## ANALISIS TEKNOLOGI FINANSIAL SAAT PANDEMI COVID-19 TERHADAP KINERJA PERBANKAN DI  INDONESIA
Tri Kunawangsih Purnamaningrum 1 , Antyo Pracoyo 2*
1 Universitas Trisakti, Jalan Kyai Tapa No. 1 Grogol · Jakarta Barat
2 Indonesia Banking School, Jl. Kemang Raya No.35, Kota Jakarta Selatan , * Coresponding Author: antyo.pracoyo@ibs.ac.id ABSTRACT Purpose : The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  the  performance  of  banks listed on the Indonesia Stock Exchange utilizing various technology platforms during pandemi COVID-19 Design/Methodology /Approach : The  independent  variables  used  in both  research  models  consist  of ITF,  LDR,  NPL.  This  study  uses  two  models,  in  the  first  model  as the  dependent  variable  ROA,  while  in  the  second  model  BOPO  as the  dependent  variable.  In  order  to  fulfill  the  objectives  of  this study, the sample used was 40 conventional banks which during the observation period were listed on the Indonesia Stock Exchange. In this  study  using  quarterly  data  throughout  2020,  consisting  of quarters  1,  2,  3  and  4.  Based  on  the  initial  data  presented  when processed,  they  were  forced  to  discard  some  of  the  available  data for  both  the  first  and  second  models.  The  mechanism  for  deleting processed  data  is  because  the  data  is  included  in  the  outlier category.  For  data  categorized  as  outliers,  a  data  reduction mechanism is carried out Findings : The  results  of  the  calculation  show  that  the  ITF  has  a  good  and significant influence in both the first and second models Keywords : BEI, COVID-19, ITF, LDR, NPL, ROA, BOPO JEL Classification : E52, I15

## PENDAHULUAN
Saat  ini  sektor  perbankan  di  dunia  mengalami  gejolak  kemajuan  teknologi  dengan munculnya perusahaan rintisan sektor keuangan yang menimbulkan terjadinya persaingan layanan. Dalam kenyatannya perbankan menghadapi sepuluh bagian kemajuan teknologi. Adapun  sepuluh  kemajuan  teknologi  tersebut  adalah: Augmented  Reality,  Smart Machines,  Prescriptive  security,  Instant  payment,  Quantum  Computing,  Blockchain, Robotic  Process  Automation,  Hybrid  Cloud,  Artificial  Intelligence,  API  Platforms (The Financial Brand, 2023).
Perbankan  sedang  melakukan  perubahan  teknologi  dengan  dua  alasan  yaitu:  mengubah keinginan  pelanggan  disertai  dengan  peningkatan  kemajuan  teknologi.  Bank  yang eksisting  harus  cepat  merespon  inovasi  layanan  kepada  pelanggan.  Persaingan  dengan perusahaan fintek rintisan yang berbasis teknologi terkini dapat menciptakan pengalaman
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023 : 129 - 140
DOI:  http://dx.doi.org/10.25105/me.v31i1.18232 ISSN : 0853-3970 (print)
Submission date: 20 September 2023
Accepted date: 2 October 2023
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
unik  seputar  layanan  perbankan  dan  layanan  keuangan  lainnya  semakin  terasa  di masyarakat  milenial.  Perbankan  yang  masih  menggunakan  model  layanan  bersifat tradisional  tentu  saja  berbeda  dengan  perusahaan rintisan  fintek  yang  berani  melakukan lompatan inovatif menggunakan kemajuan teknologi.
Bank  eksisting  mempunyai  keberanian  untuk  investasi  dalam  teknologi  dan  berinovasi akan  memiliki  peluang  terbaik  dalam  masa  era  baru  setelah  pandemi  COVID-19  usai. Oleh  karena  itu  industri  perbankan  harus  merencanakan  realitas  ekonomi  baru  sebagai dampak dari COVID-19. Meskipun prediksi keadaan seputar ekonomi pasca  COVID-19 belum  mepunyai  gambaran  maupun  perhitungan  yang  pasti.  Artinya  sampai  saat  ini masyarakat  belum  mengetahui  seberapa  dalamnya  situasi  dan  kondisi  resesi  global  ini terjadi.
Saat ini beberapa bank baik di negara lain maupun di Indonesia sudah mempunyai bentuk rancangan  perbankan  digital  ( Teknologi  Finansial  platform –DBP).  DBP  membuka peluang  bahwa  bank  memusatkan  pada  ekosistem  internal,  sehingga  mulai  melakukan proses  transformasi  sebagai  bank  digital  murni.  Namun  demikian  seiring  kecepatan perkembangan  teknologi  maka  perbankan  digital  merupakan  bagian  yang  semakin  luas memberikan  layanan  perbankan  secara online kepada  nasabah  dapat  lebih  cepat disampaikan  secara  real  time.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sampel  40  bank konvensional di Indonesia sekaligus saat menghadapi pandemi COVID-19.
