INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 2190-2208 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Dampak Financial Technology dan Keterbukaan Ekonomi terhadap Pertumbuhan Ekonomi di TOP 10 Economic Country 2050
Ita Febrianti Nur Khasana 1 ✉ , Muhammad Sri Wahyudi Suliswanto 2 , Firdha Aksari Anindyntha 3
Universitas Muhammadiyah Malang Email: itafebrianti157@webemail.umm.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  selalu  terjadi  dimana  pun  dan  kapanpun  dan  seluruh  negara  merasakan adanya perkembangan teknologi dari masa ke masa. Fintech merupakan sebuah layanan dalam industri keuangan  dengan  memanfaatkan  gawai  yang  terkoneksi  dengan  jaringan  internet.  Memasuki  era revolusi industri peluang bisnis semakin terbuka dengan persaingan yang ketat. Negara-negara yang saat ini menonjol dalam perekonomian global akan terus menjadi pusat perhatian dalam memandang masa  depan  ekonomi  global.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  metode analisis  regresi  data  panel.  Data  yang  digunakan  adalah  financial  technology,  net  ekspor  sebagai variabel  independen,  serta  pertumbuhan  ekonomi  sebagai  variabel  dependen  yang  bersumber  dari world bank,  dan  statista.  Subjek  penelitian  terdiri  dari  10  TOP  Economic  Country  2050.  Hasil  dalam penelitian  ini  adalah  fintech  dan  ekspor  memiliki  dampak  positif  signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi di 10 TOP economic country 2050. Pemerintah harus meningkatkan aktivitas cashless payment, terus meningkatkan kualitas tampilan platform serta harus meningkatkan kualitas produk, memperluas jaringan distribusi, mengikuti perkembangan teknologi.
Kata Kunci: Financial Technology, Keterbukaan Ekonomi, Perteumbuhan Ekonomi

## Abstract
Technological progress is always happening anywhere and anytime and the whole country feels the technological progress over time. Fintech is a service in the financial industry using practices connected to the Internet. Entering an era of industrial revolution, business opportunities are increasingly opened up with strict competition. The countries that currently stand out in the global economy will continue to be at the centre of attention in looking at the future of the world economy. This study uses a quantitative approach with a method of panel regression analysis. The data used are financial technology, net exports as independent variables, as well as economic growth as dependent variables that come from the world bank, and statista. Top 10 Economic Countries 2050 The results of this study are that fintech and exports have  a  significant  positive  impact  on  economic  growth  in  the  top  10  economic  countries  2050. Governments  must  increa se  cashless  payments,  continue  to  improve  the  quality  of  the  platform’s display,  improve  product  quality,  expand  the  distribution  network,  and  keep  up  with  technological developments.
Keywords: Financial Technology, Open Economy, Economic Growth

