## THE  INFLUENCE  OF  FINANCIAL  TECHNOLOGY AND LIQUIDITY ON THE FINANCIAL PERFORMANCE OF BANKS IN INDONESIA
Tata Agtya salsabilla 1 , Imronuddin 2
1,2) Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia Email : tatagtyasalsabillaa@gmail.com

## ABSTRACT
The  primary  goal  of  this  research  is  to  assess  the  impact  of  financial technology  usage  and  liquidity  levels  on  the  financial  performance  of conventional  banks  in  Indonesia,  listed  under  the  Financial  Services Authority.  The  study  involved  conventional  banks  registered  in  the Indonesia  Stock  Exchange  from  2017  to  2023.  Sample  selection  was conducted via purposive sampling, and panel data regression model was used for data analysis. Data were collected from 49 banks with a total of 176  financial  statements  analyzed.  Hypothesis  testing  utilized  SPSS software.  The  findings  indicate  that  the  integration  of  financial technology  significantly  enhances  the  financial  performance  of  banks  in Indonesia.  Additionally,  it  was  found  that  the  liquidity  level  of  a  bank plays  a  critical  role  in  supporting  the  financial  performance  in  this banking sector.

## ABSTRAK
Tujuan  pokok  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  mengevaluasi  efek penggunaan  teknologi  finansial  dan  tingkat  likuiditas  pada  kinerja keuangan  bank  konvensional  di  Indonesia,  yang  terdaftar  pada  Otoritas Jasa  Keuangan.  Penelitian  melibatkan  bank-bank  konvensional  yang  ada dalam  register  Bursa  Efek  Indonesia  selama  tahun  2017  sampai  dengan 2023.  Seleksi  sampel  dijalankan  menggunakan  metode  purposive sampling,  dan  untuk  menganalisis  data,  digunakan  model  regresi  data panel.  Penelitian  ini  mengumpulkan  data  dari  49  bank  dengan  total laporan  keuangan  yang  dianalisis  sebanyak  176  dokumen.  Analisis hipotesis  dilakukan  dengan  memanfaatkan  software  SPSS.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  integrasi  teknologi  finansial  memiliki efek  yang  berarti  terhadap  peningkatan  kinerja  keuangan  perbankan  di Indonesia.  Di  samping  itu,  diketahui  pula  bahwa  tingkat  likuiditas  bank berperan penting dalam menunjang kinerja keuangan di sektor perbankan tersebut.
DOI: 10.31000/combis.v6i2.
11381
Article History: Received: 08/05/2024 Reviewed: 15/05/2024
Revised: 15/05/2024
Accepted: 31/05/2024
Keywords: Financial Technology, Liquidity, Financial Performance

