Scoring Lokasi (Location Scoring & Ranking Framework)

Pendahuluan

Modul ini membahas cara melakukan scoring dan ranking lokasi potensial untuk cabang atau ATM bank menggunakan kerangka kerja berbasis data. Dengan Location Scoring & Ranking Framework, bank dapat membuat keputusan ekspansi yang lebih objektif, memaksimalkan potensi pasar, dan meminimalkan risiko kompetitif.

Prasyarat/Alat yang dibutuhkan:

  • Dasar GIS atau spreadsheet (Excel/Google Sheets)
  • QGIS, ArcGIS Pro, atau Python (geopandas, pandas)
  • Data internal cabang/ATM, data pesaing, dan demografi wilayah
  • Data aktivitas ekonomi dan potensi pasar
  • Template skor kriteria lokasi (bisa dibuat di Excel atau Python)

Langkah-langkah Utama

1. Menentukan Kriteria Penilaian Lokasi

Instruksi Detail

  1. Tentukan variabel penting untuk scoring lokasi, misal:
    • Kepadatan penduduk dan demografi (usia, pendapatan, pendidikan)
    • Aktivitas ekonomi (Retail, F&B, Komersial)
    • Jarak ke cabang/ATM pesaing
    • Aksesibilitas dan transportasi
    • Keamanan dan risiko sosial-ekonomi
  2. Berikan bobot untuk setiap variabel sesuai prioritas bisnis.

(Visual Hint: Tabel kriteria lokasi dengan kolom nama variabel dan bobot prioritas.)

Tip:
Gunakan metode scoring multi-kriteria (MCDM) untuk menyeimbangkan semua faktor secara objektif.

2. Mengumpulkan & Menyiapkan Data Lokasi

Instruksi Detail

  1. Gabungkan data internal bank dan data pesaing ke satu dataset.
  2. Tambahkan atribut kriteria ke setiap lokasi potensial.
  3. Pastikan data konsisten (format angka, satuan jarak, dan koordinat).

(Visual Hint: Spreadsheet gabungan dengan kolom lokasi, kategori, dan variabel kriteria.)

Peringatan:
Data yang tidak lengkap atau out-of-date dapat menghasilkan skor yang menyesatkan.

3. Normalisasi Variabel

Instruksi Detail

  • Lakukan normalisasi untuk semua variabel agar berada dalam skala yang sama (0–1 atau 1–100).
  • Gunakan rumus:
    • Untuk variabel benefit (semakin besar semakin baik):
      nilai_normal = (nilai - min) / (max - min)
    • Untuk variabel cost (semakin kecil semakin baik):
      nilai_normal = (max - nilai) / (max - min)

(Visual Hint: Tabel menunjukkan kolom nilai asli dan kolom nilai ter-normalisasi.)

Tip:
Normalisasi penting agar bobot kriteria dapat diterapkan adil tanpa bias terhadap skala tertentu.

4. Menghitung Skor Akhir Lokasi

Instruksi Detail

  1. Kalikan nilai normalisasi tiap variabel dengan bobot kriteria.
  2. Jumlahkan hasil perkalian untuk setiap lokasi → menjadi skor total.
  3. Buat kolom tambahan untuk ranking lokasi berdasarkan skor total tertinggi ke terendah.

(Visual Hint: Tabel akhir dengan kolom skor tiap kriteria, skor total, dan ranking lokasi.)

Tip:
Pastikan bobot total = 1 atau 100% agar skor akhir proporsional.

5. Visualisasi Hasil Scoring

Instruksi Detail

  • Plot lokasi di peta dengan warna atau simbol berdasarkan skor:
    • Hijau → skor tinggi / prioritas ekspansi
    • Kuning → skor menengah
    • Merah → skor rendah / tidak direkomendasikan
  • Tambahkan layer tambahan: pesaing, POI, dan aktivitas ekonomi.

(Visual Hint: Peta lokasi dengan gradien warna skor dan simbol cabang/ATM.)

Tip:
Gunakan heatmap atau bubble map agar perbandingan antar lokasi mudah terlihat.

6. Menyusun Laporan & Rekomendasi

Instruksi Detail

  1. Ringkas hasil ranking ke dalam tabel prioritas lokasi.
  2. Buat visualisasi peta dan grafik pendukung.
  3. Sertakan rekomendasi strategi: ekspansi, repositioning, atau evaluasi ulang lokasi.

(Visual Hint: Laporan peta interaktif + tabel ranking lokasi untuk presentasi manajemen.)

Tip:
Sajikan data secara visual dan numerik agar mudah dipahami tim strategis dan pengambil keputusan.

Ringkasan & Tugas Praktis

3 Poin Kunci

  1. Location Scoring Framework membantu membuat keputusan lokasi objektif dan berbasis data.
  2. Bobot kriteria dan normalisasi variabel penting untuk memastikan keadilan skor.
  3. Visualisasi peta dan ranking lokasi mempermudah komunikasi hasil kepada manajemen.

Tugas Praktis

  1. Tentukan minimal 5–10 kriteria untuk menilai lokasi cabang/ATM baru.
  2. Kumpulkan data internal, pesaing, demografi, dan aktivitas ekonomi wilayah.
  3. Normalisasi variabel dan hitung skor total lokasi.
  4. Buat ranking lokasi dari skor tertinggi ke terendah.
  5. Visualisasikan lokasi di peta dengan gradien skor dan buat rekomendasi ekspansi.
Previous Lesson
Back to Course
Next Lesson