Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.221
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) Mimbar Agribisnis: Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis AFRE Accounting Financial Review Scientific Journal of Reflection : Economic, Accounting, Management and Business Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal Literasiologi Jurnal Ilmiah Administrasi Bisnis dan Inovasi Jurnal Analis Medika Biosains (JAMBS) Bearing : Jurnal Penelitian dan Kajian Teknik Sipil The Indonesian Journal of Accounting Research MAHESA : Malahayati Health Student Journal Jurnal Ekonomi KIAT Kabanti : Jurnal Kerabat Antropologi Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia JUARA: JURNAL WAHANA ABDIMAS SEJAHTERA Media Riset Bisnis & Manajemen JURNAL ABDI MASYARAKAT INDONESIA (JAMIN) Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, dan Akuntansi) Jurnal Akuntansi Manado (JAIM) TOFEDU: The Future of Education Journal Kamba Mpu: Jurnal Pengabdian Masyarakat Prosiding Seminar Nasional dan Call Paper STIE Widya Wiwaha GEMBIRA (Pengabdian Kepada Masyarakat) International Journal of Educational Evaluation and Policy Analysis RELIGI: Jurnal Pendidikan Agama Islam GLOSSARY Jurnal Penelitian Pembelajaran Fisika Edumulti: Jurnal Rumpun Ilmu Pendidikan Multidisiplin Indonesian Journal of Education and Community Services
Hartini
Universitas Trisakti
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 42 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pengaruh Tanggung Jawab Sosial, Kepemilikan Institusional, Ukuran Dewan Komisaris, Kebijakan Dividen, Ukuran Perusahaan Dan Leverage Terhadap Kinerja Keuangan Veronika Mutianingsih; Bahtiar Usman; Hartini Hartini
Jurnal Akuntansi Manado (JAIM) Volume 5. Nomor 2. Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53682/jaim.vi.10173

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh tanggung jawab sosial, kepemilikan institusional, ukuran dewan komisaris, kebijakan dividen, ukuran perusahaan dan leverage terhadap kinerja keuangan perbankan. Pada penelitian ini menggunakan purposive sampling dengan ukuran sampel penelitian sebanyak 44 perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2018 – 2022. Tanggung jawab sosial, kepemilikan institusional dan ukuran dewan komisaris tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan, sedangkan kebijakan dividen berpengaruh negatif signifikan, ukuran perusahaan dan leverage berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja keuangan perbankan di Indonesia. Hasil penelitian ini memberikan masukan bagi perbankan dalam mengelola bisnisnya dan investor dalam pengambilan keputusan investasi agar dapat memanfaatkan informasi mengenai kebijakan dividen, ukuran perusahaan dan leverage sebelum melakukan investasi di pasar saham.
THE ROLE OF INTERACTIVE CONTROL SYSTEMS IN STRENGTHENING ESG PRACTICES AND INVESTMENT EFFICIENCY: MCS-LOC INSIGHTS Anis, Idrianita; Arsjah, Regina Jansen; Hartini, Hartini
Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia Vol. 21, No. 2
Publisher : UI Scholars Hub

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This research aims to develop an Environmental, Social, and Governance (ESG) practices model and index based on sustainable finance regulation from a Management Control System Four Levers of Control (MCS-LoC) perspective. The ESG index was developed by utilizing content analysis of information disclosure in annual and sustainability reports of ten non-financial industry sectors listed in the Indonesia Stock Exchange from 2015 to 2022 (640 observations). Subsequently, the effect of the ESG Index on Investment Efficiency (IE) was tested with the moderating role of Interactive Control (INTR). The results indicate that companies are in the second stage of the sustainable business transition, characterized by initiatives to formulate strategies and risk governance. ESG practices do not affect IE, but there is a moderating role (strengthening) of INTR in the general scenario. Additionally, INTR moderates the effect of Belief Systems but does not moderate the influence of Boundary Systems on IE. Conversely, Diagnostics Control negatively moderates (weakening) in the underinvestment scenario. In the overinvestment scenario, INTR negatively moderates the relationship between ESG practices and IE. This research successfully demonstrates the transformative potential of MCS-LoC in ESG practices and can enhance IE. The findings have practical implications for the non-financial industry and provide input for regulators.
