Analysis Of The Influence Of Analytical Data Quality, Business Ethics, And Cyber Risk Management  On  Operational  Performance  (Study  On  Fintech  P2P  Lending Companies  Registered  And  Licensed  At  The  Indonesian  Financial  Services  Authority (OJK) For The Period 2023)
Analisis Pengaruh Kualitas Data Analitik, Etika Bisnis, Dan Manajemen Risiko Cyber Terhadap  Kinerja  Operasional  (Studi  Pada  Perusahaan  Fintech  P2P  Lending  Yang Terdaftar Dan Berizin Di Otoritas Jasa Keuangan Indonesia (OJK) Untuk Periode 2023)
Putri Sinta Reviani Friedrich 1* , Mega Metalia 2 , Fitra Dharma 3 , Ade Widiyanti 3
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung 1,2,3 putry2602@gmail.com 1 , Iia_meta_m2m@yahoo.com 2 , Fitradharma@gmail.com 3 , ade.widiyanti@feb.unila.ac.id 4
* Corresponding Author

## ABSTRACT
This study examines the effect of data analysis quality, business ethics, and cyber risk management on the operational performance of P2P lending fintech companies registered and licensed by the OJK. Data were collected through questionnaires from the companies until the end of 2023 and analyzed using the SEM method. The results show that data analysis quality and cyber risk management have a significant positive  effect  on  operational  performance,  while  business  ethics  have  no  significant  effect.  These findings  expand  the  literature  on  factors  that  influence  operational  performance  in  the  P2P  lending fintech sector, and highlight the importance of data analysis quality and cyber risk management. Keywords: Fintech  P2P  Lending,  Data  Analytics  Quality,  Cyber  Risk  Management,  Operational Performance, Cyber Security

## ABSTRAK
Penelitian ini meneliti pengaruh kualitas analisis data, etika bisnis, dan manajemen risiko cyber terhadap kinerja operasional perusahaan fintech P2P lending yang terdaftar dan berizin di OJK. Data dikumpulkan melalui  kuesioner  dari  perusahaan  tersebut  hingga  akhir  tahun  2023  dan  dianalisis  menggunakan metode  SEM.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kualitas  analisis  data  dan  manajemen  risiko cyber memiliki pengaruh positif signifikan terhadap kinerja operasional, sementara etika bisnis tidak memiliki pengaruh  signifikan.  Temuan  ini  memperluas  literatur  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kinerja operasional di sektor fintech P2P lending , serta menyoroti pentingnya kualitas analisis data dan manajemen risiko cyber . Kata Kunci: Fintech P2P lending, Kualitas Analisis Data, Manajemen Risiko Cyber, Kinerja Operasional, Keamanan Cyber
1. Pendahuluan
Perusahaan Fintech P2P lending telah menjadi tren signifikan dalam industri keuangan modern di Indonesia, menyediakan akses keuangan cepat bagi individu dan UMKM yang sulit mendapatkan  pinjaman  dari  lembaga  tradisional.  Pertumbuhan  pesat  ini  membawa  risiko signifikan  terkait  pengelolaan  data,  etika  bisnis,  dan  manajemen  risiko  cyber. P2P  lending adalah  inovasi  keuangan  yang  memungkinkan  pembiayaan  melalui  platform  digital  tanpa melalui  lembaga  keuangan  tradisional,  dianggap  solusi  bagi  masalah  akses  keuangan.  Bank Dunia melaporkan sekitar 1,7 miliar orang dewasa tidak memiliki rekening bank, dengan lebih dari sepertiga berada di Cina, India, Pakistan, dan Indonesia, terutama karena faktor geografis dan unbankable-nya masyarakat (KPMG, 2018)
Perkembangan bisnis fintech P2P lending di Indonesia sangat pesat, terutama selama pandemi  Covid-19.  Data  OJK  menunjukkan  peningkatan  penyelenggara  fintech  sebesar  61%
pada Desember 2021. Pada tahun 2020, terdapat sekitar 161 perusahaan fintech, dengan 35 fintech  konvensional  dan  2  fintech  syariah  yang  terdaftar  dan  berizin  di  OJK.  Potensi  bisnis yang  besar  menarik  banyak  pelaku,  baik  legal  maupun  ilegal.  Dari  Agustus  2018  hingga Desember  2019,  Kemkominfo  memblokir  4.020  situs  dan  aplikasi fintech  P2P  lending ilegal sebagai langkah melindungi masyarakat dari layanan yang tidak terdaftar di OJK(Damar, 2020) Maraknya fintech  P2P lending ilegal, menurut Tongam Lumban Tobing (Ketua Satgas Waspada  Investasi  OJK),  disebabkan  oleh  kebutuhan  likuiditas  yang  tinggi  dan  kemudahan membuat aplikasi fintech . Banyak pembuat aplikasi fintech P2P ilegal yang terus bermunculan meski sudah terciduk sebelumnya. Pelaku ilegal ini memanfaatkan media sosial dan SMS untuk menyebar layanan mereka. Pada awal 2020, OJK menghapus beberapa fintech P2P lending dari daftar  karena  tidak  mematuhi  aturan,  seperti  masalah  keuangan,  permodalan, penyalahgunaan data, etika, dan kesehatan perusahaan (Zuraya, 2020).
Fintech  P2P  lending menawarkan  layanan  keuangan  yang  lebih  efisien,  efektif,  dan inklusif. Namun, risiko besar bisa timbul jika alokasi modal tidak efisien dan konsumen tergiur oleh  promosi  tanpa  memahami  risikonya.  Kualitas  data  analitik  sangat  penting  untuk menghasilkan  informasi  keuangan  yang  dapat  dipercaya  dan  membantu  pengambilan keputusan. Informasi yang berkualitas membantu menyelaraskan produk dengan investor yang tepat  (Suzan  et  al.,  2019).  Kompetensi  dalam  menggunakan  alat  analisis  data  dapat meningkatkan kinerja pengambilan keputusan organisasi (Ghasemaghaei et al., 2018).
Operasional P2P  lending melibatkan  aliran  data  yang  mempengaruhi  keputusan transaksi  antara  peminjam  dan  pemberi  pinjaman.  Wang  (2015)  menyatakan  bahwa memahami aliran data dalam bisnis P2P lending dapat meningkatkan kinerja operasi platform. Soedarsono,  Mulyani,  Tugiman,  dan  Suhardi  (2019)  menekankan  pentingnya  analitik  data untuk menyajikan informasi secara cepat, andal, dan komprehensif, sehingga mempermudah pengambilan  keputusan.  Menurut  Ghasemaghaei  (2019),  kualitas  analitik  data  melibatkan pemanfaatan big data, kualitas data, kemampuan analitik, dan kecanggihan alat.
Dimensi kemampuan analitik sangat bergantung pada kualitas SDM, khususnya dalam desain sistem dan pengembangan model bisnis. POJK No 77/POJK.02.2016 menegaskan bahwa penyelenggara  harus  memiliki  SDM  dengan  keahlian  di  bidang  teknologi  informasi.  Namun, Darmin  Nasution  (Zuraya,  2019)  menyatakan  bahwa  kualitas  SDM  masih  menjadi  tantangan besar  dalam  mengembangkan  fintech P2P lending  di  Indonesia.  Gao,  Yu,  Chen,  dan  Shiue (2020) menyatakan bahwa kegagalan pinjaman P2P di Tiongkok tidak hanya disebabkan oleh kegagalan sistem informasi, tetapi juga oleh proses yang kompleks. Platform P2P di Tiongkok sering  kali  bertindak  sebagai  perantara  produk  kredit,  bukan  hanya  perantara  modal. Ketidaksempurnaan  sistem  kredit,  bahaya  moral  dari  operator  pemberi  pinjaman,  dan  pola pikir  spekulatif  telah  menyebabkan  penipuan  keuangan  dan  memperlambat  pemulihan pinjaman P2P .  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  regulasi  yang  kuat  dan  norma  etika dalam sistem keuangan.
Menurut Gao et al. (2020), selain kualitas analitik data, etika bisnis pelaku industri P2P lending juga  penting  dalam  operasional P2P  lending .  Wu  et  al.  (2020)  menegaskan  bahwa model dan algoritma AI yang banyak diadopsi dalam pengambilan keputusan memerlukan tata kelola  AI  yang  solid  untuk  memastikan  penerapan  AI  sesuai  dengan  etika  dan  nilai-nilai kemanusiaan. Weber (2019) juga menyoroti bahwa otomatisasi dalam pembuatan keputusan kredit online dapat menimbulkan dampak sosio-etik dan hukum, sehingga perlu dimensi nilai- nilai seperti ketaatan terhadap aturan atau norma.
Etika  bisnis  yang  kuat  menjamin  praktik  transparan,  jujur,  dan  sesuai  standar  etika profesi, membantu memastikan laporan keuangan disusun dengan integritas tanpa manipulasi. Penerapan etika sangat penting karena bisnis P2P adalah bisnis kepercayaan. Platform sebagai perantara menggunakan internet untuk memfasilitasi transaksi antara peminjam dan pemberi pinjaman  dengan  mengumpulkan,  memproses,  dan  menyebarkan  informasi.  Kepercayaan
pada perantara didefinisikan sebagai keyakinan subjektif bahwa perantara akan menegakkan aturan dan prosedur dengan kompeten, andal, dan berintegritas, serta memberikan solusi bagi pemberi pinjaman dalam menghadapi perilaku oportunistik peminjam (Chen et al., 2014).
Platform P2P  lending perlu  memiliki  kemampuan  kontrol  risiko,  seperti  penilaian akurat dan penyaringan peminjam untuk mengendalikan risiko kualitas kredit. Presiden Jokowi dalam  Fintech  Summit  (2020)  menyatakan  bahwa  pesatnya  kinerja  fintech  diiringi  dengan peningkatan risiko seperti kejahatan cyber , misinformasi, transaksi error, dan penyalahgunaan data pribadi. Regulasi untuk lembaga keuangan nonbank tidak seketat perbankan. Studi Bank Dunia (2020) menunjukkan industri fintech P2P lending di negara berkembang memiliki risiko keamanan  siber  sebesar  19%,  lebih  tinggi  dibanding  negara  maju  yang  hanya  14%. Kemampuan manajemen risiko adalah pembeda kompetitif yang mempengaruhi kelangsungan hidup platform P2P di Cina (H. Liu et al., 2018).
Perusahaan  yang  menggunakan  platform  online  harus  mengimplementasikan manajemen  risiko cyber ,  yang  merupakan  bagian  dari  Enterprise  Risk  Management,  untuk membantu  mencapai  tujuan  perusahaan  (Galligan,  Herrygers,  &  Rau,  2019).  Industri fintech P2P  lending di  Indonesia  berkembang  pesat  namun  menghadapi  tantangan  risiko  keamanan siber  seperti  pencurian  data,  penyalahgunaan  data,  dan  gangguan  sistem. Cyber  risk management menjadi penting untuk melindungi data dan informasi keuangan perusahaan dari ancaman cyber .
KPMG  (2018)  menyatakan  sektor P2P Indonesia  masih  dalam  pertumbuhan,  namun risiko P2P menjadi  magnet  bagi  kriminalitas  dan  praktik  tidak  terpuji.  Banyak  platform P2P gagal  tumbuh  secara  prudent  karena  berbagai  alasan  seperti  asimetri  informasi,  predatory lending,  dan  jaminan  ilegal.  Penyebab  umum  adalah  operator  yang  tidak  tahu  cara menjalankan  platform P2P dengan  benar  dan  pemberi  pinjaman  yang  mengincar pengembalian tinggi tanpa uji tuntas.
Untuk  meningkatkan  kinerja  dan  survival  platform P2P  lending, telah  diberlakukan regulasi  ketat  seperti  proses  registrasi  rumit  dan  pengetatan  legislasi  di  berbagai  bidang. Regulasi  ini  bertujuan  menindak  platform  nakal  dan  peminjam  oportunis.  Indonesia memberlakukan  peraturan  ketat  melalui  Bank  Indonesia  dan  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK). Bank  Indonesia  mengatur  sistem  pembayaran  fintech,  sementara  OJK  mengawasi  pinjaman P2P.  POJK  77/POJK.01/2016  mengharuskan  setiap  platform  memfasilitasi  pemberi  pinjaman dan peminjam untuk memiliki rekening bank, kecuali pinjaman kelompok (KPMG, 2018).
Penelitian  ini  bertujuan  menjelaskan  faktor-faktor  yang  menjadi  determinan  kinerja operasional perusahaan P2P lending, dengan topik penelitian 'Pengaruh Kualitas Analitik Data, Etika Bisnis, dan Cyber Risk Management terhadap Kinerja Operasi pada Perusahaan Fintech P2P Lending Terdaftar dan Berizin di OJK, Indonesia.

