## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 607-612 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4662

## The Impact of Financial Technology on Bank Financial Performance
Eka Julianti Efris Saputri * , Aditya Pradana, Rian Fitra Apriandi, Haviz Taufik
Fakultas Hukum dan Ekonomi Bisnis, Akuntansi, Universitas Adiwangsa Jambi, Kota Jambi, Indonesia Email: 1,* ekajuliantiefrissaputri@gmail.com, 2 aditya.pradana211088@gmail.com, 3 sasuriyancool@yahoo.com, 4 haviz.jbi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ekajuliantiefrissaputri@gmail.com
Abstrak- Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kinerja  keuangan  antara sebelum  dan  sesudah  beroperasinya  Financial  Technology  (Fintech)  di  Jambi.  Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  rasio  keuangan,  yakni  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR),  Return  Of  Assets  (ROA), Operational  Efficiency  Ratio  (BOPO),  dan  Non Performing  Loan  (NPL)  pada perbankan  yang  terdaftar  di  Otoritas  Jasa  Keuangan (OJK),  periode tahun 2015-2018. Pengujian yang digunakan pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Paired Sample T-test untuk data yang berdistribusi normal dan Wilcoxon Sign Rank Test untuk data tidak berdistribusi normal. Hasil yang didapat pada  penelitian  ini  adalah pada  rasio  keuangan  CAR  dan  BOPO menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan.  Sementara  pada  variabel ROA, LDR dan NPL menunjukkan tidak terdapat pengaruh yang signifikan pada perusahaan perbankan antara sebelum dan sesudah Financial Technology (Fintech) di jambi.
Kata Kunci: Bank; Financial Performance; Financial Technology; Financial Ratios; Fintech
Abstract- This research was conducted to determine whether there is a significant influence on financial performance before and after the operation of Financial Technology (Fintech) in Jambi. The variables used in this study employed financial ratios, namely Capital Adequacy Ratio (CAR),  Loan to Deposit Ratio (LDR), Return Of  Assets (ROA), Operational Efficiency Ratio (BOPO), and Non- Performing  Loan  (NPL)  in  banks  registered  with  the  Financial  Services  Authority  (OJK)  for  the  period  2015-2018.  The  testing methods utilized in this research include the Paired Sample T-test for normally distributed data and the Wilcoxon Sign Rank Test for non-normally distributed data. The findings of this study indicate a significant influence on the financial ratios of CAR and BOPO. Meanwhile,  for  the  variables  ROA,  LDR,  and  NPL,  there  is  no  significant  influence  on  the  financial  performance  of  banking companies before and after the emergence of Financial Technology (Fintech) in Jambi.
Keywords : Bank; Financial Performance; Financial Technology; Financial Ratios; Fintech

## 1. PENDAHULUAN
Sejarah fintech didunia dimulai dari era 60-an  kemudian  semakin berkembang di era 80-an dan  semakin  sempurna di era  90-an.  Di  era  1980,  banyak  perbankan  di  dunia  mulai  memanfaatkan  system  pencatatan  data  yang  dapat  diakses melalui  computer.  Disinilah  awal  mula fintech berkembang. Fintech pertama  kali  muncul  dibenua  eropa,  tepatnya fintech hadir  dalam  bentuk  P2P Lending di  Inggris  pada  tahun  2005  silam.  Benua  lain  pun  mulai  memperkenalkan fintech ,  ingin  segera  mengejar  perkembangan fintech di  eropa,  P2P Lending pun  hadir  di  benua  amerika  pada  tahun 2006. Fintech yang muncul diawal perkembangannya adalah Rosper Marketplace dan Lending Club . Fintech pun terus berkembang dengan pesat, hal yang sama juga terjadi di Tiongkok. Masuk pada era 90-an, fintech berhasil mengenalkan online  banking kepada  para  nasabahnya,  ternyata  perkembangan  ini  juga  terus  berlanjut  dari  awalnya  7%  pada  tahun 2006  menjadi  78%  pada  tahun  2017.  Telah  tercatat  pada  tahun  2017  sebanyak  140  perusahaan  mulai  bergabung  dan juga mengikuti system financial technologi (Raharjo B. , 2021). Di Indonesia sendiri, Fintech mulai berkembang dan dikenal pada tahun 2017. Pada tahun 2015, hadir Asosiasi Fintech Indonesia  (AFI)  yang  bertujuan  untuk  menyediakan  partner  bisnis  yang  mumpuni.  Kehadiran  AFI  menjadi salah  satu  pemicu  perkembangan Fintech di  Indonesia.  Tepatnya  pada  tahun  2016,  nama-nama  perusahaan Fintech mulai  bermunculan  dan  hingga  saat  ini,  sudah  164 Fintech telah  terdaftar  dan  diawasi  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan (OJK)  (Raharjo  B.  ,  2021).  Jika  dilihat  berdasarkan  data  yang  telah  dihimpun  Bank  Indonesia,  telah  tercatat  Nilai transaksi pembayaran digital di Indonesia melonjak 122,9% dari Rp 12,4 triliun pada 2017 menjadi Rp 305 triliun tahun lalu (Bank Indonesia, 2021).
