DOI : 10.31539/jomb.v5i1.6035

## EFISIENSI BANK DIGITAL DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA)
Mikhael Garda Prasetya 1 , Gideon Setyo Budiwitjaksono 2
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur 1,2
19013010203@student.upnjatim.ac.id 1

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh Size ,  ROA,  CAR,  LDR  dan  NPL terhadap efisiensi Bank Digital di  Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode kuantitatif dengan metode Two-Stage Data Envelopment Analysis (DEA). Teknik pengumpulan data yang dilakukan peneliti dalam penelitian ini yaitu  melalui  studi  kepustakaan.  Metode  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah purposive  sampling dengan  8  sampel  bank  digital  di  Indonesia  periode  2018- 2021.  Hasil  penelitian  menunjukkan,  tahap  pertama  analisis  data  menggunakan  DEA didapati  bahwa  bank  digital  di  Indonesia  memperoleh  rata-rata  skor  efisiensi  0,88 (efisiensi  tinggi).  Hasil  regresi  tobit  panel  mendapati  bahwa  variabel Size dan  LDR berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  efisiensi  bank  digital,  variabel  ROA berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  efisiensi  bank  digital  dan  variabel  CAR  dan NPL tidak berpengaruh terhadap efisiensi bank digital.
Kata Kunci : CAR, Efisiensi Bank, LDR, NPL, ROA, Size

## ABSTRACT
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  Size,  ROA,  CAR,  LDR  and  NPL  on  the efficiency  of  Digital  Banks  in  Indonesia.  The  method  used  in  this  study  is  to  use  a quantitative method with the Two-Stage Data Envelopment Analysis (DEA) method. The data  collection technique carried out  by researchers  in  this study was through library research. The sample method used in this study is purposive sampling with 8 samples of digital  banks  in  Indonesia  for  the  2018-2021  period.  The  results  showed  that  the  first phase  of  data  analysis  using  DEA  found  that  digital  banks  in  Indonesia  obtained  an average  efficiency  score  of  0.88  (high  efficiency).  The  results  of  the  tobit  panel regression found that the Size and LDR variables had a significant positive effect on the efficiency of digital banks,
Keywords : CAR, Bank Efficiency, LDR, NPL, ROA, Size

## PENDAHULUAN
Berbagai  inovasi  teknologi  informasi  dan  proses  digitalisasi  yang  meningkat pesat membawa banyak wajah baru dalam kehidupan masyarakat, salah satunya adalah perubahan pola konsumsi dan kegiatan ekonomi. Perubahan pola konsumsi masyarakat dan  kegiatan  ekonomi  terlihat  dari  bagaimana  transaksi  masyarakat  yang  sebelumnya dilakukan  melalui  pertemuan  langsung  penjual  dan  pembeli,  kini  berubah  melalui layanan digital. Transaksi digital di Indonesia tercatat tumbuh 1.556 persen dalam kurun waktu  tahun  2017-2020.  Tahun  2021  transaksi  digital  di  Indonesia  mencatatkan
peningkatan sebesar Rp281,39 triliun (55,73%) dengan nilai transaksi Rp 786,35 triliun dibandingkan  dengan  tahun  sebelumnya  yang  mencatatkan  angka  lebih  kecil  sebesar Rp504,96 triliun (OJK, 2022).
Peningkatan  transaksi  digital  di  Indonesia  berpotensi  besar  menyerap  arus digitalisasi,  hal  ini  mendorong  industri  perbankan  menghadirkan  inovasi  dalam melayani  kebutuhan  transaksi  digital  masyarakat  melalui  layanan  bank  digital.  Di Indonesia  tercatat  sudah  ada  18  bank  digital  yang  memberikan  fasilitas digital onboarding kepada nasabah secara elektronik atau tidak perlu tatap muka yang disebut juga  sebagai digital  branch (Sandy,  2021) . Mengutip  isi  dari  Peraturan  Otoritas  Jasa Keuangan  Nomor  12/POJK.03/2018,  bank  digital  dengan  fasilitas digital  branch merupakan  layanan  atau  aktivitas  perbankan  yang  diberikan  menggunakan  media elektronik  atau digital  yang dimiliki oleh bank  ataupun melalui perangkat  digital  yang dilakukan secara mandiri oleh nasabah tanpa adanya pertemuan secara fisik pada kantor bank.  Bank  digital  memberikan  fasilitas  kepada  nasabah  maupun  calon  nasabah  bank untuk memperoleh beragam informasi mengenai produk yang dimiliki bank, membuka rekening,  melakukan  registrasi  nasabah,  berkomunikasi  dengan customer  service , melakukan  penutupan  rekening,  serta  beragam  transaksi  yang  diperlukan  nasabah, diantaranya  belanja online , financial  advisory ,  investasi  dan  kebutuhan  lainnya  (OJK, 2020).
Bank  digital  mempunyai  dua  aspek  terpenting  yang  perlu  diperhatikan,  yaitu data  dan  teknologi.  Prinsip  bank  yang  mengutamakan  kehati-hatian  untuk  menjaga kepercayaan nasabah wajib diimplementasikan bank digital melalui penggunaan sistem keamanan data  yang baik dan didukung dengan teknologi  canggih untuk  memudahkan dan  memberikan  kenyamanan  bagi  nasabah  (OJK,  2020).  Dampak  dari  hal  tersebut, bank  digital  cenderung  mengalami  peningkatan  beban  operasional  selama  tahun  2018- 2021 yang ditandai dengan besarnya porsi biaya administrasi dan teknologi serta biaya promosi.  Bank  digital  bersaing  cukup  ketat  dengan  bank  konvensional  untuk mendapatkan  nasabah,  namun  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  bank  digital  pada  periode pengamatan 2018-2021 tidak berbanding lurus dengan pendapatan operasionalnya. Hal ini  dapat  memicu  inefisiensi  dan  penurunan  kinerja  bank  digital  (Koiri  &  Erdkhadifa, 2022).
Komparasi  biaya  operasional  dan  pendapatan  operasional  dapat  ditinjau melalui rasio BOPO bank digital selama periode tahun 2018-2021.
Tabel 1.