## 2. Tinjauan Pustaka
Teori Prospek ( Prospect Theory )
Teori  prospek  yang  dikemukakan  (Kahneman  et  al.,  1979)  telah  menjadi  salah  satu teori  perilaku  yang  paling  berpengaruh,  tidak  hanya  dalam  perilaku  organisasi  tetapi  juga dalam psikologi dan ekonomi. Teori ini menjabarkan dengan jelas tentang bagaimana perilaku individu  dalam  menilai  berbagai  prospek  atau  hasil.  Teori  propek  yang  mengartikulasikan perilaku  terhadap  prospek  pertama  kali  diterbitkan  dalam  jurnal  ekonomi  dan  dimaksudkan sebagai  kritik  terhadap  teori  utilitas  yang  diharapkan.  Teori  Prospek  dalam  penelitian  ini digunakan sebagai konsep landasan berpikir bagaimana menjelaskan operasional platform P2P Lending. Prospect  theory ini  akan  digunakan  sebagai  landasan  menganalisis  kualitas  produk P2P  Lending dalam  bentuk  rekomendasi  investasi  yang  dibuat  berdasarkan  algoritma.  Teori Prospek  menjelaskan  utilitas  suatu  rekomendasi  dengan  memverifikasi vector data  transaksi actual dengan ekspektasi konsumen (Zhang Li, 2018).
Financial Technology ( Fintech ) P2P Lending
Secara  historis,  teknologi  telah  memainkan  peran  penting  dalam  pasar  dan  lembaga keuangan, melahirkan istilah Financial Technology (Fintech). Fintech adalah teknologi di bidang keuangan yang mengurangi atau menghilangkan biaya intermediasi keuangan. Definisi fintech mencakup  berbagai  teknologi  yang  mengotomatisasi  proses  di  sektor  keuangan,  dari  tugas rutin  hingga  pengambilan  keputusan  kognitif. Fintech dapat  mendisrupsi  berbagai  bidang keuangan,  termasuk  sistem  pembayaran,  perbankan,  perdagangan,  manajemen  risiko, manajemen aset, leasing , asuransi, dan lembaga investasi (Das, 2019).

