## JAMBURA ECONOMIC EDUCATION JOURNAL
Volume 5 No 1 January 2023 E-ISSN: 2656-4378 P-ISSN: 2655-5689 Journal Homepage: https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jej/index ,
ANALISIS PENGARUH ALAT PEMBAYARAN MENGGUNAKAN KARTU (APMK), INSTRUMEN UANG ELEKTRONIK, BANK INDONESIA- REAL TIME GROSS SETTLEMENT (BI-RTGS) TERHADAP JUMLAH UANG BEREDAR
Fany Abizar Wicaksono * 1) , Syamsul Huda 1)
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, Surabaya, Indonesia 1 Email: fanyabizar@gmail.com *

## ABSTRAK
Teknologi finansial saat ini berkembang pesat, inovasi-inovasi pada sistem pembayaran semakin efisien  yang  dulunya  dari  sistem  pembayaran  tunai  hingga  sistem  pembayaran  berbasis elektronik. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh dari APMK (kartu kredit dan kartu ATM/debit), instrument uang elektronik, dan sistem BI-RTGS terhadap jumlah uang beredar M1 di  Indonesia.  Penelitian  menggunakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Bank  Indonesia, Badan Pusat Statistik, dan Kementrian Perdagangan. Data yang digunakan yaitu data time series tahunan  dari  tahun  2012  sampai  dengan  tahun  2021.  Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi linier berganda. Hasil yang diperoleh pada penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  transaksi  dengan  menggunakan  kartu  kredit,  kartu ATM/debit,  instrumen  uang  elektronik,  dan  sistem  RTGS  secara  simultan  memiliki  pengaruh yang  signifikan  terhadap  jumlah  uang  beredar  M1. Dilihat  secara  parsial,  untuk  kartu kredit, kartu  ATM/debit,  dan  RTGS  tidak  berpengaruh  signifikan,  sedangkan  untuk  instrumen  uang elektronik berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang beredar M1.
Kata Kunci: Jumlah Uang Beredar M1, APMK, Uang Elektronik, RTGS

## ABSTRACT
Financial  technology  is  currently  developing  rapidly,  innovations  in  payment  systems  are increasingly  efficient  from  cash  payment  systems  to  electronic-based  payment  systems.  The study aims to determine the effect of non-cash transactions (credit card and ATM/debit card), E-Money instrument, and BI-RTGS systems  on the amount  of money supply M1 in Indonesia. Research  using  secondary  data  sourced  from  Bank  Indonesia,  Central  Statistic  Agency,  and Ministry of trade. The data used is the annual time series data from 2012 to 2021. The analytical techniques used in this study multiple regression analysis. The result of this study indicate the transactions using credit cards, ATM/debit cards, E-Money instrument, and The RTGS system simultaneously  have  a  significant  effect  on  money  supply  M1.  Seen  partially,  credit  cards, ATM/debit cards, and RTGS system have no significant effect, while for E-Money instrument they have a significant effect on money supply M1.
Keywords : Money Supply M1, APMK, E-Money, RTGS
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK… hlm.  11 -21

## PENDAHULUAN
Pola  pemikiran  baru  berkembang  pesat  beriringan  dengan  kemajuan  teknologi. Perkembangan  yang  cukup  pesat  dari  teknologi  mempengaruhi  hampir  semua  aktivitas manusia. Begitu pula dengan sistem-sistem yang baru dalam aktivitas ekonomi yang setiap hari  berjalan  beriringan  dengan  kebutuhan  masyarakat.  Muncul  ide-ide  baru  dalam aktivitas  ekonomi  yang  turut  berkembang  dan  bersifat  cepat,  aman  dan  efisien.  Ketika masyarakat dituntut cepat dengan kemajuan teknologi, inovasi-inovasi terbaru dari sistem ekonomi  bermunculan  berjalan  beriringan  dengan  apa  yang  dibutuhkan  masyarakat. Indonesia sendiri sedang merasakan perubahan yang cukup pesat dari kemajuan transaksi keuangan dan ekonomi digital.
