Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 10(01), 2024, 999-1008
Pemetaan dan Pemodelan Minat Menabung Masyarakat di Bank Syariah Indonesia Jambi
Ahmad Syukron Prasaja 1) ,  Sri Rahma 2) , Titin Agustin Nengsih 3) , Imam Arifa’illah Saiful Huda 4) 1,4 Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi
2,3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam *Email korespondensi: syukronprasaja@uinjambi.ac.id

## Abstract
Indonesia's  status  as  a  predominantly  Islamic  nation  holds  immense  potential  for  Sharia  banking  growth. Following the merger of three Government Islamic banks into Bank Syariah Indonesia (BSI), crafting an effective strategy becomes crucial to enhance customer service. Despite this, Islamic banking still lags its conventional counterparts. Indonesia's geographical diversity offers opportunities for the banking sector to understand and expand its network. This study aims to know savings interest, map savings interest profiles, and model people's savings interest at BSI Jambi. The research population includes urban, mountainous, and coastal regions in Jambi Province,  with  a  sample  selected  through  probability  sampling.  Findings  indicate  that  gender,  education (especially  a  bachelor's  degree),  and  occupation  significantly  influence  savings  interest.  Proximity  to  branch banks also plays a pivotal role, emphasizing the importance of a strategic location in boosting savings interest. These  insights  form  a  critical  foundation  for  BSI  Jambi  to  develop  marketing  strategies  and  optimize  branch locations, fostering increased community participation in saving.

## Keywords: spatial mapping, modeling, saving interest, Bank Syariah Indonesia
Saran sitasi: Prasaja, A. S., Rahma, S., Nengsih, T. A., & Huda, I. A. (2024). Pemetaan dan Pemodelan Minat Menabung Masyarakat di Bank Syariah Indonesia Jambi. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 10 (01), 999-1008. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v10i1.12271
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v10i1.12271

