Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X
COVID-19 DAN EFISIENSI BIAYA OPERASIONAL TERHADAP
PENDAPATAN OPERASIONAL (BOPO)
Kurniasari Dwi Pratiwi.
Djuminah.
Universitas Sebelas Maret Email: kurniasaridwipratiwi@gmail.
Universitas Sebelas Maret Email: djuminah80@gmail.
Abstract Transformasi digital dan pandemi Covid-19 merupakan dua fenomena besar yang terjadi secara beriringan pada seluruh sektor industri.
Penelitian ini dimaksudkan untuk menganalisis pengaruh digitalisasi perbankan dan pandemi Covid-19 terhadap efisiensi operasional bank, yang diukur menggunakan rasio Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO).
Data yang digunakan merupakan data panel sekunder dari 40 bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama 7 tahun, dengan total 13 bank yang menjadi sampel pengamatan observasi.
Metode analisis yang digunakan adalah regresi linear berganda dengan uji asumsi klasik sebagai pendukung validitas model.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara bersamaan, nilai transaksi, jumlah pengguna, dan variabel dummy COVID-19 berpengaruh signifikan terhadap BOPO.
Variabel jumlah pengguna memiliki pengaruh negatif.
Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa meskipun digitalisasi dan pandemi menjadi faktor penting dalam transformasi perbankan, ternyata tidak memiliki pengaruh yang cukup kuat pada efisiensi operasional pada tahun pengamatan.
Kata kunci: Digitalisasi Perbankan.
BOPO.
COVID-19.
Efisiensi Operasional PENDAHULUAN Latar Belakang Perbankan digital muncul menjadi salah satu penerapan e-commerce paling menguntungkan selama dekade terakhir (Lee, 2.
Kemunculan tersebut membawa dampak positif bagi para nasabah dan memungkinkan bank menyediakan berbagai jenis produk keuangan yang lebih baik, cepat dan aman serta meminimalkan biaya transaksi, sehingga dapat menghemat biaya, meningkatkan profitabilitas dan memberikan layanan yang lebih baik sehingga memberikan kenyamanan dan keamanan untuk nasabah (Richard Glavee-Geo.
Aijaz Ahmed Shaikh, 2.
Dengan demikian, perbankan digital terdorong untuk mempertimbangkan strategi pemasaran dan promosi menganai produk- produknya menggunakan internet sebagai platform (Al-qeisi & Hegazy, 2.
Titik krusial dalam transformasi perbankan ini adalah pencapaian efisiensi operasional, hal tersebut merupakan salah satu fondasi utama kesehatan finansial perbankan.
Pengukuran efisiensi operasional yaitu dengan mengandalkan nilai BOPO sebagai proksi utama.
kecil rasio yang didapat, semakin tangguh kemampuan bank dalam mengendalikan struktur biayanya (Alnemer, 2.
Seiring berjalannya waktu mengenai transformasi digital, situasi menjadi kian pelik dengan datangnya pandemi COVID-19.
Di satu sisi, pandemi bertindak sebagai stimulan yang Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X mendorong percepatan adopsi layanan perbankan digital di tengah masyarakat (Naidu & Charan, 2.
Namun di sisi lain, krisis ini justru melahirkan beban biaya baru yang tidak terduga, mulai dari penyediaan infrastruktur kerja jarak jauh (WFH) hingga penguatan benteng keamanan siber yang kian mendesak (Albu & Blaga, 2.
Implikasi lebih jauh dari persimpangan dua kekuatan digitalisasi dan pandemi inilah yang menjadi jantung penelitian ini.
Berangkat dari latar belakang tersebut, riset ini secara spesifik dirancang untuk membedah dan mengukur pengaruh bersih dari dinamika adopsi digital yang direpresentasikan oleh nilai transaksi dan jumlah pengguna serta dampak dari guncangan pandemi terhadap efisiensi operasional perbankan di Indonesia, yang tercermin pada rasio BOPO.
Tinjauan Pustaka Efisiensi bank pada dasarnya menunjukkan seberapa lihai manajerialnya dalam menekan biaya untuk menghasilkan keuntungan.