## Kualitas Analitik Data
Kualitas  analitik  data  mengacu  pada  kemampuan  perusahaan  dalam  memanfaatkan sumber  daya  berbasis  data  analitik  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  efektif. Dalam Fintech P2P lending , kualitas analitik data mempengaruhi berbagai aspek operasional, termasuk identifikasi risiko kredit, pemahaman profil peminjam, dan kebijakan pinjaman. Data berkualitas tinggi memungkinkan analisis yang akurat, meminimalkan risiko, dan memperbaiki keputusan  operasional.  Proses  analitik  data  melibatkan  transformasi  data  menjadi  wawasan berguna  melalui  teknik  seperti  analisis  statistik,  pengujian  hipotesis,  dan  konstruksi  model matematika (Davenport et al., 2001).

## Etika Bisnis
Sebagian  besar  definisi  etika  terkait  dengan  aturan,  standar,  dan  prinsip  moral mengenai  apa  yang  benar  atau  salah  dalam  situasi  tertentu  (Ferell  et  al,  2011).  Pendapat tersebut  juga  diperkuat  oleh  Carrillo,  (2020)  bahwa  etika  adalah  disiplin  filosofis  yang mempelajari baik dan buruk serta hubungannya dengan moralitas dan perilaku manusia. Etika adalah  ide,  kerangka  kerja  atau  model  pemikiran  dan  tindakan,  konsep  unik  dalam  istilah abstrak, tetapi dengan ruang lingkup dan konten yang bervariasi.

## Cyber Risk Management
Manajemen risiko adalah proses terkoordinasi untuk mengidentifikasi dan menghadapi risiko  sejak  awal  suatu  proyek  dan  sepanjang  proyek  berlangsung  (Mulyani,  2019).  Dengan kemajuan teknologi digital, manajemen risiko cyber kini menjadi bagian penting dari Enterprise Risk  Management .  Risiko cyber adalah  aspek  dari  risiko  perusahaan  yang  lebih  luas  dan memerlukan  strategi  khusus  untuk  mitigasi.  Manajemen  risiko cyber membantu  perusahaan membuat  respons  yang  efektif  terhadap  risiko  sistem  informasi,  mendukung  pencapaian tujuan perusahaan (Galligan et al., 2019).

## Kinerja Operasional
Kinerja operasional diartikan oleh (Chavez et al., 2015) sebagai dimensi strategis yang dijadikan landasan pilihan bagi perusahaan untuk bersaing. Kinerja operasional yang baik yaitu yang  dapat  mencerminkan  kemampuan  untuk  memuaskan  pelanggan  dalam  hal  waktu  dan pengiriman  cepat  produk  dan  layanan  berkualitas  tinggi,  fleksibilitas  operasional  dan penghapusan  limbah  dalam  proses  produksi.  Pada  dasarnya,  kinerja  operasional  perusahaan didasarkan pada pemilihan strategi yang tepat sesuai kondisi lingkungan. Kinerja operasional perusahaan  digambarkan  sebagai  kemampuan  suatu  entitas  dalam  mencapai  tujuan  dengan cara efisien dan efektif menggunakan sumber dayanya (Chavez et al., 2015).

## Pengembangan Hipotesis
Kualitas  informasi  berhubungan  erat  dengan  kinerja  operasional,  termasuk  kualitas, fleksibilitas,  layanan  pelanggan,  dan  efisiensi  biaya  (Chavez  et  al.,  2015).  Kualitas  informasi
yang  baik  penting  untuk  analitik  big  data,  yang  mempengaruhi  manajemen  data,  diagnosis, dan  nilai  bisnis.  Penggunaan  big  data  analitik  meningkatkan  pengambilan  keputusan  dan kinerja  operasional  (Dubey  et  al.,  2019).  Dalam Fintech  P2P  lending ,  kualitas  analitik  data mempengaruhi identifikasi risiko kredit, profil peminjam, dan kebijakan pinjaman. Oleh karena itu, hipotesis yang diajukan adalah:
H1: Kualitas analitik data berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja operasional . Tantangan  bisnis  saat  ini  melibatkan  penyelarasan  prioritas  etis  dengan  tujuan  komersial (Vidgen  et  al.,  2019).  Kepemimpinan  etis  penting  untuk  inovasi  teknologi  dan  kinerja perusahaan  (Leong  et  al.,  2019).  Etika  mempengaruhi  pengambilan  keputusan  dan  kinerja organisasi (Novianty et al., 2018). Otomatisasi dan AI memerlukan pertimbangan etika untuk keputusan yang aman dan dapat dipercaya (Weber, 2019; Wu et al., 2020). Namun, beberapa penelitian  menunjukkan  bahwa  etika  tidak  selalu  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kinerja perusahaan (Mensah et al., 2020; Porcena et al., 2020). Oleh karena itu, hipotesis yang diajukan adalah:
H2: Etika bisnis berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja operasional. Penelitian  Campbell  et  al.  (2019)  menunjukkan  bahwa  pinjaman  dengan  risiko  tinggi memerlukan  kompensasi  suku  bunga  yang  lebih  tinggi.  Dalam P2P  lending ,  kemampuan kontrol risiko dan manajemen risiko operasional yang efektif sangat penting. Manajemen risiko operasional melibatkan identifikasi, evaluasi, dan pengendalian risiko untuk penerapan sistem informasi akuntansi (Suzan et al., 2019). Pengelolaan risiko cyber juga krusial untuk melindungi data  dan  reputasi  perusahaan  dari  ancaman  siber  (Galligan  et  al.,  2019).  Oleh  karena  itu, hipotesis yang diajukan adalah:
H3: Cyber Risk Management berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja operasional.
Kerangka Konseptual
Berikut ini adalah keraBngka konseptual yang digunakan pada penelitian ini

## Gambar 1 Kerangka Konseptual

## 3. Metode Penelitian Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan dua jenis data yaitu data primer dan sekunder Data  primer  diperoleh  langsung  dari  responden  melalui  kuesioner  yang  terdiri  dari pertanyaan  tertutup  dan  terbuka,  untuk  mendapatkan  fakta  dan  keterangan  faktual. Sedangkan data sekunder dikumpulkan dari dokumen AFPI, OJK, Bank Indonesia, dan website perusahaan fintech P2P lending, untuk melengkapi data primer dan memperkaya analisis serta kesimpulan penelitian.

## Populasi dan Sampel
Penelitian ini menargetkan perusahaan fintech P2P lending di Indonesia yang terdaftar atau  mendapatkan  izin  dari  OJK  pada  2023.  Sampel  diambil  menggunakan  teknik non- probability sampling , yaitu sampel jenuh, di mana semua elemen populasi (101 perusahaan)
Kualitas Analitik Data
Etika Bisnis
Cyber Risk Management

## Kinerja Operasional
dijadikan  sampel.  Penggunaan  sampel  jenuh  dipilih  karena  populasi  relatif  kecil,  dapat dijangkau secara keseluruhan, dan memiliki perbedaan karakteristik antar  fintech.

