## FAKTOR – FAKTOR YANG MENENTUKAN PENINGKATAN BISNIS RITEL DI INDONESIA

## Rudy Santosa Sudirga
Manajemen, Universitas Bunda Mulia Alamat surel: rudysudirga@yahoo.com

## Abstract
This factor analysis research is based on the increase spending factors of household consumer product, food  and  beverage  consumer  product,  consumer  electronic  product,  increase  of  Indonesian  population, increase of retail store in Indonesia. The most dominant factor for the improvement of retail business in Indonesia  is  the  increasing  of  food  and  beverage  product  expenditure  with  a  compound annual  growth rate  of  10.5%  in  2016  -  2020.  The  second  factor  is  an  improvement  business  in  consumer  electronics product  spending  with  a  growth  rate  of  9.7%  in  2016-2020.  The  third  factor  is  an  increase  in  the Indonesian population by 1.3% growth annually.
Keywords: food - beverage products, electronics, Indonesian population

## Abstrak
Penelitian dengan metode analisis faktor ini didasarkan pada faktor-faktor: peningkatan produk konsumen rumah  tangga,  peningkatan  produk  konsumen  makanan  dan  minuman,  peningkatan  produk  konsumen elektronik,  peningkatan  populasi  Indonesia,  peningkatan  toko  ritel  di  Indonesia.  Faktor  yang  paling dominan  bagi  peningkatan  bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  faktor  peningkatan  belanja  produk  konsumen makanan dan minuman dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 10,5% pada tahun 2016  - 2020.  Faktor  kedua  bagi  peningkatan  bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  faktor  peningkatan  belanja  produk konsumen  elektronik  dengan  tingkat  pertumbuhan  sebesar  9,7%  pada  tahun  2016  -  2020.  Faktor  ketiga bagi  peningkatan  bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  peningkatan  populasi  Indonesia  dengan  pertumbuhan 1,3% setiap tahun.
Kata kunci: produk makanan - minuman, elektronik, populasi Indonesia

## PENDAHULUAN
1 Latar Belakang Penelitian
Meningkatnya  persaingan  di  bisnis ritel  dengan  maraknya  pasar  swalayan  dan mini  swalayan  baik  lokal  maupun  asing membawa dampak yang baik bagi peningkatan  kesempatan  kerja  di  Indonesia.
Agar  bisnis  ritel  di  Indonesia  tetap  dapat berkembang  dengan  baik,  maka  penelitian ini mendalami faktor-faktor yang
menentukan  peningkatan  bisnis  ritel  di Indonesia.  Penelitian  ini  secara  khusus bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor yang menentukan peningkatan dan perkembangan  bisnis  ritel  di  Indonesia. Demi  mencapai  tujuan  ini  maka  terlebih dahulu  di  kemukakan  perkembangan  makro
1 “Terimakasih  kepada  Universitas  Bunda  Mulia,  Direktorat P3M  UBM  atas  terselenggaranya  penelitian  ini  dengan pendanaan dari Direktorat P3M UBM”
ekonomi di Indonesia, struktur industri ritel, analisis  perkembangan  industri  bisnis  ritel, investasi  modal,  industri  ritel  global,  dan analisis  beberapa  bisnis  ritel  hipermarket yang ada di Indonesia.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  DeHerder  (2011:215), "Globalisasi ekonomi telah membawa perubahan  dalam  konsumerisme  konsumen negara  tersebut  dengan  konsumen  menjadi lebih  sadar  akan  nilai  kekuatan  uang  dan daya  beli.  Ekonomi  negara  dan  konsumen menjadi  lebih  baik  dan  nyata  ketimbang  di generasi sebelumnya".
Menurut Berman (2013:211), "Beberapa faktor lingkungan yang memengaruhi perilaku sesorang dan perilaku belanja,  di  antaranya  adalah:  keadaan ekonomi, tingkat inflasi, infrastruktur tempat orang  berbelanja,  seperti  kemacetan  lalu lintas, tingkat kejahatan, dan perang harga di
bisnis  ritel.  Selain  itu  juga  memengaruhi pengusaha  dan  pelaku  ritel,  yaitu  dengan munculnya  format  ritel  baru,  sedangkan untuk  masyarakat  akan  lebih  banyak  orang yang bekerja di rumah, peraturan pemerintah dan  masyarakat  mengenai  jam  belanja, perlindungan konsumen, serta perkembangan  nilai  dan  norma  sosial. "Meskipun  semua  elemen  ini  mungkin belum berdampak pada pembelanja tertentu, hal  itu  memengaruhi  pasar  sasaran  ritel secara keseluruhan.”
Menurut Levy (2013:142), "Empat  karakteristik  peritel  yang  telah berhasil memanfaatkan peluang pertumbuhan internasional adalah: (1)
keunggulan  kompetitif  berkelanjutan  secara global,  (2)  kemampuan  beradaptasi,  (3) budaya  global,  dan  (4)  sumber  daya keuangan."  Oleh  karena  itu, Wal-Mart  dan Carrefour berhasil  di  pasar  internasional, karena  harga  memegang  peranan  penting dalam  pengambilan  keputusan  konsumen, dan  infrastruktur  distribusi  yang  tersedia  di Wal-Mart  dan  Carrefour memungkinkan perusahaan-perusahaan  ini  mengeksploitasi kemampuan logistik mereka."
Menurut  Diamond  (2014:138- 139),  "Perspektif  masa  depan  industri  ritel, yang  siap  meledak  dan  menyajikan  peluang besar  atau  siklus  pertumbuhan  baru  ke pasaran ritel dunia didasarkan pada skenario makro ekonomi, menganalisis kecenderungan  konsumen  dan  konsumsi, memahami  struktur  industri  ritel,  dan menganalisis penyebab masalah yang progresif.  Untuk  bisnis  di  industri  ritel  – faktor terpenting adalah pertumbuhan primer,  arus  investasi  modal  yang  masuk  di industri  ritel,  dan  pertumbuhan  global industri ritel."