Untuk mengukur efisiensi tersebut yaitu dengan menggunakan rasio BOPO.
Jika perusahaan memiliki nilai BOPO yang besar, berarti perusahaan tersebut memiliki ketidak efisienan dalam biaya operasional yang dikeluarkan (Sullivan & Widoatmodjo, 2.
Tentu saja, bank yang efisien punya peluang lebih besar untuk terus bersaing dan bertahan dalam jangka panjang.
Dari hasil rasio yang didapat pada BOPO menjadi cerminan dalam kemampuan manajemen untuk meningkatkan efisiensi biaya guna menghasilkan keuntungan.
Rasio BOPO menjadi proksi yang paling umum digunakan untuk mengukur efisiensi ini, di mana nilai yang lebih rendah mengindikasikan manajemen biaya yang lebih baik dan operasional yang lebih efisien (Jolaiya, 2.
Tingkat efisiensi yang tinggi merupakan prasyarat bagi bank untuk dapat bersaing dan menjaga keberlanjutan usahanya dalam jangka panjang.
Pengaruh Digitalisasi: Literatur di bidang keuangan dan teknologi secara konsisten berargumen bahwa digitalisasi merupakan salah satu jalan utama menuju efisiensi.
Peningkatan volume transaksi dan jumlah pengguna pada platform digital secara teoritis diasumsikan dapat menekan struktur biaya konvensional.
Mekanismenya beragam, mulai dari reduksi kebutuhan akan jaringan kantor cabang fisik yang mahal, otomatisasi layanan nasabah, hingga pemrosesan transaksi yang lebih cepat dan murah (Lolemo & Pandya, 2.
Dampak Krisis: Krisis eksternal seperti pandemi COVID-19 memiliki dampak yang ambigu terhadap biaya operasional.
Di satu sisi, krisis dapat mendorong penghematan biaya melalui pembatasan perjalanan dinas atau penutupan sementara kantor.
Di sisi lain, krisis juga dapat memicu biaya tak terduga, seperti investasi pada infrastruktur teknologi untuk kerja jarak jauh, peningkatan protokol kesehatan, dan biaya mitigasi risiko operasional lainnya (Albu & Blaga, 2.
Oleh karena itu, dampak bersihnya terhadap BOPO perlu diuji secara empiris.
Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X
METODE PENELITIAN
Populasi dan Sampel Penelitian kuantitatif dipilih pada penelitan ini bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan sebab-akibat antara variabel independen .
igitalisasi dan pandem.
dan variabel dependen .
fisiensi operasiona.
, serta untuk membandingkan kondisi efisiensi pada dua periode waktu yang berbeda .
ebelum dan selama pandem.
Populasi terpilih dalam penelitian ini adalah seluruh Bank yang terdaftar di BEI (Bursa Efek Indonesi.
Sampel merujuk pada subdivisi populasi yang digunakan observasi pada penelitian (Susanto, dkk.
, 2.
Pemilihan sampel dilakukan menggunakan metode purposive sampling sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan secara ketat, yaitu bank yang secara konsisten beroperasi dan mempublikasikan laporan tahunan lengkap selama periode pengamatan dari tahun 2017 hingga 2023.
Berdasarkan proses seleksi tersebut, diperoleh sampel akhir sebanyak 13 bank.
Definisi Operasional Variabel Variabel Tabel 1.
Definisi Operasional Variabel Penelitian Definisi Operasional Skala Ukur
Digital Perbankan COVID-19
BOPO
Penggunaan teknologi digital oleh bank untuk menyediakan layanan perbankan secara online - Jumlah Pengguna:
Jumlah pengguna aktif layanan digital perbankan .
isalnya aplikasi mobile bankin.
- Nilai Transaksi: Jumlah transaksi yang dilakukan melalui platform digital Dummy Variabel: 1 jika periode pengamatan termasuk dalam masa pandemi, 0 jika Covid-19 yang muncul pada bulan Maret 2020 dan berlanjut sampai periode yang relevan dengan data yang digunakan.
Diukur dengan dummy variabel.
Mengukur efisiensi operasional bank BOPO:
dengan melihat seberapa besar biaya yang dikeluarkan untuk menghasilkan pendapatan operasional.
Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X
RESULTS AND DISCUSSION
Results Descriptive Statistics Tabel 2.
Deskriptif Statistik Pada tabel 2 menyajikan hasil dari pengolahan data sekunder deskriptif statistik berupa: variabel nilai transaksi menunjukkan selisih yang cukup banyak dengan standar deviasi yang masif, mengindikasikan kesenjangan mengenai skala operasional yang besar antara bank-bank dalam sampel.
Pola yang sama juga terlihat pada variabel jumlah Variabael Nilai Transaksi dengan nilai minimum 15.
000, nilai 000 dengan rata-rata (Mea.
: 18.
Artinya, rata-rata nilai transaksi selama periode penelitian adalah sebesar 18.
Namun, nilai standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa nilai transaksi antar bank pada periode yang berbeda sangat bervariasi atau memiliki sebaran data yang besar.
Jumlah Pengguna dengan nilai minimum 2.
200 pengguna aktif, nilai maximum 000 pengguna aktif dengan rata-rata: 1.
Artinya.
Jumlah pengguna aktif memiliki nilai rata-rata 2 juta, namun dengan standar deviasi yang besar, ini menandakan adanya perbedaan yang signifikan antar data.
Kemungkinan dikarenakan sampel outlier atau perbedaan skala pengguna yang sangat besar antar bank atau tahun.
BOPO dengan nilai minimum 43,80, nilai maximum : 99,40 dan dengan nilai rata-rata:
76,6110.
Artinya rata-rata nilai BOPO adalah 76,61.
Nilai ini menunjukkan mengenai efisiensi operasional bank.
Karena nilai BOPO yang tinggi mengartikan efisiensi yang rendah, maka dapat dikatakan rata-rata efisiensi bank dalam penelitian ini masih cukup Variasi antar data juga cukup besar, terlihat dari standar deviasi sebesar 12,37.
Regresi Linear Berganda Tabel 3.
Model Summary Berdasarkan dari hasil yang disajikan menjelaskan bahwa nilai R = 0,297 untuk melihat hubungan antara variabel independent dan BOPO sangat kuat.
Sedangkan nilai R Square = 0,88 yang menjelaskan bahwa sebesar 88% BOPO dapat dijelaskan oleh variabel Nilai Transaksi.
Jumlah Pengguna dan COVID-19.
Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X Tabel 4.
ANOVA
Berdasarkan hasil pada tabel diatas nilai Sig.
= 0,000 (< 0,.
yang menunjukkan bahwa model regresi memiliki signifikansi secara simultan.
Artinya, variabel independen Nilai Transaksi.
Jumlah Pengguna dan COVID-19 secara keseluruhan berpengaruh signifikan terhadap BOPO.
Tabel 5.
Koefisien Nilai Transaksi memiliki nilai koefisien: 0,00002964 .
Artinya: Setiap penambahan nilai transaksi, akan meningkatkan BOPO sebesar 0,00002964, dengan asumsi variabel lain konstan.
Sedangkan nilai signifikansi (Sig.
) = 0,137 > 0,05, artinya pengaruh tidak signifikan secara statistik.
Jumlah pengguna aktif dengan nilai koefisien: -0,0000004588 .
Artinya:
Setiap peningkatan jumlah pengguna akan menurunkan BOPO sebesar 0,0000004588.
Sedangkan nilai signifikansi = 0,086, yang berarti mendekati signifikan pada taraf 10%, tapi masih dianggap tidak signifikan pada taraf 5%.
COVID-19 dengan nilai Koefisien: 2,288.
Artinya: Masa pandemi COVID-19 .
ummy = .
menurunkan BOPO sebesar 2,288 dibandingkan dengan masa sebelum pandemi .
ummy = .
, meskipun pengaruh ini tidak Untuk nilai signifikansi = 0,431 > 0,05, artinya tidak signifikan secara statistik.
Uji Asumsi Klasik Gambar 1.
