Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392

## Nilai Transaksi E-Money di Indonesia dengan Menggunakan Metode Markov Switching Model
Maratus Zahro 1 , Rika Rahayu 2*
12 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia (STIESIA) Surabaya maratuszahro@stiesia.ac.id , rikarahayu@stiesia.ac.id
*Penulis Korespondensi
Diajukan : 22 Maret 2021 Disetujui : 19 April 2021 Dipublikasi
: 26 Agustus 2021

## ABSTRACT
The  purpose  of  the  research  is  to  examine  and  analyze  the  interest  rates,  inflation  rates,  stock returns,  and holiday  conditions on  the  values  of  e-money  transactions  based  on  two  conditions, before and after the issuance of Bank Indonesia regulations. The research data used in this study is  the  monthly  statistical  data  of  the  Bank  Indonesia  payment  system  for  the  period  2008-2018. While  the  research  was  quantitative  using  the  Markov  Regime  Switching  Model  and  hypothesis testing using time series regression. The research results showed that there was a significant effect between  the  inflation  rate  and  the  value  of  e-money  transactions.  In  addition,  there  was  an insignificant effect on interest rates, stock returns, and holiday conditions on the value of e-money transactions. This research contributes to the development of economic research by predicting the value of e-money transactions and predicting the value of e-money transactions and predicting the turning point of e-money transactions value based on two conditions, before and after the issuance of  Bank  Indonesia  regulations  and  can  be  used  as  input  to  the  government  regarding  the regulations that issued by Bank of Indonesia, regulations regarding increased the value of e-money transactions.
Keywords: interest rate, inflation rate, stock return, value of e-money transaction

## PENDAHULUAN
Fenomena e-money telah menjadi perhatian masyarakat Indonesia saat ini. Dalam penggunaan e-money masyarakat dapat merasakan bahwa dengan hadirnya e-money ini diberikan kemudahan dan kecepatan dalam bertransaksi tanpa membawa uang tunai kembali, tidak perlu menerima uang kembalian dalam bentuk barang seperti permen dan lain sebagainya serta sangat mudah digunakan secara bersamaan untuk transaksi transportasi, makanan dan lain sebagainya.
Pemerintah  pada  tahun  2017  telah  gencar  mensosialisasikan  transaksi e-money dengan membuat  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  18/17/PBI/2016  tentang  Uang  Elektronik.  Peraturan tersebut bertujuan untuk meningkatkan pemakaian e-money serta mendukung  keuangan inklusif. Selain itu muncul pula peraturan pemerintah yang mewajibkan pengguna jalan tol menggunakan e- money .  Nilai  transaksi e-money mengalami  peningkatan  dari  tahun  2017  ke  tahun  2018  sebesar 422,77  persen.  Menurut Bank  Indonesia  (2018) ,  kenaikan  tersebut  disebabkan  oleh  adanya transaksi  elektronik  sebagai  sarana  transportasi,  transaksi  pada  bisnis e-commerce serta bertambahnya sejumlah merchant yang menerima e-money . Hidayati et  al .  (2006) telah  memaparkan  mengenai  kajian e-money yang  memiliki  potensi sama  untuk  dikembangkan  di  Indonesia  sebagai  alternatif  instrumen  pembayaran  non-tunai, khususnya untuk pembayaran mikro dan retail sehingga diharapkan dapat mendorong masyarakat Indonesia ke arah less cash society . E-money memang perlu diatur lebih jauh mengenai nilainya, dikarenakan setiap e-money harus memiliki nilai yang sama dalam artian nilai e-money tidak boleh lebih  kecil  atau  lebih  besar  karena  dapat  berdampak  inflasi.  Suku  bunga  merupakan  salah  satu indikator stabilitas sistem keuangan. Naik turunnya suku bunga juga akan mempengaruhi jumlah uang beredar di masyarakat, dimana salah satu uang yang beredar di masyarakat adalah e-money .
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392
Return saham juga akan berpengaruh terhadap nilai transaksi e-money , dikarenakan ketika harga saham  meningkat  maka  jumlah  uang  beredar  juga  akan  meningkat.  Bank  Indonesia  sebagai regulator  sistem  pembayaran  telah  melakukan  pencatatan  bahwa  menjelang  lebaran  meningkat drastis pada nilai transaksi e-money .
Uraian tersebut pun juga sesuai dengan beberapa penelitian terdahulu yang pernah dilakukan oleh Lintangsari et  al .  (2017) terkait  suku  bunga  dan  tingkat  inflasi  yang  memengaruhi  nilai transaksi e-money . Abidin  (2015) juga  menjelaskan  bahwa e-money merupakan  hasil  kebijakan sistem pembayaran di Indonesia yang dapat menekan jumlah uang beredar sehingga tingkat inflasi dapat dikontrol oleh Bank Indonesia. Tayibnapis et al . (2018) menjelaskan bahwa e-money dapat menumbuhkan investasi dalam bidang teknologi keuangan salah satunya adalah pada saham atau lebih  dikenal  dengan equity  crowfunding .  Begitupun  pada  kondisi  hari  raya,  Bank  Indonesia melihat bahwa adanya kondisi hari raya data nilai transaksi e-money meningkat.
Penelitian  ini  ingin  melihat  paradigma  adanya  pengaruh  suku  bunga,  tingkat  inflasi, return saham,  IHSG,  dan  kondisi  hari  raya  terhadap  nilai  transaksi e-money sebelum  dan  sesudah diterbitkannya Peraturan Bank Indonesia No. 18/17/PBI/2016 tentang Uang Elektronik.
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat yaitu (1) Dari segi empiris, penelitian ini memberikan kontribusi untuk melakukan pengembangan penelitian akuntansi dan ekonomi dengan memprediksi  nilai  transaksi e-money dan  memprediksi turning  point nilai  transaksi e-money berdasarkan  dua  kondisi  (sebelum  dan  sesudah  diterbitkannya  Peraturan  Bank  Indonesia) menggunakan metode markov switching model dan (2) Hasil penelitian dapat digunakan sebagai masukan kepada pemerintah terkait peraturan yang telah dikeluarkan oleh Bank  Indonesia  yakni peraturan mengenai peningkatan e-money .