## PENDAHULUAN
Sebuah  industri  baru  yang  dikenal  sebagai "financial  technology"  menghadirkan tahapan  baru keuangan berbasis teknologi untuk menggantikan sistem keuangan  lama. Salah satu kemajuan teknis dalam bisnis keuangan yang berkembang pesat dikenal dengan istilah  teknologi  keuangan  atau  yang  biasa  disebut  dengan financial  technology. Perusahaan  Fintech  sangat  menjunjung  tinggi  kemudahan  bertransaksi.    Teknologi keuangan  berupaya  menjadikan  layanan  keuangan  lebih  andal  dan  beragam  sekaligus mengurangi  biaya  dan  meningkatkan  efisiensi..  Fintech  meningkatkan  efisiensi  dan kecepatan  transaksi,  memungkinkan  transaksi  real-time  tanpa  batasan  geografis,  yang mendukung produktivitas ekonomi. (Humaira & Ferayanti, 2022).
Berbagai  faktor,  mulai  dari  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  hingga  revolusi teknologi, akan memainkan  peran penting dalam membentuk peringkat ekonomi dunia (PwC  Economics).  Berikut  adalah  10  negara  yang  sering  disebut  sebagai  calon  kandidat untuk peringkat teratas, beserta penjelasan singkat mengenai setiap negara:
Tabel 1. Negara Top 50 Country Ranking 1980 2000 2022 2050 2075 1 United States United States United States China China 2 Japan Japan China United States India 3 Germany Germany Japan India United States 4 France United Kingdom Germany Indonesia Indonesia
5 United Kingdom France India Germany Nigeria 6 Italy China United Kingdom Japan Pakistan 7 China Italy France United Kingdom Egypt 8 Canada Canada Canada Brazil Brazil 9 Argentina Mexico Russia France Germany 10 Spain Brazil Italy Russia United Kingdom 11 Mexico Spain Brazil Mexico Mexico 12 Netherlands Korea Korea Egypt Japan 13 India India Australia Saudi Arabia Russia 14 Saudi Arabia Netherlands Mexico Canada Philippines 15 Australia Australia Spain Nigeria France
Sumber: Goldman Sachs Global Investment Research (2024)
Berdasarkan gambar diatas menjelaskan bahwa ditahun 1980-2000 Jepang merupakan negara  yang  memiliki  peringkat  1  dalam  pertumbuhan  ekonomi  namun  di  tahun  2050 nantinya jepang mengalami penurunan yaitu diperingkat 6 dan diprediksi lagi di tahun 2075 Jepang mengalami penurunan yang sangat drastis yaitu pada peringkat 12. Negara yang mengalami pertumbuhan ekonomi yang meningkat di tahun yang akan mendatang yaitu di tahun 2050-2075 adalah negara Indonesia.
Berikut  adalah  beberapa  contoh  teknologi  keuangan  (fintech)  yang  muncul  atau mengalami perkembangan signifikan dalam dua tahun terakhir di bebrapa negara:
Tabel 2. Contoh Teknologi Keuangan (Fintech) No. Negara Jenis Fintech 1 United States
• Chime : Bank digital yang terus berkembang dengan layanan perbankan tanpa biaya.
• Plaid : Platform yang menghubungkan aplikasi fintech dengan rekening bank pengguna.
• Stripe  : Penyedia layanan pembayaran online yang terus memperluas jangkauan dan inovasi.
2 China
• Lufax  :  Platform  fintech  yang  menawarkan  layanan  pinjaman  dan investasi.
• JD  Digits  :  Divisi  fintech  dari  JD.com  yang  berfokus  pada  layanan keuangan digital.
• Tencent  Financial  Technology  :  Bagian  dari  Tencent  yang  terus mengembangkan solusi pembayaran dan layanan keuangan. 3 Japan • Paidy  :  Layanan  pembayaran  "beli  sekarang,  bayar  nanti"  yang mendapatkan popularitas.
• Money Forward : Aplikasi manajemen keuangan pribadi yang semakin berkembang.
• Liquid  :  Platform  perdagangan  kripto  yang  terus  memperluas layanannya.
4 Germany
• Trade Republic : Aplikasi perdagangan saham tanpa biaya yang semakin populer.
• Finleap  :  Inkubator  fintech  yang  melahirkan  berbagai  startup  fintech inovatif.
• Klarna : Terus mengembangkan layanan pembayaran dan memperoleh banyak pengguna baru.
5 India • Razorpay : Penyedia solusi pembayaran digital yang berkembang pesat.
• CRED  :  Aplikasi  manajemen  kartu  kredit  yang  menawarkan  berbagai insentif.
• BharatPe  :  Layanan  pembayaran  dan  pinjaman  untuk  pedagang  kecil yang terus berkembang. 6 United Kingdom • Starling  Bank  :  Bank  digital  yang  terus  mendapatkan  pengakuan  dan penghargaan.
• Tide : Layanan perbankan digital untuk bisnis kecil dan pengusaha.
• Checkout.com : Penyedia solusi pembayaran yang semakin berkembang dan mendapatkan pendanaan besar.
7 France • Qonto:  Terus  berkembang  sebagai  layanan  perbankan  digital  untuk bisnis.
• Alan  :  Startup  asuransi  kesehatan  yang  menawarkan  layanan  digital inovatif.
• Shine : Bank digital untuk freelancer dan pekerja mandiri yang semakin populer.
8 Canada • Neo  Financial  :  Bank  digital  baru  yang  menawarkan  kartu  kredit  dan layanan perbankan.
• Wealthsimple Crypto : Layanan perdagangan kripto yang ditambahkan oleh Wealthsimple.
• Symend  :  Platform  yang  menggunakan  data  untuk  membantu  bisnis mengelola kredit dan koleksi.
9 Russia
• Tinkoff  Investments  :  Layanan  investasi  yang  terus  berkembang  dari Tinkoff Bank.
• Yandex.Plus  :  Layanan  langganan  yang  mencakup  berbagai  layanan keuangan dari Yandex.
• Sberbank Online : Terus mengembangkan aplikasi perbankan digitalnya dengan fitur-fitur baru. 10 Italy • Young Platform : Platform perdagangan kripto yang semakin populer.
• Satispay : Terus berkembang dengan layanan pembayaran mobile.
• HYPE  :  Menawarkan  fitur-fitur  baru  untuk  menarik  lebih  banyak pengguna.
11 Brazil • Neon : Bank digital yang terus mendapatkan popularitas.
• C6 Bank : Menawarkan layanan perbankan digital yang inovatif.
• Creditas : Platform pinjaman digital yang terus berkembang.
12 Korea • Viva  Republica  (Toss)  :  Terus  mengembangkan  layanan  keuangannya dan mendapatkan pendanaan besar.
• KakaoBank : Bank digital yang terus berkembang dan menarik banyak pengguna baru.
• Shinhan Bank SOL : Aplikasi perbankan digital yang terus ditingkatkan.
13 Australia
• Up Bank : Bank digital yang terus menarik banyak pengguna baru.
• Xinja : Xinja adalah perusahaan fintech dan bekas bank di Australia
• Judo Bank : Bank yang berfokus pada pinjaman untuk bisnis kecil dan menengah.
14 Mexico • Kavak  :  Platform  fintech  yang  menyediakan  pembiayaan  untuk pembelian mobil.
• Konfio : Layanan pinjaman digital untuk bisnis kecil.
• Fondeadora : Bank digital yang semakin populer. 15 Spain • Bnc10 : Bank digital baru yang menarik perhatian pengguna muda.
• Revolut : Memperluas layanannya di Spanyol dengan fitur-fitur baru.
• Verse  :  Terus  mengembangkan  fitur-fitur  baru  untuk  layanan pembayaran mobile.
Adanya era digital zaman ini memunculkan kehadiran financial technology (fintech). Ungkapan teknologi keuangan, atau FinTech, berasal dari kata “financial” dan “technology” dan  menggambarkan  inovasi  keuangan  yang  dikombinasikan  dengan  teknologi kontemporer.  FinTech adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan inovasi dalam industri jasa keuangan (Marginingsih, 2021) Sedangkan menurut (Schmitt & Weber, 2016), FinTech adalah industri yang dinamis dan bergerak cepat dengan beragam model bisnis. Menurut  responden  jajak  pendapat  DSResearch,  kategori  produk  fintech  yang  paling
populer adalah dompet digital (82,7%), diikuti oleh investasi (62,4%), paylater (56,7%), dan pembiayaan p2p yang memenuhi kebutuhan pribadi (40%) (Rosmida, 2021).
Sementara itu, keterbukaan  perdagangan, yang melibatkan  pertukaran barang dan jasa  melintasi  batas  negara,  telah  mengubah  cara  dunia  berbisnis.  Dengan  adanya perdagangan yang lebih terbuka, perusahaan dapat mengakses pasar global, mengurangi biaya produksi, dan menciptakan peluang ekspansi yang tak terbatas (Soral et al., 2023)
Gambar 1. Rata-Rata Nilai Transaksi Per-Pengguna Fintech Skala Global
Data pada Gambar 1. Menginterpretasikan terkait dengan nilai transaksi per-pengguan Fintech di  dunia. Hal tersebut menunjukkan  bahwa nilai  neobanking jauh di atas digital payment  dan  alternative  payment.  Ini  menunjukkan  bahwa  masyarakat  global  semakin mempercayai dan beralih ke layanan keuangan berbasis teknologi yang lebih fleksibel dan hemat biaya, memperkuat peran fintech sebagai tulang punggung ekonomi digital masa depan.
Perkembangan fintech di Indonesia terbilang cukup signifikan dalam beberapa tahun terakhir.  Berdasarkan United  Overseas  Bank  (UOB),  PwC,  Singapore  Fintech  Association (SFA) per September 2021, jumlah perusahaan fintech di Indonesia terus bertambah setiap tahunnya. Pada tahun 2017, jumlah fintech di Indonesia tercatat sebanyak 440 perusahaan. Angka  ini  kemudian  meningkat  sebesar  78,41%  menjadi  785  perusahaan  pada  periode September 2021.

