PENENTUAN LOKASI ATM BANK SYARIAH INDONESIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY C MEANS DI KABUPATEN JEMBER
Amalia Nur Azizah 1) Kiswara Agung Santoso 2) 1,2) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember e-mail: kiswaras@gmail.com

## ABSTRACT
Bank Syariah Indonesia was inaugurated on February 1, 2021, which is a combination of BNI Syariah, Mandiri Syariah, and BRI Syariah. One of the ease of transaction facilities for customers is using an ATM (Automated Teller Machine). BSI currently has 18,291 ATMs spread throughout Indonesia and 10 of them are located in Jember Regency. The purpose of the ATM is to increase customer convenience and public trust in BSI. Ease of access to ATMs will affect the number of customers because ATM locations that are easily accessible can increase the number of profits obtained by BSI. The main factors in determining the location of ATMs that need to be considered are easy to reach, close distances, and safe locations. The Fuzzy C Means (FCM) method is used to classify the right area in determining the location of ATMs. The results of this study, the Jember district can be grouped into 6 clusters, wherein each cluster there is one ATM with the first cluster and the sixth cluster with as many as 9 districts, the second cluster with as many as 6 districts, the third cluster as many as 5 districts, the fourth cluster as many as 7 districts, and the fifth cluster as many as 4 districts. The conclusion of this study, is the exact location of BSI ATMs in Jember Regency based on the number of clusters that have been determined to  be  in  Patemon  Village,  Antirogo  Village,  Jubung  Village,  Jember  Lor  Village,  and  Sumbersari  Village. Clustering validation uses the Silhoutte Index (SI) with an average silhouette coefficient of 0.83028.
Keywords: location, ATM, FCM, Silhoutte Index.

## ABSTRAK
Bank Syariah Indonesia diresmikan pada tanggal 1 Februari 2021 yang merupakan gabungan dari BNI syariah, mandiri syariah, dan BRI syariah. Salah satu fasilitas kemudahan bertransaksi bagi nasabah menggunakan ATM (Anjungan Tunai Mandiri). BSI saat ini mempunyai 18.291 ATM yang tersebar di seluruh Indonesia dan 10  ATM  diantaranya  tersebar  di  Kabupaten  Jember.  Tujuan  adanya  ATM  adalah  untuk  meningkatkan kemudahan  nasabah  dan  kepercayaan  masyarakat  terhadap  BSI.  Kemudahan  akses  terhadap  ATM  akan mempengaruhi jumlah nasabah, dikarenakan lokasi ATM yang mudah dijangkau dapat meningkatkan besarnya keuntungan yang diperoleh oleh BSI. Faktor utama dalam penentuan lokasi ATM yang perlu diperhatikan yaitu mudah dijangkaiu, jarak yang dekat serta lokasi yang aman. Metode Fuzzy C Means (FCM) digunakan untuk mengelompokkan wilayah yang tepat dalam penentuan lokasi ATM. Hasil dari penelitian ini, wilayah kabupaten jember dapat dikelompokkan menjadi 6 cluster, dimana dalam tiap cluster terdapat satu ATM dengan cluster pertama  dan  cluster  keenam sebanyak  9  kecamatan,  cluster  kedua  sebanyak  6  kecamatan,  cluster  ketiga sebanyak 5 kecamatan, cluster keempat sebanyak 7 kecamatan, dan cluster kelima sebanyak 4 kecamatan. Kesimpulan dari penelitian ini, lokasi ATM BSI yang tepat di Kabupaten Jember berdasarkan jumlah cluster yang  telah  ditetapkan  berada  di  Kelurahan  Patemon,  Kelurahan  Antirogo,  Kelurahan  Jubung,  Kelurahan Jember Lor dan Kelurahan Sumbersari. Validasi clustering menggunakan Silhoutte Index (SI) dengan nilai rata- rata koefisien silhouette yaitu 0,83028.
Kata kunci: lokasi, ATM, FCM, Silhoutte Index .
