## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223

## Analisis Pengaruh  Ekonomi Digital Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia: Model Data Panel
Ahmad Albar Tanjung 1,* , M Syafii 2 , Sufhia Br Tarigan 2 , Widya Gustriani Harahap 2
1 Prodi Manajemen, Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma, Medan Jl. Sakti Lubis Nomor 80, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara
2 Fakultas Ekonomi & Bisnis, Magister Ilmu Ekonomi, Universitas Sumatera Utara, Medan Jalan Dr. T. Mansur No.9, Padang Bulan, Kec. Medan Baru, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* alb4rt4njung@gmail.com, 2 m.syafii@usu.ac.id, 3 sufiatrgn@gmail.com , 4 widyaharahap5@gmail.com Email Penulis Korespondensi: alb4rt4njung@gmail.com Submitted: 31/08/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 29/11/2022
Abstrak- Penelitian ini untuk mengetahui seberapa besar pengaruh Ekonomi digital yang dilihat dari Jumlah Pengguna Internet (JPI), Nilai Transaksi E-Commerce (NT), dan Jumlah Pertumbuhan usaha E-Commerce (JU) baik secara parsial maupun simultan terhadap pertumbuhan ekonomi (PE) di Indonesia. Jenis Penelitian yang digunakan adalah Kuantitatif. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data panel yang merupakan data gabungan antara data time series dan cross section dimana data time series tahunan yaitu tahun 2018-2020 dan cross section nya terdiri dari 34 provinsi di Indonesia dengan menggunakan alat bantu E-Views 10. Sumber data yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII).  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  metode  regresi  data  panel  fixed-effect  model.  Hasil  penelitian  menunjukkan variabel  bebas  Nilai  Transaksi  dan  Jumlah  Usaha  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel  terikat  pertumbuhan ekonomi atau PE sedangkan variabel JPI berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Kata Kunci: Nilai Transaksi E-commerce; Jumlah Pengguna Internet; Pertumbuhan Ekonomi
Abstract- This study aims to determine the effect of the digital economy has seen from the number of internet users (JPI), the value of  e-commerce  transactions  (NT),  and  the  total  growth  of  e-commerce  businesses  (JU),  both  partially  and  simultaneously,  on economic growth (PE) in Indonesia. Indonesia. The type of research used is quantitative. The data used in this study is panel data which is a combination of time series and cross section data where the annual time series data is 2018-2020 and the cross section consists of 34 provinces in Indonesia using the E-Views 10 tool. Data sources the data used are from the Central Statistics Agency (BPS)  and the  Association of  Indonesian  Internet  Service  Providers  (APJII). The  analysis  method  adopted  is  the  fixed  effect model of panel data regression method.The results showed that the independent variables Transaction Value and total Growth of e-commerce businesses had a positive and significant effect on the dependent variable of economic growth or PE, while the JPI variable had a negative and significant effect on economic growth.
Keyword : E-commerce Transaction Value; Number of Internet Users; Economic Growth

