Quantitative analysis of the impact of electronic banking on the financial performance of rural banks in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of electronic transactions has transformed the landscape of many industries, especially in the banking sector. This digitalization growth has brought about the need to understand the impact of the adoption of electronic banking in rural banks on the financial performance of rural banks in Indonesia. The aim of this research is to analyze the extent to which the adoption of e-banking influences consumer electronic trust (e-trust) and financial performance. The research method used is quantitative, involving data collection through questionnaires. Respondents in this study are managers of rural banks in West Java, Indonesia. The sample size used is 200 participants. Data collection took place over two months from May to June 2023. Data analysis was performed using Structural Equation Modeling (SEM) through SmartPLS 4 software. The research results indicate that the adoption of e-banking has a positive and significant impact on consumer e-trust and financial performance. Consumer e-trust has also been proven to mediate the relationship between e-banking adoption and financial performance. These findings provide profound insights into how e-banking plays a key role in building consumer e-trust and enhancing the financial performance of banking institutions. This research makes a significant contribution in the context of developing e-banking strategies in the banking sector. The implications of these findings can guide policies, strategies, and innovations in the banking sector to optimize the benefits of electronic banking, build consumer e-trust, and enhance financial performance in this digital era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».