## Variabel Operasional
Kualitas  analitik  data  adalah  kemampuan  perusahaan Fintech  P2P dalam memanfaatkan sumber daya berbasis data analitik meliputi big data analitic , kualitas data, tool sophisticated ,  kualitas  Analitik  SDM  dan domain  knowledge yang  merupakan  faktor  penting dalam keberhasilan penggunaan alat analisis data (platform). Variabel ini dioperasionalisasikan ke dalam 4 dimensi dengan 14 indikator sebagai berikut:
(a) Dimensi Pemanfaatan big data, terdiri dari tiga indikator:
1. Volume adalah seberapa besar data yang dianalisis oleh perusahaan fintech P2P lending.
2. Velocity menggambarkan tingkat streaming data ke platform hosting atau lama waktu yang diperlukan oleh perusahaan fintech P2P lending untuk menganalisis data.
3. Variety menggambarkan  kompleksitas  data  yang  digunakan  oleh  perusahaan  P2P lending
(b) Dimensi kualitas data, terdiri dari lima indikator:
1. Data yang digunakan dalam data analitik dapat diandalkan
2. Data yang digunakan dalam data analitik aman (secure)
3. Data yang digunakan dalam data analitik tepat waktu
4. Data yang digunakan dalam data analitik relevan dengan tugas yang dihadapi
5. Data yang digunakan dalam data analitik akurat
(c.) Dimensi tools  sophistication atau  dalam  hal  ini  adalah  kualitas  intelligent  credit  rating dalam melakukan analisis kredit. Dimensi ini terdiri dari tiga indikator:
1. Alat analisis kredit yang digunakan mampu melakukan pemodelan dan simulasi
2. Alat  analisis  kredit  yang  digunakan  dapat  melakukan  analitik  bahasa  (mengekstraksi informasi dari sumber yang tidak terstruktur seperti media sosial, gambar dan text).
3. Alat analisis kredit yang digunakan mereview historis pinjaman yang terintegrasi dengan Pusat Data Fintech P2P lending (PUSDAFIL)/FDC.
(d.) Dimensi Domain Knowledge , terdiri dari tiga indikator:
1. SDM  mengetahui  peran  lingkungan  eksternal  (pemerintah,  pesaing,  pemasok,  dan pelanggan)
2. SDM memahami tujuan dan sasaran organisasi.
3. SDM mengetahui faktor kunci yang tepat bagi organisasi untuk berhasil

## Variabel Etika Bisnis
Etika  Bisnis  adalah  aturan,  standar,  prinsip  moral,  norma  yang  harus  dilakukan  oleh platform  bisnis fintech  P2P  lending pada  situasi  tertentu  agar  memperoleh  legitimiasi  dan dukungan  masyarakat  luas.  Variabel  ini  dioperasionalisasikan  ke  dalam  3  dimensi  serta  13 indikator sebagai berikut:
(a) Dimensi  Transparansi  atas  produk  dan  metode  penawaran  produk.  Dimensi  ini  memiliki indikator  berupa  kewajiban  platform  P2P  Lending  untuk  menyampaikan  informasi  umum dan mekanisme layanan terkait:
1. Keterbukaan informasi terkait hak dan kewajiban umum
2. Keterbukaan informasi biaya dan suku bunga.
3. Keterbukaan informasi risiko bagi pemberi dan penerima pinjaman.
4. Keterbukaan metode penyajian NPL/TKB 90.
5. Larangan pemberian informasi yang menyesatkan 6.Informasi layanan pengaduan
(b) Dimensi Pencegahan pinjaman berlebih. Dimensi ini memiliki indikator sebagai berikut:
1. Larangan predatory lending.
2. Larangan pemberian dan penambahan pinjaman tanpa kesepakatan para pihak.
3. Kewajiban verifikasi dan asesmen penerima pinjaman
(c) Dimensi Penerapan prinsip itikad baik. Dimensi ini memiliki indikator sebagai berikut:
1. Itikad  baik  dalam  hal  terjadi  kesalahan  dan/atau  kelalaian  pengurus,  pegawai,  dan sistem elektronik
2. Itikad baik dalam penanganan data pribadi.
3. Itikad baik dalam penagihan atas pinjaman gagal bayar dan penggunaan pihak ketiga.
4. Kewajiban untuk mendukung program literasi dan inklusi keuangan

## Variabel Cyber Risk Management
Cyber  risk  management adalah  kemampuan  platform fintech  P2P untuk  membuat asessment, analisis, hingga respon/mitigasi terhadap risiko sistem informasi dan bisnis online yang  dapat  membantu  eksistensi  keberlangsungan  fintech P2P  lending .  Variabel  ini dioperasionalisasikan ke dalam tiga dimensi dengan 10 indikator sebagai berikut :
(a) Dimensi keamanan diuraikan dengan:
1. Adanya uji tuntas atas manajemen risiko cyber yang efektif.
2. Adanya pemimpin dan talenta organisasi yang tepat.
3. Adanya  kerangka  kerja  risiko cyber yang  sesuai  mencakup risk  appetite dan  ambang batas pelaporan.
(b) Dimensi kewaspadaan diuraikan dengan:
1. Adanya investasi terkait penanggulangan risiko cyber .
2. Adanya program manajemen risiko cyber yang selaras dengan standar industri.
3. Adanya pola pikir dan budaya organisasi yang sadar pada risiko cyber .
(c) Dimensi ketangguhan diuraikan dengan:
1. Organisasi  dengan  cepat  mengatasi  kerusakan  dan  memobilisasi  sumber  daya  ketika insiden cyber terjadi.
2. Adanya evaluasi efektivitas program risiko cyber organisasi.
3. Karyawan terlibat dalam ekosistem operasional dan manajemen risiko cyber .

## Kinerja Operasional
Kinerja operasional adalah kemampuan entitas fintech P2P lending untuk memuaskan pelanggannya  dari  aspek  biaya,  jaminan  kualitas, delivery dan  fleksibilitas.  Varibel  kinerja operasional  diukur  dengan  metode  komulatif  prospek  teori  dengan  4  dimensi  dengan  8 indikator sebagai berikut:
a) Biaya:
1. Tingkat interest rate yang diambil oleh platform.
2. Biaya total (Provisi/Fee/komisi) yang dibebankan oleh platform.
b) Kualitas:
1. Kualitas pinjaman/pembiayaan (TKB 90).
2. Kesesuaian return dengan daftar rating
c) Delivery:
1. Kecepatan  proses  pinjaman  ( bidding  process /waktu  tunggu  borrower  mendapat pinjaman setelah disetujui platform)
2. Keandalan proses pinjaman (peluang borrower mendapatkan pinjaman).
d) Flexibilitas:
1. Fleksibilitas jumlah pinjaman
2. Fleksibilitas negosiasi suku bunga

## Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  survei  dengan  kuesioner  berpendekatan  skala Likert  5  poin.  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  wawancara  terstruktur  dan  kuesioner
online. Data primer diuji untuk validitas dan reliabilitas guna memastikan kualitas. Uji Validitas dilakukan  dengan content  validity untuk  memastikan  instrumen  mengukur construct yang diperlukan. Uji Validitas Statistik menggunakan Structural Equation Modeling (SEM), di mana indikator dinyatakan valid jika nilai muatan faktor standar ≥ 0.50.
4. Hasil dan Pembahasan Analisis Statistik Deskriptif Mean  Median  Min Max Standard Deviation Excess Kurtosis  Skewness Rerata Kualitas Analitik Data 4,36 1. Pemanfaatan big data X1.1 4.485 5 3 5 0.611 -0.372 -0.766 X1.2 4.536 5 3 5 0.643 0.06 -1.081 X1.3 4.546 5 3 5 0.557 -0.502 -0.733 2. Kualitas data X1.4 4.495 5 3 5 0.577 -0.559 -0.635 X1.5 4.598 5 3 5 0.603 0.528 -1.244 X1.6 4.505 5 3 5 0.558 -0.722 -0.562 X1.7 4.454 5 3 5 0.674 -0.417 -0.855 X1.8 4.454 5 3 5 0.626 -0.452 -0.717 3. Intelligent credit rating X1.9 4.536 5 3 5 0.643 0.06 -1.081 X1.10  4.423 4 2 5 0.64 0.906 -0.906 X1.11  4.536 5 3 5 0.643 0.06 -1.081 4. Domain knowledge X1.12  4.495 5 3 5 0.628 -0.258 -0.868 X1.13  4.557 5 3 5 0.556 -0.431 -0.778 X1.14  4.392 4 3 5 0.619 -0.612 -0.507 Etika Bisnis 4,38 1. Transparansi atas produk dan metode penawaran X2.1 4.464 5 3 5 0.61 -0.463 -0.689 X2.2 4.526 5 3 5 0.594 -0.238 -0.852 X2.3 4.505 5 3 5 0.577 -0.51 -0.676 X2.4 4.546 5 3 5 0.642 0.143 -1.124 X2.5 4.567 5 3 5 0.535 -0.72 -0.682 X2.6 4.505 5 3 5 0.54 -1.023 -0.421 2. Pencegahan pinjaman berlebih X2.7 4.495 5 2 5 0.594 1.664 -1.028 X2.8 4.495 5 3 5 0.558 -0.764 -0.521 X2.9 4.526 5 3 5 0.644 -0.019 -1.04 3. Penerapan prinsip itikad baik X2.10  4.495 5 3 5 0.54 -1.054 -0.379 X2.11  4.546 5 3 5 0.626 0.099 -1.074 X2.12  4.536 5 3 5 0.575 -0.331 -0.803 X2.13  4.474 5 3 5 0.576 -0.641 -0.555 Cyber Risk Management 4,38 1. Faktor Keamanan X3.1 4.485 5 3 5 0.611 -0.372 -0.766
X3.2 4.588 5 3 5 0.552 -0.179 -0.917 X3.3 4.557 5 3 5 0.556 -0.431 -0.778 2. Faktor Kewaspadaan X3.4 4.557 5 3 5 0.642 0.233 -1.167 X3.5 4.567 5 3 5 0.535 -0.72 -0.682 X3.6 4.546 5 3 5 0.626 0.099 -1.074 X3.7 4.526 5 3 5 0.558 -0.623 -0.646 3. Faktor Ketangguhan X3.8 4.485 5 3 5 0.576 -0.602 -0.595 X3.9 4.515 5 3 5 0.628 -0.131 -0.948 X3.10  4.464 4 3 5 0.538 -1.121 -0.257 Kinerja Operasional 4,37 1. Biaya Y1.1 4.505 5 3 5 0.66 -0.14 -1.003 Y1.2 4.546 5 2 5 0.61 2 -1.29 2. Kualitas Y1.3 4.526 5 3 5 0.611 -0.131 -0.927 Y1.4 4.474 5 3 5 0.705 -0.346 -0.984 3. Delivery Y1.5 4.464 5 3 5 0.674 -0.369 -0.891 Y1.6 4.588 5 3 5 0.513 -1.123 -0.594 4. Fleksibilitas Y1.7 4.474 5 3 5 0.594 -0.509 -0.65 Y1.8 4.536 5 3 5 0.643 0.06 -1.081 Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
Andi  Supangat  (2007:  126)  mengatakan  kriteria  untuk  mengetahui  model  distribusi dari koefisien kurtosis sebagai berikut:
a) Jika koefisien kurang dari 0.263 maka distribusinya adalah platikurtik
b) Jika koefisien kurtosis sama dengan 0,263 maka distribusinya adalah mesokurtic
c) Jika koefisien kurtosis lebih dari 0,263 maka distribusinya adalah leptokurtic.
Sebuah  data  dikatakan  berdistribusi  normal  apabila  nilai-nilainya  tersebar  merata disekitar  nilai  rata-ratanya.  Nilai  excess  kurtosis  menunjukkan  data  normal  ketika  nilai-nilai tersebut  berada  di  antara  rentang  nilai  -2  sampai  dengan  2.  Berdasarkan  perhitungan  pada tabel  4.1  dapat  dilihat  jika  item  pengukuran  untuk  semua  indicator  berada  pada  rentang  -2 sampai  dengan  2  (-2  >  Kurtosis/Skewness  >  2).  Sehingga  dapat  disimpulkan  jika  item pengukuran telah berdistribusi secara normal.

## Uji Validitas Validitas Konvergen
Pengujian model pengukuran dalam penelitian ini menggunakan pengujian dua tingkat yang  disebut  dengan  pendekatan  confirmatory  factor  analysis  (CFA)  dua  tingkat.  Tingkat pertama (first order) menunjukkan hubungan antara indikator dengan dimensinya. Sedangkan tingkat  kedua  (second  order)  menunjukkan  hubungan  antara  dimensi  dengan  variabel penelitian. Hasil pengujian  dimaksud, dijelaskan sebagai berikut:
CFA Kualitas Analitik Data
Konstruk/Dimensi/Indikator SFL ≥ 0,6 CR ≥ 0,7  AVE ≥ 0,5  Kesimpulan Kinerja Analitik Data 0,96 0,57 Reabilitas baik Pemanfaatan big data
Kualitas data 0,75 Validitas Baik Intelligent credit rating 0,80 Validitas Baik Domain knowledge 0,74 Validitas Baik Kualitas data Data dapat diandalkan 0,69 Validitas Baik Data aman (secure) 0,78 Validitas Baik Data tepat waktu 0,69 Validitas Baik Data relevan 0,77 Validitas Baik Data akurat 0,69 Validitas Baik Intelligent credit rating Mampu melakukan pemodelan dan simulasi 0,81 Validitas Baik Mampu  melakukan  analitik bahasa teks 0,67 Validitas Baik Terintegrasi PUSDAFIL 0,81 Validitas Baik Domain knowledge SDM mengetahui peran lingkungan eksternal 0,77 Validitas Baik SDM  mengetahui  tujuan  dan sasaran organisasi 0,89 Validitas Baik SDM mengetahui kunci 0,66 Validitas Baik
Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
Data pada Tabel diatas menunjukkan bahwa seluruh nilai standardized factor loading ≥ 0,60  artinya  semua  indikator  dinyatakan  memiliki  validitas  yang  baik.  Demikian  pula  dengan reliabilitas  model  pengukurannya  ditunjukkan  dari  nilai  CR  ≥  0,70  dan  VE  ≥  0,50.  Seluruh dimensi dan variabel kualitas analitik data juga dinyatakan baik. Dengan demikian disimpulkan bahwa  seluruh  dimensi  dan  indikator  dinyatakan  valid  dan  handal  untuk  mengukur  kualitas analitik data.

## CFA Etika Bisnis
Konstruk/Dimensi/Indikator SFL ≥ 0,6 CR ≥ 0,7 VE ≥ 0,5  Kesimpulan Etika Bisnis 0,95 0,61 Reabilitas baik Transparansi atas produk dan metode penawaran produk Keterbukaan  informasi  terkait  hak  dan kewajiban umum 0,78 Validitas Baik Keterbukaan informasi biaya dan suku bunga 0,76 Validitas Baik Keterbukaan  informasi  resiko  bagi pemberi & penerima pinjaman 0,80 Validitas Baik Keterbukaan metode penyajian npl 0,76 Validitas Baik Larangan  pemberian  informasi  yang menyesatkan 0,85 Validitas Baik Informasi layanan pengaduan 0,79 Validitas Baik Pencegahan pinjaman berlebih Larangan predatory lending 0,72 Validitas Baik Larangan  pemberian  dan  penambahan pinjaman tanpa 0,79 Validitas Baik kesepakatan para pihak 0,76 Validitas Baik Penerapan prinsip itikad baik Kesalahan dan/atau kelalaian pengurus, pegawai, dan 0,78 Validitas Baik Sistem elektronik 0,75 Validitas Baik
Penanganan data pribadi 0,77 Penagihan  atas  pinjaman  gagal  bayar termasuk 0,80 Validitas Baik Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
Berdasarkan  data  pada  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  seluruh  nilai standardized factor loading ≥ 0,60 artinya semua indikator dinyatakan memiliki validitas yang baik. Demikian pula dengan reliabilitas model pengukurannya ditunjukkan dari nilai CR ≥ 0,70 dan VE ≥ 0,50 untuk semua dimensi dan variabel dinyatakan baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh dimensi dan indikator dinyatakan valid dan handal untuk mengukur variabel etika bisnis.