## Gambar 2. Jumlah Perusahaan Fintech di Indonesia
Sumber : Bank Indonesia (2021)
Dalam  Teori  Pertumbuhan  Ekonomi,  permintaan  agregrat  dalam  sisitem perekonomian  tertutup  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  konsumsi,  investasi  dan pengeluaran  pemerintah  untuk  pembangunan  ekonomi  (Terra et  al,  2021).  Dengan berkembangnya fintech, maka aktivitas konsumsi, investasi dan pembiayaan menjadi lebih mudah dan cepat tanpa dibatasi oleh sekat karena  semua transaksi keuangan dilakukan berbasis  teknologi  (Svitlana,  2020).  Dengan  demikian,  secara  teori,  dengan  semakin berkembangnya fintech dalam aktivitas konsumsi, investasi, atau pembiayaan dan aktivitas ekonomi  lainnya  maka  seharusnya  pendapatan  agregrat  akan  meningkat  yang  pada akhirnya juga meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

## Gambar 1. Pertumbuhan Ekonomi 2010-2019
Sumber: Olah data sekunder (2024)
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sihombing,  2021)  menemukan  bahwa Melalui variabel investasi, variabel fintech secara tidak langsung mempengaruhi variabel pertumbuhan  ekonomi  secara  signifikan.    Pada  akhirnya,  hal  ini  berdampak  pada peningkatan  aktivitas  perekonomian,  sehingga  dapat  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi. Hal ini diharapkan dapat membantu perekonomian Indonesia tetap kompetitif dan tidak tertinggal dari negara lain dalam bidang digitalisasi ekonomi.
Gambar  1.6  yang  menunjukkan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  dari  tahun  2010 hingga 2019 menunjukkan masih tidak menentu, meski akhir-akhir ini sudah mulai stabil. Fintech  tidak  memberikan  dampak  ekonomi  yang  besar  di  Indonesia  pada  awal  tahun, namun  mulai  tahun  kedua,  kehadirannya  berdampak  besar  dan  positif  terhadap pertumbuhan ekonomi (Sihombing, 2021).

