JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)

## ANALISIS FAKTOR INTERNAL YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN PEER TO PEER LENDING (STUDI KASUS PADA PT.PASAR DANA PINJAMAN TAHUN 2018-2019)
Analysis of Internal Factors Affecting Peer To Peer Lending Revenue (Case Study at PT.Pasar Dana Pinjaman in 2018-2019)
Nurlis Azhar 1 , Aldi Novrian Pambudi 2 , Helmi 3 , Nurwati 4
Program Studi Manajemen 1,2,3 ,  Program Studi Akuntans4. Fakultas Ekonomi dan Bisnis 1,2,3,4
Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan Jakarta 1,2,3,4
nurlisazhar68@gmail.com 1 , aldinovrian59@gmail.com 2 , chaidirhelmi1@gmail.com 3 , watisyam77@gmail.com 4,
Received: September 19, 2023 . Revised: October 19, 2023 . Accepted: October 26, 2023 . Issue Period: Vol.7 No.4 (2023), Pp.1051-1058
Abstrak: Peer-to-peer  (P2P)  lending  telah  muncul  sebagai  bentuk  pembiayaan  inovatif yang  memberikan  akses  kepada  individu  dan  bisnis  untuk  mendapatkan  pendanaan  yang sangat  dibutuhkan.  Namun,  platform  urun  dana  online  ini  juga  memiliki  risiko  yang melekat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  faktor-faktor  internal  yang mempengaruhi  pendapatan  P2P  lending,  dengan  fokus  pada  Non-Performance  Loans, Adopsi  Fintech,  Efisiensi  Fintech,  Return  on  Assets  (ROA),  dan  rasio  Loan  to  Value (LTV). Dengan menggunakan metodologi penelitian kuantitatif dan data dari sumber yang dapat dipercaya, penelitian ini menggunakan analisis statistik dengan menggunakan SPSS. Hasil  uji  T  menunjukkan  bahwa  Non-Performance  Loans  dan  Return  on  Assets  secara signifikan mempengaruhi pendapatan pinjaman Peer-to-Peer. Sebaliknya, Adopsi Fintech, Efisiensi  Fintech,  dan  Loan  to  Value  Ratio  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap pendapatan P2P lending secara individu. Lebih lanjut, uji F menunjukkan bahwa ketika dipertimbangkan secara bersama-sama, Non-Performance Loans, Fintech Adoption, Fintech  Efficiency,  Return  on  Assets,  dan  Loan  to  Value  Ratio  secara  bersama-sama memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pendapatan  PT.  Pasar  Dana  Pinjaman, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang P2P lending dan Fintech lending
Kata kunci: Peer to Peer Lending, Fintech, Resiko P.
Abstract: Peer-to-peer (P2P) lending has emerged as an innovative form of financing that provides  individuals  and  businesses  with  access  to  much-needed  funding.  However,  this online crowdfunding platform also carries inherent risks. This research aims to investigate the  internal  factors  that  impact  P2P  lending  revenue,  focusing  on  Non-Performance Loans, Fintech Adoption, Fintech Efficiency, Return on Assets (ROA), and Loan to Value (LTV) ratio. Utilizing a quantitative research methodology and data from reliable sources, this  study  employs  statistical  analysis  using  SPSS.  The  results  of  the  T-test  indicate  that Non-Performance Loans and Return on Assets significantly influence Peer-to-Peer lending revenue. In contrast, Fintech Adoption, Fintech Efficiency, and Loan to Value Ratio do not have  a  significant  impact  on  P2P  lending  revenue  individually.  Furthermore,  the  F-test
JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)
demonstrates that when considered together, Non-Performance Loans, Fintech Adoption, Fintech  Efficiency,  Return  on  Assets,  and  Loan  to  Value  Ratio  collectively  exert  a significant influence on the revenue of PT. Pasar Dana Pinjaman, a company operating in the P2P lending and Fintech lending business
Keywords: P2P Lending, FinTech, Risk on Revenue