Unlocking Investment Efficiency: Exploring ESG Practices through Management Control System Dynamics Anis, Idrianita; Jansen Arsyah, Regina; Joseph, Corina; Hartini, Hartini; Tektona Agni, Muhammad
The Indonesian Journal of Accounting Research Vol 27, No 3 (2024): IJAR September 2024
Publisher : The Indonesian Journal of Accounting Research

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33312/ijar.754

Abstract

This study examines ESG practice's effect on Investment Efficiency (IE). This study develops an ESG practice model and index (ESGX) based on the management control system's four levers of control perspective (MCS-LoC). The ESGX is developed using content analysis of information disclosures in annual and sustainability reports. The ESGX score represents the company's policy capability maturity level. The research sample comprises non-financial industry sectors listed on the Indonesia Stock Exchange included in the SRI KEHATI and LQ45 Index from 2015 to 2022, totaling 212 firm-year observations. The study results show that sample companies are at the second stage of sustainable business transition (BST2.0; ESG score = 0.75 - < 0.90). The results show that ESG practice positively affects IE, and this finding is consistent in general and underinvestment scenarios. It indicates the Belief system's internalization and Diagnostic control used in determining strategic direction. The Boundary system has no effect, while the Interactive control system negatively affects IE. In the overinvestment scenario, ESGX has a marginally positive effect on IE, supported by the positive effect of the Belief, Diagnostic, and Interactive control system. In contrast, the boundary system does not affect IE, but an indication of positive effects is identified. The results confirm that ESG practice significantly improves IE by reducing information asymmetry and addressing agency problems by activating diagnostic and interactive control systems. The result gives implications for sustainable business practices in non-financial industry sectors and regulatory bodies.
Integrasi Artificial Intelligence Pada Aplikasi ERP: Systematic Literature Review Siswanto, Teddy; Sari, Syandra; Hartini, Hartini; Teruri, Shabrina
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 10 No. 1 : Tahun 2025
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan aplikasi ERP mencerminkan upaya terus-menerus untuk mengintegrasikan dan menyederhanakan proses bisnis yang kompleks, dengan memanfaatkan teknologi terbaru untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan sesuai peningkatan kebutuhan sistem oleh para pengguna. Adanya peningkatan aplikasi ERP membuat membuat kebutuhan pengguna bertambah. Yang menjadi permasalahan kebutuhan pengguna saat ini tidak berhenti sampai disitu saja namun berkembang ingin dapat memprakiraan apa yang akan terjadi kemudian (predictive), lalu kejadian apa yang sering terjadi dan keputusan apa yang sebaiknya dapat diambil (prescriptive) serta proses keberlanjutan dari pengambilan keputusan dalam bisnisnya. Solusi yang dipilih adalah bagaimana ERP menjadi green software, dengan bantuan integrasi Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan sistem ERP untuk tidak hanya bekerja lebih efisien tetapi juga dengan lebih sedikit sumber daya energi, mengurangi emisi karbon, dan mendukung keberlanjutan lingkungan. Metodologi yang digunakan adalah Systematic Literature Review, melalui tahapan formulasi pertanyaan penelitian, strategi pencarian, ekstraksi data, pemetaan data dan analisis data. Adapun pencarian dilakukan melalui database Scopus pada periode Juli 2024. Dari hasil pencarian ditemukan sebanyak 576 paper dan kemudian setelah diseleksi hanya untuk terbitan 5 tahun terakhir dikarenakan perkembangan cepat untuk bidang teknologi informasi maka diperoleh sebanyak 336 paper. Setelah dilakukan pembatasan area berdasarkan subjek, keyword, tipe dokumen dan bahasa yang digunakan maka diperoleh 174 paper. Hasil penelitian menunjukkan penelitian integrasi Artificial Intelligence dalam Enterprise Resource Planning terbagi menjadi 2 (dua) cluster utama yaitu system-process dan application. Integrasi AI dengan ERP, secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan produktivitas perusahaan dengan otomatisasi tugas-tugas rutin, analisis data yang lebih cerdas, dan pengambilan keputusan yang didukung data secara real-time. AI membantu dalam mengoptimalkan proses bisnis, seperti manajemen rantai pasokan, manajemen inventaris, dan prediksi permintaan dan pengambilan keputusan, yang berkontribusi pada penghematan biaya dan peningkatan kinerja. Dengan memanfaatkan machine learning dan analisis prediktif, AI memberikan wawasan yang lebih mendalam dan akurat dari data ERP, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berdasarkan informasi serta pengetahuan yang lebih baik.
