Pertumbuhan pesat kepemilikan sepeda motor di Jawa Barat mencerminkan tingginya
kebutuhan mobilitas masyarakat serta meluasnya kawasan permukiman ke daerah
pinggiran kota. Kondisi ini menjadikan Jawa Barat sebagai wilayah potensial bagi
perusahaan otomotif untuk memperluas jaringan distribusi dan layanan, khususnya
melalui penentuan lokasi Point of Sales (POS). Penelitian ini dilakukan bersama PT.
Daya Anugrah Mandiri (Daya Motor), salah satu distributor Honda terbesar di Indonesia,
yang menghadapi tantangan dalam ekspansi jaringan POS. Untuk mendukung penentuan
lokasi POS yang optimal, penelitian ini mengembangkan pendekatan terintegrasi dengan
menggabungkan analitik prediktif dan optimisasi banyak objektif. Model Adaptive
Boosting digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan unit motor dan jumlah pelanggan
potensial di 32 calon lokasi POS berdasarkan variabel demografi dan ekonomi.
Evaluasi model prediksi menunjukkan performa yang baik dari sisi akurasi maupun
generalisasi. Dengan demikian, hasil prediksi model dapat digunakan sebagai masukan
dalam proses optimisasi. Proses optimisasi dilakukan dengan algoritma Non-Dominated
Sorting Genetic Algorithm (NSGA-III). Algoritma ini mempertimbangkan lima fungsi
tujuan, yaitu meminimumkan biaya per unit, memaksimumkan jumlah penjualan unit
motor, memaksimumkan jumlah pelanggan potensial, meminimumkan jumlah dealer
Honda dan POS Daya Motor, serta memaksimumkan jarak dealer Honda terdekat dengan
calon POS untuk memperoleh solusi Pareto optimal. Lalu, satu solusi akhir dipilih
menggunakan pendekatan interaktif Sinkronisasi NIMBUS yang melibatkan pengambil
keputusan sehingga sesuai dengan preferensi perusahaan. Penelitian ini menghasilkan
rekomendasi lokasi POS optimal yang dapat dijadikan dasar strategis bagi ekspansi
jaringan POS Daya Motor.
Perpustakaan Digital ITB