## Tinjauan Artificial Intelligence untuk Smart Government
Saluky Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung luke4line@gmail.com
Abstract--Higher  population  growth  and  urbanization  to  seek  a  better  life  keep  the  city's  population increasing and if not controlled it is estimated that by 2030 it will reach 70% of the urban population. The higher the population then the service to the community must be further enhanced because the city's problems will be more complex. The ability of government to adapt to all changes requires artificial intelligence in order to  process  the  data  obtained,  understand  and  provide  effective  and  efficient  actions  in  order  to  serve  all  its citizens. The result of this survey study is to present artificial intelligence techniques such as search, reasoing, planning, and learning. Artificial intelligence method that is widely used is artificial neural network to solve the problem.
Keyword--Artificial Intelligence, Government

## I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Pertumbuhan kota yang terus berkembang dimulai dengan fenomena urbanisasi pada akhir abad dua puluh. Sejak saat itu, semakin banyak orang pindah dari daerah pedesaan ke perkotaan untuk mendapatkan kesempatan kerja,  pendidikan,  perumahan,  dan  transportasi  yang  lebih  baik[1][2].    Pada  tahun  2010  50%  penduduk  dunia tinggal di perkotaan dan jika tidak dikendalikan diperkirakan  pada tahun 2030 dapat mencapai 70% penduduk yang tinggal di kota. Oleh karena itu, sangat penting bagi kota-kota untuk siap melayani jumlah warga yang besar ini dan menghadapi tantangan baru (mis., kemacetan lalu lintas, polusi udara, pengelolaan limbah, pemantauan air,  dan  sebagainya)[3].  Dalam  konteks  ini,  teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK),  bersama  dengan pemerintah  daerah  dan  perusahaan  swasta,  memainkan  peran  kunci  dalam  menerapkan  solusi,  layanan,  dan aplikasi inovatif untuk menjadikan kota cerdas sebagai kenyataan[4].
Kota cerdas menghasilkan data yang sangat besar, realtime dan bervariasi atau yang disebut big data[5] dari data tersebut berasal dari pergerakan orang dan material dalam hal aliran keputusan tentang bentuk fisik dan sosial kota. Kota dapat disebut pintar jika ada fungsi intelijen yang mampu mengintegrasikan dan mensintesis data yang sangat besar ini ke beberapa tujuan serta mengetahui cara meningkatkan efisiensi, kesetaraan, keberlanjutan dan kualitas  hidup  di  kota.[4][6][7].  Untuk  mencapai  layanan  personal  yang  sukses,  dua  kebutuhan  mendasar dibutuhkan  yaitu  pertama  adalah  kemampuan  untuk  memahami  perilaku  pengguna  dan  yang  kedua  adalah kemampuan  untuk  beradaptasi  secara  efisien,  terhadap  perilaku  pengguna  yang  berubah  dari  waktu  ke  waktu. Kecerdasan  Buatan/ Artificial  Intelligence (AI)  dalam  berbagai  kebutuhan  umumnya  digunakan  dalam  aplikasi untuk memahami dan menyesuaikan perilaku pengguna, namun sementara sistem ini cenderung bekerja dengan baik di domain tertentu atau permasalahan yang sangat spesifik, pencarian untuk kecerdasan buatan yang dapat menyelesaikan  banyak  masalah  masih  dalam  level  konsep[8].  Sampai  saat  ini,  AI  telah  dikembangkan  dalam berbagai  bentuk  dan  berhasil  diterapkan  di  berbagai  bidang,  termasuk  bidang  penerbangan,  ilmu  komputer, keuangan, pendidikan, perawatan kesehatan, kedokteran, transportasi, industri dan sebagainya. Ini menyediakan berbagai algoritma, teori, metode dan menawarkan potensi besar untuk mengubah teknik pembuatan saat ini di bawah situasi penyimpanan data yang terus meningkat. Sebagai contoh, machine learning (ML) adalah salah satu perwakilan AI, yang memungkinkan mesin untuk belajar dan memperbaiki secara mandiri[9]. Menerapkan ML di  bidang  manufaktur  dapat  memperoleh  informasi  yang  berguna  dari  kumpulan  data  yang  ada,  sehingga memberikan dasar untuk perkiraan atau prediksi untuk mengoperasikan mesin dengan perilaku masa depan seperti pembuatan keputusan dan perbaikan sistem otomatis. Hal ini juga bermanfaat untuk mendeteksi pola tertentu atau menjelajahi keteraturan dalam lingkungan manufaktur yang dinamis[10]. Dari latar belakang akan direview hasil penelitian kecerdasan buatan yang telah diterapkan dalam pemerintah (government).