## STUDI LITERATUR

## Nilai Transaksi E-money
E-money merupakan alat pembayaran yang memenuhi unsur diterbitkan atas dasar nilai uang yang  disetor  terlebih  dahulu  kepada  penerbit,  nilai  uang  disimpan  secara  elektronik  dalam  suatu media  seperti  server  atau  chip  dan  nilai  uang  elektronik  yang  dikelola  oleh  penerbit  bukan merupakan  simpanan  sebagaimana  dimaksud  dalam  undang-undang  yang  mengatur  mengenai perbankan.
Untoro et  al. (2014) melakukan  kajian  penggunaan  instrumen  sistem  pembayaran  sebagai leading indicator makroekonomi dengan menggunakan metode markov switching model . Dalam kajian  ini  menggunakan  dua  fase  yakni  fase  resesi  dan  fase  ekspansi,  dimana  bisa  menangkap dengan baik di masa krisis maupun masa ekspansi. Dalam kajian ini menggunakan variabel sistem pembayaran yang dapat digunakan sebagai indikasi awal pergerakan ekonomi di Indonesia seperti transaksi  RTGS,  volume  kliring  dan  volume  ATM  atau  debit  dimana  ketiga  variabel  sistem pembayaran tersebut merupakan nilai transaksi e - money . Azali (2016) melakukan penelitian  pada instrumen pembayaran non-cash di Indonesia, dimana mayoritas  penduduk  Indonesia  menggunakan digital  cash atau e-money dibandingkan menggunakan card payment dan internet banking . Robiin et al . (2017) melakukan penelitian untuk memberikan  solusi  baru  pada  pembayaran  secara  instan  di  Indonesia  dengan  melakukan  proses interview.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa  kondisi  infrastruktur  internet  di Indonesia  masih  belum  stabil  sehingga  menjadi  penyebab  permasalahan  terhadap  sistem pembayaran secara instan, sehingga hal tersebut berpengaruh terhadap nilai transaksi e-money .

## Suku Bunga
Suku bunga merupakan indikator moneter yang mempunyai dampak dalam beberapa kegiatan ekonomi,  dimana  akan  mempengaruhi  keputusan  dalam  berinvestasi  yang  pada  akhirnya mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dan akan mempengaruhi nilai uang beredar di masyarakat.