## BOPO Bank Digital
BOPO Bank Jago Seabank Bank Aladin Syariah Bank Neo Commerce 2018 127% 95,19% 199,97% 122,97% 2019 258,09% 130,68% 84,7% 97,24% 2020 261,1% 252,47% 56,16% 96,71% 2021 98,52% 147,03% 428,4% 224,01%
Berdasarkan  Tabel  1  perbandingan  BOPO  antar  bank  digital  di  Indonesia memperlihatkan  rata-rata  rasio  BOPO  yang  tinggi  dan  telah  melebihi  batasan  yang dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia  yaitu  sebesar  60-70%  yang  tercantum  dalam  Surat Edaran Bank  Indonesia  No.3/26/DPNP tahun 2011. Apabila bank telah  melebihi batas maksimal BOPO yang ditetapkan, maka bank digital di Indonesia dikatakan mengalami inefisiensi (Kurnianti & Musdholifah, 2019).
Efisiensi  digunakan  sebagai  salah  satu  alat  ukur  yang  secara  teoritis mempengaruhi seluruh kinerja perbankan (Septiana, 2015). Data Envelopment Analysis (DEA) dapat menjadi sebuah rujukan atau alternatif dalam mengukur efisiensi, dimana DEA  merupakan  suatu  metode  non-parametrik  yang  berfungsi  untuk  mengetahui penyebab  dan  solusi  dari  inefisiensi  bank  digital  melalui  input  dan  output.  Input didefinisikan  sebagai  biaya  yang  dikorbankan  oleh  bank  digital  sementara  output didefinisikan  sebagai  hasil  dari  biaya  yang  telah  dikorbankan  bank  digital  (Koiri  & Erdkhadifa,  2022).  Efisiensi  bank  semakin  tinggi  apabila  kinerja  bank  digital  dapat mencapai  hasil  yang  diharapkan  melalui  pemanfaatan  input  yang  tersedia  dengan maksimal demi memperoleh output yang tinggi (Wendha & Alteza, 2020). Bank dengan kinerja baik  otomatis  akan meningkatkan loyalitas nasabah dan investor  serta menjaga kepercayaannya terhadap bank, dengan demikian kepercayaan ditetapkan sebagai faktor penting  bagi  bank  untuk  menjalankan  fungsi  intermediasi  supaya  dapat  terlaksana dengan baik (Siringoringo, 2017).
Berhasil atau tidaknya bank digital dalam mencapai efisiensi dapat ditinjau dari sejumlah  faktor  yang  mempengaruhi  efisiensi,  contohnya  yaitu  faktor  internal  yang bersumber dari rasio-rasio keuangan bank yang terdiri dari size, ROA, CAR, LDR dan NPL.  Mengetahui  sejumlah  faktor  yang  mempengaruh  efisiensi  bank  digital  sangatlah
penting  sebagai    acuan  perbaikan  kinerja  perusahaan  yang  telah  dicapai  sebelumnya serta input  yang dialamatkan kepada manajemen  bank untuk  membuat  kebijakan  yang lebih baik lagi demi meraih target kinerja di tahun selanjutnya  (Miranti & Sari, 2016). Kesimpulan  yang dapat  ditarik  yaitu bank digital dengan optimalisasi  dan pengelolaan kinerja  perusahaan  yang  masih  kurang  maksimal  dapat  meninjau  berbagai  faktor  yang memiliki pengaruh terhadap efisiensi bank terkait (Ramly & Hakim, 2017).
Size mencatatkan pengaruh yang berbeda-beda dalam kaitannya pada efisiensi bank. Penelitian yang dilakukan oleh Wendha & Alteza (2020) dan Koiri & Erdkhadifa (2022) mencatatkan bahwa size berpengaruh positif signifikan terhadap efisiensi bank. Sementara  Perwitaningtyas  &  Pangestuti  (2015)  mencatatkan  pengaruh  negatif signifikan  terhadap  efisiensi  bank.  ROA  mencatatkan  pengaruh  positif  signifikan terhadap  efisiensi  bank,  hal  ini  dicatatkan  oleh  Wendha  &  Alteza  (2020)  yang menyatakan  bahwa  ROA  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  efisiensi  bank, sementara  Koiri  &  Erdkhadifa  (2022)  menyatakan  bahwa  ROA  tidak  berpengaruh terhadap efisiensi bank. CAR mencatatkan pengaruh yang berbeda-beda juga, Ramly & Hakim  (2017)  sepakat  bahwa  CAR  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  efisiensi bank,  sementara  Perwitaningtyas  &  Pangestuti  (2015)  menyatakan  bahwa  CAR berpengaruh negatif signifikan terhadap efisiensi bank. LDR  dalam penelitian Wendha &  Alteza  (2020)  menyatakan  hubungan  positif  signifikan  terhadap  efisiensi  bank, sementara  Muhajir  &  Yusuf  (2020)  menyatakan  hubungan  negatif  terhadap  efisiensi bank.  NPL  dalam  penelitian  Wendha  &  Alteza  (2020)  menyatakan  pengaruh  positif signifikan  terhadap  efisiensi  bank,  sementara  Istinfarani  &  Azmi  (2020)  menyatakan bahwa NPL berpengaruh negatif signifikan terhadap efisiensi bank.
Peneliti tertarik untuk membahas lebih lanjut efisiensi bank digital di Indonesia disebabkan  seiring  berjalannya  digitalisasi  dan  perkembangan  teknologi,  bank  digital perlu  menyeimbangkan  beban  operasional  dengan  modal  serta  pendapatan operasionalnya,  terlebih  bank  digital  memerlukan  banyak  teknologi  mutakhir  untuk menjalankan  bisnisnya  dan  bersaing  dengan  bank  lainnya  di  Indonesia.  Metode Data Envelopment  Analysis (DEA)  menggunakan  perbandingan  variabel  input  dan  output akan  diterapkan  untuk  pengukuran  efisiensi.  Variabel  input  yaitu  Dana  Pihak  Ketiga (DPK),  Beban  Operasional  serta  Total  Aset,  sementara  variabel  output  yaitu Pembiayaan  serta  Pendapatan  Operasional.  Selanjutnya,  riset  akan  melibatkan  rasio
keuangan  seperti Size ,  ROA,  CAR,  LDR,  dan  NPL  karena  berdasarkan  rasio-rasio tersebut  menggambarkan  kinerja  bank  yang  mempengaruhi  efisiensi  bank  digital, sehingga  peneliti  tertarik  mengajukan  penelitian  “Analisis  Efisiensi  Bank  Digital  di Indonesia Menggunakan Data Envelopment Analysis (DEA)”.

## KAJIAN TEORI
Resource Based Theory (RBT)
Resource  Based  Theory merupakan  teori  yang  dikemukakan  Barney  (1991) yang  menjelaskan  bahwa  suatu  bisnis  dapat  mencapai  keunggulan  bersaing  dengan mmanfaatkan  sumber  daya  sehingga  dapat  mengarahkan  perusahaan  dari  waktu  ke waktu. Resource  Based  Theory menjelaskan  bahwa  kinerja  sebuah  akan  mencapai puncak  efisiensi  jika  perusahaan  memiliki  keunggulan  kompetitif  yang  kemudian mampu  memberikan  nilai  lebih  untuk  perusahaan.  Keunggulan  kompetitif  merupakan hal yang berkaitan erat dengan sebuah perusahaan dan menjadi ciri khas sehingga tidak mudah ditiru oleh pesaing.  Keunggulan kompetitif didapatkan perusahaan  dengan cara mengelola dan mengoptimalisasi sumber-sumber daya perusahaan secara baik (Putri & Suzan, 2019).
Perusahaan  yang  memanfaatkan  sumber  daya  tersebut  secara  baik  akan mempunyai  keunggulan  kompetitif  yang  meningkatkan  nilai  perusahaan  dibanding perusahaan  lain.  Sumber  daya  merujuk  pada  keberadaan  aset  berwujud  milik perusahaan  seperti  aset  keuangan  dan  fisik  misalnya  gedung,  peralatan  dan  mesin, maupun  aset  tak  berwujud  berupa  sumber  daya  manusia  (SDM),  hak  paten  dan penguasaan  teknologi  informasi.  Menurut Resource  Based  Theory, apabila  sebuah perusahaan  mempunyai  pengelolaan  sumber  daya  yang  efisien,  maka  perusahaan  akan membuat  keunggulan  kompetitif  dibandingkan  kompetitornya.  Bukti  kinerja  sebuah perusahaan  berhasil  dalam  mengelola  sumber  dayanya  secara  efektif  dapat  ditinjau melalui penggunaan sumber daya secara lebih bijak serta pengeluaran biaya yang lebih efektif dan efisien (Candra & Yulianto, 2015).
Riset  ini  akan  menganalisis  bagaimana  bank  digital  di  Indonesia  mampu mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya  dengan  meninjau  berbagai  rasio  keuangan yang  melatarbelakangi  penggunaan  sumber  daya  tersebut.  Rasio-rasio  keuangan tersebut  yaitu Size, ROA,  CAR,  LDR,  dan  NPL.  Rasio-rasio  keuangan  tersebut
mencerminkan  bahwa  bagaimana  hasil  pemanfaatan  sumber  daya  keuangan  yang dimiliki bank digital baik atau tidak (Candra & Yulianto, 2015).