Gambar 1. Total Nilai Transaksi Pembayaran Digital
Di  Indonesia, Financial  Technology telah  diatur  oleh  Bank  Indonesia  dalam  peraturn  Bank  Indonesia  Nomor 18/40/PBI/206, 2016 tentang Penyelenggaraan Pemprosesan Transaksi Pembayaran. Menurut peraturan Bank Indonesia

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 607-612 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4662
Nomor 19/12/PBI/2017, 2017  tentang Penyelenggaraan Teknologi Finansial Bab I Pasal I, Teknologi Finansial adalah penggunaan  teknologi  dalam  sistem  keuangan  yang  menghasilkan  produk,  layanan,  teknologi,  dan/atau  model  bisnis baru  serta  dapat  berdampak  pada  stabilitas  moneter,  stabilitas  sistem  keuangan,  dan/atau  efisiensi,  kelancaran, keamanan,  dan  keandalan  sistem  pembayaran.  Layanan Fintech yang  ada  di  Indonesia  adalah personal  finance  and investment, payment, point of sale systems (POS), lending, accounting, comparison, crowdfunding, dan cryptocurrency. Di  Indonesia  juga  untuk  jumlah  pengguna  internet  terus  tumbuh  dari  tahun  ke  tahun.  Menurut  survei  Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  hingga  kuartal  II  tahun  2020,  jumlah  pengguna  internet  Indonesia  ada 196,7 juta orang atau 73,7% dari total populasi Indonesia 266,9 juta berdasarkan data BPS. Angka tersebut mengalami kenaikan sebesar 8,9 persen atau setara 25,5 juta pengguna dari periode yang sama tahun lalu.
Undang-undang (UU) Nomor 10 Tahun1998 mendefenisikan perbankan adalah segala sesuatu yang menyangkut tentang  bank,  mencakup  kelembagaan,  kegiatan  usaha,  serta  cara  dan  proses  dalam  melaksanakan  kegiatan  usahanya. Sedangkan  bank  adalah  badan  usaha  yang  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  dan  atau  bentuk  lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  taraf hidup  rakyat  banyak.  Dari  pengertian  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  bank  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang keuangan dan aktivitasnya berhubungan dengan masalah keuangan.
Barlian  (2003)  mengungkapkan  bahwa  kinerja  keuangan  adalah  prospek  atau  masa  depan,  pertumbuhan,  dan potensi perkembangan yang baik bagi perusahaan.  Kinerja keuangan pada dasarnya merupakan merupakan hasil yang dicapai  suatu  perusahaan  dengan  mengelola  sumber  daya  yang  ada  dalam  perusahaan  yang  seefektif  dan  seefisien mungkin guna mencapai tujuan yang telah ditetapkan manajemen (Farid dan Siswanto, 1998; Basran, 2005). Demikian juga halnya dengan kinerja perbankan dapat diartikan sebagai hasil yang dicapai suatu bank dengan mengelola sumber daya  yang  ada  dalam  bank  seefektif  mungkin  dan  seefisien  mungkin  guna  mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan manajemen  (Basran,  2005).  Penilaian  kinerja  perbankan  menjadi  sangat  penting  dilakukan  karena  operasi  perbankan sangat peka terhadap maju mundurnya perekonomian suatu negara Setyani, 2002).