B. Rumusan Masalah
Dengan  semakin  banyaknya  penduduk  kota  maka  kebutuhan  layanan  semakin  bertambah  dan  semakin kompleks,  untuk  memberikan  pelayanan  terhadap  penduduk  kota  dibutuhkan  suatu  model  layanan  yang  dapat membantu memberikan informasi secara mandiri sehingga mempermudah pemangku jabatan untuk mendapatkan informasi, perencanaan, dan melakukan kebijakan.

## II.TINJAUAN PUSTAKA

## A. Artificial Intelligence
Kecerdasan buatan (AI) dapat didefinisikan sebagai cabang ilmu  komputer  yang berkaitan dengan otomasi perilaku cerdas[11]. Atau difinisi lain AI adalah pemrograman komputer untuk melakukan tugas yang biasanya membutuhkan  kecerdasan  manusia[12].  Ini  termasuk  kemampuan  untuk  memahami  dan  memantau  informasi secara visual/spasial, pendengaran, alasan, membuat prediksi, berinteraksi dengan manusia dan mesin, dan terus belajar  serta  memperbaiki  diri.  Sementara  data  dan  analisis  yang  besar  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan beberapa tugas yang sama seperti AI, termasuk otomasi, AI tidak identik dengan persyaratan ini. Al menjadi kuat dengan pembelajaran mesin, di mana komputer belajar dari pelatihan dan masukan yang diawasi seiring waktu untuk  memperbaiki  respons.  Misalnya,  terjemahan,  pengenalan  wajah,  dan  iklan  online  bertarget  bisa  menjadi aplikasi  pembelajaran  mesin.  Salah  satu  skenario  di  mana  pembelajaran  mesin  bisa  menjadi  berharga  dalam konteks pemerintah adalah ketika ada banyak data namun tidak cukup banyak orang untuk  mengelolanya atau para  ahli  untuk  menganalisanya.  Skenario  lain  adalah  proses  rutin  yang  bisa  dilakukan  mesin  secara  otomatis sambil  memperbaiki  seiring berjalannya  waktu. Melalui aplikasi ini,  AI dapat  mengurangi beban administrasi, membantu  mengatasi  masalah  alokasi  sumber  daya,  dan  melakukan  tugas  yang  kompleks  secara  signifikan. Aplikasi  AI  untuk  layanan  warga  juga  bisa  mengurangi  biaya.  Diperkirakan  bahwa  otomatisasi  tugas  pegawai pemerintah bisa dihemat[12][13].
Agar komputer bisa bertindak seperti dan sebaik manusia, maka komputer juga harus diberi bekal pengetahuan dan  mempunyai  kemampuan  untuk  menalar. Untuk itu  AI  akan  mencoba untuk  memberikan beberapa metoda untuk  membekali  komputer  dengan  kedua  komponen  tersebut  agar  komputer  bisa  menjadi  mesin  pintar[14]. Lingkup utama kecerdasan buatan:
- Natural Language Processing (NLP) cabang ilmu komputer dan linguistik  yang  mengkaji interaksi antara komputer dengan bahasa (alami) manusia. NLP sering dianggap sebagai cabang dari kecerdasan buatan dan bidang  kajiannya  bersinggungan  dengan  linguistik  komputasional.  Kemajuan  dibidang  ini  membuat komputer  dapat  melakukan  penerjemahan  dari  satu  bahasa  manusia  ke  bahasa  manusia  yang  lain.  Inti pengolahan bahasa alami ada dalam parser. Parser adalah bagian yang membaca kalimat dari bahasa sumber dan  menguraikan  serta  menganalisis  kata-kata  yang terdapat di dalam  kalimat tersebut dan  mencocokkan dengan tata bahasa yang benar. Pendukung parser adalah kamus yang berisis kosa kata. Keluaran parser akan diproses  oleh  bagian  yang  disebut  representasi  pengetahuan,  yang  berperan  dalam  mengartikan  kalimat masukan.  Pada  aplikasi  penerjemahan,setelah  makna  kalimat  diketahui  bagian  penerjemah  keluaran  akan menghasilkan keluaran berupa teks dalam bahasa alami.