Kemajuan  dunia  perbankan  dalam  industri  jasa  keuangan  memiliki  peranan  besar  dalam menggerakkan ekonomi nasional. Bank merupakan badan usaha yang menghimpun dana masyarakat dalam  bentuk  simpanan  dan  menyalurkan  kembali  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  atau lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  pemerataan,  pertumbuhan  ekonomi,  serta  meningkatkan kesejahteraan taraf hidup masyarakat (Fauzan, 2022). Berdasarkan jenisnya bank ada dua yaitu bank konvensional dan bank syariah. Bank syariah adalah bank yang melaksanakan kegiatan usahanya berdasarkan prinsip syariah, yaitu peraturan yang digunakan berdasarkan hukum Islam antara bank dan pihak lain dalam penyimpan dana atau pembiayaan usaha atau kegiatan lainnya sesuai dengan nilai-nilai syariah (Ismail, 2017). Berbagai strategi yang dilakukan oleh bank syariah untuk menarik minat nasabah yaitu dengan menawarkan beragam produk syariah seperti tabungan haji, asuransi, investasi emas, dan lain sebagainya, memberikan nasabah kemudahan dalam bertransaksi di bank dan  memberikan  jaminan  keamanan  atas  dana  yang  disimpan  nasabah  (Haryanto,  2020).  Bank syariah berusaha memberikan fasilitas kemudahan bertransaksi bagi nasabah yaitu ATM (Anjungan Tunai Mandiri). ATM merupakan salah satu teknologi sistem informasi yang digunakan oleh bank. ATM merupakan alat kasir otomatis tanpa orang yang ditempatkan di dalam atau diluar pekarangan bank yang berfungsi untuk bertransaksi baik itu setor tunai atau menarik tunai. Kemudahan yang didapat setelah dibangunnya ATM ini antara lain dapat melakukan berbagai jenis pembelian atau pembayaran tagihan tanpa harus datang ke kantor cabang dan tanpa terikat waktu. Tujuan pembuatan ATM adalah bebas antrian panjang, menghemat waktu karena tidak lagi mengikuti prosedur administrasi, selain menarik uang, ATM juga dapat melihat saldo dan melakukan transfer (Hutagol, 2015). Salah satu bank syariah di Indonesia yaitu Bank Syariah Indonesia (BSI) yang merupakan hasil penggabungan dari tiga bank syariah yakni BNI Syariah, Bank Mandiri Syariah dan BRI Syariah yang diresmikan pada tanggal 1 Februari 2021. Bank Syariah Indonesia saat ini terdapat 18.291 ATM yang tersebar di seluruh Indonesia dan 10 ATM yang tersebar di beberapa kecamatan di Kabupaten Jember (Bank Syariah Indonesia, 2021). Jumlah penduduk Kabupaten Jember dilihat dari buku Jember Dalam Angka adalah 2.568.884 jiwa (BPS Kabupaten Jember, 2021), sedangkan untuk jumlah ATM yang berdiri di Kabupaten Jember berjumlah 10 ATM, maka dari itu untuk penyebaran ATM di Kabupaten Jember  masih  perlu  dilakukan  analisis  tentang  penentuan  lokasi  ATM  baru  sehingga  dapat meningkatkan  kepercayaan  masyarakat  untuk  menjadi  nasabah  Bank  Syariah  Indonesia. Pertimbangan  BSI  dalam  penentuan  lokasi  ATM  dengan  memperkirakan  lokasi-lokasi  yang memungkinkan untuk dikunjungi banyak nasabah. Ketepatan keputusan dalam penentuan lokasi ATM mempengaruhi jumlah nasabah, yang pada akhirnya mempengaruhi pula besarnya keuntungan yang diperoleh oleh BSI.
Pertimbangan  penentuan  lokasi  ATM  baru  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  metode Fuzzy C Means (FCM) untuk mendapatkan hasil pengelompokan bagi objek-objek yang tersebar tidak teratur, karena jika terdapat suatu data yang penyebarannya tidak teratur maka terdapat kemungkinan suatu titik data mempunyai karakteristik data dari cluster lain. Sehingga perlu adanya pembobotan kecenderungan titik data terhadap suatu cluster (Sanjaya dan Nataliani, 2021). Pembobotan digunakan dalam pemberian nilai suatu data berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh penulis sebagai standar yang telah ditetapkan sebelumnya. Semakin kecil nilai suatu data maka akan memiliki kriteria yang rendah dan sebaliknya. Hal tersebut bergantung pada objek yang digunakan (Sholahuddin, 2015).
