PENGARUH FINANCIAL TECHNOLOGY TERHADAP KINERJA KEUANGAN PERBANKAN KONVENSIONAL YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) TAHUN 2017-2021
Salma Indrianti 1
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung salmaindrianti00@gmail.com
Rindu Rika Gamayuni 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung rindu.gamayuni@yahoo.com
Retno Yuni Nur Susilowati 3
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung retnoyunins@gmail.com

## Diterima 12 Desember 2022 Disetujui 25 Desember 2022
Abstract— The  application  of  financial  technology  (fintech)  in  the  banking  industry  aims  to enable banks to support innovation in the provision of digital services to encourage financial inclusion and public access to financial services. Banking fintech services in this study were measured  using  mobile  banking,  internet  banking,  and  SMS  banking.  Meanwhile,  banking financial performance is measured using return on assets (ROA), return on equity (ROE), and net  interest  margin  (NIM).  In  this  study  used  the  control  variable,  namely  the  capital adequacy ratio (CAR). However, there are several issues related to the use of fintech services, firstly  the  increase  in  users  of  this  service  tends  to  increase  bank  operational  costs (promotion, education, and technology investment), secondly related to security, and thirdly, there is a change in the financial ecosystem due to digitalization. This study uses a sample of all conventional banks that have implemented fintech services and are listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) in 2017-2021. The sample method used is purposive sampling with the analytical method, namely multiple linear regression. Based on the existing sample method, a sample of 20 banks was obtained so that a total sample of 100 observations over a five-year period.  The  results  of  multiple  linear  regression  analysis  on  ROA  show  that  only  mobile banking  has  a positive effect,  while internet  banking, SMS banking,  and CAR do not  have a positive effect on the ROA variable. The results of multiple linear regression analysis on ROE show that mobile banking, internet banking, SMS banking, and CAR have no positive effect on the  ROE  variable.  And  the  results  of  multiple  linear  regression  analysis  on  NIM  show  that mobile banking, SMS banking, and CAR has a positive effect, while internet banking has no positive effect on the NIM variable.
Keywords:  Financial  Technology  (fintech);  Mobile  Banking;  Internet  Banking;  SMS Banking;  Return  on  Asset  (ROA);  Return  on  Equity  (ROE);  Net  Interest  Margin  (NIM); Kinerja Keuangan

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Keberadaan financial  technology ( fintech) di  industri  perbankan  bertujuan  agar  bank dapat mendukung inovasi dalam penyediaan layanan digital sesuai dengan Peraturan Otoritas Jasa  Keuangan  (POJK)  No.  12/POJK.03/2018  tentang  Penyelenggaraan  Layanan  Perbankan Digital Oleh Bank Umum, yang dibuat dalam rangka mendorong inklusi keuangan dan akses masyarakat  terhadap  layanan  keuangan,  sehingga  tidak  terpengaruh  oleh  batasan  waktu  dan tempat,  serta  diharapkan  bank  dapat  meningkatkan  mutu  pelayanannya  sesuai  dengan perkembangan era digital.
Penelitian ini menggunakan mobile banking, internet banking, dan SMS banking untuk mengukur  penggunaan fintech di  industri  perbankan.  Ketiga  bentuk  layanan  perbankan tersebut  terkenal  akan  kemudahan  dan  kenyamanan  layanan  yang  ditawarkan  sehingga diharapkan  dapat  berpengaruh  positif  terhadap  kinerja  keuangan  perbankan.  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  Kemunto  &  Kibati  (2016)  yang  menggunakan  kuesioner  terhadap  45 karyawan  pada  9  bank  di  Kenya  dan  mendapati  pengaruh  positif  inovasi  keuangan  dalam layanan e-banking terhadap kinerja bank.
Terdapat  beberapa  isu  terkait  penggunaan  layanan fintech di  industri  perbankan menurut  Direktur  Utama  Bank  Neo  Commerce,  Tjandra  Gunawan,  yang  akan  diuraikan sebagai  berikut.  Pertama,  naiknya  pengguna  layanan fintech perbankan  cenderung  dapat meningkatkan  biaya  operasional  bank  untuk  promosi,  edukasi,  dan  investasi  teknologi. Kedua,  isu  terkait  keamanan  dari  layanan fintech itu  sendiri  yang  membuat  nasabah  pada kriteria underbanked menjadi  ragu  untuk  menggunakan  layanan  tersebut.  Ketiga,  terdapat perubahan  ekosistem  sektor  keuangan  karena  digitalisasi  yang  dapat  menimbulkan  disrupsi (gangguan)  dan  isu  ekonomi  maupun  keuangan  yang  memicu  VUCA      terus  meningkat. Permasalahan  di  atas  dapat  berdampak  pada  kinerja  keuangan,  sehingga  kinerja  keuangan perbankan  dikhawatirkan  akan  mengalami  penurunan.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Al- Smadi et  al. (2011)  yang  menggunakan  sampel  15  bank  di  Yordania  menemukan  pengaruh negatif  adopsi e-banking terhadap  kinerja  keuangan.  Pengaruh  negatif  tersebut  disebabkan nasabah  bank  di  Yordania  masih  tergantung  pada traditional  channels untuk  melakukan transaksi perbankan, walaupun bank sudah menyediakan layanan e-banking. Penelitian  ini  menggunakan return  on  asset  (ROA) , return  on  equity  (ROE) ,  dan net interest  margin  (NIM) untuk  mengukur  kinerja  keuangan  perbankan.  Selain  ketiga  variabel tersebut,  penelitian  ini  juga  menggunakan  variabel  kontrol  untuk  mengontrol  kinerja keuangan  perbankan,  variabel  tersebut  yaitu capital  adequacy  ratio  (CAR). Penelitian  ini mengembangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Onay  &  Ozsoz  (2013),  yang  mengukur kinerja  keuangan  perbankan  dengan  ROA  dan  ROE,  namun  terdapat  intervensi  pemerintah dalam  intermediasi  keuangan  pada  perbankan  yang  salah  satunya  yaitu  bank  BUMN, sehingga  hasil  ROE  menjadi  tidak  konsisten.  Intervensi  ini  terjadi  dalam  hal  konflik kepentingan, Xu & Wang (1999)  menjelaskan bahwa adanya kepemilikan pemerintah justru menimbulkan konflik kepentingan (agency conflict), sehingga menurunkan produktivitas dan memperburuk  kinerja  perusahaan.  Menurut  Yudhistira  (2015),  analisis First  Asia  Capital, David  Nathanael  Sutyanto,  menyatakan  bentuk  intervensi  ini  berupa  pemerintah  meminta kepada  bank  yaitu  salah  satunya  adalah  bank  BUMN  untuk  menurunkan  suku  bunga  kredit usaha rakyat (KUR) yang kemudian berdampak negatif terhadap kinerja saham perbankan. Ia juga  menyebutkan  bahwa  investor  akan  merespon  negatif  terhadap  intervensi  pemerintah semacam  ini,  apalagi  jika  intervensi  tersebut  berpengaruh  pada  pendapatan  bank,  dan kemudian hal ini yang akan menyebabkan hasil ROE menjadi tidak konsisten.
Perbankan  sebagai  lembaga  keuangan  dengan  fungsi  intermediasi  berperan  sebagai perantara  kepentingan  antara  pihak  yang  kelebihan  dana  dengan  pihak  yang  membutuhkan
dana.  Davy  Hendri  (2015)  menyatakan  indikator  NIM  akan  sangat  memengaruhi  biaya intermediasi keuangan khususnya pada negara dengan kategori Low Income Countries (LICs) karena pada negara dalam kategori ini, saat industri keuangan lain belum berkembang maka perekonomian  sangat  tergantung  pada  perbankan  sebagai  sumber  pendanaan  yang  utama. Dalam  penelitian  ini,  bank  sebagai  lembaga  intermediasi  menggunakan  NIM  sebagai indikator  yang  penting,  karena  NIM  digunakan  untuk  mengukur  pendapatan  bunga  dari pinjaman  (kredit).  Muljawan et  al. (2014)  menyatakan  bahwa  tingkat  NIM  yang  semakin tinggi menandakan bahwa perbankan memiliki efisiensi yang rendah dan kondisi pasar yang tidak kompetitif, begitu juga sebaliknya jika tingkat NIM rendah, maka menandakan efisiensi yang  tinggi  dan  kondisi  pasar  yang  kompetitif.  Pada  situasi  intervensi  yang  dilakukan  oleh pemerintah  dengan  menurunkan  tingkat  suku  bunga  pinjaman,  maka  secara  teori  yang  telah dijelaskan sebelumnya, hasil ROE akan menurun, namun ketika tingkat suku bunga pinjaman turun, hal ini akan meningkatkan minat masyarakat untuk melakukan pinjaman (kredit) yang kemudian jika jumlah kredit naik,  maka akan mendorong meningkatnya laba perbankan dan juga nilai dari ROE. Namun masih sangat terbatas penelitian yang mempertimbangkan peran variabel  NIM  yang  dapat  menyeimbangkan  atau  tidak  menyeimbangkan  hasil  ROE  akibat adanya intervensi oleh pemerintah dalam intermediasi keuangan.
Untuk mengisi rumpang ( gap ) tersebut, selain untuk menguji secara empiris pengaruh financial  technology yang  diukur  menggunakan mobile  banking,  internet  banking, dan SMS banking terhadap  kinerja  keuangan  perbankan  yang  diukur  menggunakan  ROA,  ROE,  dan NIM, penelitian ini juga bertujuan untuk  melihat peran/pengaruh penambahan variabel  NIM terhadap  kinerja  keuangan  perbankan.  Dengan  demikian,  untuk  mendapatkan  hasil  kinerja keuangan yang komprehensif, peneliti menggunakan tiga variabel yaitu ROA, ROE, dan NIM untuk mengukur kinerja keuangan perbankan.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  penelitian,  maka  rumusan  masalah  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Apakah penggunaan mobile banking, internet banking, dan SMS banking berpengaruh positif terhadap ROA, ROE, dan NIM pada perbankan konvensional di Indonesia?