- Knowledge  Representation (KR)  adalah  suatu  proses  untuk  menangkap  sifat-sifat  penting  pada  sebuah permasalahan dan membuat informasi tersebut dapat diakses oleh prosedur pemecahan permasalahan
- Automated  Reasoning (AR)  Penalaran  otomatis  merupakan  bidang  ilmu  komputer  dan  logika  matematika didedikasikan untuk memahami berbagai aspek penalaran.
- Machine  Learning (ML)  adalah  sebuah  cabang  dari  kecerdasan  buatan,  Inti  dari  mesin  belajar  berkaitan dengan representasi dan generalisasi
- Computer Vision (CV) adalah bidang yang mencakup metode untuk memperoleh, mengolah, menganalisis, dan  pemahaman  gambar  dan,    secara  umum,  data  dimensi  tinggi  dari  dunia  nyata  untuk  menghasilkan informasi numerik atau simbolis, misalnya dalam bentuk keputusan.
- Robotic (R) adalah cabang dari teknologi yang berhubungan dengan desain, konstruksi, operasi, dan aplikasi robot.
Untuk penyelesaian kecerdasan buatan mempunyai 4 teknik sebagai berikut :
- Searching (teknik pencarian) yaitu teknik penyelesaian masalah yang mempresentasikan masalah ke dalam ruang  keadaan(state) dan  secara sistematis  melakukan pembangkitan dan pengujian state-state dari initial state sampai ditemukan suatu goal state.
- Reasoning (teknik penalaran) yaitu teknik penyelesaian masalah yang mempresentasikan masalah masalah ke dalam logic (mathematics  tools yang digunakan untuk mempresentasikan dan  memanipulasi fakta dan aturan).
- Planning (Perencanaan) suatu metode penyelesaian masalah dengan cara memecahkan masalah ke dalam sub - sub masalah yang lebih kecil, menyelesaikan masalah satu demi satu, kemudian menggabungkan solusi - solusi dari satuan terkecil menjadi konfrehensif.
- Learning Secara  otomatis  menerapkan  aturan  yang  diharapkan  bisa  berlaku  umum  untuk  data-data  yang belum pernah kita ketahui.[11]
B. Smart City
Sangat banyak sekali defenisi tentang kota cerdas, Konsepnya telah digunakan di seluruh dunia dengan nama yang berbeda, konteks dan makna. Berbagai varian konseptual dihasilkan dengan mengganti kata smart dengan kata  sifat  seperti  digital  atau  cerdas  yang  mudah  digunakan  dan  digunakan  kembali.  Ada  yang  mengakui penggunaan  kota  cerdas  sebagai  sebuah  fenomena  pelabelan  perkotaan[15].  Berikut  ini  beberapa  definisi  dari smart city :
- Sebuah kota berperforma baik dalam indikator ekonomi, manusia, pemerintahan, mobilitas, lingkungan, dan hidup, dibangun di atas kombinasi cerdas dan warga kota yang mandiri dan mempunyai tingkat kesadaran yang tinggi[16].
- Sebuah  kota  yang  memonitor  dan  mengintegrasikan  kondisi  dari  semua  Infrastruktur  kritisnya,  termasuk jalan, jembatan, terowongan, rel, kereta api, bandara, pelabuhan, komunikasi, air, listrik, bahkan bangunan besar,  dapat  lebih  mengoptimalkan  sumber  dayanya,  rencanakan  pencegahannya,  kegiatan  pemeliharaan, dan memantau aspek keamanan sambil memaksimalkan layanan kepada warganya[17].
- Sebuah kota yang menghubungkan infrastruktur fisik, IT infrastruktur, infrastruktur sosial, dan infrastruktur bisnis untuk memanfaatkan kolektif kecerdasan kota[18].
- Penggunaan  teknologi  Smart  Computing  untuk  membuat  komponen  dan  layanan  infrastruktur  penting sebuah  kota    yang  meliputi  administrasi  kota,  pendidikan,  kesehatan,  keselamatan  umum,  real  estat, transportasi, dan utilitas - lebih cerdas, saling berhubungan, dan efisien[19].