## I. PENDAHULUAN
Fintech (Financial Technology) telah berkembang menjadi sebuah gerakan besar dalam industri keuangan di Indonesia.  Alasan  utama  di  balik  pertumbuhan  pesat  industri  fintech  adalah  meningkatnya  permintaan masyarakat  akan  layanan  keuangan  yang  lebih  praktis,  cepat,  dan  aman.  Perkembangan  teknologi  yang  pesat dan  peningkatan  akses  internet  telah  mengubah  cara  masyarakat  mengakses  dan  menggunakan  layanan keuangan  secara  fundamental.  Di  antara  beragam  layanan  fintech  yang  tersedia,  Salah  satu  layanan  keuangan dengan pertumbuhan tercepat adalah pinjaman peer-to-peer (P2P).
P2P  lending  memungkinkan  individu  untuk  mengakses  layanan  keuangan  secara  online  dengan  lebih mudah  dan  efisien  dibandingkan  dengan  metode  tradisional  melalui  bank-bank  konvensional.  Ini  memberikan kemudahan akses  ke kredit kepada masyarakat  yang sulit  memenuhi  persyaratan perbankan tradisional. Selain itu, P2P lending juga memberikan peluang investasi alternatif bagi para investor dengan tingkat pengembalian yang lebih tinggi dibandingkan dengan instrumen investasi konvensional. (Wijaya et al., 2022).
Penerapan  teknologi  Fintech  dapat  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  kualitas  layanan  perbankan serta  menjawab  permintaan  masyarakat  akan  layanan  keuangan  berbasis  online.  Pertumbuhan  pesat  industri Fintech  di  Indonesia  terutama  disebabkan  oleh  kemudahan  dalam  melakukan  transaksi  keuangan  melalui teknologi. Namun, penting bagi individu untuk memahami risiko yang mungkin terkait dengan layanan seperti Peer  to  Peer  (P2P)  lending  sebelum  menggunakan  mereka,  sehingga  kegiatan  transaksi  dan  pinjaman  tidak berdampak merugikan.
Industri Fintech lending (Peer to Peer atau P2P lending) di Indonesia telah meraih tanggapan yang positif karena  mempermudah  transaksi  keuangan  berbagai  jenis,  seperti  pemberian  pinjaman  dengan  efisiensi  waktu dan  kelengkapan  layanan.  Pada  tahun  2022,  besarnya  jumlah  pinjaman  yang  disalurkan  mencapai  Rp20,67 triliun untuk lebih dari 17,18 juta penerima. Respon positif ini dari masyarakat telah mendorong  pertumbuhan industri Fintech yang semakin pesat di Indonesia, yang terbukti dari peningkatan total investasi global mencapai 53,1 miliar dolar Amerika dan adopsi layanan Fintech oleh 39% masyarakat
Namun,  dalam  perkembangan  ini,  perlu  diingat  bahwa  Otoritas  Jasa  Keuangan  mencatat  adanya  143 platform  Fintech  Lending ilegal  yang berhasil  diidentifikasi dan ditutup  pada tahun 2022.  [1] Oleh karena itu, dalam mengambil keputusan terkait Fintech Lending, masyarakat perlu berhati-hati dalam memilih perusahaan P2P lending  yang memiliki lisensi resmi  dari Otoritas Jasa Keuangan untuk  menghindari  risiko  terlibat  dalam praktik  ilegal  dan  merugikan.  Pertimbangan  terhadap  suku  bunga,  persyaratan  pinjaman,  serta  ulasan  dari nasabah  yang  telah  memanfaatkan  layanan  tersebut,  juga  sangat  penting  sebelum  memilih  perusahaan  P2P lending.
Penting  juga  untuk  mengenali  bahwa  manajemen  risiko  memegang  peran  sentral  dalam  industri  P2P lending. Risiko seperti tingkat non-performing loans (NPL) yang tinggi, risiko kehilangan dana, dan kurangnya transparansi  dalam  pemberian  pinjaman  adalah  aspek-aspek  yang  perlu  dikelola  dengan  baik  agar  ekosistem fintech ini tetap berkelanjutan.
