## PENGARUH IMPLEMENTASI PEMBAYARAN DIGITAL TERHADAP STABILITAS PERBANKAN DI INDONESIA (STUDI PADA BANK KONVENSIONAL DI INDONESIA YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK
INDONESIA)
Dwi Wahyu Taskaro 1* , Endang Suhari 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sebelas Maret 1,2
*) dwiwahyutaskaro@student.ac.id

## ABSTRACT
This  study  focuses  on  how  the  stabilities  of  conventionals  bank  listed  on  the Indonesia Stocks Exchange (IDX) is impacted by digital payments. This study will also analyze  how  banks  asset  qualities  and  liquidity  works  as  a  control  factors  that  may influence  the  relationship  between  digital  payments  and  financial  stability.  Purposive sampling  was  used  to  generate  a  sample  of  27  traditional  banks.  Instrument  tests, descriptive  analysis,  t-tests,  F-tests,  classical  assumption  tests,  and  hypothesis  testing with multiple regression analysis were all used to evaluate the data for this study. Based on the study, the stability of conventional banks in Indonesia is positively impacted by Z- Score, return on equity, and return on assets, with Non-Performing Loans and Loan to Deposit Ratio serving as control factors.
Keywords  : digital  payments,  banking  stability,  Z-Score,  return  on  assets,  return  on equity.

## ABSTRAK
Fokus  penelitian  ini  adalah  bagaimana  pembayaran  digital  memengaruhi stabilitas bank konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Penelitian ini juga  akan  membahas  bagaimana  kualitas  aset  dan  likuiditas  perbankan  berfungsi sebagai faktor kontrol yang dapat memengaruhi hubungan antara pembayaran digital dan stabilitas keuangan. Kumpulan 27 bank konvensional dihasilkan dari pengambilan sampel  purposive.  Untuk  penelitian  ini,  data  dianalisis  melalui  uji  instrumen,  analisis deskriptif,  uji  asumsi  klasik,  uji  t,  uji  F,  dan  uji  hipotesis  dengan  analisis  regresi berganda.  Dengan  non-performing  loans  dan  loan  to  deposit  ratio  sebagai  variabel kontrol, penelitian menunjukkan bahwa Z-Score, return on assets, dan return on equity menguntungkan stabilitas bank konvensional di Indonesia.
Kata kunci : pembayaran digital, stabilitas perbankan, Z-Score, pengembalian atas aset, pengembalian atas ekuitas.

