## Faktor yang Mempengaruhi Ketersediaan Data untuk Menilai Indikator Kota Cerdas di Kota Semarang
Erna Kusumawati 1* , Achmad Djunaedi 2
1,2 Magister Perencanaan Wilayah Dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada ernakusumaerna@gmail.com 1 , adjun@mail.ugm.ac.id 2 *Penulis Korespondensi

## ABSTRAK
Kota cerdas telah diinisiasi sejak tahun 2017. Capaian kota cerdas perlu dievaluasi dalam pelaksanaannya. Penilaian  kota  cerdas  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  perkembangan  suatu  kota  dalam  menerapkan konsep  kota  cerdas.  Penilaian  capaian  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  indikator  kota  cerdas  yang  telah distandarkan dengan SNI ISO 37122:2019. Indikator pada SNI tersebut berjumlah 80 indikator dengan kebutuhan data  sebanyak  134  data.  Penelitian  ini  menggunakan  indikator  SNI  ISO  37122:2019  untuk  mengetahui  tingkat ketersediaan  data  yang  dibutuhkan  untuk  menilai  indikator  kota  cerdas  di  Kota  Semarang,  faktor  yang mempengaruhi  ketersediaan  data,  serta  usulan  strategi  pengumpulan  data.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah evaluasi dengan pendekatan kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketersediaan data di Kota Semarang untuk mendukung penilaian indikator kota cerdas sudah cukup baik karena mencapai 54,47% dari kebutuhan data, sedangkan indikator yang dapat diukur sebanyak 43,75% dari jumlah indikator kota cerdas. Hal ini menunjukkan bahwa Kota Semarang sudah baik dalam menyediakan data untuk penilaian indikator kota cerdas,  tetapi  perlu  menerapkan  strategi  yang  tepat untuk memenuhi ketersediaan  data untuk  memenuhi  syarat minimal jumlah indikator yang harus dilaporkan dalam penilaian indikator kota cerdas.
Kata kunci: kebutuhan data, ketersediaan data, Kota Semarang, smart city, indikator kota cerdas.

## ABSTRACT
Smart city has been initiated since 2017. Smart city achievements need to be evaluated in implementation. Smart city assessment needs to be done to determine the level of development of a city in implementing the smart city concept. Assessment of achievements can be done with smart city indicators that have been standardised with SNI  ISO  37122:2019.  with  SNI  ISO  37122:  2019.  The  indicators  in  the  SNI  are  80  indicators  with  134  data requirements. This research uses the SNI ISO 37122:2019 indicators to determine the level of data availability needed to assess smart city indicators in Semarang City. to assess smart city indicators in Semarang City, factors affecting data availability, and proposed data collection strategies. data availability, and proposed data collection strategies. Methods. The method used in this research is evaluation with a qualitative approach. The results show that the availability of data in Semarang City to support the assessment of smart city indicators is good. Semarang City to support the assessment of smart city indicators is good enough as it reaches 54.47% of the data needs. 54.47% of the data needs, while the indicators that can be measured are as many as 43.75% of the total smart city indicators. This shows that Semarang City has Semarang City has done a good job in providing data for the smart city  indicator  assessment,  but  it  needs  to  implement  the  right  strategies  to  support  the  assessment.  smart  city indicators, but it needs to implement the right strategy to fulfil its data to fulfil the minimum number of indicators that must be reported in the smart city indicator assessment. smart city indicator assessment
Keywords: data requirements, data availability, Semarang Sity, smart city, smart city indicators .

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  mempengaruhi  konsep  smart  city  untuk  pengembangan  kota  di  berbagai  belahan dunia. Pada tahun 2017, Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo) Indonesia menginisiasi program "Gerakan menuju 100 Smart City " sebagai bagian dari upaya Pemerintah Indonesia untuk mengembangkan kota- kota  cerdas  di  seluruh  negara[1].  Pada  program  tersebut  bertujuan  mengembangkan  100  kabupaten/kota  di Indonesia dengan konsep kota cerdas[2]. Program ini dimulai dengan penyusunan dokumen masterplan smart city yang terdiri dari tiga bagian, yaitu buku analisis kesiapan pemerintah daerah, buku rencana induk penerapan smart city ,  dan  buku  ringkasan  eksekutif.  Melalui  program  ini,  pemerintah  Indonesia  berupaya  untuk  mempercepat perkembangan kota cerdas di berbagai kabupaten/kota di Indonesia[3].
