Pengaruh Penerapan Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem Untuk Nasabah

## Segmen Institusi Terhadap Pendapatan Bisnis
(Studi Kasus PT Bank Negara Indonesia)
The Effect of Implementing the Financial Ecosystem Business Solution Strategy for Institutional Segment Customers on Business Income (Case Study PT Bank Negara Indonesia)
Hastari*, Rizal Syarief, dan Irvandi Gustari
Business School, IPB University; Jl. Raya Pajajaran Bogor 16151, Indonesia

## ABSTRAK
Strategi  bisnis  berkembang  sesuai  dengan  perkembangan  perusahaan  saat  ini.  Strategi  yang digunakan  dalam  bisnis  perbankan  untuk  dapat  bersaing  salah  satunya  adalah  strategi  diferensiasi. Berbagai perkembangan situasi saat ini menyebabkan perubahan kebutuhan akan perbankan. BNI terus melakukan  strategi  yang  berbeda  dan  inovatif  untuk  memenuhi  kebutuhan  nasabahnya.  BNI  melalui Divisi  Institutional  Banking  senantiasa  menerapkan  strategi  solusi  bisnis  financial  ekosistem  untuk nasabah  segmen  institusi.  Strategi  bisnis  ini  juga  dapat  meningkatkan  pendapatan  bisnis  perbankan. Strategi  solusi  bisnis  finansial  ekosistem  memerlukan  kajian  yang  lebih  mendalam  untuk  mengukur pengaruh strategi tersebut dalam menghasilkan pendapatan bisnis yang optimal. Penelitian ini dilakukan dengan  menggunakan  analisis  statistik  yaitu Structural  Equation  Model (SEM)  PLS. Hasil  kajian menunjukkan  bahwa  solusi  strategis  ekosistem  keuangan  bisnis  yang  dilakukan  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  pendapatan  bisnis.  Hal  ini  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  akan mempengaruhi pendapatan bisnis BNI.
Kata kunci:  business  income,  financial  ecosystem,  nasabah  institusi,  perbankan,  strategi bisnis, strategi deferensiasi, strategi solusi bisnis

## ABSTRACT
The  business  strategy  develops  according  to  the  company's  current  developments.  One  of  the strategies  used  in  the  banking  business  to  be  competitive  is  the  differentiation  strategy.  Various developments in the current situation have led to changes in the need for banking. BNI continues to carry out different and innovative strategies to meet the needs of its customers. BNI through the Institutional Banking  Division  always  implements  a  financial  ecosystem  business  solution  strategy  for  institutional segment  customers.  This  business  strategy  can  also  increase  banking  business  revenue.  The  financial ecosystem business solution strategy requires a more in-depth study to measure the effect of this strategy in generating optimal business income. This research was conducted using statistical analysis, namely the PLS Structural Equation Model (SEM). The results of the study show that the strategic solutions for the business financial ecosystem carried out have a significant positive effect on business income. This will directly or indirectly affect BNI's business revenue.
Key words:  banking, business income, business strategy, business solution strategy, customers, financial ecosystem, institutional differentiation strategy, institutional customers

## PENDAHULUAN
Ekonomi  Indonesia  bertumbuh  sejak  2021, ekonomi  cukup  terkendali,  keadaan  pasar  baik, dan  memiliki  peluang  dalam  menciptakan  bisnis
lebih baik. Hal ini membuat ekonomi stabil untuk ekonomi yang bertumbuh di 2022 (Gambar 1).
Dalam peningkatan aktivitas ekonomi tahun 2022, perbankan mendongkrak laju ekspansi kredit dan  meningkatkan net  interest  margin (NIM)  atau
margin  bunga  bersih  perbankan  nasional.  Dalam menyelesaikan permasalahan perekonomian, per- bankan  bersama-sama  terus  mengatasi  per- masalahan  dengan  penyaluran  kredit.  Perbankan juga  andil  bersinergi  melakukan  digitalisasi ekonomi keuangan yang berfokus pada digitalisasi sistem pembayaran.
Dari  Gambar  2  pertumbuhan  bank,  Kredit Perbankan  Indonesia  2022  tumbuh  11,35%,  yaitu Kredit  Modal  Kerja  12,17%  dan  Kredit  Korporasi 15,44%, sedangkan Dana Pihak Ketiga perbankan tumbuh 9,01% dengan komposisi giro 18,78% dan Tabungan  7,52%.  Adapun  PT  Bank  Negara Indonesia  (Persero)  Tbk  selanjutnya  disebut dengan BNI memiliki pertumbuhan kredit sebesar 10,9%  Yoy,  yaitu  menjadi  646,19T,  melampaui target  7-10%.  Untuk  meningkatkan  pendapatan- nya,  BNI  mempersiapkan  strategi  bisnis  dengan program  inovatif  BNI  dari  sisi  kredit  dan  dana untuk  membuat  bisnis  lebih  besar  lagi.  BNI memperkuat  strategi  dan  inovasi  untuk  seluruh nasabah  salah  satunya  pada  segmen  nasabah institusi.  Kebutuhan  institusi  akan  lembaga keuangan  saat  ini  semakin  meningkat,  sehingga keberadaan  lembaga  keuangan  semakin  penting
untuk  memenuhi  segala  kebutuhan  finansial  dari sebuah  institusi,  baik  itu  kebutuhan  menyimpan dana  maupun  kebutuhan  pendanaan.  Untuk  itu lembaga  keuangan  yang  dapat  memenuhi kebutuhan keuangan tersebut adalah bank.