## INTRODUCTION
Pada zaman digital ini, ilmu pengetahuan dan teknologi berkembang dengan cepat, dan memberikan  banyak  inovasi  yang  sangat  menguntungkan  bagi  manusia.  Pertumbuhan  ini memfasilitasi  akses  masyarakat  terhadap  informasi  terbaru  dengan  cepat  dan  meningkatkan efisiensi dalam menyelesaikan tugas. Salah satu kemajuan teknologi yang paling diminati di Indonesia saat ini adalah teknologi keuangan (FinTech) dalam sektor layanan keuangan.
Saat  ini, kemajuan teknologi  elektronik  terus meluas di  berbagai  sektor pasar keuangan dan  intermediasi,  termasuk  E-change,  E-insurance,  E-broker,  E-Money,  E-Financing,  E- supervision,  dan  E-banking.  Menurut  laporan  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  hingga September  2022,  ada  235  perusahaan  fintech  yang  terdaftar  dan  disetujui  oleh  Bank Indonesia,  badan  pengatur  keuangan.  Layanan  pinjaman  online  dari  fintech  telah  menjadi sangat  populer  di  Indonesia,  terutama  di  kalangan  usaha  kecil  dan  menengah  yang membutuhkan sumber pendanaan. Berdasarkan data OJK, total pinjaman online mencapai Rp 18,23  triliun  pada  Februari  2023,  meningkat  10,3%  dari  Februari  2022.  Pinjaman  tersebut diberikan kepada lebih dari 15 juta peminjam, kebanyakan di antaranya adalah usaha mikro, kecil, dan menengah yang beroperasi di berbagai sektor seperti perdagangan, jasa, pertanian, dan industri.
Studi yang dilakukan oleh  (Anon., 2023) yang berjudul "Dampak Financial Technology (Fintech)  terhadap  Profitabilitas  Perbankan  di  Indonesia"  menunjukkan  bahwa  kehadiran fintech memiliki dampak yang signifikan terhadap kinerja keuangan.
Namun, temuan dari studi yang dilakukan oleh Dinh Phan, Paresh Kumar Narayan, dan Akhis  R.  Hutabarat  (2018)  menunjukkan  hasil  yang  bertentangan.  Studi  ini  mengadopsi metode  estimasi  GMM  sistem  dua  langkah  untuk  menganalisis  dampak  fintech  terhadap kinerja  bank  di  Indonesia.  Melalui  penggunaan  model  ini,  penelitian  bertujuan  untuk mengevaluasi  asumsi  bahwa  teknologi  finansial  berpengaruh  negatif  terhadap  efektivitas operasional bank-bank di negara tersebut.
Dikarenakan  inkonsistensi  dalam  temuan  penelitian  sebelumnya  dan  memperhatikan konteks  serta  fenomena  yang  relevan,  peneliti  terdorong  untuk  melakukan  studi  lanjutan dengan  judul  "PENGARUH  FINANCIAL  TECHNOLOGY  DAN  LIKUIDITAS TERHADAP KINERJA KEUANGAN PERBANKAN DI INDONESIA".

## THEORETICAL FOUNDATION

## Teori Inovasi Schumpeter
Teori  inovasi  Schumpeter  mengindikasikan  bahwa  investasi  dalam  teknologi  memiliki potensi  untuk  menciptakan  peluang  dan  keuntungan,  yang  kemudian  mendorong  lembaga keuangan  dan  bank  untuk  mengalokasikan  investasi  pada  produk-produk  inovatif.  Hal  ini juga  dapat  mengurangi  margin  keuntungan  bagi  pesaing  industri  lainnya  (Shanmugam  & Nigam, (2020).

## Financyal Technology
Berdasarkan  studi  yang  dijalankan  oleh  (Kusuma  et  al),  industri  Finansial  Teknologi didefinisikan  sebagai  ragam  entitas  bisnis  yang  memanfaatkan  inovasi  teknologi  guna mengoptimalkan  proses  kerja  dalam  sektor  keuangan  serta  menyajikan  berbagai  layanan finansial  kepada  pengguna.  Fokus  utama  dari  penelitian  ini  terletak  pada  aplikasi  teknologi finansial termasuk, namun tidak terbatas pada, layanan perbankan melalui mobile dan akses keuangan via internet.

## Kinerja Keuangan
Evaluasi  terhadap  kinerja  finansial  biasanya  bergantung  pada  analisis  rasio  finansial. Rasio  ini  merupakan  hasil  dari  pembandingan  antara  elemen-elemen  kritis  dan  signifikan yang terdapat dalam laporan finansial (Nurati, dkk., 2019). Dalam studi ini, evaluasi kinerja finansial  dilakukan  melalui  penerapan  return  on  asset  serta  perbandingan  antara  biaya operasional dengan pendapatan operasional.