Pengembangan  kerangka  kerja  integratif  untuk  menjelaskan  hubungan  dan  pengaruh  antara  faktor-faktor dalam inisiatif kota cerdas. Masing-masing faktor ini penting untuk dipertimbangkan dalam menilai tingkat kota cerdas  dan  saat  memeriksa  prakarsa  kota  cerdas.  Faktor-faktor  tersebut  menjadi  dasar  untuk  membandingkan bagaimana kota membayangkan inisiatif cerdas mereka, menerapkan layanan bersama, dan tantangan yang terkait. Kumpulan  faktor  ini  juga  disajikan  sebagai  alat  untuk  mendukung  pemahaman  tentang  keberhasilan  relatif berbagai  prakarsa  kota  cerdas  yang  diterapkan  dalam  konteks  yang  berbeda  dan  untuk  tujuan  yang  berbeda. Demikian  pula,  kerangka  kerja  ini  dapat  membantu  untuk  menguraikan  dampak  aktual  pada  jenis  variabel (organisasi, teknis, kontekstual) terhadap keberhasilan prakarsa kota cerdas[20].

## Gambar 1 : Smart city initiative
Pengembangan  framework  smart  city  yang  digagas  oleh  smart  city  community  inovation  center  untuk mengukur  maturity  sebuah  kota  disebut  Garuda  Smart  City  Maturity  Model  mengambil  tiga  aspek  (economy, environment, social community) dari sustainability development sebagai cluster yang akan dimunculkan. Ketiga cluster tersebut ditambah dengan ICT. Dalam konsep smart city, ICT dipandang sebagai enabler. Penggunaan ICT memungkinkan sebuah kota untuk memperbaiki kinerja ketiga aspek yang lain.
Gambar 2 : Garuda Smart City Model C. Smart Government
Smart  Government  merupakan  pengelolaan  proses  bisnis  yang  berkaitan  dengan  pemerintahan  dan administrasi dengan bantuan teknologi informasi dan komunikasi(ICT). Tata kelola sistem informasi yang saling berhubungan dan terintegrasi bertujuan untuk meningkatkan kinerja dalam melakukan tugas dan fungsi pelayanan publik yang lebih efektif dan efisien. Ini termasuk portofolio       e-government dan open government, merangkul data besar dan data terbuka. Intinya, ini tentang tindakan pemerintah dan administratif yang berkelanjutan di era IoT, Definisi ini  mencakup tingkat lokal atau  kotamadya, tingkat regional atau provinsi, tingkat nasional  serta tingkat internasional dan global. Termasuk inilah keseluruhan sektor publik, yang terdiri dari legislatif, eksekutif dan yudikatif serta perusahaan publik[21].
Pemerintah  menggunakan  e-Governance  untuk  meningkatkan  efisiensi,  dan  efektivitas  sistem  administrasi publik  dan  pemberian  layanan.  Sifat  digital  yang  dinamik  memberi  kesempatan  kepada  negara-negara berkembang  untuk  sepenuhnya  menerima  e-Governance(eGov),  yang  pada  akhirnya  akan  berkontribusi memenuhi kebutuhan dan melayani warganya[22].
Pengembangan digitalisasi pemerintahan atau yang disebut eGovernment melibatkan komponen yang berbeda yang cenderung saling terkait. Mengabaikan keterkaitan komponen ini bisa berujung pada kegagalan komponen lainnya, maka kebutuhan untuk integrasi. Contoh komponen yang perlu termasuk siklus hidup proyek, penilaian dampak,  pemantauan,  dan  evaluasi.  Ini  penting  untuk  dicatat  bahwa  tidak  ada  evaluasi  yang  efektif  terhadap pengembangan e-Gov bila ada tidak ada monitoring dan evaluasi Oleh karena itu, pembentukan pemantauan yang tepat Mekanisme sangat penting karena data dikumpulkan selama fase pemantauan akan digunakan untuk tujuan evaluasi[23].