Bank  merupakan  lembaga  keuangan  yang menjadi  jembatan  antara  pihak  yang  mengalami kelebihan  dana  dan  kekurangan  dana,  sehingga dengan adanya bank kebutuhan finansial nasabah institusi  dapat  terpenuhi.  Sementara  itu  dari  sisi produk  layanan  sesuai  perkembangan  saat  ini, bank  terus  melakukan  automatisasi  pada  bisnis proses perbankan yang lebih rinci dan efisien, bank juga melakukan berbagai inovasi dan transformasi atas  produk,  teknologi,  layanan  keuangan  serta berbagai  macam  solusi  untuk  kemudahaan  dan kenyamanan nasabahnya. Menurut status kepemi- likan  perbankan,  saat  ini  terdapat  bank  milik negara, yaitu bank yang seluruh modelnya berasal dari  kekayaan  negara  yang  dipisahkan  dan didirikan dibawah undang-undang tersendiri. BNI menjadi  salah  satu  bank  milik  negara  Indonesia yang  didirikan  pada  tanggal  5  Juli  1946.  Adapun komposisi  saham  BNI  dimiliki  oleh  pemerintah sebanyak   60%  dan  40%   sisanya   adalah   milik
Sumber: Badan Pusat Statistik 2023 Gambar 1.  Pertumbuhan Ekonomi Indonesia 2022
Sumber: Website Bank Indonesia, https://www.bi.go.id Gambar 2.  Pertumbuhan Perbankan 2022
masyarakat. Dalam memberikan solusi perbankan melalui  berbagai  layanan  simpanan,  fasilitas pinjaman  dan  jasa-jasa  perbankan.  BNI  terus melakukan  inovasi  dalam  solusi  penyediaan layanan perbankan yang sesuai dengan kebutuhan nasabahnya.  Berbagai  perkembangan  saat  ini menjadikan  perubahan  yang  cukup  signifikan untuk  pada  kebutuhan  nasabah.  BNI  menggarap strategi  solusi  bisnis  menyeluruh  antara  lain holistic  solution dimana  saat  ini  nasabah  memiliki mainset yang menginginkan one step solution beyond financial  services dan  proaktif  dalam  menggarap potensi  keuangan  yang  menyeluruh  untuk nasabah  institusi,  optimalisasi  strategi  melihat banyak kompetitor baru saat ini yaitu fintech, dan banking  relationship  consolidation  dimana  jika nasabah  kebutuhannya  dipenuhi  oleh  BNI,  maka nasabah akan loyal terhadap BNI.
Selanjutnya, BNI saat ini memiliki unit kerja, dimana  divisi  ini  bertugas  untuk  menjalin  dan menjaga  hubungan  bisnis  dengan  nasabah  serta meningkatkan  kerjasama  finansial  perbankan antara  BNI  dan  nasabah  institusi,  yang  salah satunya  nasabah  segmen  institusional.  Nasabah BNI segmen institusi merupakan nasabah institusi yang  dikelola  BNI  dalam  seluruh  aktifitas  finan- sial. Dalam perkembangan bisnis model keuangan, nasabah  segmen  membutuhkan  inovasi  untuk memudahkan  transaksi  dan  keuangan  institusi- nya. BNI melakukan strategi dengan memberikan berbagai  produk  dan  solusi  keuangan  untuk kemudahan  transaksi  keuangan  nasabah,  hal  ini disebut Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem. Strategi  Solusi  Bisnis  Financial  Ecosystem menjadi  strategi  yang  diterapkan  pada  ekosistem keuangan  milik  nasabah  segmen  institusi, sehingga  nasabah  menggunakan  seluruh  produk, layanan, solusi dan teknologi perbankan dari BNI secara  end  to  end  atau  hulu  ke  hilir  dari  bisnis nasabahnya.  Penerapan  Strategi  Solusi  Bisnis Solusi Financial  Ecosystem ini  diharapkan  dapat merubah mainset dari orientasi dana pihak ketiga menuju  solusi  bisnis  secara  menyeluruh  dari ekosistem  bisnis  nasabah,  untuk  menghasilkan dampak bisnis yang lebih tangible. Dalam Strategi Solusi Bisnis Solusi Financial Ecosystem diharapkan nasabah  dapat  menggunakan  produk,  layanan, solusi  dan  teknologi  perbankan  secara  menyelu- ruh.  Nasabah  institusi  yang  menerapkan  Solusi Bisnis Financial Ecosystem dalam aktifitas keuangannnya secara optimal akan menggunakan semua  produk  dan  layanan  perbankan  sehingga memudahkan nasabah dalam bertransaksi. Produk dan  layanan  dai  BNI  meliputi  tabungan  institusi,
deposito institusi, giro institusi, payroll, tabungan , serta cash  management yang  terintegrasi  dengan digital  banking yang  meliputi banking  payment , system  payment  solution ,  kredit  korporasi, financial campus  vendor ,  bank  garansi, payment dengan virtual account, e-collection, kredit griya, kredit flexi karyawan,  dan  kartu  kredit corporate /  personal. Penggunaan dari semua produk dan fasilitas dari BNI  tersebut  diatas  dapat  dikategorikan  menjadi tiga  sumber  bisnis  bank,  yaitu  dana  pihak  ketiga (DPK) yang menghasilkan interest income , fasilitas kredit yang menghasilkan interest income dan jasa- jasa keuangan bank menghasilkan fee based income , dimana  ketiga  sumber  pemasukan  tersebut  men- jadi pemasukan/pendapatan yang diperoleh bank.
BNI  secara  berkelanjutan  melakukan  stra- tegi  solusi  bisnis financial  ecosystem untuk merealisasikan  target-target  yang  ditetapkan sehingga  dapat  meningkatkan  pendapatan  untuk BNI.  Tabel  1  merupakan  target  dan  realisasi nasabah  yang  diterapkan  strategi  solusi  bisnis financial  ecosystem dalam  aktivitas  keuangan nasabahnya.
Tabel 1.  Proyeksi dan realisasi nasabah BNI
*Dalam Satuan Juta Rupiah Subject Income Tahun 2021 Target 2022 Income 2022 Dana Pihak Ketiga 1.652.760 1.867.619 1.983.312 Kredit 12.569.599 14.203.647 15.083.519 Cash Management 96.521 109.069 115.825 Total 14.318.880 16.180.334 17.182.656
Sumber: Data Internal 2022.