Pada kajian yang dilakukan oleh Vives yang berjudul: Digital Disruption in Banking and its Impact on Competition , menganalisis kemungkinan strategi para pemain yang terlibat -  pemain  lama  dan  perusahaan FinTech dan BigTech -  dan  peran  regulasi.  Industri menghadapi  transformasi  dan  restrukturisasi  radikal,  serta  bergerak  menuju  model berbasis platform yang  berpusat  pada  pelanggan.  Persaingan  akan  meningkat  ketika pemain  baru  memasuki  industri,  tetapi  dampak  jangka  panjangnya  lebih  terbuka. Regulasi akan secara tegas mempengaruhi sejauh mana BigTech akan memasuki industri dan  siapa  pemain  dominannya.  Tantangan  bagi  regulator  adalah  untuk  menjaga  level playing  field  yang  mencapai  keseimbangan  yang  tepat  antara  mendorong  inovasi  dan menjaga  stabilitas  keuangan.  Kekhawatiran  tentang  perlindungan  konsumen  muncul  ke permukaan (Vives, 2020).
Penelitian  pada  perbankan  India  memberikan  gambaran  bahwa,  pandemi  COVID-19 mengganggu  kondisi  ekonomi  dunia  secara  keseluruhan.  Dalam  tulisannya  mereka menyampaikan  ini  merupakan  sejarah  kehidupan  manusia  barangkali  periode  paling tragis. Kondisi tersebut dialami baik oleh negara berkembang maupun negara paling maju sekalipun,  tidak  dapat  lolos  dari  pandemi  ini.  Perekonomian  sangat  terdampak  akibat pandemi COVID-19. Bank Cadangan India; Bank Apex India membuat perubahan yang diperlukan  dengan  bantuan  ahli  dalam  kebijakan  mereka  untuk  menghadapi  pandemi COVID-19.  Seluruh  sektor  Perbankan  India  menghadapi  dan  terus  menghadapi  banyak tantangan seperti masalah likuiditas, Reserve Bank Of Indian menurunkan tingkat REPO untuk  beberapa  nama.  Ketika  situasi  berubah  karena  pandemi  COVID-19,  pemerintah mendorong orang untuk merancang model bisnis yang inovatif untuk lingkungan industri
Analisis Teknologi Finansial Saat Pandemi Covid-19 terhadap Kinerja Perbankan di  Indonesia__
baru.  Berfokus  pada  membangun  ekosistem  digital  yang  kuat  dengan  memanfaatkan teknologi terbaru (Bobade, A.A. dan Patil Vidyapeeth, 2020)
Penelitian  yang  dilakukan  di  India,  bahwa  wabah  COVID-19  merupakan  kejutan  yang luar  biasa  bagi  perekonomian  India,  memengaruhi  semua  sektor  di  tingkat  makro  di seluruh negeri. Kajian ini memberikan gambaran umum tentang dampak situasi COVID- 19  terhadap  ekonomi  India  dan  sektor  perbankannya.  Penelitian  juga  menganalisis berbagai  langkah  kebijakan  yang  diambil  oleh  Reserve  Bank  of  India  dan  Pemerintah India  di  tingkat  pusat  dan  tingkat  negara  bagian  untuk  memperbaiki  situasi  ekonomi negara saat ini. Kesimpulan dari kajiannya bahwa Pandemi COVID-19 telah berdampak negatif pada ekonomi India dan sektor perbankannya dan untuk mengetahui secara pasti rentang  dan  kedalaman  dampak  virus  ini  masih  belum  memungkinkan.  Situasi  akan menjadi  jelas  setelah  pandemi  berakhir.  Namun  Pemerintah  dan  RBI  telah  mengambil beberapa  inisiatif  untuk  meminimalkan  dampak  virus  ini  terhadap  perekonomian  tetapi masih  banyak  hal  yang  harus  dilakukan  yang  belum  cukup  sampai  virus  ini  tidak berakhir.  Situasi  pandemi  ini  membutuhkan  kepemimpinan  yang  kuat  dan  tangguh terhadap ekonomi India untuk melindunginya dari kerusakan jangka panjang (Kumar, & Kumar, 2021).