Penelitian sebelumnya, Lasahido (2018) menggunakan FCM pada penentuan lokasi baru kantor Otoritas Jasa Keuangan (OJK) di Provinsi Sumatra Barat, Cristian dan Hakim (2019) menggunakan algoritma  FCM  dalam  penentuan  lokasi  gudang  pendukung  PT.  XYZ  dengan  mengelompokkan  4 cluster yang optimum dengan jarak antara gerai dan gudang. Bagas dkk (2021) menggunakan metode
FCM  yang    mampu  menampilkan  ruas  jalan  rawan  kecelakaan  sehingga  lebih  mudah  dalam melakukan sosialisasi pencegahan daerah rawan kecelakaan. Berbeda dengan penelitian Mahendra dan  Aryanto  (2019)  melakukan  penentuan  lokasi  ATM  menggunakan  metode  Analitycal  Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) dan Novita dan Antoni (2020) menggunakan metode  Sisitem  Informasi  Geografis  (SIG).  Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  penulis  tertarik mengaplikasikan  metode  FCM  pada  permasalahan  penentuan  lokasi  ATM  BSI  yang  optimal  di Kabupaten Jember. Oleh karena itu, penulis mengambil judul “Penentuan Lokasi ATM Bank Syariah Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy C Means di Kabupaten Jember” . Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi yang tepat untuk ATM BSI di Kabupaten Jember berdasarkan analisis dari kriteria yang digunakan agar dapat memberi informasi kepada pihak BSI mengenai pengelompokan daerah yang  tepat  untuk  penempatan  lokasi  ATM  BSI  di  Kabupaten  Jember  dan  mengurangi  kegiatan transaksi di teller BSI serta memudahkan transaksi mandiri bagi nasabah karena ATM menyediakan layanan selama 24 jam.

## METODE Populasi dan Sampel
Populasi dan sampel data penelitian ini adalah 40 kelurahan pada 6 kecamatan di Kabupaten Jember. Enam kecamatan yaitu Kecamatan Sumbersari, Kecamatan Patrang, Kecamatan Arjasa, Kecamatan Pakusari,  Kecamatan  Sukorambi,  dan  Kecamatan  Kaliwates.  Kecamatan  tersebut  merupakan kecamatan yang terletak pada daerah pusat kota.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk mengumpulkan data dan informasi terkait yang dibutuhkan dalam proses pengolahan data. Tahap pengumpulan data dilakukan pada penelitian meliputi data sekunder yang yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Jember berupa data Jember dalam Angka tahun 2021 dan Google Maps.

## Operasional Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah kriteria yang terdiri dari:
1. Letak  wilayah  per  kelurahan,  yaitu  longitude  dan  latitude.  Longitude  adalah  garis  bujur  yang membentang dari utara ke selatan. Latitude adalah garis lintang yang membentang dari timur ke barat mengitari bumi. Letak wilayah merupakan letak geografis suatu wilayah per kelurahan yang mewakili suatu koordinat.
2. Jumlah penduduk per kelurahan, yaitu jumlah penduduk usia 20-64 tahun.  Penduduk dengan usia tersebut  dapat  menggunakan  ATM  sebagai  transaksi.  Jumlah  penduduk  yang  semakin  besar menandakan bahwa tingginya kebutuhan akan ketersediaan fasilitas layanan transaksi perbankan pada wilayah tersebut.
3. Jumlah fasilitas pendidikan per kelurahan, yaitu jumlah sekolah Islam per kelurahan baik sekolah RA (Raudhatul Athfal), MI (Madrasah Ibtidaiyah), MTS (Madrasah Tsanawiyah), dan MA (Madrasah Aliyah).  Tenaga  pendidik  pada  sekolah  berbasis  Islam  menggunakan  Bank  Syariah  Indonesia sebagai sarana penyaluran gaji.
4. Jumlah  penduduk  berdasarkan  tingkat  kesejahteraan,  diukur  berdasarkan  jenis  pekerjaan  yaitu pegawai negeri sipil (PNS) dan swasta per kelurahan. Semakin tinggi tingkat perekonomian di suatu
wilayah  maka  diasumsikan  masyarakat  memiliki  pendapatan  yang  cukup  untuk  melakukan transaksi secara rutin dalam perbankan.
5. Jumlah pusat keramaian per kelurahan berupa jumlah rumah sakit, pertokoan, restaurant dan hotel dengan asumsi  masyarakat membutuhkan ATM dalam bertransaksi pada daerah fasilitas tersebut.

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode fuzzy c means. Teknik ini digunakan untuk  pengelompokan  data  dalam  beberapa  cluster  sehingga  data  dalam  cluster  memiliki  tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum. Adapun langkah- langkah dalam melakukan teknik analisis data sebagai berikut dengan metode FCM (Kusumadewi dan Purnomo, 2010) yaitu:
1. Memasukkan data yang akan dicluster dalam sebuah matriks X, berupa matriks berukuran 𝑛 × 𝑚 . Dengan
𝑛 : jumlah data yang akan di cluster
𝑚 : atribut setiap data.