## 1.PENDAHULUAN
Kemajuan  dalam  pertumbuhan  ekonomi  tidak  dapat  terlepas  dari  adanya  pengaruh  dari  kemajuan  teknologi.  Era teknologi saat ini adalah pemberdayaan dari peran integrasi digital pada sektor industri yang lebih dikenal dengan era industri 4.0. Industri 4.0 memberdayakan peran digital manufaktur terhadap jaringan suplai dengan mengikutsertakan integrasi informasi dari berbagai sumber dan lokasi yang kemudian digunakan untuk menggerakkan manufaktur dan distribusi secara fisik.
Digitalisasi merupakan teknologi informasi dan komunikasi, yang diartikan sebagai "perangkat atau aplikasi komunikasi  apa pun, termasuk radio, televisi, ponsel, komputer, perangkat  keras dan perangkat lunak jaringan dan sistem  satelit  dan  aplikasi  apa  pun  yang  dikutip  asso  (Kabongo  &  Okpara,  2014).  Pada  2017,  ekonomi  digital merupakan 6,9% dari PDB AS atau USD $1,4 triliun. Teknologi digital juga telah memfasilitasi "datafication" dan "virtualisasi"(Bukht  &  Heeks,  2017).    Pandemi  Covid-19  yang  telah  melanda  dunia  termasuk  Indonesia  telah membawa  perubahan  yang  sangat  signifikan  dalam  peradaban  manusia  (Tanjung,  Lubis,  Prana,  &  Muliyani, 2022;Tanjung, Siswanto, et al., 2022; Juni et al., 2022). Faktanya, pentingnya teknologi digital jarang dipahami secara lebih baik dibandingkan saat penutupan ekonomi global 2020 sebagai akibat dari pandemi COVID-19 (De’, Pandey, &  Pal,  2020).  Di  seluruh  dunia,  pemerintah  mengamanatkan  langkah-langkah  jarak  sosial  untuk  memperlambat penyebaran virus, mengkatalisasi penggunaan teknologi digital untuk pengiriman virtual kelas sekolah dan untuk kerja jarak jauh (Brynjolfsson et al., 2020).
Di Indonesia diketahui bahwa ekonomi digital terbukti mampu  memberikan kontribusi yang signifikan pada PDB Indonesia pada 2017 besarannya mencapai    7,3 persen padahal  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  hanya 5,1 persen,  hal ini mengandung makna  bahwa ekonomi digital Indonesia  memiliki prospek  yang sangat menjanjikan bila dikelola dengan baik  karena pertumbuhannya melebihi pertumbuhan ekonomi Indonesia. Indonesia mengalami peningkatan ekonomi digital secara keseluruhan, hal itu berpengaruh pada meningkatnya ekonomi nasional. Ekonomi digital dipercaya akan mampu menjawab tantangan pembangunan ekonomi yang belum stabil. Pemerintah Indonesia berkomitmen  bahwa  pembangunan  ekonomi  berbasis  mayarakat  sebagai  pelaku  usaha.  Jumlah  wirausaha  akan berkembang  dalam  menggerakkan  ekonomi  dan  menciptakan  lapangan  kerja  baru.  Maka  pemanfaatan  teknologi digital diharapkan dapat meningkatkan daya saing perekonomian Indonesia.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223
Gambar 1. Tingkat Pengguna Internet di Indonesia 2018-2020
Pada gambar grafik 1 dapat dilihat bahwa tingkat pengguna internet terus mengalami peningkatan dari tahun 2018 hingga tahun 2020 yang mana berdasarkan pernyataan Bapak Menteri Komunikasi dan Informatika Johnny G. Plate  bahwa  jumlah  pengguna  Internet  di  Indonesia  terus  meningkat  setiap  tahunnya  karena  adanya  keberhasilan pembangunan infrastruktur telekomunikasi di Indonesia.
Ekonomi digital sangat diusung oleh pemerintah, yang mana merupakan penerapan dari konsep new economy yang secara spesifik mengarah pada transaksi barang dan jasa melalui media internet atau dikenal dengan istilah e- commerce.  Meskipun  konsumen  dan  penjual  tidak  bertemu  langsung,  transaksi  tetap  berjalan  lancar.  Dengan  kata lain, e-commerce menawarkan kemudahan dalam berbelanja secara online (Dianari, 2018). Dari  sisi  pelaku  usaha, e-commerce tidak  hanya  membuka  pasar  baru  bagi  produk  dan/atau  jasa  yang ditawarkan, tetapi juga mempermudah cara UMKM melakukan bisnis. Usaha mikro,  kecil, dan menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam perekonomian masyarakat Indonesia. Meningkatnya pertumbuhan ekonomi Indonesia tidak terlepas dari peran usaha UMKM. Khususnya kontribusi UMKM terhadap produk domestik bruto (PDB). Tahun 2018, kontribusi UMKM terhadap PDB nasional mencapai sekitar 60,34%. Secara jumlah, usaha kecil di Indonesia menyumbang PDB lebih banyak, yakni mencapai 93,4 persen, kemudian usaha menengah 5,1 persen, dan usaha besar hanya 1 persen saja (kemenkeu, 2019).
Tabel 1. Jumlah perusahaan e-commerce tahun 2018-2020 Tahun Jumlah Perusahaan 2018 Kuartal IV 49 2019 Kuartal I 49 2019 Kuartal II 49 2019 Kuartal III 49 2019 Kuartal IV 47 2020 Kuartal I 49 2020 Kuartal II 50 2020 Kuartal III 44
Berdasarkan Tabel 1 diatas dapat dilihat bahwa jumlah perusahaan e-commerce dari tahun 2018 hingga tahun 2020 cenderung mengalami  penurunan, walaupun mengalami  peningkatan Kembali  pada Kuartal I dan II di tahun 2020. Penurunan tersebut pasti mempunyai alasan dimana ketatnya persaingan dan kurangnya strategi dalam bersaing menjadi salah satu alasan mengapa banyak e-commerce tutup, dan penurunan di kuartal III pada tahun 2020 terlihat jauh dibanding tiap Kuartal sebelumnya yang dimana pada saat tersebut adanya situasi pandemic covid 19.
39,90% 47,69% 53,73% 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0

## T I N G K A T   P E N G G U N A   I N T E R N E T
105,6 205,5 266,3 0 100 200 300 2018 2019 2020 Nilai Transaksi E-Commerce (triliun)
NIlai transaksi e-commerce (triliun)