Bank  Indonesia  sebagai  otoritas  moneter  bertanggung  jawab  atas  kelancaran jalannya sistem pembayaran. Saat mekanisme transaksi pembayaran diminta untuk selalu memenuhi kebutuhan masyarakat dalam urusan peralihan dana (transfer) secara cepat, aman  dan  efisien,  maka  inovasi-inovasi  dari  teknologi  transaksi  pembayaran  kian bertambah dengan sangat pesat. Bank Indonesia sebagai bank sentral di Indonesia diminta untuk  selalu  memastikan  transaksi  pembayaran  tersebut  selalu  berada  pada  ketentuan yang berlaku.
Secara umum sistem pembayaran di Indonesia terbagi menjadi dua yaitu sistem pembayaran  tunai  dan  sistem  pembayaran  non  tunai.  Paling  mendasar  dari  perbedaan kedua sistem ini ialah alat transaksi yang digunakan. Pada sistem pembayaran tunai alat yang digunakan berupa uang kartal atau biasa disebut uang kertas dan uang logam sebagai alat bayar. Kemudian pada sistem pembayaran non tunai alat yang digunakan berupa Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK), bilyet giro, cek, nota debit, maupun instrumen yang terbaru yaitu uang elektronik. Jangkauan dari sistem pembayaran non tunai dibagi menjadi dua jenis transaksi  yaitu  transaksi  dengan nilai transaksi besar  ( wholesale )  dan transaksi ritel (Bank Indonesia, 2015).
Lahirnya pembayaran non tunai ini sangat memengaruhi aktivitas ekonomi. Dalam hal pencatatan aktivitas ekonomi kehadiran uang elektronik dan transaksi yang dilakukan secara elektronik (sistem komputer) membuat semakin mudahnya melakukan pencatatan dan  meminimalkan  kehilangan  angka  yang  terekam  dalam  aktivitas  ekonomi.  Dalam pembangunan  ekonomi  diharapkan  hasil  yang  didapatkan  menjadi  maksimal  berjalan beriringan dengan pencatatan aktivitas ekonomi yang lebih optimal dengan begitu para peneliti  ekonomi  akan  semakin  mudah  melihat  (lebih  jelas)  dan  memprediksi  apa  yang terjadi dan apa yang akan terjadi dalam aktivitas ekonomi.
Dilihat dari  data  yang  bersumber dari  Bank  Indonesia,  Bank  Indonesia mencatat selama  pandemi  Covid-19  penggunaan  uang  elektonik  terus  mengalami  peningkatan. Bahkan  pada  bank  Indonesia  tercatat  transaksi  uang  elektronik  tidak  mengalami penurunan. Nilai transaksi yang tercatat naik 41,2% menjadi Rp204,9 triliun pada tahun 2020. Tercatat pada Bank Indonesia nilai transaksi uang elektronik mencapai Rp20,7 triliun pada awal tahun 2021. Jumlah nilai transaksi ini meningkat 30,7% dibandingkan dengan periode  tahun  sebelumnya  sebesar  Rp15,9  triliun.  Ini  dapat  diartikan  uang  elektronik
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK… hlm.  11 -21
sangat diminati oleh masyarakat terutama saat pembatasan sosial yang sedang digalakan oleh pemerintah (Bank Indonesia, 2020).
Sumber: Bank Indonesia, 2022 (data diolah)
Dengan meningkatnya penggunaan instrumen pembayaran digital, uang elektronik yang digunakan akan terus bertambah. Disisi lain uang beredar di masyarakat ditentukan
oleh dua aspek ekonomi yaitu permintaan ( demand ) dan penawaran ( supply ). Selain itu uang beredar juga dikendalikan oleh bank sentral dan faktor ekonomi lainnya yang dapat meliputi sektor perbankan/keuangan dan juga masyarakat. Tindakan dan reaksi dari faktor ini  menentukan  jumlah  uang  beredar  dalam  periode  waktu  tertentu,  meskipun  pada dasarnya  merupakan  wewenang  otoritas  moneter (Manurung  &  Rahardja,  2004) . Pertumbuhan  uang  beredar  dapat  memberikan  gambaran  bahwa  suatu  perekonomian berjalan dengan baik tumbuh dan berkembang. Perekonomian dikatakan semakin maju apabila penggunaan uang kartal semakin kecil dan penggunaan uang giral dan/atau near money bertambah atau semakin besar (Asfia, 2009).