## METODE PENELITIAN
Metodologi  kuantitatif  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  memperjelas hubungan  jangka  panjang  dan  dampak  keterbukaan  ekonomi  dan  FinTech  terhadap pertumbuhan  ekonomi  (PDB).    Untuk  mengetahui  stasioneritas  data  pada  variabel penelitian, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis ekonometrik dengan menggunakan alat E-Views 10 dan metode analisis panel unit roots.
Menurut  (Widarjono,  2018)  Data  cross  section  dan  time  series  digabungkan  untuk membuat  data  panel.    Data  yang  disusun  menurut  urutan  waktu,  seperti  data  harian, bulanan,  triwulanan,  atau  tahunan,  disebut  deret  waktu.    Sebaliknya,  data  cross  section adalah informasi yang  dikumpulkan  secara bersamaan  dari beberapa lokasi,  bisnis, atau orang. Menggunakan data panel dibandingkan data deret waktu atau data cross-section memiliki sejumlah manfaat.  Oleh karena itu, hal ini bergantung pada asumsi mengenai faktor  gangguan,  intersep,  dan  koefisien  kemiringan.    Ada  banyak  asumsi  yang  bisa diterapkan.
Ada tiga jenis pendekatan berbeda yang tersedia untuk estimasi data panel: Random Effect (REM), Fixed Effect (FEM), dan Common Effect (PLS).  Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange  Multiplier  merupakan  tiga  teknik  pengujian  yang  sering  digunakan  karena tentunya pemilihan model yang optimal memerlukan pengujian.
Dengan  menggunakan  nilai  distribusi  statistik  F  sebagai  panduan,  uji  Chow menentukan model pendekatan mana antara fixed effect dan common effect yang optimal. Model yang digunakan adalah fixed effect jika nilai probabilitas distribusi statistik F lebih kecil dari tingkat signifikansi, dan common effect jika nilai probabilitas distribusi statistik F lebih besar dari nilai tingkat signifikansi yang ditetapkan (Widarjono, 2018).
Langkah selanjutnya adalah memutuskan metode analisis mana diantara model efek acak  atau  model  efek  tetap  yang  ideal  untuk  pengujian  regresi.    Uji  Hausman  akan digunakan  peneliti  untuk  melakukan  pemeriksaan  ini.    Pengujian  statistik  chi-kuadrat dengan  derajat  kebebasan  (df=k),  dimana  k  adalah  banyaknya  koefisien  estimasi, merupakan metode yang paling efektif untuk memilih uji Hausman.  Jika tes menghasilkan
temuan yang signifikan, teknik pilihan Fixed Effect dipilih, dan jika hasilnya tidak signifikan, Random Effect adalah pilihan terbaik.
Pemilihan  terbaiknya  model  yang  ada  antara  REM  ( Random  Effect  Model)  dengan CEM  ( Common  Effect  Model)  dilakukan  dengan  Uji  Lagrange  Multiplier  (LM),  melalui pengujian REM yang berdasar terhadap nilai residual dari metode CEM.
Untuk  memastikan  bahwa  estimasi  OLS  yang  diberikan  adalah  yang  terbaik,  perlu dilakukan pengujian terhadap asumsi klasik.  Ini harus linier, tidak bias, dan memiliki variasi paling  sedikit  ( Best  Linier  Unbiased  Estimator).  Uji  heteroskedastisitas,  multikolinearitas, normalitas, linearitas, dan autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah model estimasi yang dikembangkan menyimpang dari asumsi klasik atau tidak.  Namun, tidak semua model regresi  linier  yang  menggunakan  teknik  OLS  perlu  menjalankan  semua  uji  asumsi tradisional. Menurut Basuki,  Agus Tri (2014) menyatakan bahwa uji multikolinearitas  dan heteroskedastisitas adalah uji asumsi klasik yang digunakan dalam regresi data panel.
Hipotesis adalah pernyataan tentang karakteristik suatu populasi.  Di sisi lain, dengan menggunakan  data  sampel  dan  pengujian  hipotesis,  seseorang  dapat  menunjukkan kebenaran ciri-ciri populasi. Keyakinan peneliti yang dilambangkan dengan H0 merupakan hipotesis nol yang akan divalidasi dengan data sampel.  Sebagai alternatif dari hipotesis nol, hipotesis alternatif yang dilambangkan dengan simbol Ha inilah yang akan kita terima jika hipotesis nol ditolak. Berdasarkan evaluasi statistik, parameter yang akan diestimasi terlihat. Evaluasi  tersebut  meliputi  uji  signifikansi  parameter  individual  (uji  t)  dan  uji  signifikansi parameter secara simultan (uji F) pada α = 5% (Gujarati & Porter, 2010).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Telah  dijelaskan  pada  pembahasan  sebelumnya  bahwa  teori  pertumbuhan  Keynes terdapat tiga faktor penentu pertumbuhan ekonomi pada sistem perekonomian tertutup disuatu wilayah yaitu meningkatnya aktivitas konsumsi dan investasi. Apabila nilai investasi dalam suatu wilayah meningkat maka penanaman modal semakin meningkat juga. Modal memegang  peranan  penting  dalam  perusahaan.  Hal  ini  dikarenakan  modal  akan membiayai biaya produksi meliputi semuanya .
Setiap negara mempunyai cara masing masing dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi  negaranya.  Namun  seyogiyanya  kehadiran financial  technologi  (fintech) membawa  perubahan  bagi  masyarakatnya.  Layanan financial  technology  memberikan kemudahan  dalam  bertransaksi,  pinjam  meminjam  dan  lainnya.  Setiap  negara  memiliki tingkat  pertumbuhan  ekonomi  yang  berbeda  beda  tiap  tahunnya  dan  berbeda  pula caranya dalam meningkatkan perekonomiannya.

