Volume 25 No 2, Juli 2023
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas
Mengukur Prilaku Pinjaman Online Melalui Literasi Keuangan Digital, Preferensi Risiko dan Faktor Demografi Sebagai Variabel

## Moderasi
Maivalinda 1 , Henny Sulistianingsih 2 , Tri Rachmat Riski 3
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Dharma Andalas 1,2,3 email: maivalinda.unidha@gmail.com
kenanga13saleh@gmail.com,
trirachmatriski@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  measure  the  financial  behavior  of  online  loans  through  digital  financial literacy  variables,  risk  preferences  and  demographic  factors.  This  research  also  looks  at  the positive interaction of digital financial literacy with financial behavior and risk preference with financial  behavior  and  demographic  factors  as  a  moderation.  The  number  of  samples  was selected using the convenience sampling method. The analytical method uses Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM PLS) analysis. The results of this study conclude that digital financial  literacy  and  demographic  factors  have  a  significant  effect  on  online  loan  financial behavior. Digital financial literacy has a significant effect on online loan financial behavior but demographic  factors  do  not  affect  risk  preference.  Likewise,  risk  preference  has  no  effect  on online  loan  financial  behavior.  Demographic  factors  moderate  digital  financial  literacy  and financial  behavior  but  demographic  factors  do  not  moderate  risk  preferences  for  online  loan financial behavior.
Keywords: Demographic Factors, Digital Financial Literacy, Risk Preferences, Online Loan Financial Behavior.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  prilaku  keuangan  pinjaman  online  melalui variabel  variabel  literasi  keuangan  digital,  preferensi  risiko  dan  faktor  demografi. Penelitian ini juga melihat interaksi positif dari literasi keuangan digital dengan prilaku keuangan dan preferensi risiko dengan prilaku keuangan dengan faktor demografi sebagai moderasinya. Jumlah sampel dipilih dengan menggunakan metode convenience sampling. Metode  analisis  menggunakan  analisis  Structural  Equation  Modelling  Partial  Least Square (SEM PLS). Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa literasi keuangan digital dan faktor demografi berpengaruh signifikan terhadap prilaku keuangan pinjaman online. Literasi  keuangan  digital  berpengaruh  signifikan  terhadap  prilaku  keuangan  pinjaman online  tetapi  faktor  demografi  tidak  berpengaruh  terhadap  preferensi  risiko.  Demikian juga  preferensi  risiko  tidak  berpengaruh  terhadap  prilaku  keuangan  pinjaman  online. Faktor  demografi  memoderasi  literasi  keuangan  digital  dan  perilaku  keuangan  namun
faktor demografi tidak memoderasi preferensi risiko terhadap prilaku keuangan pinjaman online.
Kata  kunci :  Faktor  Demografi,  Literasi  Keuangan  Digital,  Preferensi  Risiko,  Prilaku Keuangan   Pinjaman Online.

## PENDAHULUAN
Pinjaman online yang  resmi dianggap  sangat  membantu  karena persyaratan  yang  mudah  dan  angka pinjamannya  relatif  sesuai  kebutuhan untuk jangka pendek. Sayangnya dibalik kemudahan dan kepraktisan yang ditawarkannya,  tidak  sedikit  orang  yang tidak bijak dalam memanfaatkannya. Jika dibandingkan dengan
pinjaman konvensional,  pinjaman online memiliki tingkat suku bunga yang cenderung lebih tinggi  dan  tenor  cicilan  yang  lebih ringkas.
Polemik muncul karena keberadaan  pinjaman online bersamaan dengan masih rendahnya literasi
keuangan tentang pinjaman sehingga hal ini  berisiko  terjebak  utang  bagi  debitur pinjaman online tersebut.  Masyarakat tidak mampu membedakan antara pinjaman online yang  legal  dan  illegal (OJK, 2021). Walaupun begitu pinjaman melalui  digital  ini  merupakan  inovasi yang  dapat  menimbulkan  harapan  untuk bisa  meningkatkan  akses  kredit  dan pinjaman di negara berkembang. Menurut  penelitian  dari  (Johnen  et  al., 2021)  pinjaman  dan  kredit online meningkatkan peluang peminjaman,
termasuk  bagi  orang  orang  yang  tidak memiliki akses kredit melalui bank.
Pinjaman online yang  diberikan tanpa agunan, dilakukan dengan internet, melalui  proses  aplikasi online yang mudah  dan  pendanaan  yang  cepat  serta tingkat pengembalian yang menarik bagi pemberi pinjaman individu, tetapi memiliki  tantangan  tersendiri  terkait manajemen risiko yang dihadapi (Yang et al., 2019).
Pada  pinjaman online penagih  utang mendapatkan  akses  data  yang  dimiliki peminjam  seperti  foto  pribadi  di  galeri,
aplikasi  transportasi  dan  belanja online serta  email  ketika  mengajukan  aplikasi pinjaman  agar  disetujui  dan  pinjaman dapat dicairkan.