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  mempunyai jumlah  penduduk  dengan  pemeluk  agama  Islam terbesar di dunia sebesar 86,7% dari total penduduk di Indonesia.  Kondisi  ini  menjadi  potensi  besar  dalam pengembangan perbankan syariah. Saat ini tiga bank syariah  telah  melakukan merger yaitu  BRI  Syariah, BNI Syariah, dan Bank Syariah Mandiri dengan nama baru  yaitu  Bank  Syariah  Indonesia  (BSI).  Pasca merger tiga bank syariah membutuhkan strategi yang tepat  dan  perlu  mengoptimumkan  jaringan  aset  BSI sehingga BSI mampu memberikan layanan pelanggan yang lebih baik. Sejauh ini perbankan syariah masih jauh  tertinggal  dibanding  dengan  bank  konvensional (Alhusain, 2021; Bazyar, 2021).
Di sisi lain, kondisi geografis wilayah Indonesia sangat  beragam,  mulai  dari  wilayah  pegunungan, daratan,  dan  pesisir  sehingga  kondisi  ini  membuat perbedaan corak kehidupan manusia, seperti kegiatan sosial, budaya, kegiatan ekonomi, jenis pekerjaan, dan lainnya. Kondisi ini dapat menjadi peluang besar bagi sektor  perbankan  dalam  menentukan  potensi  pasar baik  melalui  pelayanan  kepada  masyarakat  ataupun memperluas  jaringan  aset  melalui  karakteristik masyarakat  tersebut  (Al-Dowikat,  2023;  Mehrotra, 2021; Nakagawa, 2022). Oleh karena itu, karakteristik masyarakat  pada  masing-masing  wilayah  tersebut menjadi  hal  penting  dalam  menganalisis  minat menabung  masyarakat  bagi  perbankan  syariah khususnya BSI.
Saat  ini, Geographic  Information  System (GIS) telah banyak digunakan oleh berbagai bidang seperti perusahaan, kesehatan, pemerintahan, politik, pendidikan,  dan  bidang  lainnya  (Al-Dowikat,  2023; Higgs,  2022;  Mehrotra,  2019).  Penggunaan  GIS dalam mengevaluasi dan menganalisis pengembangan Bank merger pernah  dilakukan  oleh  ANZ-Center- cropped  dengan  Bank  Nasional  Selandia  Baru  untuk menjadi  satu  merek.  GIS  mampu  membantu  Bank ANZ  untuk  menempatkan  lokasi  cabang  terbaik  dan mampu menurunkan rasio biaya terhadap pendapatan Bank  dari  42,7%  menjadi  38,9%,  dan  pinjaman tumbuh  5  %  serta  simpanan  nasabah  bertambah  8% (FinTech Futures, 2015). Bank of America (BoA) juga membuat  pemodelan  jaringan  aset  bank  dan mengelola bisnisnya dengan memanfaatkan GIS. BoA terdampak krisis global sehingga mengharuskan untuk merampingkan  jaringan  asetnya  yang  kompleks dengan  memutuskan outlet bank  mana  yang  perlu dipertahankan.  Dengan  pemanfaatan  GIS,  tim distribusi  Ritel  BoA  dapat  mengurangi  pengeluaran tahunan Bank secara luar biasa sebesar 800 juta dolar dan menambahkan sekitar US $ 1 pada harga saham. Selain itu, BoA juga mengembangkan model prediktif untuk  pengembangan  bisnis  Bank  dan  memetakan nilai  setiap  situs  atau  tempat  ke  jaringan  aset  bank. BoA juga memanfaatkan GIS untuk melihat hubungan antara  lokasi  bisnis  dan  demografi  nasabahnya  serta digunakan  untuk  menyediakan  produk  yang  sesuai (ESRI Malaysia, 2013).
Faktor  sosial  dan  demografis  juga  memainkan peran  penting  dalam  pemilihan  rekening  bank. Preferensi  dalam  memilih  rekening  bank  dapat berbeda-beda  tergantung  pada  kelompok  usia, pendapatan,  dan  latar  belakang  pendidikan  (Nejad, 2018;  Potgieter,  2018).  Misalnya,  generasi  muda cenderung lebih tertarik pada fitur digital, sementara generasi yang lebih tua mungkin lebih mengutamakan layanan  pelanggan  dan  kepercayaan  pada  institusi (J.D. Power, 2023).
Faktor  geografis  dan  budaya  juga  memainkan peran  penting.  Preferensi  perbankan  dapat  sangat dipengaruhi oleh faktor budaya dan geografis, dengan konsumen  di  berbagai  wilayah  memiliki  kebutuhan dan  ekspektasi  yang  berbeda  terhadap  layanan perbankan  mereka.  Hal  ini  menunjukkan  pentingnya memahami  konteks  lokal  dalam  analisis  preferensi perbankan (Khan, 2022).
Perubahan  demografis,  seperti  urbanisasi  dan perubahan  struktur  keluarga,  juga  mempengaruhi
pemilihan  rekening  bank.  Perubahan  demografis signifikan,  seperti  peningkatan  urbanisasi,  memiliki dampak  langsung  pada  tren  perbankan,  dengan permintaan yang meningkat untuk layanan yang lebih dinamis  dan  terdiversifikasi.  Ini  menggarisbawahi bagaimana tren demografis secara keseluruhan dapat mempengaruhi  kebiasaan  perbankan  (Arkhipova, 2022; Berlemann, 2014).
Penggunaan  GIS  untuk  perbankan  sangat bermanfaat untuk melihat berbagai aspek, diantaranya pemilihan  lokasi  ATM/bank  cabang  (Wang,  2021), evaluasi  penutupan  aset  (Cinquepalmi,  2023), ekspansi  bisnis  (Hassanien,  2023;  Kausar,  2021), kampanye  pemasaran  yang  ditargetkan,  pengukuran kinerja,  riset  pasar,  kebiasaan  bertransaksi  nasabah, kompetitor, dan lainnya  (MacDonald, 2001; MIHAI, 2019). GIS dapat dipadukan dengan analisis statistik seperti  pengelompokan,  uji  hipotesis,  pemodelan ataupun  prediksi  (Pomortseva,  2021).  Salah  satu contoh  adalah  pemetaan  calon  nasabah  yang  dapat dilakukan  pada  profil  calon  nasabah  bank  dengan Analisis Regresi Logistik.
Analisis  Regresi  Logistik  merupakan  alat statistik  yang  digunakan  untuk  pemodelan  kasus penelitian  dengan  tujuan  melihat  pengaruh  peubah penjelas terhadap peubah respon, jika peubah respon dalam  penelitian  bersifat  kategori  (Hosmer  et  al., 1989). pemodelan Regresi Logistik diterapkan untuk membangun  model  variabel  respon  yang  bersifat kategori yaitu jenis perguruan tinggi dengan satu atau lebih  variabel  prediktor  baik  itu  bersifat  kategori maupun  kontinu  (Agresti,  2007).  Model  Regresi Logistik  Multinomial  merupakan  perluasan  dari regresi  logistik  biner  (peubah  respon  yang  bersifat dikotomus  yang  hanya  mempunyai  dua  nilai kemungkinan.  Bentuk  model  Regresi  Logistik Multinomial  disebut  Multinomial  Logit.  Metode  ini dipakai  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pelanggan  dalam  peralihan  minat penggunaan Bank Islam di Kuwait (Ghamry, 2022).
Berdasarkan paparan di atas, perpaduan GIS dan analisis  statistik  menjadi  alat  penting  untuk memastikan  perusahaan  komersial  tetap  kompetitif baik di era sekarang ataupun di era yang akan datang. GIS  menghadirkan  paket  informasi  secara  lengkap dan  dengan  dukungan  hasil  analisis  statistik  akan membantu para pengambil kebijakan dalam memutuskan  keputusan  secara  cepat  dan real  time (Biljecki, 2021).