Beberapa  penelitian  juga  mengindikasikan  bahwa  industri  Fintech  Peer  to  Peer  lending  masih menghadapi  risiko-risiko  yang  kompleks  dan  belum  ada  parameter  default  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  tingkat  risiko  secara  menyeluruh  dalam  industri  ini.  Oleh  karena  itu,  manajemen  risiko  sangatlah penting  untuk  mengurangi  dampak  negatif  yang  mungkin  berdampak  pada  ekosistem  Fintech  secara keseluruhan.  Industri  Fintech  P2P  lending  juga  menghadapi  tantangan  seperti  suku  bunga  yang  tinggi,    risiko kehilangan dana, kurangnya transparansi dalam pemberian pinjaman, perlindungan konsumen yang terbatas, dan kesulitan dalam menjalin kerja sama dengan lembaga keuangan konvensional. [2] Oleh karena itu, pengelolaan risiko  dalam  industri  Fintech  P2P  lending  harus  diutamakan  untuk  menjaga  keseimbangan  dan  keberlanjutan ekosistem Fintech secara keseluruhan.
Tingkat  adopsi  teknologi  finansial  atau  Fintech  Adoption  yang  tinggi  dapat  meningkatkan  kepercayaan masyarakat  terhadap  layanan  P2P  Lending  dan  pada  akhirnya  meningkatkan  permintaan  pinjaman  dari
JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)
masyarakat  melalui platform  P2P  Lending  [3]. Meskipun begitu, langkah-  langkah perbaikan dan  pengawasan yang tepat masih diperlukan untuk mengatasi berbagai tantangan  yang dihadapi industri ini. Pada industri P2P lending,  efisiensi  fintech  memainkan  peran  penting  dalam  memastikan  keberlanjutan  bisnis  platform  [4]. Penyampaian  layanan  platform  yang  cepat,  sederhana,  dan  efektif  dapat  menarik  lebih  banyak  peminjam  dan investor  untuk  menggunakan  layanan  platform  tersebut.  Selain  itu,  platform  yang  efisien  dapat  mengurangi biaya operasional, memungkinkan mereka memberikan suku bunga yang lebih terjangkau dan agresif.
Fintech  P2P  Lending  memiliki  peran  penting  dalam  menyediakan  layanan  keuangan  yang  lebih  cepat, mudah,  dan  efisien.  Namun,  industri  ini  masih  dihadapkan  pada  berbagai  masalah  seperti  tingkat  bunga  yang tinggi,  risiko  kehilangan dana, praktik pengumpulan pinjaman  yang kurang jelas,serta perlindungan konsumen yang  belum  optimal.  Manajemen  risiko  di  industri  P2P  lending  sangat  penting  karena  dapat  mempengaruhi seluruh ekosistem fintech.[5]
Fintech P2P lending menghadapi berbagai masalah, seperti tingkat bunga yang tinggi, risiko kehilangan dana,  praktik  pengumpulan  pinjaman  yang  kurang  jelas,  perlindungan  konsumen  yang  belum  optimal,  dan kesulitan  membentuk  kemitraan  bisnis  dengan  lembaga  keuangan  tradisional.  [6]  Manajemen  risiko  sangat penting  untuk  memastikan  keberlanjutan  bisnis  platform,  dan  penggunaan ROA dan LTV sebagai  indikator kinerja dan risiko dapat memberikan gambaran yang akurat. [7] Tingkat adopsi teknologi finansial yang tinggi dapat  meningkatkan  kepercayaan  masyarakat  terhadap  layanan  P2P  lending  dan  meningkatkan  permintaan pinjaman melalui platform P2P lending.
Berdasarkan penelitian ini mendalam tentang faktor-faktor internal yang mempengaruhi pendapatan PT. Pasar  Dana  Pinjaman  selama  tahun  2018-2019  sangat  relevan.  Beberapa  variabel  kunci  yang  akan  dianalisis dalam  studi  ini  mencakup  tingkat NPL,  Adopsi  Fintech,  Efisiensi  Fintech,  ROA,  Dan  LTV., akhirnya  penulis membuat  keputusan  untuk  menyusun  penelitian  yang  berjudul  “Analisis  Faktor  Internal  Yang  Mempengaruhi Pendapatan P2P Lending (Studi kasus PT. Pasar Dana Pinjaman Tahun 2018-2019) Menggunakan NPL, Fintech Adoption, Fintech Efficiency, ROA, Dan Loan-To-Value Ratio (LTV) .

