Nur Fadilah Kurnia, Eva Utami Durahman, Fedro Iswandi (2022) Pengaruh Sistem Pembayaran Non- Tunai  Terhadap  Permintaan  Uang  Kartal  dan  M1, (7)  11, http://dx.doi.org/10.36418/syntax- literate.v7i11.12703 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 11, November 2022

## PENGARUH SISTEM PEMBAYARAN NON-TUNAI TERHADAP PERMINTAAN UANG KARTAL DAN M1

## Agatha Yudi Setiawan
Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas  Pembangunan  Nasional  Veteran,  Jakarta, Indonesia E-mail: agathayusts@yahoo.com

## Abstrak
Dengan  menggunakan  data  bulanan  dari  SEKI,  Bank  Indonesia,  studi  ini mengeksplorasi  interaksi  dinamis  antara  pengembangan  inovasi  keuangan  dalam sistem pembayaran dan fungsi permintaan uang, khususnya untuk mata uang, dari tahun 2011 hingga 2020. Penelitian ini didasarkan pada teori  yang dikemukakan oleh  Lippi  Sechi  (2009)  dan  Gola  dan  Ilari  (2015),  keduanya  mengklaim  bahwa ketika  sistem  pembayaran  semakin  maju,  permintaan  uang  akan  menurun  (mata uang  dan  M1).  Sebagai  hasil  dari  kemajuan  teknologi,  sistem  pembayaran  telah beralih dari instrumen berbasis kertas ke instrumen berbasis kartu dan elektronik. Gaya hidup masyarakat diubah oleh kesederhanaan transaksi pembayaran nontunai, yang juga mempengaruhi cara kerja permintaan uang. Penelitian ini bertujuan untuk menguji  pengaruh  emoney  dan  aspek  transaksi  terhadap  permintaan  uang Indonesia.  Regresi  linier  berganda  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  alat analisis.  Menurut  temuan,  transaksi  kartu  debit,  kliring,  dan  e-money  secara signifikan mempengaruhi permintaan Indonesia untuk transaksi keuangan.
Kata Kunci: Sistem pembayaran non-tunai, Permintaan uang kartal, Pengaruh terhadap M1.

## Abstract
Using monthly data from SEKI, Bank Indonesia, this study explores the dynamic interplay  between  financial  innovation  development  in  the  payment  system  and money demand function, particularly for currency, from 2011 to 2020. This study was based on theories put forth by Lippi Sechi (2009) and Gola dan Ilari (2015), both  of  whom  claimed  that  as  payment  systems  get  more  advanced,  demand  for money will decline (currency and M1). As a result of technological advancements, the  payment  system  has  moved  away  from  paper-based  instruments  and  toward card- and electronic-based ones. People's lifestyles are altered by the simplicity of non-cash payment transactions, which also affects how money demand works. This
study aims to examine the impact of emoney and transaction aspects on Indonesian money demand. Multiple linear regression is the method used in the analysis tool. According  to  the  findings,  debit  card,  clearing,  and  e-money  transactions significantly  influence  Indonesia's  demand  for  currency,  whilst  credit  cards  and RTGS have no discernible impact. Many banks have produced debit cards, which are frequently used by Indonesians. On the other hand, if e-money, debit cards, and credit cards are utilized extensively over time, the demand for money in Indonesia will  decline.  The  usage  of  money  in  transactions  will  lead  to  an  increase  in  the demand  for  money,  and  the  volume  of  transactions  will  depend  on  the  type  of transactions that are most common at any given time in the community.

## Keywords: Sistem pembayaran non-tunai, Permintaan uang kartal, Pengaruh terhadap
M1.

## Pendahuluan
Inovasi  finansial  yang  mengalami  perkembangan  pesat  dalam  dua  puluh  tahun terakhir  ini  dan  termasuk  kategori  proses  salah  satunya  adalah  inovasi  finansial  untuk sistem pembayaran. Sistem pembayaran dalam transaksi ekonomi berubah sebab adanya kemajuan teknologi yang begitu jauh. Kini transaksi ekonomi bukan sebatas difasilitasi uang  tunai  saja,  tetapi  sudah  meningkat  secara  elektronik  mempergunakan  instrumen nontunai  yang  lebih  ekonomis  dan  efisien.  Menurut  (Pramono,  2006)  menyatakan terjadinya  kemajuan    teknologi    pada  sistem  pembayaran  kini  berdampak  terhadap bergesernya peran uang tunai ( Currency) sebagai instrumen pembayaran dalam aktivitas perekonomian. Terjadinya pergeseran ini nantinya  mengarah ke instrumen pembayaran non  tunai  yang  dianggap  lebih  efisien  serta  ekonomis  pada  saat  dipergunakan  oleh masyarakat. Hal tersebut terlihat pada data Bank Indonesia (BI) yang menyatakan bahwa transaksi  digital  banking  mencapai  Rp27.036  triliun  pada  2020  dan  terus  bertumbuh hingga saat ini.

