## Pengaruh Optimalisasi Pengelolaan Transaksi Finansial Terhadap Pencapaian Penerimaan Pendapatan Yang Dimediasi oleh Fee Based Income Brilink
The Effect of Financial Transaction Management Optimization on The Achievement of Revenue Mediated by BRILink's Fee-Based Income
De Vilera Simatupang 1 * , Rizal Syarief 1 , dan Irvandi Gustari 2
1 Program Magister Manajemen Bisnis, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor Jl. Raya Pajajaran, Bogor 16151, Indonesia
2 Departemen Bisnis Manajemen, Universitas Pancasila Jl. Lenteng Agung Raya No.56, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12630

## ABSTRAK
Beberapa  tahun  terakhir,  industri  perbankan  mengalami  tantangan  yang  besar  yaitu  pendapatan bunga yang tidak stabil. Bank perlu mempertimbangkan pendapatan alternatif di luar pendapatan bunga. Jika  bank  ingin  mempertahankan  tingkat  keuntungannya,  sumber  pendapatan  selain  pendapatan  dari bunga pinjaman harus diintensifkan melalui fee based income . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah agen, agen CASA, agen jawara juragan, dan agen BEP yang mempengaruhi transaksi keuangan BRILink,  transaksi  keuangan  yang  mempengaruhi fee  based  income BRILink,  dan  implikasi  penerimaan pendapatan yang dipengaruhi fee based income BRILink. Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu variabel CASA, jumlah agen, agen jawara juragan, agen BEP, transaksi keuangan, fee based income (FBI), dan  penerimaan  pendapatan.  Data  dianalisis  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM)  yang diolah melalui Smart PLS 4.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari variabel CASA, jumlah agen, agen jawara  juragan,  dan  agen  BEP,  hanya  jumlah  agen  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  transaksi keuangan BRILink. Transaksi keuangan BRILink berpengaruh signifikan terhadap fee based income BRILink. Fee based income BRILink berpengaruh signifikan terhadap penerimaan pendapatan.
Kata Kunci: agen BRILink, BRILink, fee based income , penerimaan pendapatan, transaksi finansial

## ABSTRACT
In  recent  years,  the  banking  industry  has  experienced  major  challenges,  namely  unstable  interest income. Banks need to consider alternative income outside of interest income. If the bank wants to maintain its profit level, the sources of income other than income from loan interest must be intensified through fee- based income. This study aims to determine the number of agents, CASA, jawara juragan agents, and BEP agents affecting BRILink financial transactions, financial transactions affecting BRILink fee-based income, and the implications of income receipts affected by BRILink fee-based income. This study uses secondary data with CASA variables, number of agents, jawara juragan agents, BEP agents, financial transactions, fee- based income (FBI), and income receipts. Data were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM), which was processed through Smart PLS 4.0. The results showed that from the CASA variables, the number of agents, jawara juragan agents, and the BEP agents, only the number of agents significantly influenced BRILink  financial  transactions.  BRILink's  financial  transactions  significantly  affect  BRILink's  fee-based income. BRILink's fee-based income has a significant influence on income receipts.
Key words: BRILink, BRILink agen, fee-based income, financial transaction, income

## PENDAHULUAN
Perbankan  merupakan  industri  penting dalam perekonomian. Kegiatan bank yaitu meng- himpun  dana  ( funding )  dan  menyalurkan  dana ( lending )  melalui  pemberian  pinjaman,  serta memberikan  jasa-jasa  bank  lainnya  (Putra  dan Sarawasti, 2020). Beberapa tahun terakhir, industri perbankan mengalami tantangan yang besar yaitu pendapatan bunga yang tidak stabil (Githaiga et al ., 2019). Tren penurunan suku bunga menyebabkan penurunan margin bunga bersih perbankan. Bank sebaiknya  mempertimbangkan  pendapatan  alter- natif  selain  pendapatan  bunga  (Lestari  dan Rahayu,  2022).  Jika  bank  ingin  tetap  memperoleh keuntungan,  sumber  pendapatan  lain  selain pendapatan bunga  harus ditingkatkan  melalui fee based income (Muzaidin, 2003). Fee based income (FBI) di  negara  maju  melebihi  60%,  sedangkan  di Indonesia  lebih  dari  80%  masih  bergantung  pada suku  bunga  pinjaman  (Nugroho,  2008).  Perkem- bangan  teknologi  dan  persaingan  yang  ketat  di industri  perbankan  telah  mendorong  bank  untuk mulai  memperluas  bisnis  di  luar  bisnis  intinya (Robertho dan Wibowo, 2018).
Pengelompokan bank berdasarkan kepemi- likan terdiri dari bank lokal, bank pemerintah dan daerah, serta bank asing. Bank pemerintah saat ini sebanyak  4  Bank  Umum  Milik  Negara  (BUMN) (Gustari,  2013).  Persaingan  bank  saat  ini  semakin ketat  di  antaranya  antar  Bank  BUMN  (BRI, Mandiri, BNI, dan BTN) yang dapat dilihat dari sisi aset masing-masing bank periode TW IV 2021 dan TW III 2022 (Tabel 1).