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223
Berdasarkan Gambar 2 diatas dapat dilihat Bahwa Nilai Transaksi E-Commerce mengalami peningkatan setiap Tahunnya  dari  tahun  2018  hingga  tahun  2020.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  bisnis  melalui e-commerce semakin menjanjikan. Pertumbuhan pesat bisnis e-commerce ini disebabkan kebiasaan para konsumen yang mulai bergantung pada situs-situs e-commerce untuk membeli berbagai macam produk, terutama yang susah mereka temukan di toko- toko fisik. Serta, karena meningkatnya jumlah pengguna internet setiap tahun.
Bank  Indonesia  mencatat  transaksi  yang  terjadi  di e-commerce sepanjang  2020  mencapai  Rp266,3  triliun. Dalam kesempatan Rapat Dengar Pendapat (RDP) dengan Komisi XI DPR Februari lalu, Gubernur BI Perry Warjiyo memperkirakan transaksi e-commerce ini diperkirakan akan meningkat di 2021 menjadi Rp330,7 triliun. Selain itu, transaksi penggunaan uang elektronik juga diprediksi naik hingga 32,3% menjadi Rp 266 triliun.
Seperti yang telah disebutkan, e-commerce bisa menjadi peluang besar bagi UMKM untuk memasarkan dan mengembangkan  bisnisnya.  Pemanfaatan e-commerce dapat  dilakukan  guna  memperluas  akses  pasar,  membuka lapangan pekerjaan serta memberikan dampak positif bagi berbagai sektor pendukung bisnis e-commerce lain yang pada akhirnya dapat memberi kontribusi pagi percepatan pertumbuhan ekonomi Indonesia (kemenkeu, 2019).
Gambar 3. Gambar Kurva Laju Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Tahun 2018-2020
Berdasarkan Gambar 3 diatas, dapat dilihat bahwa Laju pertumbuhan Ekonomi mengalami peningkatan pada tahun 2019 sebesar 4, 27% dari tahun sebelumnya sebesar 3,93% pada tahun 2018. Dan mengalami penurunan tajam sebesar  -3,03%  pada  tahun  2020.  Pertumbuhan  ekonomi  mengalami  penurunan  di  tahun  2020  disebabkan  adanya wabah Covid-19 yang berpengaruh terhadap menurunnya kegiatan perekonomian, akan tetapi walaupun terjadinya penurunan pada pertumbuhan ekonomi dan jumlah usaha e-commerce di Tahun 2020, nilai transaksi pada e-commerce dan jumla pengguna internet mengalami peningkatan. Maka dari itu Seperti yang telah disebutkan, e-commerce bisa menjadi  peluang besar bagi  UMKM untuk memasarkan dan mengembangkan bisnisnya. Pemanfaatan e-commerce dapat dilakukan guna memperluas akses pasar, membuka lapangan pekerjaan serta memberikan dampak positif bagi berbagai  sektor  pendukung  bisnis e-commerce lain  yang  pada  akhirnya  dapat  memberi  kontribusi pagi  percepatan pertumbuhan ekonomi Indonesia (Kemenkeu, 2019).
Berdasarkan  uraian  diatas  terlihat  bahwa  ekonomi  digital  memiliki  potensi  untuk  mendukung  pertumbuhan ekonomi Indonesia, namun  kontribusi  ekonomi digital  masih  dibawah 10 persen, oleh karena itu perlu  digali lebih dalam factor-faktor ekonomi digital apa saja yang memiliki kontribusi dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  yaitu:  Strogonova  &  Novikova  (2020)  menyatakan bahwa  ada  hubungan  antara  ekonomi  digital  dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Temuan  Irtyshcheva  et  al.,  (2021) menyatakan bahwa perkembangan teknologi digital sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi. Penelitian Yong  Jing  &  Ab-Rahim,  (2020)  juga  menyatakan  bahwa  bahwa  pemanfaatan  ICT  sangat  berpengaruh  dalam pertumbuhan  ekonomi.  Di  Indonesia  juga  sudah  ada  temuan  peneliti  terdahlu,  yaitu:  Aula  &  Suharto  (2022) menemukan  bahwa  e-commerce  sangat  bepengaruh  terhadap  Produk  domestic  Bruto  Indonesia.  Temuan  (Dianari, 2018) juga menunjukkan bahwa e-commerce juga berpengaruh terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh ekonomi digital terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Adapun variabel  yang akan diteliti dalam jurnal  ini  adalah nilai  transaksi  pada e-commerce, jumlah usaha pada e- commerce dan jumlah pengguna internet  sebagai variabel  independent. Kemudian  variabel pertumbuhan ekonomi sebagai variabel dependen. Berikut kerangka Konseptual pada penelitian ini :
3,93 4,27 -3,03 -4 -2 0 2 4 6 2018 2019 2020 Pertumbuhan ekonomi (%)
Pertumbuhan ekonomi (%)

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223
Gambar 4. Kerangka Konseptual
Adapun hipotesis penelitian ini adalah: nilai transaksi pada e-commerce, jumlah usaha pada e-commerce dan jumlah pengguna internet memiliki pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi.