## Likuiditas
Hanafi  (2012)  menguraikan  bahwa  risiko  likuiditas  muncul  ketika  suatu  perusahaan mengalami kesulitan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Gagal mengelola risiko likuiditas  secara  efektif  dapat  meningkatkan  risiko  menjadi  risiko  solvabilitas  yang  pada akhirnya bisa menyebabkan kebangkrutan perusahaan. Dalam studi ini, pengukuran likuiditas dilaksanakan  dengan  menggunakan  rasio  lancar  (CR)  dan  rasio  pinjaman  terhadap  deposito (LDR).
Hipotesis yang disimpulkan adalah sebagai berikut:
H1: Financyal technology berpengaruh terhadap kinerja keuangan
H2: Likuiditas berpengaruh terhadap kinerja keuangan

## RESEARCH METHODS
Studi ini menerapkan metodologi kuantitatif, menggunakan data panel sebagai dasarnya. Objek kajian ditujukan kepada bank-bank konvensional yang listing di Bursa Efek Indonesia, mencakup  rentang  waktu  dari  2017  sampai  2023.  Dalam  pemilihan  sampel,  dilaksanakan teknik purposive sampling, di mana 49 bank ditentukan khusus sebagai sampel studi. Untuk analisis  hipotesis,  digunakan  total  176  data  dari  laporan  keuangan,  dengan  menggunakan software  SPSS  sebagai  alat  analisis.  Data  laporan  keuangan  periode  2017-2023  diperoleh melalui situs web resmi. www.idx.co.id .

## RESULTS AND DISCUSSION

## Analisis Data
Penelitian  ini  fokus  pada  entitas  yang  tercatat  di  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX).
Berdasarkan data dari BEI, terdapat 49 perusahaan perbankan yang tercatat dari tahun 2017- 2023.  Namun,  tidak  semua  perusahaan  tersebut  diambil  sebagai  sampel  karena  tidak semuanya  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditetapkan  untuk  penelitian.  Maka  dari  itu,  metode seleksi sampel yang diterapkan merupakan sampling berdasarkan tujuan tertentu.
Statistik Deskriptif

## Tabel 1 Hasil Uji Deskriptif
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation MBanking 176 0,00 1,00 0,8466 0,36141 CR 176 0,99 2,49 1,3352 0,29836 LDR 176 0,35 1,30 0,7899 0,19526 ROA 176 -0,05 0,08 0,0144 0,02094 BOPO 176 0,11 1,51 0,7085 0,27004
Dalam  konteks  Mobile  Banking,  skala  nilai  berkisar  dari  0,00  sampai  1,00.  Untuk variabel  ini,  nilai  tengah  yang  dicatat  adalah  0,8466  dengan  deviasi  standar  mencapai 0,36141,  berdasarkan  analisis  176  sampel.  Kecilnya  deviasi  standar  dibandingkan  nilai tengah menandakan keseragaman data Mobile Banking.
Rentang untuk Current Ratio adalah dari 0,99 sampai 2,49. Dengan analisis 176 sampel, ditemukan  nilai  rata-rata  sebesar  1,3352  dan  standar  deviasi  merupakan  0,29836.  Hal  ini mengindikasikan  homogenitas  dalam  data  Current  Ratio,  ditunjukkan  oleh  ukuran  standar deviasi yang relatif rendah dibandingkan dengan rata-rata.
Nilai  LDR  berada  dalam  kisaran  dari  0,35  hingga  1,30.  Mengacu  pada  176  sampel, diperoleh  nilai  median  sebesar  0,7899,  dengan  standar  deviasi  mencapai  0,19526.  Ukuran standar  deviasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  median  menandakan  bahwa  data LDR terdistribusi dengan homogen.
Rentang  nilai  ROA  berada  antara  -0,05  sampai  0,08.  Dari  176  sampel,  nilai  ROA  rata- rata  adalah  0,0144,  dengan  standar  deviasi  mencapai  0,02094.  Standar  deviasi  yang  relatif rendah dibandingkan dengan rata-ratanya menunjukkan distribusi data ROA yang homogen.
Rentang  nilai  BOPO  berkisar  dari  0,11  hingga  1,51.  Dengan  analisis  pada  176  sampel, ditemukan  bahwa  nilai  rata-ratanya  adalah  0,7085,  disertai  dengan  standar  deviasi  sebesar 0,27004. Standar deviasi yang lebih rendah dibandingkan rata-rata menunjukkan konsistensi dalam data BOPO.