Tabel 1. Nilai aset Bank BUMN Milyar Rupiah Keterangan Aset TW IV 2021 TW III 2022 BRI 1,678,100 1,684,604 Mandiri 1,725,610 1,443,000 BNI 964,838 909,639 BTN 371,868 389,292
Nilai aset tertinggi pada TW III 2022 dimiliki oleh BRI sebesar Rp1,684 Triliun, Mandiri sebesar Rp1.443  Triliun,  BNI  sebesar  Rp909  Milyar,  dan BTN  sebesar  Rp389  Milyar  (Tabel  1).  Menurut Masita  (2014),  untuk  meningkatkan  profitabilitas, bank  harus  mencari  sumber  atau  produk  di  luar aktivitas  kredit,  seperti  layanan  perbankan  atau pendapatan  berbasis fee .  Pendapatan  berbasis fee adalah  keuntungan  yang  diperoleh  dari  transaksi jasa layanan perbankan (Kasmir, 2012).
Bank  BUMN  saat  ini  memiliki  sumber pendapatan  utama  dari  pendapatan  bunga  kredit maupun  FBI.  Laba  dan  pendapatan  bunga  kredit tertinggi dimiliki oleh BRI sedangkan FBI tertinggi dimiliki  oleh  Mandiri  (Tabel  2).  Salah  satu  sektor yang  menghasilkan  FBI  bagi  Bank  BUMN  adalah agen  laku  pandai.  Posisi  triwulan  III  2022,  total agen  Mandiri  sebanyak  155.000  agen  dengan jumlah Current  Account  Savings  Account (CASA) sebesar  Rp13,5  Triliun,  BNI  Agen  46  sebanyak 165.059  agen  (CASA:  Rp2,66  Triliun),  dan  Agen BRILink sebanyak 597.177 (CASA: Rp18,8 Triliun). Dari  total  FBI BRI,  BRILink  secara  nasional memberikan kontribusi FBI sebesar Rp1,42 Triliun pada  tahun  2022.  BRILink  RO  Jakarta  3 berkontribusi  5,27%  dari  FBI  BRILink  secara nasional.  Pencapaian  FBI  BRILink  RO  Jakarta  3 pada tahun 2022 sebesar 84,18% (Tabel 3).
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka peneliti  ingin  melakukan  analisis  terhadap pengaruh  optimalisasi  pengelolaan  transaksi finansial terhadap pencapaian penerimaan pendapatan  yang  dimediasi  oleh  FBI  BRILink. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  (1)  menganalisis jumlah  agen,  CASA,  agen  jawara  juragan,  agen BEP  mempengaruhi  transaksi  finansial  BRILink, (2) menganalisis transaksi finansial mempengaruhi FBI BRILink, (3) menganalisis implikasi penerima- an  pendapatan  yang  dipengaruhi  oleh fee  based income BRILink.
Tabel 2. Laporan keuangan Bank Himbara Milyar Rupiah Keterangan Laba Pendapatan Bunga Kredit Fee Based Income TW IV 2021 TW III 2022 TW IV 2021 TW III 2022    TW IV 2021 TW III 2022 BRI 32,200 39,311 143,520 115,251 16,550 13,869 Mandiri 28,030 33,465 73,060 81,259 25,240 20,736 BNI 10,900 13,801 38,247 39,270 13,600 7,290 BTN 2,380 2,280 25,795 18,977 2,470 907
Sumber: Laporan Tahunan Bank Himbara
Tabel 3. Pencapaian BRILink RO Jakarta 3 No Keterangan Pencapaian Tahun 2022 (%) 1 Current Account Saving Account (CASA) 136.35 2 Jumlah Agen 109.17 3 Agen Jawara Juragan 104.00 4 Agen BEP (Break Even Point ) 102.26 5 Transaksi Finansial 93.75 6 Fee Based Income (FBI) 84.18 Sumber: Data BRILink diolah

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan desain dengan cara mengumpulkan, mengolah, menganalisis data dan  menarik  kesimpulan  yang  sistematis  dan obyektif  sehingga  permasalahan  dapat  diselesai- kan  berdasarkan  hipotesis  yang  diuji  (Abubakar, 2021).  Metode  yang  digunakan  adalah  kuantitatif dan  deskriptif.  Penelitian  kuantitatif  merupakan penelitian berupa  informasi  angka  atau  data kualitatif yang dapat dihitung. Metode kuantitatif bertujuan untuk mendeskripsikan hubungan antar variabel. Penelitian deskriptif merupakan penelitian  untuk  menjelaskan  sifat  atau  suatu fungsi  (Malhotra,  2007).  Menurut  Istijanto  (2009), penelitian deskriptif adalah jenis penelitian untuk mendeskripsikan  sesuatu  dengan  menggunakan analisis  kuantitatif,  kumpulan  data  sekunder, survey atau observasi.