## Analisis Kualitas Data
A. Uji Asumsi Klasik
Untuk mengetahui apakah nilai residu terstandar pada model regresi berdistribusi teratur atau tidak, digunakan uji normalitas.  Teknik analisis visual yang menggunakan plot probabilitas normal dapat digunakan untuk melakukan uji normalitas.  Jika garis yang  mewakili  data  sebenarnya  pada  metode  ini  mengikuti  atau  menyatu  dengan garis diagonal, maka nilai sisa berdistribusi normal.

## Tabel 2. Output Uji Normalitas

## Sumber : Data Diolah (2024)
Temuan pengujian di atas menunjukkan bahwa sisa data penelitian berdistribusi normal karena nilai probabilitas Jarque-Bera sebesar 0,1232 > 0,05.

## B. Uji Autokorelasi
Korelasi  antara  residual  satu  observasi  dengan  observasi  lainnya  dalam  model regresi disebut dengan uji autokorelasi.  Uji Breusch-Godfrey dapat digunakan untuk mengukur autokorelasi;  tanda-tanda autokorelasi muncul jika nilai prob kurang dari 0,05, dan tidak ada jika nilai prob lebih dari 0,05.

## Tabel 3. Hasil Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey  Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags F-statistic 38.32844 Prob. F(2,55) 0.7166 Obs*R-squared 34.93484 Prob. Chi-Square(2) 0,6249
Sumber : Data Diolah (2024)
Dari temuan uji autokorelasi di atas terlihat jelas  bahwa  probabilitasnya adalah 0,6249 > 0,05, yang menunjukkan bahwa model penelitian tidak menunjukkan gejala autokorelasi apa pun.
C. Uji Heteroskedastisitas
Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  penyimpangan  terhadap asumsi konvensional adalah dengan menggunakan uji heteroskedastisitas.  Varians yang  tidak  sama  pada  setiap  observasi  dalam  model  regresi  disebut  dengan heteroskedastisitas.  Tidak adanya gejala heteroskedastisitas merupakan syarat yang harus  dipenuhi  dalam  model  regresi.    Model  penelitian  menunjukkan  gejala heteroskedastisitas jika nilai probnya kurang dari 0,05, dan tidak menunjukkan gejala heteroskedastisitas jika nilai probnya lebih besar dari 0,05.
Tabel 4. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: White Null Hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 10.55861 Prob. F(5,54) 0.7045 Obs*R-squared 29.66095 Prob. Chi-Square(5) 0.5975 Scaled explained SS 42.32000 Prob. Chi-Square(5) 0.5157
Sumber : Data Diolah (2024)
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas metode White diperoleh nilai probabilitas 0,597 > 0,05 yang menunjukkan bahwa model penelitian tidak menunjukkan gejala heteroskedastisitas.

## D. Uji Pemilihan Model
1. Uji Chow
Dengan  menggunakan  nilai  distribusi  statistik  F  sebagai  panduan,  uji  Chow menentukan model pendekatan mana antara fixed effect dan common effect yang optimal.  Model yang digunakan adalah fixed effect jika nilai probabilitas distribusi statistik  F  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  dan common  effect  jika  nilai probabilitas distribusi statistik F lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan (Widarjono,2018). Adapun hipotesis dari pengujian ini restricted F-Test yaitu:
a. H0 : F hitung < F tabel, menerima H0 artinya model yang lebih baik digunakan adalah Common Effect Model
b. Ha : F hitung > F tabel, menolak H0 artinya model yang lebih baik digunakan adalah Fixed Effect Model

## Tabel 5. Output Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 205.155460 (9,48) 0.0000 Cross-section Chi-square 220.527359 9 0.0000 Sumber: Olah data peneliti (2024)
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai 𝑎 < 0.05, maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa model yang dignakan model Fix Effect Model (FEM).

## 2. Uji Hausman
Pengujian berikutnya adalah menentukan metode analisis mana, antara model fixed effect dan model random effect, yang paling cocok untuk pengujian regresi. Uji Hausman akan digunakan peneliti untuk melakukan pemeriksaan ini.  Pengujian statistik chi-kuadrat dengan derajat kebebasan (df=k), dimana k adalah banyaknya koefisien  estimasi,  merupakan  metode  yang  paling  efektif  untuk  memilih  uji Hausman.  Jika tes menghasilkan temuan yang signifikan, teknik Fixed Effect dipilih, dan jika hasilnya tidak signifikan, Random Effect adalah pilihan terbaik. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. H0  :  chi-square  hitung  <  chi-square  tabel,  artinya  menerima  H0  sehingga model yang tepat digunakan adalah Random Effect Model
b. Ha : chi-square hitung > chi-square tabel, artinya menolak H0 sehingga model yang tepat digunakan adalah Fixed Effect Model