## 1. PENDAHULUAN
Di era teknologi canggih ini, sistem pembayaran telah berkembang sedemikian rupa sehingga  metode  tradisional,  seperti  pembayaran  manual,  telah  ditinggalkan  dan digantikan  dengan  pembayaran  melalui  perangkat  seluler,  yang  kini  dikenal  sebagai pembayaran seluler atau m-payments (Aurazo & Vega, 2021). Munculnya model sistem pembayaran baru  adalah hasil dari kemajuan teknologi informasi yang memungkinkan bisnis dan pelanggan berkomunikasi satu sama lain. Memanfaatkan sistem pembayaran
yang  baru  ini  adalah  salah  satu  cara  untuk  mengatasi  beberapa  masalah  terkait pengelolaan uang tunai atau mata uang fisik. Selain itu, sistem-sistem ini meningkatkan keamanan  transaksi  dan  melindungi  pelanggan  dari  penipuan  dan  pelanggaran  lainnya yang sering terjadi dalam pembayaran digital saat ini. Digitalisasi online atau transaksi digital adalah fenomena yang meningkatkan kebutuhan dan dapat membantu mengatasi tantangan ekonomi di masa depan (Kasri et al., 2022).
Peningkatan jumlah pembayaran elektronik akan meningkatkan layanan perbankan, kegiatan ekonomi, dan PDB. Pasar keuangan dan pasar ekonomi global telah mengalami kerusakan yang belum pernah terjadi sebelumnya sebagai akibat dari pandemi COVID- 19.  Pembatasan  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  untuk  mencegah  penyebaran  virus tersebut  telah  menyebabkan  penurunan  PDB  yang  signifikan,  dan  dampak  dominonya telah melanda seluruh sektor ekonomi. Tingkat konsumsi dan produktivitas merupakan bagian  dari  dampak  yang  berbeda,  yang  juga  mempengaruhi  sistem  keuangan  dan perbankan (Bacchiocchi et al., 2022).
Penelitian  (Tee  &  Ong,  2016)  secara  makro  menyelidiki  hubungan  antara pertumbuhan  ekonomi  Uni  Eropa  dari  tahun  2000-2012  dan  pembayaran  tanpa  uang tunai. Pembayaran bilyet cek, transfer telegraf, dan pembayaran kartu memiliki kausalitas jangka  pendek,  menurut  penelitian  ini.  Selain  itu,  dalam  jangka  panjang,  adopsi pembayaran  non  tunai  di  lima  negara  Eropa  telah  memiliki  dampak  yang  signifikan. Namun,  penelitian  ini  tidak  menemukan  hubungan  antara  pembayaran  digital  dan stabilitas  keuangan  di  lima  negara  Eropa.  Studi  tambahan  yang  menggunakan  Gudang Data  Statistik  dari  1995  hingga  2012  untuk  27  negara  Uni  Eropa  menemukan  bahwa peningkatan  perdagangan,  konsumsi,  PDB,  dan  pendapatan  pajak  terkait  dengan peningkatan  penetrasi  pembayaran  elektronik.  Selain  itu,  keberadaan  bank  rahasia  dan krisis keuangan 2008 mungkin telah meningkatkan hubungan antara metode pembayaran dan perekonomian (Tarantang et al., 2019).
Sebaliknya,  kemajuan  dalam  digitalisasi  pembayaran  ritel  dapat  mengubah hubungan  antara  likuiditas  dan  instabilitas,  yang  merupakan  komponen  stabilitas keuangan,  dan  perekonomian  riil  suatu  negara.  Hal  ini  disebabkan  oleh  pertumbuhan kredit  dan  hubungannya  dengan  NPL  (Bastari  et  al.,  2020).  Bank  biasanya  dapat mengubah  aset  likuid  menjadi  aset  yang  tidak  likuid  dengan  memberikan  pinjaman kepada  peminjam.  Bank  harus  memastikan  bahwa  pemberi  pinjaman  memiliki kemampuan  untuk  menarik  uang  mereka  kapan  saja  mereka  inginkan.  Bank  dapat mengalami  risiko  likuiditas  jika  mereka  tidak  dapat  memberikan  likuiditas  kepada pemberi  pinjaman.  Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  banyaknya  sistem  pembayaran  non- tunai,  permintaan  untuk  penarikan  tunai  telah  menurun.  Ini  menunjukkan  bahwa pembayaran  digital  dapat  secara  langsung  mempengaruhi  instabilitas  bank  daripada hanya menyangga masalah likuiditas. Dengan kata lain, lebih banyak transaksi elektronik dapat mengurangi instabilitas di sektor keuangan karena bank tidak lagi terpapar risiko likuiditas karena likuiditas yang melimpah (Kasri et al., 2022).
Stabilitas  keuangan  sangat  penting  bagi  perekonomian  nyata  suatu  negara.  Ini adalah  karakteristik  umum  dari  industri  perbankan  dan  disebabkan  oleh  peningkatan kredit  serta  hubungannya  dengan  kredit  bermasalah  ( non-performing  loans /NPL) (Bacchiocchi et  al., 2022).  Studi  sebelumnya  (Kasri  et  al.,  2022)  menunjukkan  bahwa peningkatan  pembayaran  digital  dapat  menghasilkan  peningkatan  pendapatan  dan stabilitas pendapatan bagi sektor perbankan. Ini terutama berlaku karena peraturan dana mengambang  yang  memungkinkan  bank  membayar fee yang  lebih  tinggi.  Pendapatan berasal dari transaksi pembayaran digital. Namun, karena bank harus berinvestasi dalam
infrastruktur  untuk  mendukung  transaksi  digital  dan  mengeluarkan  biaya  lebih  tinggi untuk  bersaing  dengan  transaksi  digital  yang  disediakan  oleh  perusahaan  teknologi keuangan, manfaat ini terhadap stabilitas perbankan mungkin tidak bertahan lama. Secara keseluruhan, penelitian ini menyatakan bahwa pembayaran digital meningkatkan sistem ekonomi.
Meskipun demikian, penelitian (Kasri et al., 2022) memiliki beberapa keterbatasan. Misalnya, sampelnya terbatas pada Bank Syariah di Indonesia dan periode datanya baru 7  tahun,  sehingga  diperlukan  penambahan  waktu.  Ini  dapat  menjelaskan  bagaimana perbankan  Islam  berbeda  dari  bank  konvensional  dalam  hal  membantu  stabilitas keuangan dalam hal ini. penetrasi dan pengembangan pembayaran digital. Oleh karena itu,  meskipun  penelitian  ini  memberikan  wawasan  penting  tentang  hubungan  antara digitalisasi  pembayaran  dan  stabilitas  perbankan,  harus  dilakukan  dengan  hati-hati khususnya dalam hal bank Konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), yang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap transaksi digital.
Sehingga,  penelitian  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pengaruh  antara digital payment terhadap  stabilitas  perbankan  dengan  sampel  27  Bank  Konvensional  yang terdaftar di  Bursa Efek  Indonesia (BEI) dengan  periode pengambilan sampel 11 tahun (2012-2022).  Selain  itu,  penelitian  ini  akan  menyelidiki  bagaimana  kualitas  aset  dan likuiditas  berfungsi  sebagai  variabel  kontrol  yang  dapat  mengatur  hubungan  antara pembayaran  digital  dan  stabilitas  keuangan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  wawasan  yang  lebih  komprehensif  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi hubungan antara pembayaran digital dan stabilitas keuangan.

