## Financial Technology dan Kredit Bank Umum Konvensional di Indonesia
Sahdan Saputra sahdan@universitasbumigora.ac.id Universitas Bumigora
Stevany Hanalyna Dethan
eva@universitasbumigora.ac.id
Universitas Bumigora
Ridha Nurul Hayati
ridha@universitasbumigora.ac.id
Universitas Bumigora
Baiq Rabiatul Adawiyah Kartika Wulan wulan@universitasbumigora.ac.id Universitas Bumigora

## Abstract
This study analyzes the impact of FinTech on the number of conventional commercial bank loans in Indonesia. This study used a sample of 40 conventional commercial banks in Indonesia listed on the Indonesia Stock Exchange for the 2016-2021 period. The number of observations in the study was 240.  FinTech  is  measured  using  P2P  Lending  and  FinTech  companies  are  measured  using  the growth period of FinTech companies. The results of the research based on the regression test using the Fixed effects model, this study proves that P2P lending and the growth of FinTech companies have a positive and significant effect on the amount of lending to Conventional Commercial Banks in Indonesia. This means that the greater the P2P lending disbursed by FinTech companies and the higher  the  growth  of  FinTech  companies,  it  will  have  an  impact  on  increasing  the  number  of conventional commercial bank loans in Indonesia. One of the important variables not examined in this study is payments made online. Therefore, further research can expand research with the same theme by presenting online payment variables.
Keywords : fintech, kredit bank, p2p lending, pertumbuhan perusahaan fintech

## 1. Pendahuluan
Inovasi berbasis teknologi di industri keuangan ( FinTech ) telah tumbuh secara signifikan di  Indonesia. FinTech adalah  penyedia  layanan  keuangan  yang  menyediakan  serangkaian layanan  bisnis  inovatif  dengan  mengintegrasikan  keuangan  dengan  teknologi  (Hsueh,  2017). Perkembangan FinTech atau perusahaan berbasis teknologi di Indonesia mulai terlihat sekitar pada tahun 2010-an. Hal ini sebagai dampak dari pembangunan infrastruktur berbasis teknologi informasi dan komunikasi yang mengakibatkan peningkatan penggunaan media dan perangkat digital  pada  dekade  tersebut  (Koch  &  Siering,  2017).  Selain  itu,  Indonesia  juga  dikategorikan sebagai  negara  dengan  tingkat  pertumbuhan FinTech terbesar  di  Asia  Pasifik  (Garvey,  2017). Data  yang  dikeluarkan  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  menunjukkan  perkembangan  dari total  aset  perusahaan FinTech di  Indonesia  pada  tahun  2019  sebesar  Rp  3.04  trilliun,  2020 sebesar  Rp  3.71  trilliun,  dan  tahun  2021  bertambah  menjadi  Rp  4.06  trilliun.  Hal  ini menunjukkan bahwa Financial Technology di Indonesia bertumbuh secara signifikan dari tahun ke tahun.
FinTech sebagai bentuk inovasi baru terhadap layanan keuangan memang memberikan kemudahan dalam  akses keuangan,  namun Financial Technology ( FinTech ) juga  dapat  menjadi masalah  baru  bagi  lembaga  keuangan  lainnya  seperti  perbankan.  Hal  ini  disebabkan  karena FinTech memiliki bentuk bisnis yang serupa seperti perbankan yaitu menyalurkan kredit kepada masyarakat  yang  membutuhkan  dana  (Navaretti  et  al.,  2017).  Di  era digital seperti  saat  ini, pelanggan  tidak  tertarik  untuk  menggunakan  layanan  yang  disediakan  oleh  industri  jasa keuangan  tradisional.  Sebaliknya,  mereka  lebih  memilih  layanan  yang  cepat  dan  aman.  Inilah alasan  mengapa FinTech semakin  populer  dan  menyebabkan  gangguan  di  perbankan  dan layanan  keuangan  lainnya.  Salah  satu  bentuk  dampak  negatif FinTech terhadap  perbankan adalah  terjadinya  penurunan  profitabilitas  perbankan,  karena  dengan  adanya FinTech perbankan memiliki kompetitor dalam penyaluran kredit (Phan et al., 2019). Seperti yang kita ketahui  bahwa  kredit  merupakan  bisnis  utama  bagi  perbankan  yang  menjadi  sumber pendapatan terbesar dalam bentuk bunga pinjaman.
