DOI: https://doi.org/10.38035/jimt.v5i4 Received: 01 Maret 2024, Revised: 06 Maret 2024, Publish: 03 April 2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

## Digital Marketing Dalam Meningkatkan Citra Bank (Studi Pada Bank 9 Jambi)
Eko Suprapto 1 , Ifan Sadewa 2 , Salsabila Dwi Fitri 3
1 Universitas Batanghari, Jambi, Indonesia, eko5ing@gmail.com 2 Universitas Batanghari, Jambi, Indonesia, ifan.sadewa.81@gmail.com
3 Universitas Jambi, Jambi, Indonesia, dwifitrisalsabila@gmail.com
Corresponding Author: eko5ing@gmail.com 1
Abstract: This study aims to analyze the role of digital marketing in improving the image of banks through the dimensions of fulfillment/reliability, website design, customer service, and security/privacy. The population in this study were customers of Bank Jambi Singkut Branch Office, the sample taken was 100 people. The data sources were primary data and secondary data.  The  data  collection  method  used  observation,  interviews  and  questionnaires.  Data analysis was carried out using quantitative methods with the help of Smart-PLS. The results of the study concluded that digital marketing through the dimensions of fulfillment/reliability, website  design,  customer  service,  and  security/privacy  has  a  significant  influence  on  the image  of  banks  with  the  dimensions  of  likeability,  competence,  quality,  performance,  and responsibility. This explains that if digital marketing activities can be maximized properly by company management, then this will form a better company image.

## Keyword: Digital Marketing, Bank Image
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  peran  digital  marketing  dalam meningkatkan citra bank melalui dimensinya fulfillment/reliability ¸ website design , customer service ,  dan secutity/privacy .  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  nasabah  Bank  Jambi Kantor  Cabang  Pembantu  Singkut,  sampel  yang  diambil  sebanyak  100  orang.  Sumber  data yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Metode  pengumpulan  data  menggunakan  observasi, wawancara dan kuesioner. Analisis data dilakukan dengan metode kuantitatif dengan bantuan Smart-PLS.  Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa  digital  marketing  melalui  dimensi fulfillment/reliability ¸ website  design , customer  service ,  dan secutity/privacy memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  citra  bank  dengan  dimensi likeability , competence , quality , performance ,  dan responsibility .  Hal  ini  menjelaskan  bahwasanya  jika  kegiatan digital  marketing dapat  dimaksimalkan  dengan  baik  oleh  manajemen  perusahaan,  maka  hal ini akan membentuk citra perusahaan yang semakin baik.
Kata Kunci: Digital Marketing , Citra Bank

## PENDAHULUAN
Pada  era  persaingan  yang  semakin  kompetitif  ini,  perhatian  perusahaan  khususnya industri  perbankan  terhadap  kepuasan  maupun  ketidakpuasan  nasabah  telah  menjadi perhatian  yang  utama,  karena  perusahaan  beranggapan  bahwa  nasabah  merupakan  sumber penghidupan  bagi  perusahaan.  Tanpa  adanya  nasabah  maka  perusahaan  tidak  akan  dapat bertumbuh  dan  berkembang.  Dalam  suatu  perusahaan,  khususnya  perbankan  pihak  yang paling  banyak  berhubungan  langsung  dengan  kepuasan  atau  ketidak  puasan  nasabah  antara lain:  pemasar  ( marketing ), customer  service , teller ,  dan  Analis  kredit.  Namun  demikian walaupun  bagian-bagian  lain  tidak  sering  dan  langsung  berhubungan  dengan  nasabah, diharapkan mereka tetap dapat mendukung dalam upaya meningkatkan citra bank (Gupron & Yandi, 2022).