Pengaturan jumlah uang beredar merupakan fungsi yang paling krusial dari otoritas moneter.  Jumlah  uang  beredar  merupakan  kewajiban  pada  sistem  moneter  terhadap sistem  domestik  swasta  dan  masyarakat  yang  terdiri  dari  uang  kartal,  giral,  dan  kuasi (Damayanti,  2010).  Uang  yang  digunakan  masyarakat  untuk  pembayaran  tunai  disebut uang kartal dan uang giral kemudian uang yang digunakan untuk pembayaran non tunai disebut  uang  kuasi  biasa  disimpan  berupa  rekening  tabungan  bank  maupun  rekening deposito.
Berdasarkan uraian latar belakang diatas maka penulis memiliki keinginan untuk membuat penelitian pengaruh APMK, uang elektronik dan sistem BI-RTGS terhadap jumlah uang beredar M1.
- 200,000,000 400,000,000 600,000,000 800,000,000 2020 (I) 2020 (II) 2020 (III) 2020 (IV) 2021 (I) 2021 (II) 2021 (III) 2021 (IV)
Gambar 1 Gambaran Pertumbuhan Peredaran Uang Elektronik (Rupiah) E-Money
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK… hlm.  11 -21

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  metode  penelitian  menggunakan  metode  penelitian kuantitatif yang berpusat pada fenomena secara objektif yang diteliti secara kuantitatif, dengan cara mengoptimalkan objektivitas penelitian melalui angka, pemrosesan statistik, struktur, dan percobaan terkontrol secara sistematis (Hamdi & Bahruddin, 2015:61). Pada penelitian ini penggunaan metode kuantitatif dilakukan guna mengetahui pengaruh alat pembayaran  menggunakan  kartu  (kartu  kredit  dan  kartu  debit/ATM),  instrumen  uang elektronik, real time gross settlement terhadap jumlah uang beredar.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  instansi  yang mengeluarkan publikasi tahunan berupa volume penggunaan APMK, uang elektronik, dan RTGS serta jumlah uang beredar yaitu Bank Indonesia sebagai bank sentral di Indonesia dan juga bersumber pada Kementerian Perdagangan.
Dalam  penelitian  ini  populasi  yang  akan  diteliti  mencakup  seluruh  wilayah  di Indonesia.  Dalam  kaitannya  dengan  variabel-variabel  volume  penggunaan  APMK,  uang elektronik,  dan  BI-RTGS  serta  jumlah  uang  beredar  (M1).  Data  diambil  termasuk  dalam data sekunder bersifat time series mulai tahun 2012 sampai dengan tahun 2021.
Kemudian  untuk  metode  analisis  data  menggunakan  analisis  uji  asumsi  klasik, analisis regresi linier berganda dan uji hipotesis yang menggunakan alat operasi software SPSS 25.
HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan tabel 1, terlihat nilai Sig. sebesar 0,200 yang artinya nilai Sig. > 0,05. Sehingga  dapat  diketahui  untuk  disimpulkan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini telah terdistribusi normal.
Unstandardized Residual 10 Mean 0,0000000 Std. Deviation 66538,68759161 Absolute 0,140 Positive 0,140 Negative -0,114 0,140 .200 c,d Tabel 1. Uji Normalitas
Asymp. Sig. (2-tailed)
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Test Statistic One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test N
Normal Parameters a,b
Most Extreme Differences
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK… hlm.  11 -21

## Uji Autokorelasi
Sumber: Data diolah, 2022
Didasarkan hasil Uji DW yang telah dilakukan terlihat pada tabel 2. Diketahui hasil DW  sebesar  1,851.  Kemudian  nilai  dL  =  0,3760  dan  nilai  dU  =  2,4137.  Dapat  diketahui bahwa nilai d hitung lebih besar dari dL dan lebih kecil dari dU, maka nilai Durbin-Watson terdapat pada daerah tanpa kesimpulan. Sehingga untuk selanjutnya dilanjutkan pada uji Run Test.
Dari hasil Uji Run Test yang telah dilakukan didapatkan nilai Sig. 1.000 yang artinya nilai Sig. 1.000 > 0,05 dan dapat disimpulkan bahwa tidak ada gejala autokorelasi antar residual.
