…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## Platform P2P dan Perbankan: Akses Keuangan Bagi Provinsi- Provinsi Tertinggal
Nicklaus Stanley 1 , Vania Caroline Hanjaya 2 , Cliff Kohardinata 3* Fakultas Manajemen dan Bisnis, Universitas Ciputra Surabaya E-mail : ckohardinata@ciputra.ac.id
Article History: Received: 30 Mei 2024 Revised: 13 Juni 2024 Accepted: 16 Juni 2024
Abstract:
Pemberdayaan ekonomi masyarakat sangat penting untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat, terutama di provinsi-provinsi yang tertinggal. Salah satu lembaga keuangan yang menjalankan fungsi intermediasi bagi area-area tertinggal adalah perbankan, dan perbankanpun masih mempunyai keterbatasan sumber daya dalam melayani semua masyarakat di wilayah tersebut. Platform peer-to-peer (P2P) berkembang secara cepat di berbagai provinsi di Indonesia, kehadiran platform P2P diharapkan meningkatkan inklusi keuangan terutama di daerah-daerah tertinggal yang membutuhkan pendanaan untuk mengembangkan perekonomiannya. Namun, kehadiran pinjaman P2P dapat juga berpotensi sebagai substitusi yang menggantikan fungsi intermediasi perbankan di daerah-daerah tersebut. Dengan demikian, tujuan utama dari kajian penelitian ini yaitu mendapatkan bukti secara empiris mengenai pengaruh pinjaman P2P terhadap kredit perbankan di area-area tertinggal. Pengujian pada kajian ini menggunakan regresi data panel dengan melibatkan data-data statistik dari 9 provisi dalam kategori tertinggal selama Juni 2022 hingga Juni 2023. Hasil pengujian mengindikasikan bahwa pinjaman P2P tidak berpengaruh signifikan terhadap kredit bank di provinsi-provinsi tertinggal. Hasil penelitian ini mencerminkan pinjaman P2P hadir untuk melayani pasar-pasar yang berbeda dengan perbankan, hal ini mengindikasikan bahwa pinjaman P2P dapat melengkapi perbankan untuk menggapai area-area yang masih belum dijangkau oleh perbankan atau ceruk pasar low end.
Keywords: Pinjaman P2P, Provinsi Tertinggal, Perbankan, Kredit.

## PENDAHULUAN
Salah satu faktor yang mengindikasikan daerah tertinggal adalah perekonomian masyarakat di wilayah tersebut (Benany & Widyastuty, 2020) . Akses keuangan bersamaan dengan pendidikan dari perguruan tinggi merupakan salah satu kunci penting untuk memberdayakan perekonomian
masyarakat (Marlina & Basuki, 2023) , yang kemudian dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat (Bambang et al., 2023) . Selain itu, pemberdayaan masyarakat akan meningkatkan kualitas literasi keuangan yang juga akan meningkatkan jumlah pengguna produk dan layanan keuangan (Chalidana, Radianto, Hengky, & Efrata, 2020) . Lembaga keuangan yang diharapkan dapat memberikan akses keuangan bagi masyarakat adalah perbankan. Namun, dapat disadari bahwa perbankan pun mempunya keterbatasan sumber daya dan akses untuk menjangkau masyarakat terutama di daerah terpencil. Dengan demikian, perlu adanya sarana alternatif yang membantu perbankan dalam meningkatkan inklusi keuangan, yaitu dengan memberdayakan FinTech ( Financial Technology ).
Inovasi merupakan keberhasilan ekonomi yang disebabkan oleh kombinasi atau cara baru untuk menggantikan cara lama dalam mengubah input menjadi output yang dapat menghasilkan perubahan substansial yang dapat dirasakan oleh konsumen (T C Efrata, Radianto, & Marlina, 2019). Proses inovasi ini sangat penting untuk menghadapi persaingan secara efektif yang ada di sebuah pasar (Tommy Christian Efrata, Radianto, Marlina, & Dewi, 2020) . Salah satu inovasi berbasis FinTech dalam industri keuangan adalah pinjaman peer-to-peer (P2P) yang memungkinkan individu untuk memperoleh pendanaan tanpa melibatkan perantara tradisional dan mengumpulkan dana secara langsung dari pemberi pinjaman (He & Li, 2021) . Investor sebagai pemberi pinjaman akan memberikan pinjaman berupa dana kepada peminjam dan menerima bunga sebagai imbalannya (Wang, Zhang, Zhang, & Gong, 2021).