Beberapa tahun terakhir, pinjaman  digital  menjadi  salah  satu konsep fintech yang  mulai  banyak diminati. Pemberi jasa pinjaman semakin banyak  menggunakan  data  digital  untuk membantu  mereka  yang  membutuhkan pinjaman.  Penelitian  yang  dilakukan (Risna  Kartika,  2020)  menyimpulkan bahwa  jumlah  pinjaman  di  Indonesia tahun  2019  meningkat  200,01%  terkait dengan jenis fintech yang paling dominan yaitu peer to peer lending (P2P). Menurut data Otoritas Jasa Keuangan  (OJK),  terjadi  peningkatan drastis jumlah pengguna pinjaman online setiap tahun. Jumah penggunaan pinjaman online yang dimulai sejak 2016 jauh  melebihi  volume  penggunaan  kartu kredit  di  Indonesia.  Saat  ini  makin banyak  orang  yang  mulai  menggunakan pinjaman online karena adanya persyaratan transaksi yang relatif mudah dan tergolong cepat.  Sampai saat ini, usia produktif  seperti  pelajar  merupakan jumlah  pengguna  terbesar  sejak  adanya pinjaman online . Walaupun ada
peningkatan  pengguna  pinjaman online ,
tetapi  masih  banyak  kasus  kegagalan pembayaran pinjaman online
di Indonesia.  Dari  data  OJK,  tingkat kegagalan  pembayaran  pinjaman online meningkat  8,27  persen  dari  Juni  2020 yang  masih  di  level  6,13  persen. ( STATISTIK  Fintech  Lending  Periode Februari 2022, n.d.) .
Prilaku  keuangan  adalah  prilaku yang  terkait  dengan  bagaimana  individu memperlakukan, mengelola dan menggunakan sumber daya keuangan dan
cenderung efektif dan bertanggung jawab membelanjakan uang miliknya. (Mudzingiri et al., 2018) mengungkapkan bahwa  faktor  faktor  penentu  prilaku keuangan  diantaranya  adalah  preferensi risiko,
pengetahuan keuangan, kepercayaan diri dan karakteristik pribadi. Penelitian yang dilakukan terhadap  mahasiswa  ini  menyimpulkan bahwa mahasiswa dengan tingkat literasi keuangan yang rendah lebih percaya diri, menyukai risiko dan tidak sabar.
Banyak keputusan keuangan terkait  dengan  risiko.  Preferensi  risiko tidak  hanya  merupakan  konsep  penting untuk perilaku investasi, tetapi juga untuk kredit  konsumen.  Risiko  dialami  oleh sebagian besar orang sebagai kemungkinan terjadinya kerugian. Dalam kebanyakan  kasus,  risiko  tidak  dapat ditetapkan secara objektif tetapi dianggap sebagai risiko, tergantung pada
interpretasi  orang  terhadap  informasi yang  relevan  dengan  risiko.  Orang berbeda  dalam  preferensi  risiko  dan pengambilan risiko,
berdasarkan karakteristik pribadi dan faktor situasional seperti pembingkaian. (Raaij, 2016).  Selain  itu,  preferensi  risiko  juga dipengaruhi  oleh  literasi  keuangan  dan gender,  tetapi  status  perkawinan  tidak efektif  pada  tingkat  yang  sama.    Jika seseorang  menemukan  informasi  yang tepat,  maka  dibutuhkan  keterampilan untuk  memahami  informasi  tersebut. Seseorang  akan  mampu  berpikir  kritis saat  menerima  informasi,  dan  literasi keuangan  digital  terkait  pinjaman online akan  membantu  seseorang  mencerna informasi secara mendalam dan membuat kesimpulan yang tepat terhadap perilaku keuangannya (https://aqi.co.id/en/news/apa-itu- literasi-digital).  Pesatnya  perkembangan teknologi  digital  telah  memberi  dampak yang sangat besar terhadap pertumbuhan finansial teknologi yang masuk di sektor
kredit.  Hal  yang  sama  dengan  pinjaman secara online
Prilaku Keuangan Pinjaman online Remund  (2010)  mendefinisikan  literasi sebagai  suatu  pengetahuan  dan  keahlian yang diperlukan dalam memenuhi kebutuhan manusia pada tingkat
demografis  sosial  yang  berbeda,  dan literasi  keuangan  merupakan  salah  satu pengetahuan  yang  fokus  pada  lima dimensi  yaitu  pengetahuan  dan  konsep keuangan,  kemampuan  berkomunikasi dalam  konsep  keuangan,  kemampuan dalam  mengelola  keuangan,  keahlian dalam  mengambil  keputusan  keuangan hingga kemampuan dalam merencanakan keuangan dimasa depan. Karaa & Kuğu (2016) menjelaskan meskipun keluarga merupakan referensi utama dalam membentuk  pengetahuan  dan  perilaku keuangan individu, namun pada hakikatnya pengetahuan keuangan
dipengaruhi  oleh  edukasi  yang  bersifat formal  maupun  informal.  Lebih  lanjut, Calvo-pardo & Haliassos (2019) dalam kajiannya  memahami  perilaku  keuangan individu  melalui  persepektif  keberadaan kelompok atau komunitas dalam penggunaan  media  sosial  terkait  dalam memperngaruhi perilaku keuangan individu  memiliki  hasil  bahwa  diskusi dalam  kelompok  atau  komunitas  tidak memberikan  banyak  pengaruh  terhadap pengetahuan  dan  perilaku  keuangan. Lebih lanjut Huston (2010) juga menegaskan  bahwa  tantangan  dalam mengukur  literasi  keuangan  umumnya dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yaitu pemahaman  akan  konsep  keuangan, konsep pembiayaan, konsep investasi dan perlindungan  (jaminan)  atas  aset  yang ada.  Hal  ini  tentunya  memberikan penguatan terhadap relevansi peningkatan  kualitas  literasi  keuangan individu  terkait  dalam  meminimalisir ketidakpastian resiko pada tingkat
investasi dan pembiayaan yang
dilakukan.