Sesuai dengan  hal tersebut di atas, perban- kan saat ini memiliki cakupan sangat luas dengan berbagai  solusi  terbaik  untuk  nasabahnya. Berbagai  transformasi  perbankan  saat  ini  menun- tut  layanan  perbankan  yang  penuh  inovasi, kebaruan,  efisien  dan  kemudahaan  penggunaan layanan  perbankan  saat  ini.  Starategi  perbankan saat  ini  mengarahkan  pada  nasabah  untuk  dapat menggunakan all  solution  banking untuk  men- dapatkan  keuntungan.  Kedepannya  target  BNI bisa  lebih  ditingkatkan  dan  menghasilkan pendapatan  yang  signifikan,  hal  ini  karena  BNI masih  memiliki  potensi  pencapaian  pendapatan yang  lebih  baik  lagi  dengan  strategi  solusi  bisnis financial  ecosystem .  Oleh  karena itu, strategi solusi bisnis financial  ecosystem untuk  nasabah  segmen institusi dperlu dilakukan kajian lebih mendalam. Hal  ini  untuk  dapat  memastikan  dan  mengukur hal  tersebut  berpengaruh  dalam  menghasilkan pendapatan. Adapun tujuan penelitian ini untuk:
1. Mengukur  penerapan  strategi  solusi  bisnis financial ecosystem, biaya bisnis dan pendapatan
2. Mengukur  hubungan  strategi  solusi  bisnis financial ecosystem, biaya bisnis dan pendapatan
3. Mengukur  pengaruh  strategi  solusi  bisnis financial ecosystem terhadap biaya bisnis
4. Mengukur  pengaruh  solusi  bisnis financial ecosystem terhadap pendapatan

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  menggunakan  desain penggabungan antara pendekatan  kuantitatif dan kualitatif,  dimana pendekatan  kuantitatif  sebagai utama  untuk  menganalisis  hasil,  kemudian menggunakan  hasil  tersebut,  untuk  membangun fase berikutnya, yaitu kualitatif guna memperjelas secara rinci hasil dari kuantitatif (Creswell, 2018). Pemilihan  desain  penelitian  didasari  dengan keunggulan  desain  yang  memungkinkan  peneliti untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian  dengan cukup  mendalam  dan  luas  serta  membantu menggeneralisasi  temuan  dan  implikasi  dari masalah  yang  diteliti  di  seluruh  populasi. Kerangka penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada  penelitian  yang  menjadi  variabel independent  adalah  Strategi  Bisnis  Campus Financial  Ecosytem ,  dimana  variabelnya  yaitu
Strategi Bisnis, Dana Pihak Ketiga, Kredit dan Cash Management  System ,  variabel  dependen  adalah pendapatan.  Instrumen  digunakan  untuk  memu- dahkan  responden  mengisi  kuesioner.  Masing- masing variabel dijawab dengan skala linkert (1-5) variabel yang diukur. Variabel pengukuran  dapat dilihat pada Tabel 2.
Penentuan  jumlah  sampel  kuantitatif  ber- dasarkan  pernyataan  Gefen  (2000)  bahwa  sampel minimum analisis PLS 10 kali dari indikator pada konstruk  paling  kompleks.  Dalam  penelitian  ini variabel  laten  yang  memiliki  indikator  paling banyak adalah variabel kredit dengan jumlah lima indikator.  Oleh  karena  itu  jumlah  sampel minimum  pada  penelitian  ini  adalah  50  (lima puluh)  sampel.  Untuk  sampel  kualitatif  menggu- nakan  teknik snowball  sampling .  Teknik snowball sampling merupakan  teknik  pengambilan  sampel yang  diawali  dengan  memulai  kontak  awal  pada sejumlah  kecil  responden  sesuai  dengan  kriteria penelitian  dan  diundang  untuk  menjadi  peserta penelitian.  Selanjutnya,  peserta  yang  setuju merekomendasikan kepada narasumber lain yang sesuai  dengan  kriteria  dan  berpotensi  untuk menjadi peserta penelitian. Narasumber yang telah direkomendasikan  kemudian  memilih  peserta lainnya untuk  menjadi responden penelitian, dan seterusnya (Parker dan Scott, 2019).
Tabel 2.  Variabel pengukuran Variabel Definisi Operasional Indikator Strategi Bisnis (X1) Strategi yang menekankan pada perbankan posisi bersaing produk atau jasa pada spesifikasi atau segmen tertentu X1.1 X1.2 X1.3 Strategi Image Deferensiasi Strategi Quality Deferensiasi Strategi Innovation Deferensiasi Dana Pihak Ketiga (X2) Dana terbesar yang dimiliki bank sebagai penghimpun dana dari pihak-pihak yang kelebihan dana dalam masyarakat X2.1 X2.2 X2.3 Giro Deposito Tabungan Kredit (X3) Pemberian dana atas dasar kepercayaan, dengan nilai yang sesuai dengan kesepakatan awal antara kreditur dan debitur yang akan dikembalikan pada jangka waktu tertentu X3.1 X3.2 X3.3 X3.4 X3.5 Kredit Korporasi Kredit Supply Chain Kredit Multiguna Kredit Griya Kartu Kredit Cash Management System (X4) Layanan pengelolaan kas dari perbankan dimana jasa ini mendatangkan pendapatan berbasis komisi/ fee based income X4.1 Y4.2 Y4.3 Collection & Payment Garansi Bank Online BNI Direct Biaya (Y1) Biaya yang dikeluarkan untuk menjalankan perusahaan dengan berbagai proses yang digunakan untuk mendapatkan keuntungan Y1.1 Y1.2 Y1.3 Biaya Oprational Biaya Promosi Biaya Kehumasan Pendapatan (Y2) Pemasukan yang diperoleh bank dari penjualan produk dan jasa bank Y2.1  Pendapatan Keseluruhan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
BNI  diharapkan  mampu  menghasilkan kinerja yang unggul untuk memberi nilai investasi yang tinggi bagi para share holder dan menjadi Bank of Choice bagi kebutuhan finansial nasabah dengan kualitas  pelayanan  yang  terbaik.  Salah  satu lingkup  perbankan  segmen  institusi  menjadi potensi  yang  cukup  tinggi  untuk  dapat  digarap dan  difokuskan  pada  pencapaian  keuntungan perbankan yang tinggi. BNI merupakan salah satu bank BUMN yang memiliki segmentasi bisnis yang cukup  luas.  Kegiatan  perbankan  BNI  meliputi consumer ,  UMKM,  juga  koporasi.  Pada  penelitian ini  responden  yang  digunakan  untuk  sampel adalah  nasabah  kelolaan  BNI  Divisi  Intitusional Banking  yaitu  segmen  korporat  yang  diberikan penerapan Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem .  Pada  penelitian  ini  terdapat  komposisi responden  di  BNI  divisi  institusi  yaitu  institusi pemerin-tahan atau kementrian dengan presentasi 36%, institusi non banking financial 30% dan institusi pendidikan  34%.  Komposisi  jumlah  respon  yang diterapkan  Strategi  Solusi  Bisnis Financial Ecosystem memiliki  komposisi  segmen  yang merata.  Indikator  komponen  penerapan  Strategi Solusi  Bisnis Financial  Ecosystem dapat  dijelaskan untuk  prosentasi  diatas  komposisi  komponen strategi  yang  memiliki  penilaian  tertinggi  di Strategi Deferensiasi dengan nilai persentase 36%, sedangkan  untuk  persentase  terendah  30%  yaitu Strategi Keunggulan Biaya.