Menurut  Budiwanto  (2017)  data  diperoleh dari  pengumpulan  data,  yang  digunakan  untuk menjawab permasalahan dalam penelitian sehingga hipotesis penelitian dapat diuji. Data bisa bersifat kuantitatif atau kualitatif. Data kuantitatif adalah fakta tentang suatu gejala yang dinyatakan dalam  bentuk  angka  atau  bersifat  numerik.  Data sekunder  adalah  sumber  informasi  yang  tidak memberikan  data  secara  langsung  kepada
pengumpul  data,  misalnya  dari  orang  lain  atau dokumen.  Data  sekunder  merupakan  data  yang mendukung  kebutuhan  data  primer  (Sugiyono, 2016).    Data  penelitian  dapat  diperoleh  dari  hasil pengamatan  visual,  wawancara,  data  atau dokumen  tertulis,  peristiwa,  maupun  catatan- catatan lapang petugas (Syarief et al., 2014).
Penelitian dilakukan di BRI Regional Office Jakarta 3 pada bulan April 2023 - Juni 2023. Sampel penelitian  yaitu  BRI  RO  Jakarta  3  sebanyak  35 Kantor  Cabang.  Data  penelitian  yang  digunakan adalah data sekunder dari BRILink Regional Office (RO)  Jakarta  3  meliputi  data  jumlah  agen,  agen BEP,  agen  jawara  juragan,  transaksi  finansial, CASA, FBI, dan pendapatan selama periode tahun 2022,  serta  laporan  tahunan  BRI  tahun  2021-2022. Pengaruh  CASA,  jumlah  agen,  agen  jawara juragan, agen BEP, transaksi finansial terhadap FBI BRILink  sehingga  akan  berdampak  pada  peneri- maan  pendapatan  dituangkan  dalam  model kerangka penelitian konseptual (Gambar 1).
Model SEM ( Structural Equation Model ) Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini adalah  analisis  kuantitatif  dengan  menggunakan Structural  Equation  Model (SEM) yaitu  persamaan pengukuran  dan  struktural.  SEM  merupakan bagian  dari  metode  statistik  yang  dikembangkan untuk  memodelkan  hubungan  antar  variabel (Hoyle,  2012).  Penelitian  dengan  metode  SEM banyak  digunakan  karena  merupakan  salah  satu teknik  analisis  yang  dapat  menguji  hubungan antara peubah yang kompleks sehingga diperoleh gambaran  model  yang  komprehensif  (Hidayat 2012).  Menurut  Zuhdi  (2016)  metode  SEM  me- mungkinkan  peneliti  menguji  dan  mengestimasi koefisien  model  secara  simultan  dari  hubungan antar variabel.
Analisis PLS ( Partial Least Square ) PLS  SEM  memiliki  hubungan  antara indikator  dengan  variabel  laten  (model  reflektif dan  model  formatif).  Model  reflektif  menjelaskan indikator  dapat  mengukur  kesalahan  variabel laten  sedangkan  model  formatif  menjelaskan hubungan  sebab  akibat  antara  indikator  dengan variabel  laten  (Sarwono  dan  Narwati,  2015). Analisis  penelitian Structural  Equation  Modeling (SEM)  yang  diolah  dengan Smart  PLS  4.0. Partial Least  Square (PLS)  menjadi  metode  analisis  yang akurat  karena  tidak  bergantung  pada  skala pengukuran  seperti  pengukuran  skala  interval,
jumlah sampel, dan distribusi residual. PLS dapat diterapkan  pada  semua  skala  data,  tidak memerlukan asumsi, dan sampel tidak harus besar (Wold,  2013) .  Ukuran  sampel  terkecil  yang digunakan dalam PLS SEM adalah 30-100 ukuran sampel (Chin et al ., 2000).
Penelitian  ini  menggunakan  model  SEM dengan  variabel  yaitu  CASA,  jumlah  agen,  agen jawara juragan, agen BEP, transaksi finansial, FBI , dan  penerimaan  pendapatan  (Gambar  2). Berikut ini  variabel-variabel  yang  akan  diuji  pada penelitian (Tabel 4).