Salah  satu  kota  yang  turut  serta  dalam  gerakan  menuju  100 smart  city adalah  Kota  Semarang.  Prestasi dalam kategori smart city diraih oleh Kota Semarang, yaitu smart governance tahun 2019 , smart branding tahun 2021,  dan smart  economy tahun  2022.  Kota  Semarang  mengalami  peningkatan  nilai  0,04  pada  tahun  2022
dibandingkan dengan tahun 2021. Hasil evaluasi dari implementasi smart city di Kota Semarang berada pada nilai 3,75 dengan skala 4. Giffinger dkk (2010) menegaskan bahwa peringkat kota menjadi dasar untuk menunjukkan keunggulan  komparatif  dan  mempertajam  tujuan  tertentu  untuk  menentukan  tujuan  dan  strategi  pembangunan masa  depan[4].  Namun,  penilaian  kota  cerdas  memiliki  kelemahan  jika  kota  gagal  berkolaborasi  dalam pengumpulan  dan  penyebaran  data  untuk  penilaian  komparatif  atau  menunda  peningkatan  kinerja  setelah memperoleh  peringkat  yang  baik.  Penilaian  komparatif  kota  cerdas  didasarkan  pada  indikator  yang  telah ditentukan[5].
Standar  internasional  untuk  mengevaluasi  kota  cerdas  adalah  ISO  37122:2019 Sustainable  cities  and communities– Indicators for smart cities yang merupakan standar internasional untuk penilaian kota cerdas. Teori ini  mengungkapkan  konsep  standar  yang  banyak  digunakan  untuk  menilai  relevansi  indikator  berdasarkan SMART  (Specific,  Measurable,  Attainable,  Relevan,  and  Timebound)[6].  Spesifik  dan  dapat  diukur  dalam  hal kuantitas, kualitas, waktu, lokasi/tempat, dan kelompok atau organisasi. Attainable atau dapat diuji kebenarannya dan tersedia datanya, serta informasi harus dapat dikumpulkan. Relevan atau sesuai dengan inti tujuan dari program atau kegiatan.[7]
Penyediaan  data  yang  terintegrasi,  terpadu,  terstandarisasi,  dan  dapat  diakses  secara  terbuka  diinisiasi dalam kebijakan Satu Data Indonesia (SDI) pada tahun 2019. Menurut[8], Pemanfaatan teknologi memungkinkan pengumpulan  data  dengan  efisien  dan  terstruktur,  yang  selanjutnya  dapat  diproses  dan  dievaluasi  untuk mendapatkan  informasi  yang  akurat  dan  dapat  dijadikan  landasan  dalam  pengambilan  keputusan  guna meningkatkan pelayanan.  Menurut Gifinger (2007), evaluasi model peringkat terhadap indikator kota memiliki dampak negatif maupun positif[9]. Manfaat positifnya adalah menarik perhatian kota dan mengangkatnya sebagai permasalahan regional yang memicu pertimbangan ulang posisi kota dan merevisi kebijakan regional. Evaluasi ketersediaan  data  untuk  mendukung  penilaian  indikator  kota  cerdas  nantinya  diharapkan  dapat  meningkatkan perhatian pemerintah kota dalam penyediaan data[10].
Ketersediaan data untuk menilai indikator kota cerdas dapat mempengaruhi capaian suatu kota, belum tentu data yang dibutuhkan untuk menilai indikator tersedia. Data yang dibutuhkan untuk menilai indikator kota cerdas tidak terlepas dari data statistik dan data spasial untuk menggambarkan capaian kota. Jumlah kebutuhan data yang banyak  dan  tersebar  di  berbagai  instansi  atau  organisasi  belum  tentu  semuanya  tersedia[11].  Kota  terkadang menjalankan  kegiatannya  tetapi  tidak  memperhatikan  ketersediaan  data  untuk  menilai  indikator  kota  cerdas. Permasalahan penelitian ini adalah mempertanyakan ketersediaan data untuk mendukung penilaian indikator kota cerdas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  evaluasi  dengan  pendekatan  deduktif  yang  dimaksudkan  untuk  mengetahui tingkat  ketersediaan  data  untuk  mendukung  penilaian  indikator  kota  cerdas  di  wilayah  penelitian.    Pendekatan penelitian ini merujuk pada standar SNI ISO 37122:2019 yang mengharuskan kota untuk melaporkan setidaknya 50%  dari  indikator  yang  tercantum  dalam  standar  tersebut[12].  Penelitian  ini  juga  mengkaji  faktor-faktor yang mempengaruhi ketersediaan data untuk mendukung penilaian indikator kota cerdas. Hasil evaluasi dari penelitian ini akan memberikan masukan dalam pengumpulan data untuk memenuhi kebutuhan data dalam rangka penilaian indikator kota cerdas di waktu mendatang dan penyusunan program smart city[13]. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan mampu meningkatkan pemahaman yang lebih mendalam mengenai tingkat ketersediaan data untuk penilaian indikator kota cerdas dan mengidentifikasi hambatan yang perlu diatasi dalam pengumpulan data untuk masa yang akan datang[14].