## 2. LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Landasan Teori

## Pembayaran Digital
Pembayaran digital dilakukan secara elektronik menggunakan teknologi informasi dan  komunikasi.  Peneliti  menggunakan  variabel  yang  digunakan  oleh  (Zhang  et  al., 2019),  yang  merupakan  salah  satu  dari  sedikit  studi  yang  mencoba  menganalisis pembayaran  digital  secara  global.  Variabel-variabel  ini  digunakan  untuk  mengukur pembayaran berbasis digital atau elektronik. Nilai absolut dari transaksi pembayaran ritel elektronik  tidak  digunakan  untuk  menghitung  rasio  penetrasi  pembayaran  dalam  studi mereka.  Sebaliknya,  nilai  tersebut  digunakan  sebagai  representasi  dari  rasio  tingkat penetrasi dibandingkan dengan PDB. Oleh karena itu, rasio penetrasi pembayaran dapat dihitung dengan membagi nilai transaksi pembayaran digital dengan PDB.

## Stabilitas Perbankan
Kemampuan sistem perbankan untuk bertahan dari tekanan ekonomi dan keuangan seperti krisis keuangan, perlambatan ekonomi, atau guncangan lainnya disebut sebagai stabilitas  perbankan,  (Diamond  &  Kashyap,  2016).  Upaya  untuk  menciptakan  indeks stabilitas  perbankan  untuk  mengukur  kondisi  sektor  keuangan  telah  meningkat  dalam beberapa tahun terakhir (Ghosh, 2011). Dalam praktiknya, metrik seperti rasio kecukupan modal (CAR), pengembalian aset (ROA), dan rasio utang terhadap ekuitas (D/E) biasanya digunakan untuk mengukur stabilitas perbankan. Kecukupan rasio modal dapat dianggap sebagai  indikator  kerentanan  keuangan  perbankan,  yang  menunjukkan  kemampuan neraca untuk menyerap kerugian (Albert et al., 2010). Selain itu, peneliti menggunakan
Z-Score sebagai alat untuk mengukur stabilitas perbankan. Z-Score memiliki kemampuan untuk  menangkap  risiko  kebangkrutan  perbankan  serta  mengukur  kapasitas  modal  dan aset bank untuk mengatasi fluktuasi pengembalian investasi. Dalam hal ini, Z-Score yang lebih  tinggi  menunjukkan  stabilitas  yang  lebih  besar  di  sektor  perbankan  (Kasri et  al., 2022). Peneliti menggunakan rumus dari studi  (Bastari et  al., 2020) , di  mana Z-Score dihitung dengan menambahkan ROA dengan nilai aset, lalu membaginya dengan ROA; di mana ROA adalah rasio pengembalian aset, dan ROA adalah deviasi standar dari ROA.