Literasi keuangan digital. Literasi  keuangan  digital  adalah tingkat  pemahaman  seseorang  tentang pembelian online ,  pembayaran online dengan  berbagai  mode  pembayaran  dan sistem perbankan online ( (Prasad et al., 2018).
Literasi keuangan digital didefinisikannya sebagai bentuk keterampilan yang kompleks dan menyangkut  keterampilan  baru  yang harus dimiliki manusia ketika berhadapan dengan  lingkungan  digital  saat  ini. Sementara  itu  literasi  keuangan  digital adalah konsep multi-dimensi yang mengintegrasikan literasi keuangan, kemampuan  keuangan  dan  digital  (AFI, 2021)

## Preferensi Risiko
Preferensi  risiko  merupakan  bagian integral  dari  pengambilan  keputusan. (Leuermann,  2012).    Risiko  merupakan fungsi dari keuntungan maupun kerugian. Risiko  memiliki  bentuk  ketidakpastian mengenai apa yang akan terjadi dikemudian hari. Sehingga risiko didefinisikan sebagai ketidakpastian yang bisa  memberi  efek  positif  (keuntungan) atau  negatif  (kerugian)  pada  satu  atau lebih tujuan. Preferensi risiko merupakan label yang digunakan untuk mendiskripsikan pilihan seseorang ketika dihadapkan dua pilihan/opsi dengan nilai yang  diharapkan  sama/seimbang  tetapi berbeda  pada  dimensi  yang  diasumsikan untuk  mempengaruhi  keberisikoan  dari pilihan.  Untuk  pengukuran  preferensi risiko menggunakan skala likert. Namun karena  pertanyaan  kuesioner  memiliki sifat  negatif,  yaitu  mengacu  pada preferensi  risiko  seseorang  yang  rendah, maka  perhitungan  hasil  skor  akan  di- reverse atau dilakukan pembalikan nilai.
Semakin  tinggi  nilai  skala  yang  dipilih maka  semakin  rendah  nilai  skornya,
sehingga  menunjukan  preferensi  resiko seseorang yang semakin rendah
Faktor Demografi Analisis  demografi  adalah  studi  tentang populasi berdasarkan faktor-faktor seperti usia, ras, dan jenis kelamin. Data demografi mengacu pada informasi sosial ekonomi yang dinyatakan secara statistik, termasuk pekerjaan,
pendidikan, pendapatan,  tingkat  pernikahan,  tingkat kelahiran dan kematian, dan banyak lagi. Berdasarkan informasi   Strategi Nasional Literasi Keuangan Indonesia menyatakan bahwa  skala  pengukuran  demografi  atau faktor  demografi  yang  digunakan  dalam mengukur  tingkat  literasi  keuangan masyarakat  Indonesia,  antara  lain:  jenis kelamin, usia, jenjang Pendidikan, pekerjaan dan pendapatan.(Rahmah et al., 2022.)

## Kerangka Pemikiran DAN Pengembangan Hipotesis
Berdasarkan informasi dan literatur yang telah  dijelaskan  di  atas,    maka  kerangka pikir  dikembangkan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 1 Kerangka Pemikiran
Berdasarkan  kerangka  pemikiran  di  atas maka dapat di hipotesiskan :
H1:Literasi keuangan digital berpengaruh terhadap perilaku keuangan pinjaman online
H2:Literasi keuangan digital berpengaruh terhadap  preferensi risiko H3: Preferensi risiko berpengaruh terhadap  prilaku  keuangan  pinjaman online H4:Faktor demografi berpengaruh terhadap  prilaku  keuangan  pinjaman online H5:Faktor demografi berpengaruh terhadap preferensi risiko H6:Terdapat  interaksi  positif  antara literasi  keuangan  digital  dengan faktor demografi dalam mempengaruhi prilaku keuangan pinjaman online
H7:Terdapat  interaksi  positif  antara preferensi  risiko dengan faktor demografi dalam mempengaruhi prilaku keuangan pinjaman online

## METODE PENELITIAN
Penelitian mengunakan pendekatan kuantitatif dengan descriptive survey. Sampel  ditentukan  berdasarkan rumusan  (Hair  et  al.,  2011),  dengan pertimbangan  populasi  bersifat  dinamis, minimum 100 sampai 200. Penelitian ini menggunakan  alat  uji  statistik Smart Partial  Least  Square (PLS).  Selain  itu analisis  Efek  moderasi  dilakukan  untuk menunjukkan  interaksi  antara  variabel moderator  dengan  variabel  independen (prediktor) dalam mempengaruhi variabel dependen. Pengujian efek moderasi  dengan  menggunakan  PLS- SEM output parameter  uji  signifikansi dilihat pada tabel total effect, tidak pada tabel  koefisien,  karena  pada  efek moderasi tidak hanya dilakukan
pengujian  efek  langsung  dari  variabel independen ke variabel dependen ( direct effect ),  tetapi  juga  hubungan  interaksi antara  variabel  independen  dan  variabel moderasi  terhadap  variabel  dependen ( indirect effect ).  Evaluasi model interaksi dilakukan  dengan  melihat R-square
dengan effect  size 0,02;  0,15;  dan  0,35. Menunjukkan  bahwa  model  lemah, moderate dan  kuat.  Jika effect  size yang dihasilkan  nilainya  lemah  maka  tidak akan berpengaruh terhadap efek moderasi (Jogiyanto dan Abdillah, 2014)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data dibawah ini menunjukkan karakteristik demogrfi mayoritas responden.
