Pengaruh ESG Disclosure, Digitalisasi Akuntansi, dan Goog Corporate Governance terhadap Kinerja Keuangan pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan Ukuran Perusahaan sebagai Variabel Moderasi - Wulandari Siregar; Lusi Elviani Rangkuti; Heny Triastuti Kurnia Ningsih (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Perubahan lingkungan bisnis, perkembangan teknologi, beserta meningkatnya tuntutan atas praktik keberlanjutan membuat entitas sektor perbankan perlu mengoptimalkan ESG Disclosure, Digitalisasi Akuntansi, sekaligus Good Corporate Governance supaya mampu mempertahankan capaian finansial secara berkesinambungan, oleh karena itu kajian ini diarahkan untuk mengevaluasi kontribusi ketiga indikator tersebut atas Capaian Finansial yang dinilai memakai Return on Assets (ROA) dengan Skala Entitas sebagai variabel pemoderasi. Kajian ini menerapkan pendekatan kuantitatif memakai temuan empiris sekunder yang didapatkan dari Bursa Efek Indonesia periode 2020–2024, sementara bagian dari keseluruhan objek penelitian ditentukan lewat prosedur purposive sampling sehingga dihasilkan 25 entitas sektor perbankan atau 125 unit pengamatan, kemudian informasi dikaji memakai aplikasi IBM SPSS melalui statistik deskriptif, pengujian asumsi klasik, regresi linear berganda, uji t, uji F, koefisien determinasi, beserta Moderated Regression Analysis (MRA). Luaran kajian mengindikasikan bahwasanya ESG Disclosure, Digitalisasi Akuntansi, beserta Good Corporate Governance masing-masing memberikan kontribusi yang nyata secara statistik atas Capaian Finansial, di mana seluruh nilai signifikansi berada di bawah 0,05 sekaligus arah koefisien regresi bersifat searah. Di samping itu, Skala Entitas mengonfirmasi perannya sebagai variabel pemoderasi yang memperkuat relasi antara ketiga indikator bebas beserta Capaian Finansial, sedangkan pengujian secara bersama-sama turut memperlihatkan model mempunyai tingkat kelayakan yang baik dengan nilai signifikansi 0,000 beserta koefisien determinasi sebesar 68%, yakni kemampuan model menguraikan variasi indikator terikat mencapai 68%.