## Tingkat Inflasi
Tingkat  inflasi  merupakan  kenaikan  harga  secara  umum  dan  terus  menerus  dalam  jangka waktu  tertentu.  Indikator  yang  digunakan  dalam  mengukur  tingkat  inflasi  adalah  Indeks  Harga Konsumen (IHK).
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392

## Return Saham
Return saham merupakan keuntungan yang diperoleh dari pemegang saham sebagai hasil dari investasinya.  Dalam  artian,  return  merupakan  tingkat  pengembalian  saham  atau  investasi  yang dilakukan.

## Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
IHSG  merupakan  indeks  gabungan  dari  seluruh  jenis  saham  yang  tercatat  di  bursa  efek. Perhitungan  indeks  merepresentasikan  pergerakan  harga  saham  di  pasar  atau  bursa  yang  terjadi melalui sistem perdagangan lelang.

## Kondisi Hari Raya
Kondisi hari raya merupakan fenomena unik yang terjadi dinegara Indonesia yakni mudik. Hal tersebut  merupakan  kondisi  yang  berkaitan  dengan  para  masyarakat  Indonesia  yang  banyak menggunakan e-money untuk pembayaran transportasi, makan dan lain sebagainya.
Pengembangan Hipotesis Pengaruh Suku Bunga terhadap Nilai Transaksi E-Money Lintangsari et  al .  (2017) melakukan  penelitian  pada  suku  bunga  terhadap  instrumen pembayaran non tunai, dimana untuk transaksi e-money berpengaruh negatif dan signifikan secara statistik, transaksi kartu debit tidak berpengaruh signifikan dan transaksi kartu kredit berpengaruh positif dan signifikan secara statistik. Igamo dan Falianty (2018) melakukan penelitian pada suku bunga terhadap e-money yang berpengaruh signifikan secara statistik.

## Pengaruh Tingkat Inflasi terhadap Nilai Transaksi E-Money
Lintangsari et  al .  (2017) juga  melakukan  penelitian  pada  inflasi  terhadap  instrumen pembayaran non tunai dengan hasil penelitiannya menunjukkan bahwa transaksi e-money , transaksi kartu  debit,  dan  transaksi  kartu  kredit  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  inflasi. Igamo  dan Falianty  (2018) melakukan  penelitian  terkait e-money yang  akan  mensubstitusi  uang  tunai  di Indonesia dengan menggunakan metode vector error correction model , dimana memberikan hasil penelitian bahwa tingkat inflasi berpengaruh signifikan terhadap e-money .

## Pengaruh Return Saham terhadap Nilai Transaksi E-Money
Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia yang dituangkan dalam PBI No.20/6/PBI/2018 tentang uang  elektronik  menjelaskan  bahwa  salah  satunya  adalah  adanya  komposisi  kepemilikan  saham penerbit yang mengatur paling kurang 51 persen harus dimiliki oleh domestik untuk meningkatkan ketahanan  dan  daya  saing  industri  uang  elektronik  nasional  dan  kepemilikan  tunggal  calon pemegang  saham  uang  elektronik  untuk  peningkatan  tata  kelola  dan  menjaga  persaingan  usaha yang sehat dalam industri uang elektronik.
Tayibnapis et al . (2018) melakukan penelitian bahwa e-money dapat meningkatkan investasi teknologi keuangan salah satunya adalah pada saham atau lebih dikenal dengan equity crowfunding , dimana equity crowfunding adalah implementasi layanan penawaran saham oleh perusahaan untuk menjual saham langsung ke investor melalui sistem elektronik menggunakan jaringan internet.

## Pengaruh Kondisi Hari Raya terhadap Nilai Transaksi E-Money
Secara  periodik,  kebutuhan  jumlah e-money beredar  pada  kondisi  hari  raya.  Hal  tersebut didukung oleh data dari Bank  Indonesia  (2018) yang menunjukkan bahwa adanya  kenaikan dari tahun  ke  tahun  terkait  jumlah e-money beredar  yakni  90  juta e-money (2017), 167  juta e-money (2018) dan diperkirakan mencapai 197 juta e-money (2019).

## METODE
Jenis penelitian ini termasuk dalam penelitian deskriptif karena bertujuan untuk memperoleh model untuk memprediksi nilai transaksi e-money ke depan dengan menggunakan variabel suku bunga,  tingkat  inflasi,  return  saham  dan  kondisi  hari  raya  serta  memprediksi  terjadinya  suatu turning point nilai transaksi e-money ke depan dengan menggunakan variabel suku bunga, tingkat
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392
inflasi,  return saham dan  kondisi hari  raya.  Data penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data bulanan statistik sistem pembayaran Bank Indonesia selama periode 2009-2018.