## Non Performing Loan
Para  peneliti  berpendapat  bahwa  NPL  ( Non-Performing  Loans )  menunjukkan tingkat kemungkinan kredit yang dimiliki oleh bank atau lembaga keuangan (Bacchiocchi et  al., 2022).  Risiko  bank  meningkat  seiring  dengan  terjadinya  kerugian  akibat meningkatnya pembayaran yang menunggak dari peminjam saat NPL dalam portofolio kredit  meningkat.  Persamaan  ini  mencakup  beberapa  variabel  kontrol  selain  variabel utama yang telah disebutkan sebelumnya. Kualitas aset dan likuiditas perbankan adalah dua  faktor  yang  mempengaruhi  stabilitas  perbankan.  Jumlah  kredit  bermasalah  dapat dihitung dengan membandingkan total kredit.

## Loan Deposit Ratio
Menurut  para  peneliti,  LDR  ( Loan  Deposit  Ratio )  adalah  rasio  yang  digunakan dalam  industri  perbankan  untuk  menentukan  seberapa  besar  pinjaman  yang  dapat diberikan oleh bank dibandingkan dengan total simpanan yang diberikan oleh nasabah; dalam  penelitian  ini,  rasio  likuiditas  yang  digunakan  adalah  LDR.  Penggunaan  LDR didasarkan  pada  (Forssbæck,  2011),  yang  menyatakan  bahwa  LDR  adalah  rasio  yang menghitung  jumlah  total  kredit  yang  diberikan  dibandingkan  dengan  total  dana masyarakat dan modal bank sendiri yang digunakan.

## Pengembangan Hipotesis
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  ada  (Kasri et  al., 2022),  maka  penulis menduga  semakin  tinggi  penerapan digital  banking ,  perusahaan  akan  semakin  tinggi stabilitas  perbankan.  Sehingga,  hipotesis  dalam  penelitian  ini  dirumuskan  sebagai berikut:
H 1 : Pembayaran digital berpengaruh positif pada stabilitas perbankan dengan proksi Z- Score

## 3. MODEL PENELITIAN

## Gambar 1. Model Penelitian

## 4. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  melibatkan  bank  konvensional  yang  telah  mengadopsi  alat pembayaran  digital.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  metode purposive sampling (Permatasari, 2020) dengan menetapkan kriteria sebagai berikut: 1. Perusahaan  perbankan  konvensional  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  2. Perusahaan perbankan konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang secara aktif terlibat dalam transaksi pembayaran digital selama periode 2012-2022. Berdasarkan kriteria di atas, diperoleh 27 perusahaan perbankan konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari perusahaan perbankan milik negara.

## Pembayaran Digital
Rasio  penetrasi  pembayaran tidak diukur berdasarkan nilai  absolut  dari transaksi pembayaran  ritel  berbasis  elektronik.  Sebaliknya,  itu  adalah  proksi  dari  rasio  tingkat penetrasi terhadap PDB. Dengan demikian, rasio penetrasi pembayaran diperoleh dengan membagi  nilai  transaksi  pembayaran  digital  dengan  PDB  (Zhang et  al., 2019)  sebagai berikut :

## 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝐷𝑖𝑔𝑖𝑡𝑎𝑙
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐷𝑜𝑚𝑒𝑠𝑡𝑖𝑘 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑜

## Stabilitas Perbankan
Peneliti  menggunakan Z-Score sebagai  alat  pengukur  stabilitas  perbankan,  yang mampu menangkap risiko ketidakmampuan perbankan dan juga mengukur kemampuan modal  serta  aset  yang  dimiliki  oleh  bank  untuk  mengatasi  fluktuasi  pengembalian
Transaksi Pembayaran Digital Z-Score Non Performing Loan/ NPL Loan Deposit Ratio Variabel Kontrol Variabel Dependent Variabel Independent H1
investasinya (Kasri et al., 2022). Peneliti menggunakan periode tiga tahun bergerak untuk mengestimasi deviasi standar dari ROA dalam perhitungan Z-Score sebagai berikut :
𝑅𝑂𝐴 + 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 σROA

## Non Performing Loan
Menurut peneliti (Permatasari, 2020), NPL mengindikasikan tingkat risiko kredit yang  dihadapi  oleh  bank  atau  lembaga  keuangan.  Semakin  tinggi  jumlah  NPL  dalam portofolio kredit, semakin tinggi  risiko  bahwa bank akan menghadapi  kerugian karena pembayaran yang tidak lancar dari peminjam. Non performing loan dihitung berdasarkan perbandingan  antara  jumlah  kredit  yang  bermasalah  dibandingkan  dengan  total  kredit, dengan rumus sebagai berikut :