Uji Multikolienaritas
Sumber: Data diolah, 2022
Pada  tabel  3  terlihat  nilai tolerance antar  variabel  lebih  dari  0,10  dan  nilai  VIF kurang dari 10. Maka, dapat diketahui bahwa model terbebas atau tidak mengalami gejala multikolienaritas.
Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data diolah, 2022
Terlihat pada tabel 4 semua nilai Sig. pada masing-masing variabel lebih dari 0,05 (Sig. > 0,05) yang artinya bahwa model terbebas dari gejala heteroskedastisitas.
Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. Toleran ce VIF (Constant) -210091,527 1583302,866 -0,133 0,900 CC (X1) 0,101 0,093 0,209 1,079 0,330 0,111 9,040 DC (X2) -0,028 0,031 -0,106 -0,897 0,411 0,297 3,368 UE (X3) 0,002 0,000 0,824 10,895 0,000 0,725 1,380 RTGS (X4) -0,019 0,018 -0,156 -1,038 0,347 0,184 5,434
Tabel 3. Uji Multikolienaritas Model 1 a. Dependent Variable: JUB (Y) Coefficients a Unstandardized Coefficients Collinearity
Statistics Model Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) -517229,163 731399,545 -0,707 0,511 CC (X1) 0,036 0,043 0,876 0,827 0,446 DC (X2) -0,004 0,015 -0,174 -0,270 0,798 UE (X3) -4,231E-05 0,000 -0,212 -0,513 0,630 RTGS (X4) 0,001 0,008 0,104 0,126 0,904
Tabel 4. Uji Heteroskedastisitas a. Dependent Variable: Abs_RES Coefficients a Unstandardized
Coefficients 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .990 a 0,979 0,963 89271,01715 1,851
Model Summary b
Model
a. Predictors: (Constant), RTGS (X4), UE (X3), DC (X2), CC (X1) b. Dependent Variable: JUB (Y)
Tabel 2. Uji Autokorelasi
hlm.  11 -21

## Uji Analisis Regresi Berganda
Berdasarkan  nilai  konstanta  yang  terdapat  pada  tabel  3,  maka  diperoleh persamaan regresi sebagai berikut.
Y = -210091,527 + 0,101X1 – 0,028X2 + 0,002X3 - 0,019X4
Nilai konstanta sebesar (-2100091,527) menunjukkan bahwa transaksi kartu kredit, kartu ATM/debit, uang elektronik, dan RTGS dianggap konstan maka jumlah uang beredar M1 akan mengalami penurunan sebesar Rp210.091.527.000. Kemudian nilai β1 sebesar 0,101 menunjukkan bahwa transaksi kartu ATM/debit, uang elektronik, dan RTGS dianggap konstan maka setiap transaksi kartu kredit naik satu juta rupiah maka jumlah uang beredar M1 naik sebesar 101 juta rupiah. Kemudian nilai β2 sebesar ( -0,028) menunjukkan bahwa transaksi kartu kredit, uang elektronik, dan RTGS dianggap konstan maka setiap transaksi kartu  debit  naik  satu  juta  rupiah  maka  jumlah  uang  beredar  M1  turun  28  juta  rupiah. Kemudian  nilai  β3  sebesar  0,002  menunjukkan  bahwa  transaksi  kartu  kredit,  kartu ATM/debit, dan RTGS dianggap konstan maka setiap transaksi uang elektronik naik satu juta rupiah maka jumlah uang beredar M1 akan naik sebesar 2 juta rupiah. Selanjutnya β4 sebesar (-0,019) menunjukkan bahwa transaksi kartu kredit, kartu ATM/debit, dan uang elektronik dianggap konstan maka setiap transaksi RTGS naik satu juta rupiah maka jumlah uang beredar M1 turun 19 juta rupiah.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Sumber: Data diolah, 2022
Terlihat  pada  tabel  5,  nilai  R  sebesar  0,990  dan  R 2 sebesar  0,979  yang  artinya besarnya  hubungan  keeratan  antar  variabel  bebas  dalam  memengaruhi  variabel  terikat sebesar  99%  kemudian  besarnya  kemampuan  variabel  bebas  atau  independen  dalam menjelaskan varian dari variabel terikat atau dependen sebesar 97,9% dan sisanya 2.1% dipengaruhi oleh variabel lain.