## D. Internet of Things
Untuk  mendapatkan  data  dari  lingkungan  digunakan  teknologi  Internet  of  things  untuk  saling berkomunikasi[24][25].  Internet  of  Thing  (IoT)  adalah  sebuah  konsep  dimana  suatu  objek  yang  memiliki kemampuan  untuk  mentransfer  data  melalui  jaringan  tanpa  memerlukan  interaksi  manusia  ke  manusia  atau manusia  ke  komputer.  IoT  telah  berkembang  dari  konvergensi  teknologi  nirkabel, micro-electro  mechanical systems ,  dan  Internet.  “A  Things”  pada  Internet  of  Things  dapat  didefinisikan  sebagai  subjek  misalkan  orang dengan  monitor  implant  jantung,  hewan  peternakan  dengan  transponder  biochip,  sebuah  mobil  yang  telah dilengkapi built-in sensor untuk memperingatkan pengemudi  saat ada komponen yang tidak sesuai. Sejauh ini, IoT paling erat hubungannya dengan komunikasi machine-to-machine (M2M) di bidang manufaktur dan listrik, perminyakkan,  dan  gas.  Produk  dibangun  dengan  kemampuan  komunikasi  M2M  yang  sering  disebut  dengan sistem cerdas atau “smart”. Sebagai contoh yaitu smart kabel, smart meter, smart grid sensor. Defenisi lain dari IoT  adalah  menghubungkan  alat  pendeteksi  dan  penggerak  yang  menyediakan  kemampuan  untuk  berbagi informasi  lintas  platform  melalui  kerangka  kerja  terpadu,  mengembangkan  gambaran  operasi  umum  untuk memungkinkan aplikasi inovatif. Hal ini dicapai dengan penginderaan, analisis data dan representasi informasi yang  realtime,  analisis  data  dan  representasi  informasi  dengan  komputasi  awan  sebagai  kerangka pemersatunya[26]. Untuk memenuhi persyaratan konektivitas baru dari segmen IoT yang mapan, ada kebutuhan
akan  standar  baru  yang  akan  membahas  hal  berikut:  1)  biaya  perangkat  rendah;  2)  meningkatkan  masa  pakai baterai; 3) peningkatan cakupan; dan 4) dukungan untuk sejumlah besar koneksi IoT[27].
Gambar 3 : Interoblility System[27]
Layanan data sensor kolaboratif bermanfaat untuk berbagai aplikasi termasuk robotika, medis, industri dan militer. Analisis  kolaboratif  sensor  dapat  memperbaiki  masalah  teknis  seperti  verifikasi  data  sensor  atau  pengurangan transmisi data[28].
E. Big Data
Kemajuan terbaru dalam sensor jaringan berskala besar teknologi dan pertumbuhan eksplosif dalam komputasi data yang besar telah memungkinkan penerapan aplikasi baru secara cerdas ekosistem kota[27]. Secara realtime organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk transaksi bisnis, media sosial dan informasi dari sensor atau mesin akan meningkatkan volume. Kecepatan Aliran data harus ditangani dengan secara cepat dan tepat bisa melalui hardware maupun software. Teknologi hardware seperti tag RFID, sensor pintar lainnya juga dibutuhkan  untuk  menangani  data  yang  real-time.  Variasi  Data  yang  dikumpulkan  mempunyai  format  yang berbeda-beda.  Mulai  dari  yang  terstruktur,  data  numerik  dalam  database  tradisional,  data  dokumen  terstruktur teks, email, video, audio, transaksi keuangan dan lain-lain[29].
Ketika organisasi mampu menggabungkan jumlah data besar yang dimilikinya dengan analisis bertenaga tinggi, organisasi dapat menyelesaikan tugas-tugas yang berhubungan dengan bisnis seperti:
- Menentukan akar penyebab kegagalan untuk setiap masalah bisnis.
- Menghasilkan  informasi  mengenai  titik  penting  penjualan  berdasarkan  kebiasaan  pelanggan  dalam membeli.
- Menghitung kembali seluruh risiko yang ada dalam waktu yang singkat.
- Mendeteksi perilaku penipuan yang dapat mempengaruhi organisasi.

## III. METODOLOGI
Paper  ini  menerapkan  metodologi  kajian  literatur  (literature  review)  untuk  membangun  konsep  model penerapan artificial intelligence pada smart government, dan mengusulkan pendekatan terhadap desain penelitian.
Kajian penelitian ini menerapkan metodologi tersebut dalam 2(dua) tahap. Tahap pertama, melakukan studi literatur mengenai penelitian-penelitian yang berkaitan dengan penelitian penelitian kecerdasan buatan yang telah diterapkan pada sebuah kota atau pada penelitian tertentu. Hasil dari tahapan ini adalah state of the art penelitian penerapan kecerdasan buatan  pada smart government berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya. Hasil dari tahapan  ini  adalah  model  kecerdasan  buatan  yang  bisa  digunakan  untuk  mempermudah  analisis  kota  dengan menggunakan kecerdasan buatan.