Histogram Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X Hasil yang disajikan pada gambar diatas merupakan hasil pengujian uji normalitas menggunakan histogram menjelaskan bahwa pola yang terbentuk mendekati kurva hipotesis yang didapatkan dari penjelasan diatas sebagai berikut:
HCA: Residual memiliki distribusi normal Ha: Residual tidak memiliki distribusi normal Dari pernyataan diatas kita dapat menyimpulkan bahwa hipotesis normalitas pada data penelitian terdistribusi dengan normal dan uji normalitas dianggap terpenuhi.
Artinya HCA diterima dan Ha ditolak.
Tabel 6.
Uji Multikolinearitas Pada uji multikolinearitas kita dapat menginterpretasi pada tabel yang disajikan diatas, dimana hasil dari nilai tolerance < 0,1 dan VIF > 10.
Apabila kita melihat pada hasil diatas, diketahui nilai tolerance dari uji multikolinearitas pada tabel tersebut nilai transaksi sebesar .
, jumlah pengguna sebesar .
Covid-19 sebesar .
Sedangkan untuk nilai VIF, nilai transaksi sebesar .
, jumlah pengguna sebesar .
Covid-19 sebesar .
Maka data tersebut lolos dari uji multikolinearitas.
Tabel.
Durbin-Watson Dimana hasil Durbin-Watson dapat langsung kita lihat pada tabel diatas.
Perolehan nilai DW = 0,576.
Dengan pernyataan hipotesis yang kita lakukan adalah:
HCA: tidak ada autokorelasi Ha: ada autokorelasi Analisis autokorelasi dilakukan melalui perbandingan nilai durbin-watson yang diperoleh dengan nilai batas pada tabel durbin watson.
Untuk menentukan hasil hipotesis pada uji autokorelasi adalah dw < dl.
Maka hasil hipotesis yang didapatkan adalah HCA ditolak, ada autokorelasi positif.
Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X Uji Beda Tabel 8.
Uji t Tabel diatas merupakan hasil Uji t (Paired Samples Tes.
untuk menjelaskan perbedaan BOPO sebelum dan sesudah adanya pandemi Covid-19.
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari perlakuan sebelum dan sesudah adanya Covid-19.
Dapat dilihat bahwa nilai p-value = 0.
109 > 0.
05, maka tidak ada perbedaan signifikan antara prapandemi dan pasca adanya pandemi Covid-19.
Artinya, secara perhitungan statistik perubahan BOPO yang terjadi sebelum dan sesudah adanya pandemi tidak signifikan.
Dengan demikian pernyataan hipotesis yang dibuat adalah, nilai p-value > 0.
05, maka HCA diterima yang berarti tidak ada perbedaan yang signifikan antara pra-pandemi dan pasca adanya pandemi Covid-19.
Uji Hipotesis Tabel 9.
Uji Hipotesis Hasil tabel diatas menjelaskan mengenai hipotesis yang dilihat melalui nilai Signifikansi.
Hasil nilai transaksi untuk nilai sig.
= 0,137 > 0,05, sehingga HCA diterima.
Artinya, nilai transaksi tidak berpengaruh signifikan terhadap BOPO.
Jumlah Pengguna terhadap BOPO, nilai Sig.
= 0,086, yaitu tidak signifikan pada Artinya, jumlah pengguna hampir berpengaruh signifikan menurunkan BOPO.
COVID-19 terhadap BOPO, nilai Sig.
= 0,431 > 0,05, sehingga HCA diterima.
Artinya.
COVID-19 tidak berpengaruh signifikan terhadap BOPO.
2 Diskusi Penelitian ini dilakukan untuk mencari tau mengenai pengaruh digitalisasi perbankan dan dampak Covid-19 terhadap efisiensi operasional bank.
Pada hasil statistik deskriptif menunjukkan bahwa variasi yang ditunjukan pada nilai transaksi dan jumlah pengguna antar bank dan antar waktu pada nilai standar deviasi adalah besar.
Hal ini menunjukkan adanya ketimpangan mengenai adopsi digitalisasi di sektor perbankan.
Hasil regresi linear berganda menunjukkan hasil model secara simultan signifikan, artinya secara bersama-sama nilai transaksi, jumlah pengguna, dan Covid-19 berpengaruh terhadap BOPO.
Namun, hasil analisis menjelaskan tidak adanya variabel yang berpengaruh signifikan pada BOPO.