Metode penelitian yang digunakan untuk mengidentifikasi asal data dalam penelitian ini ialah metode riset evaluasi ( evaluative research ). Evaluasi yang dieksplorasi dalam penelitian ini adalah on going evaluation atau evaluasi  ketika  program  sedang  berlangsung.  Menurut  [15],  evaluasi  pada  tahap  pelaksanaan  adalah  untuk memberikan rekomendasi apabila terdapat kekurangan dalam pelaksanaan program.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Inventarisasi ketersediaan data pada sebuah kota merupakan salah satu cara untuk mendukung penilaian tingkat  maturitas  dari  kota  cerdas.  Ketersediaan  data  digali  berdasarkan  kebutuhan  data  yang  digunakan  untuk menilai  indikator  kota  cerdas,  kemudian  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  ketersediaan  data  diperoleh  dari penajaman  tersedia  atau  tidaknya  data  yang  dibutuhkan.  Inventarisasi  ketersediaan  dan  faktor  yang mempengaruhinya dapat menggambarkan kondisi ketersediaan data di Kota Semarang sebagai kota cerdas untuk menentukan langkah strategis dalam mewujudkan ketersediaan data dalam rangka penilaian indikator kota cerdas.
Dimensi smart governance merupakan dimensi pertama pada kota cerdas di Indonesia, terdapat tiga sub dimensi yaitu layanan, birokrasi, dan kebijakan. Namun untuk penilaian indikator kota cerdas hanya terdapat dua sub dimensi yaitu layanan dan birokrasi. Pemerintah Kota Semarang hampir memiliki semua data yang berkaitan dengan penilaian indikator smart governance, yaitu kontrak layanan data terbuka, kontrak layanan kota, kunjungan portal  data  terbuka,  layanan  kota,  sistem  aduan  nondarurat,  insiden  pemadaman  infrastruktur  TI,  konektivitas internet, keterlibatan penduduk dalam proses perencanaan, izin bangunan, dan kepadatan penduduk.
Data yang diperlukan untuk mendukung penilaian indikator kota cerdas di Kota Semarang sudah tersedia 72  data  dari  133  data  yang  dibutuhkan.  Ketersediaan  data  mencapai  54,13%  terhadap  data  yang  dibutuhkan.
Namun,  indikator  kota  cerdas  yang  dapat  dilakukan  penilaian  hanya  35  dari  80  indikator  kota  cerdas.  Hal  ini menunjukkan bahwa Kota Semarang belum dapat memenuhi kewajiban minimal 50% indikator untuk dilaporkan.
Data yang dibutuhkan untuk menilai 12 indikator smart government adalah sebanyak 18 data, tetapi hanya tersedia 17 data. Indikator yang dapat dilakukan penilaian dari data yang tersedia adalah 11 indikator, terdapat 1 indikator  yang  tidak  dapat  dinilai  karena  data  jumlah  orang  yang  memiliki  akses  ke  pita  lebar  tidak  tersedia datanya. Adapun jenis data yang telah tersedia adalah data layanan kontrak, kunjungan portal data terbuka, layanan kota,  sistem  aduan  nondarurat,  insiden  pemadaman  infrastruktur  IT, downtime infrastruktur  IT,  konektivitas internet,  dan  izin  bangunan.  Pada  gambar  1  ini  menunjukkan  ketersediaan  data  pada  setiap  jenis  data  yang dibutuhkan untuk mendukung penilaian indikator kota cerdas.