## CFA Cyber Risk Management
Konstruk/Dimensi/Indikator SFL ≥ 0,6 CR ≥ 0,7 VE ≥ 0,5  Kesimpulan Cyber risk management 0,93 0,58 Reabilitas baik Faktor keamanan Adanya uji tuntas manajemen risiko 0,79 Validitas Baik Pemimpin dan talenta organisasi  tepat 0,83 Validitas Baik Kerangka kerja risiko cyber sesuai 0,74 Validitas Baik Faktor kewaspadaan Investasi penanggulangan risiko cyber tepat 0,76 Validitas Baik Program manajemen risiko cyber se laras industri 0,84 Validitas Baik Pola pikir dan budaya organisasi atas risiko cyber 0,75 Validitas Baik Adanya partisipasi karyawan mengantisipasi risiko cyber dari luar 0,71 Validitas Baik Faktor ketangguhan Kemampuan  mengatasi  kerusakan ketika insiden cyber terjadi. 0,74 Validitas Baik Efektifitas  hasil  evaluasi  program manajemen risiko cyber 0,76 Validitas Baik Kekuatan dalam ekosistem operasional perusahaan 0,67 Validitas Baik
Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024 Data tabel diatas menunjukkan bahwa seluruh nilai standardized factor loading ≥ 0,60. Artinya semua indikator dinyatakan memiliki validitas baik. Demikian pula dengan reliabilitas model pengukurannya ditunjukkan dari nilai CR ≥ 0,70 dan VE ≥ 0,50 untuk semua dimensi dan variabel  dinyatakan  baik.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  dimensi  dan indikator dinyatakan valid dan handal untuk mengukur variabel cyber risk management.

## CFA Kinerja Operasional
Konstruk/Dimensi/Indikator SFL ≥ 0,6 CR ≥ 0,7 VE ≥ 0,5 Kesimpulan Kinerja operasional 0,94 0,66 Reabilitas baik Biaya Tingkat interest rate yang diambil oleh platform 0,88 Validitas baik Biaya total (Provisi/Fee/komisi) yang dibebankan oleh platform . 0,81 Validitas baik Kualitas Kualitas pinjaman/pembiayaan (TKB 90) 0,79 Validitas baik Kesesuaian return dengan daftar rating 0,81 Validitas baik Delivery Kecepatan proses pinjaman 0,82 Validitas baik
( bidding process ) Keandalan proses pinjaman 0,79 Validitas baik Fleksibilitas Fleksibilitas jumlah pinjaman 0,74 Validitas baik Fleksibilitas negosiasi suku bunga 0,86 Validitas baik
Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
Data pada tabel di atas menunjukkan bahwa seluruh nilai standardized factor loading ≥ 0,60.  Artinya  semua  indikator  dinyatakan  memiliki  validitas  baik.  Demikian  pula  dengan reliabilitas  model  pengukurannya  ditunjukkan  dari  nilai  CR  ≥  0,70  dan  VE  ≥  0,50.  Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa seluruh dimensi dan indikator dinyatakan valid dan handal untuk mengukur variabel kinerja operasional.

## Validitas Diskriminan Cross Loadings
Tujuan  cross  loading  adalah  menilai  validitas  diskriminan  suatu  konstruk  dengan membandingkan korelasi indikatornya dengan konstruk lain. Nilai cross loading idealnya di atas 0,70 (Ghozali & Latan, 2019)
X1_ X2 X3 Y X1.1 0.753 0.729 0.73 0.695 X1.10 0.671 0.687 0.611 0.535 X1.11 0.812 0.77 0.818 0.853 X1.12 0.773 0.774 0.759 0.697 X1.13 0.897 0.902 0.901 0.854 X1.14 0.663 0.673 0.635 0.541 X1.2 0.801 0.754 0.796 0.84 X1.3 0.748 0.743 0.739 0.694 X1.4 0.699 0.715 0.671 0.58 X1.5 0.786 0.725 0.769 0.792 X1.6 0.692 0.713 0.647 0.56 X1.7 0.775 0.763 0.746 0.727 X1.8 0.69 0.698 0.652 0.587 X1.9 0.812 0.773 0.822 0.857 X2.1 0.757 0.781 0.769 0.712 X2.10 0.743 0.783 0.715 0.586 X2.11 0.779 0.752 0.795 0.831 X2.12 0.748 0.771 0.776 0.712 X2.13 0.766 0.804 0.793 0.702 X2.2 0.751 0.768 0.752 0.716 X2.3 0.766 0.806 0.759 0.661 X2.4 0.809 0.769 0.807 0.851 X2.5 0.837 0.853 0.856 0.805 X2.6 0.747 0.796 0.717 0.602 X2.7 0.698 0.722 0.644 0.571 X2.8 0.74 0.791 0.704 0.654 X2.9 0.79 0.769 0.809 0.85 X3.1 0.765 0.777 0.792 0.717 X3.10 0.695 0.728 0.671 0.539 X3.2 0.81 0.816 0.832 0.782 X3.3 0.752 0.782 0.749 0.646
X3.4 0.754 0.714 0.764 0.804 X3.5 0.821 0.826 0.841 0.772 X3.6 0.727 0.705 0.751 0.78 X3.7 0.683 0.69 0.714 0.646 X3.8 0.712 0.744 0.742 0.648 X3.9 0.747 0.727 0.766 0.81 Y1.1 0.8 0.772 0.806 0.881 Y1.2 0.811 0.802 0.796 0.812 Y1.3 0.791 0.791 0.804 0.798 Y1.4 0.686 0.657 0.697 0.812 Y1.5 0.701 0.672 0.713 0.826 Y1.6 0.861 0.867 0.865 0.792 Y1.7 0.664 0.668 0.656 0.741 Y1.8 0.809 0.786 0.807 0.869
Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
Tabel diatas merupakan hasil dari nilai cross loading yang diketahui bahwa tidak ada cross loading yang nilainya > 0,70. Hal ini artinya model penelitian sudah bebas dari indikasi kolinearitas lateral atau tidak terdapat permasalahan validitas diskriminan pada analisis cross loading.