𝑋 𝑖𝑗 : data sampel ke- 𝑖 (𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛) , atribut ke- 𝑗 (𝑗 = 1,2,3, … , 𝑚)
2. Menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk ( 𝑐 ), pangkat atau pembobot ( 𝑤 ), maksimal iterasi (MaksIter), eror terkecil yang diharapkan ( ε) , fungsi objektif awal (𝑃 0 = 0) , iterasi awal ( 𝑡  =  1 ). 3. Membangkitkan setiap jumlah kolom (atribut):
𝑄 𝑗 = ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 (1)
untuk 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 ; 𝑘 = 1,2, … , 𝑐 ; dan 𝑗 = 1,2, . . , 𝑚 dengan 𝑄 𝑗 : jumlah perkalian dari setiap kolom 𝜇 𝑖𝑘 : derajat keanggotaan dari 𝑋 𝑖 Dimana bentuk matriks partisi awal U sebagai berikut:
𝑈 = [ 𝜇 11 (𝑥 1 ) 𝜇 12 (𝑥 2 ) 𝜇 21 (𝑥 1 ) 𝜇 22 (𝑥 2 ) … 𝜇 1𝑐 (𝑥 𝑐 ) … 𝜇 2𝑐 (𝑥 𝑐 ) ⋮ ⋮ 𝜇 𝑛1 (𝑥 1 ) 𝜇 𝑛2 (𝑥 2 ) ⋱ ⋮ … 𝜇 𝑛𝑐 (𝑥 𝑐 ) ] (2)
Persamaan (2) menjelaskan matriks awal yang terbentuk dari setiap data akan di inputkan ke dalam perhitungan.  Jumlah cluster yang  akan  dibentuk  digambarkan  oleh 𝜇 11 (𝜇 1 ) sampai  dengan 𝜇 1𝑐 (𝑥 𝑐 ) ,  sedangkan  jumlah  dari data  yang  akan di cluster digambarkan oleh 𝜇 11 (𝜇 1 ) sampai dengan 𝜇 𝑛1 (𝑥 1 ) . Dimana 0 < 𝜇 𝑖𝑘 < 1 dan  jumlah  setiap  kolom  pada  matriks  U  harus  sama dengan 1.
4. Menghitung pusat cluster 𝑉 , untuk setiap cluster
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (3)
untuk 𝑘 = 1,2, … , 𝑐 dan 𝑗 = 1,2, … , 𝑚 dengan
𝑉 𝑘𝑗 : pusat cluster
𝜇 𝑖𝑘 𝑤 : matriks U dipangkatkan pembobot 𝑋 𝑖𝑗 : sampel data ke- 𝑖 pada variabel ke- 𝑗
𝑤 : pangkat (pembobot)
5. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, 𝑃 𝑡 :
Fungsi objektif digunakan sebagai syarat perulangan agar mendapatkan pusat cluster yang tepat. Nilai iterasi awal 𝑡 = 1
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (4)
dengan 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 ; 𝑘 = 1,2, … , 𝑐 ; dan 𝑗 = 1,2, … , 𝑚 dengan
𝑃 𝑡 : fungsi objektif
𝑋 𝑖𝑗 : sampel data ke- 𝑖 pada variabel ke- 𝑗
𝑉 𝑘𝑗 : nilai pusat cluster ke- 𝑘 pada variabel ke- 𝑗 𝑐 : jumlah cluster yang berada di dalam X n  : jumlah data yang diproses
6. Menghitung perubahan matriks partisi pada setiap data pada setiap cluster
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (5)
untuk 𝑖 =1,2,…, 𝑛 dan 𝑘 = 1,2, … , 𝑐 dengan 𝑚 : banyak variabel dengan (𝑗 = 1,2,3, … , 𝑚)
𝑋 𝑖𝑗 : sampel data ke- 𝑖 pada variabel ke- 𝑗
𝑉 𝑘𝑗 : nilai pusat cluster ke- 𝑘 pada variabel ke- 𝑗
7. Melakukan pengecekan kondisi berhenti
1) Jika (|𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 | < ε) atau ( 𝑡 > MaksIter) maka berhenti;
2) Jika tidak 𝑡 = 𝑡 + 1 , maka mengulangi langkah ke-4. dengan
𝑃 𝑡 : fungsi objektif ε : eror terkecil yang diharapkan
𝑡 : iterasi awal
Validasi Clustering
Proses validasi clustering dengan menghitung validasi Silhoutte Index (SI). SI merupakan salah satu  metode  yang  digunakan  untuk  memvalidasi cluster menggunakan  nilai  kohesi  dan  separasi. Terdapat dua komponen yaitu 𝑎(𝑖) dan 𝑏(𝑖) . 𝑎(𝑖) adalah rata-rata jarak data ke- 𝑖 terhadap semua data lainnya dalam satu cluster , sedangkan 𝑏(𝑖) adalah nilai minimum dari rata-rata jarak data ke- 𝑖 terhadap semua data pada cluster lain (Aini, et al ., 2014). Berikut persamaan dari 𝑎(𝑖) .