Pengaruh  perusahaan FinTech pada  bank  dapat  dijelaskan  oleh  teori  inovasi  disruptif (Christensen,  1997).  Berdasarkan  teori  inovasi  disruptif  di  mana  pendatang  baru  yang menerapkan teknologi inovatif untuk menyediakan barang dan jasa yang lebih mudah diakses dan hemat biaya dapat menciptakan persaingan di pasar. Bank Indonesia dalam kajian stabilitas keuangan tahun 2017 mengemukakan bahwa kehadiran FinTech dan dengan pertumbuhannya yang  cepat  dapat  berpengaruh  terhadap  optimalisasi  peran  industri  perbankan  dan  stabilitas keuangan.  Menurut  FSB  (2017),  pertumbuhan  kredit FinTech peer-to-peer  (P2P)  lending dapat mempengaruhi  lembaga  keuangan  seperti  perbankan.  Meningkatnya  persaingan  dari  pemberi pinjaman FinTech dapat menyebabkan erosi pada profitabilitas bank dan lebih rentan terhadap kerugian. FinTech adalah  pengganggu,  revolusioner  yang  dipersenjatai  dengan  senjata  digital yang akan meruntuhkan hambatan dan lembaga keuangan tradisional (Navaretti et al., 2017).
Beberapa penelitian sebelumnya meneliti dampak FinTech terhadap lembaga keuangan perbankan  secara  konsisten  mengemukakan  bahwa  adanya FinTech merupakan  masalah  baru bagi perbankan. Penelitian yang dilakukan oleh Phan et al (2019) membuktikan bahwa adanya Financial  Technology yang  menawarkan  layanan  keuangan  berbasis digital memiliki  dampak negatif  dan  signifikan  terhadap  profitabilitas  bank.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen  et  al (2019) menemukan pengaruh negatif dan signifikan antara peer-to-peer (P2P) lending terhadap profitabilitas  bank  di  China.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijaya  (2020),  di  dalam penelitiannya  menemukan  hasil  bahwa peer-to-peer  (P2P)  lending dan third  party  payment berpengaruh negatif dan signifikan terhadap profitabilitas bank.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Hubungan antara P2P Lending terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Bank
Salah  satu  pertanyaan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  sejauh  mana  P2P lending bersaing  dengan  pinjaman  bank.  Tang  (2019)  dalam  penelitiannya  berhipotesis  bahwa  ketika ada  guncangan  negatif  pada  pasokan  kredit  bank,  apakah  kelompok  peminjam  P2P lending memburuk atau membaik. Kualitasnya bergantung pada apakah P2P lending dan pinjaman bank saling melengkapi atau saling menggantikan. Menurut FSB (2017), pertumbuhan kredit FinTech peer-to-peer  (P2P)  lending dapat  mempengaruhi  lembaga  keuangan  seperti  perbankan. Meningkatnya  persaingan  dari  pemberi  pinjaman FinTech dapat  menyebabkan  erosi  pada profitabilitas  bank  dan  lebih  rentan  terhadap  kerugian.  Karena  pendatang  baru  yang menerapkan teknologi inovatif untuk menyediakan barang dan jasa yang lebih mudah  diakses dan hemat biaya dapat menciptakan persaingan di pasar  (Christensen, 1997). Hal serupa yang dikemukakan  oleh  Navaretti  et  al  (2017), FinTech adalah  pengganggu,  revolusioner  yang dipersenjatai dengan senjata digital yang akan meruntuhkan hambatan dan lembaga keuangan tradisional.