## IV. HASIL KAJIAN
Penelitian yang mengambil tema kecerdasan buatan sangat banyak tetapi hanya pada sub tema tertentu dan dalam skala yang lebih sempit dan belum banyak mengambil domain pemerintahan secara umum.  Berdasarkan kajian pada survey paper dapat dikelompokkan menjadi beberapa tema berdasarkan teknik artificial intelligence pada  government  yaitu  searching-reasoning[30],  searching-reasoning-planning[31],  searching-reasoning- planning[32], planning[33][34], searching-planning[35][36], searching-reasoning-planning-learning[37], searching-reasoning-planning[38][39][40].
Berikut ini tabel pengelompokan penelitian tentang artificial intelligence pada instansi pemerintah berdasarkan teknik kecerdasan buatan.
Table 1 : Penelitian AI berdasarkan teknik yang digunakan
Teknik Penelitian Searching, reasoning [30] Searching, reasoning, learning [31] Searching, reasoning, planning [32] Planning [33][34] Searching, Planning [35][36] Searching, reasoning, planning, learning [37] Searching, reasoning, planning [38][39][40]
Berikut ini tabel pengelompokan penelitian sebelumnya berdasarkan penggunaan metode kecerdasan buatan. Table 2 : Penelitian AI berdasarkan method
Metode Penelitian NLP, Chatbot [30] ANN [32][34][35][33] ANN + KNN + Backpropagation [36] ANN + Auto regresion Algorithm [38] Machine Learning [39] Deap Learning [37]
Berikut ini pengelompokan penelitian berdasarkan penelitian selanjutnya. Table 3 : Penelitian Berdasarkan penelitian selanjutnya
Pengembangan Penelitian Penelitian Perluasan dalam domain government [30][33][34][36][37] Peningkatan akurasi dan efisiensi [31][35][38][39] Forcasting dengan big data [32][40]
Penelitian  kecerdasan  buatan  pada  domain  pemerintah  terakhir  dilakukan  oleh  satu  dkk[30]  yang mengintegrasikan aplikasi berbasis chatbot, tetapi pada penelitian tersebut belum menyentuh keseluruhan aspek dan  chatbot  yang  dihasilkan  untuk  keperluan  konsumen  bukan  untuk  pemerintah.  Pada  penelitian  tersebut menggunakan pemrosesan bahasa alami yang terdapat dalam file artificial intelegence markup language (AIML). AIML menggambarkan sekelompok objek data yang dikenal sebagai objek AIML dan menggambarkan perilaku program dalam menangani objek-objek ini. Perilaku ini adalah corpus dari keseluruhan sistem chat[41]. Semua penelitian  pada  survey  paper  ini  menggunakan artificial  neural  network sebagai  metode  penyelesaian permasalahannya dan digabungkan dengan metode-metode lainnya.
Penelitian  smart  city  yang  didalamnya  terdapat  egoverment    yang  telah  dilakukan  sc-cic  ITB  dalam  smart government telah membuat intergasi smart system platform yang mengintegrasikan seluruh data dalam sebuah platform dengan gambar sebagai berikut :
Gambar 4 : Integrasi sistem di smart city
Dalam  pengembangannya  pemroosessan  data  secara  realtime  untuk  menampilkan  analiss  kota  memerlukan kecerdasan  buatan  untuk  dapat  melakukan  pencarian,  pemahaman,    perencanaan  dan  pembelajaran.  Dalam pengembangan smart system platform digambarkan sebagai berikut :
Gambar 5 : Kecerdasan Buatan dalam Smart City

## V. KESIMPULAN
Dalam  paper  ini,  kami  telah  melakukan  kajian  penelitian  mengenai  artificial  intelligence  pada  smart government yang dimulai dengan mengklasifikasikan teknik kecerdasan buatan dalam penyelesaian permasalahan di pemerintah secara cerdas. Penelitian yang dapat dilanjutkan adalah dengan memperluas domain di government, peningkatan akurasi dan efisiensi, dan perencanaan dengan integrasi Big Data. Beberapa penelitian menyelesaikan bagian kecil dari permasalahan yang ada pada pemerintah. Melalui paper ini dapat meneruskan penelitian yang dapat diteruskan dari hasil-hasil penelitian yang sudah ada.

## REFERENSI
[1] R. Petrolo, V. Loscri, and N. Mitton, “Cyber-Physical Objects as Key Elements for a Smart Cyber- City,” Manag. Cyber Phys. Objects Futur. Internet Things , pp. 31–49, 2016.
[2] Saluky, “Development of Enterprise Architecture Model for Smart City,” ITEJ (Information Technol. Eng. Journals) , vol. 2, no. 2, 2017.
