LOCATION ANALYTICS UNTUK PEMILIHAN LOKASI OPTIMAL GERAI RITEL BAHAN BANGUNAN DAN PERALATAN RUMAH TANGGA DI KOTA TANGERANG SELATAN

LOCATION ANALYTICS UNTUK PEMILIHAN LOKASI OPTIMAL GERAI RITEL BAHAN BANGUNAN DAN PERALATAN RUMAH TANGGA DI KOTA TANGERANG SELATAN

Aditya Jaelawijaya

MAPID Academy — Location Analytics Bootcamp Batch 16

Abstrak

Pertumbuhan sektor properti dan permukiman di Kota Tangerang Selatan mendorong peningkatan permintaan terhadap produk perbaikan rumah (home improvement) dan bahan bangunan. Namun, penentuan lokasi gerai ritel modern kerap dihadapkan pada ketidakpastian spasial dan risiko kegagalan investasi akibat keterbatasan analisis konvensional yang tidak mempertimbangkan interaksi keruangan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi optimal bagi ekspansi gerai ritel bahan bangunan dan peralatan rumah tangga di Kota Tangerang Selatan dengan memanfaatkan pendekatan Location Analytics berbasis Multi-Criteria Spatial Scoring pada platform GEO MAPID. Metode yang digunakan mengintegrasikan variabel jaringan jalan primer (arteri/kolektor utama), sebaran permukiman dan ruko komersial, kluster sebaran toko kompetitor eksisting, serta pemodelan Point of Interest (POI) dan data demografi melalui fitur SINI GEO MAPID ke dalam agregasi grid heksagon berstandar H3. Hasil analisis menunjukkan bahwa zona kesesuaian sangat tinggi (high suitability) terkonsentrasi secara linier di sepanjang koridor jalan arteri utama, khususnya pada kluster Paku Jaya – Serpong Utara, koridor Pondok Aren – Bintaro, dan simpul Ciputat – Pamulang. Area-area tersebut memiliki nilai aksesibilitas prima, visibilitas tinggi, serta kepadatan demografi konsumen hunian yang masif. Pendekatan spatial scoring heksagon pada GEO MAPID terbukti efektif memetakan potensi pasar mikro secara presisi, meminimalkan risiko kanibalisasi gerai, dan memberikan rekomendasi lokasi ekspansi bisnis ritel yang berbasis data spasial komprehensif.

Kata Kunci: Location Analytics; Site Selection; GEO MAPID; Spatial Scoring; Tangerang Selatan

Pendahuluan

Dinamika perkembangan perkotaan di wilayah aglomerasi Jabodetabek, khususnya Kota Tangerang Selatan, menunjukkan laju pertumbuhan hunian dan komersial yang sangat pesat dalam satu dekade terakhir. Sebagai kota satelit mandiri dengan banyak kawasan terencana (township) berskala besar, kebutuhan masyarakat terhadap material konstruksi, perbaikan rumah tangga, dan perabot hunian meningkat secara signifikan. Menurut Mahendra (2025), fenomena pertumbuhan kawasan perkotaan yang cepat menciptakan redistribusi spasial terhadap pusat-pusat aktivitas ekonomi dan pola konsumsi masyarakat. Dalam konteks industri ritel modern, keputusan penentuan lokasi gerai (site selection) merupakan salah satu keputusan strategis jangka panjang yang memiliki dampak langsung terhadap profitabilitas, jangkauan pasar, dan keberlanjutan bisnis (Benoit & Clarke, 2022).

Meskipun peluang pasar di Kota Tangerang Selatan sangat terbuka lebar, pelaku usaha ritel dihadapkan pada tingginya risiko kegagalan investasi jika pemilihan lokasi hanya didasarkan pada intuisi bisnis atau pertimbangan harga sewa lahan semata tanpa didukung oleh analisis spasial yang terstruktur. Permasalahan utama yang kerap muncul adalah penempatan gerai pada koridor dengan visibilitas rendah, minimnya aksesibilitas dari jalur transportasi utama, kanibalisasi pasar antar-gerai sejenis, atau ketidaksesuaian antara profil demografi lingkungan sekitar dengan target pasar yang dibidik. Sebagaimana ditegaskan oleh Mahendra & Wardhana (2025), kegagalan dalam mengidentifikasi pola spasial captive market dan interaksi jaringan transportasi merupakan faktor utama ketimpangan performa gerai ritel modern.