Tabel 1 Karakteristik Mayoritas Responden Keterangan Persentase Jenis Kelamin Perempuan 63% Usia 25 - 40 tahun 53% Pendidikan                   Diploma /Sarjana 41% Penghasilan < 3 juta 60%

## Sumber data: diolah (2023)
Model Pengujian Struktural ( Outer Model )

## Pengujian Validitas Konvergen dan Reliabilitas
Berdasarkan  korelasi  antara  skor indikator  dengan  skor  konstruknya menunjukkan  validasi  konvergen  dari model  reflektifnya.  Validitas  konvergen mengartikan  bahwa  indikator  indikator mewakili  satu  variabel  laten  dan  yang mendasarinya. Penandanya diekspresikan dengan  mnggunakan  nilai  rata  varian yang  diekstraksi  (AVE)  dengan  nilai besar sama dengan 0.50.
Sementara reliabilitas dapat digunakan Cronbach’s  Alpha .  Nilai  ini menunjukkan reliabilitas semua indikator dalam  model  dengan  nilai  0.70.    Selain Cronbach’s  Alpha digunakan juga composite reliability yang diinterprestasikan  sama  dengan  nilai Cronbach’s Alpha. Pengukuran konsistensi  internal  dengan  nilai  besar sama 0.60.(Ghozali, 2014)
Pengujian Validitas Konstruk
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Konvergen dan Reliabilitas Kontruk Kode Outer Loading Cronbach’s Alpha Composite Reliability AVE Prilaku Keuangan Pinjaman Online (PK ) - Peran Keputusan Pinjaman Online
(PKPO) - Pengunaan Pinjaman Online (PgPO) 0.819 0.744 0.368 0.759 0.612 Literasi Keuangan Digital (LKD) - Kreasi dan Pemahaman terhadap Keuangan Digital (KPKD) - Penilaian  Kritis terhadap Keuangan melalui Pinjaman  Digital (PKKPD)
- Pemahaman Etika Keuangan Digital (PEKD)
- Pembelajaran Keuangan Digital
(PKD) - Persepsi terhadap Keuangan Digital (PrKD) 0.778
0.833 0.881 0.825
0.764 0.876 0.909 0.668 Preferensi Risiko (PR) - Pinjaman Online memiliki tingkat suku bunga tinggi (PR1) - Jika tidak melunasi, saya masuk daftar hitam layanan pinjaman (PR2) 0.955 0.728 0.658 0.835 0.720 Demografi - Pendidikan - Pendapatan - Usia 0.839 0.871 0.862 0.825 0.893 0.735
Sumber: Data diolah (2023)

## Validitas Diskriminasi
Validitas  diskriminan  dievaluasi melalui  cross  loading  dan  kemudian dibandingkan  dengan  nilai  AVE  dengan kuadrat  nilai  korelasi  antar  konstruk. Ukuran cross  loading adalah  dengan memandingkan  korelasi  indikator  AVE dengan  korelasi  antar  konstruk,  Jika korelasi antrara indikator dengan konstruknya  lebih  tinggi  dari  blok konstruk lain, maka hal ini menunjukkan kontruk  memprediksi  ukurun  bloknya lebih baik dari pada blok lainnya Adapun  hasil  tes  yang  dilakukan menghasilkan
keluaran validasi
diskrimansi seperti pada tabel berikut ini:
Tabel 4 Validitas Diskriminasi Demografi LKD PK PR Demografi 0.857 LKD -0.144 0.817 PK 0.328 -0.429 0.782
Demografi LKD PK
PR PR 0.145 0.305 0.056 0.849

## Sumber:  Data diolah (2023)
Pengujian Struktur Model ( Inner
Model )
Model persamaaan Struktural (SEM) PLS digunakan untuk teknik analisis data pada penelitian  ini  dengan  beberapa  variabel yang membentuk berbagai inner model. Inner model adalah model struktural yang menghubungkan  antara  variabel  laten. Tahapan  evaluasinya  dimulai  dengan melihat R-Square Output hasil  estimasi R.Square dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 2
Nilai R .Square R Square R Square Adjusted Perilaku Keuangan 0.277 0.255 Sumber:  Data diolah (2023)
Dimana R²  include dan R²
excluded adalah  R- square dari  variabel laten  dependen  ketika  prediktor  variabel laten  digunakan  atau  dikeluarkan  di dalam persamaan struktural. Berdasarkan output hasil  analisis  dengan  metode
bootstrapping diperoleh  nilai R-Square untuk variabel Prilaku Keuangan sebesar 0.277 ini berarti variabilitasnya terkategori lemah.
