1. Latar Belakang

Tangerang Selatan (Tangsel) merupakan salah satu kawasan urban yang tumbuh paling cepat di wilayah metropolitan Jakarta, namun pertumbuhan retail terjadi secara tidak merata secara spasial. Zona komersial padat seperti BSD City dan Alam Sutera mendominasi konsentrasi retail, sementara kawasan permukiman di wilayah seperti Ciater dan Sawah Baru tetap minim layanan retail, meskipun pertumbuhan hunian terus meningkat.

Pelaku usaha retail yang ingin masuk ke pasar ini umumnya masih mengandalkan intuisi atau pengetahuan empiris dalam memilih lokasi. Belum ada alat berbasis data yang memetakan kepadatan kompetitor, aksesibilitas transit, dan jaringan jalan dalam satu platform yang mudah diakses.

Retailscope dibangun untuk menjawab kebutuhan tersebut: platform WebGIS yang memungkinkan pengguna mengidentifikasi lokasi retail strategis di Tangerang Selatan melalui analisis kesesuaian spasial.

2. Data dan Metodologi

Sumber data:

DatasetTipeKeteranganTitik retailPoint (GeoJSON)5.216 titik usaha retail terdaftar, Tangsel 2025Batas administrasiPolygon (GeoJSON)Batas kecamatan Tangerang SelatanJaringan jalanLine (GeoJSON)Jalan primer dan sekunderStasiun KRLPoint (GeoJSON)Stasiun commuter line di wilayah TangselHaltePoint (GeoJSON)Halte TransJakarta dan bus lokal

Metodologi:

Titik retail diklasifikasikan ke dalam empat kategori berdasarkan jenis usaha: Daily Needs (minimarket, supermarket, kelontong), Fashion & Beauty, Home & Living, dan Specialty. Klasifikasi ini mengurangi kompleksitas visual dan memungkinkan analisis kompetitor per kategori secara spesifik.

Pendekatan weighted overlay diterapkan menggunakan empat kriteria: kepadatan penduduk, aksesibilitas jalan, kedekatan dengan kompetitor, dan konsentrasi POI komersial. Keempat kriteria dikombinasikan untuk menghasilkan skor kesesuaian per kelurahan.

Analisis buffer diimplementasikan sebagai fitur interaktif, memungkinkan pengguna menentukan radius dari lokasi yang dipilih dan mendapatkan rincian jumlah kompetitor per kategori secara langsung, diklasifikasikan ke dalam tiga level peluang: High Opportunity (kurang dari 4 kompetitor), Moderate (4–9), dan High Competition (10 atau lebih).

Platform dibangun menggunakan MapLibre GL JS untuk rendering peta, Turf.js untuk operasi spasial, dan MapTiler sebagai penyedia vector tile. Seluruh analisis berjalan di sisi klien tanpa ketergantungan pada backend.

3. Hasil Analisis

Kepadatan kompetitor terkonsentrasi di koridor barat Tangerang Selatan, khususnya di Serpong dan Serpong Utara, didorong oleh daya tarik komersial BSD City dan infrastruktur retail di sekitarnya.

Wilayah dengan kompetitor paling sedikit di seluruh kategori retail adalah Ciater dan Sawah Baru, keduanya berada di Kecamatan Ciputat, yang menunjukkan kepadatan kompetitor rendah meskipun merupakan kawasan permukiman yang sudah berkembang. Pola ini mengindikasikan kesenjangan struktural antara lokasi hunian dan ketersediaan retail, yang merepresentasikan peluang nyata bagi pelaku usaha baru terutama di kategori Daily Needs dan Specialty.

Analisis aksesibilitas transit menunjukkan bahwa stasiun KRL dan halte terkonsentrasi di koridor barat dan tengah, dengan keterbatasan cakupan di kecamatan bagian tenggara. Lokasi dalam radius 500 meter dari stasiun KRL memiliki potensi foot traffic yang lebih tinggi terlepas dari kepadatan kompetitor yang ada.

Data jaringan jalan mengkonfirmasi bahwa kepadatan kompetitor tinggi berkorelasi kuat dengan kedekatan terhadap jalan arteri. Area dengan aksesibilitas jalan yang baik namun kepadatan kompetitor rendah merepresentasikan target dengan nilai tertinggi untuk ekspansi retail.

4. Kesimpulan

Retailscope membuktikan bahwa analisis spasial tidak harus kompleks atau sulit diakses. Dengan menggabungkan data geospasial terbuka dan antarmuka WebGIS yang sederhana, pelaku usaha retail dapat beralih dari keputusan berbasis intuisi ke keputusan berbasis data.

Hasil analisis mengidentifikasi Ciater dan Sawah Baru sebagai area paling potensial untuk masuknya retail baru, ditandai oleh kepadatan kompetitor rendah di semua kategori dan aksesibilitas jalan yang memadai, konsisten dengan pola umum minimnya layanan retail di koridor permukiman bagian timur dan selatan Tangsel.

Keterbatasan utama platform saat ini adalah belum tersedianya data kepadatan penduduk per kelurahan, yang akan memperkuat analisis gap secara signifikan. Pengembangan selanjutnya akan mengintegrasikan layer demografis dan pemodelan aksesibilitas berbasis isochrone untuk memperhalus skor kesesuaian lokasi.