Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi Barat, Kota Bekasi

04 September 2021

By: Arya Danih Lesmana

Open Data

Kelurahan di Bekasi Barat

Open Project

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kec. Bekasi Barat

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi Barat, Kota Bekasi

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

Pendahuluan

Kopi merupakan sebuah komoditas yang memiliki demand tinggi di Indonesia. Preferensi masyarakat Indonesia yang memiliki cukup banyak penikmat kopi menjadi salah satu penyebabnya. Dengan begitu, banyak bermunculan Kafe maupun Warkop di berbagai wilayah. Namun, akibat banyaknya penjual kopi bermunculan tersebut juga meningkatkan kompetisi di sektor bisnis F&B ini.

Salah satu, daerah yang memiliki kasus tersebut adalah Kecamatan Bekasi Barat. Kecamatan Bekasi Barat merupakan wilayah Kota Bekasi yang berada di bagian timur DKI Jakarta. Lokasinya yang berada di perbatasan antara DKI Jakarta dan Kota Bekasi, menjadikan lokasi ini memiliki nilai strategis dengan populasi yang banyak dan kepadatan penduduk yang cukup tinggi. Karena itu, banyak penjual kopi yang bermuncul di daerah ini, namun banyak diantaranya yang hanya bertahan sebentar.

Maka dari itu, diperlukan sebuah kajian atau analisis mengenai kompetisi di daerah ini, terutama area kompetisinya. Dengan memahami kondisi kompetisi bisnis di suatu daerah dapat memberikan keunggulan dan kemudahan dalam pengambilan keputusan. Area kompetisi dapat memberikan insight bagi penjual agar dapat lebih unggul dari kompetitornya, dalam hal lokasi.

Metode

1. Data

  • Lokasi Kopi dan Warkop di Kec. Bekasi Barat - Survey Lapangan
  • Jaringan jalan - BIG
  • Preferensi Konsumen Kopi - Survey
  • Batas kelurahan di Bekasi Barat - BIG

2. Analisis

A. Rata-rata preferensi konsumen

Pertama, data preferensi yang didapatkan dari hasil menyebar kuesioner dirata-rata, terutama untuk mendapatkan jarak ideal.

B. Network Analysis

Setelah didapatkan jarak ideal yang disukai konsumen. Selanjutnya, dilakukan tahap network analysis untuk mendapatkan service area masing-masing lokasi kafe dan warkop berdasarkan jarak ideal, yaitu 500m. Network analysis dilakukan dengan menggunakan tool atau modul network analysis dan convex hull di QGIS.

C. Topology Checker

Area kompetisi didapatkan dengan cara mengidentifikasi area yang overlap pada service area warkop dan kafe di Bekasi Barat. Identifikasi dilakukan dengan menggunakan plugin Topology Checker di QGIS.

D. Menghitung intensitas area kompetisi

Area kompetisi yang sudah didapatkan selanjutnya dihitung tingkat atau intesitas kompetisinya. Intensitas kompetisi dihitung berdasarkan jumlah kompetitor atau penjual kopi. Semakin banyak maka akan semakin tinggi intensitas area kompetisinya. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan tool calculate point.

Hasil

1. Lokasi Kafe dan Warkop

Lokasi penjual kopi yaitu kafe dan warkop di Kec. Bekasi Barat mempunyai pola yang cukup tersebar. Akan tetapi persebarannya mempunyai pemusatan di beberapa keluarahan. Kelurahan yang paling padat akan penjual kopi adalah Kelurahan Kota Baru, Bintara dan Bintara Jaya. Sedangkan Kelurahan Kranji dan Jaka Sampurna mempunyai persebaran yang jarang atau sedikit.

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

2. Preferensi Konsumen

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

Konsumen kopi yang berada di Kec. Bekasi Barat, mempunyai kecenderungan untuk menyukai lokasi penjual kopi terdekat. Hal ini terlihat dari mayoritas yang memilih jarak ideal yaitu 0 - 500 meter. Selera konsumen cukup beragam, tapi ada dua rasa yang paling disukai yaitu antara manis dan pahit. Kemudian, konsumen mempunyai rentang harga ideal dari 10k - 20k untuk secangkir kopi. Namun ada beberapa yang menyukai harga di bawah itu, dan ada sedikit orang yang rela membayar mahal lebih dari itu.

3. Service Area

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

Service area didasarkan jarak ideal preferensi konsumen yang mendapatkan hasil yaitu 500m. Maka dari itu, dibuat service area berjarak 500 meter untuk masing-masing penjual kopi. Banyak service area yang overlaping, terutama di daerah yang mempunyai penjual kopi yang banyak.

3. Area Kompetisi

Analisis Area Kompetisi Penjual Kopi di Kecamatan Bekasi
Barat, Kota Bekasi

Area kompetisi diidentifikasi berdasarkan hasil service area penjual kopi. Didapatkan area kompetisi tersebar di masing-masing kelurahan Bintara Jaya, Bintara dan Kota Baru. Kelurahan Kota Baru mempunyai area kompetisi yang sangat tinggi.

Kesimpulan

Kecamatan Bekasi Barat mempunyai potensi bisnis cukup besar. Karena lokasinya yang strategis berada di antara wilayah pemukiman Kota Bekasi, dan perbatasan DKI Jakarta yang termasuk daerah suburban berkembang. Namun karena hal itu juga, memberikan dampak kompetisi bisnis terutama dalam bisnis penjual kopi. Kecamatan Bekasi Barat mempunyai beberapa daerah seperti Kelurahan Kota Baru, Bintara dan Bintara Jaya sebagai hospot atau wilayah bisnis penjualan kopi. Terutama Kelurahan Kota Baru yang memiliki area kompetisi tinggi. Area kompetisi tinggi memiliki kemungkinan peluang bisnis paling tinggi, karena daerah yang paling menguntungkan pasti akan lebih banyak menarik kompetisi bisnis. Jika ingin menempatkan kafe atau warkopnya di daerah tersebut. Penjual harus memiliki persiapan dan strategi untuk bersaing di area tersebut. Sebaliknya, penjual juga bisa mencoba eksplorasi peruntungan di daerah yang memiliki area kompetisi sedang dan rendah, seperti Bintara, atau Jakasampurna.