Sementara itu Output hasil estimasi dapat dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 5

## Penilaian Model Struktur dan Hipotesis
Hipotesis Path Standar Beta Stand Dev t-value P Values Keputusan H1 Literasi keuangan digital -> Perilaku Keuangan -0.342 0.125 2.746 0.006 Diterima H2 Literasi keuangan digital -> Preferensi Risiko 0.346 0.132 2.528 0.012 Diterima H3 Preferensi Risiko -> Perilaku Keuangan 0.091 0.127 0.767 0.443 Ditolak H4 Demografi -> Perilaku Keuangan 0.237 0.097 2.452 0.015 Diterima H5 Demografi -> Preferensi Risiko 0.208 0.109 1.767 0.078 Ditolak H6 D*LPO       ->      Perilaku Keuangan -0.275 0.126 2.180 0.030 Diterima H7 D*PR -> Perilaku Keuangan 0.019 0.115 0.119 0.905 Ditolak Sumber: Data diolah (2023) Pembahasan Pengaruh  Literasi  Keuangan  Digital terhadap Perilaku Keuangan Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa nilai path cooefficient Literasi  keuangan  digital terhadap  Prilaku  Keuangan  pinjaman bernilai  positif  dengan  nilai  uji  T  nya sebesar T statistic >1,96, yaitu 2,746 serta signifikansinya 0.006 < 0.05. Berdasarkan hipotesis 1, literasi
keuangan  digital  berpengaruh  terhadap prilaku  keuangan,  didapatkan  hasil memang terdapat pengaruh positif literasi keuangan  digital . Literasi  keuangan digital  terkait  pinjaman online sangat penting untuk mempelajari dan mengalami teknologi baru.  Sementara itu terdapat hubungan erat dan positif antara literasi  tentang  utang  terhadap  pinjaman yang  ditransaksikan  dengan  penggunaan pinjaman  (Setyorini  dkk,  2021).  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  makin  tinggi literasi  terhadap  pinjaman  seseorang
maka makin meningkat prilaku pinjaman online. Carlsson dkk, (2017) memetakan perilaku  keuangan  yang  mempunyai hubungan  dengan  teknologi  digital, dimana terdapat dampak digitalisasi pada prilaku dan manajemen keuangan pribadi Hal ini juga mempengaruhi cara seseorang meminjam uang,
menggunakan  kredit  dan  apa  yang diperlukan terkait dengan kebutuhan. Pengaruh  Literasi  Keuangan  Digital terhadap Preferensi Risiko Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa nilai path cooefficient literasi  keuangan  digital terhadap preferensi risiko bernilai positif dengan  nilai  uji  T  nya  sebesar  T statistic>1,96, yaitu 2.528 serta signifikansinya 0.012 < 0.05. Pengetahuan  pinjaman online dengan persyaratan  transaksi  yang  mudah  dan penanganan  penyerahannya  yang  cepat, menyebabkan pengguna pinjaman online semakin banyak, tetapi sekaligus
meningkatkan risiko gagal bayar
pinjaman online. Menurut data OJK saat ini  tingkat  gagal  pembayaran  berada  di posisi  8.27%.      Hasil  penelitian  ini menyimpulkan tidak ada hubungan antara literasi keuangan digital dengan
preferensi risiko. Pengaruh  Preferensi  Risiko  terhadap Perilaku Keuangan Pengujian hipotesis mengungkapkan bahwa nilai path coofficient preferensi  risiko  terhadap perilaku  keuangan  pinjaman online bernilai  negatif  dengan  nilai  uji  Tnya sebesar  T  statistic  <  1.96,  yaitu  0.767 serta signifikansinya 0.443 > 0.05. Menurut Brown, Sarah (2008) preferensi risiko  merupakan  penentu  pentingnya tingkat  utang  yang  diperoleh  rumah tangga  dengan  menghindari  risiko  yang berfungsi  untuk  mengurangi  tingkat utang  yang  diakumulasi  oleh  rumah tangga.  Industri  pinjaman online diakui merupakan industri dengan risiko tinggi. Sementara  untuk  kalangan  mahasiswa menurut  (Mudzingiri  et  al.,  2018) penentu  prilaku  keuangan  diantaranya adalah  preferensi  risiko  dan  persepsi literasi keuangan. Indeks preferensi risiko berpengaruhi signifikan terhadap prilaku keuangan  utang  mahasiswa.  Hal  ini sekaligus
menunjukkan
bahwa mahasiswa dengan tingkat literasi keuangan yang rendah lebih percaya diri, menyukai risiko dan tidak sabar. Tingkat literasi keuangan yang rendah berkontribusi  secara  signifikan  terhadap periaku  utang  (Cwynar  dkk,  2020). Namun hasil berbeda didapatkan peneliti dimana  tidak  ada  pengaruh  preferensi risiko dengan prilaku keuangan.   Hal ini dapat menggambarkan bahwa masyarakat  tidak  peduli  dengan  risiko yang  tinggi  pada  pinjaman online. Bisa jadi ini disebabkan kebutuhan mendesak, syarat syarat yang dikenakan mudah dan tidak perlu menyertakan jaminan. Sebagian  masyarakat  malah  menjadi
alternatif karena dapat memenuhi kebutuhan  jangka  pendek  dengan  angka pinjaman yang relatif sesuai kebutuhannya. Pengaruh Demografi terhadap Perilaku Keuangan Pengujian hipotesis menunjukkan bahwa  nilai path  coofficient faktor demografi  terhadap  perilaku  keuangan pinjaman online bernilai  positif  dengan nilai  uji  Tnya  sebesar  T  statistic  >  1.96, yaitu 2,452 serta signifikansinya 0.015 < 0.05.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa preferensi risiko berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  perilaku  keuangan pinjaman online . Berdasarkan pada hasil penelitian  (Rahman  et  al.,  2020)  faktor demografi  memang  menentukan  prilaku keuangan dalam meminjam, yang terkait dengan jenis kelamin, status perkawinan, usia dan pendapatan. Walaupun menurut Iriani  dkk  (2021)  aspek  demografi (pekerjaan  orang  tua,  latar  belakang akademis  orang  tua,  pendapatan  orang tua) tidak berpengaruh terhadap perilaku keuangan  mahasiswa,  tetapi  literasi keuangan berpengaruh signifikan terhadap perilaku keuangan smahasiswa. Usia  produktif  mahasiswa  merupakan pengguna  terbanyak  pinjaman online . Pinjaman online yang  memiliki  syarat yang mudah, pada penelitian ini didapatkan  bahwa  terdapat  pengaruh yang  signifikan  dan  positif  antara  faktor demografi,  yaitu  usia,  pendidikan  dan penghasilan  dengan  prilaku  pinjaman online . Sementara itu Rahmah dkk (2022) menyimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang  signifikan  antara  pendapatan  dan perilaku  pinjaman  online,  namun  faktor usia  dan  pendidikan  tidak  berpengaruh signifikan  dan  negatif  terhadap  prilaku pinjaman online.