## Teknik Analisis Data Uji Stasioneritas
Stasioneritas merupakan salah satu prasyarat  penting dalam model ekonometrika untuk data runtut  waktu  ( time  series ).  Data  stasioner  adalah  data  yang  menunjukkan mean , varians dan autovarians (pada  variasi  lag)  tetap  sama  pada  waktu  kapan  saja  data  itu  dibentuk  atau  dipakai, artinya  dengan  data  yang  stasioner  model time  series dapat  dikatakan  lebih  stabil.  Apabila  data yang  digunakan  dalam  model  ada  yang  tidak  stasioner,  maka  data  tersebut  dipertimbangkan kembali validitas dan kestabilannya.

## Markov Switching Model
Menurut Gunanjar  (2006) ,  peubah-peubah  ekonomi  makro  dalam  siklus  bisnis  seringkali mengalami perubahan kondisi akibat krisis ekonomi. Perubahan ini diasumsikan merupakan proses stokastik  yang  membangkitkan  peubah  acak  tidak  teramati  bersifat  diskret  yang  dikenal  dengan rantai Markov. Model MSVAR adalah model yang menggabungkan model Vector Autoregressive (VAR) dengan model rantai Markov. Model VAR berfungsi sebagai pembangkitan data sedangkan model rantai Markov sebagai pembangkitan kondisi. Apabila semua parameter VAR berada pada kondisi St pada rantai Markov, maka parameter tersebut bergantung pada kondisi M. Banyaknya regime (kondisi) M dalam siklus bisnis  sering diasumsikan  ke dalam dua state yaitu tidak krisis dan krisis. MS(M)-VAR(p) dimodelkan sebagai berikut (Krolzig, 1997).
y_t=v(s_t )+Α_1 (s_t ) y_(t-1)+ ⋯ + Α _p (s_t ) y_(t-p)+ ε _t
Dengan 𝒚𝑡 adalah  vektor  peubah  endogen  periode-t, 𝒚𝑡 − 𝑝 adalah  vektor  peubah  endogen periode-(t-p), 𝒗 adalah  vektor  konstanta, 𝑨𝑝 adalah  matriks  parameter  VAR(p), 𝜺𝒕 | 𝑠𝑡 ~ 𝑀𝑉𝑁 ( 𝟎 , Σ( 𝑠𝑡 )), p adalah orde dari model VAR.

## Menentukan Threshold
Perhitungan threshold secara stokastik dapat dilakukan dengan pemodelan Markov switching regression .

## Uji Normalitas Data
Pengujian  normalitas  data  menggunakan  uji kolmogorov  smirnov .  Analisis  normalitas  data yang  menggunakan  uji kolmogorov  smirnov dilakukan  dengan  melihat  nilai  probabilitas signifikansi atau asymp. Sig ( 2-tailed ) memiliki distribusi normal atau tidak. Jika nilai probabilitas signifikasi kurang dari nilai 0.05, maka data tidak terdistribusi secara normal. Sedangkan jika nilai probabilitas signifikansi lebih dari nilai 0.05, maka data terdistribusi secara normal.

## Uji Autokorelasi
Hasil uji autokorelasi pada data time series penelitian ini menggunakan pengujian Ljung-Box.

## Regresi Time Series
Regresi time  series merupakan  fungsi  antara  satu  variabel  dependen  dengan  satu  atau  lebih variabel  independen  dimana  kedua  variabel  tersebut  bersyarat  pada  waktu.  penelitian  ini menggunakan regresi time series untuk menguji pengaruh suku bunga, tingkat inflasi, return saham, IHSG, dan kondisi hari raya terhadap nilai transaksi e-money .