## 2. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi data primer dan data sekunder. Data primer meliputi variabel minat masyarakat memilih menabung  di  BSI  yang  bersumber  dari  hasil penyebaran kuesioner ke masyarakat pada jangkauan cabang BSI di Jambi. Penelitian ini adalah penelitian yang  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif deskriptif.  Peneliti  kuantitatif  harus  meyakini  bahwa masalah penelitiannya mempunyai konsep pendukung.  Penelitian  kuantitatif  adalah  konfirmasi atas suatu teori yang menjadi dasar penelitian tersebut, teori  merupakan  unsur  utama  dari  penelitian kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  menuntut  peneliti untuk  secara  cepat  dan  tepat  ketika  memfokuskan topik,  karena  topik  yang  spesifik  akan  memudahkan dalam memilih teori serta menentukan hipotesis
Populasi pada penelitian ini yakni penduduk kota dan  kabupaten  yang  ada  di  Provinsi  Jambi.  Dari  2 Kota  dan  9  Kabupaten  yang  ada  di  Provinsi  Jambi, kota  dan  kabupaten  tersebut  dapat  di  dibedakan karakteristik wilayahnya menjadi daratan (perkotaan), pegunungan, dan pesisir. Wilayah perkotaan meliputi Kota  Jambi  dan  Kota  Sungai  Penuh.  Sampel  adalah sebagian  dari  populasi  yang  merupakan  kuantitas keseluruhan  dari  individualitas  populasi  itu  sendiri. Pada hal populasi ini, jika populasinya luas (banyak) dan peneliti tidak mampu menyelidiki segala sesuatu yang  ada  di  masyarakat  tersebut,  misalnya  karena keterbatasan  waktu,  dana,  dan  tenaga  maka  peneliti dapat  menggunakan  sampel  yang  diperoleh  dari populasi  tersebut.  Hasil  yang  diselidiki  dari  peroleh sampel  kemudian  diterapkan  pada  seluruh  populasi. Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  teknik probability sampling yaitu metode pengambilan data ini dilakukan memberi kesempatan yang sama kepada semua orang yang masuk dalam kriteria untuk terpilih menjadi responden penelitian (Sugiono, 2017).
Prosedur pengambilan sampel untuk masyarakat secara acak bertingkat yang berbasis wilayah melalui tiga  tahapan;  (1)  membagi  wilayah  menjadi  tiga zonasi  dari  titik  awal  lokasi  kantor  cabang  BSI, kemudian membagi blok-blok berdasarkan persebaran perumahan  agar  tidak  tumpang  tindih;  (2)  memilih blok perumahan yang telah dibuat secara acak; dan (3) memilih  secara  acak  nomor  unit  rumah  dari  setiap blok perumahan (Howell et al., 2020).
Peneliti melakukan pengambilan sampel penelitian yang didapati melalui rumus slovin:
n = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 Keterangan :
n = Sampel N = Populasi e = Tingkat kesalahan (10%)
Dengan  populasi  penduduk  Provinsi  Jambi sebanyak  3.726.004  jiwa  maka  didapat  sample sebanyak 99,9 orang. Untuk mempermudah penelitian maka 99,9 di bulatkan menjadi 100. Artinya penelitian ini  membutuhkan  100  orang  responden  yang  akan dijadikan sampel penelitian.
Teknik  analisa  data  dalam  penelitian  ini disesuaikan dengan tujuan yang dicapai yaitu: a. Karakterisasi  masyarakat  yang  berada  dalam jangkauan  bank  cabang  BSI  di  Jambi  yang  di analisis  dengan  statistika  deskriptif : mean , median,  modus  yang  berupa  grafik,  gambar ataupun tabel.
b. Pemetaan  persebaran  profil  minat  menabung masyarakat di BSI yang berada dalam jangkauan bank  cabang  BSI  di  Jambi  yang  akan  dianalisis dengan  GIS . Variabel  yang  dipilih  yakni karakteristik calon nasabah yang dijabarkan pada beberapa  indikator  yaitu;  jenis  pekerjaan,  usia, jenis  kelamin,  pendapatan,  pengeluaran,  jumlah tanggungan  keluarga,  agama,  pendidikan,  jarak rumah dengan kantor bank, produk yang diminati, minat masyarakat memilih menjadi nasabah BSI;
c. Pemodelan minat menabung masyarakat di Jambi dari  karakteristik  profil  di  Jambi  menggunakan analisis Regresi Logistik;

