Klasterisasi Kinerja Keuangan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia Menggunakan Metode K-Means sebagai Dasar Identifikasi Profil Risiko

Abstract

Industri Bank Perekonomian Rakyat Syariah (BPRS) di Indonesia menghadapi tekanan kesehatan keuangan dengan tingkat keragaman antar-bank yang tinggi, tercermin dari pencabutan izin usaha 20 BPR/BPRS pada 2024 dan 7 BPR/BPRS pada 2025 oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Penelitian ini bertujuan memetakan profil risiko BPRS melalui klasterisasi (unsupervised learning) atas 5 (lima) rasio keuangan yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR), Net Performing Finance (NPF), Finance Debt Ratio (FDR), Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), dan Return On Assets (ROA) pada 50 BPRS dari berbagai provinsi di Indonesia. Metode K-Means diterapkan dalam kerangka CRISP-DM dengan normalisasi Z-score dan dievaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Pengujian dilakukan pada dua skenario; skenario penuh (50 bank) dan skenario tanpa outlier struktural (46 bank). Hasil skenario penuh (k=4) menunjukkan K-Means cenderung mengisolasi bank ber-rasio ekstrem ke dalam klaster mikro, sehingga lebih berfungsi sebagai pendeteksi anomali (early warning) daripada segmentasi kesehatan. Setelah empat outlier struktural dikeluarkan, skenario kedua (k=3) menghasilkan tiga segmen interpretatif: bank sehat (63,0%), bank tertekan (21,7%), dan bank ekspansif dengan FDR tinggi (15,2%). Temuan ini menegaskan pentingnya penyaringan data pra-klasterisasi dan menawarkan peta kesehatan industri yang dapat menopang pengawasan berbasis risiko.