Penelitian  yang  dilakukan  di  Polandia  menunjukkan  adanya  sejumlah  fenomena  sosial yang  khas  dari  jenis  krisis  global  ini,  seperti  kepanikan  berbelanja,  berkurangnya kelayakan kredit rumah tangga terkait dengan hilangnya pendapatan, pengangguran, dan meningkatnya  kejahatan.  Pada  saat  yang  sama,  tindakan  regulator  pasar  keuangan ternyata  sangat  efektif  (tidak  ada  fenomena  struktural  negatif  yang  terjadi  di  pasar keuangan).  Ciri  dari  krisis  virus  corona  adalah  bahwa  tidak  ada  model  peringatan  dini dari krisis keuangan yang dapat memprediksi momen ketika pandemi akan menghantam perekonomian dengan konsekuensi yang  melebihi dampak  krisis keuangan global 2008. Hal  ini  berlaku  untuk  kesenjangan  sosial  dan  keuangan  yang  berdampak  pada  literasi keuangan  dan  kemampuan  rumah  tangga  untuk  mengadopsi  “standar  hidup”  rumah tangga  terhadap  perubahan  dramatis  dalam  lingkungan  keuangan  dan  ekonomi  rumah tangga.  Di  pasar  pembiayaan  konsumen,  krisis  mengungkapkan  banyak  disfungsi. Konsumen  bereaksi  terhadap  krisis  dengan  pembelian  panik  di  awal.  Anggaran  mereka tidak  disiapkan  untuk  pendapatan  yang  turun  akibat  krisis  COVID-19.  Akibatnya, kelayakan kredit mereka memburuk dan lembaga keuangan secara signifikan mengurangi pemberian  kredit.  Setelah  peristiwa  ini,  kepercayaan  pada  lembaga  keuangan  menurun secara signifikan di seluruh dunia. Subjek penelitian yang menarik di masa depan adalah untuk  memahami  bagaimana  rencana  untuk  membangun  kembali  pasar  pembiayaan konsumen  kondisi  normal  baru.  Tanpa  akses  kredit,  pertumbuhan  konsumsi  yang  cepat tidak akan mungkin terjadi dan akan sulit untuk mengatasi krisis secepat yang diharapkan (Ge˛bski, Łukasz, 2021).
Oleh  karena  itu  rumusan masalah  pada  kajian  ini  adalah:  (a)  Bagaimana  perkembangan perbankan  secara  digital  yang  tercatat  di  BEI  tahun  2020?  (b)  Bagaimana  kinerja perbankan  yang  tercatat  di  BEI  dipengaruhi  oleh  kemajuan  layanan  bank  digital  saat COVID-19? (c) Bagaimana efisiensi kinerja perbankan yang tercatat di BEI dipengaruhi oleh kemajuan layanan bank digital saat COVID-19?
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
Berdasarkan  rumusan  tersebut  di  atas,  maka  penelitian  ini  mempunyai  tujuan:  (a) Mengetahui  dan  menganalisis  perkembangan  layanan  digital  perbankan  yang  tercatat  di BEI tahun 2020; (b) Mengetahui dan menganalisis kinerja perbankan yang tercatat di BEI dengan  adanya  layanan  bank  digital  saat  COVID-19;  dan  (c)  Mengetahui  dan menganalisis  efisiensi  kinerja  perbankan  yang  tercatat  di  BEI  dengan  adanya  kemajuan layanan bank digital saat COVID-19.
Tingkat  efisiensi  bank  dipengaruhi  banyak  faktor.  Secara  internal,  antara  lain  aktivitas dan kegiatan usaha bank. Sedangkan secara eksternal, antara lain tingkat persaingan dan kondisi  perekonomian.  Dalam  industri  apapun,  persaingan  merupakan  salah  satu  faktor positif  dalam  memengaruhi  efisiensi,  produktivitas,  dan  inovasi,  demikian  juga  dalam industri  perbankan.  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  persaingan  antar  bank mampu  mempengaruhi  kinerja  bank,  salah  satunya  berdampak  positif  terhadap  efisiensi (Casu dan Girardone, 2007, Schaeck dan Čihák, 2008).