## 2.2 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif (quantitative method). Penelitian kuantitatif  adalah  data  yang  diukur  dalam  skala  numerik  seperti  grafik,  tabel  dan  angka-angka  yang  diambil  dari laporan-laporan yang berpengaruh dengan masalah yang akan diteliti (Azwar, 2015). Jenis penelitian ini bersifat untuk mengetahui  pengaruh  Nilai  Transaksi,  Jumlah  Usaha  E-Commerce  dan  jumlah  pengguna  internet  terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia.

## 2.3  Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dan Pendekatan  yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan analisis regresi data panel yang dimana menggabungkan antara data time series yaitu dari tahun 2018-2020 dan data cross section berupa 34 provinsi yang ada di Indonesia. Data yang digunakan bersumber dari website Badan Pusat Statistik (BPS) dan Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII).

## 2.4 Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode regresi data panel yang menggabungkan sata seksi silang (cross section) dan data rentan waktu (time series). Analisis regresi data panel dalam penelitian ini digunakan  untuk  menganalisis  pengaruh  antara  variabel  independent  jumlah  transaksi  e-commerce  (X1),  jumlah Usaha E-Commerce (X2), Jumlah pengguna internet  (X3) terhadap variabel  dependen Pertumbuhan Ekonomi (Y). Data diolah dengan menggunakan alat bantu eviews 10.
Penelitian ini menggunakan tiga macam pendekatan yaitu Common Effect (CEM), Fixed Effect (FEM), dan Random Effect(REM). Teknik tersebut digunakan untuk mengestimasi persamaan berikut:
PEit = α + β 1 JTit + β 2 JUit + β 3 JPIit + εit (1)
Dengan : i               = entitas ke-i t               = periode ke-t β i = Koefisien regresi a = konstanta N = banyaknya observasi T = banyaknya waktu N x T = banyaknya data panel JT = jumlah transaksi JU = Jumlah Usaha JPI = Jumlah Pengguna Internet PE = Pertumbuhan Ekonomi
2.4.1 Common Effect Model (CEM)
Model ini dikenal dengan estimasi Common Effect yaitu Teknik estimasi paling sederhana hanya mengkombinasikan antara data time series dan cross section. Di dalam pendekatan ini, unit time series dan cross section diperlakukan lalu diregresikan menggunakan metode Ordinay Least Square (OLS) untuk mengestimasi data panel. Kelemahan asumsi ini adalah ketidaksesuaian model dengan keadaan yang sesungguhnya. Kondisi tidak melihat tiap objek yang saling berbeda, bahkan satu objek pada satu waktu akan sangat berbeda dengan kondisi objek tersebut pada waktu yang lain.
X1 Nilai Transaksi X2 Jumlah usaha X3 Jumlah Pengguna Internet Y Pertumbuhan Ekonomi

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223

## 2.4.2 Fixed Effect Model (FEM)
Pendekatan fixed effect di sini maksudnya adalah satu objek, memiliki konstanta yang tetap besarnya untuk berbagai periode  waktu.  Demikian  dengan  koefisien  regresinya,  tetap  besarnya  dari  waktu  ke  waktu  ( time  invariant ).  Pada metode fixed  effect ,  estimasi  dapat  dilakukan  dengan  tanpa  pembobotan  (no  weight)  atau Least  Square  Dummy Variable (LSDV)  dan  dengan  pembobotan  (cross  section  weight)  atau  General  Least  Square  (GLS).  Penggunaan model ini tepat untuk melihat perubahan perilaku data dari masing-masing variabel sehingga data lebih dinamis dalam mengintepretasikan data.

## 2.4.3 Random Effect Model (REM)
Random Effect digunakan untuk mengatasi kelemahan metode efek tetap yang menggunakan variabel semu, sehingga model mengalami ketidakpastian. Tanpa menggunakan variabel semu, metode efek random menggunakan residual, yang  di  duga  memiliki  hubungan  antar  waktu  dan  antar  objek.  Model  ini  akan  mengestimasi  data  panel,  variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Pada model Random Effect perbedaan intersep diakomodasi oleh error terms masing- masing daerah. Model ini juga disebut dengan Error Component Model (ECM) atau teknik Generalized Least Square (GLS).  Pemilihan model estimasi regresi data panel ini bertujuan untuk memilih model terbaik yang tepat dan sesuai dari ketiga model regresi antara lain Common Effect Model, Fixed Effect Model, Random  Effect Model. Dalam pemilihan model estimasi  regresi  data panel terbaik maka selanjutnya dilakukan uji sebagai berikut:

## 2.4.3.1 Uji Chow
Uji Chow dilakukan untuk menentukan model common effect atau model Fixed Effect . Model (FEM) yang lebih tepat digunakan untuk mengestimasi data panel. Apabila hasil yang diterima: H0: Model common effect H1:Model fixed effect

## 2.4.3.2 Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan untuk menentukan model Random Effect Model (REM) atau model Fixed Effect Model (FEM) yang lebih tepat digunakan untuk mengestimasi data panel. Apabila hasil yang diterima: H0: Model random effect H1: Model fixed effect
2.5 Uji Statistik
Dalam melakukan estimasi dan menguji hipotesa dari data panel dilakukan melalui uji T (parsial), uji F (simultan), serta uji koefisien determinasi (R2).