## 1.3 Telaah Literatur dan Hipotesis

## 1.3.1 Teori Inovasi Schumpeter
Teori ini dikemukakan oleh Joseph Alois Schumpeter melalui bukunya yang berjudul The  Theory  of  Economic  Development pada  tahun  1934.  Menurut  Schumpeter,  kunci  utama perkembangan ekonomi adalah para inovator dan entrepreneur. Schumpeter juga berpendapat bahwa inovasi bisa beragam hal, seperti menciptakan produk baru atau meningkatkan kualitas produk,  mengembangkan  metode  baru  dalam  berproduksi,  membuka  pasar  baru,  serta menemukan  sumber  daya  baru  untuk  pasokan  (Chell,  2008) . Teori  inovasi  Schumpeter dikaitkan  dengan  adanya  kemajuan  teknologi  yang  dapat  menghasilkan  peluang  dan keuntungan  sehingga  akan  meningkatkan  investasi  yang  dilakukan  oleh  lembaga  keuangan atau  perbankan  dalam  produk-produk  baru  yang inovatif  dan  pada  akhirnya  hal  ini  akan menarik  pihak  lain  dalam  industri  untuk  melakukan  investasi  teknologi  yang  akan  mengikis margin keuntungan untuk inovasi (Shanmugam & Nigam, 2020).

## 1.3.2 Penelitian Terdahulu dan Hipotesis

## 1.3.2.1 Pengaruh Penerapan Financial Technology terhadap Return on Asset (ROA)
M obile  banking atau  biasa  disingkat  menjadi m-banking, merupakan  sistem  yang memungkinkan  penggunanya  untuk  melihat  transaksi  finansial  dari smartphone atau perangkat mobile wireless lainnya. Ruang lingkup layanan yang ditawarkan dapat mencakup fasilitas  untuk  melakukan  transaksi  bank  dan  membayar  tagihan,  untuk  mengelola  akun  dan untuk  mengakses  informasi  yang  disesuaikan  (Imamah  &  Ayu  Safira,  2021).  Selain  itu, layanan mobile  banking membantu  bank  meningkatkan  efisiensi  operasional  layanan, kepuasan  pelanggan,  dan  efektivitas  biaya  yang  akan  mendukung  dan  memengaruhi  kinerja keuangan  bank  tersebut  (Tam  &  Oliveira,  2017).  Kemunto  &  Kibati  (2016)  dalam  riset  nya juga  membuktikan  bahwa mobile  banking berpengaruh  positif  terhadap  kinerja  keuangan bank di Kenya.
Menurut  Khairy  Mahdi  (2012), internet  banking menggunakan  teknologi  internet sebagai media untuk melakukan transaksi terkait bank dan bertindak sebagai perantara antara nasabah  dan  bank,  sehingga  tidak  perlu  tatap  muka  antara  pelanggan  dengan  bank  terkait. Dengan adanya internet banking biaya transaksi yang dilakukan di cabang dapat dikurangi 40 hingga 80% jika transaksi  yang sama dilakukan  di  situs web  (Akhisar et  al., 2015). Saluran perbankan elektronik  dapat  mengurangi  biaya operasional rata-rata dan biaya fisik overhead yang  diderita  oleh  bank  sehingga  adopsi  saluran internet  banking dapat  memengaruhi profitabilitas perbankan (Alfatihah & Sundari, 2021).
Menurut  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK), SMS  banking adalah  layanan  transaksi perbankan yang dapat dilakukan nasabah melalui telepon seluler (ponsel) dengan format short message service (SMS) . Seperti halnya layanan mobile banking dan internet banking, layanan SMS  banking juga  dapat  berpengaruh  terhadap  peningkatan  laba  perusahaan.  Pernyataan  ini sejalan  dengan  penelitian  Anggreiny et  al., (2020)  yang  mendapati  pengaruh  positif SMS banking terhadap  minat  menabung  nasabah,  yang  kemudian  hal  ini  akan  mendorong peningkatan  laba  perbankan.  Ketiga  pernyataan  di  atas  juga  sejalan  dengan  teori  inovasi Schumpeter  yang  menjelaskan  bahwa  dengan  adanya  kemajuan  teknologi  dan  inovasi  pada bidang keuangan akan menghasilkan peluang serta keuntungan bagi perbankan (Shanmugam & Nigam, 2020). Maka, hipotesis pertama dapat dirumuskan sebagai berikut:
H 1 a : Mobile banking berpengaruh positif terhadap return on asset H 1b : Internet banking berpengaruh positif terhadap return on asset H 1c : SMS banking berpengaruh positif terhadap return on asset

## 1.3.2.2 Pengaruh Penerapan Financial Technology terhadap Return on Equity (ROE)
Penerapan fintech di  industri  perbankan  tidak  hanya  berhubungan  dengan  internal perbankan,  melainkan  juga  dengan  pihak  eksternal  yang  salah  satunya  adalah  pemegang saham. Hasil dari ROE akan menunjukkan seberapa efektif dana pemegang saham digunakan oleh  manajemen  perbankan  yang  kemudian  dapat  mendorong  pengembalian  atas  investasi pada  perusahaan  (Siddik et  al., 2016).  Penerapan fintech pada  perbankan  dapat  membantu bank meningkatkan efisiensi  operasional layanan, kepuasan pelanggan, dan efektivitas  biaya yang  akan  mendukung  dan  memengaruhi  kinerja  keuangan  bank  tersebut  (Tam  &  Oliveira, 2017). Kemunto & Kibati (2016) dalam riset nya juga membuktikan bahwa penerapan fintech berpengaruh  positif  terhadap  kinerja  keuangan  bank  di  Kenya  dengan  memberikan pengembalian  yang  lebih  baik  kepada  pemegang  saham.  Pernyataan  tersebut  juga  sejalan dengan teori inovasi Schumpeter yang menyatakan bahwa dengan adanya kemajuan teknologi dan  inovasi  pada  bidang  keuangan  akan  menghasilkan  keuntungan  bagi  perbankan (Shanmugam  &  Nigam,  2020).  Jika  perbankan  mengalami  keuntungan,  maka  tingkat
pengembalian  atas  investasi  pada  perbankan  juga  akan  meningkat.  Maka,  hipotesis  kedua dapat dirumuskan sebagai berikut:
H 2 a : Mobile banking berpengaruh positif terhadap return on equity H 2b : Internet banking berpengaruh positif terhadap return on equity H 2c : SMS banking berpengaruh positif terhadap return on equity

## 1.3.2.3 Pengaruh Penerapan Financial Technology terhadap Net Interest Margin (NIM)
Ketiga layanan fintech yang telah diuraikan di atas, dapat berdampak positif terhadap kinerja  keuangan  perbankan  karena  adanya  kemudahan  pelayanan  bagi  nasabah.  Hal  ini membuat  penjualan  jasa  di  perbankan  semakin  baik  dan  kinerja  perusahaan  juga  semakin meningkat,  sehingga  dengan  adanya  kemudahan  tersebut  layanan fintech akan  berpengaruh positif terhadap pendapatan bunga pada perbankan dan nilai NIM juga akan meningkat karena penerapan fintech merupakan salah satu penggunaan aset produktif. Pernyataan ini didukung oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Oyewole et  al. (2013)  dan  Siddik et  al. (2016),  yang menyatakan  bahwa  penerapan fintech di  industri  perbankan  berpengaruh  positif  terhadap NIM. Maka, hipotesis ketiga dapat dirumuskan sebagai berikut:
H 3 a : Mobile banking berpengaruh positif terhadap net interest margin H 3b : Internet banking berpengaruh positif terhadap net interest margin H 3c : SMS banking berpengaruh positif terhadap net interest margin
1.3.3 Model Penelitian
H 1a H 1c
H 1b H 2a H 2b H 3b H 2c
H 3a H 3c

## Gambar 1. Model Penelitian
Sumber: Data olahan, 2022

## 2. METODOLOGI DAN ANALISIS DATA

## 2.1 Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perbankan  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Sedangkan  metode  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode purposive  sampling, dan  diperoleh  sampel  yaitu  perbankan konvensional  (menurut  UU  No.  10  Tahun  1998,  bank  konvensional  adalah  bank  yang
Mobile Banking (X 1 )
Internet Banking (X 2 ) SMS Banking (X 3 )
Return on Asset (Y 1 )
Return on Equity (Y 2 )
Net Interest Margin (Y 3 )
menjalankan kegiatan usahanya secara konvensional) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)  tahun  2017-2021  yang  telah  menerapkan  serta  menggunakan  ketiga  layanan fintech (mobile  banking,  internet  banking, dan SMS  banking) selama  periode  amatan.  Penetapan kriteria  sampel  di  atas  didasarkan  agar  dapat  membandingkan  kinerja  seluruh  perbankan setelah menerapkan dan menggunakan ketiga layanan fintech tersebut.