## METODE PENELITIAN
Pada kajian ini pertama akan memberikan gambaran secara umum tentang layanan digital perbankan yang sudah menjadi perusahaan terbuka dan tercatat di Bursa Efek Indonesia. Pada tahap  berikutnya  maka  enelitian  ini  menggunakan  dua  model  dengan  tiga  variabel independen  yang  sama  yaitu:  Indeks  Teknologi  Finansial  (ITF),  Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  dan  Non-Performing  Loan  (NPL).  Sedangkan  untuk  variabel  dependen  pada model  pertama  menggunakan  Return  on  Assets  (ROA),  dan  pada  model  yang  kedua menggunakan.  Biaya  Opersional terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO).   Data  yang digunakan  merupakan  penggabungan  data  runtun  waktu  dan  antar  bank,  sehingga pengolahan  data  menggunakan  regeresi  berganda  OLS.  Adapun  dua  model  yang digunakan adalah:
Adapun  perumusan  hipotesis  untuk  model  nomor  1  maupun  nomor  2,  dengan menggunakan  variabel  bebas  berupa:  ITF  (Information  Technology  Financial),  LDR (Loan  to  Deposit  Ratio),  NPL  (Non-Performing  Loan)  pengaruhnya  terhadap  ROA (Return on Assets) maupun BOPO. Adapun hipotesis yang diajukan diduga variable ITF, LDR  dan  NPL  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  ROA  untuk  model  yang nomor 1. Sedangkan pada model yang nomor 2 diduga variable ITF, LDR dan NPL juga mempunyai pengaruh nyata pada BOPO.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Manajemen  Pengelolaan  setiap  bank  selalu  memantau  laporan  operasional  untuk mengevaluasi  kinerja.  Setiap  laporan  disusun  dengan  memperlihatkan  kinerja  dalam mencapai sasaran yang ditargetkan. Pada umumnya terdapat tiga sasaran sebagai acuan: pertama  setiap  bagian  harus  beroperasi  sesuai  dengan  anggaran  masing-masing;  kedua DPK dan Kredit harus tumbuh; ketiga, operasional harus memperoleh pendapatan. Setiap
Model 1: 𝑹𝑶𝑨ᵢₜ = 𝜶 + 𝜶 𝟏 𝑰𝑻𝑭ᵢₜ + 𝜶 𝟐 𝑳𝑫𝑹ᵢₜ +   𝜶 𝟑 𝑵𝑷𝑳ᵢₜ +  𝜺
Model 2: 𝑩𝑶𝑷𝑶ᵢₜ = 𝜷 + 𝜷 𝟏 𝑰𝑻𝑭ᵢₜ + 𝜷 𝟐 𝑳𝑫𝑹ᵢₜ +   𝜷 𝟑 𝑵𝑷𝑳ᵢₜ +  𝜺
Analisis Teknologi Finansial Saat Pandemi Covid-19 terhadap Kinerja Perbankan di  Indonesia__
bank  apabila  sanggup  menyediakan  pelayanan  terbaik  kepada  para  nasabah,  maka  akan diakui  sebagai  lembaga  jasa  keuangan  yang  disukai.  Oleh  karena  itu  setiap  bank  harus agresif dalam mengembangkan produk agar dapat memperoleh nasabah yang superior.
Sebagai sampel pada peneltian ini menggunakan data 40 bank konvensional yang sudah menjadi  perusahaan  terbuka.  Secara  lebih  rinci  bank  yang  menggunakan platform teknologi yang sudah digunakan bervariasi. Terdapat dua bank yang baru menggunakan 3 platform teknologi  yaitu  Bank  Allo  dan  Bank  of  India  Indonesia.  Bank  yang menggunakan  6 platform teknologi  sebanyak  13  bank  yaitu:  IBK  Indonesia,  Jtrust,  Ina Perdana,  Maspion  Indonesia,  Bumi  Arta,  Sinarmas,  Tabungan  Pensiunan  Nasional, Victoria  International,  Oke  Indonesia,  Artha  Graha  Internasional,  Mayapada Internasional, China Construction, Woori Saudara Indonesia 1906.
Sedangkan untuk bank yang manggunakan 7 platform terdapat 9 bank, yaitu bank: MNC Internasional,  Capital  Indonesia,  Mestika  Dharma,  Neo  Commerce,  Ganesha,  QNB Indonesia,  Mega,  OCBC  Nisp,  Nationalnobu,  Pan  Indonesia.  Sementara  itu  yang menggunakan  delapan platform ada  6  yaitu  bank:  Jago,  Bukopin/BK  Bukopin,  Jabar, Jatim, Niaga, Maybank Indonesia. Adapun bank yang 9 menggunakan platform hanya 2 bank:  BRI  Agroniaga,  BRI.  Sedangkan  yang  sepenuhnya  sudah  menggunakan  10 platform teknologi  sesuai  dengan  peraturan  OJK  terdapat  5  bank  yaitu:  BCA,  BNI, Danamon, Mandiri, Niaga.