Selama tiga tahun terakhir, platform P2P di Indonesia mengalami pertumbuhan yang signifikan terindikasi dari peningkatan akumulasi penyaluran pinjaman P2P kepada peminjam dari tahun 2021 hingga 2023 yang ditunjukkan pada Gambar 1. Pada tahun 2021, akumulasi penyaluran pinjaman P2P kepada peminjam dari seluruh provinsi di Indonesia mencapai Rp 13.609,36 miliar, kemudian meningkat sebesar 43.49% atau setara dengan Rp 19.528,28 miliar pada tahun 2022, dan pada tahun 2023 mencapai angka Rp 22.574,53 miliar.
Gambar 1. Akumulasi Penyaluran Pinjaman P2P (2021-2023) Sumber: Otoritas Jasa Keuangan
Kehadiran dan pesatnya pinjaman P2P di Indonesia dapat berpotensi sebagai susbtitusi atau komplementer bagi kredit perbankan di Indonesia, selaras dengan penelitian terdahulu yang
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
menyatakan bahwa pinjaman P2P dapat menjadi substitusi atau komplementer bagi perbankan. Hasil penelitian dari (Kohardinata, Soewarno, & Tjahjadi, 2020) mengatakan bahwa pertumbuhan pinjaman P2P tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan kredit perbankan non-UMKM, sedangkan berpengaruh signifikan negatif terhadap pertumbuhan kredit perbankan UMKM. Penelitian lainnya menunjukkan bahwa pertumbuhan pinjaman P2P berpengaruh signifikan positif terhadap pertumbuhan kredit bank perkreditan rakyat (BPR) dikarenakan adanya kerja sama antara Asosiasi Bank Perkreditan Rakyat dan Asosiasi Fintech (Kohardinata, Suhardianto, & Tjahjadi, 2020). Selain itu, pinjaman P2P juga dapat memiliki dampak signifikan positif terhadap pertumbahan kredit bank kecil (Afif, Tamara, Irwanuddin, & Pramunaryo, 2021). Hasil penelitian dari (Kohardinata et al., 2024) menunjukkan bawa pinjaman P2P berpengaruh signifikan positif terhadap kredit perbankan UMKM setelah masa pandemi COVID-19. Hasil penelitian terdahulu mengenai dampak pinjaman P2P terhadap kredit perbankan masih belum mencapai keseragaman hasil, hal ini membuka peluang untuk mengeksplorasi secara lebih mendalam, dalam hal ini dengan menggunakan perspektif daerah-daerah tertinggal.
Berdasarkan fenomena dan penelitian-penelitian terdahulu yang telah disampaikan, mkaa penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil bukti pengujian secara empiris mengenai dampak pinjaman P2P terhadap kredit bank secara spesifik pada lingkup yang lebih kecil, yaitu di provinsi-provinsi tertinggal yang terdiri dari: “Jawa Timur, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Maluku, Nusa Tenggara Timur, Papua, Sulawesi Tenggara, Sumatera Barat, dan Sumatera Selatan”.

## TINJAUAN PUSTAKA
Kajian literatur dalam penelitian menggunakan sudut pandang teori konsumer dan pendekatan asimetri informasi.