Industri  perbankan  dewasa  ini  terlihat  semakin  meningkatnya  usahanya  dalam memanjakan  nasabah.  Hal  ini  tercermin  dalam  berbagai  kemudahan  dan  promosi  serta berbagai  prioritas  yang  disampaikan  oleh  bank.  Perbankan  mulai  berlomba-lomba meningkatkan  layanannya  agar  dapat  mempermudah  nasabah  untuk  memperoleh  layanan perbankan  secara  mandiri  ( self-service )  tanpa  perlu  mendatangi  kantor  perbankan.  Adapun layanan perbankan secara mandiri antara lain seperti melakukan transaksi (tunai, transfer, dan pembayaran),  registrasi,  hingga  pembukaan  rekening  dan  berbagai  layanan  lainnya.  Bagi perbankan  konvensional,  digitalisasi  layanan  menjadi  salah  satu  cara  untuk  dapat  terus bergerak maju dan bersaing memenuhi kebutuhan masyarakat di zaman sekarang (Lazuardi et al., 2022).
Digitalisasi  perbankan  memberikan  keleluasaan  kepada  perbankan  untuk  memberikan akses  data  konsumen  ke  pengguna  sarana  digitalisasi  perbankan  atas  persetujuan  konsumen ( consumer  consent ).  Kebijakan  standar  digitalisasi  perbankan  menimbulkan  beberapa  risiko secara infrastruktur maupun pelaksanaan bisnis seperti risiko cyber, reputasi, operasional, dan lain sebagainya.  Hal  tersebut  yang menjadikan  pro dan kontra terkait citra perusahaan yang pada ujungnya akan mempengaruhi jumlah nasabah di perbankan itu sendiri (Cardoso, 2023).
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  oleh  manajemen  perbankan  pada  zaman  teknologi informasi  saat  ini  yakni  dengan  memberikan  pelayanan  digital,  dalam  rangka  memberikan kemudahan  bagi  nasabah  untuk  memperoleh  pelayanan  (Cardoso,  2023;  &  Lazuardi  et  al 2022).  Selain  itu  pula  pelayanan  digital  yang  diberikan  juga  sebagai  upaya  untuk meningkatkan citra Bank sendiri di tengah ketatnya persaingan dunia perbankan saat ini yang terus berinovasi untuk memberikan kepuasan agar tetap loyal menjadi nasabah.
Hal  ini  didukung  dengan  pendapat  Wicaksana  (2021)  dalam  penelitiannya  yang mengungkapkan  bahwa digital  marketing adalah  salah  satu  media  pemasaran  yang  saat  ini banyak  diminati  oleh  masyarakat  untuk  mendukung  berbagai  kegiatan  yang  dilakukan  dan salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Hal  ini  dikarenakan digital marketing memudahkan  interaksi  antara  perusahaan  dengan  pelanggan  menjadi  semakin cepat  serta  dapat  meningkatkan  nilai  produk  kepada  pelanggan,  membangun  kriteria  yang diinginkan pelanggan, dan  pada akhirnya meningkatkan citra bank di masyarakat (Kartajaya et al., 2019). Beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya juga mengungkapkan jika digital  marketing memberikan  pengaruh  terhadap  citra  perusahaan,  diantaranya  yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abdu  (2018),  Fika  et  al  (2020),  dan  Saputro  (2020),  yang menyimpulkan  bahwa digital  marketing memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan terhadap citra perusahaan.
Kajian ini  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana penerapan digital marketing dalam upaya  meningkatkan  citra  bank  untuk  meningkatkan  kepuasan  nasabah.  Tujuan  dari penelitian  ini  juga  diharapkan  akan  memberikan  masukan  kepada  pihak  terkait  untuk
meningkatkan  fasilitas  yang  dibutuhkan  sehingga  target  Blueprint  Sistem  Pembayaran Indonesia (BSPI) 2025 dapat tercapai.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Bank  Jambi  Kantor  Cabang  Pembantu  Singkut,  dengan subjek  yang  diamati  yaitu  nasabah  dengan  jumlah  nasabah  sebanyak  239.471  nasabah. Ukuran sampel pada kajian ini menggunakan teori Slovin dengan margin error sebesar 10%, sehingga diperoleh sampel sebanyak 100 nasabah. Teknik penarikan sampel pada penelitian ini  sendiri  menggunakan  teknik convenience  sampling ,  yaitu  suatu  teknik  penarikan  sampel dengan  dari  anggota  populasi  berdasarkan  kemudahan  atau  menyenangkan  peneliti  karena data diperoleh dengan cepat caranya dengan menanyakan secara langsung kepada orang yang sedang berada di tempat objek penelitian tersebut (Hapzi dan Limakrisna, 2013).