## Gambar 1
Rasio Penggunaan Platform 10 Teknologi-2020
Data  yang  diperoleh  ketika  akan  diolah  ternyata  terdapat  beberapa  yang  masuk  sebagai katagori  diluar  perkiraan.  oleh  karena  itu  agar  terpenuhi  semua  uji  asumsi  klasik  maka ada  beberapa  data  yang  harus  dibuang.  Pada  model  1  yaitu  ROA  sebagai  variabel dependen,  maka  dilakukan  pengeluaran  data  outlier  sebanyak  2  kali.  Berdasarkan  data sampel yang tersedia sebanyak 160 dibuang 17 data sehingga menjadi 143 sampel. Hasil menunjukkan  semua  uji  asumsi  klasik  lulus  dan  variabel  yang  signifikan  ITF  (+)  dan NPL (-). Pembuangan data outlier melalui dua tahap, yang pertama disingkirkan terdapat 7 data sampel yaitu data berdasarkan data bank dan kuartal yang tersedia yaitu: ARTO 2, ARTO 3, ARTO 4; BKSW 3; BBKP 4; BCIC 4; BEKS 4. Sedangkan untuk tahap ke 2
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
agar data yang diolah menjadi baik, ternyata harus menyingkirkan 10 data sampel yang masih tersedia yaitu: ARTO 1; AGRS 1, AGRS 4; BKSW 2, BKSW 4; BBHI 3, BBHI 4; MEGA 4; BCIC 2, BCIC 3. Secara ringkas dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1
Data Outlier ROA Buang data I Case Number Std. Residual ROA 43 -2.667 ARTO 2 83 -4.548 ARTO 3 101 -2.122 BKSW 3 123 -6.712 ARTO 4 128 -2.454 BBKP 4 134 -2.576 BCIC 4 136 -3.857 BEKS 4 Buang data II Case Number Std. Residual ROA 2 -2.690 AGRS 1 3 -3.701 ARTO 1 53 -3.494 BCIC 2 60 -3.341 BKSW 2 85 2.611 BBHI 3 92 2.519 BCIC 3 119 -2.237 AGRS 4 123 2.144 BBHI 4 134 -3.728 BKSW 4 149 2.505 MEGA 4 Sumber: Data Pengolahan SPSS 22.0 (2023)
Ketika  menggunakan  model  2,  BOPO  sebagai  variabel  terikat,  ternyata  juga  harus dilakukan  pembuangan  data  outlier  sebanyak  2  kali.  Berdasarkan  data sampel  sebanyak 160 yang harus disingkirkan sebanyak 19 data sehingga yang dioleh menjadi 141 sampel. Hasil  menunjukkan  semua  uji  asumsi  klasik  lulus  dan  variabel  yang  signifikan  ITF  (-) dan  NPL  (+).  Adapun  dua  tahap  pengeluaran  data  outlier,  yang  pertama  disingkirkan terdapat 9 data sampel yaitu data berdasarkan data bank dan kuartal yang tersedia yaitu: ARTO 1, ARTO 2, ARTO 3, ARTO 4; DNAR 1; BCIC 2; BKSW 2, BKSW 3; BBKP 4. Sementara  itu  untuk  tahap  ke  2  agar  data  yang  diolah  menjadi  baik,  terpaksa  harus menyingkirkan beberapa data lagi yaitu: AGRS 1; BBKP 1; MAYA 1; BEKS 2, BEKS 4; BCIC 3, BCIC 4; BBMD 4; BGTG 4; BKSW 4. Secara ringkas dapat dilihat pada tabel 2. di bawah ini.

## Tabel 2
Data Outlier BOPO Buang data I Case Number Std. Residual BOPO 3 3.976 ARTO 1 32 2.023 DNAR 1 43 3.977 ARTO 2 54 2.094 BCIC 2
Buang data I Case Number Std. Residual BOPO 61 2.315 BKSW 2 83 4.486 ARTO 3 101 2.200 BKSW 3 123 5.449 ARTO 4 128 2.271 BBKP 4 Buang data II Case Number Std. Residual BOPO 2 -2.731 AGRS 1 7 -2.170 BBKP 1 32 2.431 MAYA 1 52 2.004 BEKS 2 88 3.803 BCIC 3 120 -3.234 BBMD 4 125 3.903 BCIC 4 127 3.237 BEKS 4 128 -2.885 BGTG 4 132 2.074 BKSW 4
Sumber: Data Pengolahan SPSS 22.0 (2023)
Berdasarkan  beberapa  bukti  dari  kedua  model  tersebut  ternyata  data  Bank  Jago  dengan kode saham ARTO untuk model 1 maupun model 2, semua data mulai kuartal 1 sampai dengan 4 tidak diikutkan pada perhitungan hasil. Sedikit yang membedakan bahwa data Bank  Jago  pada  model  2  harus  disingkirkan  pada  tahap  pertama  sebagai  data  outlier. Sedangkan pada model 1 pada tahap pertama hanya dua data Bank Jago sebagai outlier.
Kondisi yang hampir menyerupai adalah data Bank QNB Indonesia dengan kode saham BKSW. Pada model 1 maupun model 2 terdapat tiga data yang dinyatakan outlier yaitu data  kuartal  2,  3  dan  4.  Jika  pada  model  1  pada  tahap  pertama,  hanya  BKSW  3  yang outlier, kemudian pada tahap ke dua BKSW 2 dan BKSW 4 menjadi outlier. Sementara itu  ketika  menggunakan  model  2,  pada  tahap  pertama  data  BKSW  2  dan  BKSW  3 sebagai data outlier, selanjutnya pada tahap kedua data BKSW 4 sebagai outlier.