Tanpa  pengaturan  serta  penyiapan  regulatory  sandbox  yang  jelas  maka  kehadiran Fintech dapat  mengganggu optimalitas  peran  industri  perbankan  dan  perkembangannya  yang  cepat  juga  dapat  memunculkan  potensi  risiko  bagi sistem  keuangan  (Bank  Indonesia,  2017).  Meksipun  Navaretti,  et  al.  (2017)  menjelaskan  bahwa  selama  bank  juga mengadopsi teknologi manajemen informasi baru, dan praktik Fintech tidak memanfaatkan celah dalam sistem regulasi untuk  menghindari  regulasi  yang  tidak  menguntungkan  ( regulatory  arbitrage ),  maka  ancaman  terhadap  bank  melalui risiko  likuiditas  dan  saluran  kredit  tampaknya  terbataS  (Otoritas  Jasa  Keuangan,  2020). Fintech termasuk  salah  satu inovasi disruptif, yakni sebuah inovasi yang berhasil menggeser suatu pasar yang sudah eksis sebelumnya dengan cara menawarkan  kepraktisan,  kemudahan  akses,  kenyamanan,  dan  efektivitas  serta  efisiensi  yang  lebih  baik  dalam melakukan  transaksi  (Fachruddin  et  al.,  2020;  Karo  &  Hamonangan,  2021;  Pandaleke  et  al.,  2021;  Thalia  Claudia Mawey,  Altje  L.  Tumbel,  2018).  Inovasi  disruptif  biasanya  mengambil  pasar  yang  tidak  digarap  oleh  penguasa  pasar namun mampu meredefinisi sistem yang sudah ada atau pasar yang sudah eksis sebelumnya (Tripalupi, 2019).
Data laporan tahunan OJK 2017 dan 2020 yang dapat dilihat pada tabel 1 membuktikan bahwa  Sebelum fintech menyebar secara keseluruhan pada masyarakat, secara umum kondisi Bank Umum Konvensional (BUK) masih terjaga baik  tercermin  dari  kondisi  permodalan  yang  kuat  ditopang  rasio  kecukupan  modal  ( Capital  Adequacy  Ratio /CAR) sebesar  22,93%  atau  tumbuh  155  bps  (yoy).  Meski  demikian,  kondisi  perlambatan  ekonomi  yang  terjadi  dua  tahun terakhir  turut  mempengaruhi  penyaluran  kredit  perbankan,  hal  ini  tercermin  dari  perlambatan  Kredit  diiringi peningkatan  NPL  sehingga  perbankan  lebih  berhati-hati  dalam  menyalurkan  kredit.  NPL  tercatat  meningkat  menjadi 2,86%  di  2016.  Selain  itu,  ROA  juga  mengalami  penurunan  menjadi  2,23%.  Efisiensi  intermediasi  perbankan  belum membaik tercermin dari BOPO tercatat sebesar 82,22% di akhir 2016.