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah deskriptif dan explanatory research . Dimana  penelitian  deskriptif  menurut  (Sugiyono,  2018)  merupakan  metode  statistika  yang digunakan  untuk  menganalisa  data  dengan  cara  mendeskripsikan  atau  mengganbarkan  data yang  telah  terkumpul  sebagaimana  adanya.  Adapun  metode  deskriptif  pada  kajian  ini digunakan  untuk  memperoleh  gambaran  terkait  variable  penelitian  yang  sedang  dikaji  yaitu promosi  melalui  citra  perusahaan,  dan  minat  menjadi  pelanggan.  Sedangkan explanatory research merupakan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menjelaskan  hubungan  kausal  antara variabel-variabel  penelitian  melalui  pengujian  hipotesis  (Cooper  &  Schindler,  2014). Pendekatan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  kuantitatif. Metode  kuantitatif  adalah  metode  yang  lebih  menekankan  pada  aspek  pengukuran  secara obyektif  terhadap  fenomena  sosial.  Untuk  dapat  melakukan  pengukuran,  setiap  fenomena sosial  dijabarkan  ke  dalam  beberapa  komponen  masalah,  variable  dan  indikator.  Setiap variable  yang  ditentukan  diukur  dengan  memberikan  simbol-simbol  angka  yang  berbeda- beda sesuai dengan kategori informasi yang berkaitan dengan variable tersebut.
Data  menggunakan  distribusi  frekuensi  untuk  memperoleh  nilai  rata-rata,  diolah menggunakan  software  Partial  Least  Square  atau  SmartPLS  3,0.  Teknik  analisis  data  yang penulis gunakan dalam penelitian ini yakni menggunakan Partial Least Square (PLS). Partial Least Square atau disingkat PLS merupakan jenis SEM yang berbasis komponen dengan sifat konstruk formatif. Partial  Least  Square (PLS) adalah teknik analisis yang powerfull karena dapat  diterapkan  pada  semua  skala  data,  tidak  perlu  banyak  asumsi,  dan  ukuran  sampel sampel  pun  tidak  harus  besar.  Walaupun  PLS  digunakan  untuk  menjelaskan  ada  tidaknya hubungan antar variabel laten ( prediction), PLS juga dapat digunakan untuk mengkonfirmasi teori. Namun sebelum analisis, terlebih dahulu dilakukan uji outer model melalui uji validitas dan reliabilitas. Selanjutnya melakukan uji Inner Model melalui uji  R-Square ( Coefficient of determination ), F-Square dan ( f 2 effect size) (Ghozali & Latan, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Profil Responden
Profil responden dalam penelitian ini dikelompokkan dalam empat kategori yang terdiri dari jenis kelamin, usia, pendidikan, dan pekerjaan. Untuk memperoleh gambaran mengenai karakteristik  responden  yang  terjaring  dalam  penelitian  ini,  disajikan  dalam  tabel  sebagai berikut:
Tabel 1. Profil Responden No Karakteristik Responden Jumlah Persentase (%) 1 Jenis Kelamin Laki-Laki 34 34 Perempuan 66 66 2 Kelompok Usia < 25 Tahun 17 17 25 - 35 Tahun 27 27 36 - 45 Tahun 47 47 46 - 55 Tahun 7 7 3 Pendidikan ≤ SMA Sederajat 23 23 Diploma 9 9 Sarjana 64 64 Master 4 4 4 Pekerjaan PNS 43 43 TNI/Polri 8 8 Petani 5 5 Wiraswasta 14 14 Karyawan Swasta 1 1 Lainnya 29 29 Sumber: Data diolah (2024)