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Phan  et  al  (2019)  membuktikan  bahwa  adanya Financial  Technology yang  menawarkan  layanan  keuangan  berbasis digital memiliki  dampak negatif  terhadap  kinerja  bank.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen  et  al  (2019)  menemukan pengaruh negatif dan signifikan antara peer-to-peer (P2P) lending terhadap profitabilitas bank di China.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijaya  (2020)  dalam  penelitiannya  menemukan  hasil
bahwa peer-to-peer  (P2P)  lending dan third  party  payment berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  performa  bank.  Berdasarkan  teori  dan  hasil  penelitian  sebelumnya  maka  peneliti mengusulkan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H1:  P2P  lending  berpengaruh  negatif  terhadap  jumlah  penyaluran  kredit Bank Umum Konvensional di Indonesia.
2.2. Hubungan antara Pertumbuhan Perusahaan FinTech terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Bank
Bank  Indonesia  (2018)  mendefinisikan FinTech sebagai  hasil  gabungan  antara  jasa keuangan  dengan  teknologi  yang  akhirnya  mengubah  model  bisnis  konvensional  menjadi moderat, di mana pada awalnya dalam membayar harus bertatap muka dan membawa uang kas, kini  dapat  dilakukan  dengan  lebih  mudah  dan  dalam  hitungan  beberapa  detik  saja  dengan menggunakan  sistem  teknologi  keuangan.  Bank  Indonesia  dalam  kajian  stabilitas  keuangan tahun  2017  menyatakan  bahwa  kehadiran FinTech dapat  berpengaruh  negatif  terhadap profitabilitas bank, selain itu kehadiran FinTech dapat mengganggu optimalisasi peran industri perbankan  dan  perkembangannya  yang  cepat  juga  dapat  memunculkan  potensi  risiko  bagi sistem  keuangan. FinTech dapat  menjadi  pesaing  bagi  bank  karena FinTech menyediakan layanan yang serupa seperti perbankan yaitu penyaluran kredit (Navaretti et al., 2017).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jackowicz  et  al.  (2020)  menemukan  fakta  bahwa  bank yang  memiliki  banyak  pesaing  dapat  menjadi  faktor  yang  menyebabkan  kinerja  perbankan menurun,  begitu  pula  sebaliknya.  Selain  itu,  penelitian  Phan  et  al,  (2019)  menemukan pertumbuhan  perusahaan FinTech berpengaruh  negatif  terhadap  profitabilitas  bank.  Oleh karena  itu, FinTech memiliki  potensi  memberikan  efek  disruptif  pada  bank.  Hipotesis  yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
H2:  Pertumbuhan  perusahaan  FinTech  berpengaruh  negatif  terhadap  jumlah penyaluran kredit bank

## 3. Metode Penelitian
Untuk  menguji  pengaruh FinTech terhadap  jumlah  penyaluran  kredit  bank,  kami mendokumentasikan  data  laporan  keuangan  tahun  2016-2021  yang  tersedia  di  website penyedia  data  resmi  seperti  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),    Otoritas  Jasa  Keuangan,  (2020)  dan website masing-masing  bank  yang  dijadikan  sebagai  sampel.  Terdapat  40  Bank  Umum Konvensional  Indonesia  yang  dijadikan  sebagai  sampel  dalam  penelitian, purposive  sampling merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  menentukan  sampel.  Kriteria  dalam  menentukan sampel  yaitu  perusahaan  yang  mempublikasikan  data  laporan  tahunan  dari  tahun  2016-2021 dan tidak mengalami outlier  data .  Dengan  menggunakan  sampel  40  bank  umum  konvensional dan  dengan  menggunakan  rentang  waktu  6  tahun  dari  tahun  2016-2021,  sehingga  jumlah observasi dalam penelitian ini sebanyak 240 observasi.