## 2.2 Jenis dan Sumber Data
Dalam  penelitian  ini  jenis  data  yang  digunakan  dalam  adalah  data  kuantitatif.  Data kuantitatif  merupakan  data  yang  mengandung  angka  dan  dapat  diukur  secara  numerik. Sumber  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder,  yang  berupa  laporan  keuangan tahunan  perbankan  konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2017-2021, dan sumber lainnya yang meliputi jurnal nasional maupun internasional, serta website resmi.

## 2.3 Definisi Operasional Variabel

## 2.3.1 Variabel Independen
Mobile  banking merupakan  layanan  yang  memungkinkan  nasabah  bank  melakukan transaksi perbankan melalui ponsel atau smartphone (Tam & Oliveira, 2017) . Menurut Khairy Mahdi  (2012), internet  banking menggunakan  teknologi  internet  sebagai  media  untuk melakukan  transaksi  terkait  bank  dan  bertindak  sebagai  perantara  antara  nasabah  dan  bank, sehingga tidak perlu tatap muka antara pelanggan dengan bank terkait. Menurut Otoritas Jasa Keuangan  (OJK), SMS  banking adalah  layanan  transaksi  perbankan  yang  dapat  dilakukan nasabah melalui telepon seluler (ponsel) dengan format short message service (SMS) . Ketiga layanan fintech tersebut  diukur  menggunakan  jumlah  masing-masing  transaksinya,  yaitu meliputi  jumlah  transaksi mobile  banking ,  jumlah  transaksi internet  banking ,  dan  jumlah transaksi SMS banking . Pengukuran tersebut didasarkan pada hasil penelitian  Oyewole et al. (2013)  dan  Siddik et  al. (2016)  menyatakan  bahwa  layanan fintech berpengaruh  positif terhadap  kinerja  keuangan  perbankan,  yang  artinya  semakin  intensif  nasabah  menggunakan layanan fintech , maka bank akan memperoleh feedback berupa peningkatan profitabilitas.

## 2.3.2  Variabel Dependen
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  berupa  kinerja  keuangan  perbankan  dan ditentukan  oleh  indikator-indikator  tertentu  yang  mengukur  keberhasilan  bank  dalam menciptakan keuntungan, dan indikator tersebut meliputi:
a. Return on Asset (ROA)
Menurut Siddik et al. (2016) ROA dapat diukur dengan cara:
ROA =
b. Return on Equity (ROE)
Menurut Siddik et al. (2016) ROE dapat diukur dengan cara:
ROE =
c. Net Interest Margin (NIM)
Menurut Khabibah et al. (2020) NIM dapat diukur dengan cara:
NIM =

## 2.3.3  Variabel Kontrol
Penelitian  ini  menggunakan capital  adequacy  ratio  (CAR) sebagai  variabel  kontrol. CAR  adalah  rasio  yang  menunjukkan  bahwa  seluruh  aset  bank  (kredit,  penyertaan,  surat berharga,  tagihan  kepada  bank  lain)  yang  mengandung  risiko  tidak  hanya  diperoleh  dari sumber selain bank seperti  dana masyarakat,  pinjaman (utang) dan  lain-lain,  tetapi  juga  dari dana modal bank itu sendiri. Semakin tinggi nilai CAR, semakin kuat kemampuan bank untuk menghadapi  kemungkinan  risiko  kerugian.  Menurut  Siddik et  al. (2016),  CAR  dapat  diukur dengan rumus:
CAR =

## 2.4 Metode Analisis Data 2.4.1  Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan cara  memberikan  gambaran  atau  deskriptif  suatu  data  yang  dilihat  dari  nilai  rata-rata, maksimum, minimum, dan standar deviasi.

## 2.4.2 Uji Asumsi Klasik

## 2.4.2.1 Uji Normalitas
Untuk  menguji  apakah  data  terdistribusi  normal  atau  tidak,  dalam  penelitian  ini menggunakan  uji  dengan  analisis  statistik  yaitu  uji Kolmogorov-Smirnov dengan  asumsi sebagai berikut:
1) Data  dikatakan  terdistribusi  normal  apabila  pada  hasil  uji Kolmogorov-Smirnov terhadap  nilai  residual  dari  analisis  regresi  linear  berganda,  dihasilkan  nilai signifikansi yang besarnya > 0,05.
2) Data dikatakan tidak terdistribusi  normal  apabila pada hasil uji Kolmogorov-Smirnov terhadap  nilai  residual  dari  analisis  regresi  linear  berganda,  dihasilkan  nilai signifikansi yang besarnya < 0,05.

## 2.4.2.2 Uji Multikolinearitas
Model  regresi  yang  baik  seharusnya  bebas  dari  multikolinearitas,  sebagai  pedoman untuk mengetahui antara variabel bebas satu dengan yang lain tidak terjadi multikolinearitas jika  mempunyai VIF (Varian  Inflation  Factor) <  10  untuk  semua  variabel,  dengan  nilai tolerance untuk semua variabel yang besarnya > 0,1 atau 10 % (Ghozali, 2016).

## 2.4.2.3 Uji Heterokedastisitas
Untuk  menguji  ada  atau  tidaknya  gejala  heterokedastisitas  dapat  dilakukan  beberapa pengujian yang salah satunya adalah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresi antara variabel independen dengan nilai absolut residual nya (ABS_RES). Dasar pengambilan keputusan menggunakan uji Glejser sebagai berikut:
1) Jika  nilai  Signifikansi  (Sig.)  >  0,05,  maka  tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas dalam model regresi
2) Jika nilai Signifikansi (Sig.) < 0,05, maka terjadi gejala heteroskedastisitas

## 2.4.2.4 Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dapat  dilakukan  dapat  melalui  uji  Durbin-Watson  (d).  Menurut Ghozali, (2018), hasil perhitungan Durbin-Watson (d) dibandingkan dengan nilai dtabel pada α = 0,05. Tabel d memiliki dua nilai, yaitu batas atas (dU) dan nilai batas bawah (dL).

## 2.4.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda  untuk  menguji  hipotesis dengan  menggunakan  alat  analisis software SPSS (Statistical  Product  and  Service  Solution) versi 26. Teknik perumusan model regresi linear berganda adalah sebagai berikut:
Y =
Keterangan:
Y = Kinerja Keuangan = Konstanta - = Koefisien Regresi
= Mobile Banking (MB)
= Internet Banking (IB)
= SMS Banking (SB)
= Capital Adequacy Ratio (CAR)
= Error

## 2.5 Metode Analisis Data

## 2.5.1 Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengukur  besarnya  sumbangan  variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Nilai  koefisien  determinasi  berada  diantara  nol  dan satu.  Nilai  yang  semakin  mendekati  angka  satu  maka  variabel  independen  semakin  baik dalam menjelaskan variabel dependen (Sugiyono, 2015).

## 2.5.2 Uji F (ANOVA)
Kriteria  pengujian  ini  menggunakan  tingkat  signifikansi  α  =  5%  atau  sebesar  0,05. Jika  nilai  probabilitas  kurang  dari  0,05  maka  dapat  diartikan  bahwa  variabel  independen secara  bersama-sama  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  dependen.  Namun  jika  nilai probabilitas lebih dari 0,05 maka dapat diartikan bahwa variabel independen secara bersama- sama tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.

## 2.5.3 Uji t (Parsial)
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Sebagai  standar  evaluasi,  pengujian menggunakan  tingkat  kepercayaan  95%.  Jika  nilai p-value lebih  kecil  (<)  atau  sama  dengan (=)  alpha,  maka  hipotesis  nol  ditolak,  yang  berarti  bahwa  hasil  penelitian  secara  statistik adalah signifikan. Jika nilai p-value lebih besar dari alpha, maka hipotesis nol diterima, yang berarti penelitian secara statistik tidak signifikan.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN DISKUSI

## 3.1 Deskripsi Objek Penelitian
Kriteria  sampel  dalam  penelitian  ini  meliputi  perbankan  yang  menggunakan  layanan fintech ( mobile  banking,  internet  banking ,  dan SMS  banking )  serta  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  pada  tahun  2017-2021  dan  menerbitkan  laporan  keuangannya.  Data  dalam penelitian  ini  diperoleh  dari website resmi  perbankan  terkait  dan website resmi  Bursa  Efek Indonesia (BEI).