## Efisiensi
Efisiensi  lahir  dari  adanya  konsep  ekonomi  dan  menjadi  krusial  bagi perusahaan.  Efisiensi  dapat  dijelaskan  sebagai  ukuran  keberhasilan  perusahaan  untuk menggunakan sumber daya secara optimal atau dinilai berdasarkan besar atau kecilnya penggunaan  sumber  daya  dengan  harapan  melebihi  target  yang  telah  ditentukan. Efisiensi  bermanfaat  untuk  memperlihatkan  komparasi  antara input dan output yang digunakan  perusahaan  selama  proses  produksi.  Efisiensi  dapat  dijadikan  indikator penting  dalam  industri  perbankan  untuk  menilai  apakah  kinerja  bank  baik  atau  buruk. Bank  yang  mampu  menghasilkan  efsiensi  sempurna  disimpulkan  telah  mampu menerapkan fungsi intermediasi dengan maksimal serta berdampak pada kenaikan nilai perusahaan perbankan (Istinfarani & Azmi, 2020).
Bank  memiliki  dua  komponen  efisiensi  yaitu  efisiensi  alokatif  serta  efisiensi teknis.  Efisiensi  alokatif  menjelaskan  bahwa  kapabilitas  perbankan  untuk mengoptimalkan  pemanfaatan input yang  dimiliki  melalui  penggunaan  informasi teknologi  serta  struktur  harga  yang  sesuai.  Sementara  efisiensi  teknis  menggambarkan hubungan  antara input dan output yang  berkaitan  dengan  proses  produksi  dimana kemampuan  perusahaan  untuk  meraih  tingkat output yang  maksimum  dengan input tertentu.  Perpaduan  antara  kedua  ukuran  efisiensi  bisa  digunakan  untuk  mengukur efisiensi ekonomi (Istinfarani & Azmi, 2020).
Pengukuran efisiensi perbankan dalam beberapa penelitian dapat menggunakan pendekatan  parametrik  atau  non-parametrik.  Pendekatan  parametrik  berupa  SFA ( Stochastic  Frontier  Approach )  serta  DFA  ( Distribution  Free  Approach ),  sementara dalam penelitian ini menggunakan pendekatan non-parametrik DEA ( Data Envelopment Analysis ). Penggolongan efisiensi dalam penelitian ini menggunakan skor dan kategori yang  dicetuskan  oleh  Santoso  (2010)  yang  membagi  efisiensi  menjadi  enam  kategori sebagaimana tercantum pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2.

## Skor Efisiensi
Nilai Skor Efisiensi Kategori Efisiensi 1,00 Efisiensi Sempurna (Efisien) < 1,00 – 0,80 Efisiensi Tinggi < 0,80 – 0,60 Efisiensi Menengah Atas < 0,60 – 0,40 Efisiensi Menengah < 0,40 – 0,20 Efisiensi Menengah Bawah < 0,20 Efisiensi Rendah
Data Envelopment Analysis (DEA)
Data  Envelopment  Analysis (DEA)  adalah  sebuah  teknik  penelitian  non- parametrik berbasis metode program linier untuk melakukan perbandingan antara input dan output berdasarkan  unit  dalam  sebuah  unit  kegiatan  ekonomi  (UKE)  (Tariman, 2018).  Metode  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  nilai  efisiensi  dengan jumlah input serta output sesuai  dengan  yang  dikehendaki,  sehingga  sangat memungkinkan untuk menjadi acuan pengambilan keputusan serta bahan evaluasi untuk memperbaiki kinerja perbankan. Nilai efisiensi dapat ditentukan dengan melihat ukuran dari  skor  efisiensi,  nilai  efisiensi  berada  di  kisaran  0  hingga  1  dan  dapat  dikatakan sempurna apabila nilainya tidak negatif (Istinfarani & Azmi, 2020).
Menurut  Tariman  (2018)  terdapat  dua  metode  untuk  menghitung  tingkat efisiensi yang digunakan oleh Unit Kegiatan Ekonomi atau perusahaan, Pertama adalah constant return to scale (CRS). Metode CRS menyatakan bahwa nilai hasil pengukuran efisiensi harus positif dan memiliki rentang nilai 0 hingga 1 sehingga dapat disimpulkan apabila  bank  menghasilkan  nilai  efisiensi  mendekati  angka  1  atau  100%  maka  bank dinyatakan  efisien  namun  apabila  memiliki  nilai  mendekati  0  maka  efisiensi  yang diperoleh  bank  semakin  rendah.  Kedua, variable  return  to  scale (VRS)  atau  metode VRS atau dikenal sebagai metode efisiensi teknis memiliki asumsi bahwa variabel input dan output berubah-ubah.  Metode  VRS  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  efisiensi yang  sesungguhnya  dan  dapat  tercapai  jika  bank  dapat  menghimpun  dan  memberikan kembali dana kepada masyarakat dengan efektif.
Pengaruh Size terhadap Efisiensi Bank Digital
Size atau ukuran bank yang besar otomatis memiliki modal dalam jumlah besar yang  dapat  disalurkan  pada  investasi  bidang  teknologi  dan  informasi  demi  mencapai
pertumbuhan laba serta meminimalisir beban operasional.  Dengan besarnya modal dan beban operasional  yang berkurang menandakan bahwa semakin besar size bank digital maka  bank  tersebut  berpeluang  besar  mencapai  efisiensi  dan  keunggulan  bersaing  di industri bank digital sejalan dengan Resource Based Theory (Istinfarani & Azmi, 2020) . Oleh sebab itu Size dapat menjadi faktor yang berdampak pada kinerja perbankan.
Riset  yang  dilakukan  oleh  Perwitaningtyas  &  Pangestuti  (2015)  menyatakan bahwa size mempunyai  pengaruh  terhadap  efisiensi  perbankan  di  Indonesia. Size bank dihitung  berdasarkan  jumlah  seluruh  aset  bank  yang  diproksikan  dalam  bentuk  Ln dikalikan dengan total aset. Hal ini berarti bank digital perlu meningkatkan jumlah aset yang dimiliki untuk mencapai efisiensi.

## Pengaruh ROA terhadap Efisiensi Bank Digital
Return  on  Asset (ROA)  berfungsi  sebagai  rasio  untuk  menghitung  kapabilitas manajemen  perbankan  dalam  mendapatkan  profitabilitas,  dinyatakan  semakin  besar ROA maka akan semakin baik kondisi bank ditinjau dari segi utilisasi aset (Wendha & Alteza,  2020).  Bank  digital  yang  mampu  memperoleh  keuntungan  besar  menandakan bahwa  manajemen  perusahaan  telah  mampu  mengelola  aktiva  yang  ada  dan meminimalisir  beban  operasional  secara  efisien  untuk  meningkatkan  profitabilitasnya. Bank  digital  yang  memiliki  ROA  besar  akan  berpeluang  besar  mencapai  keunggulan bersaing,  sesuai  dengan Resource  Based  Theory. Penelitian  oleh  Rahma  &  Mayasari (2021),  menyatakan  bahwa  ROA  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  efisiensi perbankan.  Penelitian  lain  menyatakan  ROA  tidak  mempunyai  pengaruh  signifikan terhadap efisiensi yang dikemukakan oleh Koiri & Erdkhadifa (2022).