Guna mengatasi keterbatasan tersebut, pendekatan Location Analytics yang mengintegrasikan Sistem Informasi Geografis (SIG) dan komputasi multi-kriteria berbasis cloud menjadi instrumen esensial dalam pengambilan keputusan bisnis modern (Mahendra et al., 2025). Melalui platform GEO MAPID, data multi-sumber seperti jaringan jalan primer, sebaran permukiman, ruko komersial, sebaran kompetitor eksisting, serta parameter demografi dapat dianalisis secara simultan menggunakan modul spatial scoring berbasis grid heksagon. Berdasarkan latar belakang dan identifikasi masalah tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memetakan dan menentukan zona lokasi yang paling optimal (optimal site selection) bagi ekspansi gerai ritel bahan bangunan dan peralatan rumah tangga di Kota Tangerang Selatan.

Metode Penelitian

2.1 Lokasi Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di Kota Tangerang Selatan, Provinsi Banten, yang secara geografis terletak pada koordinat 6°13'30" LS – 6°22'30" LS dan 106°38'00" BT – 106°47'00" BT. Kota Tangerang Selatan memiliki luas wilayah sekitar 147,19 km² yang terbagi ke dalam 7 kecamatan: Serpong, Serpong Utara, Pondok Aren, Ciputat, Ciputat Timur, Pamulang, dan Setu. Wilayah ini dipilih karena karakteristiknya sebagai koridor pertumbuhan ekonomi primer dengan intensitas aktivitas properti hunian landed housing, apartemen, serta pusat-pusat perdagangan modern yang sangat dinamis.

GambGambar 1. Wilayah Studi dan Konfigurasi Layer Spasial pada Platform GEO MAPID (Sumber: Tangkapan Layar GEO MAPID, 2026)

2.2 Variabel Penelitian

Variabel penelitian dirancang untuk merepresentasikan seluruh faktor penentu keberhasilan lokasi gerai ritel, meliputi aspek aksesibilitas fisik, potensi pasar konsumen, dan pengaruh aglomerasi komersial. Data spasial yang digunakan bersumber dari basis data OpenStreetMap (OSM) yang telah divalidasi, data survei lapangan gerai ritel, serta basis data demografi dan POI terintegrasi pada platform GEO MAPID. Rincian variabel penelitian disajikan pada Tabel 1.

Tabel 1. Variabel dan Parameter Spasial Penelitian

Sumber: Penulis, 2026.

2.3 Metode Analisis

Tahapan analisis spasial dilakukan secara terstruktur melalui pendekatan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) berbasis agregasi spasial heksagonal (Uber H3 Spatial Indexing) pada platform cloud GIS GEO MAPID. Langkah-langkah sistematis penelitian meliputi:

1. Pengumpulan dan Standardisasi Data: Seluruh data vektor jalan, permukiman, ruko, dan titik toko disiapkan dalam format standar GeoJSON dan diproyeksikan ke sistem koordinat WGS 84 (EPSG:4326).

2. Konfigurasi Modul SINI (Site Selection Engine): Mengatur parameter penilai pada fitur SINI GEO MAPID dengan memasukkan kategori POI 'Toko Peralatan Rumah Tangga' (bobot +1), POI 'Toko Bahan Bangunan' (bobot +1), serta mengaktifkan 100% layer demografi populasi perkotaan.

3. Komputasi Grid Hexagon Spatial Scoring: GEO MAPID menghitung nilai agregat pada setiap sel heksagon di wilayah studi, menghasilkan klasifikasi indeks kesesuaian multikelas.

4. Spatial Overlay dan Verifikasi Koridor: Mengintegrasikan layer hasil skoring dengan layer jaringan jalan primer (garis hitam tebal) dan kluster permukiman untuk memvalidasi kelayakan fisik calon lokasi.

5. Pemilihan Lokasi Akhir (Final Site Selection): Mengidentifikasi sel heksagon bernilai kesesuaian tertinggi yang bersinggungan langsung dengan jalan arteri utama sebagai rekomendasi lokasi terbaik.