## II. METODEDANMATERI

## 1. Desain Penelitian
Dalam  ranah  penelitian  kuantitatif,  penelitian  ini  cocok  sekali,  di  mana  peneliti  akan mengumpulkan  data  dari  laporan  keuangan  dan  sumber  data  lainnya  dari  perusahaan-perusahaan.  Data tersebut  akan  dianalisis  dengan  metode  yang  sesuai  untuk  menilai  pengaruh  faktor  internal  terhadap pendapatan P2P lending di PT.Pasar Dana Pinjaman.

## 2. Teknik Pengumpulan Data
Data  sekunder  yang  berupa  catatan  peristiwa  dan  transaksi  masa  lalu  digunakan  dalam  penelitian  ini, meliputi data pengguna dan data keuangan PT. Pasar Dana Pinjaman serta data pengguna PT Pasar Dana Pinjaman  selama  periode  2018-2021.  Sumber  data  ini  diperoleh  melalui  situs  resmi  perusahaan,  yaitu: https://danamas.co.id/web/AnnualReportAction.list.action
Variabel Pengukuran Skala Non Performance Loans (X1) Rasio NPL = 𝑇𝑂𝑇𝐴𝐿  𝐾𝑅𝐸𝐷𝐼𝑇  𝐵𝐸𝑅𝑀𝐴𝑆𝐴𝐿𝐴𝐻 𝑇𝑂𝑇𝐴𝐿  𝑃𝐸𝑁𝑌𝐴𝐿𝑈𝑅𝐴𝑁  𝐾𝑅𝐸𝐷𝐼𝑇 𝑋100% Rasio Fintech Adoption (X2) 𝐴 doption rate = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎  𝑎𝑝𝑙𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 x100% Rasio Fintech Effiency (X3) Fintech Efficiency Ratio = 𝑁𝑒𝑡  𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒  𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑁𝑒𝑡  𝐸𝑥𝑝𝑒𝑛𝑠𝑒𝑠 𝑋100% Rasio Return on Assets
(x4)
𝑅𝑂𝐴 = 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛  𝑝𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎 ℎ𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 X100% Rasio
Loan to value ratio (x5)
LTV = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔  𝑡𝑒𝑟 ℎ𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖   𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡  𝑦𝑎𝑛𝑔  𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 100%
Rasio
Pendapatan Peer to
Peer/P2P Lending (Y) Pendapatan: Jumlah pendapatan/total pendapatan x 100% Rasio
JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)

## 3. Teknik Analisis Data
Uji  Validitas  digunakan  pada  data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini.  Selain  itu,  data  juga dianalisis dengan Pengujian Reliabilitas, Pengujian Normalitas, Pengujian Multikolinearitas, Pengujian Heteroskedastisitas,  Analisis  Regresi  Linear  Berganda,  Pengujian  T,  Pengujian  F,  dan  Koefisien Determinasi