Selanjutnya komponen turunan dari Strategi yaitu komponen Dana Pihak Ketiga, yang memiliki persentasi  tertinggi  yaitu  Giro  37%  dan  yang terendah  persentase  pada  indikator  tabungan dengan  persentase  29%.  Hal  ini  dikarenakan responden  memiliki  karakteristik  usaha  yaitu institusi  sehingga  lebih  banyak  penggunaan perbankan  untuk  kegiatan  operational  perusaha- annya.  Komponen  kredit  yang  digunakan  oleh nasabah  institusi  banking  salah  satunya  adalah kredit  dimana  komponen  tertinggi  adalah  Kredit Korporasi  sebesar  22%,  sedangkan  dari  indikator kredit  yang  terendah  adalah  Kredit Supply  Chain sebesar  18%.  Kredit Supply  Chain atau  layanan Supply  Chain  Financing merupakan  layanan pembiayaan  yang  terfokus  pada  rangkaian  bisnis perusahaan dari hulu ke hilir, mulai dari produsen, distributor, supplier,  reseller hingga retailer .  Yang menjadi  alasan  Kredit Supply  Chain terendah karena  berkaitan  dengan  fasilitas  yang  diberikan kepada  pihak  ketiga  dari  nasabah,  dan  nasabah menjadi  yang  memberikan  rekomendasi  atas pemberian fasilitas Kredit Supply Chain. Hal inilah yang  menjadikan  indikator  terendah  dibanding- kan dengan komponen lainnya karena komponen ini lebih selektif lagi dalam pemberian kreditnya.
Komponen  berikutnya  adalah Cash  Mana- gement, dimana  saat  ini  kegiatan  financial diperlukan  hal  yang  memiliki  kemudahan  dan digitalisasi dari prosesnya.  Adapun sesuai dengan data  komponen  pada Cash  Management ,  yang tertinggi  adalah  dari  indikator  BNI  Direct  37%, untuk indikator terendah terdapat pada Collection
& Payment 29%. Hal ini menunjukkan penggunaan Digitalisasi Platform BNI  Direct atau yang artikan mobile  banking untuk  perusahaan,  dibutuhkan untuk  kemudahan  kegiatan  finansial  perusahaan sehingga transaksi operasional nasabah dimudah- kan dengan sistem online yang dapat memberikan efisiensi  waktu.  Kegiatan  pencapaian  target  yaitu pendapatan  yang  tinggi  membutuhkan support yang  dalam  kegiatannya  mengeluarkan  biaya bisnis  untuk  menunjang  kebutuhan  bisnis  agar dapat terlaksana dengan baik. Untuk itu penggu- naan biaya bisnis yang optimal, tepat sasaran dan efisien  menjadi  penilaian  atas  indikator  biaya bisnis. Untuk itulah dalam komponen biaya bisnis yang  menjadi  penilaian  tertinggai  adalah  Biaya Promosi  36%  dan  terendah  adalah  biaya opratiomal 29%.
Pada  analisis  verifikatif  ini,  berkaitan  de- ngan  pembentukan  model  persamaan  struktural, yang  kemudian  akan  dilakukan  pengujian hipotesis dengan menggunakan metode PLS-SEM. Menurut  Hair et  al. (2019),  metode  PLS-SEM metode  ini  memperkirakan  model  kompleks dengan banyak konstruksi, variabel indikator, dan jalur  struktural  tanpa  memaksakan  asumsi distribusi  pada  data.  Proses  perhitungan  model PLS-SEM dilakukan dengan menggunakan bantu- an  aplikasi  program  SmartPLS  3.0. Convergent validity merupakan  pengujian  validitas  konstruk. Suatu  indikator  dikatakan  mempunyai  validitas yang  baik  jika  memiliki  nilai loading  factor lebih besar dari 0,70 (Hair et al , 2017). Berdasarkan hasil
estimasi  dengan  menggunakan  bantuan  aplikasi program  SmartPLS  3  diperoleh output pengujian model seperti pada Gambar 4.
Pada  Gambar  4.  dari  masing-masing variabel laten yaitu X1 Strategi Solusi Bisnis Solusi Financial Ecosystem (X1) memiliki 3 (tiga indikator) yang di reflektifkan ke variabel Dana Pihak Ketiga (X2),  Kredit  (X3)  dan Cash  Management (X4). Variabel  selanjutnya  Dana  Pihak  Ketiga  (X2) direfleksikan  ke  Biaya  (Y1)  dan  Pendapatan  (Y2). Variabel  Kredit  (X3)  direflektifkan  ke  Biaya  (Y1) dan  Pendapatan  (Y2).  Kemudian  Variabel Cash Management (X4)  direflektifkan  ke  Biaya  (Y1)  dan Pendapatan (Y2). Untuk variabel Biaya (Y2) secara langsung direflektifkan ke Pendapatan (Y2). Pada Gambar 4 menunjukkan masing-masing indikator mereflektifkan latennya (konstruk).
Berdasarkan  hasil  pengujian  model,  diper- oleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa  seluruh manifest (variabel teramati) memiliki nilai loading factor lebih  besar  dari  0,70,  sehingga  model  SEM- PLS  dikatakan  memiliki  validitas  konstruk  yang baik. Berikut adalah tabel yang menunjukkan nilai loading factor secara detail pada model (Tabel 3). Pada  Tabel  3  menunjukkan  nilai loading factor untuk  setiap  konstruk  dari  masing-masing variabel . Berdasarkan  tabel  tersebut  dapat  dilihat bahwa seluruh loading factor bernilai lebih dari 0,70. Dapat  disimpulkan  bahwa  berdasarkan  setiap konstruk dalam penelitian memiliki validitas yang baik.  Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian average variance extracted (AVE)  untuk lebih mem-
Tabel 3. Loading faktor masing-masing indikator
Konstruk Loading Factor R kritis Kriteria ( Loading Factor > 0.70) X1.1 <- X1 (Strategi Bisnis Ekosistem Finansial) 0,981 0,70 Valid X1.2 <- X1 (Strategi Bisnis Ekosistem Finansial) 0,974 0,70 Valid X1.3 <- X1 (Strategi Bisnis Ekosistem Finansial) 0,985 0,70 Valid X2.1 <- X2 (DPK) 0,994 0,70 Valid X2.2 <- X2 (DPK) 0,997 0,70 Valid X2.3 <- X2 (DPK) 0,998 0,70 Valid X3.1 <- X3 (Kredit) 0,989 0,70 Valid X3.2 <- X3 (Kredit) 0,989 0,70 Valid X3.3 <- X3 (Kredit) 0,993 0,70 Valid X3.4 <- X3 (Kredit) 0,986 0,70 Valid X3.5 <- X3 (Kredit) 0,988 0,70 Valid X4.1 <- X4 ( Cash Management ) 0,993 0,70 Valid X4.2 <- X4 ( Cash Management ) 0,997 0,70 Valid X4.3 <- X4 ( Cash Management ) 0,992 0,70 Valid Y1.1 <- Y1 (Biaya) 0,981 0,70 Valid Y1.2 <- Y1 (Biaya) 0,975 0,70 Valid Y1.3 <- Y1 (Biaya) 0,907 0,70 Valid Y2 <- Y2 (Pendapatan) 1,000 0,70 Valid Sumber: Pengolahan Data 2023
Tabel 4.  Nilai average variance extracted Laten Average Variance Extracted (AVE) R kritis  Kriteria ( AVE > 0.5) X1 (Strategi Solusi Bisnis Ekosistem Finansial) 0,961 0,5 Valid X2 (DPK) 0,993 0,5 Valid X3 (Kredit) 0,979 0,5 Valid X4 ( Cash Management ) 0,988 0,5 Valid Y1 (Biaya) 0,912 0,5 Valid Y2 (Pendapatan) 1,000 0,5 Valid Sumber: Pengolahan Data 2023
perkuat  hasil  dari convergent  validity dengan kriteria  apabila  nilai  AVE  >  0,5  (Hair et  al ,  2019), maka  konstruk  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  valid.  Berikut  disajikan  hasil  pengujian average  variance  extracted menggunakan  program PLS 3.0.
