Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT Jakarta

04 November 2021

By: Arie Widya Hapsari

Open Project

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Kawasan Stasiun MRT

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Bagi warga Jakarta pastinya sudah tidak asing dengan MRT, bukan? Ya, moda tranportasi baru yang menjadi tren belakangan ini dan menjadi pusat perhatian publik, khususnya para millennials dan generasi Z. Selain ketepatan waktunya yang sudah terjamin, tranportasi ini dijamin keamanannya dan tentunya tidak menimbulkan polusi udara.

PENDAHULUAN

Jakarta Mass Rapid Transit atau biasa dikenal dengan MRT Jakarta merupakan moda tranportasi publik berbasis rel yang diproyeksikan untuk mengangkut penumpang dalam jumlah besar secara cepat. MRT Jakarta Fase 1 (Lebak Bulus – Bundaran HI) resmi beroperasi pada tahun 2019, tepatnya pada 24 Maret 2019. Jalur MRT fase I sepanjang 15,5 kilometer ini memiliki 13 stasiun yang mencakup 7 stasiun layang dan 6 stasiun bawah tanah, dengan stasiun utama yang terletak di Lebak Bulus, Jakarta Selatan. Delapan stasiun layang tersebut, tersebar di Lebak Bulus, Fatmawati, Jl. Cipete Raya, Jalan Haji Nawi, Blok A, Blok M, dan ASEAN. Enam stasiun bawah tanah lainnya berada di sepanjang Senayan, Istora Mandiri, Bendungan Hilir, Setia Budi, Dukuh Atas dan Bundaran HI.

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Lokasi stasiun MRT yang strategis, dapat dijadikan peluang bisnis bagi para pelaku usaha. Salah satu jenis usaha yang memiliki potensi untuk dijadikan peluang adalah usaha jenis makanan dan minuman ringan. Kawasan MRT dikenal dengan kawasan yang dilalui banyak orang, terutama pekerja kantoran, karena memang wilayahnya yang berada di wilayah komersil. Sehingga makanan dan minuman ringan akan sangat membantu bagi para pengguna MRT yang tidak memiliki waktu yang cukup untuk makan sebelum beraktivitas. Vending Machine menjadi salah satu solusi bagi para konsumen yang ingin membeli makanan maupun minuman secara praktis. Selain itu, vending machine tidak membutuhkan banyak ruang, sehingga penempatan vending machine di stasiun dirasa tepat. Oleh karena itu, diperlukan analisis potensi lokasi vending machine di kawasan Stasiun MRT.

DATA DAN METODE

Data yang digunakan pada analisis ini diantaranya:

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Pengolahan data dilakukan dengan metode skoring pada tiap parameter. Adapun parameter yang digunakan pada pengolahan analisis ini adalah retail yang berada di stasiun, persebaran bisnis eksisting/kompetitor, dan rata-rata jumlah penumpang MRT Jakarta per bulan di setiap stasiun. Retail yang dimaksud merupakan retail yang menjual minuman/makanan ringan seperti Alfa Express atau Indomaret (Convenience Store). Kemudian kompetitor dalam hal ini adalah Indomaret dan Alfamart yang tersebar di sekitar stasiun MRT Jakarta, yang dihitung dengan analisis Buffer dengan radius 400 m dari stasiun.

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Pemberian nilai skor pada masing-masing parameter ini ditentukan berdasarkan beberapa pertimbangan. Adapun pertimbangan dari parameter ini diantaranya:

1. Semakin banyak jumlah retail yang berada di stasiun, maka skor semakin kecil. Begitu pula sebaliknya, semakin sedikit retail yang berada di stasiun, maka nilai skor semakin tinggi.

2. Semakin banyak jumlah kompetitor dalam radius 400 m, maka semakin kecil nilai skor paramater tersebut.

3. Semakin banyak jumlah rata-rata penumpang MRT setiap bulannya, maka nilai skor semakin tinggi.

Kemudian dari ketiga parameter tesebut, dapat diketahui jumlah skor parameter denga nilai tertinggi. Stasiun dengan nilai skor tertinggi akan memiliki potensi yang besar untuk penempatan vending machine.

ANALISIS

Berdasarkan data dari hasil pengolahan, dapat diketahui bahwa Stasiun MRT Jakarta yang membuka 2 retail seperti convenience store sebanyak 1 stasiun, kemudian yang terdapat 1 retail sebanyak 9 stasiun, dan 2 stasiun lainnya tidak terdapat retail (convenience store).

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Area stasiun yang memiliki bisnis kompetitor terbanyak, yaitu 8 kompetitor (Alfamart dan Indomaret), adalah Stasiun MRT Cipete Raya. Kemudian dibawahnya, terdapat Stasiun Haji Nawi dan Lebak Bulus yang memiliki 7 kompetitor di area stasiun tersebut. Area stasiun yang memiliki nilai skor terendah adalah Stasiun Senayan, yang mana dalam radius 400 m tidak terdapat convenience store seperti Alfamart dan Indomaret.