## Gambar 1 Perkembangan Currency terhadap M1 Periode 2011 – 2020
Dalam  gambar  1  mengenai  perkembangan  rasio currency terhadap  M1  terlihat bahwa terjadi penurunan sepanjang periode 2011 hingga 2020. Hal ini menunjukan bahwa
sejak 10 tahun terakhir memang terjadi penurunan permintaan masyarakat terhadap uang tunai ( Currency ) dan beralih kepada alat pembayaran nontunai. Pergesaran  permintaan alat  pembayaran  tersebut  tentunya  disebabkan  oleh berbagai macam faktor. Diataranya perkembangan  teknologi  yang  pesat  sehingga  dapat  memunculkan  berbagai  alat pembayaran  nontunai  yang  baru  serta  banyakan  kemudahan  yang  didapatkan  ketika masyarakat menggunakan alat pembayaran nontunai. Memang tidak bisa dipungkiri, alat pembayaran nontunai yang kini hadir ditengah kehidupan masyarakat sangat membantu berbagai macam kegiatan transaksi yang dilakukan. Mulai dari tidak perlunya membawa uang tunai berjumlah besar untuk  melakukan transaksi,,  mempersingkat waktu,  hingga meminimalisir tindak kejahatan.
Saat  ini alat pembayaran non tunai semakin berkembang dan sering digunakan oleh  masyarakat.  System  pembayaran  non  tunai  di  Indonesia  dibedakan  atas  system pembayaran dengan nilai besar berupa Real Time Gross Settlement (RTGS) dan kliring serta system pembayaran ritel yang berupa Credit Card, Debit Card,Direct Debit, Credit Transfer, E-Money.

