Pendahuluan

Coffee shop atau kedai kopi merupakan tempat usaha yang menjual berbagai jenis kopi, minuman non alkohol, dan makanan ringan dengan suasana yang santai dan nyaman bagi pelanggan. Tidak hanya untuk makan atau minum, coffee shop juga menjadi pilihan tempat untuk bekerja menggunakan laptop, bertemu client untuk urusan pekerjaan atau bisnis, maupun nongkrong bersama teman.

Semakin lama, coffee shop semakin ramai dan semakin banyak pula coffee shop baru yang dibuka karena dianggap sebagai bisnis yang menjanjikan dan tak pernah kehilangan peminat. Namun untuk membuka usaha coffee shop, banyak hal yang harus dipertimbangkan agar coffee shop mudah diketahui oleh banyak orang sehingga meningkatkan pelanggan. Salah satu yang menjadi pertimbangan yaitu lokasi yang strategis untuk membuka coffee shop.

Untuk menentukan lokasi yang strategis bagi coffee shop, penelitian ini menggunakan metode AHP (Analytic Hierarchy Process), yakni pendekatan praktis untuk memecahkan masalah kompleks dengan melibatkan kriteria yang banyak (multikriteria) dan membandingkan antara kriteria satu dengan yang lainnya untuk pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan ini didasarkan pada pembobotan nilai pada masing-masing alternatif yang memenuhi kriteria yang telah ditetapkan (Mahdi, 2017; Permatasari, 2020).

Adapun sebagai kota yang ramai penduduk dan memiliki berbagai fasilitas, Kota Tangerang merupakan lokasi yang cocok untuk ekspansi maupun membuka coffee shop yang baru. Oleh karena itu, penelitian ini melibatkan data-data spasial di Kota Tangerang sebagai bahan untuk menentukan lokasi strategis coffee shop.

Data dan Metode

Data

Data-data diperoleh dari platform GEO MAPID yang kemudian digunakan sebagai parameter pengambilan keputusan atau kriterianya dengan penjelasan sebagai berikut.

1. 1.
   Fasilitas Pendidikan (SMK & Perguruan Tinggi); pelanggan coffee shop seringkali merupakan siswa dan mahasiswa di sekolah dan kampus terdekat.

1. 2.
   Retail (Supermarket & Minimarket); coffee shop memiliki peluang dikunjungi yang tinggi jika terletak dekat supermarket dan minimarket.

1. 3.
   Hotel; coffee shop dapat menjadi tempat pilihan berkunjung bagi para tamu hotel atau penginapan.

1. 4.
   Restoran; coffee shop memiliki peluang dikunjungi yang tinggi jika terletak dekat dengan restoran atau tempat makan.

1. 5.
   Demografi Pelanggan Usia 15-39 tahun; pelanggan yang berkunjung ke coffee shop biasanya berada di antara usia 15 sampai 39 tahun.

1. 6.
   Wilayah Terancam Banjir; informasi mengenai wilayah terancam banjir menjadi faktor yang penting untuk mencegah coffee shop mengalami kebanjiran, terutama di musim hujan.

Metode AHP (Analytic Hierarchy Process)

Metode AHP diterapkan dengan menggunakan Microsoft Excel. Tahapan yang perlu dilakukan untuk metode AHP adalah sebagai berikut.

1. Menyusun hirarki yang terdiri dari tujuan, kriteria, dan alternatif untuk pengambilan keputusan.

Adapun alternatif yang digunakan adalah titik-titik lokasi ruko (rumah toko) sebanyak 13 titik yang dipilih mewakili masing-masing kecamatan di Kota Tangerang sebagai lokasi untuk membuka coffee shop, yaitu Kec. Tangerang, Kec. Batuceper, Kec. Jatiuwung, Kec. Benda, Kec. Cipondoh, Kec. Ciledug, Kec. Karawaci, Kec. Periuk, Kec. Cibodas, Kec. Neglasari, Kec. Karang Tengah, Kec. Pinang, dan Kec. Larangan.