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil
3.1.1. Karakteristik responden
Hasil  analisis  data  dalam  penelitian  ini  berasal dari data primer yaitu data yang dikumpulkan dengan menyebarkan  kuesioner  kepada  masyarakat  di Provinsi  Jambi.  Jumlah  kuesioner  yang  dibagikan kepada  responden  adalah  100.  Pada  penelitian  ini, peneliti memberikan informasi tentang kondisi umum responden berdasarkan jenis kelamin, usia, pendidikan  terakhir,  dan  pekerjaan.  Lebih  jelasnya pada diagram sebagai berikut:
a. Jenis kelamin
Pengelompokan responden berdasarkan jenis kelaminnya yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Jumlah Persentase 1 Laki-laki 44 44% 2 Perempuan 56 56% Jumlah 100 100%
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat dilihat bahwa  responden  perempuan  lebih  dominan dibanding  responden laki-laki yaitu sebanyak  56 orang atau 56%.
b. Pendapatan
Pengelompokan responden berdasarkan pendapatan yaitu sebagai berikut:
Tabel 2. Karakteristik Responden Berdasarkan Pendapatan No  Pendapatan (Rupiah) Responden Persentase 1 < 600.000 6 6% 2 600.000 – 1.500.000 42 42% 3 1.500.000 – 2.000.000 7 7% 4 2.000.000 – 3.000.000 15 15% 5 3.000.000 – 4.000.000 17 17% 6 >  4.000.000 7 7% Jumlah 100 100%
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat dilihat bahwa responden dengan pendapatan kurang dari
Rp.600.000,- dominan sebesar 42 orang.
Pendapatan  Rp.3.000.000  –  Rp.4.000.000  yaitu sebanyak 17 orang, dan Pendapatan Rp.2.000.000 –  Rp.3.000.000  yaitu  sebanyak  15  orang,  di Pendapatan  Rp.600.000  –  Rp.1.500.000  yaitu sebanyak 12 orang dan Pendapatan >
Rp.4.000.000 yaitu sebanyak 7 orang.
c. Pendidikan Terakhir
Pengelompokan responden berdasarkan tingkat  pendidikan  terakhirnya  adalah  sebagai berikut:
Tabel 3. Karakteristik Responden
Berdasarkan Pendidikan No Pendidikan   Responden   Persentase 1 SMP/MTs 1 1% 2 SMA/SMK 28 28% 3 S1 53 53% 4 S2 17 17% 5 S3 1 1% Jumlah 100 100%
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat dilihat bahwa  responden  yang  paling  dominan  pada penelitian  ini  berdasarkan  pendidikannya  adalah S1 sebanyak 53 orang, sedangkan responden yang berpendidikan  SMP/MTs  dan  S3  sebanyak  1 orang masing-masing.
d. Pekerjaan
Pengelompokan responden berdasarkan pekerjaannya adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan No Pekerjaan Responden  Persentase 1 Petani 4 4% 2 Wiraswasta 12 12% 3 PNS 19 19% 4 Karyawan 23 23% 5 Belum Bekerja 42 42% Jumlah 100 100%
Berdasarkan  tabel  di  atas,  maka  dapat diketahui bahwa responden yang paling dominan berdasarkan  pekerjaannya  adalah  belum  bekerja yaitu  sebanyak  42  orang  sehingga  responden  ini merasa tidak membutuhkan bank dalam menyimpan  uang  terutama  bank  BSI.  Adapun responden  sebagai  petani  4  orang,  responden sebagai  wiraswasta  12  orang  dan  responden sebagai karyawan sebanyak 23 orang.
3.1.2. Pemetaan profil minat menabung masyarakat di BSI
Pemetaan  profil  minat  menabung  masyarakat yang  berada  dalam  jangkauan  bank  cabang  BSI dianalisis dengan GIS. Analisis GIS untuk pemetaan minat menabung calon nasabah akan menggambarkan sebaran dan perbandingan pada masing-masing zona, jangkauan  terhadap  bank  cabang.  Zonasi  distribusi masing-masing responden dapat dilihat pada gambar 1, gambar 2, dan gambar 3.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  jumlah responden  yang  tidak  minat  menabung  pada  zona  3 Km dari  bank cabang yaitu sebanyak 16%, zona 2 Km sebanyak  3  %,  dan  zona  1  Km  sebanyak  1%.  Ini menggambarkan  bahwa  jarak  responden  terhadap bank  cabang  akan  berpengaruh  terhadap  minat menabung  seseorang.  Ini  menandakan  bahwa, pertimbangan dalam Pembangunan bank cabang atau ATM perlu memperhatikan lokasi yang strategis dan keterjangkauan  calon  nasabah  atau  nasabah.  Secara lebih  detail  dapat  dilihat  pada  tabel  distribusi  minat menabung di masing-masing zonasi.
Gambar 1: Zonasi sampel di Kota Sungai Penuh
Gambar 2: Zonasi sampel di Kabupaten Kerinci

## Gambar 3: Zonasi sampel di Kota Jambi
Tabel 5. Distribusi minat menabung di masing-masing zonasi Zona Minat menabung Ya % Tidak % 1 27 27 1 1 2 35 35 3 3 3 19 19 16 16 Total 80 20
Sebuah survei yang dilakukan oleh Republika.co.id pada awal 2023 menunjukkan bahwa Bank  Syariah  Indonesia  (BSI)  menjadi  bank  syariah yang  paling  disukai,  dengan  pilihan  lebih  dari  60% responden.  Bank  lainnya  seperti  Bank  Muamalat, BCA  Syariah,  BTN  Syariah,  dan  BJB  Syariah  juga mendapat  tempat  di  lima  besar  (Damhuri,  2023). Kepercayaan ini dapat dikaitkan dengan keberhasilan BSI dalam menyediakan jangkauan luas dan beragam produk yang memenuhi kebutuhan nasabah. Layanan digital menjadi faktor penting dalam pilihan nasabah bank  syariah.  Kemudahan  dalam  transaksi online , pembukaan  rekening,  dan  berbelanja  investasi  lewat platform  digital  bank  syariah,  menunjukkan  tingkat kompetisi yang tinggi dengan bank konvensional. Hal ini menunjukkan adaptasi bank syariah terhadap tren digital yang berkembang pesat (Puspaningtyas, 2023).

## 3.1.3. Pemodelan minat menabung masyarakat di Jambi dari karakteristik profil di Jambi
Analisis  Regresi  Logistik  memodelkan  minat calon  nasabah  BSI  berdasarkan  profil  karakteristik. Hasil  pemodelan  menunjukkan  karakteristik  calon nasabah mana yang berminat secara signifikan. Hasil koefisien  pada  model  Regresi  Logistik  dapat diinterpretasikan dengan melihat nilai rasio odds -nya (Budyanra  &  Azzahra,  2017).  Rasio odds adalah ukuran  untuk  melihat  seberapa  besar  kecenderungan pengaruh karakteristik calon nasabah terhadap minat menabung di BSI.
Pengaruh  dari  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi minat masyarakat berminat menabung di  BSI  secara  individu  dilakukan  dengan  analisis Regresi Logistik Binner dengan uji Wald. Analisis ini menggunakan    variabel  respons  yaitu  minat masyarakat  menabung,  dimana  bernilai  nol  apabila masyarakat  berminat  menabung  di  bank  BSI  dan bernilai  satu  apabila  masyarakat  tidak  berminat menabung  di  bank  BSI.  Adapun  identifikasi  koding dari variabel  kategori pada penelitian ini adalah :
Tabel 6. Kode Variabel Regresi Logistik
Frekuensi Kode Parameter (1) (2) (3) (4) (5) (6) X4 > 4.000.000 7 1.000 .000 .000 .000 .000 .000 < 600.000 42 .000  1.000 .000 .000 .000 .000
Frekuensi Kode Parameter (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1.500.000-2.000.000 7 .000 .000  1.000 .000 .000 .000 2.000.000 - 3.000.000 15 .000 .000 .000 .000 1.000 .000 3.000.00 - 4.000.000 17 .000 .000 .000 .000 .000  1.000 600.000 - 1.500.000 12 .000 .000 .000 .000 .000 .000 X3 BELUM/TIDAK BEKERJA 42 1.000 .000 .000 .000 KARYAWAN 23 .000  1.000 .000 .000 PETANI/P 4 .000 .000  1.000 .000 PNS 19 .000 .000 .000 1.000 WIRASWASTA 12 .000 .000 .000 .000 X2 S1 53 1.000 .000 .000 .000 S2 17 .000  1.000 .000 .000 S3 1 .000 .000  1.000 .000 SMA/MA 28 .000 .000 .000 1.000 SMP/MTs 1 .000 .000 .000 .000 X7 Belum Menikah 62 1.000 Menikah 38 .000 X1 Laki-laki 44 1.000 Perempuan 56 .000

