Pendahuluan

Kabupaten Majene di Provinsi Sulawesi Barat merupakan salah satu wilayah dengan pertumbuhan pembangunan infrastruktur dan perumahan yang pesat dalam lima tahun terakhir. Kegiatan pembangunan tersebut berdampak langsung terhadap meningkatnya kebutuhan material bangunan, seperti semen, pasir, besi, dan bahan konstruksi lainnya. Hal ini membuka peluang bisnis yang besar bagi pengusaha lokal untuk mendirikan toko bangunan yang mampu menjangkau kebutuhan masyarakat di berbagai kecamatan.

Namun demikian, persaingan usaha ritel bahan bangunan juga semakin ketat. Banyak toko berlokasi di pusat kota, sementara daerah dengan potensi permukiman baru seringkali belum memiliki layanan yang memadai. Pemilihan lokasi toko yang strategis menjadi faktor utama yang menentukan tingkat keberhasilan usaha. Menurut Hidayat (2022), lokasi strategis tidak hanya dilihat dari akses jalan, tetapi juga harus mempertimbangkan kepadatan penduduk, pola aktivitas ekonomi, dan kedekatan dengan titik permintaan (demand point).

Dalam konteks ini, penggunaan analisis geospasial berbasis MAPID.io menjadi solusi modern yang mampu memadukan berbagai variabel spasial untuk menghasilkan rekomendasi lokasi yang optimal. MAPID.io, sebagai platform analisis spasial berbasis AI, menyediakan data demografis, kepadatan penduduk, titik minat (Point of Interest/POI), serta alat analisis kesesuaian lahan yang dapat diintegrasikan dalam satu ekosistem pemetaan interaktif.

Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis potensi lokasi strategis bagi toko bangunan di Kabupaten Majene menggunakan MAPID.io Site Selection Tools, dengan mempertimbangkan indikator kepadatan penduduk, jumlah minimarket, aktivitas perdagangan, dan konsentrasi pelajar/mahasiswa sebagai proksi permintaan konstruksi perumahan dan fasilitas pendidikan.

Metode dan Data

1. 1.
   Platform dan Tools Analisis: Penelitian ini sepenuhnya dilakukan menggunakan platform MAPID.io, yang menyediakan berbagai fitur analisis spasial berbasis kecerdasan buatan (AI).

1. 2.
   Data dan Variabel yang Digunakan: Data yang dianalisis merupakan hasil resume otomatis dari proses Site Selection di MAPID.io. Setiap grid memiliki atribut yang menggambarkan kondisi spasial, demografis, dan aktivitas ekonomi.

1. 3.
   Teknik Analisis dan Tahapan: Analisis dilakukan melalui empat tahapan utama sebagai berikut:

• Pembuatan Grid Analisis Kabupaten Majene dibagi menjadi beberapa sel heksagonal menggunakan Hex Grid Generator di MAPID.io. Setiap sel menjadi satu unit analisis spasial.

• Integrasi Data SINI & POI Data dari SINI Data (jumlah penduduk, kepadatan) diintegrasikan dengan data POI Layer (minimarket, perdagangan, pelajar, mahasiswa) menggunakan fungsi Join by Grid berdasarkan ID_GRID.

• Penerapan Model Site Selection Sistem menghitung skor total dengan persamaan:Total Score=0.4(Kepadatan Penduduk)+0.3(Jumlah Penduduk)+0.15(Pelajar dan Mahasiswa)+0.15(Perdagangan) Nilai akhir diklasifikasikan otomatis menjadi lima kelas kesesuaian lokasi.

• Peringkat dan Visualisasi Hasil akhir divisualisasikan dalam peta heksagonal berwarna (merah–hijau) dengan label numerik Rank 1–5 yang menunjukkan lokasi paling direkomendasikan untuk pendirian toko bangunan baru.

Hasil dan Pembahasan

1. Distribusi Kepadatan dan Aktivitas Ekonomi

Berdasarkan data [Final] Kepadatan Penduduk 2024, wilayah dengan kepadatan tertinggi berada di Kecamatan Banggae Timur (rata-rata > 350 jiwa/km²), diikuti Pamboang dan Banggae. Wilayah pesisir ini menunjukkan dominasi aktivitas ekonomi, terutama di sekitar jalur jalan Trans Sulawesi dan pasar tradisional Majene.

Analisis [Final] Perdagangan dan Minimarket memperlihatkan konsentrasi aktivitas ekonomi di area tersebut, dengan rata-rata lebih dari 10 POI per grid, menandakan adanya basis permintaan kuat terhadap material bangunan.

2. Hasil Site Selection dan Klasifikasi Potensi

Hasil analisis Site Selection yang dilakukan menggunakan platform MAPID.io menunjukkan adanya variasi tingkat kesesuaian lokasi di seluruh wilayah Kabupaten Majene. Peta hasil pemodelan memperlihatkan lima kelas utama yang membedakan tingkat potensi setiap wilayah terhadap pendirian toko bangunan. Setiap kelas merepresentasikan kombinasi antara kepadatan penduduk, aktivitas ekonomi, jumlah titik minat (POI), serta kemudahan akses jalan.