## Tabel 6. Output Uji Hauman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section random 10.560113 2 0.0051 Sumber: Olah data peneliti (2024)
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai 𝑎 < 0.05, maka dari itu, dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  dignakan  model Random  Effect  Model (FEM).
3. Uji Breuch-Pagan LM
Melalui  pengujian  REM  yang  didasarkan  pada  nilai  residu  dari  teknik  CEM, dipilih model terbaik yang tersedia antara REM (Random Effect Model) dan CEM (Common  Effect  Model)  dengan  menggunakan  Uji  Lagrange  Multiplier  (LM). Menurut Gujarati & Porter (2008), Adapun dugaan sementara yang dipakai yaitu:
H0 : Tidak ada model Random Effect.............. menerima H0 Ha : Ada model Random Effect .........................menolak H0
Uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  didasarkan  pada  distribusi  chi-kuadrat,  yang memberikan jumlah derajat kebebasan selain jumlah variabel independen.  Jika besaran  LM  hitung  lebih  besar  dari  besaran  chi-kuadrat  tabel,  maka  temuan penelitian akan menunjukkan penolakan terhadap H0. Sehingga hipotesis untuk uji Lagrange Multiplier sebagai berikut:
a. H0 : LM hitung < chis square tabel , artinya menolak H0 sehingga model yang tepat digunakan adalah Common Effect
b. Ha : LM hitung >.chis square tabel , artinya menolak H0 sehingga model yang tepat digunakan adalah Common Effect

## Tabel 7. Output Breuch-Pagan  LM
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects
Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided
(all others) alternatives Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 113.8352 1.261123 115.0963 (0.0000) (0.2614) (0.0000) Honda 10.66936 -1.122997  6.750295 (0.0000) (0.8693) (0.0000) King-Wu 10.66936 -1.122997  5.475759 (0.0000) (0.8693) (0.0000) Standardized Honda 12.71576 -0.942139  5.002432 (0.0000) (0.8269) (0.0000) Standardized King-Wu 12.71576 -0.942139  3.537748 (0.0000) (0.8269) (0.0002) Gourieroux, et al. -- -- 113.8352 (0.0000)
Sumber: Olah data peneliti (2024)
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai 𝑎 < 0.05, maka dari itu, dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  dignakan  model Common  Effect  Model (FEM).