Penelitian  ini  menggunakan  uji  regresi  linear  berganda  dengan  menggunakan  alat analisis Eviews 12. Dalam penelitian dilakukan uji T-Statistik untuk mengetahui pengaruh dari variabel FinTech terhadap  jumlah  penyaluran  kredit  Bank  Umum  Konvensional  di  Indonesia. Tolak  ukur  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  FinTech  terhadap  jumlah  penyaluran  kredit yaitu  jika  nilai  probabilitas  signifikan  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi:  1%,  5%,  atau  10%. Namun  sebelum  itu,  dilakukan  uji  spesifikasi  model  dengan  melakukan  uji  chow  dan  uji hausman  untuk  mengetahui  model  mana  yang  sebaiknya  digunakan  dalam  penelitian.  Setelah itu dihitung koefisien determinasi (R 2 ). Berikut adalah model penelitian yang ditunjukkan pada persamaan 1 selanjutnya tabel 1 adalah pengukuran variabel penelitian.
CB i,t = β0 + β1P2PL t + β2FIN t + β3SIZE i,t + β4TPF i,t + e i,t .(1) Keterangan :
β 0 : Konstanta β1, β4 : Koefisien Regresi CREDi,t : Kredit Bank P2PLt : Peer to Peer Lending FINt : Jumlah Perusahaan FinTech
DPKi,t : Dana pihak ketiga bank SIZEi,t : Ukuran Perusahaan ei,t : Standar Eror Tabel. 1 Definisi Operasional Variabel Variabel Pengukuran Variabel Simbol Variabel Independen Peer-to-peer Lending Ln - Volume pinjaman pertahun yang dikeluarkan perusahaan FinTech P2PL Perusahaan FinTech Pertumbuhan jumlah perusahaan FinTech FIN Variabel Kontrol Dana Pihak Ketiga Ln - Total dana pihak ketiga masing-masing Bank Umum Konvensional di Indonesia DPK Ukuran Perusahaan Ln - Total aset masing-masing Bank Umum Konvensional di Indonesia SIZE Variabel dependen Kredit Bank Ln - Total kredit yang dikeluarkan masing-masing Bank Umum Konvensional di Indonesia CRED Sumber: Output Eviews 12 4. Analisis Data dan Pembahasan

## 4.1 Analisis Data
Berikut  merupakan  hasil  uji  deskriptif  statistik,  uji chow dan  uji hausman ,  matriks korelasi,  dan  hasil  uji  parsial  pengaruh  dari FinTech terhadap  jumlah  penyaluran  kredit  Bank Umum Konvensional di Indonesia dibahas pada sub bab selanjutnya.
Tabel 2. Statistik deskriptif Var CRED P2PL FIN DPK SIZE Mean 13.35954 3.651667 13.12000 13.41388 13.57379 Maximum 15.02000 4.130000 32.50000 18.11000 15.24000 Minimum 11.40000 3.310000 3.560000 11.71000 11.82000 Std. Dev. 0.816369 0.317386 9.961526 0.838530 0.783583 Observasi 240 240 240 240 240

## Sumber: Output Eviews 12
Tabel 2 di atas dapat dideskripsikan sebagai berikut :
1) Kredit bank (CRED) Tabel  2  menunjuukkan  nilai  rata-rata  atau  mean  CRED  13.35954  dengan  standard deviasi  0.816369.  Nilai  minimum  11.40000  dan  nilai  maksimum  15.02000  dengan jumlah observasi sebanyak 240.
2) Peer-to-peer lending (P2PL)
Tabel 2 menunjukkan nilai rata-rata atau mean P2PL adalah  3.651667 dengan standar deviasi  0.317386.  Nilai  minimum  3.310000  dan  nilai  maksimum  4.130000  dengan jumlah observasi sebanyak 240.