Teori Konsumer Selama beberapa tahun terakhir, platform P2P telah berkembang dengan pesat di individu maupun bisnis karena platform tersebut merupakan sumber pembiayaan alternatif bagi masyarakat (Shahzad, Zahrullail, Akbar, Mohelska, & Hussain, 2022) . Teori konsumer menyatakan bahwa jasa atau produk baru dapat menjadi komplemen jika dapat digunakan secara bersama dengan produk sebelumnya (Aaker & Keller, 1990; Levin & Milgrom, 2004) , sebaliknya jasa atau produk baru dapat menjadi substitusi jika mampu menggantikan produk lama (Aaker & Keller, 1990; Phan, Narayan, Rahman, & Hutabarat, 2019) . Platform P2P dapat menjadi pelengkap bagi perbankan tradisional dengan memberikan pinjaman atau kredit kepada mereka tidak terlayani atau tidak bisa mendapatkan pinjaman dari bank (Cole, Cumming, & Taylor, 2019). Sebaliknya, platform P2P dan industri perbankan dapat bersifat saling mengganti ( substitute ). Harapan dari penelitian ini, dapat membuktikan bahwa platform P2P tidak menjadi pesaing bagi perbankan dalam menjalankan fungsi intermediasi, tetapi dapat menjadi komplemen bagi perbankan, atau platform P2P dapat melayani pasar ceruk atau pasar low end pada daerah- daerah tertinggal yang masih belum mendapatkan fasilitas perbankan.
Asimetri Informasi di Platform P2P dan Perbankan
Teori lemon atau asimetri informasi berkaitan dengan keputusan dalam transaksi di mana satu pihak (penjual atau pembeli) mempunyai informasi yang lebih banyak atau lebih baik daripada yang lain (Akerlof, 1970; Jiang, Xu, Zhang, Li, & Yang, 2018) . Dalam konteks
intermediasi keuangan ( financial intermediation ), asimetri informasi berkaitan dengan permasalahan yang dihadapi oleh pemberi pinjaman yang disebabkan oleh pengetahuan terbatas mengenai kelayakan kredit peminjam (Dömötör, Illés, & Ölvedi, 2023) , peminjam lebih memahami kualitas kreditnya sendiri dibandingkan dengan pemberi pinjaman (Liang & He, 2020) . Lembaga keuangan seperti bank komersial dipandang memiliki akses lebih mengenai informasi peminjam dan instrumen-instrumen keuangan lainnya untuk menilai risiko debitur sehingga mereka memiliki kemampuan untuk mengurangi asimetri informasi dan risiko kredit (Xu, Lu, & Chau, 2015).
Platform P2P dipandang dapat menggantikan perbankan, karena perbankan masih lebih ketat dan berhati-hati sehingga customer perbankan beralih menggunakan platform P2P (Phan et al., 2019; Zhang, Hu, & Chang, 2019) , Platform P2P memanfaatkan big data , data alternatif, dan algoritma artificial intelligence / machine learning untuk mempercepat keputusan pinjaman (Jagtiani & John, 2018) . Sebaliknya, platform P2P juga memungkinkan sebagai pelengkap bagi perbankan dalam menyalurkan kredit pada area-area yang masih terbatas pada penyediaan informasi keuangan (laporan keuangan), dan informasi lainnya.

## METODE PENELITIAN
Pengujian pada penelitian ini menggunakan pendekatan regresi data panel untuk menguji dampak pinjaman P2P terhadap kredit bank yang melibatkan 9 provinsi di Indonesia mulai dari Juni 2022 hingga Juni 2023. Provinsi tertinggal tersebut adalah Jawa Timur, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Maluku, Nusa Tenggara Timur, Papua, Sulawesi Tenggara, Sumatera Barat, dan Sumatera Selatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Statistik Fintech Lending dan Statistik Perbankan Indonesia yang tersedia di situs Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
Model persamaan yang digunakan untuk menguji dampak pinjaman P2P terhadap kredit bank adalah sebagai berikut:
�� �� = � + � 1 �2� �� + � 2 ��� �� + � 3 �� �� + � ��
Variabel dependen yang digunakan dalam model persamaan penelitian ini adalah kredit bank ( �� �� ). Variabel independen yang digunakan adalah pinjaman P2P yang disalurkan ke peminjam di beberapa provinsi tertinggal ( �2� �� ) dan variabel kontrol yang digunakan adalah dana pihak ketiga ( ��� �� ) dan jumlah kantor bank ( �� �� ).