## 2.5.1 Uji Parsial (t)
Pengujian hipotesis secara individu dengan uji t bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. Uji hipotesis dapat diketahui dengan membandingkan antara t hitung dengan t tabel, sebagai berikut :
a. H0 : βi = 0, artinya masing-masing variabel Xi tidak memiliki pengaruh terhadap variabel Y, dimana i = 1,2,3.
b. H1 : βi = 0, artinya masing-masing variabel Xi memiliki pengaruh pengaruh terhadap variabel Y, dimana i = 1,2, Menurut Silaen dan Heriyanto (2013) kriteria uji t adalah :
a. Jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak (variabel bebas X berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y).
b. Jika t  hitung  < t tabel, maka tidak dapat menolak H0 (variabel bebas X tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y).

## 2.5.2 Uji Simultan (F)
Pengujian hipotesis secara simultan merupakan kemampuan variabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y)  secara  bersama-sama.  Pengujian  hipotesis  pada  uji F  dapat  diketahui  dengan  membandingkan antara  F  hitung dengan F tabel, sebagai berikut :
a. Jika F hitung > F tabel, maka H0 ditolak (ada 1 variabel bebas X yang berpengaruh terhadap variabel terikat Y).
b. Jika  F  hitung  < F  tabel,  maka  tidak  dapat  menolak  H0  (seluruh  variabel  bebas  X  tidak  berpengaruh  terhadap variabel terikat Y).
2.5.3 Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependennya. Menurut Tanjung, A. A., & Muliyani, (2021) nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independent dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas dan nilai  yang  mendekati  satu  berarti  variabel-variabel  independent  memberikan  hamper  semua  informasi  yang

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223
dibutuhkan  untuk  memprediksi  variasi  variabel  dependennya.  Pengujian  koefisien  determinasi  R2  menggunakan software Eviews.

## 2.6 Uji Asumsi Klasik

## 2.6.1 Uji Multikolinieritas
Menurut Gujarati & Dawn, (2015) dan Juanda & Junaidi, (2012) pada pengujian multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi  ditemukan adanya korelasi  antar variabel  independent  atau variable bebas. Efek dari  multikolinearitas ini adalah menyebabkan tingginya variabel  pada sampel. Gejala multikolinearitas juga dapat dideteksi dengan melihat besarnya VIF (Variance Inflution Factor). Multikolinearitas pada umumnya terjadi jika VIF lebih dari 10, maka variabel tersebut mempunyai pesoalan multikolinieritas dengan variabel bebas lainnya.

## 2.6.2 Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk melakukan apakah pada sebuah model regresi terjadi ketidaknyamanan varian dari  residual  dalam  satu  pengamatan  ke  pengamatan  lainnya.  Apabila  varian  berbeda,  disebut  heteroskedastisitas. Menurut Verbeek (2004) salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melakukan uji  Glejser.  Uji  Glejser  mengusulkan  untuk  meregres  nilai  absolut  residual  terhadap  variabel  independen.  Hasil probabilitas dikatakan signifikan jika nilai signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 5%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemilihan Model Regresi Data Panel

## 3.1 Uji Chow
Pengujian ini dilakukan untuk memilih apakah model yang digunakan Common Effect Model atau Fixed Effect Model. Berikut hasil dari uji chow :
Tabel 2. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f.  Prob. Cross-section F 2.888807 (33,65) 0.0001 Cross-section Chi-square 92.090790 33 0.0000
Berdasarkan hasil uji chow pada tabel 2 diatas dapat dilihat bahwa nilai p-value pada cross-section chi-square yaitu 0,0000 < α=0,05 maka H0 ditolak yang artinya lebih baik  menggunakan model fixed  effect dari  pada  model c ommon effect .

## 3.2 Uji Hausman
Pengujian ini dilakukan untuk memilih apakah model yang digunakan Fixed Effect Model atau Random Effect Model. Berikut hasil dari uji hausman :
Tabel 3. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 61.478851 3 0.0000
Berdasarkan hasil estimasi pada tabel 3 diperoleh nilai prob. Value sebesar 0.0000 lebih kecil dari α ( 0.05). Sehingga dapat disimpulkan  Ho ditolak  atau model yang tepat digunakan yaitu model Fixed Effect Model (FEM).
3.3 Hasil Uji Asumsi Klasik
3.3.1 Uji Multikolineritas
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinieritas N2 JU JPI N2  1.000000 -0.082926  0.058341 JU -0.082926  1.000000  0.135886
JPI  0.058341  0.135886  1.000000
Berdasarkan hasil uji multikolinieritas pada tabel 4 diatas adalah apabila korelasi antar variabel dibawah 0.1 maka tidak terjadi gejala multikolinearitas.

