Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 5, No.4,   November  2021

## ANALISIS GEODEMOGRAFI UNTUK MENENTUKAN LOKASI PASAR YANG TEPAT
Anna Dara Andriana 1 , Rani Susanto 2
Informatics Engineering 1,2
Universitas Komputer Indonesia 1,2
timkonferensi2@gmail.com
Received: September  06, 2021 Revised: September 20, 2021 . Accepted: Oktober 25, 2021 . Issue Period: Vol.5 No.4 (2021), Page 955-959
Abstrak: Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  area  pasar  yang  tepat menggunakan  analisis  geodemografi  untuk  menjual  produk.  Geodemografi  merupakan  salah satu faktor penting dalam menentukan pasar penjualan produk. Segmentasi analisis geografis sendiri  dalam  penelitian  ini  data  yang  akan  digunakan  di  kota  Bandung.  dan  segmentasi demografi yang akan dilakukan adalah umur dan jenis kelamin, tingkat ekonomi dan daya beli masyarakat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  daerah  yang  paling  baik  untuk  menjual  produk karena dengan menentukan daerah pasar yang tepat, perusahaan dapat meningkatkan volume penjualan.
Kata kunci: Geodemografi, Pasar, Produk, Ekonomi
Abstract : The  purpose  of  this  research  is  to  find  out  the  right  market  area  using geodemographic  analysis  for  selling  products.  Geodemographics  is  one  important  factor  in determining  the  market  for  product  sales.  Geographical  analysis  segmentation  itself  in  this study data will be used in the city of Bandung. and demographic segmentation to be carried out is age and gender, level of economy and people purchasing power. The result shows the best area for selling products because, by determining the right market area, the company can increase sales volume.
Keywords: Geodemography, Marketplace, Product, Economy

## I. PENDAHULUAN
Menentukan  tempat  penjualan  suatu  produk  sangat  penting  karena  dapat  mempengaruhi  volume penjualan dan profitabilitas [1,2]. Dengan analisis geodemografi, kita bisa mendapatkan anggaran yang rendah untuk bisnis seperti periklanan dan penjualan yang akan lebih efektif dan mengenai target penjualan. Kita akan mendapatkan konsumen yang tepat dan juga dapat mengurangi tingkat kegagalan penjualan [3].
Berdasarkan  penelitian,  marketplace  yang  tepat  dapat  membantu  kita  dalam  memasarkan  produk,  juga menentukan kebutuhan pelanggan di setiap wilayah sehingga data yang ada dapat kita gunakan untuk membuat penawaran  yang  berbeda  di  setiap  wilayah  [4].  Tempat  yang  tepat  untuk  menjual  produk  dapat  meningkatkan pendapatan  perusahaan  atau  dapat  digunakan  untuk  menentukan  lokasi  baru  cabang  perusahaan  agar  tidak terjadi  kerugian  yang  besar,  oleh  karena  itu  penentuan  marketplace  sangat  penting  [5,6].  Namun  untuk menentukan  marketplace  tidaklah  mudah,  hanya  sedikit  perusahaan  yang  mampu  bertahan  dalam  menjual produknya.  Hal  ini  terjadi  karena  tidak  adanya  analisis  segmentasi  untuk  aspek  geodemografi  yang  dapat menentukan pasar terbaik untuk menjual produk dan mengurangi risiko kerugian yang lebih besar.
Oleh  karena  itu  analisis  geodemografi  dalam  menentukan  marketplace  terbaik  untuk  menjual  produk merupakan  hal  yang  penting.  Analisis  geo  penelitian  ini  menunjukkan  karakteristik  dan  analisis  demografi menunjukkan  variabel  sosial  ekonomi.  Dari  data  penjualan,  untuk  analisis  geodemografi  kami  menggunakan tiga  variabel  yaitu  tempat,  usia,  dan  jenis  kelamin.  Dengan  metode  Weighted  Product  (WP)  kita  dapat
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 5, No.4,   November  2021
mengurutkan  tempat  dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  [7].  Kemudian  kita  akan  menentukan marketplace terbaik dari tempat yang potensial.
II. METODE
Bagian ini membahas metode pengumpulan data. Langkah pertama adalah menentukan tempat potensial dari  data  penjualan  satu  tahun  ke  belakang.  Kemudian  dengan  menggunakan  Weighted  Product  Method  (WP) menghitung nilai bobot pada setiap kriteria setiap tempat. Hasilnya menunjukkan peringkat untuk setiap tempat, dan kami dapat menentukan pasar terbaik yang memiliki peringkat tertinggi. Gambar 1 menunjukkan langkah- langkah penelitian ini.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Transaksi Pelanggan
Pada langkah ini, dianalisis dari data penjualan tahun 2018 untuk menentukan tempat yang bisa menjadi kandidat untuk menjual produk. Tabel 1 menunjukkan data penjualan.
Tabel 1. Data Penjualan 2018 Area Jumlah Penjualan Satuan Kota Bandung 939.996 Pcs Kabupaten Bandung 433.113 Pcs Bandung Barat 725.135 Pcs
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 5, No.4,   November  2021
Berdasarkan  hasil  analisis  data  penjualan  didapatkan  tiga  tempat  yang  memiliki  jumlah  penjualan tertinggi yaitu kota bandung, bandung barat, dan kabupaten bandung, karena tempat tersebut memiliki peluang pemasaran yang lebih besar dari yang lain.