Kejadian  serupa  untuk  data  Bank  Jtrust  Indonesia  dengan  kode  saham  BCIC.  Terdapat tiga  data  yang  harus  disingkirkan  baik  pada  model  1  maupun  model  2.  Untuk  model  1 pada tahap pertama yang dianggap sebagai data outlier BCIC 4. Selanjutnya pada tahap 2 terdapat  BCIC  2  dan  BCIC  3  dimasukkan  sebagai  data  outlier.  Sedangkan  jika menggunakan model 2 maka BCIC 2 harus disingkirkan, dan pada tahap ke dua BCIC 3 dan BCIC 4 yang dikategorikan sebagai bagian dari data outlier.
Untuk kode saham dari Bank  IBK  Indonesia dengan kode AGRS pada model 1 ditahap kedua  yang  dianggap  sebagai  data  outlier  yakni  AGRS  1  dan  AGRS  4.  Sementara  itu pada  model  2  ditahap  yang  kedua  AGRS  1  dikataegorikan  sebagai  outlier.  Sedangkan untuk Bank Pembangunan Daerah Banten dengan kode saham BEKS pada model 1 hanya pada tahap pertama saja munculnya BEKS 4 dianggap sebagai data outlier. Namun jika menggunakan  model  2  maka  saham  BEKS  2  dan  BEKS  4  muncul  sebagai  data  outlier pada tahap seleksi kedua.
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
Keunikan  data  outlier  muncul  untuk  Bank  Bukopin  dengan  kode  saham  BBKP.  Pada model  1  maka  muncul  sebagai  outlier  hanya  pada  seleksi  tahap  pertama  yaitu  BBKP  4. Sedangkan saat menggunakan model 2 muncul di dua tahap. Pada tahap pertama BBKP 4 sebagai outlier dan pada tahap kedua BBKP 1 sebagai outlier.

## Analisis Ringkas
Berdasarkan hasil pengolahan data dari dua model yang dilakukan dengan menggunakan program  SPSS  dan  sudah melalui  semua  uji  klasik  yang  dipersyaratkan  maka  diperoleh persamaan model pertama secara lengkap pada tabel 3. di bawah ini.
Tabel 3 Hasil Uji Individu Model ROA Variabel Coefficient Std. Error t-Statistik Prob Konstanta 0.002 0.003 0.709 0.479 ITF 0.012 0.003 4.902 0.000 LDR -0.002 0.001 -1.424 0.157 NPL -0.170 0.022 -7.684 0.000 Sumber : Data diolah SPSS 22.0

## Model 1: 𝑹𝑶𝑨ᵢₜ        𝟐       𝟏𝟐𝑰𝑻𝑭ᵢₜ        𝟐𝑳𝑫𝑹ᵢₜ 𝟏  𝑵𝑷𝑳ᵢₜ    𝜺
Selanjutnya untuk pengolahan pada model yang kedua dengan menggunakan SPSS 22.0 secara lengkap hasilnya dapat dilihat pada tabel.
Tabel 4 Hasil Uji Individu Model BOPO Variabel Coefficient Std. Error t-Statistik Prob Konstanta 1.147 0.058 19.700 0.000 ITF -0.480 0.056 -8.624 0.000 LDR -0.007 0.033 -0.209 0.835 NPL 2.796 0.506 5.522 0.000 Sumber : Data diolah SPSS 22.0
Model 2: 𝑩𝑶𝑷𝑶ᵢₜ   𝟏  𝟏𝟒       𝟒  𝑰𝑻𝑭ᵢₜ         𝑳𝑫𝑹ᵢₜ    𝟐     𝑵𝑷𝑳ᵢₜ    𝜺
Untuk uji keseluruhan baik secara global maupun secara individual menunjukkan bahwa dapat  ujipersyaratan  yaitu  semua  uji  asumsi  klasik  terpenuhi.  Hasil  F-stat  mempunyai nilai  kurang  dari  0,5%  sehingga  dapat  dipastikan  bahwa  pada  kedua  model  layak. Berdasarkan  uji  secara  individual  pada  model  1  terdapat  dua  variabel  independen  yang secara  negatif  mempengaruhi  variabel  yaitu  LDR  dan  NPL  terhadap  variabel  dependen ROA. Sedangkan satu variabel independen yaitu ITF  yang  mempunyai pengaruh secara positif.  Hasil  ini  sesuai  dengan  hipotesis  awal  yaitu  ketika  LDR  dan  NPL  mengalami peningkatan maka mempunyai dampak menurunkan ROA. Situasi ini dalam situasi masa normal  juga  tetap  terjadi  peristiwa  pengukuran  tersebut.  Apalagi  dalam  kondisi  new normal,  saat  terjadi  pandemi  global,  pengukuran  efisiensi  masih  tetap  dapat  dijadikan pengukuran kinerja perbankan. Oleh karena itu, kondisi kemajuan teknologi justru dapat memberikan  sinyal  yang  baik  bagi  kinerja  bank.  Sehingga  meskipun  terjadi  sedikit
Analisis Teknologi Finansial Saat Pandemi Covid-19 terhadap Kinerja Perbankan di  Indonesia__
hambatan  adanya  kondisi  pandemi  COVID-19,  kemajuan  teknologi  tetap  dapat meningkatkan efisiensi kinerja perbankan.