## Deskriptif Variabel Penelitian
Statistik  deskriptif  adalah  angka  yang  merangkum  beberapa  karakteristik  tentang  satu set  data  untuk  membuat  poin  dengan  jelas  dan  ringkas.  Statistik  deskriptif  umumnya digunakan untuk mengukur pusat dan variabilitas dalam kumpulan data, serta statistik untuk mengukur kedudukan relatif dari nilai  tertentu dalam kumpulan suatu  data (Rumsey, 2019). Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  mengetahui  nilai-nilai  seperti min , max , mean ,  dan standar deviasi dari masing- masing variabel pada penelitian ini yaitu digital marketing dan citra bank. Hasil analisis deskriptif variabel penelitian ini akan diuraikan satu persatu berikut:
Tabel 2. Deskripsi Variabel Penelitian No Variabel Item Skor Rentang Keterangan 1 Digital Marketing 10 3,729 3,4 – 4,1 Baik 2 Citra Bank 10 3,714 3,4 – 4,1 Baik Sumber: Data diolah (2024)

## Hasil Uji Model Pengukuran Konstruk Reflektif (Outer Model)
Model pengukuran mempunyai tujuan mewakili hubungan antar konstruk dan variabel indikatornya yang sesuai (umumnya disebut dengan outer model dalam PLS-SEM).  Model pengukuran  menjelaskan  bagaimana  konstruk  diukur  dan  dapat  diandalkan  atau  valid  serta reliabel  dengan  melihat  validitas  konvergen,  validitas  diskriminan,  dan  reliabilitas  konstruk (Hair et al., 2017).  Gambar outer model dalam Smart PLS adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Outer Model Penelitian pada Smart PLS 3

## a. Uji Validitas Konstruk Reflektif Variabel Penelitian
Uji  validitas  dengan konstruk reflektif adalah sejauh mana ukuran dari suatu  konstruk seharusnya berkorelasi tinggi.  Uji validitas konstruk reflektif dengan konstruk reflektif dapat dilihat  melalui  nilai loading  factor untuk  tiap  indikator  konstruk. Rule  of  thumb yang digunakan  yaitu  nilai  standar loading  factor harus  0,7  atau  lebih  tinggi  serta  nilai average extracted value (AVE) harus lebih besar dari 0,5. Loading factor yang tinggi menunjukkan bahwa indikator yang terdapat pada konstruk memiliki banyak kesamaan sehingga memiliki makna  yang  sama  pada  suatu  konstruk  (Hair  et  al.,  2017).    Berikut  ini  hasil loading  factor dan nilai AVE untuk setiap indikator-indikator:
Tabel 3. Uji Awal Validitas Konstruk Reflektif
Variabel Indikator Loading Factor Keterangan AVE X_Digital Marketing DM1 0,908 Valid 0,763 DM2 0,829 Valid DM3 0,849 Valid DM4 0,904 Valid M_Citra Perusahaan
CP1
0,891
Valid 0,720
CP2 0,863 Valid CP3 0,857 Valid CP4 0,792 Valid CP5 0,835 Valid Sumber: Output Smart PLS 3 (2024)
Secara  umum,  indikator  dengan outer  loading antara  0,40  –  0,70  harus  dihapus  dari skala ketika menghapus indikator mengarah pada peningkatan nilai composite reliability dan nilai average  variance  extracted (AVE).  Sedangkan  indikator  dengan  nilai outer  loading yang  sangat  rendah  (dibawah  0,40)  harus  di  eliminasi  dari  konstruk  (Hair  et  al.,  2017). Dikarenakan outer loading sangat jauh dari 0,4, dan di atas nilai AVE, oleh karenanya maka dapat  disimpulkan  bahwa  semua  indikator  telah  memenuhi rule  of  thumb .    Sehingga  tidak perlu dilakukan eliminasi indicator, dan melakukan estimasi ulang.