Menurut  Goworek  (2015:125), "Kontributor  utama  industri  ritel  adalah penjualan  dan  belanja  konsumen  untuk produk  makanan  dan  minuman.  Produk makanan  dan  minuman  yang  menjadi pendorong  utama  belanja  ritel  di  seluruh dunia  juga  telah  terlihat  secara  nyata pertumbuhannya,  yaitu  dengan  masuknya berbagai  toko  ritel  asing  ke  suatu  negara secara  global,  dan  juga  masuknya  rantai industri makanan cepat saji ke negara-negara berkembang."
Menurut Diamond (2014:138-139), jurnal Ashis Mishra, Javeed Ansari (2013), dan beberapa jurnal pada penelitian terdahulu, antara lain Eunah Yoh, LuAnn R. Gaskill, (1998), Lisa Maharajh, Jeanne Heitmeyer (2006), Polly Chan, Carol Finnegan, Brenda Sternquist (2011), Wantao Yu, Ramakrishnan Ramanathan (2012), dan dari pertemuan awal dengan para pimpinan hipermarket di Jakarta, di kemukakan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi bisnis ritel adalah: 1) peningkatan produk konsumen rumah tangga, 2) peningkatan produk konsumen makanan dan minuman, 3) peningkatan produk konsumen elektronik, 4) peningkatan populasi, 5) peningkatan jumlah toko ritel.

## METODE PENELITIAN
Dalam melakukan  pengumpulan data  penelitian  yang  diperlukan,  penulis melakukan  pertemuan  dengan  beberapa direktur  pemasaran,  manajer  gerai  dan manajer  pemasaran,  keuangan  dan  operasi distribusi,  dan  penulis  batasi  untuk  gerai- gerai Carrefour,  Giant, Hypermart , Lotte . Penulis  membagikan  pertanyaan  kuesioner penelitian  kuantitatif  kepada  para  pimpinan hipermarket di Jakarta, Bandung, Semarang, Surabaya,  Medan,  Ujung  Pandang,  dan Palembang.
Cara  penelitian  dan  pengumpulan jawaban  dari  pertanyaan  yang  dilakukan penulis  adalah  dengan  langsung  menemui para  pimpinan  pasar  swalayan  tersebut  atau menggunakan surel, sehingga terjadi interaksi jawaban secara lengkap. Pertanyaan-pertanyaan untuk penelitian kuantitatif (analisis faktor) didasarkan  pada  beberapa  acuan,  yaitu kuesioner yang sesuai dengan kata kunci dan semua peubah pada tinjauan pustaka di atas, yaitu:
1) Apakah  peningkatan  bisnis  ritel disebabkan oleh peningkatan produk konsumen rumah tangga,
2) Apakah  peningkatan  bisnis  ritel disebabkan oleh peningkatan produk konsumen makanan dan minuman,
3) Apakah  peningkatan  bisnis  ritel disebabkan oleh peningkatan produk konsumen elektronik,
4) Apakah  peningkatan  bisnis  ritel disebabkan oleh peningkatan populasi Indonesia, 5) Apakah  peningkatan  bisnis  ritel disebabkan  oleh  peningkatan  toko ritel di Indonesia.
Menurut  Wijaya,  T  (2013:10),  dan Sekaran  (2017),  asumsi  dasar  yang  harus dipenuhi  dalam  analisis  SEM  ( Structural Equation  Modeling )  adalah  jumlah  sampel yang  memenuhi  kaidah  analisis.  Dalam  hal penelitian kuantitatif ini, penulis mengambil sampel sebanyak 150 sampel dari hipermarket  yang  ada  di  Jakarta,  Bandung, Semarang, Surabaya, Medan, Ujung Pandang, dan Palembang. Menurut Aaker (2007:561-563),
analisis  faktor  adalah  teknik  yang  sesuai untuk  mengidentifikasi  peubah  atau  faktor yang memiliki pola hubungan tertentu dalam sebuah kelompok peubah. Tujuannya adalah untuk  mencari  cara  menyingkat  informasi
yang  terdapat  dalam  beberapa  peubah  asal menjadi serangkaian peubah yang lebih kecil (faktor)  dengan  meminimalkan  kehilangan informasi.
Pengambilan  data  yang  dilakukan penulis adalah dengan membagikan kuesioner  dengan  bertemu  langsung  atau melalui  surel,  dan  dilengkapi  dengan sejumlah  pertanyaan  terbuka.  Pengambilan sampel  yang  dilakukan  oleh  penulis  adalah dengan teknik sampling bertingkat proporsional.
Untuk  penelitian  kuantitatif,  penulis mengolah  data  penelitian  dengan Structural Equation  Modeling  with  IBM  SPSS  Amos version 23. Menurut Wijaya, T (2013:6 - 8), tujuan  utama  dari  analisis  SEM  adalah menguji  kesesuaian  suatu  model  yaitu kesesuaian  model  teoritik  dengan  data empiris. Kriteria uji kebaikan suai ( Goodness of Fit ) dalam Structural Equation Modeling adalah sebagai berikut: Tabel 1. Goodness of Fit Kriteria Indeks Ukuran Nilai Acuan Chi-Square Sekecil mungkin p-value ≥ 0.05 CMIN/df ( Normed Chi Square ) ≤ 2.00 RMSEA ( Root Mean Square Error of Approximation ) ≤ 0.08 GFI ( Goodness of Fit Index ) Mendekati 1 AGFI ( Adjusted GFI ) Mendekati 1 TLI ( Tucker Lewis Index ) Mendekati 1 CFI ( Comparative Fit Index ) Mendekati 1
Sumber: Wijaya, T (2013:6 – 8)
Penjelasan  dari  masing-masing  kriteria
Goodness of Fit adalah sebagai berikut:
1. Chi Square ( χ 2 )
Alat uji fundamental untuk mengukur overall fit adalah
likelihood  ratio  chi  square  statistic . Model dikategorikan  baik  jika mempunyai  chi  square  =  0  berarti tidak ada perbedaan. Tingkat signifikan penerimaan yang direkomendasikan  adalah  apabila p- value ≥  0.05  yang  berarti  data matriks  sebenarnya  dengan  matriks yang diprediksi tidak berbeda secara statistik. 2. CMIN/df ( Normed Chi Square ) CMIN/df adalah ukuran yang diperoleh  dari  nilai chi  square dibagi dengan df ( degree of freedom ). Nilai yang direkomendasikan  untuk  menerima kesesuaian  sebuah  model  adalah nilai  CMIN/df  yang  lebih kecil  atau sama dengan 2.00.