2. Menentukan prioritas dengan melakukan perbandingan berpasangan pada masing-masing kriteria yang diberi skala 1 sampai 9.

3. Melakukan pengujian konsistensi terhadap perbandingan antar kriteria dengan rumus-rumus berikut (Adhiarta, et al., 2021).

Jika nilai consistency ratio (CR) > 0.1, maka perlu dilakukan perbaikan input nilai prioritas antar perbandingan kriteria. Namun jika CR < 0.1 maka hasil perhitungan benar dan prioritas dapat diterima. Berikut tabel indeks random (IR/RI) berdasarkan jumlah kriteria (n) untuk menghitung consistency ratio.

Hasil dan Pembahasan

Setelah tujuan, kriteria, dan alternatif ditentukan, penilaian kriteria dilakukan dengan memberikan bobot nilai pada matriks perbandingan berdasarkan intensitas kepentingannya.

Selanjutnya, menghitung nilai rata-rata, jumlah, prioritas, serta eigen value (λ maks) masing-masing kriteria.

Kemudian dilakukan pengecekan konsistensi data menggunakan rumus consistency index dan consistency ratio.

Consistency index (CI) = (λ maks–n)/(n–1), dimana n = ukuran matriks 6 x 6 atau jumlah kriterianya sebanyak 6.

CI = (6,473–6)/(6–1) = 0,095

Consistency ratio (CR) = CI/RI, untuk n = 6, maka RI = 1,24.

CR = 0,095/1,24 = 0,076

Nilai CR lebih kecil dari 0,1, maka nilai tersebut sudah sesuai dengan syarat konsistensi sehingga nilai prioritas dapat digunakan.

Langkah-langkah yang sama juga dilakukan untuk setiap kriteria dengan subkriteria yang terkandung di dalamnya. Nilai prioritas yang dimiliki kriteria dan subkriterianya adalah sebagai berikut.

Selanjutnya, alternatif diklasifikasikan berdasarkan kriteria yang ada. Penentuan nilai dan klasifikasi setiap kriteria pada alternatif menggunakan GEO MAPID melalui penghitungan jarak fasilitas pendidikan (SMK & perguruan tinggi), retail (supermarket & minimarket), hotel, dan restoran yang terdekat dari titik lokasi alternatif, kemudian pemetaan demografi pelanggan berusia 15-39 tahun dan wilayah terancam banjir yang ada pada lokasi alternatif tersebut.

Salah satu contoh pengukuran jarak antara titik alternatif dan restoran terdekat menggunakan toolbox GEO MAPID:

Salah satu contoh klasifikasi jumlah penduduk usia 15-39 tahun di daerah titik alternatif Kec. Batuceper berdasarkan polygon demografi Kota Tangerang:

Salah satu contoh klasifikasi wilayah terancam banjir di daerah titik alternatif Kec. Batuceper berdasarkan polygon wilayah bahaya atau terancam banjir di Kota Tangerang:

Setelah dilakukan pengukuran dan pengklasifikasian, hasil yang diperoleh masing-masing titik alternatif tertera pada tabel di bawah. Dari hasil ini, setiap alternatif akan diberi hitung bobot nilainya dan diperingkatkan.

Hasil akhirnya adalah pemeringkatan yang didasarkan pada perkalian antara bobot prioritas kriteria dan bobot prioritas subkriteria, kemudian dijumlahkan dan diurutkan dari total yang paling besar hingga paling kecil.

Berdasarkan analisis dengan metode AHP, kriteria restoran merupakan prioritas utama untuk membuka coffee shop dengan bobot prioritas 0,347, diikuti oleh prioritas kedua yakni kriteria retail (supermarket & minimarket) dengan bobot priositas 0,238, dan prioritas ketiga kriteria hotel dengan bobot prioritas 0,149. Hal ini dikarenakan coffee shop merupakan salah satu tempat usaha yang bergerak di bidang food and beverage sehingga keberadaannya dekat dengan restoran akan memperbesar peluang pelanggan yang ingin memilih tempat untuk makan snack dan minum kopi selain dari restoran. Lokasi coffee shop yang dekat dengan retail khususnya supermarket dan minimarket akan meningkatkan eksposur bagi pelanggan yang belanja dan berpotensi mampir ke coffee shop. Adapun coffee shop menjadi pilihan bagi tamu hotel yang biasanya merupakan pebisnis dan wisatawan, untuk bekerja, bertemu, dan bersantai.