## 3.2.  Menentukan Kriteria
Untuk menentukan pasar yang tepat, diperlukan beberapa kriteria yang akan digunakan. Kriteria demografi yang akan digunakan adalah jenis kelamin, usia dan daya beli masyarakat. Dalam penelitian disebutkan bahwa ada  hubungan  antara  jenis  kelamin  dengan  jumlah  transaksi  penjualan,  biasanya  perempuan  memiliki  jumlah terbanyak dibandingkan laki-laki [8]. Untuk kriteria usia, kita harus melihat produk, dalam hal ini produk yang cocok untuk usia antara 12-45 tahun. Kriteria ketiga adalah daya beli masyarakat berperan dalam meningkatkan penjualan, sehingga dalam menentukan marketplace hal ini harus diperhatikan [9].

## 3.3. Analisis Geodemografi
Dari  analisis  penjualan  pelanggan  dan  transaksi  yang  dilakukan  perusahaan,  dapat  ditarik  bobot  untuk masing-masing  kandidat.  Nilai  beli  masyarakat,  jumlah  umur  dan  jenis  kelamin  dapat  diperoleh  dari  data kependudukan pemerintah dan nilai IPM.

## 3.4. Menentukan Bobot Kriteria untuk Masing-masing Kandidat
Data pada Tabel 2 menunjukkan perbandingan antara nilai dalam kriteria masing-masing kandidat. Angka dalam tabel adalah nilai persentase. Dari tabel tersebut terlihat bahwa daya beli dan jumlah penduduk usia 12-45 tahun yang dimiliki oleh Kota Bandung, seluruhnya berjenis kelamin perempuan menurut Kabupaten Bandung.
Tabel 2. Data Penduduk Rentang Usia 12-45 tahun
Area Kriteria Penduduk usia 12 – 45 tahun Total Perempuan Daya Beli Kota Bandung 61 52 81 Kabupaten Bandung 60 64 71 Bandung Barat 54 40 67

## 3.5. Normalisasi Bobot
Pada  tahap  ini  diberikan  bobot  pada  setiap  kriteria.  Dari  hasil  analisis,  daya  beli  masyarakat  memiliki jumlah  yang  lebih  besar  dari  total  perempuan  dan  lebih  besar  dari  penduduk  usia  12-45  tahun.  Tabel  3 menunjukkan bobot setiap kriteria.
Tabel 3. Kriteria setiap bobot Area Bobot Daya beli masyarakat 5 Jumlah perempuan 4 Penduduk usia 12-45 tahun 3
W= [3,4,5]
Diperoleh nilai normalisasi menggunakan rumus ini
Wj= ∑

## Kemudian didapatkan nilai
W 1 = 0,25
W 2 =
0.33
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 5, No.4,   November  2021
W 3 = 0.41
Dari perhitungan diperoleh nilai W 1 = 0,25 W 2 =0.33 and W 3 = 0.41. 3.6. Menentukan nilai vektor S
Setelah data bobot ternormalisasi, selanjutnya menghitung vektor S menggunakan rumus berikut [10].
∏
( )( )( ) 6.060 ( )( )( ) 5.741 ( )( )( ) 5.606

## 3.7.  Peringkat
Setelah kita menghitung vektor S, kita dapat mengurutkan setiap kandidat dari nilai bilangan besar hingga kecil. Tabel 4 menunjukkan hasil peringkat.
Tabel 4. Peringkat setiap kandidat Area Vektor S Peringkat Kota Bandung 6.060 1 Kabupaten Bandung 5.741 2 Bandung Barat 5.606 3
Maka kesimpulannya berdasarkan tabel 2 kita dapat memutuskan untuk menjual produk di Kota Bandung sebagai nilai angka tertinggi [10].

## IV. KESIMPULAN
Dengan  analisis  geodemografi  menggunakan  metode  Weight  Product  (WP),  kita  dapat  memutuskan untuk menjual produk di Kota Bandung sebagai tempat yang diharapkan dapat meningkatkan penjualan produk dan pasar yang efektif dalam proses penjualan seperti promosi atau pembukaan cabang baru.

## REFERENSI
[1]  Szymanski,  D.  M.,  Bharadwaj,  S.  G.,  &  Varadarajan,  P.  R.  1993.  An  analysis  of  the  market share-profitability relationship. Journal of marketing , 57 (3), pp. 1-18.
[2]  Išoraitė, M. 2009. Theoretical aspects of marketing strategy. Ekonomika ir vadyba: aktualijos ir perspektyvos: mokslo darbai , (1), pp. 114-125.
[3]  Leung, A., Yen, B. T., & Lohmann, G. 2017. Why passengers’ geo-demographic characteristics matter to airport marketing. Journal of Travel & Tourism Marketing , 34 (6), pp. 833-850.
[4]  M.  A.  Afif  and  A.  Patnaik,  2018  "Washington,  DC  :  US  .  Patent  and  Trademark  Office,"  U.S Patent, 937-1.
[5]  Benkovskis, K., & Wörz, J. 2018. What drives the market share changes? Price versus non-price factors. Structural Change and Economic Dynamics , 45 , pp. 9-29.
[6]  Wieland,  T.  2017.  Market  area  analysis  for  retail  and  service  locations  with  MCI. The  R Journal , 9 (1), pp. 298-323.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed) , Vol. 5, No.4,   November  2021
[7]  Oktafianto,  A.  S.,  Kawangit,  R.  M.,  Don,  A.  G.,  Huda,  M.,  &  Dhea,  A.  2018.  Determining housing  location  using  weighted  product. International  Journal  of  Engineering  & Technology , 7 (4), pp. 3563-3568.
[8]  Staveren, I. V. 2001. Gender biases in finance. Gender & Development , 9 (1), pp. 9-17.
[9]  Smith, B. L. 2005. The future of software: Enabling the marketplace to decide. How Open is the Future? , 461 .
[10]   Mateo,  J.  R.  S.  C.  2012.  Weighted  sum  method  and  weighted  product  method.  In Multi criteria analysis in the renewable energy industry , pp. 19-22.