## Uji Asumsi Klasik

## 1. Uji Normalitas
Untuk mengecek apakah residu mengikuti pola distribusi normal, dilakukan pemeriksaan menggunakan  uji  Kolmogorov-Smirnov.  Teknik  ini  bertujuan  untuk  menilai  kesesuaian distribusi  sampel  residu  dengan  distribusi  normal,  terutama  dengan  menganalisis  nilai  pada kolom Asymp. Sig (2-tailed).
Berdasarkan hasil uji Kolmogorov-Smirnov, didapati bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) adalah  0,200,  yang  melebihi  0,05.  Dari  sini  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  dianalisis memiliki distribusi normal.

## 2. Uji Multikolinearitas
Tabel 2 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Tolerance VIF Keterangan ROA Mbanking 0,986 1,014 Tidak Terjadi Multikolinearitas CR 0,990 1,010 Tidak Terjadi Multikolinearitas LDR 0,995 1,005 Tidak Terjadi Multikolinearitas BOPO Mbanking 0,986 1,014 Tidak Terjadi Multikolinearitas CR 0,990 1,010 Tidak Terjadi Multikolinearitas LDR 0,995 1,005 Tidak Terjadi Multikolinearitas
Dari  tabel  yang  tersaji,  diketahui  setiap  variabel  menunjukkan  nilai  Tolerance  di  atas 0,10 serta nilai VIF berada di bawah 10. Hal ini menandakan model regresi yang ada bebas dari isu multikolinieritas.

## 3. Uji Autokorelasi
Temuan  analisis  menunjukkan  angka  Durbin-Watson  menunjukkan  bahwa  ROA  sebesar 1,962 dan BOPO sebesar 1,481, menunjukkan penempatan nilai dalam interval -2 sampai 2.
Berdasarkan  data  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  studi  ini  tidak  terpengaruh  oleh autokorelasi.

## 4. Uji Heteroskedastisitas
Untuk menentukan  adanya heteroskedastisitas, digunakan metode scatterplot sebagai  alat uji visual. Ketika pola scatterplot tampak acak, dengan nilai 0 pada sumbu Y, dan titik-titik data  menyebar  tanpa  pola  tertentu  di  sekitar  sumbu  Y,  ini  menunjukkan  tidak  terdapat indikasi heteroskedastisitas.

## Gambar 1 Scatterplot Hasil Uji Heteroskedastisitas ROA
Ilustrasi  pada  Gambar  4.1  menunjukkan  penyebaran  titik  data  yang  berlokasi  di  bawah nilai  0  pada  sumbu  Y  tanpa  mengikuti  pola  yang  jelas.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah, berdasarkan analisis regresi ini, tidak ada indikasi adanya heteroskedastisitas.

## Gambar 2 Scatterplot Hasil Uji Heteroskedastisitas BOPO
Tampilan  pada  Gambar  4.2  menggambarkan  sebaran  poin  data  yang  berada  di  bawah angka 0 pada sumbu Y,  tanpa memperlihatkan pola yang tetap. Kesimpulan yang diperoleh menunjukkan  bahwa,  dari  analisis  regresi  yang  dilakukan,  tidak  terdapat  bukti  adanya heteroskedastisitas.