Variabel jumlah pengguna memiliki pengaruh negatif, yang artinya peningkatan jumlah pengguna digital dapat Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X menurunkan BOPO atau digitalisasi perbankan dapat meningkatkan efisiensi pada operasional bank, meskipun belum kuat secara statistik.
Uji asumsi klasik menunjukkan data telah sesuai asumsi normalitas dan tidak terjadi multikolinearitas.
Tetapi, ditemukan adanya autokorelasi positif terlihat dalam nilai Durbin-Watson yang lebih kecil dari batas bawah.
Hal ini menunjukkan kemungkinan adanya pola berulang dalam residual yang perlu diperhatikan.
Sementara itu, berdasarkan uji beda, tidak ditemukan perbedaan yang signifikan terhadap nilai BOPO pada periode pandemi dan pasca pandemi Covid-19, hasil tersebut mengartikan bahwa pandemi tidak mempengaruhi efisiensi operasional bank dalam periode yang diamati.
Pada hasil
keseluruhan, meskipun digitalisasi dan pandemi Covid-19 menjadi fenomena penting dalam transformasi industri perbankan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengaruhnya terhadap efisiensi operasional bank (BOPO) masih belum signifikan secara statistik dalam jangka
KESIMPULAN
Penelitian ini mengenai pengaruh digitalisasi perbankan dan Covid-19 terhadap efisiensi operasional bank, yang memperoleh hasil: terdapat variabilitas yang cukup besar dalam nilai transaksi dan jumlah pengguna antar bank dan rentan waktu.
Variabel nilai transaksi, jumlah pengguna, dan COVID-19 bersama-sama mempengaruhi efisiensi operasional bank Tetapi variabel dihitung secara terpisah, hasil analisis menjelaskan tidak adanya variabel yang berpengaruh signifikan pada BOPO.
Namun, pada variabel jumlah pengguna menunjukkan pengaruh negatif yang mendekati signifikan (Sig.
= 0,.
, mengindikasikan bahwa peningkatan penggunaan layanan digital berpotensi menurunkan BOPO dan dapat meningkatkan efisiensi operasional bank.
Rata-rata nilai BOPO menunjukkan bahwa efisiensi operasional bank di Indoneisa masih tergolong rendah.
Artinya, sebagian besar pendapatan operasional masih terserap untuk menutupi biaya operasional.
Berdasarkan hasil uji beda, tidak ditemukan perbedaan yang signifikan terhadap nilai BOPO pada periode pandemi dan pasca pandemi Covid-19.
Hal ini mengindikasikan bahwa pandemi tidak secara nyata mempengaruhi efisiensi operasional bank.
ACKNOWLEDGEMENT
Seluruh data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang bersumber dari laporan tahunan bank dan sumber publikasi resmi lainnya.
Hal ini membuat peneliti bergantung pada kelengkapan, konsistensi, dan keakuratan data yang disediakan oleh masing-masing bank, yang bisa jadi berbeda-beda dalam metode pelaporan, terutama dalam pencatatan jumlah pengguna digital.
Pengukuran Digitalisasi yang Terbatas Indikator digitalisasi yang digunakan hanya mencakup dua variabel, yaitu nilai transaksi dan jumlah pengguna digital.
Kedua variabel ini belum sepenuhnya mampu menangkap kompleksitas adopsi teknologi digital dalam sistem operasional perbankan, seperti kualitas infrastruktur digital, integrasi teknologi, atau tingkat penggunaan fitur-fitur digital lanjutan oleh Jurnal Manajemen Dayasaing Volume 27 No.
2 Desember 2025 Website : https://journals2.
id/index.
php/dayasaing/index e-ISSN : 2541-254X Periode Waktu yang Terbatas Rentang waktu penelitian dari 2017 hingga 2023 memberikan gambaran yang cukup representatif, namun efek digitalisasi dan pandemi terhadap efisiensi operasional bank kemungkinan membutuhkan waktu lebih panjang untuk menunjukkan pengaruh yang signifikan secara parsial.
Maka dari itu, hasil temuan lebih merepresentasikan dampak jangka pendek.
DAFTAR PUSTAKA