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Parameter rata-rata jumlah penumpang MRT per bulan digunakan untuk mempertimbangkan potensi masyarakat yang turun maupun naik pada stasiun tersebut. Berdasarkan data yang dihimpun dari MAPID, dapat diketahu bahwa Stasiun Bundaran HI memiliki rata-rata jumlah penumpang per bulan yang paling tinggi dibandingkan dengan stasiun lainnya. Rata-rata jumlah penumpang perbulan di Stasiun Bundaran HI sebanyak 136831 penumpang, kemudian posisi kedua disusul Stasiun Lebak Bulus dengan rata-rata jumlah penumpang per bulan sebanyak 123328 penumpang. Banyaknya jumlah penumpang pada kedua stasiun tersebut dikarenakan kedua stasiun berada di keberangkatan dan pemberhentian terakhir jalur MRT.

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Dari ketiga parameter tersebut kemudian dilakukan penjumlahan skor. Kemudian dari jumlah skor tersebut akan dikelaskan berdasarkan rentangan skor tersebut. Berdasarkan hasil pengkelasan, dapat diketahui bahwa terdapat 10 Stasiun yang memiliki skor tinggi dan berpotensi dalam lokasi penempatan vending machine. Stasiun tersebut diantaranya adalah Stasiun Bundaran HI, Dukuh Atas, Setiabudi, Bendungan Hilir, Istora Mandiri, Senayan, ASEAN, Blok M, Fatmawati, dan Lebak Bulus. Kemudian 3 stasiun lainnya yaitu Stasiun Blok A, Haji Nawi, dan Cipete Raya, berada pada kelas cukup berpotensi.

Analisis Potensi Lokasi Vending Machine di Stasiun MRT
Jakarta

Demikian analisis potensi lokasi penempatan vending machine pada Stasiun MRT Jakarta.

Terimakasih sudah mampir dan membaca :)

Data Publikasi

Analisis Rute Optimal Distribusi BBM Menggunakan Network Analysis Berbasis Sistem Informasi Geografis

Transportasi

06 Apr 2026

Adinda Vania Adella

Analisis Rute Optimal Distribusi BBM Menggunakan Network Analysis Berbasis Sistem Informasi Geografis

Proyek ini bertujuan untuk menganalisis optimasi rute distribusi BBM dari depot menuju beberapa SPBU menggunakan metode network analysis. Analisis dilakukan dengan Origin Destination Matrix untuk mengetahui jarak dan waktu tempuh antar lokasi serta Travelling Salesman Problem untuk menentukan urutan kunjungan SPBU dan rute distribusi mobil tangki yang paling optimal. Hasil analisis ditampilkan berupa persebaran SPBU, jaringan jalan, dan rute optimal distribusi BBM sehingga dapat membantu meningkatkan efisiensi distribusi berdasarkan jarak dan waktu tempuh.

18 menit baca

20 dilihat

1 Proyek

Analisis Rute Transportasi Wisata di Palembang dengan QGIS untuk Pengalaman Wisata yang Efisien

Pariwisata

06 Apr 2026

Dedi Raihan Saputra

Analisis Rute Transportasi Wisata di Palembang dengan QGIS untuk Pengalaman Wisata yang Efisien

Jelajahi Kota Palembang, kota tua dengan 14 objek wisata utama, melalui rute transportasi wisata optimal yang efisien dan praktis menggunakan analisis QGIS.

18 menit baca

41 dilihat

Penentuan Lokasi Strategis Untuk Pembangunan RTH Berdasarkan Indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Land Surface Temperature (LST) di Kota Bekasi

Lingkungan

03 Apr 2026

Andrian Maulana

Penentuan Lokasi Strategis Untuk Pembangunan RTH Berdasarkan Indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Land Surface Temperature (LST) di Kota Bekasi

Artikel ini dibuat untuk memberikan saran dan rekomendasi untuk pembangunan RTH di Kota Bekasi berdsarkan analisis spasial menggunakan indeks NDVI dan LST agar mendapatkan titik yang sesuai kriteria yang mampu mengurangi suhu panas dan UHI

11 menit baca

94 dilihat

1 Proyek

Rekomendasi Lokasi Cabang ATM Baru Bank BNI di Surabaya

Layanan TI

05 Apr 2026

Admin Demo Klien

Rekomendasi Lokasi Cabang ATM Baru Bank BNI di Surabaya

Dengan memanfaatkan teknologi analisis geospasial dari MAPID, Bank BNI dapat mengidentifikasi lokasi strategis untuk pengembangan jaringan ATM baru di Kota Surabaya. Analisis ini menggabungkan berbagai parameter seperti kedekatan dengan kompetitor (ATM BRI), pusat perbelanjaan, supermarket, minimarket, serta indikator demografi seperti jumlah dan pertumbuhan penduduk, kelompok usia produktif, tingkat pendidikan, dan aktivitas ekonomi masyarakat. Berdasarkan hasil pemodelan tersebut, Jalan Menur direkomendasikan sebagai lokasi optimal karena berada di kawasan dengan aktivitas ekonomi tinggi, dekat dengan Kampus Universitas Airlangga (UNAIR) B serta pusat kuliner Jalan Karang Menjangan, yang memiliki potensi transaksi tinggi dari mahasiswa, pekerja, dan pelaku usaha di sekitarnya.

4 menit baca

33 dilihat

1 Data

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