## Analisis Uji Hipotesis

## Analisis Regresi Linear Berganda
Data analisis regresi dari studi ini disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 3 Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Variabel Arah  t ROA (Constant) - 0,050 5,597 MBanking + 0,018 4,752 CR + 0,031 6,910 LDR + 0,009 1,233 BOPO (Constant) + 0,833 7,070 MBanking - 0,004 0,084 CR - 0,346 5,699 LDR + 0,431 4,668
Berdasarkan Tabel diatas dapat diketahui persamaan regresi linier bergandanya, yaitu:
ROA =  - 0,050 + 0,018 MB + 0,031 CR + 0,009 LDR +  e
BOPO = 0,833 - 0,004 MB - 0,346 CR + 0,431 LDR +  e
1. Nilai  konstanta  -0,050  menunjukkan  bahwa  jika  variabel  dianggap  tetap,  rata-rata  nilai ROA  adalah  -0,050.  Sementara  itu,  konstanta  0,833  menunjukkan  bahwa  jika  variabel dianggap tetap, rata-rata nilai BOPO adalah 0,833.
2. Koefisien  regresi  untuk  MBanking  adalah  0,018,  yang  berarti  setiap  kenaikan  satu  unit nilai MBanking akan meningkatkan nilai ROA sebesar 0,018. Di sisi lain, koefisien regresi untuk  MBanking  adalah  -0,004,  menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  satu  unit  nilai MBanking akan menurunkan nilai BOPO sebesar -0,004.
3. Koefisien dari regresi CR berada pada angka 0,031, mengindikasikan bahwa kenaikan per satu  unit  pada  CR  akan  mengakibatkan  peningkatan  ROA  sebanyak  0,031.  Di  sisi  lain, dengan  koefisien  regresi  untuk  CR  tercatat  sebagai  -0,346,  ini  menyatakan  bahwa  setiap increment satu unit pada CR akan menghasilkan penurunan pada BOPO sejumlah -0,346.
4. Koefisien untuk LDR tercatat pada 0,009, menunjukkan peningkatan ROA sebanyak 0,009 untuk setiap unit kenaikan pada LDR. Sementara itu, dengan koefisien pada 0,431 untuk LDR,  ini  menunjukkan  bahwa  kenaikan  satu  unit  pada  LDR  akan  meningkatkan  BOPO sebesar 0,431.

## Uji Koefisien Determinasi
Nilai Adjusted R Square yang tercatat adalah 0,269, atau 26,9%. Ini menunjukkan bahwa 26,9%  perubahan  dalam  variabel  terikat  ROA  bisa  diuraikan  melalui  penggunaan  Financial Technology  dengan  indikator  Mobile  Banking,  serta  Likuiditas  diproksikan  dengan  CR  dan LDR.  Adapun  73,1%  dari  perubahan  tersebut  diterangkan  oleh  faktor  lain  yang  tidak termasuk dalam analisis ini.
Variabel  terikat  BOPO  memiliki  nilai  koefisien  determinasi  Adjusted  R  Square  sebesar 0,223,  atau  22,3%.  Ini  berarti  bahwa  22,3%  dari  variasi  BOPO  dapat  dijelaskan  melalui penggunaan Financial Technology yang diproksikan dengan Mobile Banking, serta Likuiditas yang diproksikan melalui  CR dan LDR. Sebaliknya, 77,7% dari variasi  tersebut  disebabkan oleh faktor-faktor lain yang tidak dicakup dalam penelitian ini.

## Uji Signifikan Model F

## Tabel 4 Hasil Uji F
Variabel Y Nilai Sig Uji F Ketentuan Keterangan ROA 0,000 < 0,05 Berpengaruh BOPO 0,000 < 0,05 Berpengaruh
Tabel  tersebut  menunjukkan  nilai  signifikansi  kurang  dari  0,05,  yaitu  0,000, menunjukkan  pengaruh  signifikan  variabel  independen  dan  moderasi  terhadap  variabel dependen secara kolektif, menegaskan keakuratan model yang diusulkan.