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  diketahui  hasil convergent  validity berdasarkan  nilai average variance  extracted. Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  seluruh  variabel  laten  memiliki  nilai  AVE yang lebih dari 0,5. Hal tersebut mengindikasikan bahwa  indikator-indikator  yang  membentuk konstruk  laten  memiliki convergent  validity yang baik  apabila  dilihat  dari  nilai average  variance extracted.
Proses  pengujian  ini  dilakukan  untuk mengukur  seberapa  jauh  suatu  konstruk  benar- benar berbeda dengan konstruk lainnya. Pengujian discriminant  validity dilakukan  melalui  analisis Fornell-Lacker  Criterion yaitu  uji  validitas  yang dilakukan dengan membandingkan korelasi antar variabel  atau  konstruk  dengan  akar  kuadrat  dari Average  Variance  Extracted (√).  Prediksi  dikatakan
memiliki  nilai  AVE  yang  baik  apabila  nilai  akar kuadrat AVE setiap variabel laten lebih besar dari korelasi antar variabel laten lainnya. Berikut Tabel 5 Fornell-Lacker Criterion.
Tabel 5. Fornell Larcker Criterion X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 X1 0,980 X2 0,888 0,997 X3 0,890 0,951 0,989 X4 0,906 0,959  0,975 0,994 Y1 0,948 0,946  0,948  0,943 0,955 Y2 0,903 0,979  0,979  0,978  0,963 1,000
Sumber: Pengolahan Data 2023
Berdasarkan  hasil  pengujian discriminant validity melalui fornell-lacker criterion terlihat bahwa akar  AVE  (√)  untuk  setiap  konstruk  lebih  besar daripada korelasi setiap konstruk dengan konstruk lainnya. Metode lain yang dapat digunakan untuk mengukur deskriminant  validity adalah  melalui analisis cross-loading antara  indikator  dengan konstruk  nya  yaitu  dengan  membandingkan korelasi  indikator  terhadap  konstruk  asosiasinya
dengan  koefisien  korelasi  dengan  konstruk  lain. Nilai  koefisien  korelasi  indikator  terhadap konstruk  asosiasinya  harus  lebih  besar  dari  pada konstruk lain. Tabel 6 menunjukkan hasil analisis cross-loading dari data penelitian.
Dapat  diketahui  pada  tabel  uji  validitas diskriminan cross  loading, seluruh  indikator memiliki korelasi yang tinggi terhadap konstruknya dibandingkan dengan konstruk yang lain.  Dapat  disimpulkan  bahwa  model  penelitian memiliki  validitas  diskriminan  yang  baik  pada discriminant  validity  cross  loading . Cronbach’s  Alpha dan Composite  Reliability untuk  mengetahui  baik tidaknya  reliabilitas  konstruk.  Masing-masing konstruk dikatakan reliabel jika memiliki Cronbach’s  Alpha dan Composite  Reliability yang lebih  besar  dari  0,70  (Hair et  al, 2017)  dapat dikatakan  reliabel.  Namun  jika Cronbach’s  Alpha dan Composite Reliability yang lebih besar dari 0,60 masih  dapat  dikatakan  reliabel.  Tabel  6
menyajikan  hasil  uji reliability menggunakan program Smart PLS 3.0.
Berdasarkan Tabel 7. dapat diketahui bahwa terdapat  konstruk  laten  memiliki  nilai Cronbach’s Alpha lebih dari 0,6. Hal tersebut mengindikasikan bahwa  konstruk  laten  memiliki reliability yang baik.  Selain  itu  pada  nilai Composite  Reliability seluruh  konstruk  laten  juga  memiliki  nilai  yang lebih besar dari 0,60. Berdasarkan nilai Cronbach’s Alpha dan Composite  Reliability yang  diperoleh, menunjukkan  bahwa  model  memiliki  reliabilitas yang baik.