## 𝑁𝑃𝐿 = 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑏𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 × 100%

## Loan Deposit Ratio
Menurut  peneliti  (Forssbæck,  2011),  LDR  adalah  rasio  yang  digunakan  dalam industri perbankan untuk mengukur seberapa besar pinjaman yang diberikan oleh bank dibandingkan dengan total simpanan yang diterima dari nasabah. Loan to deposit ratio (LDR)  merupakan  rasio  untuk  mengukur  komposisi  jumlah  kredit  diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri yang digunakan dengan rumus sebagai berikut :
𝐿𝐷𝑅 =
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑙𝑜𝑎𝑛𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡 + 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 × 100%

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 : Hasil Statistik Deskriptif ZSCORE PPR NPL LDR Mean 0,001108 0,359508 0,032121 0,847811 Median 0,001600 0,375387 0,030000 0,850000 Maximum 0,002800 0,470181 0,650000 1,630000 Minimum -0,039500 0,224639 0,000000 0,190000 Std. Dev. 0,003943 0,070283 0,042600 0,175954 Skewness -8,709169 -0,361025 10,75934 0,871013 Kurtosis 81,53988 2,240560 151,6835 7,322054 Jarque-Bera 80089,90 13,58907 279301,7 268,7208 Probability 0,000000 0,001120 0,000000 0,000000 Sum 0,329047 106,7738 9,540000 251,8000 Sum Sq. Dev. 0,004603 1,462144 0,537164 9,164077 Observations 297 297 297 297 Sumber : Data Sekunder yang diolah (2024)
Berdasarkan  tabel  4.1  menunjukkan  ringkasan  statistik  yang  meliputi mean , median ,  maksimum,  minimum,  dan  standar  deviasi,  dari  masing-masing  data  variabel. Variabel Z-Score memiliki  nilai mean sebesar  0,001108  artinya  secara  rata-rata Perusahaan  sampel  menghasilkan  kestabilan  perbankan  sebesar  0,1%.  Nilai  median Z-
Score sebesar  0.00160, nilai maksimum yaitu sebesar 0,00280 atau 0,28% dari kestabilan perbankan oleh Bank Pembangunan Jabar & Banten dan nilai minimum sebesar -0,03950 atau -3,95% oleh Bank Jtrust Indonesia di tahun 2020 dikarenakan perusahaan mengalami kerugian sebesar 484 milyar. Kondisi ini juga berdampak karena penurunan net interest margin sebesar -0.22%.
Variabel loan to deposit ratio ( LDR) memiliki nilai mean sebesar 0,847811 artinya secara rata-rata perusahaan mempunyai tingkat LDR sebesar 84,78% dengan nilai standar deviasi  sebesar  0,175954.  Nilai  maksimal  LDR  sebesar  1,630000  dimiliki  oleh perusahaan Bank Tabungan Pensiunan  Negara di  tahun 2019 dikarenakan pinjaman di tahun  tersebut  sebesar  141  triliun  dibandingkan  dengan  dana  pihak  ketiga  sebesar  86 triliun dan nilai minimum sebesar 0,190000 dimiliki oleh perusahaan Bank Bukopin di tahun 2022 dikarenakan  penyaluran kredit hanya  sebesar 70  triliun  dibandingkan dana pihak ketiga yang dihimpun sebesar 250 trilyun.
Variabel non performing loan ( NPL) memiliki nilai mean sebesar  0,032121 artinya secara rata-rata perusahaan mempunyai tingkat NPL sebesar 3,21% dengan nilai standar deviasi sebesar 0,042600. Nilai maksimal NPL sebesar 0,65000 dimiliki oleh perusahaan Bank Bukopin  di  tahun 2020 dikarenakan  Bank Bukopin  membukukan CKPN sebesar 181 milyar dengan nilai NPL mencapai 500 milyar nilai minimum sebesar 0,0000 dimiliki oleh perusahaan Bank Central Asia di tahun 2012;2013, Bank Capital Indonesia di tahun 2013; 2014; 2022, Bank QNB Indonesia di tahun 2013; 2014; 2021; 2022, Bank Maspion Indonesia di tahun 2012 dan Bank Bumi Artha di tahun 2013; 2014.
Tabel 2 : Hasil Analisis Regresi