## Gambar 2 Perkembangan Alat Pembayaran Nontunai 2010-2020
Dalam  gambar  2 mengenai perkembangan  alat pembayaran  nontunai dalam  10 tahun terakhir tergambarkan bahwa memang terjadi peningkatan yang signifikan dalam penggunaan alat pembayaran nontunai untuk kegiatan transaksi.
Tren  penggunaan  uang  digital  saat  pandemic  terjadi  peningkatan.  Terdapat beberapa  alasan  yang  menyebabkan  kenaikan  tersebut  diantaranya  kemudahan  dan kecepatan masyarakat bertransaksi dengan menggunakan uang tunai, tingkat keamanan dalam  penggunaannya  dikarenakan  pengguna  tidak  perlu  membawa  uang  tunai  dalam jumlah banyak untuk bertansaksi hanya cukup dengan membawa kartu ada gawai untuk melakukan  pembayaranya.  Beberapa  peneliti  telah  melakukan  analisis  terhadap perkembangan  inovasi  finansial  dan  pengaruhnya  terhadap  permintaan currency, permintaan uang dalam artian sempit M1.
(Lintangsari,  Hidayati,  Purnamasari,  Carolina,  &  Febranto,  2018)  dalam penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  sejalan  dengan  teknologi  yang  berkembang,  juga
terjadi  perkembangan  pada  instrumen  pembayaran  menjadi  nontunai  dari  yang sebelumnya adalah tunai. Instrumen pembayaran nontunai memiliki pengaruh terhadap stabilitas sistem keuangan dimana  ini  diukur  melalui  suku  bunga,  inflasi,  velocy  of money,  dan  M1. Sementara itu e-money, kartu kredit, dan kartu debet ialah instrumen pembayaran nontunai yang dipergunakan dalam penelitian ini.
Hal  senada  juga  disimpulkan  oleh  (Sugiyono,  2016)  dalam  penelitiannya  yang menggunakan metode regresi data time-series.  Dimana uang M0 ataupun M1 dalam teori penciptaan uang yaitu hasil dari uang inti M0 yang digandakan. Uang inti (M0) dalam kelipatannya  menjadi  M1  masing-masing  dikenal  sebagai  koefisien  pengganda  M1. Melalui  terjadinya  pergeseran  sistem  pembayaran  menjadi  nontunai  dari  sebelumnya adalah tunai dan financial technology  yang  berkembang,  maka  diduga  sistem  yang berubah  ini  adalah pemicu koefisien pengganda yang juga berubah. Berdasar pada hasil analisis didapatkan  yaitu variabel bebas terhadap variabel tergantung secara serempak memiliki pengaruh signifikan. Kartu kredit terhadap M1 memiliki pengaruh signifikan berarah  negatif  secara  individual,  emoney  terhadap  M1  memiliki  pengaruh  signifikan berarah positif. Sementara BI-RTGS terhadap M1
Oleh sebab itu diperlukan penelitian mengenai hal tersebut sehingga pengambil kebijakan dapat memutuskan instrumen moneter yang tepat serta kebijakan moneter yang sesuai  akan  pertimbangan  kemajuan  teknologi  dan  inovasi  finansial  yang  terjadi. Penggunaan  pendekatan  teori money  demand tradisional  untuk  estimasi  fungsi permintaan  uang  (variabel  inovasi  finansial  tidak  dilibatkan),  bisa  menjadikan money demand  misspecified (Arrau  & Gregorio, 1993) , mekanisme  kebijakan  moneter  dalam penetapannya  ditentukan  pula oleh predictability dan stabilitas dari demand for  money (Arrau  &  Gregorio,  1993) , Maka  dari  hal  tersebut,  pentingnya  untuk  melaksanakan penelitian  terkait  pengaruh  inovasi  finansial  sistem  pembayaran  terhadap  permintaan uang  ( currency dan  M1)  mengingat  peran  yang  dimilikinya  pada  proses  penetapan kebijakan moneter.
Penelitian terdahulu yang relevan dilakukan oleh (Anderson, 2008), (Taufikwati, 2018),  (Aristiyowati,  2017),  (Lintangsari,  Hidayati,  Purnamasari,  Carolina,  &  Febranto, 2018),  adapun  menurut  (Afifah,  2017),  memperoleh  hasil  penelitian  jika  jumlah  uang yang beredar dipengaruhi oleh adanya penggunaan kartu debet dan kartu kredit. Dalam hasil uji statistik dengan variabel credit card , dan debit card pada deferensi pertama dan residual  mempelihatkan  Pada  uji  statistik  variabel  M1,  kartu  kredit  dan  kartu  debet stasioner pada deferensi pertama, dan residual menunjukan stasioner pada tingkat   level. Hasilnya   terdapat   hubungan   jangka   panjang   antara   variabel dependen dan juga variabel  independen.  Dalam  jangka  panjang  dan  juga  jangka  pendek    kartu    debet memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah  uang beredar.
Penelitian  terkait  dampak inovasi  finansial  dalam  system  pembayaran terhadap currency, dan  M1  adalah  sesuatu  yang  sifatnya  krusial  pada  pendekatan  kebijakan moneter agarfungsi permintaan uang tidak misspecified, dan selama ini belum    terdapat penelitian    terkait    hal    ini    dengan    menggunakan    analisis masing-masing proxy inovasi  finansial  sistem  pembayaran  yang  komprehensif  dan  lengkap,  dengan  ruang
lingkup  APMK  ( credit  card, ATM/ debit  card ,),  Kliring,  RTGS,  termasuk electronic money serta proxy-proxy inovasi sistem pembayaran lainnya.
Sedangkan tujuan penelitian ini adalah untuk: (1) untuk  mengetahui  pengaruh inovasi  finansial  sistem  pembayaran  terhadap  permintaan  uang  kartal,  (2)  untuk mengetahui pengaruh inovasi finansial sistem pembayaran terhadap M1.
Adapun  manfaat  penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  kontribusi pengetahuan dan informasi  yang  akurat mengenai inovasi finansial  sistem pembayaran dan pengaruh atau dampaknya terhadap permintaan uang kartal dan M1.  Tidak  hanya itu,  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  gambaran inovasi finansial di era digital.