Pada model 2 terdapat dua variabel independen yang mempunyai pengaruh negatif yaitu ITF  dan  LDR  terhadap  variabel  dependen  BOPO.  Sedangkan  variabel  independen  NPL mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  BOPO.  Hasil  ini  terutama  untuk  variabel  ITF semakin  ningkat  maka  BOPO  akan  menjadi  lebih  kecil,  sementara  itu  jika  LDR mengalami  kenaikan  maka  BOPO  akan  mengalami  penurunan.  Investasi  bagi  bank operasional untuk mengantisipasi mengikuti kemajuan teknologi memang membutuhkan biaya  yang  cukup  besar.  Hal  ini  terutama  sebagai  bentuk  investasi  jangka  panjang. Apabila  semua  bank  yang  ada  pada  sampel  data  penelitian  ini  sudah  memenuhi  seratus persen mengikuti ketentuan OJK, maka penyesuaian tambahan biaya investasi teknologi akan  menghemat  biaya  operasional  terhadap  pendapatan  operasional.  Namun  demikian saat kondisi pandemi COVID-19 khususnya untuk LDR jika mengalami penurunan maka BOPO  akan  mengalami  peningkatan.  Kondisi  pandemi  global  ini  juga  mempengaruhi pola kerja para nasabah terutama nasabah peminjam. Sebagai akibatnya maka pengajuan pinjaman mengalami penurunan peminat dan bagi pihak bank operasional akan menerima akibat  kenaikan  biaya  opersionalnya.  Oleh  karena  itu  dapat  dipahami  akan  berdampak negatif  pada  BOPO,  sehingga  dari  data  yang  tersedia  terdapat  beberapa  data  yang dimasukkan mempunyai nilai outlier. Adapun besaran angka outlier terutama berpatokan pada nilai BOPO saat sudah melebihi nilai seratus persen.
Untuk  nilai  NPL  apabila  mengalami  kenaikan  maka  akan  meningkatkan  nilai  BOPO. Kondisi  ini  sangat  dimungkinkan  karena  terjadinya  kenaikan  kredit  yang  bermasalah akan  menjadikan  kenaikan  beban  biaya  bagi  operasional  bank  dalam  kegiatan  usaha. Pandemi  tentusaja  sebuah  persoalan  krisis  bukan  hanya  secara  ekonomi  namun  secara khusus  merupakan  krisis  kesehatan.  Diawali  dari  krisis  kesehatan  kemudian  meningkat menjadi krisis konsumsi secara menyeluruh akhirnya berdampak pada krisis finansial dan krisis ekonomi.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Saat ini  sudah  memasuki  revolusi industri  4.0  ditambah  dengan  adanya  situasi  pandemi COVID-19,  maka  sepanjang  tahun  2020  dilakukan  pengamatan  dan  analisis  data  yang telah terjadi. Berdasarkan hasil analisis pada bagian sebelumnya dapat dibuat kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari  40  bank  konvensional  yang  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia,  pada tahun 2020 masih  terdapat  dua  bank  yang  memanfaatkan platform teknologi  tiga  jenis  yaitu:
Bank  Allo  dan  Bank  of  India  Indonesia  dengan platform berupa  Anjungan  Tunai Mandiri, Electronic Data Capture dan Banking Branch . Sedangkan untuk bank yang sudah menggunakan sepenuhnya 10 platform yang dipersyaratkan sesuai aturan OJK terdiri  dari  bank:  BCA,  BNI,  Danamon,  Mandiri,  Niaga.  Secara  rinci  platformnya dimulai  dari:  ATM ,  Cash  Deposit  Machine ,  EDC, Phone  Banking ,  SMS Banking ,
Internet Banking , Mobile Banking, E-money, Banking Branch, E-Payment .
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
2. Berdasarkan  penghitungan  menggunakan  model  1  didapatkan  hasil  bahwa  Indeks Teknologi  Finansial  (ITF)  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  ROA.  Sedangkan variabel LDR dan NPL mempunyai pengaruh negatif terhadap ROA. Hal ini sejalan dengan hipotesis kondisi normal.
3. Berdasarkan  analisis  menggunakan  model  2  diperoleh  hasil  bahwa  ITF  dan  LDR mempunyai pengaruh negatif terhadap BOPO. Sedangkan NPL mempunyai pengaruh positif terhadap BOPO. Hal ini juga menjadi pengingat kepada manajemen bank saat menghadapi kondisi pandemi COVID-19.