Gambar 2. Model penelitian SEM Tabel 4. Variabel-variabel penelitian No Variabel Laten Definisi Kode Indikator 1 Current Account Saving Account (CASA) Jumlah  CASA  (tabungan/giro)  Agen BRILink - CASA EDC (CA1) - CASA Mobile (CA2) 2 Jumlah Agen Pihak-pihak yang bekerja sama dengan BRI  untuk  menyelenggarakan  layanan keagenan (BRILink) dan tunduk terhadap ketentuan BI dan OJK - Agen EDC (JA1) - Agen Mobile (JA2) 3 Agen Jawara Juragan Klasifikasi  Agen  BRILink  berdasarkan ratas transaksi dan sales volume - Ratas CASA (JJ1) - Total Agen Jawara Juragan (JJ2)
4 Agen BEP ( Break Even Point ) Agen  berdasarkan  jumlah  transaksi pada Electronic Data Capture (EDC) dan Mobile - Agen BEP EDC (AB1) - Agen BEP Mobile (AB2) 5 Transaksi Finansial Jumlah transaksi finansial yang dilakukan oleh Agen BRILink Transaksi Finansial BRILink EDC (TF1) Transaksi Finansial BRILink Mobile (TF2) 6 Fee Based Income (FBI) Jumlah FBI dari transaksi Agen BRILink - Fee Based Income BRILink - EDC (FB1)
· Fee Based Income BRILink - Mobile (FB2)
7 Penerimaan Pendapatan Jumlah seluruh pendapatan bank - Pendapatan Sebelum Pajak (PP1) · Pendapatan Setelah Pajak - (PP2)
Berdasarkan  kerangka  penelitian,  maka  hipotesis untuk penelitian dirumuskan sebagai berikut: H1:  CASA  berpengaruh  terhadap  transaksi finansial
H2:  Jumlah agen berpengaruh terhadap transaksi finansial
H3:  Agen  jawara  juragan  berpengaruh  terhadap transaksi finansial
H4:  Agen  BEP  berpengaruh  terhadap  transaksi finansial
H5:  Transaksi  finansial  berpengaruh  terhadap fee based income BRILink
H6:  FBI BRILink berpengaruh terhadap penerima- an pendapatan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah  satu  visi  BRI  adalah  menjadi “ Champion of Financial Inclusion” pada tahun 2025. Untuk mewujudkan visi tersebut, BRI melakukan penetrasi produk dan layanan keuangan di segmen mikro dan ultra mikro. Salah satu upaya perseroan untuk  memberi  kemudahan  bagi  masyarakat dalam  mengakses  layanan  keuangan  BRI  melalui layanan Agen BRILink pada tahun 2015.
BRILink adalah laku pandai milik PT Bank Rakyat Indonesia yang memenuhi ketentuan OJK yaitu  program  layanan  keuangan  tanpa  kantor dalam rangka inklusi keuangan melalui perantara agen  bank.  Agen  BRILink  adalah  perpanjangan layanan  BRI  dimana  BRI  bekerja  sama  dengan nasabah BRI sebagai agen yang dapat melakukan transaksi  perbankan  online  secara  realtime menggunakan  fitur  EDC/Mobile  dengan  konsep pembagian fee .
Menurut Ghozali dan Latan (2015) ambang batas nilai loading factor harus lebih besar dari 0,7 untuk  penelitian  yang  bersifat confirmator y, sedangkan  untuk  penelitian exploratory ambang batas nilai loading factor yang dapat diterima adalah 0,6-0,7. Ukuran reflektif individual dianggap valid jika nilai loading factor variabel laten  0,5. Jika nilai loading factor < 0,5 maka indikator dianggap tidak valid dan dikeluarkan dari model karena indikator tidak  cukup  baik  dalam  mengukur  variabel  laten (Ghozali dan Latan, 2015). Berdasarkan Gambar 3, nilai loading  factor setiap  indikator  lebih  dari  0,5 sehingga model sudah valid dikarenakan indikator sudah baik dalam mengukur variabel laten.
Nilai loading dari konstruk laten pada variabel indikator  akan  diterima  jika  >  0,6.  Berdasarkan Tabel  5,  semua  variabel  laten  (agen  BEP,  agen jawara  juragan,  CASA,  jumlah  agen,  transaksi finansial,  FBI,  dan  penerimaan  pendapatan) memiliki nilai > 0,6 sehingga model telah memiliki reliabilitas baik (Vinzi et al., 2010).
Nilai  AVE  menunjukkan  persentase  rata- rata  varian  yang  dapat  dijelaskan  oleh  item konstruk.  Nilai  AVE  minimal  0,5  menunjukkan ukuran convergent validity yang baik. Hal ini berarti variabel  laten  dapat  menjelaskan  rata-rata  lebih dari  setengah  varian  dari  indikator-indikatornya (Vinzi et al., 2010). Semua variabel laten (agen BEP, agen jawara juragan, CASA, jumlah agen, transaksi finansial,  FBI,  dan  penerimaan  pendapatan) memiliki  nilai Average  Variance  Extracted (AVE) lebih  besar  dari  0,5  (Tabel  6)  yang  berarti  bahwa setiap  variabel  laten  memiliki convergent  validity yang  baik/valid.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa variabel  laten  dapat  menjelaskan  rata-rata  lebih dari sebagian varian dari indikator-indikatornya.

