Demografi Penduduk: Usia, Pendidikan, Pendapatan

Pendahuluan

Dalam modul ini, Anda akan mempelajari cara menganalisis demografi penduduk berdasarkan usia, pendidikan, dan pendapatan untuk mendukung keputusan strategis perbankan. Analisis demografi menjadi landasan penting untuk:

  • Menentukan segmen pelanggan prioritas
  • Merancang produk perbankan yang sesuai
  • Menentukan lokasi cabang atau ATM baru
  • Mengukur potensi akuisisi dan risiko wilayah

Prasyarat/Alat yang dibutuhkan:

  • Pengetahuan dasar GIS atau spreadsheet (Excel)
  • QGIS, ArcGIS Pro, atau Python (pandas, geopandas, matplotlib/seaborn)
  • Dataset demografi wilayah (BPS, Open Data Pemda, survey internal)
  • Boundary wilayah administratif (kelurahan/kecamatan)

Langkah-langkah Utama

1. Mengumpulkan Data Demografi Penduduk

Instruksi Detail

  1. Ambil data demografi dari sumber resmi:
    • Usia penduduk (kelompok umur: 0–14, 15–24, 25–44, 45–64, 65+)
    • Tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, Diploma, S1+)
    • Pendapatan rata-rata rumah tangga atau individu
  2. Pastikan data lengkap dan konsisten antar wilayah.
  3. Import data ke dalam QGIS, ArcGIS, atau Python.
  4. Join data ke layer wilayah administratif menggunakan kode wilayah yang sesuai.

(Visual Hint: Layer polygon wilayah dengan tabel atribut yang berisi kolom usia, pendidikan, dan pendapatan.)

Tip:
Selalu periksa kelengkapan data. Data yang hilang atau inkonsisten dapat memengaruhi akurasi analisis.

2. Menyusun Variabel Demografi Turunan

Instruksi Detail

  • Buat variabel tambahan untuk analisis lebih tajam:
    • Proporsi Usia Produktif = jumlah penduduk 15–64 / total penduduk
    • Rata-rata Pendidikan = skor numerik dari tingkat pendidikan (SD=1, SMP=2, SMA=3, S1=4, S2+=5)
    • Pendapatan per Kapita = total pendapatan / jumlah penduduk
  • Normalisasi nilai agar dapat dibandingkan antar wilayah.

(Visual Hint: Tabel baru di Python atau QGIS menampilkan kolom turunan dengan warna berbeda untuk membedakan skala.)

Peringatan:
Hindari membuat variabel yang terlalu kompleks tanpa relevansi bisnis. Fokus pada yang mendukung strategi lokasi dan segmentasi.

3. Menganalisis Distribusi Usia, Pendidikan, dan Pendapatan

Instruksi Detail

  1. Buat peta choropleth untuk masing-masing indikator: usia, pendidikan, pendapatan.
  2. Periksa pola distribusi:
    • Wilayah dengan penduduk muda tinggi → potensi digital banking
    • Wilayah dengan pendidikan tinggi → potensi adopsi produk investasi
    • Wilayah berpendapatan rendah → fokus layanan dasar & tabungan reguler
  3. Hitung statistik dasar:
    • Rata-rata, median, standar deviasi
    • Identifikasi outlier atau kluster kepadatan tinggi

(Visual Hint: Peta kepadatan penduduk usia produktif dengan gradien warna hijau.)

Strategi Khusus:
Gunakan heatmap untuk cepat mengidentifikasi priority areas yang memiliki potensi tinggi.

4. Menggabungkan Data Demografi Menjadi Indeks Segmentasi

Instruksi Detail

  • Buat score komposit untuk tiap wilayah:
    • Bobot contoh: Usia produktif 40%, Pendidikan 30%, Pendapatan 30%
  • Hitung indeks 0–100 untuk kemudahan interpretasi.
  • Klasifikasikan wilayah:
    • Skor tinggi → potensi pasar premium
    • Skor menengah → pasar menengah
    • Skor rendah → fokus layanan dasar atau digital

(Visual Hint: Bar chart per wilayah menunjukkan skor segmentasi demografi.)

Tip:
Bobot indeks dapat disesuaikan berdasarkan prioritas strategi bank (misal fokus retail banking atau SME).

5. Visualisasi & Interpretasi Hasil

Instruksi Detail

  1. Buat peta gabungan menunjukkan usia, pendidikan, dan pendapatan dalam satu visual:
    • Gunakan simbol ukuran untuk pendapatan
    • Warna untuk kelompok usia
    • Overlay pola pendidikan
  2. Identifikasi wilayah prioritas untuk strategi ekspansi, pemasaran, atau produk baru.
  3. Simpan visualisasi untuk laporan manajemen.

(Visual Hint: Peta gabungan dengan kombinasi warna dan simbol yang menandakan segmen pasar.)

Peringatan:
Jangan hanya mengandalkan visual; selalu cek data mentah untuk memvalidasi interpretasi.

Ringkasan & Tugas Praktis

3 Poin Kunci

  1. Analisis demografi memberikan insight untuk segmentasi pelanggan dan strategi produk bank.
  2. Variabel turunan (proporsi usia produktif, rata-rata pendidikan, pendapatan per kapita) mempermudah interpretasi dan perbandingan antar wilayah.
  3. Visualisasi peta dan indeks segmentasi membantu pengambilan keputusan lokasi dan prioritas strategi.

Tugas Praktis

  1. Ambil data demografi minimal 3 indikator (usia, pendidikan, pendapatan) untuk kota pilihan.
  2. Buat layer peta dengan atribut usia, pendidikan, pendapatan.
  3. Hitung variabel turunan dan normalisasi.
  4. Buat indeks segmentasi wilayah (skala 0–100) dan klasifikasi 3 segmen.
  5. Visualisasikan peta gabungan dan buat rekomendasi strategi perbankan untuk tiap segmen.
Previous Lesson
Back to Course
Next Lesson