## Saran
1. Data  pada  penelitian  ini  mempunyai  keterbatasan  jumlah  bank  yang  operasional sebanyak  40.  Sementara  itu  jumlah  bank  operasional  di  Indonesia  sebanyak  110, sehingga pada kajian ini data yang dipergunakan hanya kurang dari 50% jumlah bank operasional.
2. Diperlukan  sebuah  cara  untuk  mengingatkan  kepada  manajemen  bank  agar  segera dapat  meningkatkan  penggunaan  platform  ITF.  Sehingga  diharapkan  pada  saat kondisi  global  sudah  masuk new normal  maka  semua  bank  di  Indonesia juga  sudah menjadi bank yang melayani nasabah new normal dengan baik dan cepat.
3. Penelitian  ini  dapat  menjadi  rujukan  untuk  penelitian  serupa  dengan  tahun  yang lebih baru.

## DAFTAR PUSTAKA
Bikker,  Jacob  A.,  and  Khatarina  Haaf  (2002),” Competition,  Concentration  and  Their Relationship: an Empirical Analysis of the Banking Industry ”, Journal of Banking and Finance, January, Vol. 1748 No. 26, pp. 2191-2214
Bobade, Anu Alex dan Patil Vidyapeeth (2020),” Study the Effect of COVID-19 in Indian Banking  Sector ”, JournalNX, Proceding of 2 nd Research,  Global  Business  School and Research Centre Pune, December, ISSN No: 2581 t 4230, pp. 179-185
Boot, A., Peter Hoffmann, Luc Laeven, Lev Ratnovski (2020),” Financial intermediation and technology: what’s old, what’s new? ”, European Central Bank Working Paper Series No. 2438, July, doi: 10.2866/73816.
Casu, B., dan C. Girardone, (2006),” Bank Competition, Concentration and Efficiency in the Single European Market ”, The Manchester School , 7(4), pp. 441--468.
Feyen,  E.,  Jon  Frost,  Leonardo  Gambacorta,  Harish  Natarajan  and  Matthew  Saal, (2021),” Fintech  and  the  digital  transformation  of  financial  services:  implications for  market  structure  and  public  policy ”,  BIS  Paper  No.  117,  ISSN:  1682-7651 (online);  ISBN:  978-92-9259-486-2  (online),  The  Bank  for  International Settlements and the World Bank Group 2021.
Ge˛bski, Łukasz, (2021),” The Impact of the Crisis Triggered by the COVID-19 Pandemi and  the  Actions  of  Regulators  on  the  Consumer  Finance  Market  in  Poland  and Other  European  Union  Countries ”, Risks 9:  102. https://doi.org/10.3390/ risks9060102 .
Kumar, V. dan Sanjeev Kumar, (2021),” Impact  of  COVID-19  on  Indian  Economy  with
Special Reference to Banking Sector: An Indian Perspective ”, http://doi.one/10.1732/IJLMH.25393 , Vol. 4, Issue 1, pp. 12-20. OECD  (2020),” Digital  Disruption  in  Banking  and  Its  Impact  on  Competition ”,  diakses melalui ( http://www.oecd.org/daf/competition/digital-disruption-in-financial- markets.htm )
OJK  (2018),”Penyelenggaraan  Layanan  Perbankan  Digital  oleh  Bank  Umum,”  diakses
melalui ( https://www.ojk.go.id/id/regulasi/Pages/Penyelenggaraan-Layanan- Perbankan-Digital-oleh-Bank-Umum.aspx )
Roni  Ansari  N.S.  (2011),”Pengantar  Singkat: Law  and  Economics ”,  diakses  melalui
( https://lawmark.wordpress.com ) Santiago  Carbo,  Valverde,  (2017),” The  Impact  on  Digitalization  on  Banking  and Financial  Stability,”  Journal  of  Financial  and  Management,  Markets  and Institutions , ISBN: 2282-717X, doi: 10.12831/87063
Schaeck,  K.,  dan  M.  Čihák  (2008),” How  Does  Competition  Affect  Efficiency  and Soundness  in  Banking?  New  Empirical  Evidence ”, ECB  Working  Paper  No.  932. Frankfrurt: European Central Bank .
Vekic A., Jelena Borocki, Angela Fajsi (2018),” Implementation of Digital Innovation in Banking  Sector ,”  Second  International  Scientific  Conference  on  Economic  and Management, diakses dari https://doi.org/10.13410/EMAN.2018.134
Vives,  X.,  (2020),” Digital  Disruption  in  Banking  and  its  Impact  on  Competition ”, OECD, http://www.oecd.org/daf/competition/digital-disruption-in-financial- markets .
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________