## Tabel 5. Construct reliability
Variabel Laten Cronbach's Alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Keterangan Agen BEP 0.939 0.939 0.971 Reliability baik Agen Jawara Juragan 0.941 0.942 0.971 CASA 0.929 0.964 0.965 Jumlah Agen 0.906 0.911 0.955 Transaksi Finansial 0.917 0.917 0.960 Fee Based Income 0.908 0.912 0.956 Penerimaan Pendapatan 1.000 1.000 1.000 Tabel 6. Average Variance Extracted (AVE) Variabel Laten Average Variance Extracted (AVE) Kriteria (AVE ≥ 0,5) Agen BEP 0.943 Valid Agen Jawara Juragan 0.944 CASA 0.933 Jumlah Agen 0.914 Transaksi Finansial 0.923 Fee Based Income 0.915 Penerimaan Pendapatan 1.000 Tabel 7.  Uji validitas diskriminan Ccross Loading CASA Jumlah Agen Agen Jawara Juragan Agen BEP Transaksi Finansial Fee Based Income Penerimaan Pendapatan CA1 0.958 0.629 0.550 0.630 0.606 0.611 0.447 CA2 0.974 0.784 0.725 0.795 0.758 0.723 0.539 JA1 0.741 0.960 0.798 0.897 0.942 0.880 0.670 JA2 0.671 0.952 0.823 0.940 0.864 0.816 0.784 JJ1 0.700 0.852 0.973 0.870 0.809 0.814 0.623 JJ2 0.599 0.792 0.971 0.799 0.780 0.765 0.614 AB1 0.728 0.916 0.804 0.971 0.882 0.920 0.724 AB2 0.721 0.948 0.865 0.971 0.892 0.857 0.737 TF1 0.735 0.936 0.773 0.893 0.962 0.909 0.632 TF2 0.636 0.881 0.799 0.862 0.960 0.928 0.673 FB1 0.669 0.843 0.750 0.891 0.888 0.953 0.595 FB2 0.664 0.856 0.803 0.862 0.939 0.960 0.677 PP1 0.516 0.759 0.637 0.753 0.680 0.667 1.000 PP2 0.514 0.757 0.637 0.752 0.678 0.666 1.000 Tabel 8.  Uji validitas diskriminan Fornell-Larcker Agen BEP Agen Jawara Juragan CASA Fee Based Income Jumlah Agen Penerimaan Pendapatan Transaksi Finansial Agen BEP 0.971 Agen Jawara Juragan 0.860 0.972 CASA 0.746 0.669 0.966 Fee Based Income 0.915 0.813 0.696 0.957 Jumlah Agen 0.960 0.847 0.740 0.888 0.956 Penerimaan Pendapatan 0.753 0.637 0.515 0.667 0.758 1.000 Transaksi Finansial 0.914 0.818 0.714 0.956 0.946 0.679 0.961
Tabel 9.  Nilai R-Square
R-square R-square adjusted Hubungan Transaksi Finansial 0.896 0.882 Kuat Fee Based Income 0.914 0.911 Kuat Penerimaan Pendapatan 0.444 0.427 Sedang

## Tabel 10.  Hasil hipotesis penelitian
Discriminant  validity adalah  nilai  akar  AVE yang lebih besar daripada korelasi antar konstruk atau  nilai  AVE  lebih  besar  dari  kuadrat  korelasi antar konstruk (Vinzi et al. 2010). Hasil uji validitas diskriminan  pada  Tabel  7  menunjukkan  bahwa terdapat  korelasi  yang  lebih  kuat  antara  variabel laten dan indikator daripada antara variabel laten dan indikator lainnya yang berarti bahwa variabel laten  atau  konstruk  lebih  akurat  dalam  mem- prediksi  indikatornya  sendiri  dibandingkan indikator lainnya.
Hasil  uji  Fornell-Lacker  yaitu  akar  AVE untuk  setiap  konstruk  lebih  besar  korelasi  setiap konstruk  dengan  konstruk  lainnya (Hair et  al ., 2017).  Berdasarkan  Tabel  8,  akar  kuadrat  AVE untuk setiap konstruk lebih besar dari korelasinya antara  konstruk  dan  konstruk  lainnya  sehingga model  telah  memenuhi  persyaratan  untuk memiliki validitas diskriminan yang cukup.
Nilai  R- Square  ≥  0,67  dianggap  kuat,  nilai 0,33  hingga  0,66  dianggap  sedang,  dan  nilai  R- Square kurang dari 0,19 dianggap lemah (Ghozali dan Latan, 2015).
Nilai P < 0,05 dan nilai T statistik > T tabel, maka  variabel  tersebut  memiliki  hubungan (Ghozali  2014).  Nilai  T  tabel  untuk  pengujian hipotesis  dua  sisi  sebesar  1,96  dengan  tingkat kepercayaan  95%.  Pada  Tabel  9,  signifikansi ditunjukkan  oleh  nilai  T-statistik  >  1,96.  Nilai koefisien  (original  sample)  menunjukkan  arah hubungan variabel bisa berupa positif atau negatif.
Berdasarkan Tabel 9, variabel CASA, jumlah agen,  agen  jawara  juragan,  dan  agen  BEP memberikan dampak terhadap transaksi finansial sebesar  89,6%  (nilai  R-Square  transaksi  finansial sebesar  0,896).  Nilai  R-Square  FBI sebesar  0,914 berarti  bahwa  variabel  ini  dipengaruhi  oleh variabel transaksi finansial sebesar 91,4%. Nilai R- Square  variabel  penerimaan  pendapatan  sebesar 0,444  yang  berarti  variabel  ini  dipengaruhi  oleh variabel FBI sebesar 44,4%.