Tabel 5. Uji Determinasi
Model Summery Model R R Square Adjusted R Square Std.Error of the Estimate 1 .990 a 0,979 0,963 8927,01715
a. Predictors: (Constant), RTGS (x4), UE (X3), DC
Uji Simultan (Uji F)
Sumber: Data diolah, 2022
Sum of Squares df
Mean Square F Sig. Regres sion 1882809102534,860 4 470702275633,716 59,064 .000 b Residu al 39846572517,722 5 7969314503,544
Total 1922655675052,590 9
Tabel 6. Uji Simultan (Uji F)
ANOVA a
Model
1
a. Dependent Variable: JUB (Y) b. Predictors: (Constant), RTGS (X4), UE (X3), DC (X2), CC (X1)
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK… hlm.  11 -21
Pada  uji  F  tersebut  terlihat  besaran  f  hitung  sebesar  59,064  dengan  tingkat signifikansi  sebesar  0,000  sedangkan  nilai  f  tabel  sebesar  5,19.  Berdasarkan  hasil  yang diperoleh diketahui bahwa nilai f hitung 59,064 > f tabel 5,19. Dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang artinya transaksi kartu kredit, kartu ATM/debit,  uang  elektronik,  dan  RTGS  secara  simultan  berpengaruh  positif  terhadap jumlah uang beredar M1
Uji Parsial (Uji t)
Sumber: Data diolah, 2022
Dapat  disimpulkan  dari  tabel  7,  transaksi  kartu  kredit  tidak  terdapat  pengaruh terhadap  M1  karena  nilai  t  hitung  <  t  tabel,  transaksi  kartu  ATM/debit  tidak  terdapat pengaruh terhadap M1 karena nilai t hitung < t tabel, transaksi uang elektronik terdapat pengaruh terhadap M1 karena nilai t hitung > t tabel, kemudian untuk transaksi RTGS tidak terdapat pengaruh terhadap M1 karena nilai t hitung < t tabel.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Transaksi Kartu Kredit, Kartu ATM/debit, Uang  Elektronik, dan RTGS Secara Simultan Terhadap Jumlah Uang beredar M1
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  diketahui  bahwa  transaksi  kartu  kredit,  kartu ATM/debit,  uang  elektronik,  dan  RTGS  secara  simultan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  jumlah  uang  beredar  M1.  Diketahui  bahwa  transaksi  kartu  kredit,  kartu ATM/debit, uang elektronik, dan RTGS dianggap konstan maka jumlah uang beredar M1 mengalami penurunan sebesar Rp210.091,527 miliar rupiah.

## Pengaruh Transaksi Kartu Kredit Terhadap Jumlah Uang beredar M1
Berdasarkan hasil analisis dapat diketahui bahwa secara parsial transaksi kartu kredit tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang beredar M1. Dari hasil tersebut diketahui nilai t hitung 1,079 < t tabel 2,571 kemudian diperoleh hasil Sig. 0,330 > 0,05. Bahwa setiap kenaikan  transaksi  kartu  kredit  Rp1.000.000  maka  jumlah  uang  beredar  turun Rp101.000.000 dengan asumsi transaksi kartu ATM/debit (X2), uang elektronik (X3), dan RTGS (X4) dianggap konstan.
Hasil penelitian sejalan dengan teori yang dikemukakan oleh Murni (2009) bahwa apabila nilai M2 dianggap konstan dan nilai kartu kredit yang termasuk dalam klasifikasi near money meningkat, maka akan menurunkan nilai jumlah uang beredar M1. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Sari (2020) yang diperoleh hasil penelitian bahwa kartu kredit tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang beredar dalam arti sempit M1 di Indonesia.

## Pengaruh Transaksi Kartu ATM/debit Terhadap Jumlah Uang beredar M1
Berdasarkan hasil analisis dapat diketahui bahwa transaksi kartu ATM/debit tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang beredar M1. Dari hasil tersebut diketahui
Variabel
t Hitung t Tabel Sig. Keterangan Kartu kredit 1,079 2,571 0,330 Tidak ada pengaruh Kartu Atm/debit -0,897 2,571 0,411 Tidak ada pengaruh Uang elektronik 10,895 2,571 0,000 Terdapat pengaruh RTGS -1,038 2,571 0,347 Tidak ada pengaruh
Tabel 7. Hasil Uji t
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK… hlm.  11 -21
bahwa nilai t hitung (-0,897) < t tabel 2,571 kemudian diperoleh hasil Sig. 0,411 > 0,05. Bahwa setiap kenaikan transaksi kartu ATM/debit Rp1.000.000 maka jumlah uang beredar turun Rp28.000.000 dengan asumsi transaksi kartu kredit (X2), uang elektronik (X3), dan RTGS (X4) dianggap konstan.