## III. PEMBAHASANDANHASIL
1. Teori Peer-to-Peer Lending ( Theoryof P2P Lending )
Peer-to-Peer (P2P)  Lending adalah suatu metode peminjaman uang  antara dua individu  yang tidak mempunyai koneksi langsung, melalui platform online, tanpa melibatkan lembaga keuangan tradisional seperti bank. Model ini memfasilitasi hubungan antara pemberi pinjaman (kreditur) dan peminjam melalui platform online. Shanghai Finance  Institute(2017:5).  Pinjaman  online  merupakan  salah  satu  bentuk  pembiayaan  berbasis  teknologi  yang memberikan  solusi  keuangan  yang  lebih  efisien  dan  efektif.  Karakteristik  pinjaman  online  seperti  persyaratan pengajuan yang mudah, jumlah pinjaman yang kecil, dan jangka waktu pengembalian yang singkat menunjukkan bahwa pinjaman tersebut sesuai dengan kebutuhan konsumen. Kemudahan dalam menabung juga mencerminkan pinjaman online menyasar segmen pasar berpendapatan menengah ke bawah.[8]
2. Teori Non Performance Loans ( Theoryof NPLs )
Menurut  Setyaningrum  &  Saputro,  (2019:2)Non-Performing  Loans  (NPLs),  atau  pinjaman  yang  tidak  lancar, adalah risiko yang terkait dengan industri perbankan dan P2P Lending. NPLs terjadi ketika peminjam tidak dapat membayar  kembali  pinjamannya  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  disepakati.Sedangkan  Risiko  Non- Performing  Loans  (NPLs)  juga  merupakan  isu  yang  sangat  relevan.  NPLs  dalam  P2P  lending  mengacu  pada pinjaman  yang  diberikan  kepada  peminjam  individu  atau  bisnis  yang  tidak  dapat  membayar  kembali  sesuai dengan ketentuan Risiko NPL memiliki sisi ganda, yang dapat memiliki dampak positif dan negatif pada sektor perbankan  dan  ekonomi  secara  umum.Risiko  Non-Performing  Loans  (NPLs)  dalam  P2P  lending  merujuk  pada pinjaman kepada individu atau bisnis yang gagal membayar sesuai perjanjian, dan ini berdampak signifikan pada industri P2P lending dan investasi pemodal. Para ahli menyimpulkan bahwa NPLs adalah risiko penting dalam sektor perbankan, P2P lending, Manajemen risiko NPL sangat penting untuk menjaga stabilitas sektor keuangan. [9]
3. TeoriAdopsi Fintech ( Theoryof Fintech Adoption)
Adopsi  FinTech/  Fintech  Adoption  merujuk  pada  sejauh  mana  masyarakat  menerima  dan  menggunakan teknologi  finansial.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  adopsi  FinTech  termasuk  peraturan,  tingkat  pemahaman keuangan,  kemudahan  penggunaan,  dan  tingkat  kepercayaan  terhadap  teknologi  finansial    sebagaimana disebutkan  oleh Firmansyah  [10]  Adopsi  FinTech juga terkait dengan ketersediaan komunikasi,  yang membuat transaksi keuangan lebih mudah dan aman. Selain itu, adopsi FinTech juga bergantung pada akses yang merata ke  internet  dan  kemampuan  untuk  melakukan  pemrosesan  informasi  serta  transaksi  otomatis  dalam  sektor keuangan [3]. Dalam penelitian ini, adopsi FinTech diukur dengan menggunakan rumus adoption rate, yang telah disesuaikan dengan teori dan konteks penelitian. [11]
4. Teori Effisiensi FinTech ( Theoryof Fintech Efficiency)
Effisiensi  FinTech  adalah  kemampuan  FinTech  untuk  meningkatkan  efisiensi  layanan  dan  operasi  keuangan dengan  cara  meningkatkan  kinerja  fungsional  dan  mengurangi  biaya  bagi  lembaga  keuangan.  Namun,  ada tantangan  dalam  mengadopsi  perkembangan  terbaru  dan  membangun  kepercayaan  klien.  Serta  meningkatkan efisiensi  dalam  layanan  dan  operasi  keuangan  melalui  alat  dan  inovasi  teknologi  finansial  [12]  (tekfin)  [4]. Berdasarkan teori yang disesuaikan dengan objek penelitian, pengukuran Effisiensi FinTech dalam penelitian ini menggunakan rumus Efficiency Ratio.
5. TeoriReturn on Asset ( TheoryofReturn on Asset )
ROA (Return on Assets) merupakan sebuah rasio profitabilitas yang digunakan untuk menilai kemampuan suatu perusahaan  dalam  menghasilkan  keuntungan  dari  aset  yang  dimiliki.  ROA  mencerminkan  hasil  dari  hubungan antara  likuiditas,  pengelolaan  aset,  dan  kinerja  operasional  perusahaan.  ROA  digunakan  sebagai  alat  untuk mengevaluasi  efektivitas  organisasi  dalam  memanfaatkan  asetnya  untuk  menghasilkan  laba  [13].  Return  on Assets  (ROA)  ialah  indikator  yang  mencerminkan  hasil  dari  aset  yang  dimanfaatkan  dalam  operasional perusahaan.  ROA  memperlihatkan  sejauh  mana  perusahaan  mampu  menghasilkan  laba  dari  aset  yang dimilikinyafaktor-faktor  yang  memengaruhi  ROA  seperti  perputaran  kas  (Cash  Turnover),  perputaran  piutang (Receivable  Turnover),  dan  perputaran  persediaan.    (Inventory  Turnover).  Berdasarkan  teori  yang  telah disesuaikan dengan konteks penelitian, pengukuran menggunakan rumusROA dalam penelitian ini. [14]
JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)
6. TeoriLoan To Value Ratio ( TheoryofLoan To Value Ratio ) LTV adalah Rasio antara pinjaman hipotek/( Mortgage ) dan nilai properti, digunakan untuk menilai risiko kredit hipotek/( Mortgage ). Semakin tinggi LTV , semakin besar risiko default peminjam karena semakin sedikit ekuitas yang dimiliki pada properti jika gagal  membayar pinjaman [15]. Sedangkan LTV ratio  dihitung sebagai  jumlah pinjaman dibagi  dengan  harga transaksi properti  yang dijaminkan.faktor-faktor  yang memengaruhi LTV seperti Nilai Aset Jaminan, Risiko Kredit Peminjamdan Tingkat suku bunga yang berlaku.Berdasarkan teori yang telah disesuaikan dengan konteks penelitian, pengukuran menggunakan rumusLTV dalam penelitian ini. [16]