## b. Validitas Diskriminan (Discriminant Validity)
Validitas  diskriminan  adalah  sejauh  mana  suatu  konstruk  benar-benar  berbeda  dari konstruk lain oleh standar empiris. Validitas diskriminan menyatakan bahwa suatu konstruk itu  unik  dan  menangkap  fenomena  yang  tidak  diwakili  oleh  konstruk  lain  di  dalam  model. Untuk  menguji  validitas  diskriminan  dengan  konstruk  reflektif  yaitu  dengan  melihat  nilai cross  loading untuk  setiap  variabel  harus  >  0.70  (Hair  et  al.,  2017).  Berikut  ini  hasil  dari discriminant validity pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Nilai Cross Loading Kode DM CP X_DM1 0,908 0,817 X_DM2 0,829 0,661 X_DM3 0,849 0,782 X_DM4 0,904 0,827 M_CP1 0,805 0,891 M_CP2 0,729 0,863 M_CP3 0,712 0,857 M_CP4 0,719 0,792 M_CP5 0,794 0,835 Sumber: Output Smart PLS 3 (2024)
Ket: DM = Digital Marketing; CP = Citra Bank
Berdasarkan  tabel  diatas,  menunjukkan  bahwa  nilai  korelasi  indikator  suatu  konstruk lebih tinggi dibandingkan dengan konstruk lainnya.  Kemudian nilai cross loading pada setiap indikator  konstruk  sudah  sesuai  dengan  nilai  yang  disarankan  yaitu  sebesar  0,70.    Hasil  ini dapat disimpulkan bahwa data memiliki validitas diskriminan yang baik.

## c. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  untuk  membuktikan  akurasi,  ketepatan,  dan  konsistensi instrumen  dalam  mengukur  konstruk.  Untuk  mengukur  reliabilitas  dapat  dilakukan  dengan dua  cara  yaitu  dengan cronbach  alpha dan Composite  Reliability .  Namun  demikian penggunaan cronbach alpha untuk menguji relibilitas konstruk akan memberikan nilai yang lebih  rendah  ( under  estimate )  sehingga  lebih  disarankan  untuk  menggunakan composite reliability dalam  menguji  suatu  konstruk  (Ghozali  &  Latan,  2015). Rule  of  thumb yang digunakan  untuk  menilai  reliabilitas  suatu  konstruk  yaitu  nilai composite  reliability harus lebih  besar  dari  0,7.  Konstruk  harus reliable dikarenakan  agar  konstruk  menunjukkan ketepatan instrumen, konsistensi, dan akurasi dalam mengukur sebuah fenomena. Berikut ini hasil dari nilai composite reliability pada tabel dibawah ini sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Composite Reliability
Variabel Cronbach's Alpha Composite Reliability Keterangan X_Digital Marketing 0,896 0,928 Reliabel Y_Citra Bank 0,902 0,928 Reliabel Sumber: Output Smart PLS 3 (2024)
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  diatas,  menunjukkan  bahwa  nilai composite  reliability yang  dihasilkan  semua  konstruk  lebih  dari  0.7  dengan  nilai  minimum  yaitu  0,912  yang ditunjukkan oleh variabel citra perusahaan.  Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa semua konstruk dalam penelitian ini adalah reliable atau memenuhi uji reliabilitas.

## Hasil Uji Model Struktural (Inner Model)
Ketika  model  pengukuran  ( outer  model )  telah  menyatakan  hasil  yang  baik,  langkah selanjutnya  dalam  mengevaluasi  hasil  PLS-SEM  adalah  dengan  menilai  model  struktural ( inner model ).  Model struktural dianalisis yaitu sebagai upaya untuk menemukan bukti-bukti
yang  mendukung  model  teoritis  (hubungan  teoritis  antara  konstruk  eksogen  dan  konstruk endogen) (Avkiran & Ringle, 2018).
Uji model structural (inner model) pada kajian ini dilakukan melalui uji R- square yang digunakan  untuk  menunjukkan  sejauh  mana  konstruk  eksogen  menjelaskan  konstruk endogen.  Untuk  mengevaluasi  model  struktural  yaitu  dengan  nilai R-square yang menunjukkan kekuatan prediktif dari model. Rule of thumb yang digunakan yaitu 0,75; 0,50; dan 0,25 menunjukkan bahwa model kuat, moderat, dan lemah (Hair et al, 2017).  Hasil nilai R- square dapat dilihat pada tabel dibawah ini sebagai berikut:
Tabel 6. Nilai R-Square Variabel R Square R Square Adjusted Y_Citra Bank 0,789 0,787 Sumber: Output SmartPLS 3 (2024)
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pada  tabel  di  atas,  menunjukkan  bahwa  variabel citra  bankmempunyai  nilai  R- square sebesar  0,789  yang  berarti  bahwa  variabel  citra  bank dapat  dijelaskan  oleh  konstruk digital  marketing dengan  persentase  sebesar  78,9  persen, sedangkan  sisanya  sebesar  21,1  persen  di  pengaruh  oleh  factor  lain  yang  tidak  dikaji  pada penelitian  ini.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  uji  model struktural ( inner model ) dari variabel Y_Citra Bank termasuk kategori model yang “kuat”.