PKM PENGRAJIN SABUT KELAPA DESA GINTUNG DALAM INOVASI BANTAL TERAPI HERBAL ARUMATIK (TERHARUM) Fitriana, Rina; Murwonugroho, Wegig; Hartini, Hartini; Hartanti, Monica Dwi
Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia (JAMIN) Vol 7 No 1 (2025): JURNAL ABDI MASYARAKAT INDONESIA (JAMIN)
Publisher : Universitas Trisakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25105/jamin.v7i1.21331

Abstract

This Community Service Program uses the Community-Based Empowerment (CBM) scheme. The Mokla Coir coconut fiber craftsman group, which has been operating since 2019, faces various challenges in managing coconut fiber waste as the primary raw material. These challenges include the low market value of coconut fiber, a lack of innovative product diversification, and unsystematic production processes. Other problems are the risk of injury due to unsafe machine technology and limited marketing in traditional markets. This Community Service Program aims to develop an innovative product, the Aromatic Herbal Therapy Pillow (TERHARUM), with a higher market value. This coconut fiber-based product has the potential to be a healthier alternative to dacron and kapok. However, it must meet quality standards to reduce health risks such as allergies and sleep disorders. By utilizing the design thinking method (empathy, ideas, prototypes, and testing), the analysis highlights the need for more efficient production management, physical endurance testing, and comfort evaluation. The resulting pillow is designed to be innovative, high-value, safe, and comfortable for consumers. Overall, this Community Service Program has provided a solution for processing coconut fiber waste into high-value products, building a safe and comfortable production system, and expanding marketing reach to the international market.
Integrasi Artificial Intelligence Pada Aplikasi ERP: Systematic Literature Review Siswanto, Teddy; Sari, Syandra; Hartini, Hartini; Teruri, Shabrina
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 10 No. 1 : Tahun 2025
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan aplikasi ERP mencerminkan upaya terus-menerus untuk mengintegrasikan dan menyederhanakan proses bisnis yang kompleks, dengan memanfaatkan teknologi terbaru untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan sesuai peningkatan kebutuhan sistem oleh para pengguna. Adanya peningkatan aplikasi ERP membuat membuat kebutuhan pengguna bertambah. Yang menjadi permasalahan kebutuhan pengguna saat ini tidak berhenti sampai disitu saja namun berkembang ingin dapat memprakiraan apa yang akan terjadi kemudian (predictive), lalu kejadian apa yang sering terjadi dan keputusan apa yang sebaiknya dapat diambil (prescriptive) serta proses keberlanjutan dari pengambilan keputusan dalam bisnisnya. Solusi yang dipilih adalah bagaimana ERP menjadi green software, dengan bantuan integrasi Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan sistem ERP untuk tidak hanya bekerja lebih efisien tetapi juga dengan lebih sedikit sumber daya energi, mengurangi emisi karbon, dan mendukung keberlanjutan lingkungan. Metodologi yang digunakan adalah Systematic Literature Review, melalui tahapan formulasi pertanyaan penelitian, strategi pencarian, ekstraksi data, pemetaan data dan analisis data. Adapun pencarian dilakukan melalui database Scopus pada periode Juli 2024. Dari hasil pencarian ditemukan sebanyak 576 paper dan kemudian setelah diseleksi hanya untuk terbitan 5 tahun terakhir dikarenakan perkembangan cepat untuk bidang teknologi informasi maka diperoleh sebanyak 336 paper. Setelah dilakukan pembatasan area berdasarkan subjek, keyword, tipe dokumen dan bahasa yang digunakan maka diperoleh 174 paper. Hasil penelitian menunjukkan penelitian integrasi Artificial Intelligence dalam Enterprise Resource Planning terbagi menjadi 2 (dua) cluster utama yaitu system-process dan application. Integrasi AI dengan ERP, secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan produktivitas perusahaan dengan otomatisasi tugas-tugas rutin, analisis data yang lebih cerdas, dan pengambilan keputusan yang didukung data secara real-time. AI membantu dalam mengoptimalkan proses bisnis, seperti manajemen rantai pasokan, manajemen inventaris, dan prediksi permintaan dan pengambilan keputusan, yang berkontribusi pada penghematan biaya dan peningkatan kinerja. Dengan memanfaatkan machine learning dan analisis prediktif, AI memberikan wawasan yang lebih mendalam dan akurat dari data ERP, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berdasarkan informasi serta pengetahuan yang lebih baik.
