Studi ini bertujuan untuk meneliti pengaruh perkembangan teknologi melalui dua perspektif, yaitu outside fintech dan bank fintech, terhadap kinerja perbankan di Indonesia pada periode 2017 hingga 2021. Outside fintech digambarkan melalui jumlah perusahaan fintech, sedangkan bank fintech digambarkan melalui adopsi teknologi yang diproksi dengan tingkat penetrasi internet, jumlah pelanggan mobile cellular, jumlah pelanggan fixed broadband, dan tingkat penetrasi Anjungan Tunai Mandiri (ATM). Sampel penelitian adalah 47 bank umum yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Metode yang digunakan adalah regresi panel dinamis Generalized Method of Moments two step system. Penelitian ini menemukan bahwa jumlah perusahaan fintech berpengaruh signifikan negatif terhadap kinerja perbankan dan mampu memprediksi kinerja perbankan secara signifikan negatif. Pengaruh ini ditemukan berbeda untuk bank kecil dan besar serta untuk bank lama dan baru. Namun, pengaruh ini tidak berbeda untuk bank negara dan swasta. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa adopsi teknologi yang diproksi dengan jumlah pelanggan mobile cellular berpengaruh signifikan positif pada kinerja perbankan. Sementara tingkat penetrasi internet, jumlah pelanggan fixed broadband, dan tingkat penetrasi ATM berpengaruh signifikan negatif pada kinerja perbankan. Uji robustness dilakukan dengan mengontrol dampak krisis keuangan akibat pandemi COVID-19 dan penggunaan metode estimasi yang berbeda. Hasilnya menunjukkan konsistensi bahwa fintech berpengaruh signifikan negatif pada kinerja perbankan.

---

This study aims to analyze the effect of technological development through two perspectives, which are outside fintech and bank fintech, on banking performance in Indonesia for the period 2017 to 2021. Outside fintech is described by the number of fintech firms, whereas bank fintech is described by technology adoption proxied by internet penetration rate, mobile cellular subscriptions, fixed broadband subscriptions, and Automated Teller Machines (ATM) penetration rate. This study uses a sample of 47 banks listed on the Indonesia Stock Exchange. The method being used is dynamic panel regression Generalized Method of Moments two step system. This study finds that the number of fintech firms negatively and significantly affects and predicts bank performance. This effect is different for small banks and large banks, also for old banks and new banks. However, it is not different for state-owned banks and private banks. This study also finds that technology adoption proxied by mobile cellular subscriptions has a significant positive effect on bank performance, while internet penetration rate, fixed broadband subscriptions, and ATM penetration rate have a significant negative effect. The robustness test was carried out by controlling for the impact of the financial crisis caused by the COVID-19 pandemic and using different estimation methods. The results show the consistency that fintech has a significant negative effect on banking performance.