𝑎(𝑖) = 1 |𝐴|−1 ∑ 𝑑(𝑖, 𝑗) 𝑗∈𝐴,𝑗≠𝑖 (6)
untuk 𝑖 = 1,2, … , 𝑗 dengan 𝑗 : data lain dalam cluster A 𝑑(𝑖, 𝑗) : jarak data antara data 𝑖 dan 𝑗 Berikut persamaan 𝑏(𝑖) .
𝑏(𝑖) = 𝑚𝑖𝑛 𝑑(𝑖, 𝐶) (7)

## dengan
𝑑(𝑖, 𝐶) : jarak rata-rata data 𝑖 dengan data pada cluster lain 𝐶 Adapun persamaan Silhoutte Index (SI) berikut.
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)) (8) dengan
𝑎(𝑖) :  rata-rata jarak data ke- 𝑖 terhadap semua data lainnya dalam satu cluster 𝑏(𝑖) : nilai minimum dari rata-rata jarak data ke- 𝑖 terhadap semua data pada cluster lain 𝑚𝑎𝑥(𝑎, 𝑏) : nilai maksimum dari nilai a dan b pada suatu data Selanjutnya, menghitung nilai koefisien silhouette yang didefinisikan sebagai rata-rata 𝑠(𝑖) yaitu:
𝑆𝐶 = 1 𝑛 ∑ 𝑠(𝑖) 𝑛 𝑖=1 (9)
untuk 𝑖 = 1,2, . . . , 𝑛 dengan 𝑛 : jumlah data
𝑠(𝑖) : nilai silhouette index
Hasil clustering terbaik jika koefisien silhouette bernilai maksimal yaitu dengan meminimalkan jarak  daram  kelompok  serta  memaksimalkan  jarak  antar  kelompok.  Interpretasi  nilai  koefisien silhouette ditunjukkan dalam Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Interpretasi nilai silhouette coefficient Silhouette Coefficient Interpretasi 𝟎, 𝟕 < 𝐒𝐂 ≤ 𝟏 Struktur yang dihasilkan sangat kuat 𝟎, 𝟓 < 𝐒𝐂 ≤ 𝟎, 𝟕 Struktur yang dihasilkan kuat 𝟎, 𝟐𝟓 < 𝐒𝐂 ≤ 𝟎, 𝟓 Struktur yang dihasilkan lemah −𝟏 ≤ 𝐒𝐂 ≤ 𝟎, 𝟐𝟓 Tidak berstruktur

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses clustering dengan fuzzy  c  means dengan  6 cluster pada  40  data  kelurahan  di  Kabupaten Jember pada Kecamatan Sumbersari, Kecamatan Patrang, Kecamatan Arjasa, Kecamatan Pakusari, Kecamatan  Sukorambi,  dan  Kecamatan  Kaliwates  berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  dengan pangkat pembobot ( 𝑤 ) sebesar 3 dan maksimal iterasi (MaxIter) sebesar 500 dengan eror terkecil yang diharapkan ( 𝜀 ) sebesar 0,01. Perhitungan FCM dilakukan dengan memperbaiki matriks partisi pada setiap iterasi, hingga kondisi berhenti terpenuhi dan menghasilkan matriks partisi terakhir. Hasil perhitungan enam pusat cluster pada Tabel 2 .