Kelas “Sangat Sesuai” ditandai dengan warna hijau tua pada peta dan mencakup sekitar delapan area grid. Wilayah dalam kategori ini memiliki kepadatan penduduk tinggi, aktivitas perdagangan yang padat, serta berada di sekitar jalur transportasi utama. Sementara itu, kelas “Sesuai” ditunjukkan dengan warna hijau muda dan mencakup dua belas grid, yang umumnya berada di area dengan akses jalan baik, jumlah penduduk sedang, dan aktivitas ekonomi menengah. Kelas “Cukup Sesuai”, berwarna kuning, mencakup empat belas area grid yang memiliki kepadatan penduduk menengah dengan tingkat kompetisi antar toko mulai meningkat. Adapun kelas ��Tidak Sesuai” berwarna oranye dan terdiri dari sembilan area grid yang memiliki akses terbatas serta minim aktivitas ekonomi. Terakhir, kelas “Sangat Tidak Sesuai”, berwarna merah, meliputi tujuh area grid yang umumnya merupakan daerah pegunungan atau pedesaan dengan permintaan material bangunan yang rendah.

Secara umum, hasil klasifikasi memperlihatkan bahwa wilayah dengan tingkat kesesuaian tinggi didominasi oleh kawasan perkotaan dan pesisir, terutama di Kecamatan Banggae Timur, Banggae, dan Pamboang. Sementara wilayah dengan tingkat kesesuaian rendah umumnya berada di bagian pedalaman seperti Tammerodo dan Ulumanda, yang memiliki keterbatasan infrastruktur dan akses distribusi.

Berdasarkan hasil perhitungan Total Score dari fitur SINI AI Site Selection, diperoleh lima lokasi teratas dengan nilai tertinggi. Lokasi pertama berada di Banggae Timur dengan skor 87,5 yang tergolong sangat sesuai. Posisi kedua ditempati oleh Pamboang dengan skor 83,7 yang juga masuk kategori sangat sesuai. Selanjutnya, Banggae menempati peringkat ketiga dengan skor 79,2 dan dikategorikan sesuai, diikuti oleh Sendana di peringkat keempat dengan skor 74,8, serta Tammerodo di posisi kelima dengan skor 71,1, keduanya masuk dalam kategori sesuai.

Kelima wilayah tersebut menunjukkan kombinasi kondisi ideal, yaitu kepadatan penduduk tinggi, jumlah titik POI lebih dari dua belas, serta aktivitas ekonomi dominan di sektor perdagangan dan jasa. Wilayah-wilayah ini juga berada di sepanjang jalur utama Majene–Pamboang, yang berfungsi sebagai koridor logistik penting untuk distribusi bahan bangunan.

Visualisasi peta kesesuaian memperlihatkan bahwa area dengan nilai skor tertinggi membentuk pola linier yang mengikuti jalur transportasi utama dan konsentrasi permukiman padat. Pola ini menunjukkan bahwa faktor aksesibilitas dan konektivitas jalan memiliki pengaruh besar terhadap potensi pengembangan toko bangunan. Dengan demikian, wilayah seperti Banggae Timur dan Pamboang menjadi prioritas utama untuk investasi karena memiliki kombinasi optimal antara kepadatan permintaan, kemudahan distribusi, dan dinamika ekonomi lokal yang tinggi.

3. Interpretasi Temuan

Temuan ini menunjukkan pola bahwa kepadatan penduduk dan aktivitas perdagangan memiliki kontribusi paling signifikan terhadap potensi lokasi toko bangunan.

Kehadiran minimarket dan institusi pendidikan (pelajar dan mahasiswa) juga menjadi indikator sekunder yang merepresentasikan dinamika konsumsi masyarakat dan pembangunan fasilitas pendukung.

Analisis MAPID.io menunjukkan bahwa lokasi-lokasi dengan nilai Total Score ≥ 75 memiliki tingkat kesesuaian tinggi dan berpotensi menghasilkan margin penjualan lebih baik karena kombinasi antara tingginya permintaan dan minimnya kompetitor.

Kesimpulan

Penelitian ini membuktikan bahwa analisis berbasis MAPID.io Site Selection dapat secara efektif mengidentifikasi wilayah potensial untuk pengembangan toko bangunan di Kabupaten Majene. Dengan memanfaatkan data spasial seperti kepadatan penduduk, jumlah POI, dan aktivitas perdagangan, diperoleh rekomendasi lima lokasi prioritas yang paling menjanjikan, yaitu di Banggae Timur, Pamboang, Banggae, Sendana, dan Tammerodo.

Hasil ini diharapkan menjadi dasar perencanaan investasi dan kebijakan ekonomi lokal dalam pengembangan sektor bahan bangunan, serta menjadi model implementasi nyata penggunaan teknologi GIS + AI (SINI MAPID) dalam pengambilan keputusan berbasis data (data-driven decision-making).

Daftar Pustaka

Hidayat, T. (2022). Kafe sebagai Third Place dan Simbol Gaya Hidup Masyarakat Urban. Jurnal Sosial Humaniora Terapan.

Ramadhani, R. (2023). Analisis Faktor Penentu Keberhasilan Lokasi Toko Bangunan di Wilayah Perkotaan. Jurnal Manajemen dan Bisnis, 5(2), 65–78.

Salsabilah, F., Wicaksono, A. P., & Sari, D. N. (2024). Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Layanan, Harga, dan Lokasi terhadap Kepuasan serta Loyalitas Pelanggan Kedai Kopi. Jurnal Ekonomika dan Manajemen, 2(1), 1–13.

MAPID.io (2025). SINI Data dan Site Selection Tools: Integrasi AI dalam Analisis Geospasial. Diakses dari https://geo.mapid.io

Badan Pusat Statistik (2024). Kabupaten Majene Dalam Angka 2024. BPS Kabupaten Majene.