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3,35E-05 0,001905 -0,017575 0,9860 PPR -0,004908 0,002923 -1,678743 0,0444 NPL -0,002533 0,005336 -0,474717 0,6354 LDR 0,003523 0,001722 2,046040 0,0417 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 0,003286 R-squared 0,403335 Mean dependent var 0,001108 Adjusted R-squared 0,327668 S.D. dependent var 0,003943 S.E. of regression 0,003466 Akaike info criterion -8,396306 Sum squared resid 0,003207 Schwarz criterion -8,023202 Log likelihood 1276,851 Hannan-Quinn criter. -8,246939 F-statistic 4,008784 Durbin-Watson stat 1,280760 Prob(F-statistic) 0,000000
Sumber : Data Sekunder yang diolah (2024) Dari analisis pada tabel 1 dapat dilihat bahwa variabel independen yaitu penetration payment ratio beserta  Variabel  Kontrol berpengaruh terhadap Stabilitas Perbankan yang diproksikan Z-Score dengan R-squared sebesar  0,403335  atau  40,33%  (dibulatkan). Sedangkan  sisanya  59,67%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  diteliti  pada penelitian ini.
Uji simultan atau Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen berdampak signifikan pada variabel dependen secara bersamaan atau secara bersamaan. Menurut  ketentuan  pengambilan  keputusan,  jika  nilai  probabilitas  ( F-statistic )  kurang dari  0,05,  atau  memiliki  taraf  signifikansi  5%,  maka  H 0 ditolak.  Sebaliknya,  jika  nilai
probabilitas ( F-statistic ) lebih besar dari 5%, atau memiliki taraf signifikansi 5%, maka H 0 diterima,  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  tidak  memiliki  pengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara keseluruhan. Hasil uji simultan ditunjukkan dalam tabel 1 di atas. Hal ini menandakan bahwa payment penetration ratio berpengaruh signifikan  terhadap  stabilitas  perbankan  pada  Bank  Konvensional  yang  diproksikan Z- Score .
Nilai koefisien regresi secara sendiri-sendiri terhadap variabel dependen ditentukan melalui uji t. Menurut ketentuan pengambilan keputusan uji parsial, jika nilai probabilitas ( p-value )  kurang  dari  0,05  (memiliki  taraf  signifikansi  5%),  H 0 ditolak,  yang menunjukkan  bahwa  variabel  independen  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap variabel  dependen secara parsial.  Jika nilai  probabilitas ( p-value ) lebih besar dari 0,05 (memiliki  taraf  signifikansi  5%),  H 0 diterima,  yang  menunjukkan  bahwa  variabel independen tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen secara parsial. Hasil uji parsial menunjukkan H 0 ditolak dan H 1 diterima, karena nilai p-value < 0,05 (taraf signifikansi 5%), dan nilai t-hitung variabel rasio penetrasi pembayaran adalah 0,0444   diperoleh kesimpulan bahwa secara parsial variabel payment  penetration  ratio berpengaruh signifikan terhadap Stabilitas Perbankan dengan proksi Z-Score . Berdasarkan hasil tersebut, maka hipotesis pertama yang diajukan dalam penelitian ini  adalah payment  penetration  ratio berpengaruh  signifikan  terhadap  Stabilitas Perbankan  ditolak.  Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  (Kasri  et  al., 2022), Penelitian ini fokus pada digital payment di Bank Syariah selama 5 tahun. Oleh karena  itu,  penelitian  pada  Bank  Konvensional  diperlukan  karena  mereka  memiliki fasilitas digital payment yang beragam dan lebih prudent dan stabil.
Lebih  lanjut,  penelitian  ini  melengkapi  penelitian  (Imamah  &  Ayu  Safira,  2021) dengan  memberikan  variabel  stabilitas  perbankan  dan  turut  mendukung  penelitian tersebut  bahwa,  saat  ini  bank  konvensional  di  Indonesia  mulai  bergantung  pada pembayaran digital khususnya pada Bank Konvensional  yang sudah terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## 6. KESIMPULAN