## Tabel 1. Sampel Penelitian
Keterangan Jumlah Perbankan  yang  menggunakan  layanan fintech dan  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2017-2021 20 Total sampel dalam periode penelitian tahun 2017-2021 100
Sumber: Data olahan, 2022
Berdasarkan  tabel  2  di  bawah,  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  sampel  yang  diperoleh berdasarkan metode purposive sampling yang telah dijelaskan sebelumnya yaitu sebanyak 20 perbankan dalam metode pengamatan lima tahun, sehingga total sampel yang diperoleh yaitu sebanyak 100 observasi.
Tabel 2. Daftar Perbankan Sampel Penelitian No Kode Saham Nama Perbankan 1 BACA PT Bank Capital Indonesia Tbk. 2 BBCA PT Bank Central Asia Tbk. 3 BBKP PT Bank KB Bukopin Tbk. 4 BBMD PT Bank Mestika Dharma Tbk. 5 BBNI PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 6 BBRI PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. 7 BBTN PT Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 8 BCIC PT Bank JTrust Indonesia Tbk. 9 BEKS PT Bank Pembangunan Daerah Banten Tbk. 10 BJBR Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten Tbk. 11 BJTM Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur Tbk. 12 BMRI PT Bank Mandiri (Persero) Tbk. 13 BNBA Bank Bumi Arta Tbk. 14 BNGA PT Bank CIMB Niaga Tbk. 15 BNII PT Bank Maybank Indonesia Tbk. 16 BNLI Bank Permata Tbk. 17 INPC Bank Artha Graha Internasional Tbk. 18 MAYA PT Bank Mayapada Internasional Tbk. 19 MEGA Bank Mega Tbk. 20 NISP PT Bank OCBC NISP Tbk.

## 3.2 Statistik Deskriptif
Hasil  statistik  deskriptif  ke-tujuh  variabel  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  hasil seperti pada tabel 3 berikut ini:

## Tabel 3. Statistik Deskriptif
Statistik Deskriptif N Min Max Mean Std. Deviation MB 100 0 10.109.000.000 286.706.799,8 1.258.962.204 IB 100 0 4.252.000.000 199.146.256,2 709.492.360,8 SB 100 0 704.110.000 29.623.356,84 131.958.299,5 CAR 100 9,01 48,12 21,7303 7,61058 ROA 100 -4,93 4,31 1,2685 1,86295 ROE 100 -60,79 23,49 5,6189 15,68528 NIM 100 -3,52 7,93 4,3460 1,92220 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  analisis  statistik  deskriptif  di  atas,  diperoleh  hasil  statistik  deskriptif untuk  setiap  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  jumlah  observasi sebanyak 100 data. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel dependen ROA (Y 1 ) memiliki nilai  maksimum  4,31,  nilai  minimum  -4,93,  dan  nilai  rata-rata  yaitu  1,2685.  Variabel dependen  ROE  (Y 2 )  memiliki  nilai  maksimum  23,49,  nilai  minimum  -60,79,  dan  nilai  rata- rata yaitu  5,6189. Selanjutnya untuk  variabel  dependen NIM  (Y 3 ) memiliki nilai  maksimum 7,93, nilai minimum -3,52, dan nilai rata-rata yaitu 4,3460.

## 3.3 Uji Asumsi Klasik

## 3.3.1 Uji Normalitas
Berdasarkan  hasil  pengujian Kolmogorov-Smirnov terhadap  variabel return  on  asse t (Y 1 )  pada  tabel  4  menunjukkan  nilai Asymp.  Sig.  (2-tailed) pada  tahun  2017-2021  sebesar 0,200, sehingga dapat disimpulkan bahwa data telah terdistribusi normal karena nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05.

## Tabel 4. Hasil Uji Normalitas terhadap ROA
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,200 c,d

## Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan hasil pengujian Kolmogorov-Smirnov terhadap variabel return on equity (Y2)  pada  tabel  5  menunjukkan  nilai Asymp.  Sig.  (2-tailed) pada  tahun  2017-2021  sebesar 0,113, sehingga dapat disimpulkan bahwa data telah terdistribusi normal karena nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05.

## Tabel 5. Hasil Uji Normalitas terhadap ROE
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Asymp. Sig. (2-tailed)
0,113 c

## Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  hasil  pengujian Kolmogorov-Smirnov terhadap  variabel net  interest margin (Y 3 )  pada  tabel  6  menunjukkan  nilai Asymp.  Sig.  (2-tailed) pada  tahun  2017-2021 sebesar 0,200, sehingga dapat disimpulkan bahwa data telah terdistribusi normal karena nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05.

## Tabel 6. Hasil Uji Normalitas terhadap NIM
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,200 c,d
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)

## 3.3.2 Uji Multikolinearitas
Berikut merupakan hasil dari uji multikolinearitas:
Tabel 7. Hasil Uji Multikolinearitas terhadap ROA, ROE, dan NIM
Coefficients Tolerance VIF MB (X 1 ) 0,128 7,806 IB (X 2 ) 0,245 4,074 SB (X 3 ) 0,232 4,307 CAR 0,317 3,153
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 7 di atas diperoleh nilai VIF dibawah 10 dan nilai tolerance > 0,1 untuk  setiap  variabel.  Dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  penelitian  ini  tidak  terdapat  masalah atau gejala multikolinearitas antar variabel independen dan variabel dependen.

## 3.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Berikut ini merupakan hasil pengujian heteroskedastisitas:
Tabel 8. Uji Glejser terhadap ROA Coefficients Sig. (Constant) 0,375 MB (X 1 ) 0,894 IB (X 2 ) 0,763 SB (X 3 ) 0,993 CAR 0,301 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  8  di  atas  diperoleh  nilai  signifikansi  (Sig.)  lebih  besar  dari  0,05 untuk  setiap  variabelnya.  Berdasarkan  dasar  pengambilan  keputusan  uji  Glejser,  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  uji  terhadap  variabel  ROA  tidak  terdapat  masalah heteroskedastisitas.

## Tabel 9. Uji Glejser terhadap ROE
Coefficients Sig. (Constant) 0,248 MB (X 1 ) 0,425 IB (X 2 ) 0,276 SB (X 3 ) 0,675 CAR 0,167
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  9  di  atas  diperoleh  nilai  signifikansi  (Sig.)  lebih  besar  dari  0,05 untuk  setiap  variabelnya.  Berdasarkan  dasar  pengambilan  keputusan  uji  Glejser,  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  uji  terhadap  variabel  ROE  tidak  terdapat  masalah heteroskedastisitas.

## Tabel 10. Uji Glejser terhadap NIM
Coefficients Sig. (Constant) 0,682 MB (X 1 ) 0,895 IB (X 2 ) 0,262 SB (X 3 ) 0,110 CAR 0,705

## Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  10  di  atas  diperoleh  nilai  signifikansi  (Sig.)  lebih  besar  dari  0,05 untuk  setiap  variabelnya.  Berdasarkan  dasar  pengambilan  keputusan  uji  Glejser,  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  uji  terhadap  variabel  NIM  tidak  terdapat  masalah heteroskedastisitas.

## 3.3.4 Uji Autokorelasi
Berikut merupakan hasil dari uji autokorelasi:
Tabel 11. Uji Autokorelasi terhadap ROA Model Summary Durbin-Watson 2,2410 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 11 di atas diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 2,2410 lebih besar dari nilai batas atas (dU) yaitu 1,7582 dan kurang dari nilai 4-dU yaitu 2,2418. Berdasarkan dasar pengambilan keputusan uji Durbin-Watson, dapat disimpulkan bahwa hasil uji terhadap variabel ROA tidak terdapat masalah atau gejala autokorelasi.

## Tabel 12. Uji Autokorelasi terhadap ROE
Model Summary Durbin-Watson 2,1450 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 12 di atas diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 2,1450 lebih besar dari nilai batas atas (dU) yaitu 1,7582 dan kurang dari nilai 4-dU yaitu 2,2418. Berdasarkan dasar pengambilan keputusan uji Durbin-Watson, dapat disimpulkan bahwa hasil uji terhadap variabel ROE tidak terdapat masalah atau gejala autokorelasi.
Tabel 13. Uji Autokorelasi terhadap NIM
Model Summary Durbin-Watson 2,1840 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 13 di atas diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 2,1840 lebih besar dari nilai batas atas (dU) yaitu 1,7582 dan kurang dari nilai 4-dU yaitu 2,2418. Berdasarkan dasar pengambilan keputusan uji Durbin-Watson, dapat disimpulkan bahwa hasil uji terhadap variabel NIM tidak terdapat masalah atau gejala autokorelasi.

