digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Smart city merupakan solusi yang banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan kota. Namun demikian, bukan hal mudah untuk melakukan implementasi smart city. Pengambil keputusan dihadapkan dengan beberapa tantangan dalam implementasinya seperti pemahaman terhadap definisi smart city, pemahaman tentang komponen dan indikator, hingga pemahaman smart city sebagai sebuah sistem kompleks dimana komponen dan indikator saling berinteraksi satu dengan lainnya. Salah satu solusi yang digunakan untuk memahami komponen dan relasi adalah Fuzzy Cognitive Map (FCM). FCM merupakan sebuah pendekatan berbasis system thinking yang dapat digunakan untuk memahami sebuah sistem yang kompleks, mengidentifikasi relasi antar komponen, serta memungkinkan untuk meningkatkan pemahaman terhadap sistem kompleks seperti smart city, lalu melakukan simulasi terhadap dampak atau value dari relasi antar komponen dalam sistem tersebut. FCM dengan kemampuannya dalam melakukan analisis terhadap sistem kompleks, masih memiliki beberapa permasalahan. masalah pertama yang muncul adalah subjektitifitas. Subjektifitas adalah kondisi yang muncul karena hanya satu orang atau sekelompok orang yang memiliki kewenangan terhadap pemilihan komponen dan relasi. Permasalahan kedua adalah gap yang muncul akibat perbedaan pendapat yang terlalu besar diantara 2 pakar, akibatnya muncul bias terhadap nilai relasi tersebut. Akibat permasalahan tersebut validitas model hasil pengembangan FCM menjadi tidak valid. Menjawab permasalahan diatas penelitian ini melakukan perbaikan (improvement) terhadap FCM. Proses perbaikan dilakukan dengan cara menghilangkan subjektifitas, gap dan bias yang dapat menyebabkan model yang dibangun tidak valid. Perbaikan tersebut dilakukan dengan melakukan penambahan nilai fuzzy untuk setiap relasi yang terbentuk dalam model, selanjutnya relasi tersebut akan hitung validitasnya dengan menggunakan penghitungan nilai entropi. Melalui proses ini seluruh relasi dengan nilai valid akan dimasukan dan menjadi komponen utama dalam model yang dibangun. Melalui proses penambahan nilai fuzzy dan penghitungan entropi penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah perbaikan dari FCM yang disebut dengan nama Extended Fuzzy Cognitive Map (e-FCM). Hasil penelitian menunjukan bahwa implementasi e-FCM mampu mengembangkan sebuah model yang lebih valid. Melalui pengujian, aspek subjektivitas, gap dan bias yang muncul berhasil diminimalisir hal ini dilihat dari nilai validasi yang berada diantara nilai 0.9 (terbaik) sampai 2,32 (terburuk) atau dibawah 2,72 yang merupakan ambang batas validitas model dan relasi.