Pemilihan Model Terbaik Regresi data panel umumnya terdiri dari 3 model utama, yaitu: ordinary least squares (OLS), fixed effect (FE), dan random effect (RE). Model ordinary least squares (OLS) bahwa error yang muncul tidak bergantung pada satu sama lain (tidak adanya autokorelasi) dan memiliki distribusi normal (Mehmetoglu & Jakobsen, 2016) . Model fixed effect (FE) memperhitungkan variabel independen yang bervariasi dengan waktu yang dalam model namun juga memperhitungkan variabel independen yang tidak bervariasi dengan waktu yang tidak disertakan dalam model dan variabel lainnya yang juga tidak bervariasi dengan waktu (Mehmetoglu & Jakobsen, 2016). Di sisi lain, model random effect (RE) dapat digunakan apabila tidak ada kovariasi antara error dan variabel independent (Mehmetoglu & Jakobsen, 2016). Pemilihan model terbaik untuk regresi data panel dilakukan melalui beberapa tahapan pengujian, yaitu dengan pendekatan: uji Chow dan uji Hausman. Uji Chow digunakan untuk
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
memilih model antara ordinary least squares (OLS) dan fixed effect (FE). Uji Hausman digunakan untuk memilih model antara fixed effect (FE) dan random effect (RE).
Asumsi Klasik untuk Pendekatan Regresi Data Panel Asumsi klasik yang digunakan untuk pendekatan regresi data panel pada penelitian ini adalah uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas. Uji multikolinearitas menggunakan pendekatan variance inflation factor (VIF) dan uji heteroskedastisitas menggunakan pendekatan modified Wald test.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Statistik Deskriptif Tabel 1 menunjukkan hasil statistik deskriptif untuk semua variabel yang digunakan di penelitian ini. Jumlah observasi yang digunakan ada 117 (N = 117) yang terdiri dari 9 provinsi (n = 9) selama 13 bulan (T = 13).
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Mean Std. Dev. Min Max Kredit Bank 105.006,5 148.745,1 14.423 536.561 Pinjaman P2P 410,59 783,77 23,72 2.785,23 DPK 135.473,8 205.032,1 13.879 711.006 BO 107,97 106,73 35 409
Hasil Pemilihan Model Terbaik Hasil uji Chow dan uji Hausman menunjukkan nilai yang signifikan sebesar 0,0000 (<0,05). Oleh karena itu, model terbaik yang digunakan untuk menjelaskan pengaruh pinjaman P2P terhadap kredit bank adalah model fixed effect (FE).
Tabel 2. Pemilihan Model Terbaik Deskripsi Hasil Uji Chow 0,0000 Uji Hausman 0,0000 Hasil Akhir Fixed Effect (FE)
Hasil Pengujian Asumsi Klasik untuk Pendekatan Regresi Data Panel Hasil uji multikolinearitas yang menggunakan pendekatan variance inflation factor (VIF) menunjukkan nilai mean VIF lebih dari 10, yaitu sebesar 68,33 sehingga ada gejala multikolinearitas. Namun gejala multikolinearitas yang muncul bukanlah multikolinearitas sempurna sehingga tidak mempengaruhi hasil utama dari penelitian ini (Kohardinata et al., 2024). Hasil uji heteroskedastisitas yang menggunakan pendekatan modified Wald test menunjukkan nilai yang signifikan sebesar 0,000 (<0,05) sehingga terjadi gejala heteroskedastisitas. Gejala heteroskedastisitas dapat diselesaikan menggunakan robust standard error (Mehmetoglu & Jakobsen, 2016) .