## 3.3.2 Uji Heterokedastisitas
Tabel 5. Hasil Uji Heterokedastisitas variabel  coefficient  Std.Error t-Statistic  prob NT2 -0,002510 0.001411 -1.778115  0.0785

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223
variabel  coefficient  Std.Error t-Statistic  prob JU 0,006611 0.001135 -1.656625  0.0740 JPI 0.025285 0.015313 1,651185  0.1019 C 1.603982 1.135451 1,412638  0.1609
Berdasarkan hasl uji heterokedastisitas dengan uji gletser pada tabel 5 diatas dapat dilihat bahwa seluruh variabel nilai probababilitasnya diatas 0,05, maka hasil ini menunjukkan bahwa data ini terbebas dari masalah heterokedastisitas.

## 3.4 Hasil Analisis
Berdasarkan hasil pemilihan model regresi data panel melalui uji chow dan uji hausman maka dapat disimpulkan bahwa model yang tepat adalah Fixed Effect Model (FEM). Berikut adalah hasil dari uji regresi :
Tabel 6. Hasil Uji Regresi Fixed Effect Model Variabel Koefisien Regresi  t-statistic Probability Nilai Transaksi (X1) 0.020909 5.525857 0.0000 Jumlah Usaha ( X2) 0.038646 3.048305 0.0033 Jumlah Pengguna Internet(X3) -0.234585 -5.225627 0.0000 C 17.49656 5.324273 0.0000 R-Squared Adjusted R-squared F-statistic Prob ( F-stat) 0.640303 0.441086 3.214100 0.000021
Berdasarkan tabel 6 hasil uji regresi linear berganda diatas maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut Pertumbuhan Ekonomi = 17.49656 + 0.020909 X1 + 0.038646 X2 - 0.234585 X3

## 3.4.1 Uji-t
Dari tabel hasil uji regresi dapat diketahui hasil uji-t adalah sebagai berikut : Variabel Nilai Transaksi pada Ecommerce berpengaruh positif dan signifikan pada α =5% dengan nilai prob.value (0.000) < α = 0.05. Ini menunjukkan bahwa Nilai Transaksi pada Ecommerce berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia, Variabel Jumlah Usaha Ecommerce berpengaruh positif dan signifikan pada α =5% dengan nilai prob.value (0.033) <  α  =  0.05.  Ini  menunjukkan  bahwa  Jumlah  Usaha  Ecommerce  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia, Variabel Jumlah Pengguna Internet berpengaruh negatif dan signifikan pada α =5%  dengan  nilai  prob.value (0.000)  <  α  =  0.05.  Ini  menunjukkan  bahwa  Jumlah  Pengguna  Internet  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia.

## 3.4.2 Uji F-Statistic
Pada hasil uji F tabel diatas menunjukkan : Df1:(jumlah variabel-1) Df2:n-k-1 Df1: (4-1)=3 Df2: (102-3-1)= 98 Fhitung (2,697 ) > F-statistic (3.214100 ), dan nilai probabilitas F sebesar 0.000021< α 0,05.
Maka H0 ditolak, terdapat  pengaruh secara simultan antara variabel  independen dengan variabel  dependen. Dari hasil regresi Nilai Transaksi Ecommerce, Jumlah Usaha Ecommerce dan Jumlah Pengguna Internet berpengaruh secara bersama-sama terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia.

## 3.4.3 Uji Koefisien Determinasi (Adjusted R 2 )
Pada hasil regresi berikut dapat diketahui bahwa variabel Nilai Transaksi Ecommerce, Jumlah Usaha Ecommerce dan Jumlah Pengguna Internet secara bersama-sama memiliki sumbangan pengaruh terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia sebesar (0.640303) atau 64,3% dan sisanya dipengaruhi faktor lain yang tidak diteliti.
Berdasarkan hasil uji regresi nilai Koefisien Nilai Transaksi pada E-commerce sebesar 0.020909 menunjukkan bahwa  jika  Nilai  Transaksi  pada  E-commerce  naik  sebesar  1  persen  satuan  maka  variabel  Y  atau  Pertumbuhan Ekonomi akan naik sebanyak 0.020909 satuan dan berpengaruh secara nyata. Hal ini sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan Rr. Getha Fety Dianari (2018) yang menjelaskan bahwa nilai transaksi pada E-commerce berpengaruh positif dan signifikan dalam jangka Panjang. Dan sesuai juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Aula & Suharto (2022) dengan hasil nilai transaksi pada eccomerce berpengaruh positif dan signifikan dalam jangka pendek. Hal ini bisa dikarenakan Ketika adanya peluncuran teknologi  baru masyarakat  tidak memerlukan waktu untuk  beradaptasi dan  mempelajari  peluang  yang  bisa  ditemukan.  Hal  ini  juga  sejalan  karena    pertumbuhan  eccomerce  di  Indonesia mengalami peningkatan yang cukup signifikan, dan kemajuan teknologi dan informasi di era modern ini, memberi banyak  perubahan  dan  pengaruh  dalam  berbagai  aspek  kehidupan..  Di  era  digital  saat  ini  semua  orang  bisa memanfaatkan  telepon  genggam  mereka  untuk  mempermudah  aktivitas-aktivitas  mereka  semakin  meningkat  juga masyarakat  yang  sudah  menggunakan  teknologi  dan  mempermudah  melakukan  transaksi  secara  online  sehingga