## Pengujian Model Struktural (Inner Model)
Evaluasi  inner  model  merupakan  analisa hasil  hubungan  antar  konstruk.  Pengujian  inner model  terdiri  dari R  square,  F  square, Q-square predictive  relevance ,  dan  uji  hipotesis.  Berdasarkan hasil  pengujian  dengan  SmartPLS  3,  diperoleh hasil R  Square sebagaimana  dituangkan  dalam
Tabel 8. Tabel 6. Nilai uji validitas dikriminan cross loading X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 X1.1 0,981 0,850 0,862 0,883 0,905 0,862 X1.2 0,974 0,897 0,899 0,910 0,959 0,920 X1.3 0,985 0,864 0,856 0,870 0,923 0,872 X2.1 0,875 0,994 0,930 0,939 0,925 0,960 X2.2 0,886 0,997 0,956 0,962 0,950 0,982 X2.3 0,895 0,998 0,958 0,965 0,954 0,985 X3.1 0,907 0,970 0,989 0,988 0,961 0,992 X3.2 0,854 0,922 0,989 0,953 0,920 0,954 X3.3 0,886 0,943 0,993 0,965 0,936 0,971 X3.4 0,849 0,911 0,986 0,941 0,910 0,943 X3.5 0,905 0,958 0,988 0,974 0,962 0,980 X4.1 0,893 0,937 0,958 0,993 0,915 0,954 X4.2 0,904 0,964 0,974 0,997 0,948 0,981 X4.3 0,904 0,958 0,976 0,992 0,947 0,981 Y1.1 0,887 0,933 0,941 0,937 0,981 0,954 Y1.2 0,878 0,933 0,938 0,934 0,975 0,953 Y1.3 0,961 0,842 0,833 0,825 0,907 0,848 Y2 0,903 0,979 0,979 0,978 0,963 1,000 Sumber: Pengolahan Data 2023
Tabel 7. Nilai cronbach’s alpha dan composite reliability
Latent Cronbach's Alpha Composite Reliability X1 (Strategi solusi bisnis ekosistem finansial) 0,980 0,987 X2 (DPK) 0,996 0,998 X3 (Kredit) 0,995 0,996 X4 (Cash management) 0,994 0,996 Y1 (Biaya) 0,951 0,969 Y2 (Pendapatan) 1,000 1,000 Sumber: Pengolahan Data 2023

## Tabel 8. R square

## Sumber: Pengolahan Data 2023
R  Square dengan  nilai  0,67  menunjukkan model  kuat,  nilai  0,33  menunjukkan  model moderate  dan  nilai  0,19  menunjukkan  model lemah  (Chin,  1998).  Dari  hasil  14,  dapat  dilihat R Square untuk variabel DPK (X2) sebesar 0,789 yang berarti  Penerapan  Strategi  Solusi  Bisnis Financial
Ecosystem (X1)  berpengaruh  terhadap  DPK  (X2)
sebesar 78,9%, sedangkan sisanya 21,1% dipengaruhi variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. R Square untuk variabel Kredit (X3) sebesar  0,915,  yang  berarti  Penerapan  Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem (X1) berpengaruh terhadap  Kredit  (X3)  melalui  DPK  (X2)  sebesar 91,5%,  sedangkan  sisanya  8,5%  dipengaruhi variabel  lain  yang  tidak  diteliti  dalam  penelitian ini. R Square untuk variabel Cash Management (X4) sebesar  0,958  yang  berarti  Penerapan  Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem (X1) berpengaruh terhadap Cash Management (X4) melalui DPK (X2) dan Kredit (X3) sebesar 95,8%, sedangkan sisanya 4,2%  dipengaruhi  variabel  lain  yang  tidak  diteliti dalam penelitian ini. R Square untuk variabel Biaya (Y1) sebesar 0,920 yang berarti Penerapan Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem (X1) berpengaruh terhadap Cash Management (X4) melalui DPK (X2), Kredit  (X3),  dan Cash  Management (X4)  sebesar 92,0%,  sedangkan  sisanya  8,0%  dipengaruhi  oleh variabel  lain  yang  tidak  diteliti  dalam  penelitian ini. R  Square untuk  variabel  Pendapatan  (Y2) sebesar  0,985  yang  berarti  Penerapan  Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem (X1) berpengaruh terhadap Cash Management (X4) melalui DPK (X2), Kredit (X3), Cash Management (X4), dan Biaya (Y1) sebesar 98,5%, sedangkan sisanya 1,5% dipengaru- hi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  diteliti  dalam penelitian ini.
Selanjutnya  adalah  melihat  nilai F  Square . Nilai F Square sebesar 0,02 menunjukan rating kecil,
Effect  Size 0,15  menunjukan rating menengah  dan Effect  Size 0,35  menunjukan rating besar  (Cohen, 1988) dalam Yamin  and  Kurniawan  (2011). Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  SmartPLS  3, diperoleh hasil F Square sebagai dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9.  F Square Variabel Effect Size Rating DPK (X2) Penerapan Strategi Bisnis Financial Ecosystem (X1) 3,748 Besar Kredit (X3) Penerapan Strategi Bisnis Financial Ecosystem (X1) 0,113 Kecil DPK (X2) 1,437 Besar Cash Management (X4) Penerapan Strategi Bisnis Financial Ecosystem (X1) 0,163 Moderat Kredit (X3) 3,238 Besar Biaya (Y1) DPK (X2) 0,178 Moderat Kredit (X3) 0,114 Kecil Cash Management (X4) 0,004 Kecil Pendapatan (Y2) DPK (X2) 0,616 Besar Kredit (X3) 0,251 Moderat Cash Management (X4) 0,095 Kecil Biaya (Y1) 0,119 Kecil Sumber: Pengolahan Data 2023
Pengujian Q Square digunakan untuk meng- ukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q  Square lebih  besar  dari  0  (nol)  menunjukkan bahwa model mempunyai nilai predictive relevance , sedangkan Q Square kurang dari 0 (nol) menunjuk- kan  bahwa  model  kurang  memiliki predictive relevance (Cohen,  1988 dalam Yamin  and Kurniawan,  2011).    Hasil  perhitungan  nilai Q Square yang diperoleh menggunakan nilai R 2 dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Predictive relevance
Variabel R Square 1-R Square X2 (DPK) 0,789 0,211 X3 (Kredit) 0,915 0,085 X4 ( Cash Management ) 0,958 0,042 Y1 (Biaya) 0,920 0,080 Y2 (Pendapatan) 0,985 0,015 Q 2 = Q 2 = 1- (1-0,789) (1-0,915) (1-0,958) (1-0,920) (1- 0,985) = 99,9% Galat = Q 2 = 100% - 99,9% = 0,1%
Sumber: Pengolahan Data 2023
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Tabel  10 diketahui bahwa nilai Q square lebih besar dari 0, hal  ini  berarti  nilai-nilai  yang  diobservasi  sudah direkonstruksi  dengan  baik  sehingga  model mempunyai  relevansi  prediktif.  Hal  ini  berarti terdapat  99,9%  pengaruh  relatif  model  struktural terhadap  pengukuran  observasi  untuk  variabel
Variabel R Square Hubungan X2 (DPK) 0,789 Kuat X3 (Kredit) 0,915 Kuat X4 (Cash management ) 0,958 Kuat Y1 (Biaya) 0,920 Kuat Y2 (Pendapatan) 0,985 Kuat
laten  endogen,  dan  sebanyak  0,1%  merupakan galat model. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai path coefficient,  t-value, dan p-value .  Untuk  menilai signifikansi  dan  prediksi  dalam  pengujian hipotesis dapat dilihat dari nilai path coefficient dan t-value (Kock,  2016).  Menurut  Kock,  menilai prediksi  dan  signifikansi  dalam  pengujian hipotesis  dapat  dilihat p-value. Nilai  t-tabel  dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11.  Nilai T Tabel One tailed Two tailed t-tabel 1.64 1.96 Sumber: Pengolahan data 2023
Menurut  Kock  (2016),  dengan  tingkat kepercayaan 95% (alpha 5%), two tailed , diperoleh nilai t-tabel (Tabel 12) sebagai berikut: 1. Jika  nilai  t-statistik  >  1.96  (digunakan  untuk pengaruh  langsung),  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.