## E. Uji Hipotesis Penelitian
1. Uji Model Regresi Linear Berganda
Hubungan  linier  antara  dua  variabel  bebas  dan  variabel  terikat  dipastikan dengan  menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda.    Tabel  9  di  bawah  ini menampilkan temuan analisis regresi linier berganda penelitian ini:
Tabel 8. Hasil Estimasi Regresi
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 06/02/24   Time: 14:06 Sample: 2017 2022 Periods included: 6
Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 60 Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C 3.46E+11 3.72E+11 0.930231 0.3562 X1 8.98E-06 6.77E-07 13.27024 0.0000 X2 4.500435 0.279512 16.10105 0.0000 R-squared 0.932903 Mean dependent var 5.91E+12 Adjusted R-squared 0.930549 S.D. dependent var 6.68E+12 S.E. of regression 1.76E+12 Akaike info criterion 59.27939 Sum squared resid 1.77E+26 Schwarz criterion 59.38410 Log likelihood 1775.382 Hannan-Quinn criter. 59.32035 F-statistic 396.2589 Durbin-Watson stat 0.078474 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Olah data peneliti (2024)
Hasil analisis regresi linear berganda berdasarkan tabel 9 diatas mengasilkan rumus regresi linier berganda sebagai berikut:
𝒀 = 𝒂 + 𝑩 𝟏 𝑿 𝟏 + 𝑩 𝟐 𝑿 𝟐 + 𝒆 𝒀 = 𝟑. 𝟒𝟔𝒆𝟏𝟏 + 𝟖. 𝟗𝟖𝒆𝟎𝟔𝑿 𝟏 + 𝟒. 𝟓𝟎𝟎𝟒𝟑𝟓𝑿 𝟐 + 𝒆 (sig.0,000)         (sig.0,000)
Hasil dari analisis dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Nilai  konstanta  persamaan  diatas  sebesar  0,346e11,  angka  tersebut menunjukkan  bahwa  jika  X1  ( Financial  Technology)  dan  X2  (Keterbukaan Ekonomi)  adalah  konstan  (tidak  berubah)  maka  kinerja  karyawan  adalah sebesar 0,346e11.
2. Koefisien  regresi  X1  sebesar  8.98e06,  maka  hal  ini  dapat  diinterpretasikan bahwa  variabel  X1  ( Financial  Technology)  mempengaruhi  kinerja  karyawan sebesar  8.98e06,  sehingga  apabila  variabel  motivasi  kerja  naik  satu  satuan maka  akan  meningkatkan  keterbukaan  ekonomi  sebesar  8.98e06  dengan asumsi variabel yang lain tetap atau konstan.
3. Koefisien  regresi  X2  sebesar  4.500435,  maka  hal  ini  dapat  diinterpretasikan bahwa  variabel  X2  (keterbukaan  ekonomi)  mempengaruhi  pertumbuhan ekonomi  sebesar 4.500435, sehingga  apabila variabel keterbukaan ekonomi naik  satu  satuan  maka  akan  meingkatkan  pertumbuhan  ekonomi  sebesar 4.500435 dengan asumsi variabel yang lain tetap atau konstan.
2. Uji Parsial t
Dengan  menggunakan  uji  t,  analisis  parsial  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  penting  masing-masing  variabel  independen  dalam  kaitannya  untuk menjelaskan variabel dependen dalam model.  Hipotesis alternatifnya adalah (H1: β  ≠  0),  yang  menunjukkan  bahwa  ni lai  koefisien  berbeda  dari  nol,  dan  non hipotesisnya  adalah  (H0:  β  =  0).    Nilai  kemungkinan  yang  tinggi  dengan  jelas menunjukkan relevansinya.  Variabel ini secara parsial dapat dikatakan mempunyai pengaruh yang besar jika nilai probabilitasnya kurang dari 0,5.
Tabel 9. Hasil Ouput Uji 𝒕 Variabel Prob. Keterangan Fintech 0.0000 Signifikan Net Export 0.0000 Signifikan
Sumber : Data Diolah (2024)
Variabel X1 memiliki nilai statistik signifikansi 𝑡 sebesar 0,000. Nilai signifikansi t  0,000  <  0,05.  Pengujian  ini  menunjukkan  bahwa 𝐻 1 diterima  dan 𝐻 0 ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel X1 ( financial technology) berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  TOP  10  Economic Country 2050 (Y).
Sedangkan  untuk  variabel  komitmen  organisasional  X2  memiliki  nilai signifikansi 𝑡 sebesar  0,000.  Nilai  signifikansi  t  0,000  <  0,05.  Pengujian  ini menunjukkan  bahwa 𝐻 2 diterima  dan 𝐻 0 ditolak,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa variabel X2 (pertumbuhan ekonomi)  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di TOP 10 Economic Country 2050 (Y).
3. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Seperti  terlihat  pada tabel 10 di  bawah ini, koefisien  determinasi  digunakan untuk  menghitung  kontribusi  relatif  variabel  komitmen  organisasi  dan  motivasi terhadap variabel:
Tabel 10. Hasil Uji Koefisien Determinasi ( 𝑹 𝟐 )
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 06/02/24   Time: 14:06 Sample: 2017 2022 Periods included: 6
Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 60 Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C 3.46E+11 3.72E+11  0.930231  0.3562 X1 8.98E-06 6.77E-07  13.27024  0.0000 X2 4.500435  0.279512  16.10105 0.0000 R-squared 0.932903  Mean dependent var  5.91E+12 Adjusted R-squared  0.930549 S.D. dependent var  6.68E+12 S.E. of regression 1.76E+12 Akaike info criterion  59.27939 Sum squared resid 1.77E+26 Schwarz criterion 59.38410 Log likelihood 1775.382  Hannan-Quinn criter.  59.32035 F-statistic 396.2589 Durbin-Watson stat  0.078474 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : Data Diolah (2024)
Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 11 diatas diperoleh nilai koefisien determinasi ( R square) = 0.932. Hal ini berarti bahwa 93.2% variabel pertumbuhan ekonomi  dapat  dijelaskan  oleh  variabel financial  technology  dan  keterbukaan ekonomi sedangkan sisanya yaitu 6,8% diterangkan oleh variabel lain yang tidak diajukan dalam penelitian ini.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pada  tabel  11  diatas  diperoleh  nilai  koefisien determinasi (R square) = 0.932. Hal ini berarti bahwa 93.2% variabel pertumbuhan ekonomi dapat dijelaskan oleh variabel financial technology dan keterbukaan ekonomi sedangkan sisanya yaitu 6,8% diterangkan oleh variabel lain yang tidak diajukan dalam penelitian ini.