## 3.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Berikut ini merupakan hasil analisis regresi linear berganda:
Tabel 14. Analisis Regresi Linear Berganda terhadap ROA
B 1 (Constant) -2,597 MB (X 1 ) -0,392 IB (X 2 ) 0,184 SB (X 3 ) 0,121 CAR 2,843
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 14 analisis regresi linear berganda terhadap variabel ROA diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
ROA =
Koefisien  regresi  variabel mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB menunjukkan nilai sebesar -0,392. Artinya bahwa variabel ini memiliki hubungan berlawanan arah  dengan  ROA.  Jika  variabel mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB meningkat  sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama dengan nol, maka ROA akan menurun sebesar -0,392.
Koefisien  regresi  variabel internet  banking (X 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  IB menunjukkan  nilai  sebesar  0,184.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  ROA.  Jika  variabel internet  banking (X 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  IB  meningkat sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama  dengan  nol, maka ROA akan meningkat sebesar 0,184.
Koefisien  regresi  variabel SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB menunjukkan  nilai  sebesar  0,121.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  ROA.  Jika  variabel SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB  meningkat sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama  dengan  nol, maka ROA akan meningkat sebesar 0,121.
Koefisien  regresi  variabel capital  adequacy  ratio yang  diproyeksikan  dengan  CAR menunjukkan  nilai  sebesar  2,843.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  ROA.  Jika  variabel capital  adequacy  ratio yang  diproyeksikan  dengan  CAR meningkat  sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama dengan nol, maka ROA akan meningkat sebesar 2,843.
Tabel 15. Analisis Regresi Linear Berganda terhadap ROE
B 1 (Constant) 0,382 MB (X 1 ) -0,231 IB (X 2 ) 0,123 SB (X 3 ) 0,006 CAR 1,235
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 15 analisis regresi linear berganda terhadap variabel ROE diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
ROE =
Koefisien  regresi  variabel mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB menunjukkan nilai sebesar -0,231. Artinya bahwa variabel ini memiliki hubungan berlawanan arah  dengan  ROE.  Jika  variabel mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB meningkat  sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama dengan nol, maka ROE akan menurun sebesar -0,231.
Koefisien  regresi  variabel internet  banking (X 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  IB menunjukkan  nilai  sebesar  0,123.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  ROE.  Jika  variabel internet  banking (X 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  IB  meningkat sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama  dengan  nol, maka ROE akan meningkat sebesar 0,123.
Koefisien  regresi  variabel SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB menunjukkan  nilai  sebesar  0,006.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  ROE.  Jika  variabel SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB  meningkat sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama  dengan  nol, maka ROE akan meningkat sebesar 0,006.
Koefisien  regresi  variabel capital  adequacy  ratio yang  diproyeksikan  dengan  CAR menunjukkan  nilai  sebesar  1,235.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  ROE.  Jika  variabel capital  adequacy  ratio yang  diproyeksikan  dengan  CAR meningkat  sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama dengan nol, maka ROE akan meningkat sebesar 1,235.
Tabel 16. Analisis Regresi Linear Berganda terhadap NIM
B 1 (Constant) 0,121 MB (X 1 ) -0,103 IB (X 2 ) 0,031 SB (X 3 ) 0,031 CAR 0,718 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 16 analisis regresi linear berganda terhadap variabel NIM diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
NIM =
Koefisien  regresi  variabel mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB menunjukkan nilai sebesar -0,103. Artinya bahwa variabel ini memiliki hubungan berlawanan arah  dengan  NIM.  Jika  variabel mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB meningkat  sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama dengan nol, maka NIM akan menurun sebesar -0,103.
Koefisien  regresi  variabel internet  banking (X 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  IB menunjukkan  nilai  sebesar  0,031.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  NIM.  Jika  variabel internet  banking (X 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  IB  meningkat sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama  dengan  nol, maka NIM akan meningkat sebesar 0,031.
Koefisien  regresi  variabel SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB menunjukkan  nilai  sebesar  0,031.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  NIM.  Jika  variabel SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB  meningkat sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama  dengan  nol, maka NIM akan meningkat sebesar 0,031.
Koefisien  regresi  variabel capital  adequacy  ratio yang  diproyeksikan  dengan  CAR menunjukkan  nilai  sebesar  0,718.  Artinya  bahwa  variabel  ini  memiliki  hubungan  searah dengan  NIM.  Jika  variabel capital  adequacy  ratio yang  diproyeksikan  dengan  CAR meningkat  sebesar  satu  satuan  sementara  variabel  lainnya  diasumsikan  konstan  atau  sama dengan nol, maka NIM akan meningkat sebesar 0,718.

## 3.5 Metode Analisis Data
3.5.1 Koefisien Determinasi (R 2 )

## Tabel 17. Uji Koefisien Determinasi terhadap ROA
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,829 0,688 0,509 0,15649
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi terhadap variabel ROA seperti pada tabel 17 di atas, diperoleh nilai Adjusted R Square sebesar 0,509 yang artinya pengaruh variabel independen yaitu mobile banking (X 1 ), internet banking (X 2 ), SMS banking (X 3 ), dan variabel kontrol yaitu CAR terhadap variabel dependen yaitu ROA sebesar 50,9% sementara sisanya 49,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## Tabel 18. Uji Koefisien Determinasi terhadap ROE
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,671 0,450 0,136 0,20970
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi terhadap variabel ROE seperti pada tabel 18 di atas, diperoleh nilai Adjusted R Square sebesar 0,136 yang artinya pengaruh variabel independen yaitu mobile banking (X 1 ), internet banking (X 2 ), SMS banking (X 3 ), dan variabel kontrol yaitu CAR terhadap variabel dependen yaitu ROE sebesar 13,6% sementara sisanya 86,4% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## Tabel 19. Uji Koefisien Determinasi terhadap NIM
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,930 0,866 0,789 0,02774 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan hasil uji  koefisien determinasi  terhadap variabel  NIM seperti  pada tabel 19  di  atas,  diperoleh  nilai Adjusted  R  Square sebesar  0,789  yang  artinya  pengaruh  variabel independen yaitu mobile banking (X 1 ), internet banking (X 2 ), SMS banking (X 3 ), dan variabel kontrol  yaitu  CAR  terhadap  variabel  dependen  yaitu  NIM  sebesar  78,9%  sementara  sisanya 21,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## 3.5.2 Uji F (ANOVA)
Tabel 20. Hasil Uji F terhadap ROA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 0,378 4 0,094 3,854 0,058 Residual 0,171 7 0,024 Total 0,549 11 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  20  di  atas,  diperoleh  nilai  probabilitas  sebesar  0,058  >  dari  0,05 sesuai  dasar  pengambilan  keputusan  pada  uji  F,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel mobile  banking (X 1 ), internet  banking (X 2 ), SMS  banking (X 3 ),  dan  variabel  kontrol  yaitu CAR secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel ROA.
Tabel 21. Hasil Uji F terhadap ROE Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 0,252 4 0,063 1,431 0,318 Residual 0,308 7 0,044 Total 0,560 11 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  21  di  atas,  diperoleh  nilai  probabilitas  sebesar  0,318  >  dari  0,05 sesuai  dasar  pengambilan  keputusan  pada  uji  F,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel mobile  banking (X 1 ), internet  banking (X 2 ), SMS  banking (X 3 ),  dan  variabel  kontrol  yaitu CAR secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel ROE.
Tabel 22. Hasil Uji F terhadap NIM Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 0,035 4 0,009 11,283 0,004 Residual 0,005 7 0,001 Total 0,040 11 Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  22  di  atas,  diperoleh  nilai  probabilitas  sebesar  0,004  <  dari  0,05 sesuai  dasar  pengambilan  keputusan  pada  uji  F,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel mobile  banking (X 1 ), internet  banking (X 2 ), SMS  banking (X 3 ),  dan  variabel  kontrol  yaitu CAR secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel NIM.

## 3.5.3 Uji t (Parsial)
Tabel 23. Hasil Uji T terhadap ROA Coefficients Model B Sig. α = 5% Keterangan 1 (Constant) -2,597 0,355 > MB (X 1 ) -0,392 0,049 < Terdukung IB (X 2 ) 0,184 0,141 > Tidak Terdukung SB (X 3 ) 0,121 0,089 > Tidak Terdukung CAR 2,843 0,109 > Tidak Terdukung Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  23  di  atas,  dari  empat  variabel  yang  termasuk  ke  dalam  model regresi,  variabel internet  banking (X 2 ), SMS  banking (X 3 ),  dan  variabel  kontrol  yaitu  CAR tidak  signifikan  terhadap  variabel  ROA,  hal  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  nilai  signifikansi variabel internet  banking (X 2 )  sebesar  0,141, SMS  banking (X 3 )  sebesar  0,089,  dan  CAR sebesar  0,109,  dan  nilai  tiga  variabel  tersebut  lebih  besar  dari  0,05.  Pada  variabel mobile banking (X 1 ) diperoleh nilai sebesar 0,049 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel mobile banking (X 1 ) signifikan dan berpengaruh terhadap ROA.

