Judul: Performance Determinant on Fintech Peer-to-Peer Lending in Indonesia
Abstrak: Fintech globally continues to experience an increase in 2020 which the fintech investment reaching USD 48,8 billion, and in 2021 the third quarter will double to USD 94,7 billion. The problem faced by P2P companies is that during the pandemic, the value of Non-Performing Loans (NPL) for P2P touched the highest in 2020, reaching 8,8%. In 2021, even though the NPL is in good condition, there is a fluctuating pattern. In the profitability aspect, after the pandemic, P2PL profitability increased dramatically from -7,36% in early 2021 to the highest recorded at 10.85%. This high level of profitability has had a very significant effect on fintech growth from 2018 to 2021. The dynamics and developments in the P2PL fintech industry are interesting for deeper analysis. In this study, the aims were to map the P2PL fintech industry, find out the determinants of ROE, and determine the determinants of NPL. In this study, the data used came from surveys to each of the P2PL fintech companies to obtain independent variable data. The analytical method used is the ordinal logistic regression method to determine the relationship between variables. The data collected is from 2019 to 2021. From the results of the hierarchical clustering mapping, there are three companies in cluster 1 where this company has the best performance, namely the highest disbursement and low NPL. In cluster two, there are 77 companies with disbursement below the total disbursement average and NPL below the total NPL average. While in cluster 3, there are 14 companies with high NPL values and low disbursement. Based on the results of ordinal logistic regression analysis, there are 11 independent variables that affect ROE, monthly active user, Operational Costs on Operational Revenues ratio (BOO), the use of biometrics, the use of robotic process automation, the use of SLA, integrated platform, distribution time, delivery of accurate information, the use of social media, the use of features chat on the application, and the type of credit scoring used. Based on the results of ordinal logistic regression analysis for NPL, there are 4 independent variables that influence NPL, the use of biometrics in lending, the use of digital marketing in promotions, the use of digital signatures in lending, and the use of social media. From the results of this study, there are several policy implications. The performance mapping dominated only some companies with high disbursement and good NPL value. These results show that the P2P lending industry needs to be more mature. The results of this study can be used as a reference for the government to maintain the fintech lending ecosystem. The ease of obtaining credit insurance, the vacation of licensing, and encouraging investment to increase technological innovation must be carried out so that the business climate for fintech lending remains good. The government's role as a supervisor is also very instrumental in determining the success of the fintech lending business line.
Keyword: Determinant, Fintech P2PL, NPL, Performance, ROE

Judul: Analisis Faktor Kesuksesan Fintech Peer to Peer Lending Syariah Studi Kasus Investree
Abstrak: Fintech P2P Lending merupakan layanan interfacing pembiayaan online yang mempertemukan antara pemilik modal dan pihak yang kekurangan modal. P2P Lending tumbuh subur di Indonesia karena tingginya jumlah UMKM yang tidak mampu mendapatkan akses pembiayaan dari perbankan ataupun lembaga keuangan formal lain. Tahun 2018 P2P Lending syariah mulai bemunculan. Salah satu P2P Lending Syariah yang sukses memberikan pembiayaan dalam jumlah besar adalah Investree. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang memengaruhi kesuksesan fintech P2P Lending Investree beserta prioritas setiap faktornya dengan menggunakan metode Analytical Network Process (ANP). Penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis model pembiayaan yang ada di Investree. Hasil prioritas faktor secara keseluruhan menunjukkan bahwa tiga faktor yang paling memengaruhi kesuksesan Investree adalah segmentasi pasar yang valid, permodalan eksternal, jaringan bisnis yang luas, dan. Model pembiayaan Investree saaat ini adalah Invoice Financing dan Online Seller Financing.
Keyword: fintech P2P Lending, Investree, faktor kesuksesan, model pembiayaan

Judul: Hematuria akibat asam jengkolat pada marmut (Guinea pig)
Abstrak: Asam jengkolat merupakan asam amino yang terdapat bebas dalam buah jengkol yang letaknya tersebar rata dalam buah jengkol, tidak tertimbun di bagian tertentu, ikut termakan bila memakan buah jengkol. Ganggguan keracunan jengkol berasal dari kandungan asam jengkolat yang terdapat dalam buahnya. Jumlah asam jengkolat yang ikut termakan tidak dapat dikurangi dengan cara menghindari memakan bagian-bagian tertentu dari buahnya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan adanya hematuria akibat asam jengkolat pada marmut. Asam jengkolat diekstrak dari buah jengkol tua dan segar. Ekstrak buah jengkol berupa serbuk kristal asam jengkolat yang berwarna putih diperoleh sebanyak 1,1117 g. Serbuk kristal asam jengkolat ini sebelum dicekokkan pada marmut dilakukan beberapa pengujian terlebih dahulu yaitu, uji ninhydrin, uji belerang, uji kromatografi lapis tipis (KLT) dengan eluen butanol, asetat, air dengan perbandingan 4: 1:1, dan uji kelarutan dalam air. Dari uji-uji tersebut terbukti bahwa, asam jengkolat memberikan reaksi yang positif dengan uji ninhydrin dengan memberikan hasil warna visualisasi coklat keunguan, membentuk endapan hitam PbS pada uji belerang, memiliki Rf sebesar 0,30 dan sulit larut dalam air dengan daya larut sebesar 1,02 g asam jengkolat dalam 1 liter air pada suhu 30°C. Kemudian serbuk kristal asam jengkolat ini dicekokkan pada marmut dengan berbagai dosis yaitu, 0, 1, 4, 8 dan 14 dosis standar (g asam jengkolat/ 100 g berat badan marmut). Penentuan hematuria akibat asam jengkolat dilakukan pada jam ke- 0. 1, 2, 3 sampai jam ke-8 dengan menggunakan mikroskop. Respon hematuria akibat pemberian asam jengkolat mengalami kenaikan dengan semakin naiknya jumlah dosis asam jengkolat, mulai dari dosis 1. 4. 8 dan 14 dosis standar jumlah eritrosit meningkat secara teratur, yaitu 19 eritrosit/LPB. 22 eritrosit/ LPB, 27 eritrosit/ LPB dan 37 eritrosit/ LPB. Pemberian asam jengkolat dengan dosis yang berbeda memberikan respon hematuria yang berbeda nyata (p<0,01) pada marmut. Kemudian rataan jumlah eritrosit (respon hematuria) meningkat tajam pada jam ke-4 untuk setiap dosis, dan mengalami penurunan pada jam ke-5 dan ke-6. Dari pemeriksaan urin secara mikroskopis terhadap adanya hematuria dan adanya kristal asam jengkolat memberikan nilai (p>0.01), artinya tidak ada asosiasi antara adanya kristal asam jengkolat. Ini menunjukkan bahwa kristal asam jengkolat bukan penyebab hematuria pada marmut yang diberi asam jengkolat.
Keyword: acid