Kriteria wilayah terancam banjir, fasilitas pendidikan (SMK dan perguruan tinggi), dan demografi pelanggan usia 15-39 tahun menjadi tiga urutan kriteria terbawah dengan masing-masing bobot prioritas sebesar 0,103; 0,086; 0,077. Lokasi coffee shop yang aman dari bencana banjir merupakan pertimbangan yang baik secara jangka panjang bagi coffee shop. Fasilitas pendidikan, dalam hal ini meliputi SMK dan perguruan tinggi, menjadi faktor penentu lokasi coffee shop karena tidak jarang pelanggan merupakan siswa SMA/SMK dan mahasiswa. Demograsi pelanggan usia 15-39 tahun dapat memberikan informasi jumlah penduduk berusia 15-39 tahun pada masing-masing kecamatan yang berpotensi menjadi target pelanggan coffee shop karena lebih banyak pelanggan coffee shop dengan rentang usia tersebut dibandingkan rentang usia lainnya.

Alternatif untuk menentukan lokasi yang strategis dalam membuka coffee shop adalah dengan urutan seperti: Kec. Ciledug, Kec. Jatiuwung, Kec. Tangerang, Kec. Cipondoh, Kec. Karawaci, Kec. Larangan, Kec. Batuceper, Kec. Neglasari, Kec. Periuk, Kec. Pinang, Kec. Benda, Kec. Karang Tengah, dan Kec. Cibodas. Alternatif ini dapat dipilih sebagai lokasi coffee shop berdasarkan pertimbangan kriteria-kriteria yang terpenuhi oleh alternatif. Dari urutan tersebut, alternatif terbaik adalah titik lokasi ruko yang berada di Kecamatan Ciledug dengan total nilai akhir sebesar 0,492 dan alternatif terakhir adalah titik lokasi ruko yang berada di Kecamatan Cibodas dengan total nilai akhir sebesar 0,009. Oleh karena itu, lokasi coffee shop yang paling strategis berada pada ruko yang terletak di Kecamatan Ciledug dan yang paling tidak strategis adalah ruko yang terletak di Kecamatan Cibodas.

Kesimpulan

Dari hasil analisis menggunakan metode AHP dalam penentuan lokasi strategis untuk membuka coffee shop di Kota Tangerang, kriteria yang menjadi prioritas adalah restoran yang selanjutnya diikuti oleh kriteria retail (supermarket & minimarket), hotel, wilayah terancam banjir, fasilitas pendidikan (SMK dan perguruan tinggi), dan demografi pelanggan berusia 15-39 tahun. Adapun ruko yang berada pada Kecamatan Ciledug merupakan alternatif terbaik sebagai lokasi paling strategis untuk membuka coffee shop. Hasil dan pembahasan ini memerlukan saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya, diantaranya mempertimbangkan banyaknya data terdekat dibandingkan hanya jarak terdekat dari alternatif pada kriteria restoran, hotel, retail, dan fasilitas pendidikan, serta perlu menggunakan kriteria lain untuk menambah relevasi dalam membuka coffee shop seperti aksesibilitas, luas lahan, kompetitor, dan jumlah konsumen kopi.

Referensi

• Adhiarta, I. K. K., Witanti, W., & Sabrina, P. N. (2021). Pemilihan Lokasi Awal Usaha Bagi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process. J. Inf. Technol, 3(2), 43-46.

• Mahdi, M. (2017). Penerapan Metode AHP (Analythyc Hierarchy Proses) Untuk Membuka Warung Kopi. Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan, 2(1).

• Permatasari, C. K. (2020). Penerapan Analitycal Hierarchy Process (AHP) dalam menentukan lokasi pabrik tempe. Journal of Applied Science (Japps), 2(2), 024-033.