## Pengaruh CAR terhadap efisiensi bank digital
Capital Adequancy Ratio (CAR) menggambarkan rasio kecukupan modal suatu perusahaan,  terlebih  CAR  dijadikan  sebagai  alat  ukur  kemampuan  bank  dalam menghindari risiko kerugian. Ambang batas aman yang telah ditetapkan Bank Indonesia untuk  CAR  adalah  minimal  8%,  batas  aman  dari  CAR  ini  dilakukan  untuk  stabilisasi kebutuhan  nasabah  dan  menyeimbangkan  keuangan  perbankan.  Semakin  tinggi  rasio CAR,  hal  tersebut  menunjukkan  kinerja  bank  sudah  sesuai  dalam  memperhitungkan risiko  kerugian.  Aspek  permodalan  dapat  digunakan  untuk  menjaga  stabilitas
kepercayaan  masyarakat  terhadap  bank  yang  menhimpun  serta  menyalurkan  dana masyarakat. Jika CAR tinggi, risiko yang terjadi juga akan semakin kecil sehingga bank digital  yang  memiliki  CAR  tinggi  akan  mampu  berkembang  dan  mendapatkan kepercayaan masyarakat, hal ini sejalan dengan Resource Based Theory.
CAR  memiliki  hubungan  negatif  terhadap  tingkat  efisiensi  bank,  hal  ini disampaikan oleh Istinfarani & Azmi (2020). Hasil studi penelitian lain pada Hidayati, et  al.,  (2017),  yang  mengemukakan  CAR  berpengaruh  positif  terhadap  efisiensi  bank, dimana adanya kenaikan CAR berdampak pada peningkatan efisiensi bank. Sedangkan penelitian dari Fadilah  & Yuliafitri (2018)  menegaskan CAR tidak  memiliki  pengaruh signifikan terhadap efisiensi perbankan.

## Pengaruh LDR terhadap efisiensi bank digital
Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  menggambarkan  kesanggupan  perbankan  untuk melakukan  pembayaran  kewajiban  jangka  pendeknya  ketika  jatuh  tempo  melalui  cara membandingkan total aktiva yang dimiliki bank terhadap kewajiban lancarnya. Hal ini dilakukan dengan tujuan menjaga keseimbangan  likuiditas perbankan.  Likuiditas milik bank perlu diproses secara baik supaya dapat senantiasa memenuhi kebutuhan nasabah. Rasio LDR yang tinggi menggambarkan besaran uang yang disalurkan kembali melalui perkreditan,  bank  dengan  manajemen  yang  baik  akan  berdampak  pada  naiknya keuntungan  yang  diperoleh  melalui  bunga  kredit  sehingga  meningkatkan  efisiensi. Namun,  DPK  yang  dihimpunn  bank  dan  tidak  disalurkan  kembali  pada  masayarakat akan  menjadi  masalah  bagi  perbankan.  DPK  akan  mengendap  dan  menjadi  beban karena  bank  berkewajiban  memberikan  pengorbanan  berupa  beban  bunga  kepada nasabah dan bank kehilangan kesempatan untuk memperoleh pendapatan (Istinfarani & Azmi, 2020).
Hasil  penelitian  oleh  Koiri  &  Erdkhadifa  (2022),  menyatakan  bahwa  LDR mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  efisiensi  bank,  dengan  demikian  jika  semakin tinggi rasio LDR maka tingkat efisiensi bank juga akan semakin tinggi. Hasil penelitian lain  yang  menyatakan  bahwa  LDR  tidak  berpengaruh  terhadap  efisiensi  perbankan disampaikan oleh Perwitaningtyas & Pangestuti (2015).

## Pengaruh NPL terhadap efisiensi bank digital
Non  Performing  Loan (NPL)  menggambarkan  kualitas  baik  atau  buruknya perbankan  dalam  mengelola  kredit. i NPL  adalah  rasio  yang  memperlihatkan perbandingan  pembiayaan  macet  terhadap  keseluruan  pembiayaan  yang  disalurkan bank,  jika  rasio  NPL  jumlahnya  lebih  dari  5%,  hal  tersebut  akan  mempengaruhi kesehatan  perbankan.  NPL  yang  terlalu  tinggi  dapat  menimbulkan  beban  biaya  baru bagi  bank,  yaitu  biaya  untuk  mengembalikan  kepercayaan  masyarakat  melalui marketing atau advertising , penurunan deposito yang disebabkan oleh buruknya kinerja bank  dan  penambahan  biaya  yang  digunakan  untuk  mengawasi  kualitas  perkreditan. Dengan  meningkatnya  beban-beban  tidak  bernilai  tambah  akan  menyebabkan  naiknya rasio  NPL  dan  akan  berdampak  pada  menurunnya  efisiensi  bank  diiringi  dengan penurunan kepercayaan nasabah terhadap bank (Istinfarani & Azmi, 2020).
Beberapa  penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa  bank  akan  meraih  efisiensi jika  memiliki  rasio  NPL  rendah.  Riset  yang  diperoleh  Istinfarani  &  Azmi  (2020), menegaskan  bahwa  NPL  mempunyai  pengaruh  negatif  terhadap  perbankan.  Penelitian ini  berbeda  dengan  temuan  riset  Koiri  &  Erdkhadifa  (2022)  yang  menyatakan  bahwa rasio NPL tidak mempunyai pengaruh terhadap efisiensi bank. Selain itu, hasil temuan peneliti  turut  berbeda  dengan  hasil  riset  Wendha  &  Alteza  (2020),  dimana  dinyatakan bahwa NPL memiliki pengaruh positif terhadap efisiensi perbankan.

## METODE PENELITIAN
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  bank  digital  yang  teregistrasi  pada Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  selama  periode  2018-2021  sejumlah  16  bank  digital. Metode yang digunakan untuk pengambilan sampel adalah purposive sampling. Kriteria atau  syarat  dalam  pengambilan  sampel  yang  digunakan  yaitu,  a)  bank  digital  yang teregistrasi  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  selama  tahun  2018-2021;  b)  bank  digital yang  telah  mempublikasikan n laporan  keuangan  tahunan  atau annual  report terpisah dengan bank induk; c) bank digital yang berdiri pada tahun 2018-2021.
Metode  penelitian kuantitatif diaplikasikan dalam penelitian ini. Penelitian ini mengaplikasikan  metode  dokumentasi  yang  diambil  berdasarkan  data  sekunder  dalam bentuk annual report bank digital. Jenis data sekunder yang diterapkan dalam penelitian
ini  adalah cross  section bersumber  dari annual  report bank  digital  yang  sudah  diaudit serta diterbitkan masing-masing bank.
Peneliti  menggunakan  data  utama  berupa annual  report yang  diambil  dari website tiap  bank  digital.  Data  pendukung  yang  digunakan  diambil  dari  beberapa sumber,  diantaranya  artikel  ilmiah  internet  serta  beberapa  riset  terdahulu.  Tahap  awal peneltian  adalah  menemukan  nilai  efisiensi  masing-masing  bank  digital  periode  2018- 2021  yang  berasal  dari  data-data input dan output bank  digital,  kemudian  hasil  nilai efisiensi akan diuji pengaruhnya terhadap variabel independen.
Metode analisis riset ini adalah Two Stage Data Envelopment Analysis (DEA). Nilai  efisiensi  dinyatakan  dalam  wujud  angka  0-1  dimana  bank  digital  dikatakan mendapat  efisiensi  sempurna  apabila  memiliki  nilai  1,  akan  tetapi  jika  skor  efisiensi lebih  kecil  dari  1  maka  UKE  terkait  dianggap  belum  mencapai  efisiensi  sempurna. Software yang  digunakan  dalam  mengolah  data  DEA  adalah  DEAP  2.1  dan  analisis regresi Tobit menggunakan STATA 17.
Dalam  mengukur  efisiensi  menggunakan  DEA  pada  perbankan,  penelitian  ini menggunakan pendekatan intermediasi sebab bank berperan sebagai lembaga perantara yang  bank  bertugas  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan  menyalurkannya  kepada pihak  yang  membutuhkan.  Konsep Variable  Return  to  Scale digunakan  sesuai  dengan pendekatan  intermediasi  dimana  pendekatan  ini  digunakan  karena  mampu  mengetahui tingkat efisiensi yang sebenarnya. Variabel input dalam riset ini terdiri dari DPK, beban operasional  dan  total  aset,  sementara  variabel  outputnya  adalah  pembiayaan  dan pendapatan operasional.
Tahap  kedua  pengukuran  efisiensi  akan  menggunakan  metode  regresi  Tobit untuk  mencari pengaruh  rasio-rasio  berupa Size, ROA, CAR,  LDR, dan  NPL terhadap efisiensi  bank  digital.  Regresi  Tobit  dimanfaatkan  sebab  data  pada  variabel  dependen riset ini adalah data censored , dimana nilai dari variabel efisiensi bank digital dilakukan pembatasan serta hanya diperbolehkan berkisar antara 0 hingga 1.