3. RMSEA  ( Root  Mean  Square  Error of Approximation )
Nilai  RMSEA  menunjukkan  uji kebaikan  suai  ( Goodness  of  Fit )
yang diharapkan bila model diestimasikan  dalam  populasi.  Nilai
RMSEA  yang  ≤  0.08  merupakan indeks  untuk  dapat  diterimanya model  yang  menunjukkan  sebuah
close  fit dari  model  itu  didasarkan degree of freedom . RMSEA merupakan  indeks  pengukuran  yang tidak  dipengaruhi  oleh  besarnya sampel sehingga biasanya indeks ini digunakan untuk mengukur kesesuaian  model  pada  jumlah sampel besar. 4. GFI ( Goodness of Fit Index ) Digunakan untuk menghitung proporsi  tertimbang  dari  varians dalam  matriks  kovarians  sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang terestimasikan. Indeks ini mencerminkan  tingkat  kesesuaian model  secara  keseluruhan  yang dihitung dari residual kuadrat model yang diprediksi dibandingkan dengan  data  yang  sebenarnya. Nilai Goodness of Fit Index biasanya dari
0  sampai  1.  Nilai  yang  lebih  baik mendekati 1 mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik. Nilai GFI dikatakan baik jika ≥ 0.90.
5. AGFI ( Adjusted GFI )
AGFI  merupakan  pengembangan dari  GFI  yang  disesuaikan  dengan degree  of freedom yang  tersedia untuk  menguji  diterima  atau  tidak diterimanya model. Tingkat
penerimaan  yang  direkomendasikan adalah bila mempunyai nilai ≥ 0.90.
6. TLI ( Tucker Lewis Index ) TLI adalah sebuah alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji  terhadap  sebuah baseline model . Nilai yang direkomendasikan sebagai  acuan  untuk  diterimanya sebuah  model  adalah  ≥  0.90  dan nilai yang mendekati 1 menunjukkan a  very  good  fit .  TLI
merupakan index  fit yang  kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel.
7. CFI ( Comparative Fit Index )
CFI  juga  dikenal  sebagai Bentler Comparative  Index .  CFI  merupakan indeks  kesesuaian incremental yang juga  membandingkan  model  yang diuji  dengan null  model .  Indeks  ini dikatakan  baik  untuk  mengukur kesesuaian  sebuah  model  karena tidak dipengaruhi oleh ukuran
sampel.  ( Hair  et.  al.,  2010 ).  Indeks yang mengindikasikan bahwa model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik adalah apabila nilai CFI ≥ 0.90.
Menurut Hair, Black, Babin, Anderson (2010:105), secara umum, analisis faktor  digunakan  untuk  menguji  kecukupan hubungan  antara  peubah  di  mana  matriks identitas  berisikan  diagonal  matriks  dengan nilai Eigenvalue > 1.

## HASIL DAN LUARAN YANG DICAPAI
Hasil output SEM adalah sebagai berikut:
Notes for Model (Default model) Computation of degrees of freedom (Default model)
Number of distinct sample moments: 15 Number of distinct parameters to be estimated: 10 Degrees of freedom (15 - 10): 5 Result (Default model)
Minimum was achieved Chi-square = 8.495 Degrees of freedom = 5 Probability level = .131
Sumber: Pengolahan SEM dengan IBM SPSS Amos versi 23 Gambar 1. Analisis Faktor (n = 150)
Tabel 2. Hasil SEM (n = 150)
Estimate S.E. C.R. P Label q1  <---  Faktor 1.000 q2  <---  Faktor 1.268 .208  6.083  ***  par_1 q3  <---  Faktor 1.193 .196  6.076  ***  par_2 q4  <---  Faktor 1.098 .197  5.581  ***  par_3 q5  <---  Faktor 1.216 .212  5.739  ***  par_4 Estimate q1  <---  Faktor .614 q2  <---  Faktor .708 q3  <---  Faktor .680 q4  <---  Faktor .586 q5  <---  Faktor .648 CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 10 8.495 5 .131 1.699 Saturated model 15 .000 0 Independence model 5 187.982 10 .000 18.798 RMR, GFI Model RMR GFI AGFI PGFI Default model .029 .978 .933 .326 Saturated model .000 1.000 Independence model .265 .584 .375 .389 RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model .068 .000 .145 .289 Independence model .346 .303 .390 .000 Sumber: Hasil Pengolahan SEM dengan IBM SPSS Amos versi 23
Menurut  Wijaya,  T  (2013:50  –  51), model kesesuaian secara keseluruhan ( overall  fit )  dapat  dilihat  dari  nilai probabilitas  sebesar  0.131  >  0.000  yang berarti model dalam contoh ini sudah sesuai (sesuai  antara  model  teoritis  dengan  model empiris). Pada Tabel 5.1, nilai bobot regresi menunjukkan  bahwa  nilai  nadir  ( critical ratio ), yang lebih besar dari dua kali standar kesalahan  ( standard  error )  yang  berarti semua  butir  pada  penelitian  sahih  terhadap setiap  peubah  penelitian  secara  konvergen. Contoh, peubah q2, Critical Ratio = 6.083 > 2  x  0.208  ( standar  error ),  demikian seterusnya untuk peubah lainnya.
Sesuai Tabel 4.2, model dikategorikan  baik  jika  mempunyai Chi-
Square sekecil  mungkin  (8.495),  dengan
tingkat signifikan penerimaan yang direkomendasikan adalah apabila p ≥ 0.05 (p =  0.131  >  0.05),  yang  berarti  data  matriks sebenarnya  dengan  matriks  yang  diprediksi tidak berbeda secara statistik.