Berdasarkan Tabel 10, maka hasil hipotesis: H1:  CASA  berpengaruh  positif  dan  tidak signifikan terhadap transaksi finansial
H2:  Jumlah  agen  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap transaksi finansial
H3:  Agen jawara juragan berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap transaksi finansial
H4:  Agen  BEP  berpengaruh  positif  dan  tidak signifikan terhadap transaksi finansial
H5:  Transaksi  finansial  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap FBI
H6:  FBI  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap penerimaan pendapatan

## Implikasi Managerial
Salah satu sumber pendapatan bank berasal dari  pendapatan  non  bunga  atau  dikenal  dengan FBI  yang  diperoleh  dari  kegiatan  berupa pemberian  jasa-jasa  keuangan  lainnya  dan pendapatan  non  operasional  lainnya.  Salah  satu sumber pendapatan FBI BRI yaitu pendapatan dari transaksi  yang  dilakukan  oleh  Agen  BRILink. Berdasarkan  hasil  analisis  penelitian  ini  dapat memberikan  gambaran  bahwa  masih  terdapat beberapa  hal  yang  bisa  menjadi  masukan  bagi manajemen  BRI  agar  transaksi  BRILink  bisa meningkat sehingga berimplikasi pada penerima- an pendapatan BRI.
Jumlah  agen  memberikan  pengaruh  secara signifikan  terhadap  transaksi  finansial  BRILink. Jumlah agen yang semakin banyak menyebabkan peningkatan  transaksi  BRILink  sehingga fee  based income dapat meningkat. Hal ini akan berimplikasi terhadap  penerimaan  pendapatan  BRI  secara signifikan. BRI sejak bulan September 2021 sudah melakukan  holding  dengan  PT  Permodalan Nasional Madani (PNM Mekaar) sehingga jumlah Agen  BRILink  dapat  ditingkatkan  dengan menjadikan  ketua  kelompok  PNM  Mekaar menjadi  agen  BRILink.  Saat  ini  jumlah  agen BRILink  dari  PNM  Mekaar  masih  sebesar  5,49%.
Pengaruh Langsung Original Sample (O) T statistics P values Keterangan Kesimpulan CASA -> Transaksi Finansial 0.023 0.208 0.836 Tidak Signifikan Tolak H1 Jumlah Agen -> Transaksi Finansial 0.843 2.841 0.005 Signifikan Terima H2 Agen Jawara Juragan -> Transaksi Finansial 0.052 0.570 0.569 Tidak Signifikan Tolak H3 Agen BEP -> Transaksi Finansial 0.044 0.149 0.882 Tidak Signifikan Tolak H4 Transaksi Finansial -> Fee Based Income 0.957 29.445 0.000 Signifikan Terima H5 Fee Based Income -> Penerimaan Pendapatan 0.666 8.086 0.000 Signifikan Terima H6
Agen  BRILink  yang  bersumber  dari  kelompok PNM  Mekaar  juga  dapat  meningkatkan  transaksi BRI  karena  transaksi  PNM  Mekaar  yang sebelumnya tunai akan beralih menjadi non tunai ( cashless ) dengan adanya BRILink.
CASA  memberikan  pengaruh  namun  tidak signifikan  terhadap  transaksi  finansial  BRILink. Hal ini bisa disebabkan karena sumber dana Agen BRILink  di  rekening  simpanan  terbatas  untuk melakukan berbagai transaksi BRILink. Uang tunai yang dipegang oleh Agen BRILink tidak langsung disetorkan  ke  bank  karena  kesibukan  Agen BRILink  sehingga  bisa  memengaruhi  dana  Agen BRILink di rekening menjadi sedikit. Oleh karena itu, BRI memerlukan inovasi seperti fitur cash pick up yang bisa sehingga uang tunai di Agen BRILink bisa masuk ke rekening simpanan setiap hari.
Agen  jawara  juragan  memberikan  pengaruh namun  tidak  signifikan  terhadap  transaksi finansial  BRILink.  Hal  ini  disebabkan  karena kriteria klasifikasi kelas agen ini berdasarkan ratas transaksi  dan  sales  volume  selama  6  bulan sehingga  menyebabkan  jumlah  kelas  agen  ini menjadi  sedikit.  Kelas  agen  jawara  juragan  yang sedikit  maka  menyebabkan  transaksi  BRILink menjadi  sedikit  sehingga  FBI dan  penerimaan pendapatan yang diterima tidak signifikan. Selain itu,  kelas  agen  ini  sudah  lebih  memahami  digital banking  sehingga  berpotensi  menggunakan produk  digital  banking  lainnya  selain  BRILink. Penggunaan  produk  digital  selain  BRILink  bisa berpengaruh terhadap jumlah transaksi BRILink di kelas  agen  jawara  juragan  ini  sehingga  ber- implikasi  terhadap  FBI BRILink  dan  penerimaan pendapatan BRI. Selain itu, agen jawara juragan ini bisa memiliki lebih dari 1 (satu) rekening simpanan untuk  menjalankan  aktivitas  transaksi  BRILink sementara  di  sistem  keagenan  BRILink  hanya mencatat  1  (satu)  nomor  rekening  simpanan sebagai  rekening  penampungan  agen  BRILink. Oleh karena itu, untuk meningkatkan FBI terhadap semua rekening transaksi agen BRILink, perusahaan dapat melakukan pemasanga sharing fee sebesar 50% (BRI dan agen BRILink).