Tabel 3. Uji Asumsi Klasik
Deskripsi Hasil Mean VIF (Uji multikolinearitas) 68,33 Modified Wald Test (Uji heteroskedastisitas) 0,000

## 1401
Hasil Pengujian Hipotesis Tabel 4 menunjukkan hasil regresi data panel yang menguji pegaruh pinjaman P2P terhadap kredit bank di beberapa provinsi tertinggal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pinjaman P2P yang disalurkan ke peminjam di provinsi tertinggal tidak berpengaruh signifikan terhadap kredit bank dengan nilai sebesar 0.565. Untuk variabel kontrol, DPK berpengaruh signifikan positif terhadap kredit bank dengan nilai sebesar 0.006, sedangkan BO berpengaruh signifikan negatif terhadap kredit bank sebesar 0.000. Uji F-statistic menunjukkan nilai yang signifikan sebesar 0.0000 (<0.05) sehingga model tersebut dapat mendeskripsikan dampak pinjaman P2P yang diuji terhadap kredit bank. Nilai R-squared menunjukkan nilai sebesar 0.9704 sehingga model penelitian yang digunakan dapat menjelaskan dampak pinjaman P2P terhadap kredit bank 97.04%.
Tabel 4. Uji Hipotesis Deskripsi Kredit Bank (KB) Pinjaman P2P 4,9146 (0,565) DPK 0,2009 (0,000)
BO
-823,293 (0,006)
Cons 164.656,6 (0,000) Prob > F 0,0000 R-squared 0,9704
Pembahasan Berdasarkan hasil penelitian, pinjaman P2P tidak berpengaruh signifikan terhadap kredit bank di provinsi-provinsi tertinggal sehingga dapat dikatakan bahwa pinjaman P2P merupakan komplementer bagi perbankan. Platform P2P dipandang melayani pasar yang berbeda dengan perbankan atau mempunyai pasar tersendiri yang mungkin belum memperoleh akses perbankan. Target platform P2P adalah untuk menjangkau wilayah yang belum atau tidak terlayani sama sekali oleh bank. Platform P2P juga cenderung lebih inklusif dan tetap bersedia melayani peminjam dengan skor kredit yang lebih rendah (Elsaid, 2021; Nguyen, Tran, & Ho, 2022) . Berdasarkan teori konsumer, produk berbasis FinTech yaitu pinjaman P2P dapat digunakan secara bersama di daerah-daerah tertinggal, tanpa mengganggu pasar kredit perbankan yang telah mapan atau sudah terbentuk sebelumnya. Keunggulan platform P2P dalam teknologi keuangan dengan menggunakan AI, machine learning , serta keleluasaan jangkauan karena tidak dibatasi oleh brick dan mortar menjadikan platform P2P menjadi alternatif bagi masyarakat-masyarakat di wiliayah-wilayah tertinggal untuk lebih mudah mengakses dan memperoleh pendanaan dengan pendekatan appraisal yang berbeda untuk persetujuan pinjaman atau kualitas debitur. Dari sudut pandang asimteri informasi, bank biasanya melayani konsumen atau peminjam yang memiliki skor kredit yang bagus dan mempunyai informasi laporan keuangan yang memadai. Namun, masyarakat di wilayah tertinggal belum tentu dapat menyediakan informasi-informasi tersebut, sehingga platform P2P dapat menjadi solusi untuk mengurangi risiko asimetri informasi melaui penilaian calon debitur dengan menggunakan pendekatan FinTech.
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## 1402
Sebagai tambahan, bertumbuhnya inklusi keuangan di daerah-daerah tertinggal tidak terlepas dari peran perbankan yang terbukti dari kemampuan perbankan dalam mengumpulkan dana pihak ketiga dapat memberikan keleluasaan bagi perbankan dalam menyalurkan kreditnya di daerah-daerah tertinggal. Selain itu, hasil penelitian ini juga mengindikasikan bahwa arah perbankan dan institusi keuangan kedepan lebih mengutamakan digitalisasi, yang terbukti dari peningkatan penyaluran kredit perbankan dapat meningkat dengan semakin rendahnya kantor cabang di daerah-daerah tersebut.

## KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil pembuktian secara empiris mengenai pengaruh pinjaman P2P terhadap kredit bank di provinsi-provinsi tertinggal. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa pengaruh pinjaman P2P terhadap kredit perbankan di daerah-daerah tertinggal tidak berpengaruh signifikan, atau dapat disimpulkan bahwa platform P2P mempunyai pangsa pasar yang berbeda dengan perbankan, sehingga kehadiran platform P2P membantu perbankan dalam meningkatkan inklusi keuangan di provinsi-provinsi tersebut.