Pengaruh Demografi terhadap Preferensi Risiko Hasil  pengujian  membuktikan
bahwa  nilai  signifikansi  uji  t  untuk
melihat pengaruh variabel faktor demografi  terhadap  preferensi  risiko,
didapatkan nilai uji T sebesar T statistic < 1.96, yaitu 1,767 dengan nilai signifikansinya sebesar 0.078 > 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa faktor demografi tidak  berpengaruh  terhadap  preferensi risiko para peminjam online .
Hasil ini tidak sesuai dengan yang dikemukakan  Dorresteijn  (2017)  yaitu semua faktor sosial demografi mempengaruhi  pengambilan  keputusan keuangan, dimana pendidikan merupakan indikator  yang  paling  berpengaruh, sementara      jenis  kelamin  dan  usia berdampak  kecil  terhadap  toleransi risiko.
Pengaruh Demografi memoderasi Literasi  Keuangan  Digital  terhadap
Perilaku Keuangan
Berdasarkan  hasil  penghitungan didapati  nilai  signifikansi  uji  t  untuk variabel literasi  pinjaman  digital  sebesar 0.030  <  0.05,  sehingga  H1  diterima, faktor  demografi  dapat  memoderasi pengaruhi  literasi  keuangan  digital terhadap  prilaku  keuangan  pinjaman online. Pengaruh Faktor demografi dapat melemahkan  literasi  keuangan  digital terhadap  prilaku  keuangan  pinjaman online. Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan OJK (2016) volume penggunaan pinjaman online jauh melebihi penggunaan kartu kredit. Pinjaman  dilakukan  karena  transaksi yang  mudah  dan  cepat.  Dan  kelompok usia  mahasiswa  merupakan  pengguna terbanyak dan terus mengalami peningkatan.  Menurut  Stavins,  (2016) terdapat korelasi yang kuat antara faktor demografi dengan  prilaku pinjaman dan pembayaran,  dimana  usia,  pendidikan dan penghasilan signifikan dalam menjelaskan prilaku meninjam. Penulis tidak
menemukan penelitian  yang  menempatkan  pengaruh literasi keuangan digital terhadap prilaku keuangan dengan dimoderasi oleh faktor
demografi.  Pada  penelitian  ini  penulis menemukan  adanya  interaksi  antara literasi  keuangan  digital  dengan  prilaku keuangan pinjaman online yang dimoderasi oleh faktor demografi. Hal ini bisa diterima karena menurut Setiawan et al., 2022) tingkat literasi keuangan digital seseorang sangat dipengaruhi oleh karakteristik  sosial  individu  seseorang seperti usia, pendapatan dan pendidikan. Pengaruh Demografi memoderasi Preferensi  Risiko  terhadap  Perilaku
Keuangan.
Pada  pengujian  ini  didapatkan bahwa  nilai  signifikansi  uji  t  untuk variabel preferensi risiko sebesar 0.905 > 0.05,  sehingga  H1  ditolak,  faktor demografi  tidak  memoderasi  preferensi risiko terhadap prilaku keuangan pinjaman online. Artinya faktor demografi  tidak  mampu  mempengaruhi preferensi risiko terhadap prilaku keuangan pinjaman online.
Menurut  Brown et al., (2008) preferensi risiko  merupakan  penentu  pentingnya tingkat utang.
Literasi  keuangan  yang  rendah berkontribusi  secara  signifikan  kepada prilaku  utang (Lusardi  &  Tufano,  2015 ) , Literasi  keuangan  merupakan  sarana yang  efektif  untuk  mengelola  risiko keuangan    dan  memajukan  inklusi keuangan. Literasi keuangan membutuhkan dukungan untuk diperlukan  menjadi  literasi  keuangan digital.  Kajian  secara  khusus  terfokus pasa literasi keuangan digital dan prilaku keuangan hampir tidak ada (Kass-Hanna et al., 2022) .
Prilaku keuangan adalah anteseden utama yang  dikuti  oleh  tekanan  keuangan  dan literasi keuangan.