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223
semakin  dapat  meningkatkan  minatl  beli  masyarakat  dan  mempengaruhi  jumlah  nilai  transaksi  pada  eccomerce. Dengan  semakin  meningkatnya  transaksi  pada e-commerce akan  berpengaruh  dengan  meningkatnya  pertumbuhan ekonomi.
Nilai  Koefisien  variabel  X2  atau  Jumlah  Usaha  E-commerce  sebesar  0.038646  menunjukkan  bahwa  jika Jumlah  Usaha  E-commerce  naik  sebesar  1  persen  satuan  maka  variabel  Y  atau  Pertumbuhan  Ekonomi  akan  naik sebanyak 0.038646 dan berpengaruh secara signifikan. Hal ini sama dengan hasil penelitian oleh (Qu & Chen, 2014) yang  menguji  pengaruh e-commerce terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Cina  1997-2012  dimana  variable  Jumlah bisnis e-commerce berpengaruh  positif  dan  signifikan.  Pertumbuhan e-commerce menjadi  tonggak  pertumbuhan ekonomi digital, dalam hal  ini pertumbuhan industri e-commerce tidak terlepas dari  perilaku konsumen Indonesia. Perilaku masyarakat yang mulai menggandrungi belanja online rupanya membawa keuntungan bagi beberapa pihak produsen di masyarakat. Perkembangan jumlah pelaku bisnis e-commerce, dalam hal ini bertindak sebagai produsen, berkontribusi  mendorong  penawaran  produk  dalam  perdangangan  online.  Semakin  banyak  produsen e-commerce, semakin banyak barang dan jasa yang diperdagangkan secara online, sehingga semakin besar pula potensi transaksi yang  akan  terjadi.  Oleh  karena  itu  perkembangan  bisnis  e-commerce  sangat  berpengaruh  dalam  peningkatan pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
X3 atau Jumlah Pengguna Internet sebesar -0.234585 menunjukkan bahwa jika Jumlah Pengguna Internet naik sebesar  1  persen  satuan  maka  variabel  Y  atau  Pertumbuhan  Ekonomi  maka  akan  turun  sebanyak  -0.234585 dan berpengaruh  secara  nyata.  Hasil  tidak  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Nasution  et  al.,  (2020)  yang  menjelaskan pengaruh jumlah pengguna internet berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal ini sejalan dengan fungsi internet  yang  memudahkan  masyarakat  untuk  mengakses  dan  melakukan  pilihan  dalam  melakukan  transaksi  e- commerce baik dalam memilih kualitas produk, harga, negara produksi, dan kemudahan atas produk atau jasa yang mereka inginkan menjadikan produk domestik atau local semakin dituntut bersaing di era digital ini. Akan tetapi pada penelitian  ini  jumlah  internet  tidak  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  hal  ini  dapat disebabkan karena belum meratanya jaringan internet di seluruh pelosok wilayah Indonesia dan kurangnya sosialisasi kepada masyarakat mengenai e-commerce, Kemudian penggunaan internet juga tidak hanya untuk bertransaksi saja namun juga memiliki dampak buruk, sehingga hal ini yang memungkinkan mengapa jaringan internet berpengaruh negatif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian yang telah dijabarkan dapat disimpulkan bahwa variabel nilai transaksi dan  jumlah  usaha  e-commerce  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Dari  hasil penelitian ini kita dapat mengetahui bahwa ekonomi digital menjadi mesin penggerak pertumbuhan ekonomi dalam bentuk  aktivitas ekonomi yang dilakukan sehari-hari  dalam menjalani jual beli dengan melakukan transaksi  secara digital dan berkomunikasi secara digital juga melalui web atau marketplace  yang merupakan bagian dari e-commerce di Indonesia. sedangkan variabel jumlah pengguna internet berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, hal ini dapat terjadi karena meningkatnya pengguna internet tidak hanya mempergunakan internet sebagai sarana untuk bertransaksi dalam perekonomian. Untuk itu, pemerintah harus mendukung perkembangan e-commerce dan memperluas serta memeratakan jaringan internet agar dapat mendukung perkembangan jangkauan e-commerce guna untuk mempermudah transaksi secara online yang akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Kemudian dalam penelitian  ini,  diharap  dapat  disempurnakan  pada  penelitian  yang  akan  datang  dengan  menggali  variabel-variabel independen baru yang masih relevan  dan menambah tahun penelitian agar mendapatkan hasil yang lebih sempurna. hasil  penelitian  ini  bisa  dijadikan  salah  satu  rujukan  untuk  merumuskan  kebijakan-kebijakan  dalam  mendorong pemanfaatan potensi sektor E-Commerce maupun infrastruktur telekomunikasi menyadari besarnya potensi sektor ini.

