Studi Kasus 1: Menentukan Lokasi Pembukaan Cabang Baru
Pendahuluan
Pelajaran ini membahas bagaimana melakukan analisis geospasial dan prediktif untuk menentukan lokasi cabang bank baru. Tujuannya adalah membantu manajemen mengambil keputusan berbasis data yang memaksimalkan profitabilitas, aksesibilitas pelanggan, dan mitigasi risiko.
Manfaat Praktis:
- Memilih lokasi yang optimal untuk membuka cabang baru.
- Mengurangi risiko bisnis dan operasional dari keputusan lokasi yang salah.
- Menggabungkan data geospasial, demografi, dan performa cabang existing.
Prasyarat/Alat yang Dibutuhkan:
- Software GIS (ArcGIS, QGIS)
- Data lokasi cabang saat ini, ATM, transaksi, dan risiko wilayah
- Data demografi, kepadatan penduduk, dan kompetitor
- Spreadsheet atau database untuk analisis data tambahan
- Pengetahuan dasar prediksi permintaan dan aksesibilitas
Langkah-langkah Utama
1. Kumpulkan dan Siapkan Data
- Ambil data lokasi cabang dan ATM yang ada beserta volume transaksi.
- Kumpulkan data demografi dan kepadatan populasi di wilayah target.
- Masukkan data risiko, seperti kriminalitas, banjir, dan kemacetan lalu lintas.
- Bersihkan dan normalisasi dataset agar siap dianalisis.
(Visual Hint: Spreadsheet dengan kolom lokasi, transaksi, risiko, dan demografi tersusun rapi)
Tip: Data bersih dan lengkap adalah fondasi analisis yang akurat.
2. Analisis Aksesibilitas dan Cakupan Wilayah
- Gunakan peta jaringan jalan untuk menentukan waktu tempuh rata-rata dari titik potensial ke area target.
- Buat buffer radius tertentu (misal 1–3 km) untuk menilai jangkauan setiap cabang yang ada.
- Identifikasi area yang kurang terlayani (underserved areas).
(Visual Hint: Peta dengan buffer radius cabang existing, highlight area underserved)
Peringatan: Jangan abaikan faktor transportasi dan kemacetan; ini mempengaruhi aksesibilitas nyata.
3. Identifikasi Lokasi Potensial Berdasarkan Prediksi Permintaan
- Gunakan data demografi dan transaksi historis untuk memprediksi permintaan layanan perbankan di setiap wilayah.
- Terapkan model prediktif sederhana, misalnya regresi linear atau scoring berbasis kriteria: populasi, potensi transaksi, risiko kompetitor.
- Rangking lokasi potensial berdasarkan skor total.
(Visual Hint: Heatmap prediksi permintaan dengan warna hijau=tinggi, merah=rendah)
Tip: Kombinasikan faktor internal (data bank) dan eksternal (demografi & kompetitor) untuk prediksi lebih akurat.
4. Evaluasi Risiko Lokasi
- Analisis risiko kriminalitas, bencana alam, dan akses transportasi untuk tiap lokasi potensial.
- Tandai lokasi dengan risiko tinggi agar dapat dihindari atau diberikan mitigasi khusus.
- Buat matriks risiko vs peluang untuk memudahkan pengambilan keputusan.
(Visual Hint: Tabel matriks risiko-lokasi dengan warna indikator risiko)
Peringatan: Lokasi strategis tetapi berisiko tinggi harus dievaluasi lebih lanjut sebelum keputusan final.
5. Pilih Lokasi Final dan Buat Rekomendasi
- Gabungkan hasil analisis aksesibilitas, prediksi permintaan, dan risiko.
- Pilih 2–3 lokasi teratas untuk pertimbangan manajemen.
- Buat laporan eksekutif berisi peta, heatmap, skor lokasi, dan rekomendasi.
(Visual Hint: Dashboard atau slide laporan dengan peta, skor lokasi, dan ringkasan KPI)
Tip: Sertakan narasi singkat yang menjelaskan mengapa lokasi dipilih dan potensi keuntungan yang bisa didapat.
Ringkasan & Tugas
3 Poin Kunci:
- Analisis lokasi cabang baru harus menggabungkan aksesibilitas, permintaan, dan risiko.
- Data bersih dan visualisasi yang jelas mempermudah rekomendasi ke manajemen puncak.
- Evaluasi risiko dan scoring prediktif meningkatkan kualitas keputusan lokasi strategis.
Tugas Praktis:
- Ambil satu kota atau wilayah sebagai studi kasus.
- Analisis aksesibilitas cabang existing dan identifikasi area underserved.
- Terapkan scoring prediksi permintaan berdasarkan demografi dan transaksi.
- Evaluasi risiko tiap lokasi dan buat rekomendasi 2–3 lokasi terbaik.
- Sajikan hasil dalam laporan singkat atau dashboard visual.