## Uji Signifikasi Variabel Bebas (Uji t)

## Tabel 5 Hasil Uji Hipotesis
Variabel Arah  Sig. Kesimpulan ROA (Constant) - 0,050 MBanking + 0,018 ,000 Diterima CR + 0,031 ,000 Diterima LDR + 0,009 ,219 Ditolak BOPO (Constant) + 0,833 MBanking - 0,004 ,933 Ditolak CR - 0,346 ,000 Diterima LDR + 0,431 ,000 Diterima
Hasil analisis uji t dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Pengaruh Financial Technology terhadap Kinerja Keuangan
Dari  data  pengujian  hipotesis,  terungkap  bahwa  nilai  signifikansi  yang  berkaitan dengan dampak MBanking pada variabel dependen ROA adalah 0,000, lebih rendah dari batas 0,05 (0,000 < 0,05), dengan koefisien beta yang menunjukkan peningkatan sejumlah 0,018.  Pada  variabel  dependen  lain,  BOPO,  signifikansi  yang  didapat  adalah  0,933, melebihi  ambang  0,05  (0,933  >  0,05),  dengan  koefisien  beta  yang  meningkat  sebesar 0,833.  Kesimpulannya,  hasil  ini  mendukung  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  ada hubungan  positif  antara  penerapan  Teknologi  Finansial  dan  peningkatan  Kinerja Keuangan.

## b. Pengaruh Likuiditas terhadap Kinerja Keuangan
Berdasarkan  analisis  statistik,  diketahui  bahwa  untuk  hubungan  antara  variabel Likuiditas,  yang  diukur  menggunakan  CR,  dengan  ROA  sebagai  variabel  terikat,  nilai signifikansi  ditemukan  sebesar  0,000.  Angka  ini  berada  di  bawah  ambang  batas  0,05 (0,000 < 0,05), menandakan hubungan yang signifikan dengan koefisien beta yang positif sejumlah  0,031.  Pada  analisis  lebih  lanjut,  hubungan  antara  CR  sebagai  proxy  dari Likuiditas  dan  BOPO  sebagai  variabel  terikat  menunjukkan  nilai  signifikansi  sebesar 0,029. Nilai ini pun lebih kecil daripada 0,05 (0,029 < 0,05), membuktikan adanya korelasi yang signifikan namun dengan koefisien beta yang negatif, yakni -0,046.
Untuk  variabel  Likuiditas  yang  diukur  menggunakan  LDR  dalam  kaitannya  dengan variabel  dependen  ROA,  ditemukan  nilai  signifikansi  sebesar  0,219.  Ini  menunjukkan bahwa  nilai  tersebut  melebihi  batas  0,05  (0,219  >  0,05),  menandakan  tidak  signifikan secara  statistik,  dengan  beta  sebesar  0,009  yang  menunjukkan  pengaruh  positif.  Di  sisi lain, ketika membandingkan Likuiditas (LDR) dengan BOPO sebagai variabel dependen, diperoleh  nilai  signifikansi  0,000,  yang  berarti  lebih  kecil  dari  0,05  (0,000  <  0,05), menunjukkan  adanya  hubungan  signifikan  dengan  beta  yang  juga  positif,  sebesar  0,431. Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa Hipotesis  diterima ,  yaitu  Ada  pengaruh positif antara Likuiditas terhadap Kinerja Keuangan.

## DISCUSSION

## Pengaruh Financyal Technology terhadap Kinerja Keuangan
Hasil  analisis  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pengaruh  MBanking  pada  ROA  memiliki nilai  signifikansi  sebesar  0,033,  yang  berada  di  bawah  ambang  batas  0,05,  menandakan signifikansi statistik dengan koefisien beta positif yaitu 0,047. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  nilai  signifikansi  pengaruh  MBanking  terhadap  BOPO  adalah  0,013,  yang  jauh  di bawah batas signifikansi sebesar 0,05, dengan koefisien beta yang positif sebesar 0,057. Hal ini  mengindikasikan  bahwa  hipotesis  yang  diajukan  diterima,  menyiratkan  adanya  dampak positif  dari  penerapan  Financial  Technology  terhadap  performa  keuangan.  Hal  ini mengimplikasikan  bahwa  implementasi  Mobile  Banking  berkontribusi  pada  peningkatan kinerja keuangan perusahaan.