## Tabel 24. Hasil Uji T terhadap ROE
Coefficients Model B Sig. α = 5% Keterangan 1 (Constant) 0,382 0,917 > MB (X 1 ) -0,231 0,332 > Tidak Terdukung IB (X 2 ) 0,123 0,437 > Tidak Terdukung SB (X 3 ) 0,006 0,941 > Tidak Terdukung CAR 1,235 0,570 > Tidak Terdukung
Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan tabel 24 di atas, dari empat variabel yang termasuk ke dalam model regresi, variabel mobile banking (X 1 ), internet banking (X 2 ), SMS banking (X 3 ), dan variabel kontrol yaitu CAR tidak signifikan terhadap variabel ROE, hal ini dapat dilihat pada tabel nilai signifikansi variabel mobile banking (X 1 ) sebesar 0,332, internet banking (X 2 ) sebesar 0,437, SMS banking (X 3 ) sebesar 0,941, dan CAR sebesar 0,570, dan nilai empat variabel tersebut lebih besar dari 0,05.
Tabel 25. Hasil Uji T terhadap NIM Coefficients Model B Sig. α = 5% Keterangan 1 (Constant) 0,121 0,802 > MB (X 1 ) -0,103 0,010 < Terdukung IB (X 2 ) 0,031 0,157 > Tidak Terdukung SB (X 3 ) 0,031 0,024 < Terdukung CAR 0,718 0,034 < Terdukung Sumber: Data olahan, 2022 (Output SPSS)
Berdasarkan  tabel  25  di  atas,  dari  empat  variabel  yang  termasuk  ke  dalam  model regresi,  variabel internet  banking (X 2 )  tidak  signifikan  terhadap  variabel  NIM,  hal  ini  dapat dilihat  pada  tabel  nilai  signifikansi  variabel internet  banking (X 2 )  sebesar  0,157  yang  lebih besar dari 0,05. Pada variabel mobile banking (X 1 ) diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,010, SMS banking (X 3 ) sebesar 0,024, dan CAR sebesar 0,034. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel mobile  banking (X 1 ), SMS  banking (X 3 ),  serta  CAR  signifikan  dan  berpengaruh terhadap NIM.

## 3.6 Pembahasan Hasil Penelitian
3.6.1 Pengaruh Mobile Banking terhadap Return on Asset
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel mobile  banking yang  diproyeksikan dengan MB memiliki nilai signifikansi 0,049 < 0,05 yang artinya bahwa mobile banking yang diproyeksikan  dengan  MB  berpengaruh  terhadap return  on  asset pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini dipengaruhi  oleh  penggunaan  layanan mobile  banking dapat  mendorong  peningkatan
pengembalian aset atas investasi teknologi di perbankan. Layanan mobile banking juga dapat mengurangi  biaya  operasional  rata-rata  dan  biaya  fisik overhead yang  diderita  oleh  bank sehingga  dengan  adanya  layanan mobile  banking maka  akan  berpengaruh  positif  terhadap profitabilitas  perbankan  (Tam  &  Oliveira,  2017).  Dapat  disimpulkan  bahwa  H1a mobile banking berpengaruh positif terhadap return on asset, terdukung.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kemunto  &  Kibati (2016)  dan    Tam  &  Oliveira  (2017)  yang  menyatakan  bahwa mobile  banking berpengaruh positif  terhadap return  on  asset. Artinya,  penggunaan  layanan mobile  banking dapat membantu bank untuk mengurangi biaya fisik, peningkatan kinerja, cakupan yang lebih luas, kenyamanan nasabah, serta pertumbuhan pendapatan.

## 3.6.2 Pengaruh Mobile Banking terhadap Return on Equity
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel mobile  banking yang  diproyeksikan dengan MB memiliki nilai signifikansi 0,332 > 0,05 yang artinya bahwa mobile banking yang diproyeksikan  dengan  MB  tidak  berpengaruh  terhadap return  on  equity pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini  dapat disebabkan karena peningkatan adopsi fintech tidak diiringi oleh peningkatan jumlah nasabah yang menggunakan layanan mobile banking, sehingga biaya yang terkait infrastruktur fintech, pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan  jumlah pendapatan  dari  layanan fintech yang  diharapkan.  Faktor  selanjutnya  yaitu  persaingan  antar bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini  dapat  mengikis  margin keuntungan untuk inovasi. Faktor lainnya yaitu terkait keamanan dari layanan mobile banking itu sendiri seperti masih ditemukannya kasus pembobolan mobile banking di Indonesia yang membuat masyarakat menjadi ragu untuk menggunakan layanan tersebut.  Dapat disimpulkan bahwa H2a mobile banking berpengaruh positif terhadap return on equity, tidak terdukung. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Al-Smadi et al. (2011) dan  Lavinia  Mihaela  (2014)  yang  menemukan  dampak  negatif  penerapan fintech terhadap return  on  equity yang  disebabkan  oleh  investasi  besar  pada  teknologi,  anggaran  iklan  yang tinggi,  serta  nasabah  di  negara  berkembang  sebagian  besar  telah  terbiasa  dengan  perbankan berbasis  tradisional  sehingga  membutuhkan  waktu  untuk  terbiasa  menggunakan  teknologi baru.

## 3 .6.3 Pengaruh Mobile Banking terhadap Net Interest Margin
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel mobile  banking yang  diproyeksikan dengan MB memiliki nilai signifikansi 0,010 < 0,05 yang artinya bahwa mobile banking yang diproyeksikan  dengan  MB  berpengaruh  terhadap net  interest  margin pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini disebabkan karena dengan adanya kemudahan layanan fintech bagi nasabah akan berpengaruh terhadap kenaikan pendapatan bunga di perbankan, sehingga nilai NIM juga akan meningkat karena  layanan fintech merupakan  salah  satu  penggunaan  aset  produktif.  Dapat  disimpulkan bahwa H3a mobile banking berpengaruh positif terhadap net interest margin, terdukung. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Oyewole et al. (2013) dan  Siddik et  al. (2016)  yang  menyatakan  bahwa mobile  banking berpengaruh  signifikan terhadap net  interest  margin. Artinya,  layanan mobile  banking dapat  meningkatkan kenyamanan nasabah sehingga berdampak pada kenaikan tingkat net interest margin.

## 3.6.4 Pengaruh Internet Banking terhadap Return on Asset
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel internet  banking yang  diproyeksikan dengan IB memiliki nilai signifikansi 0,141 > 0,05 yang artinya bahwa internet banking yang diproyeksikan  dengan  IB  tidak  berpengaruh  terhadap return  on  asset pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini  dapat disebabkan karena peningkatan adopsi fintech tidak diiringi oleh peningkatan jumlah nasabah yang  menggunakan  layanan internet  banking, sehingga  biaya  yang  terkait  infrastruktur fintech, pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan jumlah pendapatan dari layanan fintech yang diharapkan. Faktor selanjutnya yaitu persaingan antar  bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini  dapat  mengikis  margin keuntungan  untuk  inovasi.  Faktor  lainnya  yaitu  terkait  keamanan  dari  layanan internet banking itu  sendiri  seperti  masih  ditemukannya  kasus  pembobolan internet  banking di Indonesia  yang  membuat  masyarakat  menjadi  ragu  untuk  menggunakan  layanan  tersebut. Dapat disimpulkan bahwa H1b internet banking berpengaruh positif terhadap return on asset, tidak terdukung.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Al-Smadi et al. (2011) dan  Lavinia  Mihaela  (2014)  yang  menemukan  dampak  negatif  penerapan fintech terhadap return  on  asset yang  disebabkan  oleh  investasi  besar  pada  teknologi,  anggaran  iklan  yang tinggi,  serta  nasabah  di  negara  berkembang  sebagian  besar  telah  terbiasa  dengan  perbankan berbasis  tradisional  sehingga  membutuhkan  waktu  untuk  terbiasa  menggunakan  teknologi baru.

## 3.6.5 Pengaruh Internet Banking terhadap Return on Equity
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel internet  banking yang  diproyeksikan dengan IB memiliki nilai signifikansi 0,437 > 0,05 yang artinya bahwa internet banking yang diproyeksikan  dengan  IB  tidak  berpengaruh  terhadap return  on  equity pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini  dapat disebabkan karena peningkatan adopsi fintech tidak diiringi oleh peningkatan jumlah nasabah yang  menggunakan  layanan internet  banking, sehingga  biaya  yang  terkait  infrastruktur fintech, pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan jumlah pendapatan dari layanan fintech yang diharapkan. Faktor selanjutnya yaitu persaingan antar  bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini  dapat  mengikis  margin keuntungan  untuk  inovasi.  Faktor  lainnya  yaitu  terkait  keamanan  dari  layanan internet banking itu  sendiri  seperti  masih  ditemukannya  kasus  pembobolan internet  banking di Indonesia  yang  membuat  masyarakat  menjadi  ragu  untuk  menggunakan  layanan  tersebut. Dapat  disimpulkan  bahwa  H2b internet  banking berpengaruh  positif  terhadap return  on equity, tidak terdukung.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Al-Smadi et al. (2011) dan  Lavinia  Mihaela  (2014)  yang  menemukan  dampak  negatif  penerapan fintech terhadap return  on  equity yang  disebabkan  oleh  investasi  besar  pada  teknologi,  anggaran  iklan  yang tinggi,  serta  nasabah  di  negara  berkembang  sebagian  besar  telah  terbiasa  dengan  perbankan berbasis  tradisional  sehingga  membutuhkan  waktu  untuk  terbiasa  menggunakan  teknologi baru.