Hasil penelitian didukung oleh pendapat Hidayati (2006) bahwa pertimbangan atas pengkategorian kartu debit fungsi tabungan sebagai simpanan semaikin banyaknya uang yang disimpan dalam tabungan dalam bentuk simpanan ini akan menurunkan jumlah uang beredar  M1  dalam  jangka  panjang.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan Nursari (2019) bahwa transaksi kartu ATM/debit dalam jangka panjang tidak berpengaruh terhadap jumlah uang beredar M1.

## Pengaruh Transaksi Uang Elektronik Terhadap Jumlah Uang beredar M1
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  diketahui  bahwa  transaksi  uang  elektronik berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang beredar M1. Dari hasil tersebut diketahui bahwa  nilai  t  hitung  10,895  >  t  tabel  2,571  kemudian  diperoleh  hasil  Sig.  0,000  <  0,05. Bahwa setiap kenaikan transaksi uang elektronik Rp1.000.000 maka jumlah uang beredar naik  Rp2.000.000  dengan  asumsi  transaksi  kartu  kredit  (X1),  kartu  ATM/debit  (X2),  dan RTGS (X4) dianggap konstan.
Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  apa  yang dikemukakan oleh Hidayati (2006) dimana Jika uang kartal dan uang giro dianggap konstan dan nilai transaksi uang elektronik meningkat maka akan menyebabkan peningkatan nilai jumlah  uang  beredar  M1.  Selain  itu  sifat  float  uang  elektronik  juga  ikut  andil  dalam pertambahan nilai M1, dimana float adalah dana yang dimiliki oleh pemilik uang elektronik atau merchant yang setiap saat dapat digunakan sebagai alat pembayaran suatu transaksi, maka  dapat dikatakan  karateristik float  uang elektronik adalah  sangat  likuid atau dapat disetarakan  dengan  uang  tunai  dan  giro,  maka  dengan  layak  float  uang  elektronik diperhitungkan sebagai bagian dari uang kartal dan giro (M1) (Tri Widodo, 2018). Hasil ini sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andhika  (2021)  bahwa  transaksi  uang elektronik  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  uang  beredar dengan tingkat keyakinan α = 5% dengan nilai t hitung 4,152450 > t tabel 2,365 .

## Pengaruh Transaksi RTGS Terhadap Jumlah Uang beredar M1
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  diketahui  bahwa  transasksi  pada  sistem  RTGS  tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang beredar M1. Dari hasil tersebut diketahui bahwa nilai t hitung (-1,038) < t tabel 2,571 kemudian diperoleh hasil Sig. 0,347 > 0,05. Bahwa  setiap  kenaikan  transaksi  pada  sistem  BI-RTGS  Rp1.000.000  maka  jumlah  uang beredar turun Rp19.000.000 dengan asumsi transaksi kartu kredit (X1), kartu ATM/debit (X2), dan uang elektronik (X3) dianggap konstan.
Hasil  penelitian  ini  sesaui  dengan  yang  dikemukakan  oleh  Latumerissa  (2011) bahwa RTGS merupakan salah satu alat instrumen dalam pemindahan dana bank (transfer) yang merupakan proses pemindahan dana pada nominal tertentu dari rekening bank ke rekening  bank  yang  sama  maupun  rekening  bank  yang  lain.  Dengan  dana  yang  telah dilakukan pemindahan rekening tetap dalam nominal yang sama atau tidak berkurang dari sebelum  dilakukan  pemindahan  dana.  Hal  ini  dapat  diasumsikan  bahwa  dalam  jangka panjang sistem pemindahan dana (transfer) kurang memiliki pengaruh dalam peredaran uang. Hasil penelitian ini juga didukung oleh penelitian yang sebelumnya dilakukan oleh Nursari  (2019)  yang  memperoleh  hasil  penelitian  bahwa  transaksi  pada  sistem  BI-RTGS
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK… hlm.  11 -21
dalam  jangka  panjang  kurang  memiliki  pengaruh  atau  tidak  signifikan  dalam  jangka panjang.