## Uji Signifikansi Parameter
Uji  signifikansi  parameter  dilakukan  untuk mengetahui apakah taksiran parameter yang diperoleh berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  model.  Uji signifikansi parameter dilakukan secara simultan dan parsial.
a. Uji Signifikansi Parameter Regresi Logistik
1) Secara Simultan
H 0 : 1 2 : 0 o p H    = = = =
(semua  parameter  tidak  berarti  terhadap model)
H 1 : Minimal  ada  satu  tanda  sama  dengan tidak berlaku
(paling sedikit satu parameter berarti terhadap model)
 :  5%
Statistik uji Untuk melihat tingkat variasi data, menggunakan  Cox  &  Snell  R Square  pada
Tabel 16. Tabel 6. Hasil Ringkasan Uji Parameter -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 80.304 .179 .284 Dari  Tabel  di  atas  diperoleh  nilai  rasio kemungkinan  sebesar 80.304 .  Nilai Chi- square tabel = 0.179 dengan α = 0.05 dan df =
3.  Karena  nilai  rasio  kemungkinan 80.304 ≥ 5,99  sehingga  keputusannya  adalah  Ho ditolak,  ini  berarti  bahwa  paling  sedikit  ada satu  variabel  prediktor  yang  berpengaruh secara simultan terhadap variabel respon pada α  =  0,05.  Tabel  6.  menunjukkan  nilai koefisien  determinansi  (R 2 )  dari  analisis Regresi  Logistik  Binner  sebesar 0.284 sehingga dikatakan kontribusi variabel prediktor  terhadap  variabel  respon  adalah sebesar 28,4 %.
Dengan  kepercayaan  95%  ternyata  data mendukung  bahwa  variabel  prediktor  (X) berperan  nyata  terhadap  variabel  respon (Y). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jenis  kelamin, pendidikan,    pekerjaan,  pendapatan,  jumlah tanggungan,  umur,  status  mempengaruhi peluang  prediksi  minat  dalam  memilih menabung di BSI Jambi.
Tabel 7. Hasil Klasifikasi
Observed Predicted Y Percentage Correct Tidak Ya Y Tidak 4 16 20.0 Ya 3 77 96.3 Overall Percentage 81.0
Pada  Tabel  7.  dapat  dilihat  bahwa  ketetapan prediksi  dalam  penelitian  ini  adalah  sebesar 81%. Dari tabel di atas diperoleh nilai prediksi berminat  menabung  di  BSI  yaitu  77  orang, baris  observasi  di  prediksi  oleh  model  100 orang berminat menabung di BSI Jambi. Nilai prediksi  tidak  berminat  menabung  di  BSI yaitu  16  orang,  baris  observasi  di  prediksi oleh  model  80  orang  berminat  menabung  di BSI.
Tabel 8. Hasil Uji Simultan B S.E.  Wald df Sig.  Exp(B) 1.386 .250 30.749 1 .000  4.000
Uji  signifikansi  secara  simultan  juga  dapat dilihat  pada  nilai  signifikansi  Tabel  8.  Hasil uji  simultan  pada  Tabel  8.  menyatakan  Ho
ditolak karena nilai signifikansi pada statistik uji  <  α  =  0,05.  Pada  Tabel  di  bawah  dapat dilihat  bahwa  didapatkan  nilai  signifikansi sebesar 0,0 di mana lebih kecil dari nilai α = 0,05.  Oleh  karena  itu  kesimpulan  penelitian Ho  ditolak  yang  berarti  minimal  ada  satu variabel  bebas  yang  secara  bersama-sama mempengaruhi model.
2) Secara Parsial
Pengujian  secara  parsial  dengan  menguji hipotesis adalah :
H 0 :  β i =  0  (parameter  tidak  berarti  terhadap model)
H 1 :  β i ≠ 0 (parameter berarti terhadap model) α  : 5%
Statistik uji : Tabel 9. Hasil Uji Wald B S.E. Wald df Sig. Exp(B) X1(1) -.583 .639 .835 1 .041* .558 X2 1.257 4 .869 X2(1) -18.627 40192.922 .000 1 1.000 .000 X2(2) -17.622 40192.922 .000 1 1.000 .000 X2(3) -20.479 57948.343 .000 1 1.000 .000 X2(4) -17.956 40192.922 .000 1 1.000 .000 X3 3.012 4 .556 X3(1) .024 1.111 .000 1 .983 1.025 X3(2) -1.341 1.093 1.504 1 .020* .262 X3(3) 19.196 17943.905 .000 1 .999 217213565.356 X3(4) 19.820 11272.301 .000 1 .999 405260279.556 X4 4.173 5 .525 X4(1) -20.585 11272.301 .000 1 .999 .000 X4(2) .261 1.006 .067 1 .795 1.299 X4(3) .018 1.490 .000 1 .990 1.018 X4(4) .060 1.458 .002 1 .967 1.062 X4(5) -1.961 1.353 2.100 1 .047* .141 X5 .046 .234 .038 1 .845 1.047 X6 -.061 .090 .458 1 .499 .941 X7(1) -3.221 1.551 4.315 1 .038* .040 Konstanta 24.165 40192.922 .000 1 1.000 31231062029.729
* signifikan 5%