## Hasil Regresi Linear Berganda
Dari  hasil  analisis  regresi  linier  berganda  diatas,  maka  model  persamaan  regresi  yang  dikembangkan dalampenelitianiniadalahsebagai berikut:
Tabel1.AnalisisRegresiLinearBerganda
Sumber:HasilolahdataSPSS V.25
Berdasarkan hasil analisis regresi linear berganda menghasilkan persamaan regresi sebagai berikut : Y = 34.401 + 2.631x1 +0. 420x2 +0.667x3 + 0.592x4 + 0.520x5 +ε
Interpretasi dari persamaan regresi tersebut ialah :
Berdasarkan  persamaan  tersebut  nilai  konstanta  memiliki  nilai  sebesar  1,880.  Maka  kesimpulannya adalah apabila variabel bebas dianggap konstan artinya variabel terikat dapat diprediksi sebesar 1,880 satuan.
1. Variabel  Non-Performance  Loans  dalam  persamaan  uji  regresi  linier  berganda  memiliki  nilai koefisien sebesar 2.631. Dapat disimpulkan bahwa jika terjadi peningkatan sebesar 1% dalam Non- Performance  Loans,  dengan  variabel  lain  yang  tetap,  maka  Pendapatan  P2P  dapat  diharapkan mengalami penurunan sebesar -2.631.
2. Variabel  Fintech  Adoption  dalam  persamaan  uji  regresi  linier  berganda  memiliki  nilai  koefisien sebesar 0.06. Kesimpulannya adalah jika terjadi peningkatan sebesar 1% dalam Fintech Adoption, dengan variabel  lain  yang tetap, maka Pendapatan P2P dapat  diharapkan  mengalami  peningkatan sebesar 0.06 atau 6%.
3. Variabel  Fintech  Efficiency  dalam  persamaan  uji  regresi  linier  berganda  memiliki  nilai  koefisien sebesar  0.667.  Ini  berarti  jika  terjadi  peningkatan  sebesar  1%  dalam  Fintech  Efficiency,  dengan variabel  lain  yang  tetap,  maka  Pendapatan  P2P  dapat  diharapkan  mengalami  penurunan  sebesar 0.667 atau 66.7%.
4. Variabel  Return  on  Asset  dalam  persamaan  uji  regresi  linier  berganda  memiliki  nilai  koefisien sebesar  0.592.  Dapat  disimpulkan  bahwa  jika  terjadi  peningkatan  sebesar  1%  dalam  Return  on Asset,  dengan  variabel  lain  yang  tetap,  maka  Pendapatan  P2P  dapat  diharapkan  mengalami
Coefficients
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 34.40 1 .000 . .668 .083 Non performance Loans 2.631 .000 2.156 .723 .003 Fintech adoption .420 .000 1.226 .683 .341 Fintech Efficiency .667 .000 .429 .864 .455 Return on asset .592 .000 .81 .163 .001 Loan on value rate .520 0.141 .348 .668 .060 a. Dependent Variable: Pendapatan p2p
JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)
peningkatan sebesar 0.592 atau 59.2%
5. Nilai koefisien regresi Loan to value Ratio sebesar 0.520 menyatakan bahwa setiap peningkatkan 1% Loan to value Ratio maka akan terjadi peningkatan pendapatan P2P sebesar 0.520 atau 52%

## Hasil Uji t
Tabel 2. Ringkasan Hasil Uji
T Coefficients 1 (Constant) 34.401 .000 . .668 .083 NonperformanceLoans 2.631 .000 2.156 .723 .003 Fintechadoption .420 .000 1.226 .683 .341 FintechEfficiency .667 .000 .429 .864 .455 Returnonasset .592 .000 .81 .163 .001 Loanonvaluerate .520 0.141 .348 .668 .060 a.  DependentVariable:Pendapatanp2p
Sumber:datadiolah,2023
Kesimpulan dari penelitian ini ialah : 1.Variabel Non-Performing Loans (NPLs)
Nilai  signifikansi  yang  dihasilkan  untuk  variabel  Non-Performing  Loans  (NPLs)  adalah  0.003.  Karena  angka signifikansi  ini  berada  di  bawah  batas  0.05,  maka  hipotesis  nol  (Ho1)  ditolak  dan  hipotesis  alternatif  (Ha1) diterima.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  Non-Performing  Loans  (NPLs)  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap Pendapatan P2P.