Tabel 2. Pusat cluster Pusat C1 C2 C3 C4 C5 C6 Longitude 113,74127 113,76766 113,6664  113,6735  113,7143 113,7031 Latitude -8,117691 -8,159427 -8,18429 -8,14914 -8,15351 -8,18313
Setelah didapatkan pusat cluster, maka langkah selanjutnya yaitu menghitung fungsi objektif dan eror yang ditunjukkan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Grafik fungsi objektif dan eror
Gambar 1 menunjukkan grafik fungsi objektif dan eror, dimana iterasi perhitungan metode fuzzy c means konvergen. Berdasarkan pada grafik, fungsi objektif telah mendekati 0 pada iterasi ke 26 dengan nilai 0,008356 dan nilai eror yaitu 0,0086942. Derajat keanggotaan paling besar pada suatu data akan menentukan data tersebut masuk dalam cluster . Gambar 2 menampilkan visualisasi data hasil pengelompokan kelurahan menjadi 6 cluster sebagai cluster acuan berikut.
Gambar 2. Visualisasi data
Adapun hasil cluster acuan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil cluster acuan No Cluster Nama Lokasi 1. Pertama Kelurahan Baratan Kelurahan Kemuning Lor Kelurahan Darsono Kelurahan Arjasa Kelurahan Biting Kelurahan Candijati Kelurahan Kamal Kelurahan Bedadung Kelurahan Patemon 2. Kedua Kelurahan Antirogo Kelurahan Kertosari Kelurahan Pakusari Kelurahan Jatian Kelurahan Subo Kelurahan Sumberpinang 3. Ketiga Kelurahan Mangli Kelurahan Sempusari Kelurahan Kaliwates Kelurahan Jubung Kelurahan Dukuh Mencek 4. Keempat Kelurahan Slawu Kelurahan Jumerto Kelurahan Banjarsengon Kelurahan Kebon Agung Kelurahan Sukorambi Kelurahan Karang Pring Kelurahan Klungkung 5. Kelima Kelurahan Tegalgede Kelurahan Jember Lor Kelurahan Patrang Kelurahan Bintoro 6. Keenam Kelurahan Krajingan Kelurahan Wirolegi Kelurahan Karangrejo Kelurahan Kebonsari Kelurahan Sumbersari
Kelurahan Gebang Kelurahan Tegal Besar Kelurahan Jember Kidul Kelurahan Kepatihan
Selanjutnya dengan cara yang sama berlaku pada kriteria lain. Hasil cluster pada kriteria jumlah penduduk,  jumlah  sekolah  berbasis  agama  Islam,  jumlah  penduduk  berdasarkan  tingkat kesejahteraan, dan jumlah pusat keramaian. Adapun hasil cluster pada tiap kriteria pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil cluster pada tiap kriteria No Nama Lokasi Cluster Jumlah Kesamaan Cluster Acuan 𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 𝒙 𝟑 𝒙 𝟒 1 Baratan, Patrang 1 2 6 4 3 0 2 Kemuning Lor, Arjasa 1 5 4 5 1 1 3 Darsono, Arjasa 1 5 4 4 3 0 4 Arjasa, Arjasa 1 5 4 4 3 0 5 Biting, Arjasa 1 1 5 2 4 1 6 Candijati, Arjasa 1 1 5 6 4 1 7 Kamal, Arjasa 1 1 5 6 4 1 8 Bedadung, Pakusari 1 1 5 6 4 1 9 Patemon, Pakusari 1 1 5 2 1 2 10 Antirogo, Sumbersari 2 2 6 4 4 1 11 Kertosari, Pakusari 2 5 4 6 3 0 12 Pakusari, Pakusari 2 5 4 6 1 0 13 Jatian, Pakusari 2 1 5 4 4 0 14 Subo, Pakusari 2 1 5 6 4 0 15 Sumberpinang, Pakusari 2 5 4 6 4 0 16 Mangli, Kaliwates 3 3 1 3 2 2 17 Sempusari, Kaliwates 3 2 6 6 2 0 18 Kaliwates, Kaliwates 3 2 1 3 5 1 19 Jubung, Sukorambi 3 1 5 3 3 2 20 Dukuh Mencek, Sukorambi 3 5 4 5 4 2 21 Slawu, Patrang 4 5 4 3 1 1 22 Jumerto, Patrang 4 1 5 6 4 1 23 Banjarsengon, Patrang 4 1 5 6 4 1 24 Kebon Agung, Kaliwates 4 5 4 2 6 1 25 Sukorambi, Sukorambi 4 2 6 1 1 0 26 Karang Pring, Sukorambi 4 5 4 4 4 3 27 Klungkung, Sukorambi 4 1 5 3 4 1 28 Tegalgede, Sumbersari 5 5 4 2 3 5 29 Jember Lor, Patrang 5 3 1 3 5 1 30 Patrang, Patrang 5 3 1 3 2 0 31 Bintoro, Patrang 5 2 6 5 4 1 32 Krajingan, Sumbersari 6 3 3 4 1 0 33 Wirolegi, Sumbersari 6 2 6 5 3 1 34 Karangrejo, Sumbersari 6 3 1 3 3 0 35 Kebonsari, Sumbersari 6 6 3 5 2 1 36 Sumbersari, Sumbersari 6 6 3 6 6 3