## 3) Jumlah perusahaan FinTech (FIN)
Tabel 2 menunjukkan nilai rata-rata atau mean adalah 13.12000 dengan standar deviasi 9.961526.  Nilai  minimum  3.560000  dan  nilai  maksimum  32.50000  dengan  jumlah observasi sebanyak 240.
4) Dana pihak ketiga bank (DPK) Tabel 2 menunjukkan nilai rata-rata atau mean  adalah 13.41388 dengan standar deviasi 0.838530.  Nilai  minimum  11.71000  dan  nilai  maksimum  18.11000  dengan  jumlah observasi sebanyak 240.
5) Ukuran perusahaan (SIZE)
Tabel 2 menunjukkan nilai rata-rata atau mean adalah 13.57379 dengan standar deviasi 0.783583.  Nilai  minimum  11.82000  dan  nilai  maksimum  15.24000  dengan  jumlah observasi sebanyak 240.
Hasil  uji  deskriptif  statistik  menunjukkan  terdapat  sedikit  variasi  terhadap  data  yang diolah,  hal  tersebut  ditunjukkan dengan  standar  deviasi  yang  lebih  rendah  dengan rata  untuk semua  variabel  semua  variabel  penelitian.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  penelitian bervariasi secara konsisten.

## Tabel 3. Matriks Korelasi
Var CRED P2PL FIN DPK SIZE CRED 1 - - - - P2PL 0.051556611 1 - - - FIN 0.004787163 -0.25039 1 - - DPK 0.943216098 0.062337 -0.020569982 1 - SIZE 0.976448678 0.078655 -0.00845045 0.949995057 1

## Sumber: Output Eviews 12
Hasil  uji  normalitas  untuk  model  regresi  yang  ditunjukkan  pada  tabel  3  menunjukkan bahwa  terjadi  gejala  multikolineritas  terhadap  variabel SIZE terhadap  DPK,  terjadinya  gejala multikoliniaritas  ditandai  dengan  nilai  korelasi  diatas  0.8  yaitu  0.9.  Sedangkan  untuk  variabel peer-to-peer lending (P2PL) dan dan pertumbuhan perusahaan FinTech (FIN) tidak terjadi gejala multikoloniaritas  dikarenakan  nilai  korelasi  dari  msing-masing  variabel  tersebut  berada dibawah 0.8.
Dengan  melakukan    uji  regresi  linear  berganda  untuk  membuktikan  pengaruh  antara variabel FinTech terhadap  jumlah  penyaluran  kredit  Bank  Umum  Konvensional  di  Indonesia. Penelitian menunjukkan bahwa dari tiga model penelitian yang dihasilkan, hasil uji chow dan uji hausman  menunjukkan  bahwa  model  yang  sebaiknya  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Fixed Effects Model (FEM). Hasil pemilihan model ini ditunjukkan pada tabel 4 di bawah ini yang menunjukkan nilai cross-section random uji chow dengan probability lebih kecil dari 0.05 yaitu 0.000.  Artinya  bahwa Common  Effects  Model (CEM)  dalam  penelitian  ditolak  sehingga  model yang sebaiknya digunakan dalam penelitian adalah Fixed Effects Model (FEM).
Tabel 4. Hasil Uji Chow dan Uji Hausman Cross-section Probability Cross-section random 0.0000 Cross-section Chi-square 0.0000
Sumber: Output Eviews 12
Setelah  dilakukan  uji  chow  selanjutnya  diakukan  uji  hausman  untuk  untuk membandingkan  apakah  model Fixed  Effects  Model (FEM)  atau Random  Effects  Model (REM) yang sebaiknya digunakan dalam penelitian. Hasil uji tersebut menunjukkan nilai Cross-section Chi-square dengan probability dibawah 0.05 atau 0.000 yang menunjukkan bahwa model yang sebaiknya  digunakan  dalam  penelitian  adalah Fixed  Effects  Model (FEM).  Dengan  demikian semua  hasil  dan  penjelasan  dalam  penelitian  ini  dibahas  berdasarkan  hasil  dari Fixed  Effects Model (FEM).