## KESIMPULAN
Penggunaan transaksi elektronik saat ini menawarkan kemudahan yg cukup baik promosi besar-besaran  yang  diterbitkan oleh penerbit berupa cashback maupun  royalti dalam  bentuk  lain  dikhawatirkan  menimbulkan  sifat  boros/konsumtif  bagi  pengguna transaksi elektronik. Bank Indonesia sebagai pengatur jalannya transaksi keuangan harus selalu berhati-hati pemberian batasan untuk royalty/hadiah perlu untuk dibatasi supaya kedepannya  jumlah  uang  beredar  tetap  stabil  dan  terjaga  sehingga  tidak  menimbulkan inflasi yang berakibat pada masalah perekonomian yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah, A. (2017). Pengaruh Penggunaan Alat Pembayaran Menggunakan KArtu Terhadap Jumlah Uang Beredar di Indonesia (Periode 2009-2016). In Ekonomi Bisnis . sfia, Murni. (2009). Ekonomika Makro . PT Refika Aditama.
Aulianisa, S. S. (2020). Konsep Dan Perbandingan Buy Now, Pay Later Dengan Kredit Perbankan Di Indonesia: Sebuah Keniscayaan Di Era Digital Dan Teknologi. Jurnal Rechts Vinding: Media Pembinaan Hukum Nasional , 9 (2), 183.
https://doi.org/10.33331/rechtsvinding.v9i2.444 Bank Indonesia. (2015). Sistem Pembayaran . Bank Indonesia. (2020). Sistem Uang Elektronik .
Candra Yudha, A. T. R., Prayitno, A. R. D., & Maulana, A. (2018). Instrumen Moneter Indonesia: Penentuan Arah Kebijakan Serta Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Damayanti. (2010). Analisis variabel ekonomi yang mempengaruhi jumlah uang beredar di Indonesia. Universitas Islam Negeri Jakarta .
Ekonomi. Journal of Economics Development Issues , 1 (2), 1 – 11.
https://doi.org/10.33005/jedi.v1i2.15
Ekonomi Unisma, F., Wahono, B., & Fitria Mustapita, A. (2016). e-Jurnal Riset Manajemen PRODI MANAJEMEN Pengaruh Electronic Money (E-Money), Electronic Banking (E-Banking), dan Brachless Banking Terhadap Profitabilitas Perbankan . 2018 , 87 – 97. www.fe.unisma.ac.id
Evaluasi Efektivitas Implementasi Pembukuan Transaksi Sistem BI-RTGS Di Bank BNI Cabang Graha Pangeran Surabaya.pdf . (n.d.).
FATMAWATI, M. N. R., & Yuliana, I. (2019). Pengaruh Transaksi Non Tunai Terhadap Jumlah Uang Beredar Di Indonesia Tahun 2015- 2018 Dengan Inflasi Sebagai Variabel Moderasi. Ekspansi: Jurnal Ekonomi, Keuangan, Perbankan Dan Akuntansi , 11 (2), 269 – 283. https://doi.org/10.35313/ekspansi.v11i2.1608
Haryati, S. (2009). Pertumbuhan Kredit Perbankan Di Indonesia: Intermediasi Dan Pengaruh Variabel Makro Ekonomi. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 13 (2), 1 – 10.
Hendarsyah, D. (2016). Penggunaan Uang Elektronik Dan Uang Virtual Sebagai Pengganti Uang Tunai Di Indonesia. IQTISHADUNA: Jurnal Ilmiah Ekonomi Kita ,
5 (1), 1 – 15. https://doi.org/10.46367/iqtishaduna.v5i1.74
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK…
Hidayati, S. (2006). Kajian Operasional E-money. Bank Indonesia .
Ismanda, F. (2019). Analisis Pengaruh Apmk Dan E-Money Sebagai Instrumen
Pembayaran Non Tunai Terhadap Tingkat Suku Bunga Dan Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan , 2 (2), 202 – 212. https://doi.org/10.33005/jdep.v2i2.94 Manurung, & Rahardja. (2004). Uang, perbankan, dan ekonomi moneter . Lembaga Penerbit FE-UI.