Jika  faktor  demografi  tidak menjadi masalah bisa jadi dapat dihubungkan  dengan  perbedaan  usia, pendidikan  dan  penghasilan.  Sebagai contoh,  mereka  yang  muda  lebih memiliki  tantangan  keuangan  langsung
lebih  besar  dari  pada    mereka  yang memiliki  usia  lebih  tua.    Mereka  yang pendidikan  rendah  menghadapi  peluang ekonomi  yang  sedikit  jika  dibandingkan dengan mereka yang mempunyai keterampilan yang tinggi.
SIMPULAN Kesimpulan Keuntungan pinjaman yang
dilakukan  melalui  internet  diantaranya adalah  proses  aplikasi online yang mudah,  pendanaan  yang  cepat  serta tingkat  pengembaliannya  yang  mudah. Namun ada tantangan yang harus menjadi pertimbangan yaitu risiko, dimana sipeminjam  seharusnya  bisa  mengelola setiap risiko peminjaman dengan menyeimbangkan  biaya  pinjaman  dan biaya  pengembaliannya.  (Yang  et  al., 2019)
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  jika  literasi  keuangan  digital signifikan  dalam  menjelaskan  preferensi risiko dan prilaku keuangan, tetapi literasi keuangan  digital  tidak  berpengaruh terhadap    prilaku  keuangan  pinjaman online.
Penelitian  juga  bertujuan  untuk mengetahui  hubungan  literasi  terkait pinjaman online d engan prilaku meminjam online masyarakat  yang diasumsikan dapat dikaitkan juga dengan preferensi  risiko  dan  faktor  demografi. Diharapkan  pemahaman  akan  preferensi risiko dan literasi tentang pinjaman dapat mengurangi kegagalan pembayaran pinjaman,  Tapi  ternyata  dari  hasil penelitian  terungkap  bahwa  hipotesis terkait  preferensi  risiko  dan  faktor demografi  yang  diyakini  memoderasi terhadap  prilaku  keuangan  ditolak.  Tapi terhadap  hubungan  dan  pengaruh  yang jelas  antara  literasi  keuangan  digital terhadap prilaku keuangan.
Sementara  hasil  penelitian  ini menemukan bahwa preferensi risiko tidak berpengaruh  pada  prilaku  keuangan,
padahal  seharusnya  risiko  yang  besar pada pinjaman online menjadi pertimbangan seseorang dalam menggunakan aplikasi pinjaman online .

## Saran
Perlu  ada  edukasi  dan  literasi produk keuangan dengan informasi yang jelas  terkait  risiko,  manfaat  serta  biaya yang  dibebankan  dalam  mengakses layanan  keuangan  karena  pinjaman melalui online dapat  memberikan  celah kepada  oknum  yang  tidak  bertanggung jawab untuk tidak  memenuhi kewajiban terhadap pinjamannya. Hasil  kajian  ini  menyarankan penelitian selanjutnya menetapkan literasi utang sebagai variabel yang perlu diteliti    sebelum  melakukan  pinjaman online karena  pinjaman  yang  dilakukan secara online minim jaminan dan dengan syarat yang mudah tetapi memiliki risiko yang tinggi .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  mendapatkan  bantuan  dari LPPM  Universitas  Dharma  Andalas melalui  Hibah  LPPM  tahun  Anggaran 2021/2022

## DAFTAR PUSTAKA
AFI.  (2021). Digital  Financial  Literacy: Guideline Note . 45 , 1–24.
Brown,  Sarah,  P.  S.  and  K.  T.  (2008). Debt and Referense: A Household Level Analysis (Issue January).
Brown,  S.,  Garino,  G.,  Simmons,  P.,  & Taylor,  K.  (2008).  Debt  and  Risk Preference: A Household Level Analysis.  In TheSurvey  of  Consumer Finances . www.shef.ac.uk/economics Calvo-pardo,  H.,  &  Haliassos,  M.  (2019).
INFORMATIVE SOCIAL INTERACTIONS . https://doi.org/Cambridge Working Papers in Economics: 1911 Carlsson,  H.,  Larsson,  S.,  Svensson,  L.,  &
Åström,  F.  (2017).  Consumer  Credit Behavior  in  the  Digital  Context:  A
Bibliometric  Analysis  and  Literature Review. Journal of Financial Counseling  and  Planning , 28 (1),  76– 94. https://doi.org/10.1891/1052- 3073.28.1.76 Cwynar,  A.,  Cwynar,  W.,  Kowerski,  M.,
Filipek,  K.,  &  Szuba,  P.  (2020).  Debt literacy and debt advice-seeking
behaviour  among  Facebook  users:  The role  of  social  networks. Baltic  Journal of Economics , 20 (1), 1–33. https://doi.org/10.1080/1406099X.201 9.1693142 Dorresteijn,  F.  van.  (2017). Which  socio- demographic  factors  determine  risk taking behaviour of investors ? 37. Ghozali,  I.  (2014). Structural  Equation
Modeling:  Metode  alternatif  dengan
Partial Least Squares (PLS) Dilengkapi Sofware  Smartpls  3.0  Xlstat  2014  dan
WarpPLS 4.0 . Badan Penerbit-UNDIP. Hair,  J.  F.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.