Melansir Perkembangan Fintech Lending yang dipublikasikan oleh OJK, per Juni 2019 terdapat Rp 44,81 triliun pinjaman  yang  disalurkan  oleh fintech  lending .  Nilai  tersebut  melejit  hingga  97,68%  jika  dibandingkan  dengan  posisi akhir tahun lalu ( year-to-date ) (CNBC Indonesia, 2019). Direktur Utama Bank Jambi Yunsak El Halcon menjelaskan, untuk menghadapi jasa pelayanan digital yang semakin meningkat kualitasnya dari pelaku finansial lain, seperti fintech , bank digital, dan neobank , sekaligus untuk mempertahankan posisinya  di pasar finansial perbankan di provinsi jambi, Bank jambi telah melakukan pemantapan sistem perbankan sejak 2015.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kota jambi dengan subjek dalam penelitian ini adalah laporan keuangan bank di Kota Jambi. sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  29  sampel  dengan  teknik  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini menggunakan purposive sampling diambil berdasarkan kriteria sebagai berikut (Sugiyono, 2019): a. Perbankan  yang  terdaftar  di  Otoritas  Jasa  Keuangan  Periode  tahun  2015-2016  (sebelum  penerapan Financial Technology ) dan 2017-2018 (setelah penerapan Financial Technology ). b. Perbankan yang terdaftar di Kota Jambi
c. Memiliki data laporan keuangan yang lengkap selama periode penelitian.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 607-612 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4662
Penggunaan Financial  Technology ( Fintech )  yang  semakin  memudahkan  nasabah  dalam  melakukan  segala bentuk aktivitas dan transaksi membuat Financial Technology banyak diminati masyarakat di Indonesia. Seiring dengan banyaknya  masyarakat  menggunakan  Financial  Teknology,  industri  keuangan  harus  lebih  dapat  menyesuaikan perkembangan  tersebut  terutama  di  dunia  perbankan  sehingga  dengan  adanya  financial  technology  tidak  terlalu mempengaruhi  kinerja  keuangan  bank.  yang  menjadi  variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  CAR  ( Capital  Adequancy Ratio ),  LDR  ( Loan  to  Deposit  Ratio ),  ROA  ( Return  On  Assets ),  BOPO  (Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan Operasional),  NPL  ( Non  Performing  Loan ),  dan Financial  Technology. Dari  penjabaran  pendahuluan,  maka  didapat kerangka pemikiran sebagai berikut:

## Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Gambar 2 dijelaskan bahwa uji analisis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji beda, sebelum dilakukan uji  beda  data  penelitian  yang  didapatkan  akan  di  uji  normalitas  dahulu  menggunaka  uji Kolmogorov-Smirnov  Test , dengan  membandingkan Asymptotic  Significance dengan  α  =  5%  (Ghazali,  2011).  Apabila  hasil  dari  pengujian  ini menunjukkan  sampel  berdistribusi  normal  maka  uji  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  parametrik yakni paired sample t-test . Namun apabila sampel tidak berdistribusi normal maka uji beda yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah uji non-parametrik dengan menggunakan wilcoxon sign rank test.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
3.1.1 Uji Normalitas
Hasil  uji  normalitas  menunjukka  bahwa  variable  CAR  dan  LDR  akan  di  analisis  dengan  uji Paired  Sample  t-test, sedangkan  variable  ROA,  BOPO,  dan  NPL  akan  di  analisis  dengan  Uji Wilcoxon  Signed  Ranks  Test, hal  ini  dapat dilihat hasil penyebaran normal P-Plot of kinerja keuangan pada gambar 2. Selain grafik normal P-Plot, uji normalitas dapat dilihat pada table Kolmogrov-Smirnov yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Kolmogrov Smirnov
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov a Statistic df Sig. CAR_SEBELUM 0.072 58 0.200 CAR_SESUDAH 0.057 58 0.200 LDR_SEBELUM 0.089 58 0.200 LDR_SESUDAH 0.087 58 0.200 ROA_SEBELUM 0.136 58 0.009 ROA_SESUDAH 0.143 58 0.005 BOPO_SEBELUM 0.253 58 0.000 BOPO_SESUDAH 0.207 58 0.000 NPL_SEBELUM 0.141 58 0.006 NPL_SESUDAH 0.153 58 0.002

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 607-612 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4662
Gambar 3. Grafik P-Plot

## 3.1.2 Uji Paired Sample T-Test
Hasil Uji  Paired  Sample  T-Test dapat  dilihat  pada  table  3.  Dari  table  3  disimpulkan perbandingan Capital  Adequacy Ratio (CAR) antara periode sebelum dan sesudah penerapan fintech menunjukkan perbedaan nilai rata – rata -1.07379 dimana nilai rata – rata sebelum penerapan fintech lebih rendah (18.3890) dibandingkan dengan nilai rata – rata setelah penerapan fintech (19.4628)  yang  berarti  ada  perbedaan  CAR  antara  sebelum  dan  sesudah  penerapan fintech  h al  ini dikarenakan nilai CAR sesudah lebih besar dari pada sebelum fintech . sedangkan perbandingan Loan to Deposit Ratio (LDR) antara periode sebelum dan sesudah penerapan fintech menunjukkan perbedaan nilai rata – rata -0.15621 dimana nilai  rata  –  rata  sebelum  penerapan fintech lebih  rendah  (88.1700)  dibandingkan  dengan  nilai  rata  –  rata  setelah penerapan fintech (88.3262) yang berarti tidak terdapat perbedaan LDR antara sebelum dan sesudah penerapan fintech hal ini dikarenakan nilai LDR setelah fintech lebih besar dari pada sebelum fintech . Dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh  variable  CAR  Perusahaan  perbankan  dengan  hadirnya fintech ,  sedangkan  untuk  variable  LDR  sendiri  tidak memiliki pengaruh setelah berlakunya finech.