## Metode Penelitian

## Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Penelitian  ini  menjelaskan  mengenai  definisi  operasional  dan  pengukuran variabel  yang  dapat  memudahkan  pembaca  untuk  memahami  penelitian  dengan  baik, dimana variabel terikat (dependen)  yang digunakan di dalam penelitian ini yaitu Uang karta (M0) dan Jumlah Uang Beredar (M1). Sedangkan variabel bebas (independen) di dalam  penelitian  ini  adalah  Sistem  Pembayaran  Nontunai  antara  lain,  Debit,  Kredit, RTGS, Kliring, E money.
Populasi yang diambil dalam melakukan penelitian ini adalah semua data tentang sistem pembayaran kartu debit, kartu kredit, kliring, RTGS, E-Money dan uang kartal, serta jumlah uang yang beredar. Untuk menentukan sampel yang akan digunakan dalam penelitian, sampel diambil berdasarkan beberapa kriteria yang sesuai dengan penelitian ini  yaitu  data  transaksi  yang  menggunakan  sistem  pembayaran  nontunai  dari  Bank Indonesia pada tahun 2011-2020 (Sugiyono, 2016).
Jenis  data  yang  akan  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang berarti data tersebut tidak dilakukan sendiri pengumpulannya oleh peneliti, namun berasal dari  Bank  Indonesia.  Data  sekunder  yang  digunakan  pada  penelitian  yang  berjudul Pengaruh Sistem Pembayaran Nontunai terhadap Uang Kartal (M0) dan M1 merupakan periode 2011-2020 yang datanya bersumber dari Keuangan Indonesia, Bank Indonesia. Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data inovasi sistem pembayaran, data M0 dan M1 dalam 10 tahun terakhir (2011 – 2020). Sedangkan pertimbangan pemilihan jangka waktu penelitian selama 10 tahun terakhir (2011 – 2020).
Kajian ini menggunakan model penelitian empiris dengan mempergunakan data- data yang ada dilapangan sebagai sumber utama, seperti hasil wawancara dan observasi. Data time series yang digunakan ini diharapakan dapat memberikan gambaran  mengenai dampak   yang  disebabkan   pada   perkembangan   inovasi finansial sistem pembayaran dan pengaruhnya terhadap Currency (M0), permintaan uang  dalam   arti   sempit   (M1) selama  10  tahun  terakhir (2011-2020). Untuk mengestimasi parameter model dilakukan dengan metode regresi linear berganda. Dalam menguji hipotesis dalam penelitian yang telah  dipaparkan  pada  bagian  sebelumnya,  maka  estimasi  yang  dilakukan  dengan menggunakan analisis regresi linear berganda. Menurut (Ghozali, 2013) analisis regresi
pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (variabel penjelas atau bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau untuk memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen  berdasarkan  nilai  variabel  independen  yang  diketahui.  Data  penelitian  yang sudah diperoleh kemudian diolah menggunakan program Eviews 10 dilakukan pada saat melakukan penelitian ini adalah teknik analisis data yang dipakai. Penggabungan antara periode  penelitian  tahun  2011  –  2020  dengan  melihat  data  keseluruhan  variabel  yang berasal dari SEKI Bank Indoneisa.

## Hasil dan Pembahasan

## A. Deskripsi Objek Penelitian
Dalam  penyusunan  penelitian  ini,  data  yang  yang  digunakan  adalah  data kuantitatif yaitu data yang berupa angka. Sumber data yang diolah dalam penelitian ini merupakan  data  sekunder  berupa  statistic  ekonomi  keuangan  Indonesia  (SEKI)  yang diambil  dari  Bank  Indonesia  (BI)  periode  2011-2020,  yang  didapat  dari  website  resmi https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/sski/default.aspx.
Penelitian ini menggunakan Microsoft Office Excel 2008 untuk mengumpulkan data  dan  pengolahan  data  menggunakan  Eviews  10.  Penelitian  ini  terdiri  dari  variabel bebas yaitu kartu debit, kartu kredit,kliring, RTGS, dan E-Payment serta variabel terikat yaitu M0 dan M1
B. Deskripsi Data Penelitian
1. Kartu Kredit
Menurut  (Sri Mulyati, Tri Subari, & Ascarya, 2003)  bahwa  kartu kredit merupakan kartu yang dikeluarkan oleh bank atau lembaga pembiayaan lainnya yang  diberikan  kepada  nasabah  untuk  dapat  dipergunakan  sebagai  alat pembayaran dan pengambilan uang tunai.
2. Kartu ATM Debit
Kartu  ATM  adalah  alat  yang  digunakan  untuk  melakukan  pembayaran dengan menggunakan kartu di mana kartu ini dapat digunakan untuk penarikan tunai dan pemindahan dana dimana kewajiban pemegang kartu dipenuhi seketika dengan mengurangi  secara langsung simpanan pemegang kartu pada Bank atau Lembaga Selain Bank yang berwenang untuk menghimpun dana sesuai ketentuan perundang-undangan yang berlaku. (PBI no.14 Th 2012).
3. RTGS
Berdasarkan  peraturan  Bank  Indonesia  No.  10/6/PBI/2008  Real-Time
Gross  Settlement  atau  RTGS  adalah suatu  sistem  transfer  dana  elektronik  antar peserta dalam mata uang rupiah yang penyesuaiannya dilakukan secara seketika per transaksi secara individual.
4. Kliring
Menurut  Kliring  antar  Bank  merupakan  pertukaran  warkat  atau  data Kliring  Elektronik  (DKE)  antar  bank  baik  atas  nama  Bank  maupun  atas  nama nasabah yang perhitungannya diselesaikan pada waktu tertentu.

## 5. E Payment
Uang  elektronik  adalah  alat  pembayaran    elektronik    yang  didapat    dari memberikan sebelumnya sejumlah uang kepada penerbit, baik  secara langsung, ataulewat agen-agen penerbit, atau pengurangan rekening di bank  dan  nilai uang tersebut  dimasukkan  menjadi  nilai uang  dalam  media  uang  elektronik,  yang dinyatakan  dalam  satuan  Rupiah,  yang  dipakaiuntuk  melakukan  transaksi pembayaran dengan cara mengurangi secara langsung nilai uang pada media uang elektronik tersebut. (Rivai, 2001). Ketidaksamaan antara uang elektronik dengan Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK)  seperti kartu  kredit,  kartu debit dan kartu ATM adalah  uang  elektronik  (e-money)  bersifat prabayar (prepaid) sedangkan APMK bersifat akses (id.wikipedia.org).
C. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Tujuan  dari  uji  normalitas  adalah  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Data dinilai terdstribusi normal jika nilai Jarque-Bera > 0.05.