## Pengaruh Likuiditas Terhadap Kinerja Keuangan
Hasil  pengujian  hipotesis  mengindikasikan  bahwa  tingkat  signifikansi  antara  variabel Likuiditas, yang diukur menggunakan CR, terhadap ROA sebagai variabel tergantung adalah sebesar  0,038.  Nilai  ini  berada  di  bawah  ambang  signifikansi  0,05  (0,038  <  0,05)  dan menampilkan  hubungan  positif  dengan  beta  sebesar  0,047.  Selain  itu,  untuk  pengaruh variabel  Likuiditas,  dilambangkan  dengan  CR,  pada  BOPO  sebagai  variabel  tergantung, ditemukan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,029.  Angka  ini  juga  lebih  rendah  dari  batas signifikansi yaitu 0,05 (0,029 < 0,05), dengan koefisien beta yang positif yaitu 0,052.
Dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  hubungan  antara  Likuiditas,  direpresentasikan oleh  LDR,  terhadap  ROA  sebagai  variabel  dependen  menunjukkan  signifikansi  sebesar 0,000,  yang  nilainya  berada  di  bawah  ambang  batas  0,05  (0,000  <  0,05)  dengan  koefisien beta  sebesar  0,272  menunjukkan  pengaruh  positif.  Sementara  itu,  hubungan  antara  LDR sebagai proxy dari Likuiditas terhadap BOPO, variabel dependen lainnya, juga mencatatkan nilai signifikansi 0,000, yang masih lebih rendah dari 0,05 (0,000 < 0,05), dengan koefisien beta 0,253 yang mengindikasikan pengaruh positif.
Oleh karena itu, hasil studi ini menegaskan bahwa hipotesis yang diajukan memperoleh konfirmasi,  menunjukkan sebuah hubungan positif antara Likuiditas dan  Kinerja Keuangan.
Dengan  kata  lain,  apabila  terjadi  peningkatan  pada  nilai  rasio  CR  dan  LDR  suatu  bank,  hal tersebut  akan  berbanding  lurus  dengan  peningkatan  pada  nilai  kinerja  keuangan  bank tersebut.

## CONCLUSION
Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  fintech  meningkatkan  kinerja  keuangan, karena  nasabah  kini  dapat  melakukan  pembayaran  dengan  lebih  cepat,  menerima  dana dengan  lebih  efisien,  mengelola  asset  dengan  lebih  mudah,  dan  melkukan  berbagai  hal lainnya.  Hubungan  positif  ditemukan  antara  tingkat  likuiditas  dan  kinerja  keuangan, mengindikasikan  bahwa  peningkatan  dalam  nilai  likuiditas  suatu  bank  secara  langsung berkontribusi  pada  peningkatan  kinerja  keuangannya.  Oleh  karena  itu,  likuiditas  yang dimiliki  oleh  bank  umum  konvensional  ini  sangat  penting  untuk  menunjukkan keberhasilannya dan mendorong masyarakat untuk menabung.

## REFERENCES
Al  Farom,  S.,  Hermuningsih,  S.  and  Kusumawardhani,  R.,  2024.  Pengaruh  Ukuran, Likuiditas, dan Kinera Keuangan Bank Dengan Financial Technology Sebagai Variabel
Moderasi  Pada  Bank  Umum  Konvensional  di  Indonesia. J-MAS  (Jurnal  Manajemen dan Sains) , 9 (1), pp.51-55.
Almurni, S., Fatin, A.S. and Mustika, M., 2023. Pengaruh Electronic Banking dan Electronic Money  Terhadap  Kinerja  Keuangan  Perbankan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal STEI Ekonomi , 32 (1), pp.30-45.
Chell,  E.,  2010.  The  Entrepreneurial  Personality:  A  Social  Construction. SARJANA , 25 (1), pp.103-104.
Dharmatanna,  E.C.,  2020. Pengaruh  Financial  Technology  Terhadap  Kinerja  Keuangan Perbankan  Di  Indonesia (Doctoral  dissertation,  UNIVERSITAS  ATMA  JAYA YOGYAKARTA).
Galaento,  J.,  Nangoy,  S.C.  and  Untu,  V.N.,  2014.  Analisis  Kinerja  Keuangan  Bank  Umum Milik Negara yang Go Public Tahun 2008-2012. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi , 2 (4). Hermuningsih, S., Sari, P.P. and Rahmawati, A.D., 2022. The moderating role of bank size: influence  of  fintech,  liquidity  on  financial  performance .  Faculty  of  Economics, Universitas Sarjana waiyata Tamansiswa, Yogyakarta, Indonesia (Vol . 27 No .1, 2023, 106-117)
https://dataindonesia.id/ https://www.idx.co.id/id