[3] M. Wilson, “By 2050, 70% Of The World’s Population Will Be Urban. Is That A Good Thing?,” Fast Company , 2012. [Online]. Available: https://www.fastcodesign.com/1669244/by-2050-70-of-the- worlds-population-will-be-urban-is-that-a-good-thing.
[4] M. Batty, K. W. Axhausen, F. Giannotti, A. Pozdnoukhov, and A. Bazzani, “Smart Cities of the future,” Eur. Phys. J. , vol. 518, pp. 481–518, 2012.
[5] S. El Mendili, Y. El Bouzekri El Idrissi, and N. Hmina, “Benchmarking study on smart city data analytics,” 2016 4th IEEE Int. Colloq. Inf. Sci. Technol. , pp. 841–846, 2016.
[6] C. Persson, G. Picard, and F. Ramparany, “A Multi-Agent Organization for the Governance of Machine-to-Machine Systems,” ACM Int. Conf. Web Intell. Intell. Agent Technol. , pp. 421–424, 2011.
[7] I. L. Jeannette Chin, Vic Callaghan, “Understanding and Personalising Smart City Services Using Machine Learning , the Internet-of-Things and Big Data,” 2017 IEEE 26th Int. Symp. Ind. Electron. , pp. 2050–2055, 2017.
[8] S. A. Victor Callaghan, James Miller, Roman Yampolskiy, The Technological Singularity Managing the Journey . Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2017.
[9] M. Kubat, An Introduction to Machine Learning . Springer, 2015.
[10] T. Wuest, D. Weimer, C. Irgens, K. Thoben, T. Wuest, D. Weimer, C. Irgens, and K. Thoben, “Machine learning in manufacturing : advantages , challenges , and applications,” Prod. Manuf. Res. , vol. 3277, no. November 2017, pp. 1–23, 2016.
[11] George F Luger, Artificial Intelligence : Structures and Strategies for Complex Problem Solving , vol. 5. 2005.
[12] H. Mehr, H. Ash, and D. Fellow, “Artificial Intelligence for Citizen Services and Government,” Ash Cent. Democr. Gov. Innov. Harvard Kennedy Sch. , no. August, p. pp 1-12, 2017.
[13] J. Yang, Y. Chen, W. Huang, and Y. Li, “Survey on Artificial Intelligence for Additive Manufacturing,” 2017 23rd Int. Conf. Autom. Comput. , no. September, pp. 7–8, 2017.
[14] S. Mathur, “Smart City- A Gateway For Artificial Intelligence In,” IEEE Students’ Conf. Electr. Electron. Comput. Sci. Smart , 2016.
[15] R. G. Hollands and R. G. Hollands, “Will the real smart city please stand up?,” City Anal. urban trends, Cult. theory, policy, action , no. April 2013, pp. 37–41, 2008.
[16] R. Giffinger, R., Fertner, C., Kramar, H., Kalasek and E. Pichler-Milanović, N., & Meijers, “Smart cities Ranking of European medium-sized cities,” Vienna, Austria Cent. Reg. Sci. (SRF), Vienna Univ. Technol. , no. October, 2007.
[17] R. E. Hall, “The vision of a Smart City,” Proc. 2nd Int. Life Ext. Technol. Work. , 2000.
[18] C. Harrison, B. Eckman, R. Hamilton, and P. Hartswick, “Foundations for Smarter Cities,” IBM J. Res. Dev. , vol. 54, no. 4, pp. 1–16, 2010.
[19] D. Washburn, U. Sindhu, S. Balaouras, R. A. Dines, N. M. Hayes, and L. E. Nelson, “Helping CIOs Understand ‘ Smart City ’ Initiatives,” 2010.
[20] H. Chourabi, J. R. Gil-garcia, T. A. Pardo, H. J. Scholl, S. Walker, and K. Nahon, “Understanding Smart Cities : An Integrative Framework,” Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. Underst. , 2012.
[21] J. Von Lucke, “Smart Government – The Potential of Intelligent Networking in Government and Public Administration,” Conf. E-Democracy Open Gov. , pp. 137–144, 2016.
[22] S. Hatsu and E. K. Ngassam, “An Integrated Framework for Benchmarking e-Government Projects,” Conf. Proc. Paul Cunningham Miriam Cunningham IIMC Int. Inf. Manag. Corp. , pp. 1–9, 2017.
[23] R. Heeks and R. Heeks, “Information Systems and Developing Countries: Failure, Success, and Local Improvisations,” Inf. Soc. An Int. J. , no. December 2012, pp. 37–41, 2011.