## 4.2 Pembahasan
Hasil  penelitian  pengaruh FinTech terhadap  jumlah  penyaluran  kredit  Bank  Umum Konvensional di Indonesia menunjukkan bahwa, FinTech yang di proksikan mengggunakan peer to  peer  lending (P2PL)  dan  pertumbuhan  jumlah  perusahaan FinTech (FIN)  menunjukkan hubungan  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  penyaluran  kredit  Bank  Umum Konvensional di Indonesia. Hal ini dapat dilihat dari hasil uji dengan menggunakan Fixed Effects Model (FEM)  bahwa  nilai  koefisien  menunjukkan  nilai  positif  0.084158  dan  dengan  nilai Signifikansi  0.0012  atau  1%.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa peer-to-peer  lending atau pinjaman  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan FinTech memiliki  pengaruh  secara  positif  dan signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit Bank Umum Konvensional di Indonesia. Selain itu, pertumbuhan perusahaan FinTech juga memiliki pengaruh positif terhadap jumlah penyaluran kredit  Bank  Umum  Konvensional  di  Indonesia.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  koefisien penelitian sebesar 0.001361 dan dengan nilai signifikansi 10% yaitu 0.0743. Artinya, semaikin besar  jumlah  P2P Lending atau  pinjaman  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan FinTech dan semakin  banyak  jumlah  perusahaan FinTech ,  maka  hal  ini  akan  berdampak  terhadap peningkatan  jumlah kredit yang dikeluarkan oleh Bank Umum Konvensional di Indonesia.
Tabel 5. Hasil Hasil Pengaruh FinTech terhadap Penyaluran Kredit Bank
Variable Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob. CEM ***FEM REM C -0.227736        0.3191 8.745884 0.0000 0.500865 0.0284 P2PL -0.053932        0.1384 0.084158 0.0012*** -0.042855 0.0753* FIN 0.000802        0.4869 0.001361 0.0743* 0.000843 0.2667 DPK 0.154337        0.0003*** 0.081005 0.0123** 0.145057 0.0000*** SIZE 0.862209        0.0000*** 0.235888 0.0000*** 0.814683 0.0000*** R 2 0.955842 0.980938 0.887826 Obs 240 240 240 Sumber: Output Eviews
***Tingkat  signifikansi  (α)  1%  ;  **Tingkat  signifikansi  (α)  5%  ;  *Tingkat  signifikansi  (α) 10%
Temuan  ini  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Chen  et  al., (2019);  Fung  et  al.,  (2020);  Phan  et  al.,  (2019);  Wijaya,  (2020)  menemukan  bahwa  adanya Financial Technology yang memiliki bentuk bisnis serupa dalam bentuk penyaluran kredit dapat menggangu  peran  lembaga  keuangan  perbankan. FinTech dianggap  sebagai  sesuatu  yang sifatnya  disruptif  atau  menggangu  peran perbankan,  karena FinTech dalam  beberapa  literatur disebut sebagai kompetitor dalam menyalurkan kredit, sehingga dengan adanya FinTech sebagai kompetitor maka akan berdampak terhadap kinerja maupun stabilitas bank.
Temuan  dalam  penelitian  ini, FinTech bukanlah  menjadi  kompetitor  bagi  perbankan, melainkan FinTech memiliki  dampak  positif  bagi  perbankan.  Salah  satu  variabel  yang  diteliti dalam  penelitian  ini  adalah  P2P Lending ,  mengacu  pada  data  yang  dikeluarkan  oleh  Asosiasi
FinTech Indonesia  (AFI),  P2P lending merupakan  salah  satu  bisnis FinTech terbesar  yang mendominasi sekitar 40% dari pasar FinTech di Indonesia. Meskipun P2P lending menjadi bisnis terbesar  dari FinTech .  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  P2P lending tidak  dapat  mengganggu penyaluran  kredit  Bank  Umum  Konvensional  di  Indonesia.  Artinya, FinTech bukanlah  inovasi yang dapat melemahkan perbankan.