2. Jika  nilai  t-statistik  <  1.96  (digunakan  untuk pengaruh langsung), maka H 0 diterima dan H 1 ditolak.
Besarnya  nilai  signifikansi  antar  variabel yang  diuji  disajikan  dalam  bentuk  nilai  yang terdapat pada anak panah yang menghubungkan satu dari variabel ke variabel yang menjadi tujuan (Gambar 5 dan 6).
Sumber: Pengolahan Data 2023
Gambar 5.  Model Struktural (koefisien jalur, beta )
Sumber: Output pengolahan data menggunakan SmartPLS 2023 Gambar 6.  Nilai Signifikansi (t-hitung)

## Tabel 12.  Hasil uji hipotesis
Pengaruh Original Sample (O) T Statistics P Values Kesimpulan X1 (Penerapan Strategi Bisnis Financial Ecosystem) -> X2 (DPK) 0,888 28,982 0,000 Tolak H 0.1 X1 (Penerapan Strategi Bisnis Financial Ecosystem) -> X3 (Kredit) 0,213 1,998 0,046 Tolak H 0.2 X1 (Penerapan Strategi Bisnis Financial Ecosystem) -> X4 (Cash Management) 0,182 2,308 0,021 Tolak H 0.3 X2 (DPK) -> X3 (Kredit) 0,762 6,848 0,000 Tolak H 0.4 X3 (Kredit) -> X4 (Cash Management) 0,813 10,047 0,000 Tolak H 0.5 X2 (DPK) -> Y1 (Biaya) 0,436 3,020 0,003 Tolak H 0.6 X3 (Kredit) ->  Y1 (Biaya) 0,447 2,655 0,008 Tolak H 0.7 X4 (Cash Management) -> Y1 (Biaya) 0,089 0,475 0,635 Terima H 0.8 X2 (DPK) -> Y2 (Pendapatan) 0,375 2,166 0,031 Tolak H 0.9 X3 (Kredit) -> Y2 (Pendapatan) 0,298 2,179 0,030 Tolak H 0.10 X4 (Cash Management) -> Y2 Pendapatan) 0,189 1,362 0,174 Terima H 0.11 Y1 (Biaya) -> Y2 (Pendapatan) 0,147 2,315 0,021 Tolak H 0.12
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  tujuan untuk  menjawab  tujuan  penelitian  untuk  meng- ukur  dan  mengetahui  pengaruh  dari  penerapan Strategi  Solusi  Bisnis  Solusi Financial  Ecosystem berpengaruh terhadap pendapatan bisnis. Pengolah- an  data  untuk  mengukur  faktor-faktor  yang mempengaruhi pendapatan bisnis dengan analisis Structural  Equation  Modeling (SEM)  yang  diolah menggunakan SmartPLS versi 3.
Untuk menguatkan hasil dari analisis kuan- titatif,  maka  dilakukan  analisis  kualitatif  untuk dapat  mengetahui  implikasi  manajerial  tujuh responden yang menerapkan Strategi Solusi Bisnis Financial Ecosystem pada Nasabah Segmen Institusi terhadap  Pendapatan.  Observasi  pada  kegiatan menjalankan  penerapan  Strategi  Solusi  Bisnis Ecosystem Financial pada key person atau relationship manager yang  ditujuk  sebagai  pengelola  nasabah segmen institusi. Adapun rumusan penilaian dari strategi yang dijalankan adalah:
Nilai Akhir = Score yang dicapai x 100%

## Skor Maksimum
Dengan kriteria penilaian pada Tabel 13.
Tabel 13.  Tabel kriteria penilaian Kriteria Keterangan 80% - 100% (Baik sekali) Dengan nilai 4 - 5 60% - 79 % (Baik) Dengan nilai  3 25% - 59% (Cukup) Dengan nilai 2 0% - 24% (Kurang) Dengan nilai 1
Dari  hasil  analisis  data  diperoleh  nilai Original Sample (O) yakni sebesar 0,147 menunjuk- kan  bahwa  arah  pengaruh  Biaya  terhadap
Pendapatan  adalah  positif  atau  searah,  artinya semakin  baik  Biaya  maka  semakin  meningkatkan Pendapatan. Pengaruh Biaya terhadap Pendapatan adalah  signifikan,  dengan  nilai  t-statistik  sebesar 2,315 lebih besar dari t-table atau 2,315 > 1,96, serta nilai p-value sebesar 0,030 lebih kecil dari alpha 5% (0,05). Dengan demikian hasil kuantitatif, observasi dan  pernyataan  responden  sejalan  dengan  pada penelitian dan sejalan dengan penelitian terdahulu yaitu  Biaya  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap Pendapatan (Wulansari, 2018). Sehingga  H 1.12 ditolak  diartikan  bahwa Biaya berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Pendapatan.

## Implikasi Manajerial
Secara  keseluruhan  Strategi  Solusi  Bisnis Solusi Financial  Ecosystem sangat  berpengaruh terhadap  Pendapatan.  Dari  hasil  analisis  bahwa variabel dari  Strategi Solusi Bisnis Solusi Financial Ecosystem hampir  semua  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  pendapatan.  Hal  ini  terlihat dari pendapatan yang naik cukup baik untuk BNI, padahal  penerapan  strategi  ini  belum  lama  di- lakukan  pada  nasabah segment  Institusion  Banking . Untuk  hal  tersebut  ke  depannya  managemen  BNI dapat  menaikkan  target  menjadi  15%  dari  target tahun ini agar memperoleh pendapatan yang lebih baik  dan  bisa  setara  dengan  bank  kompetitornya yaitu BRI dan Mandiri. Dalam penetapan kenaikan target terdapat tiga dasar asumsi, yaitu pesimistik,
optimis  dan  pesimis.  Penetapan  15%  berdasarkan asumsi dasar moderate.