Saran

  • Kajian ini masih kurang mengintegrasikan data lain seperti, demografi. Jumlah responden juga belum terlalu beragam, hanya pada rentang usian 20-30 ke atas.
  • Platform Mapid sangat mempermudah dalam pengumpulan dan visualisasi data. Terutama form mapid dan analyze lite. Walaupun tampilan dan performanya yang responsif dan super cepat. Tetapi menurut saya, tampilan UI-nya masih sedikit membingungkan dan terkadang masih ada beberapa bug tersembunyi.

Referensi

Lohr, Luanne, Adam Diamond, Chris Dicken, and David Marquardt. Mapping Competition Zones for Vendors and Customers in U.S. Farmers Markets. U.S. Dept. of Agriculture, Agricultural Marketing Service. September 2011. Web.<http://dx.doi.org/10.9752/MS042.09-2011>

QGIS. 2020. “7.3. Lesson: Network Analysis — QGIS Documentation documentation.” Diambil 20 Agustus 2021 (https://docs.qgis.org/3.4/en/docs/training_manual/vector_analysis/network_analysis.html).

Data Publikasi

Analisis Kasus Stunting Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) di Provinsi Jawa Barat

Kesehatan

05 Jun 2025

HIMA SAIG UPI

Analisis Kasus Stunting Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) di Provinsi Jawa Barat

Penelitian ini membahas analisis spasial kasus stunting di Provinsi Jawa Barat, khususnya di Kota Bandung, dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Studi ini bertujuan untuk memahami pengaruh variabel sosial-ekonomi dan lingkungan—seperti kemiskinan, akses air bersih dan sanitasi, pendidikan ibu, serta cakupan posyandu—terhadap prevalensi stunting di tingkat lokal. Hasil penelitian menunjukkan adanya variasi spasial yang signifikan: beberapa kecamatan seperti Gedebage, Rancasari, dan Buahbatu memiliki kecocokan model yang sangat tinggi namun jumlah kasus stunting yang rendah, sedangkan Bandung Kulon dan Babakan Ciparay menunjukkan jumlah kasus tinggi dengan kecocokan model yang lebih rendah. Model GWR secara keseluruhan memiliki kemampuan prediktif yang sangat baik (R² global 0,9822), menandakan efektivitas pendekatan spasial dalam mendukung perumusan kebijakan intervensi stunting yang lebih terarah dan sesuai karakteristik wilayah.

9 menit baca

77 dilihat

2 Data

1 Proyek

Pengembangan Wisata di Kawasan Rawan Bencana Letusan Gunung Berapi (Studi Kasus: Gunung Batur)

Pariwisata

20 Mei 2025

IMPI Koordinator Wilayah Bandung Raya

Pengembangan Wisata di Kawasan Rawan Bencana Letusan Gunung Berapi (Studi Kasus: Gunung Batur)

Kawasan Gunung Batur, Bali, memiliki potensi yang besar untuk dikembangkan sebagai destinasi pariwisata berbasis ekologi dan edukasi global. Namun, kawasan tersebut tentunya tak lepas dari status rawan bencana letusan gunung berapi akibat status aktif dari Gunung Batur. Oleh karena itu, kajian ini akan menyoroti pengembangan pariwisata kawasan rawan bencana Gunung Batur, Bali dari perspektif perencanaan wilayah.

14 menit baca

324 dilihat

1 Proyek

Analisis Kemampuan Lahan Wilayah Perencanaan (WP) Ulu Belu - Kab. Tanggamus - Prov. Lampung

Lingkungan

27 Mei 2025

Weka

Analisis Kemampuan Lahan Wilayah Perencanaan (WP) Ulu Belu - Kab. Tanggamus - Prov. Lampung

Analisis Kemampuan Lahan berdasarkan Permen PU No. 20/Prt/M/2007 tentang Pedoman Teknis Analisis Aspek Fisik dan Lingkungan, Ekonomi, Serta Sosial Budaya Dalam Penyusunan Rencana Tata Ruang.

31 menit baca

180 dilihat

2 Data

1 Proyek

[GEODATA] Kajian Infrastruktur Pariwisata di Banda Neira dan Karimunjawa

Pariwisata

09 Mei 2025

MAPID

[GEODATA] Kajian Infrastruktur Pariwisata di Banda Neira dan Karimunjawa

Artikel ini mengkaji infrastruktur pariwisata di Banda Neira dan Karimunjawa menggunakan pendekatan GIS untuk menganalisis kepadatan, keterjangkauan, serta kesenjangan infrastruktur berdasarkan konsep 4A (Attraction, Amenity, Accessibility, Ancillary). Melalui metode spasial seperti KDE dan network analysis, serta analisis SWOT, kajian ini memberikan rekomendasi strategis bagi pengembangan pariwisata berkelanjutan di kedua wilayah kepulauan tersebut.

25 menit baca

518 dilihat

1 Proyek

Syarat dan Ketentuan
Pendahuluan
  • MAPID adalah platform yang menyediakan layanan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk pengelolaan, visualisasi, dan analisis data geospasial.
  • Platform ini dimiliki dan dioperasikan oleh PT Multi Areal Planing Indonesia, beralamat
  • mapid-ai-maskot