## Hasil Pengujian Hipotesis dan Pembahasan

## Uji Hipotesis
Pengujian  selanjutnya  yaitu  melihat  signifikansi  yang  mewakili  hubungan  yang dihipotesiskan  antara  konstruk  atau  melihat  pengaruh  antar  variabel  pada path  coefficients menggunakan prosedur bootsrapping .  Selanjutnya yaitu output bootsrapping untuk  melihat besaran nilai T-statistik.
Gambar 2. Model Hubungan Konstruk Penelitian Dengan Metode Bootstrapping
Tabel 7. Koefesien Jalur Hipotesis Path Coefficient T-Statistics P Value Keterangan X_Digital Marketing -> Y_Citra Bank 0,888 32,569 0,000 Diterima Sumber: Output Smart PLS 3, 2024.
Dari  pengujian  hipotesis  yang  dilakukan  diketahui  bahwa digital  marketing melalui fulfillment/reliability ¸ website  design , customer  service ,  dan secutity/privacy memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  citra  bank  dengan  dimensi likeability , competence , quality , performance ,  dan responsibility .  Hal  ini  menjelaskan  bahwasanya  jika  kegiatan digital  marketing dapat  dimaksimalkan  dengan  baik  oleh  manajemen  perusahaan,  maka  hal ini akan membentuk citra bank yang semakin baik.
Fulfillment  dan  reliability  adalah  kunci  dalam  memastikan  bahwa  pelanggan mendapatkan apa yang dijanjikan oleh bank. Dalam konteks digital marketing, keandalan ini terlihat  dalam  konsistensi  pelayanan  dan  kepuasan  pelanggan  yang  ditunjukkan  melalui ulasan  positif  dan  testimoni.  Ketika  bank  selalu  memenuhi  janji  mereka,  ini  mencerminkan competence (kompetensi) dan performance (kinerja) bank yang andal, yang secara langsung memperkuat  citra  bank  sebagai  institusi  yang  dapat  dipercaya  dan  bertanggung  jawab ( responsibility ).
Desain website yang baik bukan hanya soal estetika, tetapi juga fungsionalitas. Sebuah website  yang  user-friendly,  responsif,  dan  mudah  diakses  memberikan  pengalaman  positif kepada  pengguna,  yang  meningkatkan likeability (kesukaan)  dan  persepsi quality (kualitas) bank. Website yang dirancang dengan baik menunjukkan kemampuan bank untuk beradaptasi dengan teknologi modern, yang mencerminkan competence dan performance yang tinggi. Hal ini memperkuat citra bank sebagai institusi yang modern dan berkualitas.
Selanjutnya  terkait  layanan  pelanggan  yang  responsif  dan  efektif  adalah  pilar  utama dalam membangun hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Layanan ini mencerminkan responsibility (tanggung  jawab)  dan competence (kompetensi)  bank  dalam  menangani kebutuhan dan keluhan pelanggan. Pelayanan yang baik meningkatkan likeability (kesukaan) pelanggan terhadap bank, serta menunjukkan komitmen bank terhadap quality layanan yang diberikan, yang pada akhirnya memperkuat citra bank di mata publik.
Kemudian  untuk  keamanan  dan  privasi  adalah  hal  yang  sangat  krusial  dalam  industri perbankan. Ketika bank berhasil menjaga data dan informasi pribadi pelanggan dengan baik, ini menunjukkan tingkat responsibility yang tinggi serta competence dalam mengelola aspek- aspek  teknologi  dan  keamanan.  Tingkat  keamanan  yang  tinggi  meningkatkan likeability pelanggan, karena mereka merasa lebih aman dan percaya pada bank. Hal ini juga berdampak positif pada persepsi quality bank, di mana pelanggan melihat bank tersebut sebagai lembaga yang  mengutamakan  keamanan  dan  privasi,  yang  pada  akhirnya  meningkatkan  citra  bank secara keseluruhan.