CMIN/df  ( Normed  Chi  Square ), adalah  ukuran  yang  diperoleh  dari  nilai chi square dibagi  dengan  df  ( degree  of freedom ).  Nilai  yang  direkomendasikan untuk  menerima  kesesuaian  sebuah  model adalah  nilai  CMIN/df  ≤  2.00  (CMIN/df (dengan degrees  of  freedom =  5, Normed Chi Square = 8.495/5 = 1.699 < 2.00).
Sesuai  Tabel  5.1,  RMSEA  =  0.068, nilai RMSEA menunjukkan Goodness of Fit yang  diharapkan  bila  model  diestimasikan dalam  populasi.  Nilai  RMSEA  yang  ≤  0.08 merupakan  indeks  untuk  dapat  diterimanya
model  yang  menunjukkan  sebuah close  fit dari model itu didasarkan degree of freedom . RMSEA = 0.068 ≤ 0.08
Dari Tabel 5.1 terlihat bahwa GFI = 0.978 mendekati 1, AGFI = 0.933 mendekati 1,  dan  CMIN/df  =  1.699  <  2.00.  Dapat dikatakan  kriteria  Goodness  of  Fit  untuk model  terpenuhi  dan  hasilnya  sudah  sesuai dan sangat baik.
Dari hasil analisis faktor, jika dilihat pada  Tabel  5.1  Hasil SEM ,  didapatkan bahwa  peubah  yang  paling  dominan  adalah peubah q2 (peningkatan bisnis ritel
disebabkan oleh peningkatan produk
konsumen  makanan  dan  minuman),  diikuti dengan  peubah  q3  (peningkatan  bisnis  ritel disebabkan oleh peningkatan produk konsumen  elektronik),  q4  (peningkatan bisnis  ritel  disebabkan  oleh  peningkatan
populasi  Indonesia),  q5  (peningkatan  bisnis ritel  disebabkan  oleh  peningkatan  toko  ritel di  Indonesia),  dan  terakhir  adalah  q1 (peningkatan  bisnis  ritel  disebabkan  oleh peningkatan produk konsumen rumah tangga).
Dari  faktor-faktor  tersebut  yang paling dominan adalah q2 = 1.19, q3 = 1.27, q4 = 1.10, dan q5 = 1.22, karena mempunyai Eigenvalue > 1.
Bila  di  bahas  satu-persatu,  maka faktor  yang  paling  dominan  adalah  peubah q2 (peningkatan bisnis ritel disebabkan oleh peningkatan produk konsumen makanan dan minuman),  dan  menurut BMI  Research  Q4 2016 : ” Produk  makanan  dan  minuman Indonesia akan mengalami pertumbuhan dan mengembangkan  industri  ritel  dan  industri grosir”.
Sumber: BMI Research Q4 2016
Gambar 2. Belanja Makanan dan Minuman (2013-2020)
Menurut BMI Research Q4 2016 , berdasarkan periode peramalan sampai 2020, diharapkan pertumbuhan konsumsi makanan dan minuman di Indonesia akan terus berlanjut disebabkan pula oleh pertumbuhan ekonomi dan juga pertumbuhan penghasilan per kapita. Antara 2016 sampai 2020, diramalkan akan ada pertumbuhan sekitar 10.5% dalam penjualan
makanan di ritel. Industri makanan dan minuman di Indonesia mempunyai:
- Kekuatan, diantaranya adalah besarnya populasi Indonesia, pertumbuhan  ekonomi  dan  juga pertumbuhan penghasilan per kapita masyarakat  Indonesia  kelas  bawah yang  sebagian  besar  sudah  berubah menjadi masyarakat dengan penghasilan  kelas  menengah  terus
-500,000,000 500,000,000 1,500,000,000 2,500,000,000 3,500,000,000 4,500,000,000

## Belanja Makanan dan Minuman
(dalam juta Rupiah) Belanja Makanan dan Minuman (dalam juta Rupiah)
meningkat. Dasar inilah yang membuat  para  investor  tertarik untuk  berinvestasi  di  sektor  industri makanan dan minuman di Indonesia. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya  penanaman  langsung modal asing ( foreign direct investment ) di industri makanan dan minuman  yang  diproduksi  dengan cara diproses, dan hal ini meyebabkan  perkembangan  indutri makanan  dan  minuman  yang  sangat pesat dalam beberapa tahun terakhir. - Kelemahan,  di  antaranya  intoleransi pada  minuman  yang  mengandung alkohol berpengaruh terhadap perkembangan indutri minuman beralkohol yang sebenarnya mempunyai  potensi  yang  masih besar. - Peluang, di antaranya perkembangan ekonomi  dan  kenaikan  pendapatan masyarakat  menciptakan  peluang yang  sangat  kuat  di  sektor  bisnis makanan dan minuman. Pertumbuhan dan banyaknya permintaan  produksi  makanan  halal menciptakan  peluang  yang  sangat unik untuk memproduksi dan
mengekspor ke negara yang menginginkan makanan halal. - Ancaman, di antaranya meningkatnya  persaingan  ketat  di sektor  bisnis  minuman  bersoda ( carbonated soft drinks ) akan memengaruhi  dalam  keuntungan penjualan minumam bersoda. Regulasi pelarangan penjualan minuman  bir  yang  mengandung alkohol di toko ritel kecil sejak April 2015 sangat memengaruhi perkembangan  di  sektor  industri minuman beralkohol. Peningkatan pendapatan
akan mendorong  munculnya  kelas  menengah yang  relatif  makmur  di  daerah  perkotaan, karena  diharapkan  akan  terjadi  peningkatan pendapatan antara USD 10.000 sampai USD 25.000 per tahun. Bagi perusahaan makanan dan minuman, mereka melihat peluang yang kuat  untuk  membidik  kelompok  konsumen ini,  dengan  memperluas  tawaran  produk
premium  dan  inovatif.  Selain  itu,  sektor MGR  ( Mass  Grocery  Retail )  merupakan kawasan  yang  paling  berkembang  di perkotaan,  terutama  di  provinsi  Jakarta  dan Jawa  Tengah.  Berfokus  pada  area  ini, perusahaan  makanan  dan  minuman  akan lebih  mudah  untuk  melakukan  perluasan jaringan distribusi.