## HASIL
Identifikasi Kestasioneran Data
1. Uji Stationeritas dengan Grafik ACF dan PACF
Persyaratan penting dalam model ekonometrika untuk data time series dengan ketentuan data tersebut bisa digunakan kapan saja dan dinyatakan stabil sehingga tidak diperlukan uji validitas dan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392
reliabilitas. Dalam penelitian ini untuk menguji kestasioneran data secara visual dapat dilihat dari plot data secara aktual, dilanjutkan dengan menggunakan pasangan autocorrelation fuction (ACF) dan partial  autocorrelation  function (PACF).  Grafik  ACF  ini  digunakan  untuk  menentukan kestasioneran  data time  series yang  digunakan  dengan  melihat  lag-lag  yang  turun  secara eksponensial. Grafik PACF digunakaan untuk menentukan kelas data time series .
Dalam grafik gambar 2 dan 3 ini dapat diperlihatkan bahwa signifikansi untuk data tersebut menunjukkan  kestabilan. Berdasarkan  ACF dan PACF yang terbentuk dapat disimpulkan  bahwa data sudah stasioner dalam mean. Dikatakan  tidak stasioner mean apabila  ACF dan PACF turun pelan dan keluar dari batas signifikasi hingga lag yang panjang. ACF merupakan korelasi anatara nilai-nilai  berkala  yang  sama  dengan  selisih  waktu  ( time  lag ).  PACF  merupakan  fungsi  untuk mengukur  tingkat  keeratan  saat  pengaruh  dari  time  lag  dianggap  terpisah.  Pada  grafik  ACF memperlihatkan grafik turun secara tajam  hal ini menunjukkan data telah stasioner. Model yang digunakan dikatakan telah independen karena tidak ada satu lag pada grafik PACF residual yang keluar  dari  batas  garis.  Kedua  grafik  tersebut  menunjukkan  pola dying  down dalam  klasifikasi autokorelasi.
Gambar 1. Grafik ACF Gambar 2. Grafik PACF Sumber: Data Sekunder, 2020 (diolah) Sumber: Data Sekunder, 2020 (diolah)

## 2. Uji Stationeritas dengan Uji Dicky Fuller
Hasil  kestasioneran  data  yang  ditunjukkan  dengan  grafik  ACF  dan  PACF  juga  diperkuat dengan hasil uji Dickey Fuller yang menunjukkan bahwa data sudah stasioner dalam mean. Nilai P-value dari single  mean dan  tren  menunjukkan  angka  <0,05.  Nilai  dengan  uji Dickey  Fuller menunjukkan nilai 0.0010.
Tabel 1. Dickey-Fuller Unit Root Tests Type Lags   Rho Pr < Rho Tau Pr < Tau F Pr < F Zero Mean 0 9.4812 0.9999 5.52 0.9999 Single Mean 0 9.6104 0.9999 4.76 0.9999 15.11 0.0010 Trend 0 8.4963 0.9999 3.03 0.9999 11.44 0.0010 Sumber: Data Sekunder, 2020 (diolah)

## Regresi Time Series
1. Uji Normalitas
Dalam  uji  normalitas  pada  data time  series di  penelitian  ini  menggunakan  pengujian Kolmogorov Smirnov . Berikut hasil dari pengujian Kolmogorov Smirnov .
Tabel 3. Pengujian Kolmogorov Smirnov Kolmogorov-Smirnov Z 0.0730 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.1177 Sumber: Data Sekunder, 2020 (diolah)
30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for Nilai Transaksi UE (with 5% significance limits for the autocorrelations) 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for Nilai Transaksi UE (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392
Hasil uji normalitas pada penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov terhadap data residual  dari  persamaan  regresi.  Pengujian  dengan  menggunakan Kolmogorov-Smirnov menunjukkan probabilitas (signifikansi) pengujian sebesar 0.1177. Signifikansi probabilitas yang lebih dari 0,05 menunjukkan data telah terdistribusi dengan normal.

## 2. Uji Autokorelasi
Hasil uji autokorelasi pada data time series penelitian ini menggunakan pengujian Ljung-Box . Berikut hasil dari pengujian Ljung-Box .
Tabel 4. Autocorrelation Check of Residuals To Lag Chi-Square DF Pr > ChiSq 6 4.60 5 0.4666 12 14.06 11 0.2296 18 19.20 17 0.3171 24 23.70 23 0.4208 30 29.86 29 0.4209 36 34.66 35 0.4846 42 36.28 41 0.6802 48 38.45 47 0.8083 54 44.77 53 0.7821 60 53.54 59 0.6762 66 56.11 65 0.7762 72 57.35 71 0.8794 78 64.13 77 0.8524 84 71.11 83 0.8209 90 71.68 89 0.9103 96 74.69 95 0.9388 102 77.59 101 0.9597 108 79.23 107 0.9796 114 79.69 113 0.9926 Sumber: Data Sekunder, 2020 (diolah)
Dapat  dilihat  bahwa  nilai p-value >  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  residual  sudah memenuhi kondisi white noise .