Hasil penelitian ini didukung dengan teori yang dikemukakan oleh Kotler & Amstrong (2012) yang mengatakan bahwa  kegiatan  pemasaran dan  penciptaan  citra  merek dewasa  ini tidak  lagi  dapat  menempatkan  konsumen  dan  calon  konsumen  sebagai  target.  Masyarakat telah dibombardir oleh berbagai iklan dan informasi di media online. Sehingga, kebanyakan pelanggan  sekarang  lebih  mempercayai f- faktor;  friends,  families,  fans dan followers di media  sosial  daripada  iklan  dan  pendapat  pakar.  Beberapa  aktifitas digital  marketing nya yaitu Social  media  Marketing (SMM)  dan content  marketing adalah  tools  yang  paling berpengaruh terhadap pembentukan persepsi citra merek/perusahaan.
Selain  itu  hasil  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya  juga  mengungkapkan  jika digital  marketing memberikan  pengaruh terhadap citra perusahaan, diantaranya yaitu penelitian yang dilakukan oleh Abdu & Hidayat (2018), Kennis & Octavia (2024), Saputro (2020), Yahya & Soesant (2023), Cardoso (2023), Mustika et al (2021), dan Lazuardi et al (2023), yang menyimpulkan bahwa digital marketing memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap citra perusahaan.
Saat  ini  penggunaan digital  marketing banyak  di  gunakan  oleh  perusahaan  demi mengikuti  perkembangan  zaman.  Berkembangnya  teknologi  informasi  saat  ini  khususnya pada media  social ,  telah  mempengaruhi  perusahaan  mengalihkan  strategi  pemasarannya melalui social media , karena melalui social media perusahaan dapat secara otomatis melihat antusiasme masyarakat  melalui insight yang telah terdata secara otomatis pada social media yang digunakan (Mustika et al., 2021).
Digital  marketing merupakan  bentuk  usaha  untuk  melakukan  pemasaran  dan mempromosikan  sebuah brand atau  produk  melalui  dunia  digital  atau  internet.  Dengan tujuannya  bisa  menjangkau  konsumen  maupun  calon  konsumen  secara  cepat  dan  tepat waktu (Cardoso 2023). Sederhananya, digital  marketing adalah cara untuk memasarkan dan mempromosikan produk atau brand tertentu melalui media digital (Lazuardi et al., 2022).

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan telah dilakukan, maka dapat disimpulkan Digital  marketing memiliki  pengaruh  terhadap  citra  perusahaan.  Hal  ini  menjelaskan bahwasanya  jika  kegiatan digital  marketing dapat  dimaksimalkan  dengan  baik  oleh manajemen perusahaan, maka hal ini akan membentuk citra perusahaan yang semakin baik.

## REFERENSI
Abdu, R. (2018). Pengaruh Digital  Marketing Terhadap Corporate  Image Pada PT AHM  di Kota Bandung Tahun 2017. E-Proceeding of Applied Science , 4 (2). Ali, H., & Limakrisna, N. (2013). Metodologi penelitian (petunjuk praktis untuk pemecahan masalah bisnis, penyusunan skripsi, tesis, dan disertasi). Deeppublish: Yogyakarta .
Avkiran,  N.,  &  Ringle,  C.  (2018).  Partial  Least  Squares  Structural  Equation  Modeling: Recent  Advances  in  Banking  and  Finance.  In Handbook  of  Market  Research . https://doi.org/10.1007/978-3-319-71691-6
Cardoso,  I.  D.  L.  M.  (2023). Pengaruh  Digital  Marketing  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan Serta  Implikasi  Terhadap  Citra  Perusahaan  (Studi  kasus  pada  PT  Bank  Rakyat Indonesia Tbk di Indonesia) (Doctoral dissertation, Universitas Atma Jaya Yogyakarta).