## 3.6.6 Pengaruh Internet Banking terhadap Net Interest Margin
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel internet  banking yang  diproyeksikan dengan IB memiliki nilai signifikansi 0,157 > 0,05 yang artinya bahwa internet banking yang diproyeksikan  dengan  IB  tidak  berpengaruh  terhadap net  interest  margin pada  perbankan
konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini  dapat disebabkan karena peningkatan adopsi fintech tidak diiringi oleh peningkatan jumlah nasabah yang  menggunakan  layanan internet  banking, sehingga  biaya  yang  terkait  infrastruktur fintech, pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan jumlah pendapatan dari layanan fintech yang diharapkan. Faktor selanjutnya yaitu persaingan antar  bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini  dapat  mengikis  margin keuntungan  untuk  inovasi.  Faktor  lainnya  yaitu  terkait  keamanan  dari  layanan internet banking itu  sendiri  seperti  masih  ditemukannya  kasus  pembobolan internet  banking di Indonesia  yang  membuat  masyarakat  menjadi  ragu  untuk  menggunakan  layanan  tersebut. Dapat  disimpulkan  bahwa  H3b internet  banking berpengaruh  positif  terhadap net  interest margin, tidak terdukung.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Al-Smadi et al. (2011) dan Lavinia Mihaela (2014) yang menemukan dampak negatif penerapan fintech terhadap net interest  margin yang  disebabkan  oleh  investasi  besar  pada  teknologi,  anggaran  iklan  yang tinggi,  serta  nasabah  di  negara  berkembang  sebagian  besar  telah  terbiasa  dengan  perbankan berbasis  tradisional  sehingga  membutuhkan  waktu  untuk  terbiasa  menggunakan  teknologi baru.

## 3.6.7 Pengaruh SMS Banking terhadap Return on Asset
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel SMS  banking yang  diproyeksikan dengan  SB  memiliki  nilai  signifikansi  0,089  >  0,05  yang  artinya  bahwa SMS  banking yang diproyeksikan  dengan  SB  tidak  berpengaruh  terhadap return  on  asset pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini  dapat disebabkan karena peningkatan adopsi fintech tidak diiringi oleh peningkatan jumlah nasabah yang  menggunakan  layanan SMS  banking, sehingga  biaya  yang  terkait  infrastruktur fintech, pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan  jumlah pendapatan  dari  layanan fintech yang  diharapkan.  Faktor  selanjutnya  yaitu  persaingan  antar bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini  dapat  mengikis  margin keuntungan  untuk  inovasi.  Dapat  disimpulkan  bahwa  H1c SMS  banking berpengaruh  positif terhadap return on asset, tidak terdukung.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Al-Smadi et al. (2011) dan  Lavinia  Mihaela  (2014)  yang  menemukan  dampak  negatif  penerapan fintech terhadap return  on  asset yang  disebabkan  oleh  investasi  besar  pada  teknologi,  anggaran  iklan  yang tinggi,  serta  nasabah  di  negara  berkembang  sebagian  besar  telah  terbiasa  dengan  perbankan berbasis  tradisional  sehingga  membutuhkan  waktu  untuk  terbiasa  menggunakan  teknologi baru.

## 3.6.8 Pengaruh SMS Banking terhadap Return on Equity
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel SMS  banking yang  diproyeksikan dengan  SB  memiliki  nilai  signifikansi  0,941  >  0,05  yang  artinya  bahwa SMS  banking yang diproyeksikan  dengan  SB  tidak  berpengaruh  terhadap return  on  equity pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini  dapat disebabkan karena peningkatan adopsi fintech tidak diiringi oleh peningkatan jumlah nasabah yang  menggunakan  layanan SMS  banking, sehingga  biaya  yang  terkait  infrastruktur fintech, pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan  jumlah pendapatan  dari  layanan fintech yang  diharapkan.  Faktor  selanjutnya  yaitu  persaingan  antar bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini  dapat  mengikis  margin
keuntungan  untuk  inovasi.  Dapat  disimpulkan  bahwa  H2c SMS  banking berpengaruh  positif terhadap return on equity, tidak terdukung.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Al-Smadi et al. (2011) dan  Lavinia  Mihaela  (2014)  yang  menemukan  dampak  negatif  penerapan fintech terhadap return  on  equity yang  disebabkan  oleh  investasi  besar  pada  teknologi,  anggaran  iklan  yang tinggi,  serta  nasabah  di  negara  berkembang  sebagian  besar  telah  terbiasa  dengan  perbankan berbasis  tradisional  sehingga  membutuhkan  waktu  untuk  terbiasa  menggunakan  teknologi baru.

## 3.6.9 Pengaruh SMS Banking terhadap Net Interest Margin
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel SMS  banking yang  diproyeksikan dengan  SB  memiliki  nilai  signifikansi  0,024  <  0,05  yang  artinya  bahwa SMS  banking yang diproyeksikan  dengan  SB  berpengaruh  terhadap net  interest  margin pada  perbankan konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021.  Hal  ini disebabkan karena layanan SMS banking berpengaruh positif terhadap pendapatan bunga bank dan  nilai  NIM  juga  akan  meningkat  karena  layanan SMS  banking merupakan  salah  satu penerapan  aset  produktif.  Dapat  disimpulkan  bahwa  H3c SMS  banking berpengaruh  positif terhadap net interest margin, terdukung.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Oyewole et al. (2013) dan  Siddik et  al. (2016)  yang  menyatakan  bahwa SMS  banking berpengaruh  signifikan terhadap net  interest  margin. Artinya,  penggunaan  layanan SMS  banking oleh  nasabah  akan mendorong naiknya net interest margin di perbankan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  analisis,  pengujian  hipotesis,  dan  interpretasi  data  yang  telah  dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1. Mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap return on asset (Y 1 ) yang diproyeksikan dengan ROA, hal ini disebabkan  karena  layanan mobile  banking dapat  mengurangi  biaya  operasional rata-rata dan biaya fisik overhead yang diderita oleh bank sehingga dengan adanya layanan mobile  banking makan  akan  berpengaruh  positif  terhadap  profitabilitas perbankan (return on asset).
2. Mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB  tidak  memiliki  pengaruh yang  signifikan  terhadap return  on  equity (Y 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  ROE, hal  ini  disebabkan  karena  peningkatan  adopsi fintech tidak  diiringi  oleh peningkatan  jumlah  nasabah  yang  menggunakan  layanan mobile  banking , sehingga biaya yang terkait infrastruktur fintech , pemeliharaan berkelanjutan, dan pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan  jumlah  pendapatan  dari  layanan fintech yang  diharapkan.  Faktor  selanjutnya  yaitu  persaingan  antar  bank  yang menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini  dapat  mengikis  margin keuntungan  untuk  inovasi.  Faktor  lainnya  yaitu  terkait  keamanan  dari  layanan mobile banking itu sendiri seperti masih ditemukannya kasus pembobolan mobile banking di Indonesia yang membuat masyarakat menjadi ragu untuk menggunakan layanan tersebut.
3. Mobile  banking (X 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  MB  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap net interest margin (Y 3 ) yang diproyeksikan dengan NIM, hal ini  disebabkan  karena  dengan  adanya  kemudahan  layanan fintech bagi  nasabah
akan  berpengaruh  terhadap  kenaikan  pendapatan  bunga  di  perbankan,  sehingga nilai  NIM  juga  akan  meningkat  karena  layanan mobile  banking merupakan  salah satu penggunaan aset produktif.
4. Internet  banking (X 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  IB  tidak  memiliki  pengaruh yang  signifikan  terhadap return  on  asset (Y 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  ROA, return  on  equity (Y 2 )  yang  diproyeksikan  dengan  ROE,  dan net  interest  margin (Y 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  NIM,  hal  ini  disebabkan  karena  peningkatan adopsi fintech tidak diiringi oleh peningkatan jumlah nasabah yang menggunakan layanan internet  banking ,  sehingga  biaya  yang  terkait  infrastruktur fintech , pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi  dibandingkan jumlah pendapatan dari layanan fintech yang diharapkan. Faktor selanjutnya yaitu persaingan  antar  bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip,  sehingga  hal  ini dapat  mengikis  margin  keuntungan  untuk  inovasi.  Faktor  lainnya  yaitu  terkait keamanan  dari  layanan internet  banking itu  sendiri  seperti  masih  ditemukannya kasus  pembobolan internet  banking di  Indonesia  yang  membuat  masyarakat menjadi ragu untuk menggunakan layanan tersebut.
5. SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap return  on  asset (Y 1 )  yang  diproyeksikan  dengan  ROA  dan return on equity (Y 2 ) yang diproyeksikan dengan ROE, hal ini disebabkan karena peningkatan  adopsi fintech tidak  diiringi  oleh  peningkatan  jumlah  nasabah  yang menggunakan  layanan SMS  banking ,  sehingga  biaya  yang  terkait  infrastruktur fintech ,  pemeliharaan  berkelanjutan,  dan  pelatihan  karyawan  lebih  tinggi dibandingkan  jumlah  pendapatan  dari  layanan fintech yang  diharapkan.  Faktor selanjutnya  yaitu  persaingan  antar  bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip, sehingga hal ini dapat mengikis margin keuntungan untuk inovasi.
6. SMS  banking (X 3 )  yang  diproyeksikan  dengan  SB  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap net interest margin (Y 3 ) yang diproyeksikan dengan NIM, hal ini  disebabkan  karena  dengan  adanya  kemudahan  layanan fintech bagi  nasabah akan  berpengaruh  terhadap  kenaikan  pendapatan  bunga  di  perbankan,  sehingga nilai NIM juga akan meningkat karena layanan SMS banking merupakan salah satu penggunaan aset produktif.