## Fornel Larcker
Metode Fornel Larcker digunakan untuk mengevaluasi validitas konstruk dalam analisis jalur  dengan  PLS.  Fornel  Larcker  membandingkan  akar  AVE  dengan  korelasi  antarvariabel laten/konstruk.  Akar  AVE  setiap  konstruk  harus  lebih  tinggi  dibanding  korelasinya  dengan konstruk lain (Sholihin & Ratmono, 2020).
X1_ X2 X3 Y X1_ 0.981 X2 0.498 0.982 X3 0.678 0.781 0.964 Y 0.742 0.626 0.645 0.817 Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024

## Uji Reliabilitas
Reliabilitas dapat diukur dengan melihat nilai cronbach alpha dan composite reliability . Jika  nilainya  >  0,70  maka  nilai  konstruk  tersebut  memiliki  nilai  reliabilitas  yang  tinggi  atau dapat dikatakan reliabel (Ghozali & Latan, 2019).
Cronbach's Alpha rho_A Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) X1_ 0.943 0.95 0.949 0.574 X2 0.947 0.95 0.953 0.612 X3 0.92 0.925 0.933 0.583 Y 0.929 0.931 0.941 0.668
Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
Tabel  diatas  merupakan  hasil  dari  nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite  Reliability yang diketahui bahwa hasil perhitungan untuk semua konstruk bernilai > 0,70. Artinya semua konstruk  memiliki  tingkat  reliabilitas  yang  baik  sesuai  dengan  persyaratan  yang  telah ditentukan. Semua variabel laten pada penelitian ini memiliki reliabilitas atau keandalan dalam mengukur yang akan diukur.

## Pengujian Model Struktural
Uji tingkat kecocokan model dengan pendekatan goodness of fit index perlu dilakukan telebih  dahulu,  sebelum  pengujian  model  struktural.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memberikan keyakinan apakah model yang dibangun berdasarkan teoretis telah sesuai dengan data empiris yang dikumpulkan melalui instrumen kuesioner di lapangan.
No Kriteria Kecocokan Target Tingkat Kecocokan Model Hasil Estimasi Model Tingkat Kecocokan Model 1 Chi-square p-value ≥ 0.05 4,9 Baik 2 RMSEA RMSEA ≤ 0.08 0,357 Baik 3 NNFI NNFI ≥ 0.90 0,4 Kurang Baik 4 CFI CFI ≥ 0.90 14,9 Baik 5 SRMR ≤0,05 0,145 Kurang baik Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
Hasil  pengujian goodness  of  fit  statistics yang  ditunjukan  Tabel  4.24  menyimpulkan bahwa nilai nilai Chi-square ≥ 0,05, RMSEA ≤ 0,08 dan nilai CFI ≥ 0,90 memiliki nilai yang baik, artinya kecocokan modelnya dinyatakan baik ( good fit ). Sedangkan nilai, NNFI ≥ 0,90 dan nilai SRMR  =  0,145  ≥  0,05  menunjukan  kecocokan  model  kurang  baik  ( not  fit ).  Kombinasi  dari berbagai ukuran kecocokan model tersebut, dapat disimpulkan bahwa model dalam penelitian ini secara keseluruhan memiliki tingkat kecocokan model yang relatif baik.

## Uji Hipotesis
Hipotesis Alternatif (Ha) Jalur (Hubungan) Original Sample (O) STDEV T Statistics ( ≥1,64 ) P Value (≥0,05) Kesimpulan Hipotesis H1 KAD ®KO 0,611 0,177 3,44 0,001 Diterima H2 EB ®KO -0,427 0,244 1,74 0,081 Ditolak H3 CRM®KO 0,762 0,209 3,64 0,000 Diterima
Sumber : Hasil Olahan Smart PLS 3.0, 2024
1. Kriteria  uji  Berdasarkan  tabel  dapat  dilihat  nilai  thitung  variabel  Kualitas  analitik  data terhadap kinerja operasional (3,44) lebih besar dari tkrisis (1,64), dan nilai P value sebesar 0,001  dari  0,05.  Karena  nilai  t  hitung  lebih  besar  dibanding  t  krisis,  maka  pada  tingkat kekeliruan 5% diputuskan untuk menerima H1.
2. Kriteria uji Berdasarkan tabel 4.25 dapat dilihat nilai t hitung variabel etika bisnis terhadap kinerja operasional (1,74) lebih dari tkrisis (1,64), namun nilai P value (0,08) lebih kecil dari 0,05. Karena nilai thitung lebih kecil Karena nilai P value lebih kecil dibanding, maka pada tingkat kekeliruan sebesar 5% diputuskan untuk menerima H0.
3. Kriteria  uji  berdasarkan  tabel  4.25  dapat  dilihat  nilai  thitung  variabel Cyber  risk management terhadap kinerja operasional sebesar (3,64) lebih besar dari tkrisis (1,64), dan nilai  P  value  sebesar  0,001  dari  0,05.  Karena  nilai  t  hitung  lebih  besar  dibanding  tkrisis, maka pada tingkat kekeliruan sebesar 5% diputuskan untuk menerima H3.

## Pengaruh Kualitas Analitik Data Terhadap Kinerja Operasional Perusahaan
Kualitas  informasi  berhubungan  erat  dengan  kinerja  operasional,  mencakup  kualitas, fleksibilitas,  layanan  pelanggan,  dan  efisiensi  biaya  (Chavez  et  al.,  2015).  Kualitas  informasi, terutama dalam analitik big data , penting untuk manajemen data, diagnosis, dan peningkatan nilai bisnis (de Camargo et al., 2018). Perangkat analitik data membantu membuat keputusan lebih cepat dan akurat (Soedarsono et al., 2019) dan dapat meningkatkan kinerja operasional (Ghasemaghaei et al., 2018).
Sistem Informasi Akuntansi yang baik meningkatkan kualitas informasi akuntansi dan menambah nilai melalui peningkatan kualitas, pengurangan biaya, efisiensi proses, efektivitas rantai  pasokan,  dan  pengendalian  internal  (Fitriati  &  Mulyani,  2015;  Mulyani,  2019).
Penggunaan big data analitik untuk pengambilan keputusan yang efektif menjadi tantangan, namun dapat meningkatkan kinerja operasional (Dubey et al., 2019). Faktor teknologi, seperti manfaat yang dirasakan dan kualitas big data, berpengaruh pada adopsi big data dan kinerja perusahaan (Yadegaridehkordi et al., 2020).

## Pengaruh Etika Bisnis Terhadap Kinerja Operasional Perusahaan
Tantangan  bisnis  saat  ini  termasuk  penyelarasan  antara  prioritas  etis  dan  tujuan komersial (Vidgen et al., 2019). Kepemimpinan etis berperan penting dalam inovasi dan kinerja perusahaan  (Leong  et  al.,  2019).  Etika  mempengaruhi  pengambilan  keputusan  dan  kinerja organisasi,  dengan  nilai-nilai  etika  berkontribusi  pada  keberlanjutan  keputusan  (Novianty  et al.,  2018).  Otomatisasi  keputusan  membutuhkan  pertimbangan  etika  untuk  menghindari dampak sosio-etik dan hukum (Weber, 2019; Luxton, 2014). Kerangka tata kelola AI yang etis dapat  meningkatkan  kepercayaan  publik  (Wu  et  al.,  2020).  Namun,  beberapa  studi menunjukkan bahwa etika mungkin tidak selalu memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja ekonomi, seperti dalam penelitian Mensah et al. (2020) dan Porcena et al. (2020).

## Pengaruh Cyber Risk Management Terhadap Kinerja Operasional Perusahaan
Campbell  et  al.  (2019)  menunjukkan  bahwa  kualitas  pinjaman  dengan  risiko  tinggi memerlukan kompensasi suku bunga yang lebih tinggi. Dalam P2P Lending , algoritma AI yang efisien dalam menilai dan menyaring peminjam merupakan faktor pembeda kompetitif (H. Liu et al., 2018).
Manajemen  risiko  operasional  fokus  pada  penilaian  dan  pengendalian  risiko  serta integrasi prosedur operasional (Suzan et al., 2019). Keputusan strategis berbasis analisis risiko efektif  dalam  mitigasi  risiko  (Singh  &  Hong,  2020),  dan  manajemen  risiko  perusahaan  dapat diterapkan oleh berbagai ukuran organisasi (COSO, 2017).
Teknologi  berbasis  risiko  mendorong  perubahan  dalam  pengambilan  keputusan (Meidell  &  Kaarbøe,  2016;  Ruan,  2019),  dan  manajemen  risiko  cyber  merupakan  bagian penting dari Enterprise Risk Management (ERM) untuk mencapai tujuan perusahaan (Galligan et al., 2019).