Diperkirakan  penjualan  makanan utama  (dalam  mata  uang  lokal)  meningkat sebesar  9,6%  pada  tahun  2016,  didukung oleh  kenaikan  pendapatan  dan  pertumbuhan ekonomi  serta  kedatangan  wisatawan  yang kuat.  Diperkirakan  pertumbuhan  konsumsi makanan  Indonesia  secara  keseluruhan sangat  kuat,  yang  telah  dan  akan  terus didukung  oleh  pertumbuhan  ekonomi  yang kuat  di  negara  ini  dengan  kenaikan pendapatan per kapita yang sepadan. Antara 2016 dan 2020, diramalkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (Compound Annual  Growth  Rate )  sebesar  10,5%  untuk penjualan makanan utama. Selain itu menurut http://www.kemlu.go.id/id/kebijakan/asean/ Pages/Masyarakat-Ekonomi-ASEAN- (MEA).aspx,  Masyarakat  Ekonomi  ASEAN (ASEAN Economic Community/AEC) dibentuk untuk mewujudkan integrasi ekonomi ASEAN, yakni tercapainya wilayah  ASEAN  yang  aman  dengan  tingkat dinamika  pembangunan  yang  lebih  tinggi dan  terintegrasi,  pengentasan  masyarakat ASEAN dari kemiskinan, serta pertumbuhan ekonomi untuk mencapai kemakmuran yang merata  dan  berkelanjutan.  Untuk  itu  MEA memiliki  empat  karakterisik  utama,  yaitu pasar  dan  pangkalan  produksi  tunggal, kawasan ekonomi yang berdaya saing tinggi, dan kawasan dengan pembangunan ekonomi yang merata, serta kawasan yang terintegrasi penuh dengan ekonomi global.
Faktor  kedua  yang  paling  dominan adalah  peubah  q3  (peningkatan  bisnis  ritel disebabkan oleh peningkatan produk konsumen elektronik). Menurut BMI
Research Q4 2016 : ”karena penguatan mata uang  rupiah  dan  meningkatnya  belanja produk  elektronik,  maka  diharapkan  akan ada  pertumbuhan  9.7%  pada  tahun  2016  – 2020  di  Indonesia”.  Penjualan  3  kategori, yaitu computer  hardware ,  USD  4.5bn
(2016) menjadi USD 7.6bn (2020),
pertumbuhan  10.2%  selama  periode  2016  – 2020.  Penjualan audio  visual ,  USD  2.1  bn (2016)  menjadi  USD  2.8  bn  (2020), pertumbuhan  7.6%  selama  periode  2016  –
2020.  Dan  penjualan smartphone dan handset USD  7.2  bn  (2016)  menjadi  USD 10.5  bn  (2020),  pertumbuhan  1%  selama periode 2016 – 2020.
Sumber: BMI Research Q4 2016
Gambar 3. Belanja Produk Konsumen Elektronik (2014 – 2020)
Menurut BMI  Research  Q4  2016 , belanja  perangkat  elektronik  konsumen Indonesia diperkirakan akan mencatat pertumbuhan yang kuat pada CAGR sebesar 9,7% pada tahun 2016 - 2020. Pertumbuhan ekonomi  yang  kuat,  ditambah  apresiasi rupiah terhadap dolar untuk 2018-2020, akan mendorong  pertumbuhan  karena  produk konsumen  elektronik  dan  produk  konsumen rumah  tangga  akan  memperoleh  daya  beli tambahan yang signifikan, karena
tumbuhnya pendatang baru di kelas
menengah  di  Indonesia  yang  semakin makmur.  Terdapat  perbedaan  permintaaan akan produk elektronik, yang masih
didominasi oleh konsumen di beberapa kota besar  yang  tingkat  pendapatannya  lebih besar, dan logistiknya lebih mudah dikembangkan,  dibandingkan  kota  kecil. Sebagai  contoh  pemasok  LG  melaporkan bahwa  Jakarta  menyumbang  penjualan  TV yang  paling  besar,  sebanyak  50%  dari penjualan,  disusul  dengan  Surabaya  sebesar 15%  dari  penjualan.  Akan  tetapi  ada
kecenderungan  terjadi  pertumbuhan  yang nyata pada beberapa daerah dengan pendapatan  yang  lebih  rendah,  terutama untuk  penjualan smartphone di  beberapa konsumen di kota kota di Indonesia. Industri elektronik di Indonesia mempunyai:
- Kekuatan,  adanya  kenaikan  tingkat pendapatan  masyarakat  Indonesia pada  umumnya  yang  mendorong untuk  membeli hi-tech produk seperti smartphone dan  komputer. Walaupun di beberapa daerah masih ada  yang  tingkat  pendapatannya rendah,  akan  tetapi  pertumbuhan populasi  di  kota  kota  di  Indonesia membantu dalam pertumbuhan penjualan  elektronik  di  Indonesia secara signifikan.
- Kelemahan,  pajak  impor  produk elektronik  masih  terlalu  besar  dan pemberlakuan  persyaratan  konten lokal  40%  untuk smartphone 4G untuk  produksi  lokal,  infra  struktur yang  masih  harus  diperbaiki  seperti
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 2014 2015 2016f 2017f 2018f 2019f 2020f

## Belanja Produk Konsumen Elektronik (dalam juta USD)
Belanja Produk Konsumen Elektronik (dalam juta USD)
jaringan  Internet,  perkembangan gerai  ritel  di  daerah,  perkembangan jalan  yang  baik  untuk  transportasi yang  menyebabkan  kesulitan  dalam melakukan  distribusi,  kurangnya pasokan listrik di kota-kota kecil.