Tabel 2. Hasil Uji Paired Sample T-Test Sebelum dan Sesudah Penerapan Fintech
Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation  Std. Error Mean Pair 1 CAR_SEBELUM 18.389 58 4.17618 0.54836 CAR_SESUDAH  19.4628  58 4.53226 0.59511 LDR_SEBELUM  88.1700  58 9.07713 1.19189 LDR_SESUDAH  88.3262  58 10.50716 1.37966

## 3.1.3 Uji Wilcoxon Signed Rank Test
Hasil Uji Paired Sample T-Test dapat dilihat pada table 4. Pada table 4 dapat dilihat Hasil Uji Wilcoxon Signed Rank Test pada variabel Return of Assets menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,363 > dari 0,10 yang berarti idak terdapat perbedaan Return  of  Assets antara  sebelum  dan  sesudah  penerapan fintech Dengan  demikian  hipotesis  pertama menyatakan tidak adanya pengaruh nilai Return of Asset perusahaan perbankan sebelum dan sesudah penerapan fintech hal  ini  dikarenakan  nilai  ROA  sebelum  lebih  besar  dari  pada  sesudah fintech. Pada  variable Operational  Efficiency Ratio (BOPO)  Hasil  Uji Wilcoxon  Signed  Rank  Test pada  variabel Operational  Efficiency  Ratio menunjukkan  nilai signifikansi  sebesar 0,005  <  0,10  yang  berarti  terdapat  perbedaa n  Operational  Efficiency  Ratio antara  sebelum  dan sesudah  penerapan fintech, hal  ini  dikarenakan  nilai  BOPO  sebelum  lebih  besar  dari  pada  sesudah fintech. Dengan demikian  hipotesis  ketiga  menyatakan  terdapat  pengaruh  nilai Operational  Efficiency  Ratio perusahaan  perbankan sebelum dan sesudah penerapan fintech. Sedangkan hasil Uji Wilcoxon Signed Rank Test pada variabel Non Performing Loan menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0.526 > 0,10 yang berarti tidak terdapat perbedaan Non Performing Loan antara  sebelum  dan  sesudah  penerapan fintech hal  ini  dikarenakan  nilai  NPL  sesudah  lebih  besar  dari  pada  sebelum fintech. Dengan  demikian  hipotesis  kelima  menyatakan  tidak  terdapat  pengaruh Non  Performing  Loan perusahaan perbankan sebelum dan sesudah penerapan fintech .
Tabel 3. Hasil Uji Wilcoxon Signed Rank-Test Sebelum dan Sesudah Penerapan Fintech
Test Statistics a ROA_SESUDAH - ROA_SEBELUM BOPO_SESUDAH - BOPO_SEBELUM NPL_SESUDAH - NPL_SEBELUM Z -.910 b -2.822 b -.635 b

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 607-612 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4662
ROA_SESUDAH - ROA_SEBELUM BOPO_SESUDAH - BOPO_SEBELUM NPL_SESUDAH - NPL_SEBELUM Asymp. Sig. (2-tailed) 0.363 0.005 0.526 3.1.1.1. Wilcoxon Signed Ranks Test