## HASIL PENELITIAN

## Hasil Analisis Statistik Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  berfungsi  untuk  menguji  dan  menyajikan  analisis secara umum data berdasarkan nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean),
dan  standar  deviasi  pada  tiap  variabel  yang  diteliti  (Ghozali,  2018).  Hasil  analisis deskriptif  menggunakan software STATA  17.0  menghasilkan  analisis  deskriptif terlampir:
Tabel 3.

## Analisis Statistik Deskriptif
Variabel N Minimum Maksimum Mean Std. Deviation Efisiensi 32 0.06 1.00 0.88 0.23 Size 32 13.40 17.65 15.48 1.32 ROA 32 0.00 0.16 0.05 0.05 CAR 32 0.14 8.21 1.10 1.63 LDR 32 0.00 5066.00 292.13 1149.89 NPL 32 0.00 0.10 0.02 0.02
Tabel  3  menegaskan  bahwa  skor  efisiensi  memiliki  sebaran  nilai  yang  sudah baik  terlihat  dari mean yang  berada  di  atas  standar  deviasi  dengan  0,88  >  0,23.  Nilai minimum  efisiensi  0,06  dan  nilai  maksimum  1  dengan mean 0,88  yang mengindikasikan  rata-rata  bank  digital  di  Indonesia  berada  pada  efisiensi  tinggi.  Nilai size memiliki  sebaran  nilai  yang  sudah  baik  terlihat  dari mean yang  lebih  besar  dari standar deviasi yaitu 15,42 > 1,32. Nilai minimum size yaitu 13,40 dan nilai maksimum 17,65 dengan mean 15,48.  Nilai ROA memiliki sebaran nilai  yang cukup  baik  terlihat dari mean yang  sama  dengan  standar  deviasi  yaitu  0,05  =  0,05.  Nilai  minimum  ROA adalah 0,00 dan nilai maksimum 0,16 dengan mean 0,05. Nilai CAR memiliki sebaran nilai yang kurang baik terlihat dari jumlah mean yang berada di bawah standar deviasi dengan 1,10 < 1,63. Nilai minimum CAR adalah 0,14 dan nilai maksimum 8,21 dengan mean 1,10. Nilai LDR memiliki sebaran nilai yang kurang baik terlihat dari mean yang lebih  kecil  dari  standar  deviasi  yaitu  292,13  <  1.149,89.  Nilai  minimum  LDR adalah 0,00 dan nilai maksimum 5.066 dengan mean 292,13. Nilai NPL memiliki sebaran nilai yang cukup baik terlihat dari mean yang sama dengan standar deviasi yaitu 0,02 = 0,02.
Nilai minimum NPL adalah 0,00 serta nilai maksimum 0,10 dengan mean 0,02.
Hasil Analisis Data Envelopment Analysis (DEA)
Data  Envelopment  Analysis (DEA)  yang  berfungsi  untuk  mengukur  efisiensi memiliki  tujuan  untuk  meninjau  komparasi  setiap  Unit  Kegiatan  Ekonomi  (UKE) berdasarkan  nilai  variabel  input  dan  output.  Delapan  sampel  bank  digital  di  Indonesia
dengan lama periode mulai  tahun 2018 hingga tahun 2021 merupakan UKE penelitian ini.  Sebagai  input  dalam  pengukuran  efisiensi  bank  digital  menggunakan  Dana  Pihak Ketiga  (DPK),  beban  operasional,  dan  total  aset.  Sedangkan  sebagai  variabel  output yang digunakan yaitu pendapatan operasional serta pembiayaan.
Tabel 4. Data Envelopment Analysis (DEA)
No Nama Bank Digital Efisiensi (Y) Mean Skor Efisiensi 2018  2019  2020  2021 1 PT Bank Aladin Syariah Tbk 1.00 1.00 0.06 1.00 0.77 Menengah Atas 2 PT Bank Amar Indonesia Tbk 0.99 1.00 0.60 0.68 0.82 Tinggi 3 PT Bank Digital BCA 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Sempurna 4 PT Bank Jago Tbk 1.00 0.25 0.59 0.68 0.63 Menengah Atas 5 PT Bank KEB Hana Indonesia 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Sempurna 6 PT Bank Neo Commerce Tbk 1.00 1.00 1.00 0.64 0.91 Tinggi 7 PT Bank Raya Indonesia Tbk 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Sempurna 8 PT Bank Seabank Indonesia 0.95 0.95 0.83 0.87 0.90 Tinggi Mean 0.99 0.90 0.76 0.86 0.88 Tinggi
Menurut  tabel  4,  rata-rata  bank  digital  periode  tahun  2018-2021  mencatatkan hasil efisiensi tinggi. Pengukuran efisiensi didasarkan pada enam kategori efisiensi yang dinyatakan  oleh  Santoso  tahun  2010.  Nilai  efisiensi  sempurna  diperoleh  Bank  BCA Digital, Bank KEB Hana dan Bank  Raya  Indonesia Tbk selama empat tahun berturut- turut pada periode 2018-2021 dengan nilai  1,00. Selanjutnya terdapat  tiga bank digital yang  memperoleh  efisiensi  tinggi  yaitu  Bank  Amar  Indonesia  Tbk  dengan mean 0,82, Bank  Neo  Commerce  Tbk  dengan mean 0,91  dan  Bank  Seabank  Indonesia  dengan mean 0,90 pada periode tahun 2018-2021. Bank Jago Tbk dengan mean 0,63 dan Bank Aladin Syariah Tbk dengan mean 0,77 memperoleh kategori efisiensi menengah atas.
Jika  dinyatakan  dalam  persentase  hal  ini  berarti  bank  dengan  efisiensi sempurna  berjumlah  37.5%  dari  total  sampel,  bank  dengan  efisiensi  tinggi  berjumlah 37.5%  dari  total  sampel,  sedangkan  bank  dengan  efisiensi  menengah  atas  berjumlah 25%  dari  total  sampel.  Efisiensi  bank  digital  dapat  dikatakan  masih  lebih  rendah dibandingkan  dengan  bank  syariah  serta  bank  konvensional  dengan  skor  efisiensi
sempurna sejumlah 40% untuk bank konvensional dan 45% untuk bank syariah dengan 20 sampel DMU ( Decision Making Unit ).