## Tabel 1
Uji Normalitas Terhadap M0 Jarque-Bera 19.06212 Probability 0.000000 Tabel 2 Uji Normalitas Terhadap M1 Jarque-Bera 1.296382 Probability 0.522991 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  diatas,  nilai  Probabilitias  Jarque-Bera adalah sebesar 0.00000 < 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi tidak  normal  yang  artinya  terdapat  masalah  pada  uji  normalitas  dan  uji  asumsi klasik. Dalam mengatasi masalah tersebut, menurut Teorema Limit Pusat (Central Limit  Theorem) yang menjelaskan  bahwa distribusi  dari  jumlah  data yang  lebih besar dari 30 data dikatakan mendekati distribusi normal. Karena jumlah entri data yang  dimiliki  adalah  81  data  maka  dapat  diasumsikan  bahwa data  terdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Tujuan dari uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi  ditemukan  adanya korelasi antar  variabel  bebas  atau  yang  disebut independen.  Model  dikatakan  tidak  terjadi  masalah  multikolinearitas apabila koefisien  korelasi  antar  variabel bebas  <  0.8  begitupun  sebaliknya.
Tabel 3 Uji Multikolinearitas Dependent Variable M0 Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 0.605745 32004.60 NA KATMDBT 0.001679 30380.80 14.08562 KKRDT 0.002859 41571.21 2.187991 NEPAYMENT 4.96E-05 494.0945 8.061724 NKLRG 0.001010 19992.78 4.218749 NRTGS 0.000637 8660.488 2.873479
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Tabel 4 Uji Multikolinearitas Dependent Variable M1 Coefficient  Uncentered  Centered Variable Variance VIF VIF C 0.239565 32004.60 NA KATMDBT 0.000664 30380.80 14.08562 KKRDT 0.001131 41571.21 2.187991 NEPAYMENT 1.96E-05 494.0945 8.061724 NKLRG 0.000399 19992.78 4.218749 NRTGS 0.000252 8660.488 2.873479 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Dapat  dilihat  dari  hasil  olah  data  diatas  bahwa  semua  variabel  bernilai <0,8  yang  memiliki  kesimpulan  bahwa  dapat  diatas  tersebut  tidak  terjadi masalah multikolinearitas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dapat  dikatakan  homoskedastisitas  jika  residual mempunyai  varians  yang  sama.  Model  regresi  tidak  terjadi  heteroskedastisitas apabila nilai probabilitas signifikan lebih tinggi dari tingkat kepercayaan sebesar 5%.

## Tabel 5
Uji Heteroskedastisitas Dependent Variable M0 Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic  Prob. C -0.015968  0.061558  -0.259396  0.7958 KATMDBT -0.003914  0.003241  -1.207597  0.2297 KKRDT 0.003903 0.004229  0.922953  0.3580 NEPAYMENT 0.000393 0.000557  0.705324  0.4820 NKLRG 0.000448 0.002514  0.178142  0.8589
NRTGS 0.000734 0.001996  0.367566  0.7139 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10 Tabel 6 Uji Heteroskedastisitas Dependent Variable M1 Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic  Prob. C -0.016434  0.017777  -0.924412  0.3572 KATMDBT 0.001045 0.000936  1.116319  0.2666 KKRDT 0.000966 0.001221  0.791259  0.4304 NEPAYMENT -0.000134  0.000161  -0.835110  0.4054 NKLRG -0.000722  0.000726  -0.993994  0.3223 NRTGS -0.000142  0.000577  -0.246654  0.8056 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Dari  hasil  uji  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  probabilitas  variabel  alat pembayaran nontunai menunjukkan nilai > 0.05 yang memiliki kesimpulan bahwa variabel tersebut tidak menunjukkan masalah di uji heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  ini  digunakan  untuk  melihat  apakah  terjadi  masalah korelasi  antar  variabel.  Nilai  Durbin-Watson  adalah  salah  satu  cara  agar  bisa menemukan masalah autokorelasi. Nilai d < dL artinya ada autokorelasi positif, nilai dL < d < dU artinya tidak ada keputusan, nilai dU < d < 4-dU artinya tidak ada autokorelasi, nilai 4-dU < d <4-dL artinya tidak ada keputusan, dan nilai d-dL < d artinya ada autokorelasi negatif.