## Kriteria Uji :
Dengan α = 0,05 pada Tabel 9., nilai p-value dari uji Wald per-kategori  dapat disimpulkan bahwa jenis kelamin, pekerjaan, pendapatan, dan  status  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  (p-value  <  5%).  Hal  ini  berarti bahwa  variabel  jenis  kelamin,  pekerjaan,
pendapatan,  dan  status  yang  berpengaruh secara signifikan terhadap minat menabung di BSI  Jambi.
3) Uji kelayakan model ( goodness of fit )
Untuk  menguji  kelayakan  model,  dapat menggunakan metode Hosmer-Lemeshow. H 0 : Model cocok dengan data pengamatan.
H 1 :  Model  tidak  cocok  dengan  data pengamatan α  : 5%
Statistik uji:
Tabel 4.12. Hasil Uji Hosmer-Lemeshow Chi-square df Sig. 5.222 8 .734

## Kriteria uji:
Hasil menyatakan tolak Ho bila p-value < α. Terima  dalam  hal  lainnya.  Nilai  p-value statistik  uji  Hosmer-Lemeshow  >  0.05, artinya H 0 diterima.

## Kesimpulan:
Dengan kepercayaan 95%, dapat disimpulkan bahwa  model  logit  binner  layak  untuk digunakan. Hal ini berarti tidak ada perbedaan antara observasi dan prediksi dengan kata lain model fit atau layak untuk digunakan (Hadjar, 2018).
b. Model terbaik
Berdasarkan  pada  Tabel  9  dapat  diketahui bahwa jenis kelamin, pekerjaan, pendapatan, dan status  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap minat menabung di BSI Jambi. Adapun variabel  jenis  kelamin  memberikan  pengaruh yang signifikan terhadap minat menabung di BSI Jambi.  Berbeda  dengan  pendidikan  di  semua kategori,  jumlah  tanggungan  dan  umur  tidak berpengaruh signifikan terhadap minat menabung di BSI Jambi. Sedangkan pekerjaan berpengaruh terhadap minat menabung di BSI Jambi terutama yang  bekerja  sebagai  karyawan  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  minat menabung  di  BSI  Jambi.  Adapun  pendapatan antara Rp.3.000.000,- - Rp. 4.000.000,-
mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  minat menabung  di  BSI  Jambi.  Adapun  status masyarakat: belum menikah berpengaruh signifikan  terhadap  minat  menabung  di  BSI Jambi.    Kesignifikanan  ini  ditunjukkan  dengan adanya nilai p-value < 0,05.
Adapun  model  Logistik  Binner  dapat dituliskan sebagai berikut :
log       −   ˆ 1
ˆ =  24.165-0.583X 11 -  18.627X 21 -
17.622 X 22 - 20.479 X 23 -17.956X 24 + 0.024X 31 - 1.341X 32 +  19.196X 33 -  19.82X 34 -  20.585  X 41 + 0.261  X 42 +  0.018X 43 +  0.06X 44 -  1.961X 45 + 0.04X 5 - 0.06X 6 - 3.22 X 71

## c. Nilai odds ratio
Berdasarkan  output  di  atas,  terlihat  bahwa nilai odds untuk masing-masing variabel penjelas. Sehingga dapat diartikan sebagai berikut:
1) Ketika  jenis  kelamin  laki-laki,  pendidikan, peluang  masyarakat  berminat  menabung  di BSI Jambi sebesar 0.558 kali lipat lebih besar dibandingkan  perempuan  dengan  syarat pengaruh lain konstan.
2) Ketika  masyarakat  mempunyai  pekerjaan sebagai  karyawan,  peluang  masyarakat berminat  menabung  di  BSI  Jambi  sebesar 0.02    kali  lipat  lebih  besar  dibandingkan pekerjaan  lainnya,  dengan  syarat  pengaruh lain konstan.
3) Ketika  masyarakat  memiliki  pendapatan antara  Rp.3.000.000,-  -  Rp.  4.000.000,-, peluang  masyarakat  berminat  menabung  di BSI Jambi sebesar 0.141 kali lipat lebih besar dibandingkan  pendapatan  lainnya,  dengan syarat pengaruh lain konstan.
4) Ketika  masyarakat  belum  menikah,  peluang masyarakat berminat menabung di BSI Jambi sama besar (0.04) dengan yang telah menikah dengan syarat pengaruh lain konstan.