3.1.1.2. Based on positive ranks.
3.2 Pembahasan
Hasil  menunjukkan  tidak  adanya  pengaruh Loan  to  Deposit  Ratio (LDR), Return  of  Assets  (ROA) , Non  Performing Loan (NPL)  terhadap  sebelum  dan  sesudah fintech .  Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitiannya  Suharti  dan Ardiansyah (2020) yang meneliti terkait dampak Fintech terhadap kinerja keuangan dengan menggunakan jumlah kredit yang  diberikan  (lending)  dan  jumlah  kewajiban  (founding)  sebagai  variable    bebas  dan  LDR  sebagai  variable  terikat mengungkapkan  hasil  uji  statistic  pengaruh  landing  terhadap  LDR  berpengaruh  Positif  yang  berarti  semakin  besar kredit  yang  di  salurkan  kepada  masyarakat  maka  semakin  besar  LDR,  namun  disisi  lain    hasil  uji  statistic  pengaruh funding  terhadap  LDR  menunjukkan  tidak  adanya  pengaruh  yang  berarti  bahwa  enghimpunan  dana  dari  masyarakat tidak  mempengaruhi  Jumlah  kredit  yang  disalurkan  kepada  Masyarakat.  Kristianti  dan  Tulenan  juga  mengungkapkan bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  antara  ROA  sebelum  dan  sesudah  fenomena fintech .  Artinya,  sebelum  dan  setelah fintech masuk di Indonesia tidak memberikan dampak yang signifikan karena perbankan turut berinovasi dalam fintech . Menurunnya  ROA  disebabkan  oleh  perbankan  yang  cenderung  mengelola  dana  bukan  aset,  namun  rasio  ROA  tidak dapat mencerminkan kinerja keuangan secara menyeluruh karena perbankan pada umunya tidak mengelola aset secara maksimal dalam menghasilkan keuntungan bersih (Anastasia dan Munari,2021).
Perbandingan  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR)  dan Operational  Efficiency  Ratio (BOPO)  antara  sebelum  dan sesudah penerapan fintech menunjukkan adanya perbedaan yang berarti CAR dan BOPO berpengaruh dengan hadirnya fintech, hal ini sejalan dengan pernyataan Mar’atushsholihah dan Karyani (2021) ditinjau dari rasio keuangan bank dan menggunakan  uji  sampel  berpasangan  membuktikan  terdapat  perbedaan  rata-rata  CAR,  LDR,  NIM,  dan  ROA  yang signifikan  pada  kelompok  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD) Return  on  Asset (ROA),  sedangkan  NPL  hanya berpengaruh pada kelompok Bank Swasta Nasional setelah pengesahan regulasi fintech , dan BOPO berpengaruh pada seluruh seluruh kelompok bank setelah pengesahan regulasi fintech .
Andini  dan  Nurdin  (2019)  mengungkapkan  perbandingan  kinerja  keuangan  sebelum  dan  sesudah  menerapkan fintech dengan  menerapkan  uang  elektronik  pada  bank  yang  menunjukkan  bahwa  Beban  Operasional  Pendapatan Operasional  (BOPO)  pada  bank  sebelum  menerapkan  uang  elektronik (e-money) memperoleh  nilai  yang  lebih  tinggi dibandingkan  nilai  Beban  Operasional  Pendapatan  Operasional  (BOPO)  pada  bank  sesudah  menerapkan  uang elektronik (e-money), hal  ini  sinergi  dengan  hasil  penelitian  ini  yang  menunjukkan  bahwa  Beban  Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) perbankan berpengaruh pada sebelum dan sesudah penerapan fintech .