Hasil penelitian ini diharapkan memberikan manfaat bagi pengelola platform P2P untuk dapat melayani daerah-daerah tertinggal, serta mendorong manajemen perbankan untuk berkolaborasi dengan platform P2P untuk melayani daerah-daerah tertinggal dan secara perlahan mengurangi kantor cabang perbankan dengan memanfaatkan teknologi keuangan untuk memperluas jangkauan. Selain itu, dana pihak ketiga perbankan masih perlu dikembangkan secara terus menerus untuk mendukung pertumbuhan kredit di daerah-daerah tertinggal. Pemerintah juga dapat melakukan sosialisasi pada masyarakat di daerah-daerah tertinggal untuk memanfaatkan platform P2P untuk memperoleh akses pendanaan. Penelitian selanjutnya dapat menguji pengaruh pinjaman P2P terhadap kredit bank UMKM dan non-UMKM di provinsi tertinggal untuk mengetahui apakah pinjaman P2P memiliki pengaruh signifikan terhadap kedua jenis bank kredit tersebut. Penelitian selanjutnya dapat juga menggunakan jumlah akun peminjam P2P sebagai variabel independen untuk menguji pengaruhnya terhadap kredit bank.
DAFTAR PUSTAKA Aaker, D., & Keller, K. L. (1990). Consumer Evaluations of Brand Extensions. Journal of Marketing , 54 (1), 27. https://doi.org/10.2307/1252171 Afif, M. R., Tamara, D., Irwanuddin, Y., & Pramunaryo, H. (2021). The Influence of Service Quality to Customer Loyalty Through Customer Satisfaction and Brand Image. Syntax Idea , 3 (11), 2447. https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v3i11.1570 Akerlof, G. A. (1970). The market for lemons: qualitative uncertainty and the market mechanism. Quartelty Journal of Economics , 84 , 488–500. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-214850- 7.50022-x
Bambang, Azis, A. A., Kalsum, U., Akmal, S., Alfiana, & Almahdali, F. (2023). Pemberdayaan Ekonomi Masyarakat Melalui Pelatihan Kewirausahaan dan Akses Pembiayaan. Easta Journal of Innovative Community Services , 1 (3), 142–155. Benany, P. F. E., & Widyastuty, A. A. S. A. (2020). Kajian Desa Tertinggal Menurut Keputusan Menteri Desa Pembangunan Daerah Tertinggal Nomor 3 Tahun 2016. WAKTU: Jurnal Teknik UNIPA , 18 (1), 26–38.
Chalidana, M. Y., Radianto, W. E., Hengky, A. W., & Efrata, T. C. (2020). Financial Literacy Level of Young Entrepreneurs in the Private University. Journal of Applied Management ,
18 (2), 363–370. https://doi.org/10.21776/ub.jam.2020.018.02.17 Cole, R. A., Cumming, D. J., & Taylor, J. R. (2019). Does FinTech Compete With or Complement Bank Finance? SSRN . Retrieved from https://ssrn.com/abstract=3302975 Dömötör, B., Illés, F., & Ölvedi, T. (2023). Peer-to-peer Lending: Legal Loan Sharking or Altruistic Investment? Analyzing Platform Investments from a Credit Risk Perspective. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money , 86 . https://doi.org/10.1016/j.intfin.2023.101801
Efrata, T C, Radianto, W. E. D., & Marlina, M. A. E. (2019). Identification of Innovation Process on New Product Development in Small and Medium Enterprises. Journal of Applied Management , 17 (4), 662–667. https://doi.org/10.21776/ub.jam.2019.017.04.10 Efrata, Tommy Christian, Radianto, W. E. D., Marlina, M. A. E., & Dewi, S. K. (2020).