## 2.Variabel Fintech Adoption
Nilai signifikansi untuk variabel Fintech Adoption adalah 0.341. Karena nilai signifikansi ini melebihi 0.05, maka hipotesis  nol  (Ho2)  diterima  dan  hipotesis  alternatif  (Ha2)  ditolak.  Ini  berarti  bahwa  Fintech  Adoption  tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Pendapatan P2P.

## 3.Variabel Fintech Efficiency
Hasil  uji  signifikansi  untuk  variabel  Fintech  Efficiency  sebesar  0.455.  Karena  angka  signifikansi  ini  melebihi 0.05, maka hipotesis nol (Ho3) diterima dan hipotesis alternatif (Ha3) ditolak. Artinya, Fintech Efficiency tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Pendapatan P2P.

## 4.Variabel Return on Asset
Nilai  Signifikansi  yang  ditemukan  untuk  variabel  Return  on  Asset  adalah  0.010.  Karena  angka  signifikansi  ini berada di bawah 0.05, maka hipotesis nol (Ho4) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha4) diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa Return on Asset memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Pendapatan P2P.

## 5.Variabel Loan to Value Ratio
Nilai signifikansi untuk variabel Loan to Value Ratio adalah 0.060. Karena angka signifikansi ini melebihi 0.05, maka  hipotesis  nol  (Ho5)  diterima  dan  hipotesis  alternatif  (Ha5)  ditolak.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan bahwa Loan to Value Ratio tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Pendapatan P2P.
Hasil Uji F
Model UnstandardizedC oefficients StandardizedC oefficients t Sig. B Std. Error Beta
JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)
DOI: 10.52362/jisamar.v7i4.1265 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .

## Tabel 3.UjiF(UjiSimultan)
ANOVA a Model Sum ofSquar es Df Mean Square F Sig. 1 Regression 8.600 1 .860 .273 .003 b Residual 62.940 2 .314 Total 71.540 3

## Sumber:datadiolah,2023
Karena  nilai  signifikansi  dibawah  0,05  maka  keputusan  HO6  ditolak  dan  Ha6  adapengaruh  Non Performance  Loans,  Fintech  Adoption,  Fintech  Efficiency,  Return  on  Asset,Loan  to  Value  Ratio  terhadap Pendapatan P2P Lending pada perusahaan PT Pasar DanaPinjamandibidangP2P Lending/Fintech lending.

## Kefisien Destirminasi
Dari  hasil  analisis  regresi  linier  berganda  diatas,  maka  model  persamaan  regresi  yang  dikembangkan dalampenelitianiniadalahsebagai berikut:

## Tabel 4.Koefisien Destirminasi
ModelSummary b Model R RSquare 1  .851 a .513
Nilai  R  Square  yang  dihasilkan  oleh  koefisien  determinasi  sebesar  0,513  artinya  sebesar  51,3  %  variabel Pendapatan dipengaruhi oleh Loan to Value Ratio, Return on Asset, Fintech Adoption, Non Performance Loans, dan Fintech Efficiency dan sisanya yaitu 44,5% dapat dideskripsikan atau dipengaruhi oleh faktor lainnya yang tidak ada di penelitian ini.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah non-performance loans dan return on asset merupakan faktor faktor internal    berpengaruh  signifikan  pendapatan  P2P  Lending  di  PT.Pasar  Dana  Pinjaman  ,  sementara  Finteh Adoption,  Fintech  Efficiency  dan  Loan  To  Value  Ratio  merupakan  faktor  faktor  internal  tidak    berpengaruh signifikan  pendapatan  P2P  Lending  di  PT.Pasar  Dana  Pinjaman.  Namun,  secara  bersamaan,  non-performance loans, fintech adoption, fintech efficiency, return on asset dan loan to value ratio (LTV) berpengaruh signifikan pendapatan P2P Lending di PT.Pasar Dana Pinjaman.
JournalofInformationSystem,Applied,Management,AccountingandResearch. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisa mar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:2598-8719(Online), p-ISSN: 2598-8700 (Printed) , Vol. 7 No.4 (November 2023)

