Implementasi Algoritma Analisis Hotspot dengan Kernel Density Estimation (KDE) untuk Visualisasi Bisnis UMKM Kuliner Berbasis WebGIS (Studi Kasus: Kota Makassar) - Trianjani, Mega Puspita; Alam, syamsu; Ashdaq, Muhammad (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Penelitian ini mengatasi tantangan krusial dalam pemetaan potensi ekonomi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) sektor kuliner di Kota Makassar yang selama ini belum terintegrasi secara spasial, meskipun sektor ini menjadi penggerak utama ekonomi kota. Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan sistem visualisasi WebGIS interaktif guna mengidentifikasi pola aglomerasi bisnis serta mengukur tingkat digitalisasi usaha secara presisi. Menggunakan pendekatan metode Research and Development (R&D), penelitian ini mengakuisisi data geospasial melalui teknik scraping pada OpenStreetMap (OSM) yang kemudian dianalisis secara mendalam menggunakan algoritma Kernel Density Estimation (KDE). Hasil analisis spasial berhasil memvisualisasikan zona konsentrasi bisnis (hotspot) utama yang berpusat di Kecamatan Panakkukang, Rappocini, dan Tamalate, yang terbukti berkorelasi kuat dengan sebaran pusat aktivitas komersial dan kawasan pendidikan. Temuan paling signifikan dan kritis dari studi ini adalah terungkapnya kesenjangan digital (digital gap) yang masif, di mana 94,4% UMKM yang terdata secara administratif pemerintah ternyata tidak memiliki visibilitas di peta digital, menciptakan fenomena invisible economy. Fakta ini mengindikasikan rendahnya literasi spasial digital di kalangan pelaku usaha. Oleh karena itu, platform WebGIS yang dikembangkan tidak hanya berfungsi sebagai alat analisis potensi pasar bagi investor, tetapi juga berperan vital sebagai instrumen diagnostik strategis bagi pemerintah kota untuk merancang program digitalisasi yang lebih presisi, terarah, dan berbasis lokasi demi meningkatkan daya saing ekonomi daerah secara berkelanjutan.