Innovation Processes in New Product Development: Models for Creative Industry in Indonesia. Journal of Applied Management , 18 (3), 486–492. https://doi.org/10.21776/ub.jam.2020.018.03.08 Elsaid, H. M. (2021). A Review of Literature Directions Regarding The Impact of Fintech Firms on The Banking Industry. Qualitative Research in Financial Markets . https://doi.org/10.1108/QRFM-10-2020-0197 He, Q., & Li, X. (2021). The Failure of Chinese Peer-to-peer Lending Platforms: Finance and
Politics. Journal of Corporate Finance , 66 . https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2020.101852 Jagtiani, J., & John, K. (2018). Fintech: The Impact on Consumers and Regulatory Responses. Journal of Economics and Business , 100 , 1–6. https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2018.11.002 Jiang, C., Xu, Q., Zhang, W., Li, M., & Yang, S. (2018). Does automatic bidding mechanism affect herding behavior ? Evidence from online P2P lending in China. Journal of Behavioral and Experimental Finance , 20 , 39–44. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2018.07.001 Kohardinata, C., Soewarno, N., & Tjahjadi, B. (2020). Indonesian Peer to Peer Lending (P2P) at Entrant’s Disruptive Trajectory. Business: Theory and Practice , 21 (1), 104–114. https://doi.org/10.3846/btp.2020.11171 Kohardinata, C., Suhardianto, N., & Tjahjadi, B. (2020). Peer-to-Peer Lending Platform: From Substitution to Complementary for Rural Banks. Business: Theory and Practice , 21 (2), 713–722. https://doi.org/10.3846/btp.2020.12606 Kohardinata, C., Widianingsih, L. P., Stanley, N., Junianto, Y., Ismawati, A. F., & Sari, E. T.
(2024). P2P Lending and Banking Credit for MSMEs and Non-MSMEs Post COVID-19 Pandemic: Does it Matter? Canada. Decision Science Letters , 13 , 225–236. https://doi.org/10.5267/dsl.2023.9.004 Levin, J., & Milgrom, P. (2004). Consumer theory. Retrieved from https://web.stanford.edu/~jdlevin/Econ 202/Consumer Theory.pdf Liang, K., & He, J. (2020). Analyzing Credit Risk Among Chinese P2P-Lending Businesses by Integrating Text-related Soft Information. Electronic Commerce Research and Applications , 40 . https://doi.org/10.1016/j.elerap.2020.100947 Marlina, M. A. E., & Basuki. (2023). Community of Inquiry During Covid-19 Pandemic: Does It Affect Accounting Student’s Professional Skill? Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Bisnis ,
18 (1), 179–196. https://doi.org/10.24843/jiab.2023.v18.i01.p12 Mehmetoglu, M., & Jakobsen, T. G. (2016). Applied Statistics Using Stata: A Guide for the
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
Social Sciences (1st ed.). SAGE Publications Ltd.
Nguyen, L., Tran, S., & Ho, T. (2022). Fintech Credit, Bank Regulations and Bank Performance: A Cross-country Analysis. Asia-Pacific Journal of Business Administration , 14 (4), 445– 466. https://doi.org/10.1108/APJBA-05-2021-0196 Phan, D. H. B., Narayan, P. K., Rahman, R. E., & Hutabarat, A. R. (2019). Do financial technology firms influence bank performance? Pacific-Basin Finance Journal , November 2 , 1–13. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2019.101210 Shahzad, A., Zahrullail, N., Akbar, A., Mohelska, H., & Hussain, A. (2022). COVID-19’s Impact on Fintech Adoption: Behavioral Intention to Use the Financial Portal. Journal of Risk and Financial Management , 15 (10). https://doi.org/10.3390/jrfm15100428 Wang, C., Zhang, Y., Zhang, W., & Gong, X. (2021). Textual Sentiment of Comments and Collapse of P2P Platforms: Evidence from China’s P2P Market. Research in International Business and Finance , 58 . https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2021.101448 Xu, J. J., Lu, E. Y., & Chau, M. (2015). The Effects of Lender-Borrower Communication on P2P Lending Outcomes Research-in-Progress. The 6th International Conference on Information Systems (ICIS 2015) . Zhang, Z., Hu, W., & Chang, T. (2019). Nonlinear effects of P2P lending on bank loans in a Panel Smooth Transition Regression model. International Review of Economics and Finance , 59 (August 2017), 468–473. https://doi.org/10.1016/j.iref.2018.10.010