Penentuan Lokasi ATM Bank Syariah Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy C Means (Studi Kasus Enam Kecamatan di Kabupaten Jember)
Abstract
Bank Syariah Indonesia (BSI) merupakan salah satu bank hasil merger
dari tiga bank syariah yaitu Bank Mandiri Syariah, Bank Rakyat Indonesia (BRI)
Syariah dan Bank Negara Indonesia (BNI) Syariah. Perlunya strategi yang
dilakukan oleh bank syariah untuk menarik minat nasabah dengan memberikan
fasilitas kemudahan bertransaksi bagi nasabah yaitu Anjungan Tunai Mandiri
(ATM). Penentuan lokasi merupakan hal yang perlu diperhatikan. Ketepatan
keputusan dalam penentuan lokasi ATM mempengaruhi jumlah nasabah. Jarak
adalah salah satu aspek yang mempengaruhi penentuan lokasi ATM. Salah satu
cara mengatasi masalah tersebut dengan pengelompokan wilayah yang tepat untuk
penentuan lokasi ATM menggunakan metode Fuzzy C Means (FCM).
Fuzzy C Means (FCM) merupakan metode pengelompokan wilayah
menjadi beberapa cluster sehingga data dalam cluster memiliki tingkat kemiripan
yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum
berdasarkan kriteria yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan
lokasi yang tepat untuk ATM BSI di Kabupaten Jember di Kecamatan
Sumbersari, Kecamatan Patrang, Kecamatan Arjasa, Kecamatan Pakusari,
Kecamatan Sukorambi, dan Kecamatan Kaliwates berdasarkan analisis dari
kriteria. Pengelompokan wilayah pada penerapan metode FCM berdasarkan
kriteria yang digunakan sebanyak 6 cluster. Kriteria yang digunakan yaitu letak
wilayah berupa longitude dan latitude dengan menggunakan jarak Euclid sebagai
cluster acuan karena jarak merupakan pendekatan yang kerap digunakan dalam
mengukur kemiripan antar objek. Kriteria lain yaitu jumlah penduduk, jumlah
sekolah berbasis agama Islam, jumlah penduduk berdasarkan tingkat
kesejahteraan dan jumlah pusat keramaian. Lokasi yang tepat ATM BSI di Kabupaten Jember yaitu Kelurahan Patemon, Kelurahan Antirogo, Kelurahan
Mangli, Kelurahan Karang Pring, Kelurahan Tegalgede dan Kelurahan
Sumbersari. Validasi clustering menggunakan silhouette Index (SI) digunakan
untuk memperoleh cluster yang paling sesuai. Nilai koefisien silhouette yang
diperoleh yaitu 0,62867 menunjukkan bahwa struktur antara objek dan cluster
yang terbentuk memperlihatkan hasil yang kuat.