- Peluang,  pertumbuhan  penjualan smartphone yang  sangat  cepat  baik di  segmen  masyarakat  menengah mau  pun  bawah,  yang  merupakan sumbangan terbesar dalam pertumbuhan penjualan produk elektronik. Ada kecenderungan masyarakat Indonesia untuk mengganti  TV  model  lama  dengan TV  LCD  dan  TV  plasma,  seiring dengan  perkembangan  teknologi digital. Ada kecenderungan perusahaan  dan  institusi  pendidikan untuk  mempunyai  komputer  dan laptop  serta  perangkat  LCD  untuk kelangsungan  bisnisnya  ke  arah yang lebih baik, yang juga merupakan pemicu penjualan komputer,  laptop  dan  perangkat LCD. - Ancaman, adanya peraturan pemerintah yang mengharuskan untuk  memproduksi  di  Indonesia, bila perusahaan asing ingin memasarkan sendiri produk elektroniknya  di  Indonesia.  Hal  ini berpotensi menaikkan biaya produksi  sebesar  50%  dibandingkan negara berkembang lainnya
misalnya China.
Prospek jangka panjang yang positif didasarkan  pada  potensi  tingkat  pendapatan yang  meningkat  secara  cepat  di  Indonesia. Inovasi  produk  dan  penurunan  harga perangkat  di  ketiga  kategori  segmen konsumen  elektronik  ( computer  hardware , audio  visual , smartphone dan handset ), adalah  hasil  yang  dicapai  oleh  pemasok selama  ini.  Hal  ini  akan  memungkinkan pertumbuhan permintaan yang akan mengungguli  tingkat  pertumbuhan  yang dicapai oleh pasar yang sedang berkembang pada saat ini.
Profil  pendapatan  rumah  tangga Indonesia  akan  meningkat  secara  signifikan di tahun 2016 - 2020. Pada tahun 2020, BMI
memperkirakan  jumlah  penghasilan  rumah tangga  USD  5.000/tahun,  hampir  separuh dari  total  populasi,  sebuah  perkembangan yang  akan  memperluas  pasar.  Juga  ada perkembangan kelas menengah yang meluas,  dengan  jumlah  penghasilan  rumah tangga  USD  10.000+/tahun,  diperkirakan meningkat  hampir  18,8  juta  penduduk Indonesia.  Hal  ini  yang  memungkinkan untuk  membidik  penjualan  perangkat  dalam kategori PC, perangkat TV dan smartphone.
Dari sisi kategori perangkat konsumen elektronik, yang dapat diharapkan meningkat lagi adalah penjualan smartphone, notebook dan tablet yang sudah sangat  unggul  penjualannya  dalam  jangka menengah.  Momentum  pertumbuhan  unit diharapkan dapat dipertahankan dan berkembang dalam jangka panjang ke depan.
Penjualan handset ponsel  menyusul penjualan  perangkat  keras  komputer  dan menjadi kategori perangkat terbesar di tahun 2014, juga pada tahun 2015. Belanja handset menyumbang  49,4%  dari  total  penjualan handset ,  setara  dengan  nilai  USD  6,90
miliar. Penjualan pasar handset di
Indonesia  diperkirakan  tumbuh  pada  tingkat pertumbuhan  tahunan  gabungan  adalah sebesar 10% menjadi USD 10,5 miliar pada tahun 2020. Pasar perangkat keras komputer diperkirakan  akan  mengungguli  penjualan smartphone dalam jangka menengah, karena meledaknya  penjualan smartphone mulai berkurang.  Pengeluaran  untuk  pembelian perangkat  keras  komputer  sebesar  35,8% dari  total  belanja  di  ketiga  kategori  segmen konsumen  elektronik  ( computer  hardware , audio visual , smartphone dan handset ) pada tahun 2015, dapat dipastikan akan
meningkat  menjadi  36,3%  di  tahun  2020.
Perangkat audio visual menyumbang sebagian  kecil  belanja  konsumen  elektronik pada  tahun  2015  sebesar  14,7%  dari  total permintaan.  Dalam  jangka  waktu  ke  depan, pertumbuhan  dapat  terjaga  dengan  baik dengan  peluncuran  siaran  TV  digital  secara bertahap  di  kota-kota  besar  di  Indonesia, yang mendorong penjualan TV digital. Pasar diperkirakan akan tumbuh menjadi USD 2,8 miliar  pada  2020,  meningkat  7,6%  dari tahun 2016 ke tahun 2020.
Faktor  ketiga  bagi  peningkatan bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  peningkatan populasi  Indonesia  yang  sedemikian  pesat. Saat ini jumlah penduduk Indonesia mencapai  252  juta  orang.  Permasalahan kependudukan  ini  menuntut  terpenuhinya kebutuhan  makanan,  sandang,  kesehatan, pendidikan, hingga lapangan kerja.
Faktor  ke  empat  dalam  peningkatan  bisnis ritel  di  Indonesia  adalah  peningkatan  toko ritel  di  seluruh  pelosok  Indonesia.  Bila dilihat dari sisi makro ekonomi, pertumbuhan PDB riil diperkirakan rata-rata 6,0%  per  tahun  2017  -  2020,  dengan perkiraan  pertumbuhan  konsumsi  riil  pada rata-rata tahunan 5,5%.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Penulis berkesimpulan bahwa faktor yang  paling  dominan  bagi  peningkatan bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  faktor peningkatan produk konsumen makanan dan minuman. Diperkirakan pertumbuhan konsumsi makanan Indonesia secara keseluruhan  sangat  kuat,  yang  telah  dan akan  terus  didukung  oleh  pertumbuhan ekonomi  yang  kuat  di  negara  ini  dengan kenaikan  pendapatan  per  kapita  yang sepadan. Antara 2016 dan 2020, diramalkan tingkat  pertumbuhan  tahunan  gabungan (Compound  Annual  Growth  Rate )  sebesar 10,5%  untuk  penjualan  makanan  utama. Sektor  makanan  Indonesia  sudah  menarik investasi  dari  multinasional  seperti  Nestle, dan  pelaku  industri  lokal  seperti  Indofood, karena mereka berupaya untuk mendapatkan prospek pertumbuhan yang menarik. Kegiatan  ekspansif  ini  di  kalangan  pemain industri  akan  terus  bergerak  dinamis  dan lebih besar lagi untuk menghasilkan
kemajuan dalam industri makanan. Peningkatan  pendapatan  akan  mendorong munculnya  kelas  menengah  yang  relatif makmur  di  daerah  perkotaan,  karena diharapkan akan terjadi peningkatan pendapatan antara USD 10.000 sampai USD 25.000 per tahun. Bagi perusahaan makanan dan minuman, mereka melihat peluang yang kuat  untuk  membidik  kelompok  konsumen ini,  dengan  memperluas  penawaran  produk premium  dan  inovatif.  Selain  itu,  sektor
MGR  ( Mass  Grocery  Retail )  merupakan kawasan  yang  paling  berkembang  di perkotaan,  terutama  di  provinsi  Jakarta  dan pulau  Jawa.  Berfokus  pada  area  ini, perusahaan  makanan  dan  minuman  akan lebih  mudah  untuk  melakukan  perluasan jaringan distribusi.