GambGambar 2. Konfigurasi Parameter Analisis SINI pada Platform GEO MAPID (Sumber: Tangkapan Layar GEO MAPID, 2026)

Hasil dan Pembahasan

3.1 Hasil

Eksekusi pemodelan Site Selection pada platform GEO MAPID menghasilkan peta komprehensif bergradasi warna heksagonal di seluruh wilayah Kota Tangerang Selatan. Nilai kesesuaian diklasifikasikan ke dalam tiga tingkatan utama: Hijau (Kesesuaian Tinggi / High Suitability), Kuning/Oranye (Kesesuaian Sedang / Moderate Suitability), dan Merah (Kesesuaian Rendah / Low Suitability), sebagaimana disajikan pada Gambar 3 dan dirangkum pada Tabel 2.

GambGambar 3. Peta Hasil Kesesuaian Lokasi (Site Selection) Gerai Ritel di Kota Tangerang Selatan (Sumber: Analisis GEO MAPID, 2026)

Tabel 2.

Sumber: Analisis GEO MAPID, 2026.

Tabel 3.

Sumber: Data Survei Ritel HUGO & Penulis, 2026.

3.2 Pembahasan

Temuan visual spasial pada Gambar 3 menunjukkan pola distribusi zona kesesuaian yang sangat menarik. Sel-sel heksagon hijau (skor tertinggi) tidak tersebar secara acak, melainkan membentuk pola aglomerasi linier di sepanjang koridor jalan primer (arterial road) yang ditandai dengan garis hitam tebal. Koridor utama seperti Jl. Raya Serpong, Jl. Letnan Sutopo, Jl. Pahlawan Seribu, dan koridor penghubung Bintaro – Pamulang muncul sebagai pusat kesesuaian tertinggi.

Kondisi ini selaras dengan teori Retail Gravitational and Central Place yang menyatakan bahwa gerai ritel modern berskala besar membutuhkan aksesibilitas tinggi dengan tingkat lalu lintas harian (traffic volume) yang padat agar dapat menjangkau radius pasar yang lebih luas. Sebagaimana dijelaskan oleh Mahendra (2025), kedekatan terhadap koridor jalan arteri secara signifikan memangkas waktu tempuh konsumen (friction of distance), sehingga memperluas *trade area* suatu gerai komersial.

Lebih lanjut, integrasi antara data perumahan/ruko (`Residential_dan_Ruko_Tangerang_Tangsel.geojson`) dan titik kompetitor eksisting (`Hugo_Stores_Serpong_Dan_Sekitarnya.geojson`) memperkuat temuan ini.

Gerai-gerai berkinerja tinggi seperti Depo Bangunan (Pakulonan), BJ Home, dan Dunia Bangunan (BSD) terbukti berlokasi tepat di dalam atau bersinggungan langsung dengan zona heksagon hijau (Tabel 3). Keberadaan gerai-gerai ini tidak selalu menciptakan efek kanibalisasi negatif, melainkan membentuk fenomena aglomerasi ritel (*retail clustering effect*), di mana kawasan tersebut telah dikenal oleh konsumen luas sebagai destinasi belanja material rumah tangga. Untuk gerai baru yang ingin berekspansi, zona heksagon hijau di koridor Paku Jaya (Serpong Utara) dan persimpangan strategis Bintaro – Pamulang direkomendasikan sebagai lokasi prioritas utama karena mampu menangkap limpahan permintaan pasar yang belum terlayani secara optimal oleh kompetitor eksisting.

3.3 Visualisasi Data dan Fitur Unggulan GEO MAPID

Keberhasilan pemodelan ini didukung oleh kapabilitas platform GEO MAPID dalam menyajikan visualisasi data keruangan secara intuitif dan interaktif. Beberapa fitur unggulan GEO MAPID yang dimanfaatkan dalam penelitian ini meliputi: • Modul SINI (Site Selection Scoring): Memungkinkan pengguna menentukan pembobotan variabel POI dan demografi secara fleksibel dan transparan. • Grid Heksagon H3: Menyediakan partisi wilayah yang seragam tanpa bias batas administratif, sehingga kalkulasi kepadatan dan kedekatan spasial menjadi lebih objektif. • Layer Management & Styling: Kemampuan mengatur hirarki layer (titik toko sasaran, garis jalan primer hitam tebal, poligon permukiman, dan grid heksagon) serta simbologi gradasi warna (green-to-red color ramp) yang memudahkan pemangku kepentingan memahami rekomendasi spasial secara instan.