## PEMBAHASAN

## Pemodelan Markov Regime Switching
Pada pemodelan Markov Switching digunakan 2 regime karena ingin dilihat dampak sebelum diterbitkan Peraturan Bank Indonesia Nomor 18/17/PBI/2016 dan sesudah diterbitkannya Peraturan Bank Indonesia Nomor 18/17/PBI/2016. Untuk mendukung model markov diperkuat dengan model linier yaitu model autoregresif dengan konsep regime (MSVAR). Untuk orde AR yang digunakan yaitu AR(1), AR(2), dan AR(3). Digunakan orde tersebut karena data pada data yang dinyatakan stasioner membentuk pola tren naik dan tidak ada pola musimam. Jadi peluang terbesar orde AR yang terbentuk dilakaukan melalu tiga tingkatan dari model yaitu AR(1), AR(2), AR(3). Berikut hasil dari pemodelan dengan orde AR(1), AR(2), AR(3).
Berdasarkan ketiga model pada tabel 3 tersebut yang paling sesuai yaitu model M(2), AR(1), semua  variabel  pada  model  tersebut  hampir  signifikan  semua  pada level  of  significant 5%  yaitu nilai seluruh variabel pada regime 1 yaitu 0.000<0.05 dan nilai pada regime 2  yaitu 0.049<0.005 dan hanya ada satu variabel yang signifikan pada level of signifikan 10% yaitu P11-C dengan nilai 0,070<0,10  dan  P21-C  dengan  nilai  0.000<010.  Untuk  menentukan  lag  optimal  yang  paling minimum pada model VAR dilihat dari nilai Akaike Info Criterion (AIC) pada model M(2), AR(1) adalah 26.61. Model M(2), AR(1) memiliki perumusan pada regime 1 dan regime 2 adalah sebagai berikut:
Model Regime 1 Yt = 1289954 + 1,13 Yt-1
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392

## Model Regime 2
Yt = 194909,6 + 1,13 Yt-1 Proses white  noise merupakan  proses  antar  variabel  random  secara  berurutan  tidak  terjadi suatu korelasi dan dan terdistribusi pada model tertentu. Pada model M(2), AR(1) dinyatakan white noise telah terpenuhi.
Tabel 2. Pemodelan Markov Switching Model Variabel Koefisien Z-stat P- Value AIC Residual berdistribusi normal White Noise M(2),AR(1) C regime 1 1289954 9,45 0,000 26,61 Tidak Terpenuhi C regime 2 194909,6 1,97 0,049 AR(1) 1,13 79,29 0,000 Log(Sigma) 11,76 176,8 0,000 P11-C 1,89 1,81 0,070 P21-C -4,76 -4,61 0,000 M(2),AR(2) C regime 1 1336616 7,72 0,000 26,53 Tidak Tidak C regime 2 171402,2 1,12 0,260 AR(1) 1,45 15,73 0,000 AR(2) -0,37 -3,5 0,000 Log(Sigma) 11,7 174,52 0,000 P11-C 1,89 1,8 0,070 P21-C -4,77 -4,58 0,000 M(2),AR(2) C regime 1 -704642 -3,52 0,000 26,66 Tidak Tidak C regime 2 71465,83 0,37 0,710 AR(1) 1,15 11,97 0,000 AR(2) 0,09 0,63 0,530 AR(3) -0,18 -1,63 0,100 Log(Sigma) 11,73 172,61 0,000 P11-C 0,68 0,79 0,430 P21-C -4,03 -5,45 0,000
Sumber: Data Sekunder, 2020 (diolah)