Agen  BEP  memberikan  pengaruh  namun tidak  signifikan  terhadap  transaksi  finansial BRILink.  Hal  ini  disebabkan  karena  kriteria klasifikasi  kelas  agen  ini  berdasarkan  jumlah transaksi pada agen yang memiliki mesin Electronic Data Capture (EDC) bertransaksi > 120 transaksi/bulan  dan  jumlah  transaksi  pada  agen yang  memiliki  BRILink  mobile  bertransaksi  >  45 transaksi/bulan. Jumlah kelas agen BEP sedikit bisa disebabkan  karena  pada  saat  akuisisi,  BRILink
mobile  Agen  BRILink  tidak  segera  diaktivasi sehingga menyebabkan agen BRILink tidak dapat melakukan  transaksi  BRILink.  Oleh  karena  itu, Petugas  Agen  BRILink  (PAB)  perlu  memberikan edukasi dan sosialisasi kepada agen BRILink agar pada  saat  sudah  terdaftar,  BRILink  mobile  agen segera diaktivasi.
Transaksi  finansial  BRILink  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  FBI BRILink sehingga berimplikasi signifikan terhadap pendapatan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  Utaminingsih  dan  Sularto  (2015), Permadi  dan  Nurdin  (2018),  Arisanti  dan Prihatiningsih (2019) menyatakan bahwa transaksi e-banking memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap fee  based  income . Fee  based income  juga memberikan  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  laba  bank  BPD  Bali  (Suardana  dan Kustina, 2017).
Berdasarkan  analisis  penelitian  diperoleh bahwa  jumlah  agen  yang  memberikan  pengaruh signifikan  terhadap  transaksi  finansial  BRILink dan  transaksi  BRILink  ini  memberikan  pengaruh terhadap  FBI BRILink  dan  berimplikasi  terhadap penerimaan  pendapatan  BRI.  Oleh  karena  itu, perusahaan  perlu  meningkatkan  jumlah  agen BRILink  yang  aktif  agar  agen  BRILink  bisa melakukan transaksi BRILink. Jumlah agen ini bisa ditingkatkan  dengan  beberapa  cara  seperti membuat berbagai program akuisisi agen BRILink seperti  PNM  Mekaar,  melakukan  sosialisasi kepada Agen BRILink secara online/offline mengenai BRILink, mengadakan gathering dengan ketua  kelompok  agen  BRILink  PNM  Mekaar, meningkatkan  inovasi  fitur-fitur  BRILink  dan mengintegrasikan  dengan platform digital selain BRILink  yang  dapat  membentuk close  ecosystem sehingga  meningkatkan  transaksi  BRILink  dan berimplikasi  terhadap  FBI BRILink  dan  pen- dapatan perusahaan.

## KESIMPULAN
1. Dari variabel CASA, jumlah agen, agen jawara juragan, dan agen BEP, hanya jumlah agen yang memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap transaksi finansial BRILink.
2. Transaksi finansial BRILink mempengaruhi fee based income BRILink secara signifikan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  transaksi finansial BRILink maka semakin meningkatkan fee based income BRILink.
3. Fee based income BRILink memberikan pengaruh signifikan  terhadap  penerimaan  pendapatan.
Pendapatan  semakin  meningkat  dikarenakan adanya sharing fee antara BRI dan agen BRILink.
Oleh  karena  transaksi  jumlah  agen  BRILink meningkat  maka  meningkatkan  FBI BRILink sehingga  total  pendapatan  BRI  semakin meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakar HR. 2021. Pengantar Metode Penelitian. Suka-Press, Yogyakarta.
Arisanti  O.R.,  Prihatiningsih.  2019.  Pengaruh transaksi electronic banking terhadap fee based income pada  PT  Bank  CIMB  Niaga,  Tbk periode  2014-2017.  Keunis  Majalah  Ilmiah, 7(1): 77-90.
Budiwanto  S.  2017.  Metode  Statistika  Untuk Mengolah  Data  Keolahragaan.  Fakultas Ilmu  Keolahragaan  Universitas  Negeri Malang, Malang.
Chin W.W., L.M. Barbara, R.N. Peter. 2000. Partial Least  Squares  For  IS  Researchers:  An Overview  And  Presentation  Of  Recent Advances  Using  The  PLS  Approach . ICIS
2000 Proceedings.
Ghozali, I. 2014. Structural Equation Modeling, Me- tode  Alternatif  dengan Partial  Least  Square (PLS ). Ed  ke-4.  Universitas  Diponegoro, Semarang.