Kesimpulan dan Saran

4.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis Location Analytics menggunakan platform GEO MAPID, dapat disimpulkan bahwa: 1. Zona kesesuaian lokasi paling optimal (high suitability) untuk pembukaan gerai ritel bahan bangunan dan peralatan rumah tangga di Kota Tangerang Selatan terkonsentrasi di sepanjang koridor jalan arteri primer, terutama di kawasan Paku Jaya (Serpong Utara), Bintaro – Pondok Aren, dan koridor Pamulang – Ciputat. 2. Faktor kunci yang mendorong tingginya skor kesesuaian pada zona-zona tersebut adalah sinergi antara aksesibilitas jalan utama, tingginya konsentrasi captive market dari kluster permukiman dan ruko, serta kedekatan dengan simpul POI komersial sejenis yang membentuk aglomerasi ritel positif. 3. Penerapan framework spatial scoring berbasis heksagon pada GEO MAPID terbukti mampu mengeliminasi bias intuisi dan menghasilkan rekomendasi pemilihan lokasi gerai yang objektif, presisi, dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

4.2 Saran

Untuk pengembangan bisnis dan penelitian lanjutan, disarankan: 1. Bagi Praktisi Bisnis Ritel: Memprioritaskan akuisisi lahan atau ruko komersial yang berada tepat di zona heksagon hijau di tepi koridor arteri primer, serta melakukan studi kelayakan mikro (micro-accessibility) seperti ketersediaan area parkir dan bukaan median jalan (U-turn). 2. Bagi Penelitian Lanjutan: Mengintegrasikan data waktu tempuh aktual (isochrone analysis) berbasis jaringan jalan real-time dan data mobilitas pergerakan konsumen (foot traffic / GPS mobility data) guna meningkatkan akurasi estimasi volume penjualan gerai baru.

Daftar Pustaka

Benoit, D. F., & Clarke, G. (2022). Geomarketing, GIS, and retail location strategy: A review and research agenda. International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 32(3), 215–238.

Birkin, M., Clarke, G., & Clarke, M. (2020). Retail Geography and Intelligent Network Planning. London: Routledge.

Church, R. L., & Murray, A. T. (2021). Location Covering Models: History, Applications and Advancements. Springer International Publishing.

Goodchild, M. F. (2021). Spatial analytics and location intelligence in business decision making. Journal of Business Research, 131, 804–812.

Hernandez, T., & Bennison, D. (2020). The art and science of retail location decisions. International Journal of Retail & Distribution Management, 28(8), 357–367.

Mahendra, A. I. (2025). Analisis Spasial Multikriteria untuk Pemilihan Lokasi Fasilitas Komersial Perkotaan. Jurnal Geografi Terapan dan Informasi Spasial, 15(1), 45–58.

Mahendra, A. I., Santosa, S. H. M. B., & Widayani, P. (2024). Analisis Kualitas Ekologi Perkotaan Berbasis Data Penginderaan Jauh di Kota Bandung Tahun 2023. Geomedia: Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian, 22(1), 12–25.

Mahendra, A. I., & Wardhana, R. (2025). Pemodelan Aksesibilitas dan Daya Tarik Spasial Koridor Ritel Modern di Wilayah Metropolitan Jabodetabek. Jurnal Riset Tata Kota dan Wilayah, 18(2), 101–116.

Mahendra, A. I., Wardhana, R., & Judantjaya, A. (2025). Integrasi Location Intelligence dan Cloud GIS untuk Optimalisasi Jaringan Logistik dan Distribusi Ritel. Jurnal Sains Informasi Geografis, 8(1), 67–82.

MAPID. (2026). GEO MAPID Platform Documentation & Site Selection Engine Guide. Jakarta: PT Mapid Teknologi Indonesia. https://mapid.co.id

Murad, A. A. (2023). Using GIS for determining the optimal locations of shopping centers: A case study of Jeddah City, Saudi Arabia. ISPRS International Journal of Geo-Information, 12(4), 168.

Roig-Tierno, N., Baviera-Puig, A., & Buitrago-Vera, J. (2023). Business site selection: A systematic literature review and future research directions. Journal of Spatial and Organizational Dynamics, 11(2), 89–108.