## 4.2 Keterbatasan
Berdasarkan  hasil  yang  telah  disimpulkan,  penelitian  ini  memiliki  beberapa keterbatasan yaitu:
1. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  tiga  variabel  independen  yang  meliputi mobile banking,  internet  banking ,  dan SMS  banking ,  serta  menggunakan  variabel  kontrol yaitu capital  adequacy  ratio  (CAR). Dalam  menjelaskan  hubungan  keempat  variabel tersebut  terhadap return  on  equity  (ROE) ,  diperoleh  nilai Adjusted  R  Square sebesar 0,136  atau  13,6%  sementara  sisanya  yaitu  86,4%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
2. Penelitian ini hanya menggunakan sampel bank konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sehingga belum menambahkan data bank syariah.
3. Jumlah periode amatan dalam penelitian ini hanya lima tahun yaitu tahun 2017-2021.

## 4.3 Saran
Berdasarkan  keterbatasan  penelitian  yang  telah  diuraikan  di  atas,  maka  saran  yang dapat diberikan oleh peneliti adalah sebagai berikut:
1. Peneliti  selanjutnya  diharapkan  mampu  untuk  menambahkan  variabel  independen lainnya  karena  melihat  dari  hasil  uji  regresi  bahwa  model  regresi  pada  variabel independen (mobile banking, internet banking, dan SMS banking) terhadap return on equity dalam penelitian ini hanya diperoleh nilai Adjusted R Square sebesar 0,136 atau 13,6% sementara sisanya yaitu 86,4% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam  penelitian  ini.  Adapun menurut  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  terdapat beberapa  layanan  lain  yang  termasuk  kedalam  kategori fintech perbankan  seperti ATM,  EDC, credit/debit  card,  phone  banking, dan video  banking, sehingga  peneliti selanjutnya  diharapkan  mampu  untuk  dapat  menambahkan  variabel-variabel  tersebut kedalam penelitiannya agar dapat memberikan kontribusi yang lebih baik.
2. Peneliti  selanjutnya  diharapkan  untuk  menambahkan  data  bank  syariah,  sehingga dapat lebih digeneralisasi.
3. Peneliti  selanjutnya  juga  diharapkan  untuk  dapat  memperpanjang  periode  penelitian, sehingga dapat memperoleh hasil penelitian yang lebih komprehensif.

## 4.4 Implikasi Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  implikasi  bagi  perbankan  dalam  menganalisis  dan meningkatkan kinerja melalui layanan fintech. Diterapkannya layanan fintech pada perbankan saja  tidak  cukup,  namun  harus  diimbangi  dengan  manajemen  yang  baik  sehingga  mampu untuk terus menciptakan inovasi-inovasi produk perbankan digital sebagai strategi kompetitif serta demi meningkatkan profit dan layanan perbankan bagi nasabah. Manajemen perbankan juga  diharapkan  dapat  menyadari  beberapa  faktor  yang  membuat  layanan fintech menjadi tidak  menarik,  antara  lain  persaingan  antar  bank  yang  menawarkan  fasilitas  yang  mirip sehingga  dapat  mengikis  margin  keuntungan  untuk  inovasi,  layanan  internet  yang  buruk, tingkat  melek  huruf  yang  rendah,  dan  lebih  memastikan  keamanan  yang  memadai  terhadap peretasan  dari  layanan fintech itu  sendiri.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  berguna  bagi investor untuk lebih cermat dalam mengambil keputusan berinvestasi dengan memperhatikan faktor-faktor yang dapat memengaruhi kinerja keuangan perbankan, sehingga dapat mencegah dan meminimalisir terjadinya kerugian dalam berinvestasi.

## 6. REFERENSI
Akhisar,  İ.,  Tunay,  K.  B.,  &  Tunay,  N.  (2015).  The  Effects  of  Innovations  on  Bank Performance:  The  Case  of  Electronic  Banking  Services. Procedia  -  Social  and Behavioral Sciences , 195 , 369–375. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.06.336
Alfatihah,  P.,  &  Sundari,  B.  (2021).  Pengaruh  Transaksi  Perbankan  Elektronik  (Electronic Banking)  Terhadap  Kinerja  Keuangan  Entitas  Publik  Perbankan. Jurnal  Ilmiah Ekonomi Bisnis , 26 (1), 30–40. https://doi.org/10.35760/eb.2021.v26i1.3383
Al-Smadi Assistant Professor, M. O., Oqlah Al-Smadi, M., Al-Wabel Assistant Professor, S. A., & Ali Al-Wabel, S. (2011). Journal of Internet Banking and Commerce The Impact of E-Banking on The Performance of Jordanian Banks. In Journal of Internet Banking and Commerce (Vol. 16, Issue 2). http://www.arraydev.com/commerce/jibc/
Anggreiny,  I.,  Syarifuddin,  A.,  Tui,  S.,  Tinggi,  S.,  Ekonomi,  I.,  &  Makassar,  Y.  (n.d.). Dampak Short Message  Service Banking  Dan Mobile Banking  72 Iin  Anggreiny  1.  In Andi Syarifuddin (Vol. 2).
Chell, E. (2008). The Entrepreneurial Personality: A Social Construction, Second edition.
Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan  Program  IBM  SPSS  23 (8th  ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25 .  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Davy  Hendri.  (2015)  Biaya  Intermediasi  Keuangan  Perbankan  Indonesia:  Peranan  Regulasi dan Institusi | 43.
Imamah,  N.,  &  Ayu  Safira,  D.  (2021). Pengaruh  Mobile  Banking  Terhadap  Profitabilitas Bank Di Bursa Efek Indonesia . https://profit.ub.ac.id
Kemunto  Oira,  J.,  &  Kibati,  D.  P.  (2016).  Influence  of  Innovation  on  The  Performance  of Commercial Banks in Nakuru Central Business District. IOSR Journal of Business and Management , 18 (10), 102–113. https://doi.org/10.9790/487x-181003102113
Khabibah, N. A., Octisari, S. K., & Nugraheni, A. P. (2020). CASA, NIM, dan Profitabilitas Perbankan di Indonesia CASA, NIM, and Banking Profitability in Indonesia .
Lavinia  Mihaela,  G.  (2014).  The  impact  of  Internet  technology  on  the  Romanian  banks performance.
Mahdi, K. (2012). Internet Banking . Gramedia.
Margaretha,  F.  (2015).  Dampak  Electronic  Banking  Terhadap  Kinerja  Perbankan  Indonesia.
In Jurnal
Keuangan
dan
Perbankan (Vol. 514, Issue 3). http://jurkubank.wordpress.com
Muljawan,  D.,  Hafidz,  J.,  Astuti,  R.  I.,  &  Oktapiani,  R.  (2014). Faktor-Faktor  Penentu Efisiensi  Perbankan  Indonesia  Serta  Dampaknya  Terhadap  Perhitungan  Suku  Bunga Kredit .
Onay,  C.,  &  Ozsoz,  E.  (2013).  The  Impact  of  Internet-Banking  on  Brick  and  Mortar Branches:  The  Case  of  Turkey. Journal  of  Financial  Services  Research , 44 (2),  187– 204. https://doi.org/10.1007/s10693-011-0124-9
Oyewole,S., O., Abba, M., Gambo, J., & Abam, I. (2013). E-banking and Bank Performance: Evidence  from  Nigeria.  In International  Journal  of  Scientific  Engineering  and Technology (Issue 2).
Shanmugam, K. R., & Nigam, R. (2020). Impact of technology on the financial performance of Indian commercial banks: a clustering based approach. Innovation and Development , 10 (3), 433–449. https://doi.org/10.1080/2157930X.2019.1685792
Siddik, M. N. A., Sun, G., Kabiraj,  S., Shanmugan, J., &  Yanjuan, C. (2016). Impacts  of  e- banking  on  performance  of  banks  in  a  developing  economy:  empirical  evidence  from Bangladesh. Journal  of  Business  Economics  and  Management , 17 (6),  1066–1080. https://doi.org/10.3846/16111699.2015.1068219
Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian  Pendidikan  (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan R&D) . Alfabeta.
Tam,  C.,  &  Oliveira,  T.  (2017).  Literature  review  of  mobile  banking  and  individual performance. In International Journal of Bank Marketing (Vol. 35, Issue 7, pp. 1042– 1065). Emerald Group Publishing Ltd. https://doi.org/10.1108/IJBM-09-2015-0143
Xu, X., & Wang, Y. (1999). Ownership structure and corporate governance in Chinese stock companies. In China Economic Review (Vol. 10).
Yudhistira,  A.  W.  (2015,  July  23). Rentan  Intervensi,  Saham  BUMN  Berjatuhan . Katadata.Co.Id.