## 3.2. Pembahasan
Karakteristik jenis kelamin responden perempuan lebih dominan dibanding responden laki- laki yaitu sebanyak 56 orang atau 56%. Karakteristik pendidikan  responden  dominan  S1  yakni  sebanyak 53%.  Responden  yang  paling  dominan  berdasarkan pekerjaannya adalah belum bekerja yaitu sebanyak 42 orang  sehingga  responden  ini  merasa  tidak membutuhkan bank dalam menyimpan uang terutama bank BSI. Adapun responden sebagai petani 4 orang, responden sebagai wiraswasta 12 orang dan responden sebagai karyawan sebanyak 23 orang.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  jumlah responden  yang  tidak  minat  menabung  pada  zona  3 Km dari  bank cabang yaitu sebanyak 16%, zona 2 Km sebanyak  3  %,  dan  zona  1  Km  sebanyak  1%.  Ini menggambarkan  bahwa  jarak  responden  terhadap bank  cabang  akan  berpengaruh  terhadap  minat menabung  seseorang.  Ini  menandakan  bahwa, pertimbangan dalam Pembangunan bank cabang atau ATM perlu memperhatikan lokasi yang strategis dan keterjangkauan  calon  nasabah  atau  nasabah.  Secara lebih  detail  dapat  dilihat  pada  tabel  distribusi  minat menabung di masing-masing zonasi.
Jenis kelamin, pekerjaan, pendapatan, dan status yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  minat menabung  di  BSI  Jambi.  Adapun  variabel  jenis kelamin  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  minat  menabung  di  BSI  Jambi.  Berbeda dengan  pendidikan  di  semua  kategori,  jumlah tanggungan  dan  umur  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  minat  menabung  di  BSI  Jambi.  Sedangkan pekerjaan  berpengaruh  terhadap  minat  menabung  di BSI  Jambi  terutama  yang  bekerja  sebagai  karyawan memberikan pengaruh yang signifikan terhadap minat menabung di BSI Jambi

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menyoroti dominasi  karakteristik  jenis  kelamin  perempuan sebagai  responden,  mayoritas  dengan  latar  belakang pendidikan S1, dan sebagian besar belum bekerja. Hal ini  menyiratkan  bahwa  sejumlah  responden  merasa kurang membutuhkan bank, khususnya Bank Syariah Indonesia  (BSI),  untuk  menyimpan  uang.  Analisis terhadap  minat  menabung  juga  menunjukkan  bahwa jarak  responden  terhadap  bank  cabang  berpengaruh signifikan terhadap  minat menabung,  dengan zona  3 Km  memiliki  tingkat  ketidakminatan  yang  lebih tinggi.  Pentingnya  lokasi  yang  strategis  dan keterjangkauan  bagi  calon  nasabah  atau  nasabah menjadi  pertimbangan  krusial  dalam  pembangunan bank  cabang  atau  ATM.  Selain  itu,  faktor-faktor seperti  jenis  kelamin,  pekerjaan,  pendapatan,  dan status  menunjukkan  pengaruh  signifikan  terhadap minat  menabung  di  BSI  Jambi,  di  mana  pekerjaan sebagai  karyawan  memberikan  dampak  positif  yang signifikan.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan berharga  bagi  BSI  Jambi  dalam  merancang  strategi pemasaran  dan  pemilihan  lokasi  cabang  untuk meningkatkan partisipasi masyarakat dalam menabung.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih banyak kepada UIN Sulthan Thaha Saifuddin  Jambi  atas  hibah  dana  penelitian  yang diberikan  pada  topik  penelitian  pemetaan  dan pemodelan  minat  menabung  masyarakat  di  Bank Syariah Indonesia Jambi.