## Gambar 1. Hasil Signifikansi
Penelitian  ini  membuka  temuan  baru  bagi  literatur  yang  berkaitan  dengan Financial Technology di  Indonesia.  Karena  dengan  temuan  ini, FinTech tidak  lagi  dianggap  sebagai pengganggu yang dipersenjatai dengan teknologi informasi  dan komunikasi sebagaimana yang diungkapkan oleh Navaretti et al (2017), melainkan dengan adanya Financial Technology dapat mendatangkan  dampak  positif  bagi  perbankan.  Hal  ini  dikarenakan FinTech khususnya  di Indonesia belum dapat berdiri sendiri, melainkan FinTech masih membutuhkan dukungan dari perbankan  dalam  mendapatkan  modal.    Kajian institute  for  development  for  economics  and finance (INDEF),  menyebutkan  bahwa FinTech bukanlah  ancaman  bagi  perbankan,  tetapi FinTech bisa  menjadi  peluang  bagi  perbankan.  Hasil  penelitian  yang  berjudul  “Peran FinTech Lending dalam ekonomi Indonesia” menyebutkan FinTech berpengaruh positif bagi perbankan (Adhinegara  et  al.,  2018).  Salah  satu  penyebab  sektor  perbankan  bisa tumbuh  karena FinTech selama ini berkaitan dengan bank. Bahkan beberapa perusahaan FinTech mendapatkan suntikan dana  dari  perbankan.  Asosiasi FinTech Indonesia  (AFI)  juga  memastikan  bahwa  keberadaan FinTech P2P lending tidak akan mematikan peran lembaga keuangan perbankan. Sebab, FinTech dan perbankan bisa saling channeling dan mendukung satu sama lain (CNBC, 2018).
Penelitian  ini  juga  menguji  variabel  kontrol  seperti  dana  pihak  ketiga  dan  ukuran perbankan.  Karena  menurut  Syachfuddin  &  Rosyidi  (2017)  dana  pihak  ketiga  dan  ukuran perbankan  merupakan  variabel  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  bank.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  dana  pihak  ketiga  (DPK)  memiliki  koefisien  positif  0.081005  dan  nilai signifikansi  5%  yaitu  0.0123.  sedangkan  ukuran  perusahaan  ( SIZE )  memiliki  koefisien  positif 0.235888 dengan nilai signifikansi 1% yaitu 0.000. Artinya, bahwa semakin besar jumlah dana pihak ketiga yang dikelola oleh Bank Umum Konvensional di Indonesia, maka akan berdampak terhadap  peningkatan  jumlah  kredit  yang  disalurkan.  Begitu  pula  dengan  ukuran  perusahaan ( SIZE ), semakin besar ukuran suatu bank maka akan berdampak terhadap peningkataan jumlah kredit bank umum konvensional di indonesia.

## 5. Kesimpulan
Temuan  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa FinTech memiliki  pengaruh  positif dan signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit Bank Umum Konvensional di Indonesia. Hasil ini  dapat  dilihat  dari  nilai  koefisien  dan  probabilitas  dari    hasil    regresi  yang  menunjukkan bahwa  P2P Lending dan  Pertumbuhan  jumlah  perusahaan FinTech (FIN)  memiliki  koefisien positif dan signifikan pada Fixed Effects Model (FEM).  Temuan ini mengisaratkan bahwa FinTech di Indonesia bukanlah menajadi kompetitor bagi Bank Umum Konvensional di Indonesia seperti
P2P Lending Pertumbuhan perusahaan FinTech Kredit Bank 0.0012*** 0.0743*
yang  dikemukakan  oleh  bebrapa  penelitian  sebelumnya  yang  mengkaji  dampak FinTech terhadap  lembaga  kuangan  bank.  Melainkan  temuan  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  besar kredit  yang  disalurkan  dan  semakin  besar  pertumbuhan  perusahaan FinTech, maka  akan berdampak  terhadap  peningkatan  jumlah  penyaluran  kredit  Bank  Umum  Konvensional  di Indonesia.  Hal    tersebut  dikibatkan  oleh  perusahaan FinTech dan  perbankan  sejatinya  masih saling membutuhkan.