## Hasil Analisis Regresi Tobit
Berdasarkan  hasil  efisiensi  yang  telah  didapat  dari  olah  data  DEA  sebelumnya, tahap selanjutnya yaitu menganalisis berbagai faktor yang berpengaruh terhadap efisiensi bank digital  yang terdiri dari size, ROA, CAR, LDR dan NPL. Berikut merupakan hasil analisis menggunakan regresi Tobit dengan software STATA 17.
Gambar 1. Regresi Tobit Sumber: STATA 17
Hasil uji F hitung atau wald chi (5) adalah sebesar 13.07 dan p-value 0.0195. Hal ini  dapat  dilihat  bahwa  p-value  kurang  dari  0,05  (0,0195  <  0,05),  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  koefisien  korelasi  adalah  signifikan  secara  statistik  pada  tingkat signifikansi (α) 5%, atau tingkat kepercayaan 95%, sesuai untuk digunakan sebagai model regresi  secara  simultan,  dan  variabel  Size,  ROA,  CAR,  LDR,  dan  NPL  secara  simultan mempunyai  pengaruh  terhadap  efisiensi  bank  digital.  Variabel size berpengaruh  positif signifikan  terhadap  efisiensi  bank  digital  yang  dinyatakan  dalam  nilai  p-value  sebesar 0,046  <  0,05  dengan  koefisien  regresi  sebesar  0,062.  Sementara  variabel  ROA berpengaruh negatif signifikan terhadap efisiensi bank digital yang dinyatakan dalam nilai p-value sebesar 0,05 = 0,05 dengan koefisien regresi sebesar -1,575.
Variabel  CAR  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  efisiensi  bank  digitak  yang dinyatakan  dalam  nilai  p-value  sebesar  0,895  >  0,05  dengan  koefisien  regresi  sebesar 0,003. Variabel  LDR berpengaruh positif  signifikan terhadap  efisiensi bank digital  yang
dinyatakan  dalam  nilai  p-value  sebesar  0,023  <  0,05  dengan  koefisien  regresi  sebesar 0,000.  Sementara  variabel  NPL  tidak  berpengaruh  terhadap  efisiensi  bank  digital  yang dinyatakan  dalam  nilai  p-value  sebesar  0,586  >  0,05  dengan  koefisien  regresi  sebesar 1,043.

## PEMBAHASAN
Pengaruh Size terhadap Efisiensi Bank Digital
Berdasarkan  hasil  analisis  data  menggunakan  STATA  17,  menunjukkan  hasil bahwa size berpengaruh positif terhadap efisiensi bank digital. Berdasarkan hal tersebut, efisiensi bank digital dapat dipengaruhi oleh size . Sehingga hipotesis yang berbunyi “Size Berpengaruh terhadap Efisiensi Bank Digital” dinyatakan diterima, dengan demikian H 1 diterima dan H 0 ditolak.
Ukuran bank  ( Size ) adalah tolak ukur  yang difungsikan untuk  mengkategorikan bank  menjadi  golongan  besar,  menengah,  maupun  kecil.  Semakin  besar size bank  maka semakin  besar  keuntungan  yang  dihasilkan  dibandingkan  dengan  bank  berukuran  kecil, dimana bank berukuran besar mempunyai keleluasaan lebih untuk memperoleh dana dari pasar modal serta memperoleh keuntungan berdasarkan pengaruh skala biaya dan return (Istinfarani & Azmi, 2020). Penelitian ini sesuai dengan Resource Based Theory , dimana semakin  besar  jumlah  aset  yang  dimiliki  bank,  bank  akan  lebih  mudah  menggapai optimalisasi  sumber  daya  yang  dipunyai  serta  menjalankan  kegiatan  operasionalnya. Hasil berikutnya apabila bank digital memiliki jumlah aset yang semakin besar atau dapat dikatakan ukuran perusahaannya lebih besar, maka bank digital tersebut akan lebih mudah mengalokasikan  dana  untuk  mengadopsi  teknologi  baru  yang  dapat  meningkatkan  laba serta  nilai  perusahaan  dan  meminimalkan  biaya  manajemen  sehingga  meningkatkan efisiensi bank digital (Syahliah, 2016).
Hasil  penelitian  ini  mendukung  riset  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Koiri  & Erdkhadifa  (2022),  yang  menemukan  bahwa  size  mempengaruhi  efisiensi  bank  secara positif  dan  signifikan,  sehingga  semakin  besar  ukuran  sebuah  bank  yang  diproksikan dalam  jumlah  aset,  maka  semakin  tinggi  efisiensi  bank.  Namun,  hasil  penelitian  ini bertentangan dengan penelitian Istinfarani  & Azmi (2020), yang mengungkapkan bahwa variabel Size tidak berpengaruh signifikan terhadap efisiensi, dengan demikian besar atau kecilnya aset tidak mampu mempengaruhi efisiensi bank.

## Pengaruh ROA terhadap Efisiensi Bank Digital
Berdasarkan  hasil  analisis  data  menggunakan  STATA  17,  menunjukkan  hasil bahwa  ROA  berpengaruh  negatif  terhadap  efisiensi  bank  digital.  Terkait  hal  tersebut, efisiensi  bank  digital  dapat  dipengaruhi  oleh  ROA.  Sehingga  hipotesis  yang  berbunyi “ROA  Berpengaruh  terhadap  Efisiensi  Bank  Digital”  dinyatakan  diterima,  dengan demikian H 2 diterima dan H 0 ditolak.
Return  on  Asset (ROA)  adalah  rasio  yang  mendeskripsikan  kesanggupan  suatu entitas  perbankan  untuk  memperoleh  keuntungan  (profitabulitas)  yang  mempengaruhi besaran  tingkat  efisiensi  bank.  Dikarenakan  ROA  yang  memiliki  pengaruh  negatif terhadap  efisiensi,  maka  bank  digital  yang  mampu  memperoleh  laba  lebih  besar  akan mengakibatkan  penurunan  efisiensi.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  kondisi  ROA yang  berpengaruh  negatif  terhadap  efisiensi  terjadi  disebabkan  oleh  besarnya  jumlah pendapatan  non  bunga  sehingga  mendorong  inefisiensi  bank  (Yudaruddin,  2017). Penelitian  ini  menolak Resource  Based  Theory dan  Teori  Efisiensi,  dimana  bank  yang mempunyai  profitabilitas  besar  akan  mampu  menjalankan  aktivitas  operasionalnya dengan  baik  dan  meraih  optimalisasi  sumber  daya  yang  dimiliki  tidak  terbukti dikarenakan ROA yang mempengaruhi negatif efisiensi bank digital. Sehingga bank yang memperoleh keuntungan besar  akan menurunkan efisiensi, kondisi  tersebut  dapat  terjadi dikarenakan  manajemen  bank  yang  tidak  mampu  mengatur  laba  yang  diperoleh  secara optimal  dan  porsi  pendapatan  non  bunga  yang  terlampau  besar  sesuai  riset  Yudaruddin (2017).
Riset ini mendukung riset terdahulu yang telah digagas oleh Yudaruddin (2017) yang  menjelaskan  mengenai  ROA  yang  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  efisiensi  bank  digital,  maksudnya  kapabilitas  bank  digital  untuk  memperoleh laba  tidak  diiringi  dengan  peningkatan  efisiensi  bank  digital.  Hasil  riset  ini  menolak penelitian yang dilakukan oleh Wendha & Alteza (2020)  yang menjelaskan bahwa ROA mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap efisiensi bank digital.