## Tabel 7
Uji Autokorelasi Dependent Variable M0 Durbin-Watson stat
1.250600
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10 Tabel 8 Uji Autokorelasi Dependent Variable M1 Durbin-Watson stat 1.020786 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Dilihat dari hasil Uji Durbin-Watson diatas bahwa nilai  yang dihasilkan adalah 1.020786 yang memiliki kesimpulan bahwa nilai berada pada dU < d <4- dU yang artinya tidak ada masalah autokorelasi.
D. Uji Hipotesis dan Analisis
1. Uji T
Uji  T  digunakan  untuk  tujuan  mengetahui  tingkat  signifikansi  koefisien regresi.  Artinya,  jika  suatu  koefisien  regresi  signifikan  menunjukkan  seberapa jauh  pengaruh  satu  variabel  independen (explanatory) secara  individual  dalam menerangkan variabel dependen. Untuk menguji kofisien Ho = 0. Maka langkah yang digunakan untuk menguji hipotesa tersebut dengan Uji T ditentukan sebagai berikut, untuk menentukan Ho dan HA maka yang digunakan adalah Ho : ß1 = ß2 = ß3 = 0, rumus tersebut digunakan jika tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dan variabel depeneden, untuk rumus Ha: ß1 ≠ ß2 ≠ ß3  ≠  0  digunakan  bila  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antaravariabel independen dan variabel dependen.
Untuk  menentukan Level  of  Significance maka  yang  digunakan  sebesar 5% atau (α) = 0,05. Untuk menentukan nilai t hitung adalah dengan melihat nilai t  hitung dan membandingkannya dengan t  tabel.  Dan untukmenentukan kriteria penerimaan  dan  penolakan  Ho  maka  dilihat  jika  signifikansi  <  0,05  maka  Ho ditolak,  sementara  jika  signifikanis  >  0,05  maka  H0  diterima.  Nilai  t tabel untuk variable dependent M0 diperoleh dengan rumus = tinv (a;n-k)  =tinv(0,05;50-5) sehingga diperoleh nilai t tabel 1.65833. Adapun nilai t statistic yang diperoleh dari olah data eviews adalah sebagai berikut :
Tabel 9 Hasil Uji T Dependent Variable M0 Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob. C 1.969916 0.778296  2.531062  0.0127 KATMDBT 0.541888 0.040976  13.22458  0.0000 KKRDT -0.011796 0.053472  -0.220604  0.8258 NEPAYMENT 0.037509 0.007042  5.326435  0.0000 NKLRG -0.000840 0.031780  -0.026445  0.9789 NRTGS 0.043491 0.025242  1.722999  0.0876 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
a. Pengujian terhadap variabel Kartu ATM Debit
Pada  hasil  regresi  diatas,  nilai  t hitung variabel  Kartu  ATM  Debit  sebesar 13.22458 sehingga memperoleh hasil t hitung lebih besar dari t tabel (13.22458 > 1.65833) dan memiliki nilai probabilitas lebih kecil dari α = 0,05 (0.0000 < 0.05), dari hasil diatas secara statistik variabel Kartu ATM Debit berpengaruh signifikan terhadap M0.
b. Pengujian terhadap variabel Kartu Kredit Pada hasil regresi diatas, nilai t hitung variabel Kartu Kredit sebesar -0.220604 sehingga memperoleh hasil t hitung lebih kecil dari t tabel (-0.220604 < 1.65833) dan memiliki nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 (0.8258 > 0.05), dari
hasil diatas secara statistik variabel Kartu Kredit tidak berpengaruh signifikan terhadap M0.
c. Pengujian terhadap variabel E Payment Pada  hasil  regresi  diatas,  nilai  t hitung variabel  E  Payment  sebesar  5.326435 sehingga memperoleh hasil t hitung lebih besar dari t tabel (5.326435 > 1,9912544) dan memiliki nilai probabilitas lebih kecil dari α = 0,05 (0.0000 < 0.05), dari hasil  diatas  secara  statistik  variabel E  Payment berpengaruh  signifikan terhadap M0.
d. Pengujian terhadap variabel Kliring Pada  hasil  regresi  diatas,  nilai  t hitung variabel  Kliring  sebesar  - 0.026445sehingga memperoleh hasil t hitung lebih kecil dari t tabel (-0.026445 < 1,9912544) dan memiliki nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 (0.9789 > 0.05), dari hasil diatas secara statistik variabel  Kliring tidak berpengaruh signifikan terhadap M0.
e. Pengujian terhadap variabel RTGS Pada hasil regresi diatas, nilai t hitung variabel RTGS sebesar 1.722999 sehingga memperoleh  hasil  t hitung lebih  kecil  dari  t tabel (1.722999  <  1,9912544)  dan memiliki nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 (0.0876 > 0.05), dari hasil diatas secara statistik variabel  RTGS tidak berpengaruh signifikan terhadap M0.
Nilai  t tabel untuk  variable  dependent  M1  diperoleh  dengan  rumus  =  tinv (a;n-k)  =tinv(0,05;50-5) maka dapat diperoleh t tabel 1.65833. Adapun nilai t statistic yang diperoleh dari olah data eviews adalah sebagai berikut :
Tabel 10 Hasil Uji t Dependent Variable M1 Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob. C 1.887955 0.489453  3.857274  0.0002 KATMDBT 0.601583 0.025769  23.34542  0.0000 KKRDT 0.001633 0.033627  0.048571  0.9613 NEPAYMENT 0.033705 0.004429  7.610768  0.0000 NKLRG -0.028196 0.019986  -1.410802  0.1610 NRTGS 0.057193 0.015874  3.602967  0.0005
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
a. Pengujian terhadap variabel Kartu ATM Debit
Pada  hasil  regresi  diatas,  nilai  t hitung variabel  Kartu  ATM  Debit  sebesar 23.34542 sehingga memperoleh hasil t hitung lebih besar dari t tabel (23.34542 > 1.65833) dan memiliki nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 (0.0000 <
0.05), dari hasil diatas secara statistik variabel Kartu ATM Debit berpengaruh signifikan terhadap M1.
b. Pengujian terhadap variabel Kartu Kredit Pada hasil regresi  diatas, nilai  t hitung variabel  Kartu Kredit sebesar  0.048571 sehingga memperoleh hasil t hitung lebih kecil dari t tabel (0.048571 < 1.65833) dan memiliki nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 (0.9613 > 0.05), dari hasil diatas secara statistik variabel Kartu Kredit tidak berpengaruh  signifikan terhadap M1.
c. Pengujian terhadap variabel E Payment Pada  hasil  regresi  diatas,  nilai  t hitung variabel  E  Payment  sebesar  7.610766 sehingga memperoleh hasil t hitung lebih besar dari t tabel (7.610766  > 1.65833) dan memiliki nilai probabilitas lebih kecil dari α = 0,05 (0.0000 < 0.05), dari hasil  diatas  secara  statistik  variabel E  Payment berpengaruh  signifikan terhadap M1.
d. Pengujian terhadap variabel Kliring
Pada  hasil  regresi  diatas,  nilai  t hitung variabel  Kliring  sebesar  -1.410802 sehingga memperoleh hasil t hitung lebih kecil dari t tabel (-1.410802 < 1.65833) dan memiliki nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 (0.9789 > 0.05), dari hasil  diatas  secara  statistik  variabel  Kliring  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap M1.
e. Pengujian terhadap variabel RTGS
Pada hasil regresi diatas, nilai t hitung variabel RTGS sebesar 3.602967 sehingga memperoleh  hasil  t hitung lebih  besar  dari  t tabel (3.602967    >  1.65833)  dan memiliki nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 (0.0005 < 0.05), dari hasil diatas secara statistik variabel RTGS berpengaruh signifikan terhadap M1.
2. Uji F
Uji  F  memiliki  tujuan  untuk  melihat  semua  variabel  indpenden  yang dimaksud  dalam  model  penelitian  apakah  model  tersebut  memiliki  pengaruh secara bersama-sama terhadpa variabel dependen.