[24] S. Zhong, L. Zhang, H. Chen, H. Zhao, and L. Guo, “Study of the Patterns of Automatic Car Washing in the Era of Internet of Things,” 2017 31st Int. Conf. Adv. Inf. Netw. Appl. Work. , pp. 82–86, 2017.
[25] B. Bharadwaj, M. Kumudha, G. C. N, and G. Chaithra, “Automation of Smart Waste Management Using IoT to Support ‘ Swachh Bharat Abhiyan ’ – a Practical Approach,” 2017 2nd Int. Conf. Comput. Commun. Technol. , pp. 318–320, 2017.
[26] L. Liu, “Things for Healthcare,” Smart Cities Conf. (ISC2), 2017 Int. , 2017.
[27] L. Ang, S. Member, K. P. Seng, A. M. Zungeru, and G. K. Ijemaru, “Big Sensor Data Systems for Smart Cities,” IEEE Internet Things J. , vol. 4, no. 5, pp. 1259–1271, 2017.
[28] J. Yoon, “ANN-based Collaborative Sensor Calibration and GA-approach to Sensor Mutation Management,” 2017 6th IIAI Int. Congr. Adv. Appl. Informatics , pp. 897–902, 2017.
[29] S. Chen, K. Wang, C. Zhao, H. Zhang, S. Member, and Y. Sun, “Accelerated Distributed Optimization Design for Reconstruction of Big Sensory Data,” EEE Internet Things J. , vol. 4, no. 5, pp. 1716–1725, 2017.
[30] M. S. Satu, M. H. Parvez, and Shamim-Al-Mamun, “Review of integrated applications with AIML based chatbot,” 1st Int. Conf. Comput. Inf. Eng. ICCIE 2015 , pp. 87–90, 2016.
[31] G. W. G. Wei, X. X. X. Xhang, X. Z. X. Zhang, and Z. H. Z. Huang, “Research on E-government Information Security Risk Assessment - Based on Fuzzy AHP and Artificial Neural Network Model,” Netw. Distrib. Comput. (ICNDC), 2010 First Int. Conf. , pp. 4–7, 2010.
[32] N. Citroen and M. Ouassaid, “Moroccan Long Term Electricity Demand Forecasting Using Wavelet Neural Networks,” 2015 3rd Int. Renew. Sustain. Energy Conf. , pp. 1–7, 2015.
[33] H. Zhou, C. Noble, and J. Cotter, “A Big Data Based Intelligent Decision Support System for
Sustainable Regional Development,” 2015 IEEE Int. Conf. Smart City/SocialCom/SustainCom , pp. 822– 826, 2015.
[34] O. A. Olanrewaju and C. Mbohwa, “Evaluating factors responsible for energy consumption: Connection weight approach,” 2016 IEEE Electr. Power Energy Conf. EPEC 2016 , pp. 1–5, 2016.
[35] K. Chimanga, J. Kalezhi, and P. Mumba, “Application of best first search algorithm to demand control,” IEEE PES PowerAfrica Conf. PowerAfrica 2016 , pp. 51–55, 2016.
[36] M. W. Rahman and M. Gavrilova, “Overt Mental Stimuli of Brain Signal for Person Identification,” Proc. - 2016 Int. Conf. Cyberworlds, CW 2016 , pp. 197–203, 2016.
[37] S. Sudha, “An Automatic Classification Method for Environment Friendly Waste Segregation Using Deep Learning,” no. Tiar, pp. 65–70, 2016.
[38] S. K. Babu, “Framework for Predictive Analytics as a Service using ensemble model,” 2017 IEEE 7th Int. Adv. Comput. Conf. , pp. 121–128, 2017.
[39] K. Hu, V. Sivaraman, and H. Bhrugubanda, “SVR Based Dense Air Pollution Estimation Model Using Static and Wireless Sensor Network,” 2016 IEEE SENSORS , no. May, pp. 2–4, 2016.
[40] Y. Xu, Y. Zhu, and C. Author, “When Remote Sensing Data meet Ubiquitous Urban Data : Fine- Grained Air Quality Inference,” 2016 IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data) , pp. 1252–1261, 2016.
[41] Y. Wei and B. Sun, “Comparative Studies of AIML,” 2016 3rd Int. Conf. Syst. Informatics (ICSAI 2016) , no. Icsai, pp. 344–349, 2016.