Integrasi Artificial Intelligence Pada Aplikasi ERP: Systematic Literature Review Siswanto, Teddy; Sari, Syandra; Hartini, Hartini; Teruri, Shabrina
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 9 No. 2 : Tahun 2024
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan aplikasi ERP mencerminkan upaya terus-menerus untuk mengintegrasikan dan menyederhanakan proses bisnis yang kompleks, dengan memanfaatkan teknologi terbaru untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan sesuai peningkatan kebutuhan sistem oleh para pengguna. Adanya peningkatan aplikasi ERP membuat membuat kebutuhan pengguna bertambah. Yang menjadi permasalahan kebutuhan pengguna saat ini tidak berhenti sampai disitu saja namun berkembang ingin dapat memprakiraan apa yang akan terjadi kemudian (predictive), lalu kejadian apa yang sering terjadi dan keputusan apa yang sebaiknya dapat diambil (prescriptive) serta proses keberlanjutan dari pengambilan keputusan dalam bisnisnya. Solusi yang dipilih adalah bagaimana ERP menjadi green software, dengan bantuan integrasi Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan sistem ERP untuk tidak hanya bekerja lebih efisien tetapi juga dengan lebih sedikit sumber daya energi, mengurangi emisi karbon, dan mendukung keberlanjutan lingkungan. Metodologi yang digunakan adalah Systematic Literature Review, melalui tahapan formulasi pertanyaan penelitian, strategi pencarian, ekstraksi data, pemetaan data dan analisis data. Adapun pencarian dilakukan melalui database Scopus pada periode Juli 2024. Dari hasil pencarian ditemukan sebanyak 576 paper dan kemudian setelah diseleksi hanya untuk terbitan 5 tahun terakhir dikarenakan perkembangan cepat untuk bidang teknologi informasi maka diperoleh sebanyak 336 paper. Setelah dilakukan pembatasan area berdasarkan subjek, keyword, tipe dokumen dan bahasa yang digunakan maka diperoleh 174 paper. Hasil penelitian menunjukkan penelitian integrasi Artificial Intelligence dalam Enterprise Resource Planning terbagi menjadi 2 (dua) cluster utama yaitu system-process dan application. Integrasi AI dengan ERP, secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan produktivitas perusahaan dengan otomatisasi tugas-tugas rutin, analisis data yang lebih cerdas, dan pengambilan keputusan yang didukung data secara real-time. AI membantu dalam mengoptimalkan proses bisnis, seperti manajemen rantai pasokan, manajemen inventaris, dan prediksi permintaan dan pengambilan keputusan, yang berkontribusi pada penghematan biaya dan peningkatan kinerja. Dengan memanfaatkan machine learning dan analisis prediktif, AI memberikan wawasan yang lebih mendalam dan akurat dari data ERP, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berdasarkan informasi serta pengetahuan yang lebih baik.