No Nama Lokasi Cluster Jumlah Kesamaan Cluster Acuan 𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 𝒙 𝟑 𝒙 𝟒 37 Gebang, Patrang 6 6 3 1 3 1 38 Tegal Besar, Kaliwates 6 4 3 1 2 0 39 Jember Kidul, Kaliwates 6 3 1 1 6 1 40 Kepatihan, Kaliwates 6 3 2 6 6 2
Selanjutnya berdasarkan Tabel 4 dilakukan perhitungan fuzzy c means sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Jumlah tertinggi cluster yang sama dengan cluster acuan pada  cluster pertama bernilai 2 yaitu Kelurahan Patemon. Cluster kedua bernilai 1 yaitu Kelurahan Antirogo. Cluster ketiga bernilai 2 yaitu Kelurahan Mangli dan Kelurahan Jubung. Cluster keempat bernilai 3 yaitu Kelurahan Karang  Pring.  Cluster  kelima  bernilai  1  yaitu  Kelurahan  Tegalgede,  Kelurahan  Jember  Lor,  dan Kelurahan Bintoro. Cluster keenam bernilai 3 yaitu Kelurahan Sumbersari.
Jika terdapat kelurahan yang memiliki jumlah cluster yang sama dengan cluster acuan lebih dari satu  kelurahan  maka  dilakukan  pembobotan  menurut  tingkat  kepentingan  kriteria  berdasarkan penilaian pihak bank dengan ketentuan berikut:
a. Jumlah pusat keramaian diberi bobot 4 dengan kategori sangat penting.
b. Jumlah penduduk diberi bobot 3 dengan kategori penting.
c. Jumlah penduduk dengan tingkat kesejahteraan diberi bobot 2 dengan kategori cukup penting.
d. Jumlah sekolah berbasis agama Islam diberi bobot 1 dengan kategori kurang penting. Jika  dalam  pembobotan  terdapat  total  bobot  yang  sama  maka  kelurahan  yang  dipilih berdasarkan kepentingan pihak bank. Berdasarkan Tabel 4, cluster ketiga dan cluster kelima terdapat lebih  dari  satu  kelurahan  yang  memiliki  jumlah  cluster  yang  sama  dengan  cluster  acuan  sehingga dilakukan  pembobotan  berdasarkan  parameter  kepentingan  pada  kriteria.  Pada  cluster  ketiga Kelurahan Mangli memiliki total bobot yaitu 5 dan Kelurahan memiliki total bobot yaitu 6. Pada cluster kelima Kelurahan Tegalgede memiliki total bobot yaitu 3, Kelurahan Jember Lor memiliki total bobot yaitu 4, dan Kelurahan Bintoro memiliki total bobot yaitu 2. Sehingga bobot terbesar pada cluster ketiga yaitu  Kelurahan  Jubung  dan  pada  cluster  kelima  yaitu  Kelurahan  Jember  Lor.  Oleh  karena  itu, penempatan  lokasi  ATM  yang  cocok  yaitu  Kelurahan  Patemon,  Kelurahan  Antirogo,  Kelurahan Jubung,  Kelurahan  Jember  Lor  dan  Kelurahan  Sumbersari.  Selanjutnya  menghitung  nilai  validasi clustering dengan Silhouette Index (SI) pada setiap kriteria seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Validasi SI pada setiap kriteria No. Kriteria Validasi SI 1.  Jumlah pusat keramaian 0,81064 2.  Jumlah penduduk 0,84047 3.  Jumlah penduduk dengan tingkat kesejahteraan 0,81388 4.  Jumlah sekolah berbasis agama Islam 0,85614 Rata-rata 0,83028