## Referensi
Adhinegara,  B.  Y.,  Huda,  N.,  &  Farras,  I.  Al.  (2018).  Peran  Fintech  Lending  Dalam  Ekonomi Indonesia. Institute for Development for Economics and Finance (INDEF), . Bank  Indonesia.  (2018). Mengenal  Financial  Teknologi .  Bank  Central  Indonesia. https://www.bi.go.id/id/edukasi/Pages/mengenal-Financial-Teknologi.aspx BI. (2017). Financial Stability Review: Mitigating Systemic Risk and Strengthening Intermediation to Maintain Financial System Stability . Chen, Z., Li, K., & He, L. (2019). Has Internet Finance Decreased the Profitability of Commercial Banks ?: Evidence from China. Emerging Markets Finance and Trade . Christensen, C. M. (1997). The Innovator’s Dilemma : When New Technologies Cause Great Firms to Fail . Harvard Business School Press. FSB. (2017). Financial Stability Implications from FinTech Supervisory and Regulatory Issues that Merit Authorities ’ Attention (Issue June).
Fung,  D.  W.  H.,  Yan,  W.,  Yeh,  J.  J.  H.,  &  Lung,  F.  (2020).  Friend  or foe :  The divergent  effects  of FinTech on financial stability. Emerging Markets Review . Garvey,  K.  (2017). Cultivating  growth  The  2nd  Asia  Pacific  Region  Alternative  Finance  Industry Report . Cambridge Centre For Alternative Finance. Hsueh,  S.  (2017).  Effective  Matching  for  P2P  Lending  by  Mining  Strong  Association  Rules.
Proceedings of the 3rd International Conference on Industrial and Business Engineering . Koch,  P.  G.  J.,  &  Siering,  M.  (2017).  Digital  Finance  and  FinTech :  current  research  and  future research directions. Journal of Business Economics , 87 (5), 537 – 580.
Navaretti,  G.  B.,  Calzolari,  G.,  &  Pozzolo,  A.  F.  (2017).  Fintechand  Banking.  Friends  Orfoes?
European Economy: Banks, Regulation, and the Real Sector .
OJK.  (2020).  Mobile  Banking,  Kinerja  dan  Stabilitas  Keuangan:  Studi  Empiris  di  Perbankan Indonesia. Buletin Riset Kebijakan Perbankan , 2 (1).
Phan, D., Narayan, P. K., Rahman, R. E., & Hutabarat, A. R. (2019). Do financial technology firms influence bank performance? Pacific-Basin Finance Journal .
Syachfuddin, L. A., & Rosyidi, S. (2017). Pengaruh Faktor Makroekonomi, Dana Pihak Ketiga Dan Pangsa  Pembiayaan  Terhadap  Profitabilitas  Industri  Perbankan  Syariah  Di  Indonesia Tahun 2011-2015. Jurnal Ekonomi Syariah Teori Dan Terapan . Tang, H. (2019). Peer-to-peer lenders versus banks: substitutes or complements? The Review of Financial Studies . Wijaya,  C.  (2020).  The  Effect  Of  Peer-To-Peer  Lending  And  Third-Party  Payments  On Conventional  Commercial  Bank  Profitability  In  Indonesia. International  Journal  of Management (IJM) , 11 (5), 691 – 701.