## Tabel 11
Hasil Uji F Dependent Variable M0 F-Statistic 871.6532 Prob(F-Statistic) 0.000000 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Perolehan  nilai  F tabel diperoleh  dengan  rumus  FINV=(α;k-1;n-k) =FINV(0.05;5-1;50-5) sehingga dapat diperoleh sebesar 2.29. Berdasarkan hasil regresi  yang  ditunjukkan  diatas  maka  dapat  dilihat  bahwa  nila  F hitung sebesar 871.6532 >  F tabel 2.29  dengan  probabilitas  F  sebesar  0.000000  yang  dimana nialinya  kurang  dari  0.05  sehingga  memperoleh  hasil  bahwa  semua  variabel
independen  (Kartu  Kredit,  Kartu  Atm/Debit,  RTGS,  Kliring,  Dan E- payment) berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen yaitu M0.
Tabel 12 Hasil Uji F Dependent Variable M1 F-Statistic 2441.957 Prob(F-Statistic) 0.000000
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Perolehan  nilai  F tabel diperoleh  dengan  rumus  FINV=(α;k-1;n-k) =FINV(0.05;5-1;50-5) sehingga dapat diperoleh sebesar 2.29. Berdasarkan hasil regresi  yang  ditunjukkan  diatas  maka  dapat  dilihat  bahwa  nila  F hitung sebesar 2441.957>  F tabel 2.29  dengan  probabilitas  F  sebesar  0.000000  yang  dimana nialinya  kurang  dari  0.05  sehingga  memperoleh  hasil  bahwa  semua  variabel independen  (Kartu  Kredit,  Kartu  Atm/Debit,  RTGS,  Kliring,  Dan E- payment) berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen yaitu M1.
3. Uji Koefisien Determinasi (R-Squared dan Adjusted R-Squared)
Uji  Koefisien  Determinasi  ini  dilakukan  untuk  mengukur  kemampuan model dalam menjelaskan variasi variabel indpenden terhadap variabel dependen, maka dilakukan uji berikut:
Tabel 13 Hasil Uji R-Square dan Adjusted R-Squared terhadap M0 R-Squared 0.974510 Adjusted R-Squared 0.973392 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Hasil yang didapat dari menggunakan Fixed Effect Model, nilai R-Squared sebesar 0.974510 yang artinya bahwa variabel dependen M0 dapat dijelaskan oleh variabel  independen  KKRDT,  KATMDBT,  RTGS,  Kliring,  E  Payment  sebesar 97,46% dan sisanya sebesar 2.54% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diperoleh  nilai  Adjusted  R-Square  sebesar 0.973392,  artinya  bahwa  pada  penelitian  ini  variabel  independen  mampu memberikan penjelasan tentang pengaruhnya terhadap variabel dependen sebesar 97.33% dan sisanya sebesar 2.67% dijelaskan oleh variabel independen lainnya yang tidak terdapat pada penelitian ini.
Tabel 14 Hasil Uji R-Square dan Adjusted R-Squared terhadap M1 R-Squared 0.990750 Adjusted R-Squared 0.990344 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  menggunakan  Fixed  Effect Model, nilai R-Squared sebesar 0.990750 yang artinya bahwa variabel dependen M1  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  KKRDT,  KATMDBT,  RTGS, Kliring,  E  Payment  sebesar  99.07%  dan  sisanya  sebesar  0.93%  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model.
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diperoleh  nilai  Adjusted  R-Square  sebesar 0.990344,  artinya  bahwa  pada  penelitian  ini  variabel  independen  mampu memberikan penjelasan tentang pengaruhnya terhadap variabel dependen sebesar 99.03% dan sisanya sebesar 0.97% dijelaskan oleh variabel independen lainnya yang tidak terdapat pada penelitian ini.

