Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter pada Kawasan Stasiun Bundaran HI

22 December 2021

By: Alvin Septian

Open Data

Halte Busway di Jakarta

Open Data

POI Bundaran HI

Open Data

Area POI Bundaran HI

Open Project

Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter Pada Kawasan Stasiun Bundaran HI

Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter pada Kawasan
Stasiun Bundaran HI
Siapa sih warga jakarta yang nggak tau MRT? Salah satu moda transportasi di jakarta yang menjadi sebuah fenomena di kalangan kita para kaula muda. Serunya bepergian dengan transportasi umum yang nyaman dan juga tepat waktu membuat MRT menjadi pilihan kita.

Pendahuluan

Mass Rapid Transit atau kerap kali disingkat dengan MRT merupakan transportasi yang dapat mengangkut penumpang hingga mencapai 1.950 orang. MRT dengan kepanjangan lain moda raya terpadu itu terdiri dari 6 gerbong di setiap rangkaian keretanya. Pada MRT Jakarta terdapat 13 stasiun dengan 7 stasiun layang dan 6 stasiun bawah tanah. Fase Pertama dari MRT Jakarta memiliki jalur sepanjang 15,5 Km.

Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter pada Kawasan
Stasiun Bundaran HI

Selain ketepatan waktu dalam sistemnya, Kemanan dan kemudahan menjadikan MRT Jakarta menjadi salah satu moda transportasi favorit bagi warga jakarta. Seiring dengan antusiasme penggunaan MRT Jakarta, penggunaan moda transportasi mikro berbasis elektrik seperti skuter elektrik di seluruh penjuru dunia juga meningkat. Berdasarkan sebuah penelitian dari MoveElectric di Inggris, penggunaan skuter listrik dikatakan bisa mengurangi sampai 44.000 ton gas CO2 per tahun. Itu setara dengan emisi gas buang yang dihasilkan oleh 29.000 kendaraan penumpang. Hal ini menjadikan bisnis sewa E-scooter bisa menjadi pilihan untuk pengguna MRT maupun pengguna tranpsortasi umum lain yang membutuhkan mobilitas yang tinggi. Pada kesempatan kali ini, Saya akan menganalisis mengenai penentuan lokasi booth E-Scooter pada kawasan Stasiun Bundaran HI.

Data

Pada penelitian kali ini, kita akan membutuhkan beberapa data yang akan kita gunakan untuk menjadi faktor atau variabel dalam decision making tentang lokasi penempatan booth E-Scooter. Penentuan lokasi ini dipengaruhi oleh beberapa faktor spasial dan juga non-spasial. Data-data tersebut diantaranya adalah:

  1. 1.
    Data Stasiun MRT Jakarta
  1. 2.
    Data Jumlah Penumpang MRT Jakarta
  1. 3.
    Data Halte Busway Jakarta
  1. 4.
    Data POI Kawasan Stasiun Bundaran HI

Parameter

Sementara itu, penelitian ini memiliki 2 parameter yakni :

  • Jarak
  • Target Pasar

Parameter tersebut akan menghasilkan pembobotan nilai wilayah seperti

Semakin dekat jarak wilayah dengan sarana transportasi umum dan jalan dengan pedestrian yang luas maka nilai pada wilayah tersebut akan semakin tinggi nilainya
Semakin dekat wilayah dengan pusat kegiatan maka akan semakin tinggi nilainya.

Analisis

Dari analisis spasial yang sudah dilakukan, dapat diketahui bahwa daerah Stasiun Bundaran HI nampak didominasi oleh Perkantoran dan Perdagangan serta Kawasan Permukiman. Selain itu, terdapat kategori lain seperti Hotel dan Penginapan, Tempat Pendidikan dan Keagamaan, Tempat Makan dan Hiburan, Pusat Perbelanjaan, dan Pusat Kesehatan dan Rumah Sakit.

Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter pada Kawasan
Stasiun Bundaran HI

Selanjutnya adalah pembobotan nilai wilayah. Pembobotan ini dilakukan seperti apa yang telah dijelaskan pada parameter. Pembobotan dilakukan dengan buffer pada radius 500m untuk melihat jarak pada kalimat pembobotan nilai wilayah.

Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter pada Kawasan
Stasiun Bundaran HI

Dari Hasil analisis menggunakan pembobotan kalimat maka dapat ditentukan bahwa ada 17 wilayah yang kurang strategis, 21 wilayah cukup strategis, 10 wilayah strategis dan 1 wilayah sangat strategis. hal ini ditentukan karena jarak wilayah tersebut paling dekat kepada dua fasilitas transit transportasi umum seperti Halte Sarinah dan Stasiun MRT Bundaran HI yang ada pada kawasan Stasiun Bundaran HI.

Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter pada Kawasan
Stasiun Bundaran HI Analisis Penentuan Lokasi Booth E-Scooter pada Kawasan
Stasiun Bundaran HI

Penutup

Dari pembahasan tadi, kita jadi belajar banyak mengenai pengambilan keputusan dalam berbisnis lewat Location Intelligence nih temen-temen! Semoga apa yang saya sampaikan dapat menjadi ilmu buat kita semua. Terima kasih atas perhatiannya, ya!

Jika anda memiliki kritik atau saran atas penelitian ini, hubungi saya melalui surel ke alvinseptian259@gmail.com

Data Publications

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

Environment

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 min read

76 view

1 Projects

Rekomendasi Lokasi Cabang ATM Baru Bank BNI di Surabaya

IT & Services

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 min read

8 view

1 Data

Analisis Kelayakhunian Permukiman Pekerja Berdasarkan Aksesibilitas Fasilitas Publik di Kecamatan Tugu, Kota Semarang

Research

05 Apr 2026

Dede Suhendar

Analisis Kelayakhunian Permukiman Pekerja Berdasarkan Aksesibilitas Fasilitas Publik di Kecamatan Tugu, Kota Semarang

Analisis kelayakhunian permukiman pekerja di sekitar Kawasan Industri Wijayakusuma, Semarang, berdasarkan tingkat aksesibilitas fasilitas publik seperti pendidikan, kesehatan, dan perdagangan. Temukan solusi lokasi hunian ideal untuk pekerja industri.

7 min read

8 view

1 Projects

Penentuan Lokasi Optimal TPST Berbasis Distribusi Point of Interest (POI) di Kabupaten Kudus

Environment

02 Apr 2026

Alan Afrizal Hakiim

Penentuan Lokasi Optimal TPST Berbasis Distribusi Point of Interest (POI) di Kabupaten Kudus

Solusi Pengelolaan Sampah di Kabupaten Kudus: Mengatasi tantangan open dumping dengan pendekatan TPST untuk pengelolaan sampah yang lebih berkelanjutan dan ramah lingkungan.

10 min read

63 view

1 Projects

Terms and Conditions
Introductions
  • MAPID is a platform that provides Geographic Information System (GIS) services for managing, visualizing, and analyzing geospatial data.
  • This platform is owned and operated by PT Multi Areal Planing Indonesia, located at