## Pemodelan Regresi Time Series
Pemodelan regresi time series untuk data nilai transaksi e-money melibatkan additive outliers dan level shifts untuk mendapatkan model yang memenuhi asumsi residul berdistribusi normal dan white noise . Berikut adalah model yang terbentuk.
Tabel 5. Model Regresi Time Series Parameter   Estimate Standard Error t Value Approx Pr > t Lag Variable AR1,1 1.00000 0.04062 24.62 <.0001 1  NT NUM1 1604.8 1599.8 1.00 0.3193 0  SB NUM2 16898.6 4009.7 4.21 <.0001 0  INFLASI NUM3 1061.8 4854.5 0.22 0.8275 0  RS NUM4 49598.3 31202.2 1.59 0.1164 0  IHSG NUM5 7735.8 5378.7 1.44 0.1548 0  LEB NUM6 3247.5 2040.5 1.59 0.1160 0  TREND
Keterangan: NT = jumlah nilai transaksi UE, SB =Suku Bunga, RS = Return Saham, RI = Return IHSG, LEB = variabel dummy lebaran Sumber: Data Sekunder, 2020 (diolah)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392
Dapat  dilihat  pada  output  terdapat  penambahan  input  lag  AR  (1).  Lag  AR  (1)  tersebut merupakan  lag  dari  variabel  nilai  transaksi e-money .  Pada  output  tersebut  dapat  dilihat  hanya variabel inflasi yang berpengaruh terhadap jumlah nilai transaksi e-money . Hasil regresi time series menunjukkan bahwa nilai signifikansi suku bunga adalah 0.3193 yaitu lebih besar dari 0.05 sehingga suku bunga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap transaksi e-money . Hasil ini berbeda dengan Lintangsari et al . (2017) yang melakukan penelitian pada suku bunga  terhadap  instrumen  pembayaran  non  tunai,  dimana  untuk  transaksi  e-money  berpengaruh negatif dan signifikan secara statistik, sedangkan transaksi kartu debit tidak berpengaruh signifikan dan transaksi kartu kredit berpengaruh positif dan signifikan secara statistik. Igamo dan Falianty (2018) melakukan  penelitian  pada  suku  bunga  terhadap e - money yang  berpengaruh  signifikan secara statistik.
Hasil regresi time series menunjukkan bahwa nilai signifikansi tingkat inflasi adalah  0.0001 yaitu lebih kecil dari 0.05 sehingga tingkat inflasi berpengaruh secara signifikan terhadap transaksi e-money . Hal ini menunjukkan bahwa salah satu penyumbang inflasi di Indonesia adalah kenaikan transaksi e-money . Igamo  dan  Falianty  (2018) melakukan  penelitian  terkait e - money yang  akan mensubstitusi uang tunai di Indonesia dengan menggunakan metode vector error correction model , dimana  memberikan  hasil  penelitian  bahwa  tingkat  inflasi  berpengaruh  signifikan  terhadap e - money .
Hasil  regresi time  series menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  return  saham  adalah  0.8275 yaitu  lebih  besar  dari  0.05  sehingga  return  saham  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap transaksi e-money . Tayibnapis et  al .  (2018) melakukan  penelitian  bahwa e - money dapat meningkatkan  investasi  teknologi  keuangan  salah  satunya  adalah  pada  saham  atau  lebih  dikenal dengan equity crowfunding , dimana equity crowfunding adalah implementasi layanan penawaran saham  oleh  perusahaan  untuk  menjual  saham  langsung  ke  investor  melalui  sistem  elektronik menggunakan jaringan internet. Namun hal ini berbeda dengan hasil penelitian yang menunjukkan bahwa return saham tidak berpengaruh secara signifikan terhadap transaksi e-money . Hasil regresi time series menunjukkan bahwa nilai signifikansi IHSG adalah 0.1164 yaitu lebih besar  dari  0.05  sehingga  IHSG  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  transaksi e-money . Hasil  regresi time  series menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  kondisi  hari  raya  adalah  0.1548 yaitu lebih besar dari 0.05 sehingga kondisi hari raya tidak berpengaruh secara signifikan terhadap transaksi e-money . Hal ini menunjukkan bahwa kebutuhan e-money tidak dipengaruhi oleh kondisi hari raya.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  yang  cocok  digunakan  untuk  menguji variabel-variabel seperti suku bunga, tingkat  inflasi,  returns saham, IHSG, kondisi  hari raya dan nilai  transaksi e-money dengan  menggunakan  model markov  switching dengan  menggabungkan model Vector Autoregressive (VAR) dengan rantai markov. Pada variabel makro ekonomi dengan menggunakan markov switching model, yaitu variabel suku bunga, tingkat inflasi, returns saham, IHSG,  kondisi  hari  raya,  yang  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  terhadap  transaksi e-money adalah  tingkat  inflasi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  salah  satu  penyumbang  inflasi  di  Indonesia adalah  kenaikan  transaksi e-money .  Berdasarkan  pembahasan  dan  simpulan  di  atas,  maka  saran yang dapat dikemukakan  adalah sebagai berikut: (1) penelitian ini hanya berfokus pada  variabel ekonomi  makro,  sehingga  untuk  peneliti  selanjutnya  akan  lebih  baik  jika  memperluas  obyek penelitian;  (2)  penelitian  selanjutnya  diharapkan  mampu  menambah  variabel  lain  yang  dapat digunakan sebagai instrumen yang dapat memprediksi kenaikan transaksi e-money; (3) penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  teknik  analisis  data  yang  lain  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil yang  lebih  valid.  Terdapat  beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini  yaitu  variabel  ekonomi makro yang berpengaruh terhadap transaksi e-money hanya tingkat inflasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian  Riset  dan  Teknologi/Badan  Riset  dan Inovasi  Nasional  Deputi  Bidang  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  yang  telah  memberikan pendanaan  penelitian  Tahun  Anggaran  2020  beserta  Koordinator  Kopertis  Wilayah  VII,  serta
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.392
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Indonesia  (STIESIA)  Surabaya  dengan  kontrak  Nomor: 071/SP2H/LT-MONO/LL7/2020.