Dari hasil olah data, observasi dan interview secara  Strategi  Solusi  Bisnis  Solusi Financial Ecosystem ini  optimal  untuk  meningkatkan pendapatan.  Dengan  strategi  ini  nasabah  meng- gunakan all solution banking sehingga Strategi Solusi Bisnis  Solusi Financial  Ecosystem ini  baik  untuk digunakan selama beberapa tahun ke depan untuk pendapatan  yang  lebih  maksimal.  Untuk  itu keputusan perusahaan agar tetap menjalankan dan menerapkan  Strategi  Solusi  Bisnis  Solusi Financial Ecosystem dalam  meningkatkan  bisnis  perbankan yang  memengaruhi  pendapatan  ke  depannya. Untuk  variabel  yang  setelah  diteliti  memiliki pengaruh besar yaitu pada Dana Pihak Ketiga dan Kredit.  Untuk  segmen  institusi,  agar  penerapan strategi  dapat  lebih  difokukan  pada  Dana  Pihak Ketiga  dan  Kreditnya,  sehingga  berdampak  pada pendapatan yang lebih baik.

## KESIMPULAN
1. Penerapan  strategi  solusi  bisnis  solusi financial ecosystem serta  biaya  bisnis  berpengaruh terhadap  pendapatan  pada  nasabah  segmen Institusi.  Hasil  pengukuran  yang  dilakukan penerapan  Strategi  bisnis  berpengaruh  dan melampaui  target  yang  ditetapkan  BNI memiliki  potensi  peningkatan  target  secara signifikan, kerena masih memiliki potensi lebih.
2. Dari  hasil  pengukuran  penelitian  terdapat hubungan  yang  searah  antara  Strategi  solusi bisnis solusi financial ecosystem antara variabelnya yaitu dana pihak ketiga, kredit, cash management , biaya juga pendapatan.
3. Dari  hasil  penelitian  penerapan  strategi  solusi bisnis  solusi financial  ecosystem terhadap  biaya hampir semua variabel menunjukan positif dan signifikan, akan tetapi pada variabel yaitu cash management tidak berpengaruh dan signifikan terhadap biaya.
4. Dari  hasil  penelitian  penerapan  strategi  solusi bisnis  solusi financial  ecosystem terhadap pendapatan semua variabel menunjukan positif dan signifikan. Perusahaan agar tetap menjalan- kan  dan  menerapkan  strategi  solusi  bisnis ecosystem financial dalam meningkatkan bisnis.

## DAFTAR PUSTAKA
[BI]  Bank  Indonesia.  2022.  Sinergi  dan  inovasi memperkuat  ketahanan  dan  kebangkitan menuju
indonesia
maju, laporan
perekonomian  Indonesia  2022.  [internet]. Tersedia pada: https://www.bi.go.id/id/pub- likasi/laporan/Pages/Laporan-Keuangan- Tahunan-BI-2022.aspx .
[BI]  Bank  Indonesia.  2022.  Survei  perbankan triwulan  II  2023:  Penyaluran  kredit  baru terindikasi  meningkat.  [internet].  Tersedia pada: https://www.bi.go.id/id/publikasi/
ruang-media/news-release/Pages/sp_2519 423.aspx
BNI 2023. Garansi bank. [internet]. Tersedia pada:
https://www.bni.co.id/id/korporasi/solusi- wholesale/garansi-bank
BNI  2023.  Solusi  Wholesale.  [internet].  Tersedia pada: https://www.bni.co.id/id/korporasi/ solusi-wholesale
BNI  2023.  Tentang  BNI.  [internet].  Tersedia pada: https://www.bni.co.id/id-
id/perseroan/tentang-bni
BNI.  2017.  Kerja  Sama  BNI  dan  BPJS  Kesehatan
Perluas  Jaringan  dan  Rekrut  Peserta  Lebih Banyak. [internet]. Tersedia pada: https://www.bni.co.id/id-id/beranda/kabar-
bni/berita/articleid/2995
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  2021.  Perkembangan dana  pihak  ketiga  perbankan  menurut jenisnya (milyar rupiah), 2019-2021.
[internet].  Tersedia  pada: https://www.bps. go.id/indicator/13/1958/1/perkembangan- dana-pihak-ketiga-perbankan-menurut- jenisnya-.html
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  2022.  Ekonomi Indonesia Tahun 2022 Tumbuh 5,31 Persen. [internet].  Tersedia  pada: https://www.bps. go.id/pressrelease/2023/02/06/1997/ekonomi -indonesia-tahun-2022-tumbuh-5-31- persen.html
CNN.  2021.  Apresiasi  nasabah,  BNI  perbaharui ekosistem layanan digital. [internet]. Tersedia  pada:  https://www.cnnindonesia. com/ekonomi/20210904102229-83- 689628/apresiasi-nasabah-bni-perbaharui- ekosistem-layanan-digital.
Creswell,  J.  2018.  30 Keterampilan  Esensial  untuk Penelitian Kualitatif. Yogyakarta (ID):
Pustaka Pelajar.
Chin, W.W. 1998. The Partial Least Squares Aproach to  Structural  Equation  Modeling.  Modern Methods  for  Business  Research. Yogyakarta (ID):  Pustaka  Pelajar.  [internet].  Tersedia pada:  https://www.researchgate.net/publi- cation/311766005_The_Partial_Least_Square s_Approach_to_Structural_Equation_Mode ling.
Gefen, D. 2004. Structural Equation Modeling and
Regression: Guidelines for
Research Practice.  Structural  Equation  Modeling.
Communication For AIS7.
Hair,  J.F.,  G.T.M.  Hult,  C.M.  Ringle,  M.  Sarstedt. 2016. A  Primer  on  PartialLeast  Squares Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM) Second Edition . LosAngeles (US): Sage.
Hair,  J.F.,  G.T.M.  Hult,  C.M.  Ringle,  M.  Sarstedt.
2017a. A  Primer  on  Partial  Least  Squares
Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM). Thousand Oaks, CA (US):  Sage.
Hair, J.F., J.J. Risher, M. Sarstedt, C.M. Ringle. 2019.
When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review . 31(1): 2-
24.
Kock, N. 2016. Hypothesis testing with confidence intervals  and  P  values  in  PLS-SEM.
International  Journal  of  e-Collaboration. 12(3): 1-6.
Parker, C. Scott, S., & A. Gaddes. 2019. Snowballing Sampling. SAGE Research Methods Foundations. [internet].  Tersedia  pada: https://www.scirp.org/(S(czeh2tfqw2orz553
k1w0r45))/reference/referencespapers.aspx? referenceid=3131783
Wulansari, M, Y. Azlina. 2018. Analisa Hubungan Biaya  Produksi  dengan  Pendapatan  Bank XYZ. [skripsi]. Jakarta (ID): BSI
Yamin,  S.H.,  Kurniawan.  2011. Generasi  Baru Mengolah Data Penelitian dengan Partial Least Square  Path  Modeling:  Aplikasi  dengan Software XLSTAT, SmartPLS, dan Visual PLS .
Jakarta (ID): Salemba Infotek.