Integrasi Artificial Intelligence Pada Aplikasi ERP: Systematic Literature Review Siswanto, Teddy; Sari, Syandra; Hartini, Hartini; Teruri, Shabrina
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 9 No. 2 : Tahun 2024
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan aplikasi ERP mencerminkan upaya terus-menerus untuk mengintegrasikan dan menyederhanakan proses bisnis yang kompleks, dengan memanfaatkan teknologi terbaru untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan sesuai peningkatan kebutuhan sistem oleh para pengguna. Adanya peningkatan aplikasi ERP membuat membuat kebutuhan pengguna bertambah. Yang menjadi permasalahan kebutuhan pengguna saat ini tidak berhenti sampai disitu saja namun berkembang ingin dapat memprakiraan apa yang akan terjadi kemudian (predictive), lalu kejadian apa yang sering terjadi dan keputusan apa yang sebaiknya dapat diambil (prescriptive) serta proses keberlanjutan dari pengambilan keputusan dalam bisnisnya. Solusi yang dipilih adalah bagaimana ERP menjadi green software, dengan bantuan integrasi Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan sistem ERP untuk tidak hanya bekerja lebih efisien tetapi juga dengan lebih sedikit sumber daya energi, mengurangi emisi karbon, dan mendukung keberlanjutan lingkungan. Metodologi yang digunakan adalah Systematic Literature Review, melalui tahapan formulasi pertanyaan penelitian, strategi pencarian, ekstraksi data, pemetaan data dan analisis data. Adapun pencarian dilakukan melalui database Scopus pada periode Juli 2024. Dari hasil pencarian ditemukan sebanyak 576 paper dan kemudian setelah diseleksi hanya untuk terbitan 5 tahun terakhir dikarenakan perkembangan cepat untuk bidang teknologi informasi maka diperoleh sebanyak 336 paper. Setelah dilakukan pembatasan area berdasarkan subjek, keyword, tipe dokumen dan bahasa yang digunakan maka diperoleh 174 paper. Hasil penelitian menunjukkan penelitian integrasi Artificial Intelligence dalam Enterprise Resource Planning terbagi menjadi 2 (dua) cluster utama yaitu system-process dan application. Integrasi AI dengan ERP, secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan produktivitas perusahaan dengan otomatisasi tugas-tugas rutin, analisis data yang lebih cerdas, dan pengambilan keputusan yang didukung data secara real-time. AI membantu dalam mengoptimalkan proses bisnis, seperti manajemen rantai pasokan, manajemen inventaris, dan prediksi permintaan dan pengambilan keputusan, yang berkontribusi pada penghematan biaya dan peningkatan kinerja. Dengan memanfaatkan machine learning dan analisis prediktif, AI memberikan wawasan yang lebih mendalam dan akurat dari data ERP, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berdasarkan informasi serta pengetahuan yang lebih baik.
Pengaruh Tanggung Jawab Sosial, Kepemilikan Institusional, Ukuran Dewan Komisaris, Kebijakan Dividen, Ukuran Perusahaan Dan Leverage Terhadap Kinerja Keuangan Mutianingsih, Veronika; Usman, Bahtiar; Hartini, Hartini
Jurnal Akuntansi Manado (JAIM) Volume 5. Nomor 2. Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53682/jaim.vi.10173

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh tanggung jawab sosial, kepemilikan institusional, ukuran dewan komisaris, kebijakan dividen, ukuran perusahaan dan leverage terhadap kinerja keuangan perbankan. Pada penelitian ini menggunakan purposive sampling dengan ukuran sampel penelitian sebanyak 44 perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2018 – 2022. Tanggung jawab sosial, kepemilikan institusional dan ukuran dewan komisaris tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan, sedangkan kebijakan dividen berpengaruh negatif signifikan, ukuran perusahaan dan leverage berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja keuangan perbankan di Indonesia. Hasil penelitian ini memberikan masukan bagi perbankan dalam mengelola bisnisnya dan investor dalam pengambilan keputusan investasi agar dapat memanfaatkan informasi mengenai kebijakan dividen, ukuran perusahaan dan leverage sebelum melakukan investasi di pasar saham.