Dari hasil Regresi Fixed Effect Model pada table 8, berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui  bahwa  nilai  a  <  0.05,  maka  dari  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang dignakan model Common Effect Model (FEM). Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa Financial Technology (FinTech) secara signifikan mempengaruhi peningkatan pertumbuhan ekonomi di 10 TOP Economic Country 2050.
Variabel ekspor memiliki dampak positif signifikan terhadap PDB di 10 TOP Economic Country 2050, dengan nilai signifikan 0,0000, menunjukkan tingkat signifikansi kurang dari 0,05. Temuan ini konsisten dengan temuan sebelumnnya yang dilakukan oleh (Purwaning Astuti & Juniwati Ayuningtyas, 2018) menunjukkan bahwa nilai ekspor berpegaruh positif signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  mengenai  pengaruh  fintech  dan  keterbukaan ekonomi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia.  Maka  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan, sebagai berikut:
1. Berdasrkan  hasil  pengujian  statistik  uji  partial 𝑡 nilai  konstanta  persamaan  diatas sebesar 0,346e11, angka tersebut menunjukkan bahwa jika X1 (Financial Technology) dan  X2  (Keterbukaan  Ekonomi)  adalah  konstan  (tidak  berubah)  maka  kinerja karyawan adalah sebesar 0,346e11.
2. Koefisien regresi X1 sebesar 8.98e06, maka hal  ini dapat  diinterpretasikan bahwa variabel X1 (Financial Technology) mempengaruhi kinerja karyawan sebesar 8.98e06, sehingga apabila variabel motivasi kerja naik satu satuan maka akan meningkatkan keterbukaan ekonomi sebesar 8.98e06 dengan asumsi variabel yang lain tetap atau konstan.
3. Koefisien regresi X2 sebesar 4.500435, maka hal ini dapat diinterpretasikan bahwa variabel X2 (keterbukaan ekonomi) mempengaruhi pertumbuhan ekonomi sebesar 4.500435, sehingga apabila variabel keterbukaan ekonomi naik satu satuan maka akan meingkatkan pertumbuhan ekonomi sebesar 4.500435 dengan asumsi variabel yang lain tetap atau konsta.
4. Berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh nilai koefisien determinasi ( R square) =  0.932.  Hal  ini  berarti  bahwa  93.2%  variabel  pertumbuhan  ekonomi  dapat dijelaskan oleh variabel financial technology dan keterbukaan ekonomi sedangkan sisanya  yaitu  6,8%  diterangkan  oleh  variabel  lain  yang  tidak  diajukan  dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Asbiantari,  D.  R.,  Hutagaol,  M.  P.,  &  Asmara,  A.  (2018).  Pengaruh  Ekspor  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan  Pembangunan,
5(2), 10 – 31. https://doi.org/10.29244/jekp.5.2.2016.10-31
Bank,  I.  (2021). FROM  CONVENTIONAL  FINANCE  TO  DIGITAL  FINANCE:  ANALISIS KONTRIBUSI FINANCIAL TECHNOLOGY TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI SUMATERA SELAMA PANDEMI.
Diah  Rahayu  Ningsih.  (2020).  PERAN  FINANCIAL  TECHNOLOGY  (FINTECH)  DALAM MEMBANTU  PERKEMBANGAN  WIRAUSAHA  UMKM  Diah. Prosiding  Seminar Nasional Pendidikan Program Pascasarjana Universitas Pgri Palembang, 2(1), 270 – 276.
Humaira,  A.,  &  Ferayanti.  (2022).  Hubungan  Financial  Technology  Terhadap Perkembangan  UMKM  Di  Kota  Banda  Aceh. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Ekonomi Pembangunan,  7(7),  164 – 173.  http://jim.usk.ac.id/EKP/article/view/22964%0A http://jim.usk.ac.id/EKP/article/viewFile/22964/10810
Kemendag. (2022). Panduan Ekspor. Djpen.Kemendag.Go.Id. djpen.kemendag.go.id
Marginingsih, R. (2021). Financial Technology (Fintech) Dalam Inklusi Keuangan Nasional di Masa Pandemi Covid-19. Moneter - Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, 8(1), 56 – 64. https://doi.org/10.31294/moneter.v8i1.9903
Muhammad Adnan, Yulindawati, & Mifda Fernandi. (2022). Pengaruh Ekspor dan Impor terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Aceh. Jurnal Ilmiah Basis Ekonomi Dan Bisnis, 1(2), 1 – 17. https://doi.org/10.22373/jibes.v1i2.1771
Rosmida. (2021). FINTECH: Pengawasan Bank Indonesia (BI) dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) Perlu Dimaksimalkan. Seminar Nasional Industri Dan Teknologi (SNIT), 113 – 127.
Sihombing,  R.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Financial  Technology. Fakultas  Ekonomi Universitas Brawijaya, 1(1), 1 – 15.
Siregar,  R.  A.,  Sari,  R.  L.,  &  Ruslan,  D.  (2023).  Peranan  Financial  Technology  Dalam Perkembangan  UMKM  di  Era  Pemulihan  Ekonomi  Pasca  Pandemi  Covid-19  di Indonesia. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 9(14), 635 – 641.
Soral, P., Pati, S. P., Singh, S. K., Del Giudice, M., & Degbey, W. Y. (2023). Let Us Halt the Resurgence  of  Protectionism:  Trade  Openness,  Innovation  Ecosystem,  and Workforce Diversity in the Knowledge-Based Economy. Management International Review, 63(5), 759 – 789. https://doi.org/10.1007/s11575-023-00520-6
Svitlana, S. M. I. T. (2020). ASSESSMENT OF VALUE ADDED TAX GAPS: CROSS-COUNTRY ANALYSIS. Economic and Social Development: Book of Proceedings, 1(4), 729 – 739. https://doi.org/10.4324/9781003462620-4
Terra,  F.  H.,  Ferrari  Filho,  F.,  &  Fonseca,  P.  C.  (2021).  Keynes  on  state  and  economic development. Review of Political Economy, 33(1), 88 – 102.
Victoria,  A.  .  (2021). Katadata  (Jumlah  Penduduk  Akses  Teknologi  Informasi). Katadata.Com.
Wibowo Noor Fikri, A., Fauzi, A., Rachman, A. A., Khaerunisa, A., Sari, D. P., Vernanda, P., Hikmah,  R.,  &  Fadyanti,  T.  P.  (2023).  Analisis  Keamanan  Sistem  Operasi  dalam Menghadapi  Ancaman  Phishing  dalam  Layanan  Online  Banking. Jurnal  Ilmu Multidisplin, 2(1), 84 – 91. https://www.greenpub.org/JIM/article/view/228