## Indrianti,  S.,  Gamayuni,  R.R.  and  Susilowati,  R.Y.N.,  2022.  PENGARUH  FINANCIAL TECHNOLOGY TERHADAP KINERJA KEUANGAN PERBANKAN
KONVENSIONAL  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA  (BEI) TAHUN 2017-2021. Ultimaccounting Jurnal Ilmu Akuntansi , 14 (2), pp.349-373. Komparasi, S., & Bumn, B. (2017). PENGARUH FINANCIAL TECHNOLOGY TERHADAP PROFITABILITAS PERBANKAN DI INDONESIA . Kusuma,  H.,  Wiwiek,  D.,  &  Asmoro,  K.  (n.d.). PERKEMBANGAN  FINANCIAL TECHNOLOGI (FINTECH) BERDASARKAN PERSPEKTIF EKONOMI ISLAM . LORENSIA,  F.,  2023. PENGARUH  KEBERADAAN  FINANCIAL  TECHNOLOGY (FINTECH) TERHADAP KINERJA KEUANGAN PERBANKAN (Doctoral dissertation, Universitas Katolik Musi Charitas).
Munawir. (2014). Analisa Laporan Keuangan (Liberty)
Nor Solikhin, A., 2021. Pengaruh Financial Technology Terhadap Profitabilitas Perbankan Di  Indonesia  (Studi  Komparasi  Bank  BUMN  Periode  2017-2019) (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).
Nurendra, A. M., & Saraswati, M. P. (2017). MODEL PERANAN WORK LIFE BALANCE, STRES  KERJA  DAN  KEPUASAN  KERJA  PADA  KARYAWAN. HUMANITAS , 13 (2), 84. https://doi.org/10.26555/humanitas.v13i2.6063
Phan,  D.H.B.,  Narayan,  P.K.,  Rahman,  R.E.  and  Hutabarat,  A.R.,  2020.  Do  financial technology  firms  influence  bank  performance?. Pacific-Basin  finance  journal , 62 , p.101210.
Shanmugam, K.R. and Nigam, R., 2020. Impact of technology on the financial performance of  Indian  commercial  banks:  a  clustering  based  approach. Innovation  and Development , 10 (3), pp.433-449.
Sharif  Abu  Karsh,  Y.A.,  2020.  The  new  era  of  financial  technology  in  banking industry. Journal of Southwest Jiaotong University , 55 (4).
Supriyadi,  S.,  Darmawan,  J.  and  Bandarsyah,  B.,  2023,  August.  Pengaruh  Financial Technology  (Fintech)  Terhadap  Profitabilitas  Perbankan  di  Indonesia.  In Prosiding Seminar Nasional Darmajaya (Vol. 1, pp. 56-71).
Syahwildan,  M.  and  Damayanti,  T.,  2022.  Fintech  terhadap  Kinerja  Keuangan  Perbankan Syariah di Indonesia. Jesya (Jurnal Ekonomi dan Ekonomi Syariah) , 5 (1), pp.438-443.
Widyandri,  D.B.  and  Laila,  N.,  2022.  Analisis  Pengaruh  Mobile  Banking  Dan  Keuangan Inklusif  Terhadap  Kinerja  Keuangan  Bank  Syariah  Di  Indonesia  Periode  2014- 2019. Jurnal Ekonomi Syariah Teori Dan Terapan , 9 (1), pp.14-24.