PENGARUH FINANCIAL RISK DAN FINANCIAL LEVERAGE YANG DIMODERASI OLEH FIRM SIZE TERHADAP KINERJA KEUANGAN PERBANKAN DI INDONESIA Azura, Amelinda Fairuz; Usman, Bachtiar; Hartini, Hartini
Jurnal Ilmiah Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi (MEA) Vol 8 No 3 (2024): Edisi September - Desember 2024
Publisher : LPPM STIE Muhammadiah Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31955/mea.v8i3.4477

Abstract

Riset ini memiliki tujuan guna menganalisis Pengaruh Financial Risk dan Financial Leverage yang dimoderasi oleh firm size terhadap kinerja keuangan perbankan di Indonesia. Pada riset ini menggunakan data sekunder yang berasal dari laporan tahunan perusahaan sektor perbankan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2018-2022. Pemilihan sampel penelitian memanfaatkan metode purposive sampling, sehingga didapat 44 perusahaan yang hendak periset jadikan sampel. Guna menguji hipotesis, menggunakan analisis regresi berganda melalui pemanfaatan perangkat lunak Eviews 9. Hasil riset memperlihatkan bahwasanya Credit Risk, Operational Risk, dan Liquidity risk berpengaruh signfikan terhadap kinerja keuangan perbankan yang dilakukan pengukuran melalui Return on Assets. Sementara Financial Leverage terbukti tidak memengaruhi kinerja keuangan perbankan. Variabel firm size terbukti mampu memoderasi dan berpengaruh antara variabel Credit Risk, Operational Risk, dan Liquidity risk terhadap kinerja keuangan perbankan. Akan tetapi financial leverage yang dimoderasi oleh firm size memperoleh bukti tidak memengaruhi kinerja keuangan perbankan. Variabel kontrol berupa Inflasi dan Gross Domestic product pun terbukti terbukti berpengaruh terhadap kinerja keuangan perbankan.
Co-Authors Abdul Gafur Aciu, Lia Elena Adinda Putri Ramdhani Adji Sutama Anis, Idrianita Aprilia, Joti Aruan, Anggi Agustina Azura, Amelinda Fairuz Azwar, Beni Azzuhra, Dirra Bahtiar Usman Bahtiar Usman, Bahtiar Bambang Endro Yuwono Deriwanto, Deriwanto Dewi Nilamsari Djohar Tjintamani Eka Apriyanti Emelia Sari Evi Susanti Sinaga Fadila Fadila, Fadila Fafurida Fafurida Fauzan, Ad Fietroh, Muhammad Nur Gita Handayani Tarigan Gusni Muharam Harmaini Harmaini Hartini Rahayu, Dwi Hasbi, Zelfi Haya Uni Aldi Helmi Noviar Henny Setyo Lestari Hermawan, La Ode Idi Warsah Idi Warsah, Idi Warsah Idrianita Anis Irama, Debi Irama Isnaeni Nabilah istiqomah istiqomah Iveline Anne Marie Jansen Arsyah, Regina Joseph, Corina Juliana Josephina Alexsandra Kamal, Husni Kartika Lestari, Kartika Khoirun Nisa Mandasari, Jayanti Mardiyono Mardiyono Marinda, Aflia Bela Monica Dwi Hartanti, Monica Dwi Muhammad Arfan Muhammad Syaipul Hayat Mutianingsih, Veronika Nina Haryati, Nina Ningsih, Liasulistia Nur Khoiri Nurasia, Nurasia Oktapiani, Serli Panira, Sismaul Pankham, Sumaman Prihantoro , Prihantoro Prihantoro Prihantoro Prihartini, Wa Ode Zuliah Ramli, Adelia Ramli Ratna Dewi Setiyawati Ratna Shofiati Ratnaningsih Ruhiyat Regina Jansen Arsjah Rina Fitriana, Rina Risnawati Risnawati Riswan R, Muh. Rosyidah, Isy Maryam Rudi Masniadi Rudy Pou, Rudy S, Dina Indrati D. Sari, Syandra Saripuddin, Saripuddin Setiawan, Jamil Siska Herliana Sumarto Sumarto Syamsul Rizal Tanjung, Indra Ismayudi Tanjung, Yulia Windi Teddy Siswanto, Teddy Tektona Agni, Muhammad Teruri, Shabrina Tiara, Meza Titi Lasmini Usman, Bachtiar Veronika Mutianingsih Wahyuni Rusliyana Sari Wahyuninggsih, Yayuk Eko Wawan Kurniawan Wegig Murwonugroho Wiranata, Erik Wirawn, Pandy Akbar Yudha Melianto Zafrida, Siska