Ghozali,  I.,  H.  Latan.  2015.  Konsep,  Teknik,
Aplikasi  Menggunakan  Smart  PLS  3.0 Untuk  Penelitian  Empiris.  BP  UNDIP, Semarang.
Githaiga,  Y.  Josephat.,  K.  Joyce.  2019.  Income Diversification  and  Performance:  Should Banks  Trade?  Nile  Journal  of  Business  and Economics, 13: 25-37.
Gustari,  I.  2013. Transformasi  Budaya  Organisasi Dan Pengaruhnya Terhadap Kinerja Karya- wan  Pada  Bank  Yang  Di  Ambil  Alih Kepemilikannya  Oleh  Asing . Tugas  Akhir [Tesis],  Magister  Bisnis,  Sekolah  Pasca- sarjana Institut Pertanian Bogor.
Hair,  J.F.,  G.T.M  Hult.,  C.M  Ringle.,  M.  Sarstedt. 2017.  A  Primer  on  Partial  Least  Squares Structural  Equation  Modeling  (PLS-SEM). Ed ke-2). SAGE Publications, Inc, California.
Hidayat,  N.  2012.  Pemodelan Structural  Equation Modeling (SEM) Berbasis  Varians  Pada Derajat  Kesehatan  Di  Propinsi  Jawa  Timur 2010.  Tugas  Akhir  [Tesis],  FMIPA  ITS Surabaya
Hoyle,  R.H.  2012. Handbook  of  Structural  Equation Modeling . Guilford Press, New York.
Istijanto.  2009.  Aplikasi  Praktis  Riset  Pemasaran.
PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Kasmir.  2012.  Bank  Dan  Lembaga  Keuangan Lainnya. Revisi 10. Rajawali Pers, Jakarta.
Lestari,  M,  S.R.  Rahayu  2022.  Pengaruh  Mobile Banking, BOPO, DPK, Dan Transaksi Valas,
Terhadap  Fee  Based  Income.  JRAK,  18(2): 125-140.
Malhotra,  N.  2007. Marketing  Research:  an  applied orientation .  pearson  education,  inc.,  Fifth edition. New Jearsey, USA.
Masita,  A.  2014.  Analisis  Variabel-Variabel  Yang
Mempengaruhi Fee  Based  Income (Studi Kasus  Pada  Bank  Pemerintah  Dan  Bank Asing Di Indonesia Tahun 2008-2012). Tugas Akhir [ Skripsi] .  Jurusan  Ilmu  Ekonomi, Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas Brawijaya.
Nugroho,  A.P.  2008.  Fee  Based  Income  Sebagai Salah  Satu  Alat  Penentu  Arah  Bank.  Tugas Akhir  [Skripsi]  Program  Studi  Akuntansi, Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Indonesia Banking School.
Permadi,  I,  Nurdin.  2017.  Pengaruh  transaksi e- banking terhadap fee based income di PT. Bank Rakyat  Indonesia  (Persero),  Tbk  dan  PT
Bank CIMB Niaga, Tbk. Prosiding Manajemen, 4(1): 407-416
Putra, H.A., D. Saraswati. 2020. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakad Media Publishing,
Surabaya.
Robertho, B.  Wibowo. 2018 . Market power, types of ownership and bank income diversification: cases of asian countries , Dinamika Manajemen (1): 12-22.
Sarwono,  J.,  U.  Narimawati.  2015.  Membuat Skripsi, Tesis, Dan Disertasi Dengan Partial Least  Square  SEM  (PLS-SEM).  Andi, Yogyakarta.
Suardana,  P.A.K.P.,  K.T.  Kustina.  2017.  Pengaruh fee  based  income  d an  transaksi  e-banking terhadap  perubahaan  laba  pada  PT.  Bank Pembangunan  Daerah  Bali.  Jurnal  Ilmiah Akuntansi dan Bisnis, 2(2): 331-342
Sugiyono.  2016.  Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Alfabeta, Bandung
Syarief,  R.S.,  A.  Fatchiya.  2014.  Kajian  Model Pemberdayaan Ketahanan Pangan di Wilayah  Perbatasan  Antar  Negara.  Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia, 19(1): 9-13.
Utaminingsih,  P.,  L.  Sularto.  2015.  Pengaruh transaksi e-banking terhadap fee based income
pada PT Bank CIMB Niaga, Tbk. Politeknik Negeri Jakarta, 1(3): 187-194.
Vinzi,  V.E.,  W.W.  Chin.,  J.  Henseler.,  H.  Wang.
2010.  Handbook  of  Partial  Least  Squares: Concepts,  Methods  and  Applications. Springer Berlin, Heidelberg.
Wold,  H.  2013. Partial  Least  Square.  In  G.  A. Marcoulides,  Modern  Methods  for  Business Research . Psychology Press, New York.
Zuhdi. 2016. Perbandingan Pendugaan Parameter
Koefisien  Model  Struktural  Melalui  SEM Dan PLS-SEM. Tugas Akhir [Tesis]. Institut
Pertanian Bogor.