Gambar 1. Ketersediaan data pada setiap jenis data
Ketersediaan data mempengaruhi penilaian indikator kota cerdas. Ketersediaan data yang dibutuhkan untuk mendukung  penilaian  indikator  kota  cerdas  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Faktor  tersebut  dikelompokkan menjadi  faktor  internal  dan  eksternal  pemerintah  berdasarkan  hasil  dari  wawancara  dengan  informan.  Faktor internal yang mempengaruhi ketersediaan data adalah kepemimpinan, landasan hukum, keberlanjutan program, kolaborasi  antar  OPD,  sumber  daya  pegawai  pemerintah,  dan  anggaran.  Adapun  faktor  eksternal  yang mempengaruhi  adalah  kolaborasi  dengan stakeholder ,  partisipasi  masyarakat,  dan  dukungan  anggaran  non pemerintah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  terdapat  dalam  penulisan  ini,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa ketersediaan  data  di  Kota  Semarang  untuk  mendukung  penilaian  indikator  kota  cerdas  sudah  cukup  baik. Ketersediaan  data  yang  dibutuhkan  untuk  menilai  indikator smart  governance tersedia  secara  lengkap  karena datanya berhubungan langsung dengan pemerintah daerah. Ketersediaan data yang terintegrasi dengan baik pada portal  SDI  tingkat  Kota  Semarang  dapat  memudahkan  pemerintah  untuk  melakukan  evaluasi  secara  cepat. Beberapa  data  yang  belum  tersedia  disebabkan  oleh  keterbatasan  anggaran,  format  data  yang  berbeda  dengan kebutuhan,  belum  memanfaatkan  teknologi,  belum  terdapat  payung  hukum,  dan  tingkat  partisipasi  penyediaan data dari OPD berbeda-beda. Beberapa data yang dibutuhkan belum disediakan oleh pemerintah tetapi datanya tersedia di masyarakat atau komunitas dan swasta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Abbasi, S. Sarker, and R. H. L. Chiang, “Big data research in information systems: Toward an inclusive research agenda,” Journal of the association for information systems, 17(2), 3 , 2016.
[2] R.  C.  Ratriyani,  “HUBUNGAN  ANTARA  TINGKAT  MATURITAS  SMART  CITY  DENGAN TINGKAT RESILIENSI PADA MASA PANDEMI 2019-2021,” Universitas Gadjah Mada, 2022.
[3] B. E. Bitjoli, Y. D. Y. Rindengan, and S. D. S. Karouw, “Analisa Kesiapan Kota Cerdas (Studi Kasus: Pemerintah Kota Manado),” Journal Teknik Informatika , vol. 12, no. 1, 2017.
[4] D. Aptika, Buku Panduan Penyusunan Masterplan Smart City . Jakarta: Kominfo, 2017.
[5] M.  D.  K.  Perdani,  I.  Widyastuti,  and  D.  Nupikso,  “Analisis  Ketersediaan  Data  Indikator  Smart  City Kabupaten  Tegal,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  8,  no.  5,  p.  1049,  2021,  doi:
10.25126/jtiik.2021854573.
[6] A. Hasibuan and  oris krianto Sulaiman, “Smart City, Konsep Kota Cerdas Sebagai Alternatif Penyelesaian Masalah Perkotaan Kabupaten/Kota,” Buletin Utama Teknik , vol. 14, no. 2, pp. 127–135, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/but/article/view/1097.
[7] N.  O.  Fajriyah,  “Tahapan  Kota  Semarang  Menuju  Smart  City  Tahun  2013-2019,”  Universitas  Gadjah Mada, 2020.
[8] S.  W.  Mursalim,  “Implementasi  Kebijakan  Smart  City  Di  Kota  Bandung,” Jurnal  Ilmu  Administrasi: Media  Pengembangan  Ilmu  dan  Praktek  Administrasi ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  126–138,  2017,  doi: 10.31113/jia.v14i1.1.
[9] M.  Herawati  and  A.  Djunaedi,  “Ketersediaan  Data  dalam  Mendukung  Smart  City  Readiness  di  Kota Surakarta,” Journal of Regional and Rural Development Planning , vol. 4, no. 1, pp. 63–73, 2020, doi: 10.29244/jp2wd.2020.4.1.63-73.
[10] V.  Fernandez-Anez,  “Stakeholders  Approach  to  Smart  Cities:  A  Survey  on  Smart  City  Definitions,” Springer International Publishing Switzerland , pp. 157–167, 2016.
[11] S. Praharaj and H. Han, “Cutting through the clutter of smart city definitions: A reading into the smart city perceptions in India,” Science Direct, 18, 1-10 , 2019.
[12] M. Litzlbauer, “S Mart E Lectric M Obility –,” no. 0, pp. 1–2, 2011.
[13] F.  Natsir,  “Analisis  Forensik  Konten  dan  Timestamp  pada Aplikasi  Tiktok,” STRING  (Satuan  Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) , vol. 6, no. 2, pp. 203–209, Dec. 2021, doi: 10.30998/STRING.V6I2.11454.
[14] A.  M.  Ariyanto,  “Kebutuhan  Data  Keruangan  dalam  Rangka  Pembangunan  Smart  City,”  Universitas Gadjah Mada, 2019.
[15] G.  R.  Fernandes,  D.  Wiguna,  F.  Natsir,  Triyadi,  N.  Suwela,  and  A.  Birowo,  “Implementation  of  Face Detection to Count the Number of Mall Visitors,” 2022 IEEE 8th International Conference on Computing, Engineering and Design, ICCED 2022 , pp. 0–4, 2022, doi: 10.1109/ICCED56140.2022.10010472.