## REFERENCES
Aula, N. K., & Suharto, S. (2022). Pengaruh e-commerce terhadap Produk Domestik Bruto Indonesia. Jurnal Kebijakan Ekonomi Dan Keuangan , 1 (1), 39–48.
Azwar, S. (2015). Reliabilitas dan validitas . Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Brynjolfsson, E., Horton, J. J., Ozimek, A., Rock, D., Sharma, G., & TuYe, H.-Y. (2020). COVID-19 AND REMOTE WORK:
AN EARLY LOOK AT US DATA. In NBER Working Paper (No. 27344). Cambridge. Bukht, R., & Heeks, R. (2017). Defining, Conceptualising and Measuring the Digital Economy. In WORKING PAPER SERIES (No. 68). https://doi.org/10.2139/ssrn.3431732
De’, R., Pandey, N., & Pal, A. (2020). Impact of digital surge during Covid-19 pandemic: A viewpoint on research and practice. International Journal of Information Management , 55 (June), 102171. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102171 Dianari, R. G. F. (2018). Pengaruh E-Commerce Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Bina Ekonomi , 22 (1), 43–62. Gujarati, D. N., & Dawn, C. P. (2015). Dasar-Dasar Ekonometrika (Edisi 5). Jakarta: Salemba Empat.
Irtyshcheva, I., Stehnei, M., Popadynets, N., Bogatyrev, K., Boiko, Y., Kramarenko, I., … Ishchenko, O. (2021). The effect of digital  technology  development  on  economic  growth. International  Journal  of  Data  and  Network  Science , 5 (1),  25–36. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2020.11.006
Juanda, B., & Junaidi. (2012). Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . Bogor: IPB Press. Juni, B., Gulo, K., Totonafo, I., Hia, S., Kartika, W., & Tanjung, A. A. (2022). Pengaruh Nilai Output Dan Jumlah Unit Usaha

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 567 − 575 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2223
terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Pada  Industri  Besar  dan  Sedang  di  Provinsi  Sumatera  Utara . 4 (1),  209–216. https://doi.org/10.47065/ekuitas.v4i1.1759
Kabongo,  J.  D.,  &  Okpara,  J.  O.  (2014).  ICT possession  among  Congolese  SMEs: An  exploratory study.  In Journal  of  Small Business and Enterprise Development (Vol. 21). https://doi.org/10.1108/JSBED-10-2013-0143 Kemenkeu. (2019). E-Commerce untuk UMKM dan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia.
Nasution,  E.  Y.,  Hariani,  P.,  Hasibuan,  L.  S.,  &  Pradita,  W.  (2020).  Perkembangan  Transaksi  Bisnis  E-Commerce  terhadap
Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Jurnal Ekonomi & Ekonomi Syariah , 3 (2), 506–519. https://doi.org/10.36778/jesya.v3i2.227
Qu, L., & Chen, Y. (2014). The Impact of e-Commerce on China’s Economic Growth. 13th Wuhan International Conference on E-Business, WHICEB 2014 , 66–72.
Strogonova,  E.,  &  Novikova,  N.  (2020).  Regional  aspects  of  studying  the digital  economy  in  the  system  of  economic  growth drivers. Journal of New Economy , 21 (2), 76–93. https://doi.org/10.29141/2658-5081-2020-21-2-5 Tanjung,  A.  A.,  &  Muliyani,  S.  E.  (2021). METODOLOGI  PENELITIAN:  SEDERHANA,  RINGKAS,  PADAT  DAN  MUDAH DIPAHAMI . Surabaya: SCOPINDO MEDIA PUSTAKA. Tanjung, A. A., Lubis, K. S., Prana, R. R., & Muliyani. (2022). Pemulihan Ekonomi melalui Pengembangan UMKM di Masa New Normal Covid-19: Pendekatan ANP-BCOR. Investasi Dan Syariah (EKUITAS) , 3 (4), 724–728. https://doi.org/10.47065/ekuitas.v3i4.1533
Tanjung, A. A., Siswanto, A. A., Tinggi, S., Manajemen, I., Pembangunan, U., Budi, P., & Utara, S. (2022). Analisis kurva phillips di indonesia . 30 (1), 71–77.
Verbeek, M. (2004). A Guide To Modern Econometrics (2nd ed.). england: Jhon Wiley & Sons, Ltd.
Yong Jing, A. H., & Ab-Rahim, R. (2020). Information and Communication Technology (ICT) and Economic Growth in ASEAN- 5 Countries. Journal of Public Administration and Governance , 10 (2), 20. https://doi.org/10.5296/jpag.v10i2.16589