Apabila  nilai  silhouette  mendekati  1,  maka  semakin  baik  cluster  tersebut.  Nilai  rata-rata  koefisien silhouette yang diperoleh yaitu 0,83028 menunjukkan bahwa struktur antara objek dan cluster yang terbentuk memperlihatkan hasil yang sangat kuat.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penentuan lokasi yang tepat untuk ATM BSI dapat menggunakan metode fuzzy c means dengan metode pengelompokan yang memiliki  lebih  dari  satu  kelompok.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  pengelompokan kelurahan menjadi 6 cluster dengan kriteria letak wilayah sebagai cluster acuan, jumlah penduduk, jumlah  sekolah  berbasis  agama  Islam,  jumlah  penduduk  berdasarkan  tingkat  kesejahteraan  dan jumlah  pusat  keramaian.  Cluster  pertama  dan  cluster  keenam  sebanyak  9  wilayah,  cluster  kedua sebanyak 6 wilayah, cluster ketiga sebanyak 5 wilayah, cluster keempat sebanyak 7 wilayah, cluster kelima  sebanyak  4  wilayah.  Lokasi  yang  tepat  ATM  BSI  di  Kabupaten  Jember  yaitu  Kelurahan Patemon, Kelurahan Antirogo, Kelurahan Jubung, Kelurahan Jember Lor dan Kelurahan Sumbersari. Nilai rata-rata koefisien silhouette yang diperoleh yaitu 0,83028 menunjukkan bahwa struktur antara objek dan cluster yang terbentuk memperlihatkan hasil yang sangat kuat.

## REFERENSI
Aini, F.N., S. Palgunadi., dan R. Anggrainingsih. (2014). Clustering business rocess model petri net dengan complete linkage. Jurnal ITSMART. 3(2): 47-51.
Badan Pusat Statistik. (2021). Kabupaten Jember dalam Angka 2021. Jember: BPS Jember. Bagas, I., Retno, Y., dan Susyanto, T. (2021). Penerapan metode clustering dengan fuzzy c-means untuk memetakan daerah rawan kecelakaan lalu lintas di Surakarta. Jurnal Ilmiah Sinus (JIS). 19(2): 1-10.
Bank  Syariah  Indonesia.  (2021).  Jaringan  Kami  PT  Bank  Syariah  Indonesia. https://www.bankbsi.co.id/jaringan, diakses pada 23 Maret 2021
Cristian, B., dan Hakim, L. (2019). Penerapan algoritma fuzzy c-means pada penentuan lokasi gudang pendukung PT. XYZ. Jurnal Teknologi Informasi. 16(1): 31-48. https://doi.org/10.24246/aiti.v16i1.31-48
Fauzan, A. (2022). Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: Publica Indonesia Utama Haryanto, R. (2020). Manajemen Pemasaran Bank Syariah. Pamekasan: Duta Media Publishing. Hutagaol, V., B. Sudarsono. dan A. L. Nugraha. (2015). Penentuan Lokasi ATM BNI Menggunakan Analytical Hierarcy Process (AHP) Dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus : Kecamatan Tembalang). Jurnal Geodesip Undip, 4(2).
Ismail. (2017). Perbankan Syariah. Jakarta: Kencana
Kusumadewi, S. dan H. Purnomo. (2010). Aplikasi Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Edisi Kedua. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Lasahido, M.A.C.D. (2018). Penentuan Lokasi Baru OJK di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Analisis Fajtor dan Analisis Klaster FCM. Skripsi. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Mahendra, G. dan Aryanto, K.Y. (2019). SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dab SAW. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi. 5(1): 49-56.
Novita, Y. dan Antoni, Y. (2020). Penentuan Potensi Lokasi ATM Bank Nagari Menggunakan SIG di Kota Padang. 4(5). 1054-1066.
Permatasari, C. K. (2020). Penerapan Analitycal Hierarchy Process (AHP) dalam menentukan lokasi
pabrik tempe. Journal of Applied Science. 2(2): 24-33.
Sanjaya, R dan Nataliani, Y. (2021). Perbandingan Pembobotan Kriteria dan Seleksi Kriteria pada Pengelompokan Kinerja Karyawan dengan Fuzzy C-Means. Jurnal Buana Informatika. 12(1): 1- 10.
Sholahuddin, M. (2015). Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Memetakan Daerah Banjir dengan Metode Skoring dan Pembobotan pada Daerah Kota Tarakan (Studi Kasus : Kelurahan Selumit dan Kelurahan Karang Balik). Skripsi. Tarakan: Universitas Borneo Tarakan.