Analisis Sosial Ekonomi & Potensi Pasar Wilayah
Pendahuluan
Pada modul ini, Anda akan mempelajari cara menganalisis kondisi sosial ekonomi wilayah dan memetakan potensi pasar secara komprehensif. Analisis ini adalah dasar dari pengambilan keputusan strategis perbankan seperti:
- Menentukan lokasi cabang/ATM baru
- Mengestimasi potensi akuisisi pelanggan
- Mengidentifikasi wilayah prioritas ekspansi
- Mengukur indeks daya beli dan risiko penurunan transaksi
- Membuat model potensi pasar berbasis geospasial
Anda akan menggunakan data demografi, indikator ekonomi, dan analisis spasial untuk membangun profil wilayah secara kuantitatif dan visual.
Prasyarat/Alat yang dibutuhkan:
- Pengetahuan dasar GIS
- QGIS / ArcGIS Pro / Python (geopandas, pandas)
- Dataset sosial ekonomi (BPS, Open Data Pemda, WorldPop, Meta Data)
- Boundary wilayah (kelurahan/kecamatan)
- Data transaksi/perilaku pelanggan (jika tersedia)
Langkah-langkah Utama
1. Mengumpulkan & Menyatukan Data Sosial Ekonomi Wilayah
Instruksi Detail
- Ambil data dari sumber seperti BPS, Pemda, atau API publik:
- Jumlah penduduk
- Pendapatan rata-rata
- Tingkat pendidikan
- Kepadatan bangunan
- Jumlah UMKM/industri
- Import dataset ke dalam QGIS atau Python.
- Join data sosial ekonomi ke dalam layer batas wilayah.
- Pastikan semua unit analisis menggunakan kode wilayah yang konsisten (Kode BPS).
(Visual Hint: Frame QGIS menampilkan layer polygon kelurahan dengan tabel atribut demografi yang baru ter-join.)
Tip:
Selalu cek kecocokan tahun data. Data penduduk 2022 dipadukan dengan ekonomi 2018 dapat menghasilkan bias.
2. Menghitung Indikator Sosial Ekonomi Turunan (Feature Engineering)
Instruksi Detail
- Hitung indikator yang lebih informatif:
- Population Density = penduduk / luas (km²)
- Economic Density = pendapatan total / luas wilayah
- UMKM Ratio = jumlah UMKM / rumah tangga
- Age Dominance = persentase usia produktif
- Education Score = indeks rata-rata pendidikan
- Normalisasi setiap indikator agar dapat dibandingkan antar wilayah.
- Buat indeks komposit “Indeks Potensi Ekonomi Wilayah” (skala 0–100).
(Visual Hint: Grafik radar membandingkan 5 indikator antar wilayah.)
Peringatan:
Jangan membuat terlalu banyak fitur tanpa tujuan bisnis. Fokus hanya pada variabel yang mempengaruhi potensi pasar.
3. Menganalisis Distribusi Spasial & Pola Sosial Ekonomi
Instruksi Detail
- Buat choropleth map untuk indikator utama:
- pendapatan
- kepadatan penduduk
- konsentrasi UMKM
- tingkat pendidikan
- Cari pola spasial:
- Padat pelanggan vs. minim layanan
- Tinggi pendapatan namun rendah penetrasi digital banking
- Wilayah padat UMKM namun akses finansial rendah
- Hitung spatial autocorrelation (Moran’s I) untuk melihat apakah pola mengelompok.
(Visual Hint: Peta kepadatan penduduk dengan gradient warna biru—wilayah gelap = sangat padat.)
Strategi Khusus:
Wilayah dengan nilai Moran’s I tinggi biasanya lebih mudah dianalisis dan diprediksi karena perilakunya konsisten antar tetangga.
4. Menghitung Potensi Pasar (Market Potential Scoring)
Instruksi Detail
- Buat skor potensi pasar dengan komponen:
- Daya beli (income index)
- Daya serap perbankan (jumlah rekening/ATM/cabang)
- Peluang pertumbuhan (UMKM, usia produktif)
- Kemampuan digital (literasi internet, tingkat penggunaan mobile banking)
- Beri weight sesuai strategi bank. Contoh:
- 40% ekonomi
- 30% demografi
- 20% potensi digital
- 10% risiko sosial
- Normalisasi skor ke skala 0–100.
- Visualisasikan peta “Market Potential Heatmap”.
(Visual Hint: Peta heatmap merah–kuning–hijau yang menampilkan wilayah potensi pasar tinggi hingga rendah.)
Tip:
Sesuaikan bobot skor dengan visi bisnis. Bank yang fokus KPR tentu lebih menonjolkan indikator rumah tangga muda & pangsa pasar properti.
5. Mengelompokkan Wilayah Menjadi Segmen Pasar (Market Segmentation)
Instruksi Detail
- Gunakan metode klastering:
- K-Means (umum digunakan)
- Hierarchical Clustering (lebih interpretatif)
- Spatial K-Means (mempertimbangkan kedekatan wilayah)
- Uji jumlah klaster terbaik dengan Elbow Method.
- Buat peta klaster:
- Cluster A = High Economic High Demand
- Cluster B = Middle Economic Digital Growth
- Cluster C = Low Income High Risk
- Tambahkan deskripsi untuk tiap klaster:
- Profil sosial ekonomi
- Perilaku finansial
- Potensi & risiko
- Rekomendasi strategi
(Visual Hint: Peta klaster 3 warna dengan label Cluster A/B/C.)
Peringatan:
Jangan langsung mengeksekusi strategi tanpa validasi lapangan (ground truthing).
6. Menerjemahkan Hasil Analisis Menjadi Strategi Perbankan
Instruksi Detail
- Hubungkan skor potensi pasar & klaster ke arah strategi:
- High Potential → pembukaan cabang/ATM, kampanye besar
- Medium Potential → program akuisisi targeted
- Low Potential → fokus digital service saja
- Rancang strategi pemasaran berbasis wilayah:
- SMS blast per kelurahan
- Micro-segmentation untuk pinjaman UMKM
- Targeting wilayah padat usia produktif
- Buat laporan final berisi:
- Peta
- Tabel skor
- Rekomendasi eksekusi
- Prioritas wilayah
(Visual Hint: Dashboard dengan peta klaster + bar chart skor potensi.)
Strategi Tinggi Nilai:
Gabungkan data customer internal dengan data demografi untuk menghasilkan prediksi market share yang sangat akurat.
Ringkasan & Tugas Praktis
3 Poin Kunci
- Analisis sosial ekonomi wilayah membantu bank mengukur potensi pasar, permintaan, dan risiko secara objektif.
- Feature engineering dan klastering adalah fondasi untuk menghasilkan segmentasi wilayah yang dapat dieksekusi.
- Peta potensi pasar harus diterjemahkan menjadi keputusan strategis seperti pembukaan cabang, kampanye wilayah, dan prioritas layanan.
Tugas Praktis
Lakukan analisis sosial ekonomi wilayah untuk salah satu kota pilihan Anda:
- Ambil minimal 5 indikator sosial ekonomi dan buat indeks komposit.
- Visualisasikan 2 peta: peta pendapatan & peta kepadatan UMKM.
- Hitung skor potensi pasar dan buat klaster 3–4 segmen.
- Beri strategi rekomendasi untuk setiap klaster.