Munir, M. (2018). Analisis Pengaruh CAR, NPF, FDR dan Inflasi terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia. Ihtifaz: Journal of Islamic Economics, Finance, and Banking , 1 (1), 89. https://doi.org/10.12928/ijiefb.v1i1.285 Novitasari, M., & Taufiq, M. (2020). Journals of Economics Development Issues ( JEDI ) PENGARUH FINANCIAL TECHNOLOGY KNOWLEDGE DAN PREFERENSI . 3 (1), 50 – 60.
Nursari, A., Suparta,  i wayan, & Yoke, M. (2019). Pengaruh Pembayaran Non Tunai Terhadap Jumlah Uang Yang Diminta Masyarakat (M1) Dan Perekonomian. Jep , 8 (10), 285 – 306.
Puspitasari, A. N. F., Rotinsulu, T. O., & Niode, A. O. (2021). ANALISIS PENGARUH
TRANSAKSI PEMBAYARAN NON TUNAI TERHADAP JUMLAH UANG BEREDAR M1 DI INDONESIA TAHUN 2009-2019 EFFECT ANALYSIS OF NON-CASH PAYMENT TRANSACTIONS ON THE MONEY SUPPLY M1 IN INDONESIA IN 2009-2019 Oleh :
Jurusan Ekonomi Pembangunan , Fakultas E. Jurnal Emba: Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Sam Ratulangi , 9 (2), 523 – 532.
Puswanti, T., & Nasrullah, M. (2020). Pengaruh Instrumen Moneter Syariah dan Alat Pembayaran Non Tunai Terhadap Money Supply di Indonesia. FINANSIA: Jurnal Akuntansi Dan Perbankan Syariah , 3 (1).
https://doi.org/10.32332/finansia.v3i1.1727 Salam, A. (2016). Mekanisme Kliring Pada Perbankan Konvensional Perspektif Islam.
JESI (Jurnal Ekonomi Syariah Indonesia) , 2 (2), 187. https://doi.org/10.21927/jesi.2012.2(2).187-212
Sari, D. K. (2020). Analisis Pengaruh Transaksi Pembayaran Non Tunai Terhadap Jumlah Uang Beredar Di Indonesia. Journal of Economics Development Issues , 3 (2), 361 – 376. https://doi.org/10.33005/jedi.v3i2.68
Sari, D. P. (2016). Pengaruh Leading Indicator Sistem Pembayaran Terhadap Uang Beredar (M2) di Indonesia (Periode 2010:01-2015:08). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya , Vol.4 No.2 , 1 – 15.
Tjahjadi, A. M., Wigita, P. A., & Tirani, U. G. (2017). Antara platform peer-to-peer lending dan kredit perbankan konvensional di masa depan: lawan atau kawan?
Essay Scientific , 2 .
Tumpal Manik. (2019). Analisis Pengaruh Transaksi Digitalisasi Uang Elektronik Terhadap Cashless Society Dan Infrastruktur Uang Elektronik Sebagai Variabel Pemodarasi. Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Finansial Indonesia , 2 (2), 27 – 40. https://doi.org/10.31629/jiafi.v2i2.1714
Utami, A. F., Sishadiyati, S., & Nisa, F. L. (2021). Performance Measurement of State- Owned Enterprise (BUMN) Bank in Surabaya (Case Study in People’s Bank of Indonesia/State-Controlled Bank (Bank BRI). … International Research and … ,
Analisis Pengaruh Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK…
hlm.  11 -21
7685 – 7692. http://bircu-journal.com/index.php/birci/article/view/2687 Yahya, D. R., & Rahayu, R. (2020). Inovasi Financial Technology Terhadap Peningkatan Inklusi Keuangan. Media Mahardhika , 18 (2), 155 – 165. https://doi.org/10.29062/mahardika.v18i2.144
Yuli Wijaya, A., Mukhlis, I., & Seprillina, L. (2021). Analisis pengaruh E-money, volume transaksi elektronik dan suku bunga terhadap jumlah uang beredar di Indonesia pada masa sebelum dan sesudah pandemi COVID-19. Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Pendidikan , 1 (2), 135 – 145. https://doi.org/10.17977/um066v1i22021p135-145