Besaran  transaksi  pembayaran  secara  digital  berpengaruh  signifikan  terhadap Stabilitas Perbankan yang diproksikan oleh Z-Score , sehingga saat ini bank konvensional di  Indonesia  harus  memiliki  inovasi  untuk  melakukan  peningkatan  transaksi  digital menggunakan digital tools yang dimiliki perbankan agar dapat meningkatkan stabilitas bank.  Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat  diketahui  bahwa  peningkatan  transaksi digital dapat memberikan dampak pada peningkatan fee based income atau pendapatan lain  bagi  perbankan.  Pengukuran  Stabilitas  Perbankan  hanya  diproksikan  dengan Z- Score , saja, sedangkan stabilitas perbankan bisa diproksikan  dengan variabel lain yang lebih detail dan mendalam di dalam rasio perbankan baik Bank Konvensional maupun Bank  Syariah,  hal  ini  terjadi  karena  keterbatasan  peneliti  untuk  mengakses  informasi terkait  secara  mendalam.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengukur  besaran Stabilitas Perbankan secara lebih mendalam dan komprehensif lengkap dengan berbagai bentuk peningkatan Stabilitas Perbankan yang belum terukur dalam penelitian ini serta Menambahkan  proksi  lain  sebagai  variabel  kontrol  lain  yang  dapat  mempengaruhi stabilitas perbankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Albert, J. R., Song, L. L., & Schou-Zibell, L. (2010). A Macroprudential Framework for Monitoring  and  Examining  Financial  Soundness. SSRN  Electronic  Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.1587812
Aurazo, J., & Vega, M. (2021). Why people use digital payments: Evidence from micro data  in  Peru. Latin  American  Journal  of  Central  Banking , 2 (4),  100044. https://doi.org/10.1016/j.latcb.2021.100044
Bacchiocchi,  A.,  Bischi,  G.  I.,  &  Giombini,  G.  (2022).  Non-performing  loans, expectations and banking stability: A dynamic model. Chaos, Solitons & Fractals , 157 , 111906. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.111906
Bastari, A., Eliyana, A., Syabarrudin, A., Arief, Z., & Emur, A. P. (2020). Digitalization in  banking  sector:  The  role  of  intrinsic  motivation. Heliyon , 6 (12),  e05801. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05801
Diamond,  D.  W.,  &  Kashyap,  A.  K.  (2016).  Chapter  29—Liquidity  Requirements, Liquidity  Choice,  and  Financial  Stability.  In  J.  B.  Taylor  &  H.  Uhlig  (Eds.), Handbook of Macroeconomics (Vol. 2, pp. 2263–2303). Elsevier. https://doi.org/10.1016/bs.hesmac.2016.03.011
Forssbæck,  J.  (2011).  Ownership  structure,  market  discipline,  and  banks’  risk-taking incentives under deposit insurance. Journal of Banking & Finance , 35 (10), 2666– 2678. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2011.02.024
Ghosh, S. (2011). A simple index of banking fragility: Application to Indian data. The Journal of Risk Finance , 12 (2), 112–120.
https://doi.org/10.1108/15265941111112839
Imamah, N., & Ayu Safira, D. (2021). PENGARUH MOBILE BANKING TERHADAP PROFITABILITAS BANK DI BURSA EFEK INDONESIA. Profit , 15 (01), 95– 103. https://doi.org/10.21776/ub.profit.2021.015.01.10
Kasri, R. A., Indrastomo, B. S., Hendranastiti, N. D., & Prasetyo, M. B. (2022). Digital payment  and  banking  stability  in  emerging  economy  with  dual  banking  system. Heliyon , 8 (11), e11198. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11198
Permatasari,  K.  (2020). PENGARUH  PEMBAYARAN  NON  TUNAI  TERHADAP VARIABEL MAKROEKONOMI DI INDONESIA TAHUN 2010-2017 . 8 .
Tarantang,  J.,  Awwaliyah,  A.,  Astuti,  M.,  &  Munawaroh,  M.  (2019). PERKEMBANGAN  SISTEM  PEMBAYARAN  DIGITAL  PADA  ERA REVOLUSI INDUSTRI 4.0 DI INDONESIA. JURNAL AL-QARDH , 4 (1), 60–75. https://doi.org/10.23971/jaq.v4i1.1442
Tee,  H.-H.,  &  Ong,  H.-B.  (2016).  Cashless  payment  and  economic  growth. Financial Innovation , 2 (1), 4. https://doi.org/10.1186/s40854-016-0023-z
Zhang, Y., Zhang, G., Liu, L., De Renzis, T., & Schmiedel, H. (2019). Retail payments and  the  real  economy. Journal  of  Financial  Stability , 44 ,  100690. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2019.100690