## Pengaruh CAR terhadap Efisiensi Bank Digital
Berdasarkan  hasil  analisis  data  menggunakan  STATA  17,  menunjukkan  hasil bahwa  CAR  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap  bank  digital.  Hal  ini  berarti  efisiensi bank digital tidak dapat dipengaruhi oleh CAR. Sehingga hipotesis yang berbunyi “CAR
Berpengaruh  terhadap  Efisiensi  Bank  Digital”  dinyatakan  ditolak,  dengan  demikian  H 3 ditolak dan H 0 diterima.
Capital  Adequancy  Ratio (CAR)  adalah  kesanggupan  perbankan  untuk memastikan  modalnya  dalam  kondisi  cukup  dan  kesanggupan  bank  dalam memberdayakan  manajemennya  untuk  menemukan,  mengidentifikasi,  mengontrol  serta mengawasi  risiko  perbankan  yang  turut  mempengaruhi  besarnya  modal  bank  (Tariman, 2018).  CAR  yang  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap  efisiensi  bank  dapat  terjadi disebabkan oleh ketidakmampuan CAR dalam meningkatkan kepercayaan masyarakat.
Selain itu, kebijakan Bank Indonesia mengenai batas terendah CAR sebesar 8% mempengaruhi perbankan untuk senantiasa mempertahankan kestabilan jumlah CAR dan mendorong  peningkatkan  CAR  sehingga  CAR  menjadi  tidak  mempunyai  pengaruh terhadap  efisiensi  bank sebab sudah melebur menjadi kewajiban untuk  mempertahankan rasio  CAR  masing-masing  bank  (Wendha  &  Alteza,  2020).  Penelitian  ini  menolak Resource  Based  Theory dan  Teori  Efisiensi,  dimana  dengan  jumlah  modal  yang  besar bank  dapat  lebih  mudah  melakukan  penyaluran  kredit  kepada  masyarakat  dan  mencapai keunggulan  bersaing  dalam  memberikan  proteksi  kepada  empunya  dana  melalui permodalannya tidak terbukti karena CAR tidak mempunyai pengaruh terhadap efisiensi bank.  CAR  yang  tidak  berpengaruh  dapat  dijelaskan  bahwa  berapapun  jumlah  modal yang bank miliki tidak mampu meramalkan tingkat efisiensi dari bank digital.
Penelitian  terdahulu  yang  digagas  oleh  Koiri  &  Erdkhadifa  (2022)  menyatakan bahwa  CAR  tidak  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  efisiensi  bank.  Di  samping itu,  hasil  penelitian  ini  menolak  riset  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Istinfarani  &  Azmi (2020),  yang  menyatakan  bahwa  variabel  CAR  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  efisiensi,  serta  penelitian  Pambuko  (2016)  yang  menyatalan  bahwa  variabel CAR berpengaruh positif dan signifikan terhadap efisiensi.

## Pengaruh LDR terhadap Efisiensi Bank Digital
Berdasarkan  analisis  data  menggunakan  STATA  17,  menunjukkan  hasil  bahwa LDR mempunyai pengaruh positif terhadap efisiensi bank digital. Hal ini berarti efisiensi bank  digital  dapat  dipengaruhi  oleh  LDR.  Sehingga  hipotesis  yang  berbunyi  “LDR Berpengaruh  terhadap  Efisiensi  Bank  Digital”  dinyatakan  ditolak,  dengan  demikian  H 4 diterima dan H 0 ditolak.
Loan to Deposit Ratio (LDR) adalah tolak ukur sebuah bank dalam memberikan kembali  dana  milik  masyarakat  yang  sebelumnya  telah  dihimpun  oleh  bank.  LDR berfungsi  sebagai  ukuran  kinerja  bank  dalam  pengelolaan  dana  dengan  cara mengkomparasikan  jumlah  pinjaman  yang  disalurkan  bank  dengan  jumlah  simpanannya (Syahliah,  2016).  LDR  yang  mempengaruhi  efisiensi  bank  secara  positif  dapat  terjadi akibat  adanya  peningkatan  penyaluran  kredit  maka  perolehan  laba  yang  didapat  bank akan  semakin  besar,  sehingga  bank  mampu  mengeskalasi  bisnis  serta  memberikan pertumbuhan positif bagi efisiensinya.
Di  samping  itu,  jika  perbankan  tidak  menyalurkan  kembali  Dana  Pihak  Ketiga (DPK)  kepada  masyarakat  melalui  fasilitas  kredit,  DPK  tersebut  akan  berstatus  sebagai idle  fund dan  berdampak  pada  bank  sebagai  “ opportunity  lost ”  serta  menjadi  tambahan beban bagi  bank dikarenakan bank wajib membayarkan beban bunga untuk  nasabahnya. Kemampuan bank untuk menyalurkan kembali dananya kepada masyarakat melalui kredit disebut  likuiditas  (Wendha  &  Alteza,  2020).  Berdasarkan Resource  Based  Theory dan Teori Efisiensi, semakin likuid entitas perbankan digital maka semakin besar keuntungan yang diperoleh sebab beriringan dengan naiknya pendapatan bunga, sehingga bank digital dapat  bersaing  secara  kompetitif  dengan  bank  lainnya  dan  meningkatkan  efisiensi  bank, dengan  demikian Resource  Based  Theory dan  Teori  Efisiensi  dinyatakan  mendukung penelitian ini.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang telah dilakukan oleh Wendha & Alteza (2020), yang menyatakan bahwa LDR mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap efisiensi bank digital. Namun, hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Kurnianti  &  Musdholifah  (2019)  yang  menyatakan  bahwa  variabel LDR tidak berpengaruh signifikan terhadap efisiensi.

## Pengaruh NPL terhadap Efisiensi Bank Digital
Berdasarkan  hasil  analisis  data  menggunakan  STATA  17,  menunjukkan  hasil bahwa  NPL  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  efisiensi  bank  digital.  Hal  ini  berarti efisiensi  bank  digital  tidak  dapat  dipengaruhi  oleh  NPL.  Sehingga  hipotesis  yang berbunyi “NPL Berpengaruh terhadap Efisiensi Bank Digital” dinyatakan ditolak, dengan demikian H 5 ditolak dan H 0 diterima.
Non  Performing  Loan (NPL)  adalah  proksi  akibat  risiko  kredit  yang menggambarkan  tinggi  atau  rendahnya  kredit-kredit  yang  memiliki  masalah.  Jika  kredit suatu  bank  tinggi,  risiko  yang  diterima  bank  pun  akan  semakin  besar,  sehingga dampaknya  memperburuk  kualitas  kredit  bank  dan  menyebabkan  kerugian.  Dalam kondisi  NPL  rendah,  bank  akan  berpeluang  lebih  besar  untuk  mencatatkan  laba  atau profitabilitas  (ROA)  yang  lebih  tinggi  (Sari  &  Saraswati,  2017).  Penelitian  ini  menolak Resource  Based  Theory dan  Teori  Efisiensi,  dimana  dengan  jumlah  kredit  macet  yang menurun  bank  dapat  lebih  mudah  menghasilkan  profit  yang  lebih  tinggi  tidak  terbukti karena  NPL  tidak  berpengaruh  terhadap  efisiensi  bank.  NPL  yang  tidak  berpengaruh dapat  diartikan  bahwa  tinggi  atau  rendahnya  pembiayaan  bermasalah  pada  bank  digital tidak dapat menggeser tingkat efisiensi dari bank digital.
Penelitian  ini  mendukung  riset  terdahulu  yang  dikemukakan  oleh  Kurnianti  & Musdholifah  (2019),  menyatakan  bahwa  NPL  tidak  mempunyai  pengaruh  signifikan terhadap  efisiensi  bank.  Di  samping  itu,  penelitian  ini  menolak  riset  yang  digagas  oleh Istinfarani  &  Azmi  (2020)  yang  menyatakan  bahwa  variabel  NPL  berpengaruh  negatif dan  signifikan  terhadap  efisiensi,  serta  penelitian  Wendha  &  Alteza  (2020)  yang menyatakan bahwa variabel NPL berpengaruh positif dan signifikan terhadap efisiensi.