Cooper dan Schindler. ( 2014 ). Bussiners Research Method . New York: McGraw-. Hill
Fika,  S.,  Salsabilla,  W.,  &  Batangriyan,  R.  (2020).  Pengaruh  Digital  Marketing  Terhadap Brand  Image  Di  Pt  .  Central  Global  Network. Jurnal  Bisnis  Dan  Pemasaran , 10 (September).
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares : Konsep, Teknik dan Aplikasi Smart PLS 3.0 untuk Penelitian Empiris. In Universitas Diponegoro .
Gupron, G., & Yandi, A. (2022). Meningkatkan Citra Perbankan Melalui Kualitas Pelayanan Dan  Customer  Relationship  Management  pada  BNI  KC  Simpang  Rimbo  Kota Jambi. Jurnal Manajemen Terapan dan Keuangan , 11 (01), 186-197.
Hair,  J.  F.,  Sarstedt,  M.,  Hopkins,  L.,  &  Kuppelwieser,  V.  G.  (2014).  Partial  Least  Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM): An Emerging Tool in Business Research. In European  Business  Review (Vol.  26,  Issue  2). https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013- 0128
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An Assessment of The Use of Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Marketing Research. Journal of the Academy of Marketing Science , 40 (3). https://doi.org/10.1007/s11747-011-0261-6
Kartajaya, H., Kotler, P., & Setiawan, I. (2019). Marketing 4.0: Bergerak dari Tradisional ke Digital | Philip Kotler,. In Book .
Kennis, V., & Octavia, A. (2024). Pengaruh Digital Marketing Terhadap Kepuasan Nasabah Dengan  Citra  Perusahaan  Sebagai  Variabel  Mediasi  pada  PT  Bank  Pembangunan Daerah Jambi Kcp Pemayung. Jurnal Manajemen Terapan dan Keuangan , 13 (01), 137- 151.
Kotler. (2013). Manajemen Pemasaran Jilid 2. In Penerbit Erlangga . Kotler, P., & Armstrong, G. (2012). Prinsip-Prinsip Pemasaran Edisi 13. Journal of Chemical Information and Modeling , 01 (01).
Lazuardi, A. R., TS, A. R., Sudaryo, Y., & Efi, N. A. S. (2022). Analisis Penerapan Digital Marketing  Terhadap  Citra  Perusahaan  Melalui  Kepuasan  Nasabah  Sebagai  Variabel Intervening. Jurnal  Ilmiah  Manajemen,  Ekonomi,  &  Akuntansi  (MEA) , 6 (2),  1881- 1899.
Muqorobin, M. M., Anggraini, A., Rahmawati, A. D., Yohanes, D., & Ifkarina, F. D. (2021). Pengaruh  Open  Banking  berbasis  Open  API  terhadap  Eksistensi  Perbankan. MAKSIMUM , 11 (2). https://doi.org/10.26714/mki.11.2.2021.75-84
Mustika, S., Angreni, W., & Perwito, P. (2021). Pengaruh Digital Marketing Terhadap Citra Perusahaan  Pada  PT.  Pos  Indonesia  (Persero)  Bandung  40000. Jurnal  Ilmiah Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi (MEA) , 5 (2), 1543-1553.
Saputro,  W.  A.  (2020).  Pengaruh  Digital  Marketing  Dan  Layanan  Purna  Jual  Terhadap Keputusan  Pembelian  Yang  Dimoderasi  Oleh  Citra  Perusahaan. Media  Manajemen Jasa , 8 (2). Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . CV. Alfabeta.
Wicaksana,  I.  (2021). Pengaruh Pemasaran  Digital  dan Kualitas Produk  Terhadap Loyalitas Melalui  Kepuasan  pada  Pelanggan  Usia  Muda. Jurnal  Manajemen  Kewirausahaan , 18 (1). Yahya,  Y.,  &  Soesanto,  H.  (2023). Pengaruh  Digital  Marketing  dan  Kepuasan  Pelanggan Terhadap  Citra  Perusahaan  serta  Dampaknya  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan  PDAM Kabupaten Semarang (Doctoral dissertation, Undip; Fakultas Ekonomika & Bisnis).