## REFERENSI
Abidin, M. S. (2015). Dampak Kebijakan E-Money di Indonesia sebagai Alat Sistem Pembayaran Baru. Jurnal Akuntansi UNESA 3(2).
Azali,  K.  2016.  Cashless  in  Indonesia:  Gelling  Mobile  E-frictions?. Journal  of  Southeast  Asian Economies (JSEAE) 33(3): 364-386.
Bank Indonesia. (2016). Peraturan Bank Indonesia No. 18/17/PBI/2016 Tentang Uang Elektronik (Electronic Money) . Jakarta. Bank Indonesia.
(2018). Uang Elektronik. https://www.bi.go.id/id/statistik/sistem- pembayaran/uang-elektronik/Contents/Penyelenggara%20Uang%20Elektronik.aspx . Diakses tanggal 13 Agustus 2018.
Bry,  G.  dan    Boschan,  C.  (1971). Cyclical  Analysis  of  Time  Series:  Selected  Procedures  and Computer Programs . NBER. New York.
Gunanjar,  B.  (2006).  Penerapan  Model  ARCH/GARCH  dan  Model  MSAR  (Markov-Switching Autoregression)  pada  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap  Dolar  Amerika  dan  IHSG. Skripsi . Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Hidayati, S., Nuryanti, I., Firmansyah, A., Fadly, A., dan Darmawan, I. Y. (2006). Operasional E- Money. Kajian Bank Indonesia Edisi Oktober 2016 .
Igamo, A. M. dan Falianty, T. A. (2018). The Impact of Electronic Money on The Efficiency of The  Payment  System  And  The  Substitution  of  Cash  In  Indonesia. Sriwijaya  International Journal Of Dynamic Economics And Business (SIJDEB) 2(3): 237-254. Krolzig, H. M. (1997). Markov Switching Vector Autoregressions: Modelling, Statistical Inference and Application to Business Cycle Analysis . Springer. Berlin.
Lintangsari, N. N., Hidayati, N., Purnamasari, Y., Carolina, H., dan Febranto, W. (2017). Analisis Pengaruh  Instrumen  Pembayaran  Non  Tunai  Terhadap  Stabilitas  Sistem  Keuangan  di Indonesia. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan 1(1): 47-62.
Robiin,  B.,  Wardana,  L.  A.,  dan  Suyoto.  2017.  New  Solutions  for  Instant  Payment  Problems  in Indonesia. International Journal on Advanced Science Engineering Information Technology 7(4).
Tayibnapis, A. Z., Waryuningsih, L. E., dan Gora, R. (2018). The Development of Digital Economy in Indonesia. International Journal of Management and Business Studies 8(3): 14-18. Untoro, R. W., Priyo, dan Arifin, M. S. (2014). Kajian Penggunaan Instrumen Sistem Pembayaran Sebagai Leading Indicator Makroekonomi. Working Paper Bank Indonesia  WP/6/2014.