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  tiga  variable  yang  berpengaruh  pada  sebelum  dan  sesudah  penerapan fintech yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) antara sebelum dan sesudah penerapan Financial Technology .  Hal ini dibuktikan dengan  hasil  uji  hipotesis Paired  sample  t-test diperoleh  nilai  sig  0.009  <  0.10  menunjukkan  hasil  yang  signifikan sehingga  H a1 diterima.  Dengan  demikian  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  setelah  penerapan  dan  beroperasinya Financial Technology memiliki pengaruh yang signifikan terhadap rasio kecukupan modal.  Selain itu variabel Return of  Assets (ROA)  antara  sebelum  dan  sesudah  penerapan Financial  Technology .  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  uji hipotesis Wilcoxon Signed Rank Test diperoleh nilai sig 0.363 > 0.10 menunjukkan hasil yang tidak signifikan sehingga H a3 ditolak.  Dengan  demikian  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  setelah  penerapan  dan  beroperasinya Financial Technology tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap rasio profitabilitas. Dan variabel Operational Efficiency Ratio (BOPO)  antara  sebelum  dan  sesudah  penerapan Financial  Technology .    Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  uji hipotesis Wilcoxon Signed Rank Test diperoleh nilai sig 0.005 < 0.10 menunjukkan hasil yang signifikan sehingga H a4 diterima.  Dengan  demikian  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  setelah  penerapan  dan  beroperasinya Financial Technology memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  rasio  biaya  operasional  dan  pendapatan  operasional.  Hasil penelitian  selain  variable  yang  berpengaruh,  ada  beberapa  variable  yang  tidak  berpengaruh  terhadap  sebelum  dan sesudan  penerapan fintech yaitu  variabel Return  of  Assets (ROA)  antara  sebelum  dan  sesudah  penerapan Financial Technology . Hal ini dibuktikan dengan hasil uji hipotesis Wilcoxon Signed Rank Test diperoleh nilai sig 0.363 > 0.10 menunjukkan hasil yang tidak signifikan sehingga H a3 ditolak. Dengan demikian Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah  penerapan  dan  beroperasinya Financial  Technology tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  rasio profitabilitas. Dan variabel Non Performing Loan (NPL) antara sebelum dan sesudah penerapan Financial Technology . Hal ini dibuktikan dengan hasil uji hipotesis Wilcoxon Signed Rank Test diperoleh nilai sig 0.526 > 0.10 menunjukkan hasil  yang  tidak  signifikan  sehingga  H a5 ditolak.  Dengan  demikian  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  setelah penerapan  dan  beroperasinya Financial  Technology tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  rasio  risiko kredit.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 9, February 2024, page 607-612 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i9.4662

## REFERENCES
Adiwijaya, A. M. (2017). A comparative study of MFCC-KNN and LPC-KNN for hijaiyyah letters pronounciation classification system. Information and Communication Technology (ICoIC7) , (pp. 1-5). Adriana, I. A. (2007). Penalaran Komputer Berbasis Kasus (Case Based Reasoning). Yogyakarta: Ardana Media. Al-Kabi,  M.  N.,  Kanaan,  G.,  Al-Shalabi,  R.,  Al-Sinjilawi,  S.,  &  Al-Mustafa,  R.  (2005).  Al-Hadith  Text  Classifier. Journal of Applied Sciences 5 , 584-587. all, R. D. (2012). Telinga Hidung Tenggorok Kepala dan Leher edisi ketujuh. Jakarta: FK UI.
Anastasia,  &  Munari.  (2021).  Pengaruh  Faktor  Internal,  Eksternal,  dan  Layanan  Transaksi  Digital  Bank  Terhadap Profitabilitas. E-Jurnal Manajemen Vol 10 No 6 .
Andina  Kusumaningrum,  Said  Al-Faraby,  &  Adiwijaya.  (2017).  Klasifikasi  Informasi,  Anjuran  dan  Larangan  pada Hadits Shahih Bukhari menggunakan Metode Support Vector Machine. e-Proceeding of Engineering , 5014.
Andini, & Nurdin. (2019). Perbandingan Kinerja Keuangan Sebelum dan Sesudah Bank Menerapkan Uang Elektronik (E-Money) Sebagai Financial Technology (Periode 2001-2017). Prosiding Manajemen ISSN: 2460-6545 . Asriyanti Indah Pratiwi, & Adiwijaya. (2018). On the Feature Selection and Classification Based on Information Gain for  Document  Sentiment  Analysis. Applied  Computational  Intelligence  and  Soft  Computing,  2018 ,  5. doi:https://doi.org/10.1155/2018/1407817
Bank Indonesia. (2021). Sinergi Kebijakan Untuk Menjaga Ketahanan Sistem Keuangan dan Mendorong Intermediasi Dalam Rangka Pemulihan Ekonomi. Kajian Stabilitas Keuangan No 36.
Basran, D. (2005). Analisis Faktor-faktor yang Berpengaruh terhadap Kinerja Bank Umum di Indonesia Tahun 2000- 2003. Tesis Uineversitas Diponegoro . CNBC Indonesia. (2019). Fintech Menjamur, Begini Nasib Bank Dimasa Depan.