## SIMPULAN
Simpulan  pada  penelitian  ini  yaitu,  a)  skor  efisiensi  yang  diperoleh  oleh  32 sampel  bank  digital  selama  periode  2018  –  2021  menyatakan  hasil  rata-rata  efisiensi menunjukkan nilai efisiensi tinggi. Bank digital yang mampu meraih efisiensi sempurna yaitu PT Bank BCA Digital, PT Bank KEB Hana dan Bank Raya Indonesia; b) size atau ukuran perusahaan memberikan kontribusi terhadap efisiensi bank digital. Hasil tersebut mengidentifikasi  bahwa  semakin  besar size maka  aka  semakin  dipandang  baik  oleh investor  sehingga  nilai  efisiensi  dari  perusahaan  tersebut  akan  tinggi;  c)  ROA memberikan  hasil  yang  di  luar  dugaan,  yaitu  berpengaruh  negatif  signfikan  terhadap efisiensi  bank  digital,  hal  ini  mengidentifikasi  bahwa  jika  terdapat  penambahan  ROA sebanyak dengan taraf yang telah disebutkan akan berpengaruh pada menurunnya ROA. Hal  ini  diakibatkan  oleh  pendapatan  non  bunga  yang  terlampau  besar  pada  laporan keuangan  bank  digital;  d)  CAR  tidak  memberikan  kontribusi  pengaruh  terhadap efisiensi bank digital; e) LDR memberikan kontribusi terhadap efisiensi bank digital, hal
ini  mengidentifikasi  bahwa  apabila  terdapat  penambahan  rasio  LDR  pada  bank  maka akan  berpengaruh  baik  terhadap  efisiensi;  f)  NPL  tidak  memberikan  kontribusi pengaruh terhadap efisiensi bank digital.

## DAFTAR PUSTAKA
Barney, J. B. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management, 17 (1), 19-120.
Candra, S., & Yulianto, A. (2015). Analisis Rasio Keuangan Terhadap Tingkat Efisiensi Bank Umum Syariah (Two Stage Sfa). Accounting Analysis Journal , 4 (4), 1–9. Istinfarani, S., & Azmi, F. (2020). Faktor Penentu Tingkat Efisiensi Kinerja Perbankan.
Jurnal Akuntansi Dan Pajak , 20 (2), 230–240.
https://doi.org/10.29040/jap.v20i2.800
Koiri,  A.,  &  Erdkhadifa,  R.  (2022).  Analisis  Efisiensi  dengan  Data  Envelopment Analysis Agressiv dan Pengukuran Faktor Efisiensi pada Bank Syariah Bukopin. Jurnal Manajemen Dan Keuangan , 11 (1), 73–96.
Kurnianti,  F.,  &  Musdholifah,  M.  (2019).  Anteseden  tingkat  efisiensi  bank konvensional  dan  bank  syariah  di  indonesia  periode  2013-2017. Jurnal  Ilmu Manajemen (JIM) , 7 , 606–618. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jim/article/view/28692/26269
Miranti,  D.  A.,  &  Sari,  K.  (2016).  Efisiensi  bank  umum  syariah  di  indonesia menggunakan pendekatan. Jurnal Ekonomi Bisnis , 21 (3), 197.
Muhajir,  M.,  &  Yusuf,  M.  (2020).  Perhitungan  Tingkat  Efisiensi  Bank  Persero  di Indonesia  Periode  2015-2019  Dengan  Pendekatan  Non  Parametrik  Data
Envelopment Analysis (DEA ). Al-Kharaj, 2 (2), 73-86. https://ejournal.iainpalopo.ac.id/index.php/alkharaj/article/view/1568/1105
OJK.  (2020). Digital  Banking:  Permudah  Akses  Perbankan  di  Masa  Pandemi . https://sikapiuangmu.ojk.go.id/FrontEnd/CMS/Article/40702
OJK. (2022). Transformasi Digital Perbankan: Wujudkan Bank Digital . https://sikapiuangmu.ojk.go.id/FrontEnd/CMS/Article/40774
Perwitaningtyas,  G.  A. & Pangestuti, I.  R.  D.  (2014). Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Efisiensi Bank di Indonesia Periode Tahun 2008 – 2012. Skripsi . Universitas Diponegoro, Semarang
Putri, I. R. A., & Suzan, L. (2019). Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Profitabilitas
Dan Produktivitas. EProceedings of Management , 6 (2). https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/art icle/view/10174
Ramly,  A.  R.,  &  Hakim,  A.  (2017).  Pemodelan  Efisiensi  Bank  di  Indonesia:
Perbandingan  antara  Bank  Konvensional  dan  Bank  Syariah. Jurnal  Bisnis  Dan Manajemen , 7 , 59–77. Sandy,  F.  K.  (2021). Ini  Deretan  Daftar  Bank  Digital  2021  di  Indonesia,  Ada  Jenius hingga  Blu  BCA .  IDX.  https://www.idxchannel.com/banking/ini-deretan-daftar- bank-digital-2021-di-indonesia-ada-jenius-hingga-blu-bca
Septiana,  N.  (2015). Faktor  Yang  Mempengaruhi  Efisiensi  Perbankan  di  Indonesia Tahun 2010-2013 . 9 (2), 72–84.
Siringoringo, R. (2017). Analisis Fungsi Intermediasi Perbankan Indonesia (Studi Kasus Bank  Umum  Konvensional  yang  Tercatat  di  BEI  Periode  2012-2016). Jurnal
Inspirasi Bisnis Dan Manajemen , 1 (2), 135.
https://doi.org/10.33603/jibm.v1i2.865 Syahliah.  (2016). Efisiensi  dan  Total  Faktor  Produktifitas  Bank  Umum  Syariah Menggunakan  Metode  Two-Stage  Data  Envelopment  Analyze  (Dea)  Dan Malmquist  Index  Productivity .  https://www.ptonline.com/articles/how-to-get- better-mfi-results
Tariman. (2018). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi perbankan syariah indonesia  (studi  empiris  pada  perbankan  syariah  di  Indonesia  periode  2012- 2016). Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia , 17 (2).
Wendha,  D.  N.,  &  Alteza,  M.  (2020).  Analisis  Efisiensi  Perbankan  Hasil  Merger  Di Indonesia Dengan Metode Two-Stage Data Envelopment Analysis. Jurnal Ilmu Manajemen ,
17 (2), 85–97. https://journal.uny.ac.id/index.php/jim/article/view/34778
Yudaruddin,  R.  (2017).  Analisis  Efisiensi  Bank  Pembangunan  Daerah  di  Indonesia;
Pendekatan Stochastic Frontier Analysis. Jurnal Akuntansi  & Ekonomi FE. UN PGRI Kediri , 2 (1), 1–11. https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/akuntansi/article/view/601