## 5. Penutup Kesimpulan
Dari hasil penelitian analisis pengaruh kualitas analitik data, etika bisnis, dan cyber risk management terhadap kinerja operasional perusahaan fintech p2p lending yang terdaftar dan berizin di OJK periode tahun 2023 dapat disimpulkan bahwa:
1. Kualitas analitik data emiliki pengaruh positif signifikan terhadap kinerja operasional fintech P2P lending. Data analitik adalah kompetensi inti yang memungkinkan penilaian kredit yang lebih baik dan mendukung inklusi keuangan secara cepat dan efisien.
2. Etika bisnis berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kinerja operasional. Etika bisnis  cenderung  lebih  berperan  dalam  jangka  panjang  dan  dalam  aspek  compliance, sementara  dalam  jangka  pendek  sering  terabaikan  demi  pertumbuhan  dan  laba. Pengawasan  oleh  asosiasi  dan  regulator  penting  untuk  menghindari  dampak  negatif terhadap industri.
3. Cyber  risk  management berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  kinerja  operasional. Kepatuhan  terhadap  regulasi  manajemen  risiko  teknologi  informasi  meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasional, serta mengurangi risiko cyber.
2) Pentingnya  perhatian  pada  kualitas  data  analitik  dan  manajemen  risiko cyber diimbangi dengan pengembangan aspek etika bisnis untuk keberlanjutan jangka panjang. Berdasarkan hasil penelitian yang telah disimpulkan di atas, diajukan saran-saran sebagai berikut:
1. Sampel  penelitian  hanya  menggambarkan  96,03%  pelaku  industri fintech  P2P  lending , sehingga  ada  potensi  untuk  mengeksplorasi  wawasan  baru.  Disarankan  untuk  menguji ulang model penelitian dengan metode yang sama pada unit analisis dan sampel yang berbeda, seperti sektor perbankan Indonesia, untuk meningkatkan reproduksibilitas dan generalisabilitas hasil.
2. Variabel  yang  memengaruhi  kinerja  dan  kelangsungan  industri  keuangan  terus berkembang. Peneliti diharapkan menambahkan variabel lain, seperti kepemilikan asing, akses modal, dan pemasaran, untuk memberikan pemahaman lebih mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi operasional dan eksistensi fintech P2P lending .
Daftar Pustaka Babaei, G., & Bamdad, S. (2020). A multi-objective instance-based decision support system for investment recommendation in Peer-to-Peer Lending. Expert Systems With Applications . Božič, K., & Dimovski, V. (2019). Journal of Strategic Information Systems Business intelligence and  analytics  use  ,  innovation  ambidexterity  ,  and  firm  performance :  A  dynamic capabilities perspective. Journal of Strategic Information Systems , 10 .
Campbell,  D.,  Loumioti,  M.,  &  Wittenberg-moerman,  R.  (2019).  Loumioti,  M.,  &  Wittenberg- moerman,  R.  (2019).  Making  sense  of  soft  information :  interpretation  bias  and  loan quality. Journal of Accounting And Economics .
Chavez, R., Yu, W., Gimenez, C., & Fynes, B. (2015). AC. Customer integration and operational performance: The mediating role of iinformation quality Decision Support Systems . COSO. (n.d.). Executive Summary Enterprise Risk Management Integrating with Strategy and Performance.PwC . Das, S. R. (2019). The future of Fintech . 1–27.
Davenport, T. H., Harris, J. G., Long, D. W. De, & Jacobson, A. L. (2001). Data to Knowledge to Results .
Dubey, R., Gunasekaran, A., Childe, S. J., Bryde, D. J., Giannakis, M., Foropon, C., & Hazen, B. T. (2019). Big data analytics and artificial intelligence pathway to operational performance under the effects of entrepreneurial orientation and environmental dynamism: A study of manufacturing organizations. International Journal of Production Economics . Dubey,  R.,  Gunasekaran,  A.,  Childe,  S.  J.,  Roubaud,  D.,  Fosso  Wamba,  S.,  Giannakis,  M.,  &
Foropon,  C.  (2019).  Big  data  analytics  and  organizational  culture  as  complements  to swift  trust  and  collaborative  performance  in  the  humanitarian  supply  chain. International Journal of Production Economics , 120–136.
Galligan, M. E., Herrygers, S., & Rau, K. (2015). COSO In The Cyber Age . Galligan, M. E., Herrygers, S., & Rau, K. (2019). Managing Cyber Risk In A Digital Age . COSO.
Ghasemaghaei,  M.,  Ebrahimi,  S.,  &  Hassanein,  K.  (2018).  Data  analytics  competency  for improving firm decision making performance. Journal of Strategic Information Systems , 101–113.
Hair,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  &  Kuppelwieser,  V.  G.  (2014).  Partial  least  squares structural  equation  modeling  (PLS-SEM):  An  emerging  tool  in  business  research. European Business Review , 106–121. Kahneman, Daniel, Tversky, & Amos. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk .
KPMG. (2018). The Fintech Edge. KPMG Siddharta Advisory . Kpmg.Com.
Kumar,  V.,  Boulanger,  D.,  Seanosky,  J.,  Kinshuk,  Panneerselvam,  K.,  &  Somasundaram,  T.  S.
(2014).  Competence  analytics. Journal  of  Computers  in  Education , 1 (4),  251–270. https://doi.org/10.1007/s40692-014-0018-6
Leong, W., Yip, N., & Ann, J. (2018). The adoption of technological innovations in a B2B context and its impact on firm performance : An ethical leadership perspective.
Liu, Q., Zou, L., Yang, X., & Tang, J. (2019). Survival or die : a survival analysis on peer-to-peer Lending platforms in China. Accounting & Finance.
Mulyani, S. (2019). The Influence of Using Enterprise Resource Planning ( ERP ) Technology and Knowledge Management on the Quality of Accounting Information Systems . 62–68. Neuman, W. L. (2014). Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches (7th ed.). Pearson Education Limited.
Rahma,  &  Anthika.  (2020). Sustainability  in  The  Banking  Industry:  A  Strategic  Multi-Criterion Analysis . Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods For Business: A Skill Building Approach. Sugiyono. (2008). Metode Penelitian Pendidikan .
Susanto, A., Mulyani, S., & Suharman, H. (2019). The Effect of E-Commerce Application , User Personality  ,  and  Corporative  Strategy  on  the  Effectivity  of  Accountancy  Information System and It ’ s Impact on Accountancy Information Quality .
Suzan,  L.,  Mulyani,  S.,  Sukmadilaga,  C.,  &  Farida,  I.  (2019).  Empirical  testing  of  the implementation  of  supply  chain  management  and  successful  supporting  factors  of management  accounting  information  systems. International  Journal  of  Supply  Chain Management , 629–641.
Tu, W., Yang, M., Cheung, D. W., & Mamoulis, N. (2018). PT US CR. Information Systems. Wijanto,  &  Setyo  Hari.  (2008). Structural  Equation  Modelling  dengan  Lisrel  8.8  Konsep  dan Tutorial. Graha Ilmu.
Winarto, & Yudho. (2020). Para tersangka Fintech ilegal diancam hukuman lima tahun penjara . Kontan.