Desiani, A., & Arhami, M. (2006). Konsep Kecerdasan Buatan (1 ed.). (D. Hardjono, Penyunt.) Yogyakarta, Indonesia: Penerbit ANDI.
Desiani, A., & Arhami, M. (2006). Konsep Kecerdasan Buatan (1 ed.). (D. Hardjono, Penyunt.) Yogyakarta, Indonesia: Penerbit ANDI.
Eliza  Riviera  Rachmawati  Jasin,  Said  Al-Faraby,  &  Adiwijaya.  (2017).  Klasifikasi  Anjuran,  Larangan  dan  Informasi pada Hadis Sahih Al-Bukhari. e-Proceeding of Engineering , 4683. Faza  Akmal,  S.  W.  (Februari  2014).  SISTEM  PPAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG DENGAN IMPLEMENTASI METODE CBR (CASE BASED REASONING) BERBASIS WEB. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 2 (1). Ghazali.  (2011). Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  IBM  SPSS  19  Jilid  5. Semarang:  Semarang:  BP UNDIP.
Harrag,  F.,  &  El-Qawasmah,  E.  (2009).  Neural  Network  for  Arabic  Text  Classification. 2009  Second  International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies , 778-783.
Haza  Nuzly  Abdull  Hamed,  Siti  Mariyam  Shamsuddin,  &  Naomie  Salim.  (2008).  Particle  Swarm  Optimization  For Neural Network Learning Enchancement. Jurnal Teknologi , 13-26. Kusrini.  (2006). Sistem  Pakar  Teori  dan  Aplikasi (1  ed.).  (f.  Suyantoro,  Penyunt.)  Yogyakarta,  Indonesia:  Penerbit ANDI.
Laporan  Survei  Internet  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  2019-2020.  (2020).  Dalam  A.  P. Indonesia. APJII.
M.L. Zhang, & Z. H. Zhou. (2006). Multilabel neural networks with applications to functional genomics and text. IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering , 1338-1351.
Mar'atusholihah,  &  Karyani.  (2021).  Dampak  Financial  Technology  Terhadap  Kinerja  Bank  Umum  Konvensional  di indonesi. Jurnal Pemikira Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis .
Nurcahyo, S. a. (2014). Rainfall Prediction in Kemayoran Jakarta Using Hybrid Genetic Algorithm (GA) and Partially Connected  Feedforward  Neural  Network  (PCFNN). Information  and  Communication  Technology  (ICoICT) ,  (pp. 166-171).
Otoritas Jasa Keuangan. (2020, Oktober 01). Buletin Riset Kebijakan Perbankan (BRKP).
Peraturan Bank Indonesia Nomor 19/12/PBI/2017. (2017). Penyelenggaraan Teknologi Finansial. Jakarta. Peraturn Bank Indonesia Nomor 18/40/PBI/206. (2016). Penyelenggaraan Pemrosesan Transaksi Pembayaran. Jakarta. Raharjo, B. (2021). Fintech Teknologi Finansial Perbankan Digital. Semarang: Yayasan Prima Agus Teknik. Raharjo,  J.  S.  (2013).  Model  Artificial  Neural  Network  berbasis  Particle  Swarm  Optimization  untuk  Prediksi  Laju Inflasi. Sistem Komputer .
Reynaldi Ananda Pane, M. S. (2018). A Multi-lable Classification on Topics of Quranic Verses in English Translation using  Multinomial  Naive  Bayes. 6th  International  Conference  on  Information  and  Communication  Technology (ICoICT) .
Suharti,  &  Ardiansyah.  (2020).  Dampak  Fintech  Terhadap  Kinerja  Keuangan  (Studi  pada  BPR  di  Provinsi  Banten).
Prosiding Simposium Nasional Multidisiplin . T.Sutojo, E. M. (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi.
Undang-undang  (UU)  Nomor  10 Tahun  1998.  (1998). Perubahan  atas  Undang-Undang  Nomor  7 Tahun  1992  tentang Perbankan. Jakarta.