Faktor  kedua  bagi  peningkatan bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  faktor peningkatan  belanja  produk  konsumen elektronik.  Timbulnya  kecenderungan  di masyarakat  untuk  pemakaian  komputer, smartphone dan  kecenderungan  masyarakat di  kota  kota  besar  untuk  mengganti perangkat  televisinya  dengan  perangkat televisi  digital  yang  baru,  yang  disebabkan oleh banyaknya penawaran siaran TV digital dan jaringan Internet WiFi dalam satu paket yang selain berguna untuk melihat acara TV, juga  menunjang  pekerjaan  yang  memakai komputer,  sedangkan  signal  WiFi  digital sangat diperlukan bagi beroperasinya smartphone .  Dalam jangka  waktu  ke  depan, pertumbuhan  dapat  terjaga  dengan  baik dengan  peluncuran  siaran  TV  digital  secara bertahap  di  kota-kota  besar  di  Indonesia, yang mendorong penjualan TV digital. Pasar diperkirakan akan tumbuh menjadi USD 2,8 miliar  pada  2020,  meningkat  7,6%  (CAGR) dari  tahun  2016  ke  tahun  2020.  Menteri perdagangan Enggartiasto Lukita menyatakan Indonesia bakal menjadi kekuatan  penting  dalam  ekonomi  digital dunia. Hal ini seiring dengan perkembangan sektor  dagang-el.  ( e-commerce ) di dalam negeri dan upaya pemerintah   menyusun peta jalan  ( roadmap )  sektor tersebut .  Enggar mengungkapkan,   saat  ini  total  nilai  dagang- el.  global  pada  2015  mencapai  USD  16,6 triliun.  Angka  ini  berasal  dari business  to business (B2B)  sebesar  USD15  triliun  dan business to consumer (B2C) sebesar USD1,6 triliun.  Menurut Moody  Analitics  &  Visa , nilai  transaksi  dagang-el.  di  Indonesia  pada 2015  mencapai  Rp  150  triliun.  Pada  2016 diperkirakan  akan  mencapai  USD  20  miliar atau  sekitar  Rp  250  triliun.  Menurut Enggartiasto  Lukita,  diharapkan   jumlah transaksi terus meningkat menjadi USD 130 miliar  di  2020,  di  Gedung  Bina  Graha,
Jakarta, Senin (31/10/2016). (http://bisnis.liputan6.com/read/2639692/tra
nsaksi-e-commerce-ri-ditargetkan-capai-us- 130-miliar-di-2020)
Faktor  ketiga  bagi  peningkatan bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  peningkatan populasi  Indonesia  yang  sedemikain  pesat. Presiden Jokowi mengatakan saat ini jumlah penduduk  Indonesia  mencapai  252  juta orang.  Permasalahan  kependudukan  ini menuntut terpenuhinya  kebutuhan  makanan, sandang,  kesehatan,  pendidikan,  hingga lapangan  kerja.  "Laju  penduduk  Indonesia 1,3  persen,  artinya  setiap  tahun  ada tambahan  3  juta  orang,"  katanya  di  Desa Mertasinga,  Cirebon,  Kamis,  14  Januari 2016. (https://m.tempo.co/read/news/2016/01/14/1 73736151/tiap-tahun-penduduk-indonesia- bertambah-3-juta-orang).
Faktor  ke  empat  dalam  peningkatan bisnis  ritel  di  Indonesia  adalah  peningkatan toko  ritel  di  seluruh  pelosok  Indonesia.
Asosiasi Pengusaha Ritel Indonesia (Aprindo)  mengungkapkan,  pada  tahun
2016,  terjadi  peningkatan  penjualan  sekitar 10  persen  pada  industri  ritel  nasional. Peningkatan  ini  terjadi  sejalan  dengan perbaikan  perekonomian  Indonesia  pada tahun  ini.  Ketua  Umum  Aprindo  Roy  N Mandey  mengatakan,  total  nilai  penjualan ritel  pada  2015  sebesar  Rp  181  triliun, sedangkan  pada  tahun  ini  diprediksi  akan tembus Rp 200 triliun. "Tahun 2016 ini kami optimistis  bisa  menutup  di double  digit, yaitu 10 persen untuk peningkatan penjualan toko  ritel  kami.  Tahun  lalu  dengan  tingkat pertumbuhan  ekonomi  4,7  persen,  kami menutup  dengan  angka  8  persen.  Kami harapkan,  bisa  menutup  di  angka  10  persen pada 2016 ini," ujar Roy saat konferensi pers Aprindo  di  Kawasan  Kuningan,  Jakarta, Rabu  (28/12/2016).  Untuk  tahun  2017, pihaknya  yakin  pertumbuhan  penjualan  di industri  ritel  akan  melebihi  pertumbuhan pada  tahun  ini,  seiring  dengan  prediksi pertumbuhan  ekonomi  pada  2017  yang mencapai 5,4 persen. "Kami optimistis, pada 2017, berharap minimal sama 10 persen.