## REFERENSI
[1] O. J. Keuangan, “Otoritas Jasa Keuangan,” Otoritas Jasa Keuangan . www.ojk.go.id
[2] R. U. Al-Hashfi and A. S. Zusryn, “Exploring Islamic Peer-To Peer Lending For The Unbankable,” Airlangga Int. J. Islam. Econ. Financ. , vol. 2, no. 2, pp. 71–84, 2019, [Online]. Available: https://e- journal.unair.ac.id/AIJIEF/article/view/20648
[3] K.  Mahmud,  M.  M.  A.  Joarder,  and  K.  Muheymin-Us-Sakib,  “Adoption  Factors  of  FinTech:  Evidence  from  an Emerging  Economy Country-Wide Representative Sample,” Int.  J. Financ. Stud. , vol.  11, no. 1,  p. 9, 2022, doi: 10.3390/ijfs11010009.
[4] Y. H. Wu, L. Bai, and X. Chen, “How does the development of fintech affect financial efficiency? Evidence from China,” Econ. Res. Istraz. , vol. 36, no. 1, pp. 2980–2998, 2023, doi: 10.1080/1331677X.2022.2106278.
[5] Y.  Manan,  “Sistem  Integrasi  Proteksi  &  Manajemen  Resiko  Platform  Fintech  peer  to  peer  (P2P)  Lending  dan Payment  Gateway  untuk  Meningkatkan  Akslerasi  Pertumbuhan  UMKM  3.0,” Ihtifaz  J.  Islam.  Econ.  Financ.
Bank. , vol. 2, no. 1, pp. 73–87, 2019, [Online]. Available: https://doi.org/10.12928/ijiefb.v2i1.847
[6] R.  R.  Suryono,  B.  Purwandari,  and  I.  Budi,  “Peer  to  Peer  (P2P)  Lending  Problems  and  Potential  Solutions:  A Systematic  Literature  Review,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  161,  pp.  204–214,  2019,  [Online].  Available: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.116
[7] B. M. Putri and C. H. Wibisono, “Financial Technology in Indonesia: Effect of Risk on Financial Performance in Peer-To-Peer Lending,” KINERJA , vol. 26, no. 2, pp. 270–288, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.24002/kinerja.v26i2.6185
[8] R. Ge, J. Feng, B. Gu, and P. Zhang, “Predicting and Deterring Default with Social Media Information in Peer-to- Peer Lending,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 34, no. 2, pp. 401–424, 2017, doi: 10.1080/07421222.2017.1334472.
[9] I.  Rahadiyan  and  M.  Hawin,  “Pengaturan  Dan  Penerapan  Mitigasi  Risiko  Dalam  Penyelenggaraan  Peer  To  Peer Lending Guna Mencegah Pinjaman Bermasalah,” J. Huk. Ius Quia Iustum , vol. 27, no. 2, pp. 285–307, 2020, doi: 10.20885/iustum.vol27.iss2.art4.
[10] D. P. Susetyo and D. Firmansyah, “Literasi Ekonomi, Literasi Keuangan, Literasi Digital dan Perilaku Keuangan di  Era  Ekonomi  Digital,” Econ.  Digit.  Bus.  Rev. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  261–279,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.stieamkop.ac.id/index.php/ecotal/article/view/331
[11] J.  Demian,  “Product  Adoption:  Understanding  the  process  and  user  adoption  metrics,” Eyelet.io ,  2022. https://eyelet.io/product-adoption-understanding-the-process-and-user-adoption-metrics/
[12] Mckinsey  &  Company,  “Mckinsey  &  Company,”  2022.  www.mckinsey.com/industries/financialservices/our- insights/global
[13] S. D. Firmialy and M. S. M. SE, “Pengertian Manajemen Keuangan,” Manaj. Keuang. , p. 1, 2022.
[14] A. Monika and A. N. Azam, “The Impact of Fintech Development to Profitability of Islamic Bank,” Int.  J.  Res. Rev. , vol. 8, no. January, p. 1, 2021.
[15] S. Saadah and M. R. Purnomo, “Effect of Macroprudential Loan to Value (LTV) Policy using the Support Vector Regression (SVR) Approach,” Telematika , vol. 15, no. 2, pp. 92–99, 2022.
[16] X. Bian, Z. Lin, and Y. Liu, “House price, loan-to-value ratio and credit risk,” J. Bank. Financ. , vol. 92, pp. 1–12, 2018, doi: 10.1016/j.jbankfin.2018.04.006.