## 6. REFERENSI
Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis  (2nd  edn).  In Statistics  in  Medicine (Second Edi, Vol. 28, Nomor 11). A Jhon Wiley
& Sons, INC. https://doi.org/10.1002/sim.3564
Al-Dowikat,  Q.  (2023).  Spatial  analysis  of  bank locations  in  Irbid  as  an  indicator  of  urban development. An-Najah  University  Journal  for Research  -  B  (Humanities) , 37 (3),  411–458. https://doi.org/10.35552/0247-037-003-003 Alhusain,  A.  S.  (2021).  Bank  Syariah  Indonesia: Tantangan  dan  Strategi  dalam  Mendorong Perekonomian  Nasional. Info  Singkat:  Bidang Ekonomi Dan Kebijakan Publik , 13 (3), 19–24. Arkhipova, N. (2022). Impact of Demographic Trends on Retail Banking. Procedia Computer Science , 214 , 831–836.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.248 Bazyar, M. (2021). The experiences of merging health insurance  funds  in  South  Korea,  Turkey, Thailand,  and  Indonesia:  a  cross-country comparative  study. International  Journal  for Equity in Health , 20 (1). https://doi.org/10.1186/s12939-021-01382-w Berlemann, M. (2014). Demographic change and bank profitability:  Empirical  evidence  from  German savings banks. Applied Economics , 46 (1), 79–94. https://doi.org/10.1080/00036846.2013.829262 Biljecki,  F.  (2021).  Street  view  imagery  in  urban analytics  and  GIS:  A  review. Landscape  and Urban Planning , 215 .
https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2021.1042 17
Budyanra,  B.,  &  Azzahra,  G.  N.  (2017).  Penerapan regresi logistik ordinal proportional odds model pada  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kelengkapan  imunisasi  dasar  anak  balita  di Provinsi  Aceh  Tahun  2015. Media  Statistika . https://doi.org/https://doi.org/10.14710/medstat. 10.1.37-47
Cinquepalmi, F. (2023). Efficiency and Sustainability:
The  Role  of  Digitization  in  Re-Inhabiting  the Existing  Building  Stock. Energies , 16 (9). https://doi.org/10.3390/en16093613 Damhuri,  E.  (2023). Survei  Republika:  Ini  11  Bank Syariah  Paling  Favorit  2023 .  republika.co.id. https://sharia.republika.co.id/berita/rtrcxh440/su rvei-republika-ini-11-bank-syariah-paling- favorit-2023
ESRI.  (2013). GIS  and  Location  Analytics  Drive Business . FinTech Futures. (2015). How ANZ used mapping in its merger with National Bank . https://www.fintechfutures.com/.
https://www.fintechfutures.com/2015/09/how- anz-used-mapping-in-its-merger-with-national- bank/
Ghamry,  S.  (2022).  Factors  influencing  customer switching  behavior  in  Islamic  banks:  evidence from  Kuwait. Journal  of  Islamic  Marketing , 13 (3),  688–716.  https://doi.org/10.1108/JIMA- 01-2020-0021
Hadjar,  I.  (2018).  Regresi  Logistik:  Menaksir
Probabilitas Peristiwa Variabel
Binari.
Phenomenon: Jurnal Pendidikan MIPA . Hassanien,  M.  A.  A.  (2023).  USING  DIGITAL TOOLS FOR MONITORING AND ANALYSING  SPATIAL  VARIATIONS  OF POPULATION DISTRIBUTION IN THE CITY OF AL-MADINAH AL-MUNAWARAH, KINGDOM  OF  SAUDI  ARABIA,  2004-2020. Geographia Technica , 18 (1), 85–107. https://doi.org/10.21163/GT_2023.181.07
Higgs,  G.  (2022).  Investigating  the  impact  of  bank branch closures on access to financial services in the  early  stages  of  the  COVID-19  pandemic. Journal of Rural Studies , 95 , 1–14. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2022.07.012 Hosmer,  D.  W.,  Jovanovic,  B.,  &  Lemeshow,  S.
(1989).  Best  Subsets  Logistic  Regression.
Biometrics ,
45 (4), 1265.
https://doi.org/10.2307/2531779
Howell, C. R., Su, W., Nassel, A. F., Agne, A. A., & Cherrington, A. L. (2020). Area based stratified random sampling using geospatial technology in a community-based survey. BMC Public Health , 20 (1), 1–10. https://doi.org/10.1186/s12889-020- 09793-0
J.D.  Power.  (2023). U.S.  Retail  Bank  Customers:
Stressed  and  Looking  to  Their  Bank  for  Help,
J.D. Power Finds .
Kausar,  A.  (2021).  Land  Use  Analysis  of  Central
Business  District  (CBD)  of  Metropolis  Saddar
Karachi through SRS/GIS Techniques. Ecological Questions , 33 (1).
https://doi.org/10.12775/EQ.2022.009
Khan, I. U. (2022). How does culture influence digital banking?  A  comparative  study  based  on  the unified  model. Technology  in  Society , 68 , 101822. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101822 MacDonald, E. H. (2001). GIS in banking: Evaluation of Canadian bank mergers. Canadian Journal of Regional Science , 24 (3), 419–442.
Mehrotra,  A.  (2019).  Geospatial  Technology:  The
Rising Sun on Banking and Economic Horizon.
ITT  2019  -  Information  Technology  Trends: Emerging Technologies Blockchain and IoT , 60– 64. https://doi.org/10.1109/ITT48889.2019.9075128
Mehrotra, A. (2021). Geospatial knowledge management-fresh fuel for banking and economic  growth? Advances  in  Intelligent
Systems and Computing , 1257 , 53–65.
https://doi.org/10.1007/978-981-15-7907-3_4 MIHAI,  F.-C.  (2019).  GIS  AND  BANKING.
Proceedings of the 18th International Conference on Informatics in Economy
Education, Research and Business Technologies , 2019 , 299–304.
https://doi.org/10.12948/ie2019.04.23 Nakagawa, R. (2022). Bank herding in loan markets:
Evidence  from  geographical  data  in  Japan. International  Review  of  Finance , 22 (1),  72–89. https://doi.org/10.1111/irfi.12341
Nejad,  M.  G.  (2018).  Subjective  and  objective financial literacy, opinion leadership, and the use of retail banking services. International Journal of Bank
Marketing , 36 (4), 784–804. https://doi.org/10.1108/IJBM-07-2017-0153 Pomortseva,  O.  (2021).  Geospatial  modeling  of  the infrastructure facility optimal location. E3S Web of Conferences , 280 .
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202128011013 Potgieter,  I.  L.  (2018).  Personal  factors  in  talent retention in the South African banking industry. Journal of Psychology in Africa , 28 (6), 455–461. https://doi.org/10.1080/14330237.2018.1544393 Puspaningtyas, L. (2023). Menyusul Survei Republika, Ini  Saran  Ekonom  Agar  Bank  Syariah  Terus Berkembang . republika.co.id.
https://sharia.republika.co.id/berita/rtrmf1502/m enyusul-survei-republika-ini-saran-ekonom- agar-bank-syariah-terus-berkembang Sugiono, P. D. (2017). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D . Alfabeta.
Wang, W. (2021). Convenience analysis of financial services:  GIS-based  distribution  of  ATM network  in  Hangzhou  City. Arabian  Journal  of Geosciences , 14 (17). https://doi.org/10.1007/s12517-021-08143-7