Bila dilihat dari sisi makro ekonomi, pertumbuhan PDB riil diperkirakan rata-rata 6,0%  per  tahun  2017  -  2020,  dengan perkiraan  pertumbuhan  konsumsi  riil  pada rata-rata  tahunan  5,5%.  Apresiasi  rupiah terhadap  US  dolar  juga  akan  meningkatkan
keterjangkauan pembelian perangkat elektronik  di  pasar.  Diperkirakan  rupiah akan  menguat  dari  rata-rata  Rp  13.800  / USD  pada  2017  menjadi  Rp  12.900  /  USD pada  tahun  2020  -  sebuah  kecenderungan yang  sangat  berbeda  dengan  kecenderungan 2013  -  2015  ketika  daya  beli  masyarakat Indonesia di pasar global yaitu untuk produk impor,  sangat  menurun.  Profil  pendapatan rumah  tangga  Indonesia  akan  meningkat secara signifikan di tahun 2016 - 2020. Pada tahun  2020, BMI memperkirakan  jumlah penghasilan rumah tangga USD 5.000/tahun, hampir  separuh  dari  total  populasi,  sebuah perkembangan yang akan memperluas pasar. Juga  ada  perkembangan  kelas  menengah yang  meluas,  dengan  jumlah  penghasilan rumah tangga USD10.000+/tahun.
Saran
Saran  dari  penulis  adalah  agar industri ritel di Indonesia lebih memperhatikan  pertumbuhan  bisnis  produk konsumsi  makanan  dan  minuman  sebagai bisnis  unggulan  yang  utama.  Selain itu juga harus memerhatikan bisnis produk konsumsi elektronik  sebagai  bisnis  unggulan  yang kedua. Dan sesuai dengan peningkatan yang pesat dari populasi Indonesia maka disarankan  agar  para  pebisnis  ritel  juga membuka  gerai  ritel  nya  di  seluruh  pelosok tanah  air  yang  belum  dijangkau  gerai  ritel. Prediksi  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia yang  bagus  di  masa  depan  juga  sangat menunjang  pertumbuhan  gerai  ritel  dengan sangat  pesat,  dan  masih  sangat  dibutuhkan keberadaannya. Disarankan pembukaan gerai ritel lebih menyebar ke seluruh daerah terpencil  di  Indonesia  yang  masih  sedikit jumlah gerai ritel nya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aaker,  Kumar,  Day.  2007. Maketing Research. 9 th Ed.  John  Wiley  & Sons, Inc, New York.
Ashis  Mishra,  Javeed  Ansari.  2013. A
conceptual model for retail productivity. US  retail  executives‟ perspectives  on  the  future  of retailing.
Berman,  Evans.  2013. Retail  Management, A  Strategic  Approach,  International Edition. 12 th Ed. Pearson Education, Inc., USA.
Business  Monitor  International,  Indonesia Consumer  Electronics  Report,  Q4, 2016, www.bmiresearch.com
Business  Monitor  International,  Indonesia
Food  &  Drink  Report,  Q4,  2016, www.bmiresearch.com
Dahlan, U. 2014. Panduan Lengkap
Structural  Equation  Modeling (1 st
ed.). Lentera Ilmu, Semarang.
DeHerder, Blatt. 2011. Shopper Intimacy: A Practical  Guide  to  Leveraging Marketing  Intelligence  to  Drive Retail  Success. 1 st Ed.  Pearson Education, Inc., USA.
Diamond,  Pintel.  2014. Retail  Buying,  New International Edition. 9 th Ed. Pearson Education, Inc., USA.
Eunah  Yoh,  LuAnn  R.  Gaskill.  1998. US retail executives’ perspectives on the future of retailing .
Fam  Kim-Shyan,  Run  Ernest  Cyril  de, Shukla  Paurav.  2013. Emerging trends for marketing in Asia.
Goworek, McGoldrick. 2015. Retail Marketing  Management:  Principles and  Practice. 1 st Ed.  Pearson Education, Inc., USA.
Hair,  Black,  Babin,  Anderson.  2010. Multivariate  Data  Analysis. 7 th Ed. Pearson  Education,  Inc.,  Upper
Saddle River, New Jersey.
Jogiyanto,  HM.  2011. Konsep  dan  Aplikasi Structural Equation Modeling Berbasis  Varian  Dalam  Penelitian Bisnis. 1 st Ed.  STIM  YKPN, Yogyakarta.
Levy,  Weitz.  2013. Retailing  Management . 8 th Ed.  McGraw-Hill/Irwin,  New York.
Malhotra,  N.K.  2010. Marketing  Research, An  Applied  Orientation .  6 th Ed. Pearson  Education,  Inc.,  Upper Saddle River, New Jersey.
Lisa  Maharajh,  Jeanne  Heitmeyer.  2006.
Factors  that  impact  United  States retailers’ expansion into the international marketplace . Polly  Chan,  Carol  Finnegan,  Brenda
Sternquist.  2011. Country  and  firm level  factors  in  international  retail expansion .
Sarjono,  H.,  Julianita,  W.  2015. Structural Equation  Modeling  (SEM)  Sebuah Pengantar Aplikasi Untuk Penelitian  Binis .  Salemba  Empat, Jakarta. Sekaran, Uma. 2003. Research Methods for Business –  A  Skill  Building
Approach. 4 th Ed.  John  Wiley  & Sons, USA
Sumarni, M., Wahyuni, S. 2006. Metodologi Penelitian  Bisnis. 1 st Ed.  ANDI, Yogyakarta.
Wantao  Yu,  Ramakrishnan  Ramanathan.
2012. Effects of business environment  on  international  retail operations:  case  study  evidence from China.
Wijaya,  T.  2013. Analisis  Structural Equation  Modeling  Menggunakan AMOS. 5 th Ed.  Universitas  Atma
Jaya, Yogyakarta.
(https://m.tempo.co/read/news/2016/01/14/1 73736151/tiap-tahun-penduduk- indonesia-bertambah-3-juta-orang.
http://www.kemlu.go.id/id/kebijakan/asean/
Pages/Masyarakat-Ekonomi-
ASEAN-(MEA).aspx