(2011).  PLS-SEM:  Indeed  a  silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice , 19 (2), 139–152. https://doi.org/10.2753/MTP1069-
6679190202 Huston,  S.  J.  (2010).  Measuring  Financial Literacy. Journal of Consumer Affairs , 44 (2), 296–316. https://doi.org/10.1111/j.1745- 6606.2010.01170.x Iriani,  A.  R.,  Rahayu,  C.  W.  E.,  &
Rahmawati,  C.  H.  T.  (2021).  The influence  of  demographic  factors  and financial  literacy  on  the  financial behavior. Jurnal  Kajian  Manajemen Bisnis , 10 (1), 33. https://doi.org/10.24036/jkmb.1122050 0 Johnen,  C.,  Parlasca,  M.,  &  Mußhoff,  O.
(2021). Promises  and  pitfalls  of  digital credit: Empirical evidence from Kenya. PLoS ONE , 16 (7 July), 1–14. https://doi.org/10.1371/journal.pone.02 55215
Karaa,  I.  E.,  &  Kuğu,  T.  D.  (2016).
Determining advanced and basic
financial literacy relations and overconfidence,  and  informative  social media association of university students in  Turkey. Kuram  ve  Uygulamada Egitim  Bilimleri , 16 (6),  1865–1891.
https://doi.org/10.12738/estp.2016.6.04 15 Kass-Hanna,  J.,  Lyons,  A.  C.,  &  Liu,  F. (2022).  Building  financial  resilience through financial and digital literacy in South  Asia  and  Sub-Saharan  Africa.
Emerging Markets Review , 51 , 100846.
https://doi.org/10.1016/j.ememar.2021. 100846 Leuermann,  A.  (2012). Essays  on  Risk Preferences  and  Behavioral  Finance . August .
Lusardi,  A.,  &  Tufano,  P.  (2015).  Debt literacy,  financial  experiences,  and overindebtedness. In Journal of Pension  Economics  and  Finance (Vol. 14, Issue 4). https://doi.org/10.1017/S14747472150 00232 Mudzingiri,  C.,  Muteba  Mwamba,  J.  W.,  & Keyser,  J.  N.  (2018a).  Financial behavior,  confidence,  risk  preferences and  financial  literacy  of  university students. Cogent Economics and Finance , 6 (1), 1–25. https://doi.org/10.1080/23322039.2018 .1512366 Mudzingiri,  C.,  Muteba  Mwamba,  J.  W.,  & Keyser,  J.  N.  (2018b).  Financial behavior,  confidence,  risk  preferences and  financial  literacy  of  university students. Cogent Economics and Finance , 6 (1), 1–25. https://doi.org/10.1080/23322039.2018 .1512366 Prasad,  H.,  Meghwal,  D.,  &  Dayama,  V.
(2018).  Digital  Financial  Literacy:  A Study  of  Households  of  Udaipur.
Journal  of  Business  and  Management , 5 (January), 23–32. https://doi.org/10.3126/jbm.v5i0.27385 Raaij, W. F. van. (2016). R i s k P re f e re n c e. In Chapter 14 . Rahmah, S., Nazir Ahmad, G., & Gurendrawati, E. (n.d.). THE EFFECT
OF  FINANCIAL  LITERACY  AND
DEMOGRAPHIC  FACTORS  ON  THE DECISION  MAKING  OF  ONLINE
CREDIT ON MILLENNIALS IN
JABODETABEK .
Rahman, M., Azma, N., Masud, M. A. K., & Ismail,  Y.  (2020).  Determinants  of indebtedness:  Influence  of  behavioral
and demographic factors. International Journal  of  Financial  Studies , 8 (1). https://doi.org/10.3390/ijfs8010008 Remund,  D.  L.  (2010).  Financial  Literacy Explicated:  The  Case  for  a  Clearer Definition  in  an  Increasingly  Complex Economy. Journal of Consumer Affairs , 44 (2), 276–295.
https://doi.org/10.1111/j.1745- 6606.2010.01169.x Risna Kartika. (2020). Analisis Peer To Peer Lending Di Indonesia. AKUNTABILITAS: Jurnal Ilmiah Ilmu- Ilmu Ekonomi , 12 (2), 75–86. https://doi.org/10.35457/akuntabilitas.v 12i2.902 Setiawan, M., Effendi, N., Santoso, T., Dewi, V. I., & Sapulette, M. S. (2022). Digital financial  literacy,  current  behavior  of saving  and  spending  and  its  future foresight. Economics of Innovation and New  Technology , 31 (4),  320–338. https://doi.org/10.1080/10438599.2020 .1799142 Setyorini, R., Wijayangka, C., Haikal, F., & Nugraha,  N.  (2021).  The  Relationship Between  Financial  Literation  Towards Users Of Loan Transacted Applications In  The  Millennial  Generation. Jurnal Manajemen  Indonesia , 21 (3),  238. https://doi.org/10.25124/jmi.v21i3.357 1
STATISTIK Fintech Lending Periode
Februari 2022 . (n.d.).
Stavins, J. (n.d.). The effect of demographics on  payment  behavior:  Panel  data  with sample selection .
http://hdl.handle.net/10419/171759http ://www.bostonfed.org/economic/wp/in dex.htm. Yang, Y., Sun, Y., Xu, Y., Wu, F., Zhuang, Y.,  Wang,  C.,  &  Gu,  M.  (2019). Understanding  default  behavior  in online lending. International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings , 2043–2052. https://doi.org/10.1145/3357384.33580 52