Model  dalam  Menganalisa  Kesiapan Pemerintah Kabupaten Tulang Bawang Barat Dalam Membangun Konsep Smart City,” CogITo Smart Journal , vol. 8, no. 2, pp. 524–536, Dec. 2022, doi: 10.31154/cogito.v8i2.436.524-536.
[6] Infografis  DKI  Jakarta,  “Disdukcapil,”  ArcGIS  StoryMaps.  [Online].  Available:  https://storymaps .arcgis. com/stories/1dc518438cf14096a0fbc26be2551c96
[7] A.  Nooraini  and  A.  S.  Yahya,  “Strategi  Pemerintah  Daerah  dalam  Mewujudkan  Pembangunan Berkelanjutan  di  Sekitar  Kawasan  Industri  Pulogadung  DKI  Jakarta,” Jurnal  Manajemen Pembangunan , vol. 5, no. 1, 2018.
[8] S.  Hakim,  “Pemkot  Jaktim  matangkan  pembangunan  rute  LRT  Velodrome-Manggarai,” antaranews.com.  [Online].  Available:  https://www.antaranews.com/berita/3539403/pemkot-jaktim- matangkan-pembangunan-rute-lrt-velodrome-manggarai
[9] A.  Hidayat,  “  Penjelasan  Berbagai  Jenis  Regresi  Berganda,”  Statistikian.com.  [Online].  Available: https://www.statistikian.com/2017/06/berbagai-jenis-regresi-berganda.html
[10] M. F. Ridho and N. Kurniasari, “Kajian Peran Stakeholder dalam Pembangunan Kota Berbasis Smart Living di Pagedangan Tangerang,” Jurnal Riset Perencanaan Wilayah dan Kota , pp. 9–16, Jul. 2023, doi: 10.29313/jrpwk.v3i1.1816.