## E. Analisis Ekonomi dan Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  pengaruh    Kartu Kredit, Kartu ATM DEBIT, RTGS, Kliring, dan E Payment terhadap M0 dan M1 pada periode tahun 2011-2020.
1. Analisis Pengaruh Variabel Kartu Kredit terhadap M0 dan M1.
Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  Kartu Kredit  t i d a k   berpengaruh positif          terhadap M0 dan M1 pada tahun 2011-2020, hal ini  dikarenakan  bahwa semakin  bertambahnya  jumlah  Kartu  Kredit  di  tengah  masyarakat  maka terdapat  input  yang tidak  potensial  terhadap  faktor  jumlah uang beredar. Oleh karenanya,  belum  tentu  masyarakat  mampu  menggunakan  kartu  kredit  dengan baik  sehingga  masih  sangat  banyak  uang  fisik  yang  masih  beredar.  Dengan demikian hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Anderson-Reid (2008)  yang menjelaskan transaksi kartu kredit mengalami peningkatan yang cukup signifikan ini didukung dengan adanya fasilitas nontunai yang disediakan tetapi juga banyak yang menggunakan uang beredar.
2. Analisis Pengaruh Variabel Kartu ATM Debit Terhadap M0 dan M1.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  jumlah  Kartu  ATM  Debit berpengaruh  terhadap M0  dan  M1  pada  tahun  2011-2020,  hal   ini  dikarenakan bahwa  semakin  bertambahnya  jumlah  Kartu ATM Debit  di  tengah masyarakat maka terdapat input yang potensial terhadap faktor jumlah uang beredar. Dengan demikian hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Afifah, 2017) memperoleh hasil  penelitian jika jumlah uang  yang beredar dipengaruhi oleh adanya penggunaan kartu debet. Hasilnya   terdapat   hubungan jangka   panjang   antara   variabel dependen dan juga variabel independen. Dalam jangka panjang dan juga jangka pendek  kartu  debet  memiliki  pengaruh   yang signifikan  terhadap  jumlah  uang beredar.
3. Analisis Pengaruh Variabel RTGS Terhadap M0 dan M1.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa  RTGS  tidak berpengaruh terhadap M0  dan  M1  pada  tahun  2011-2020,  hal   ini  dikarenakan  bahwa  semakin bertambahnya  jumlah  RTGS  di  tengah masyarakat maka  terdapat  input  yang tidak potensial terhadap faktor jumlah uang beredar. Oleh karenanya, belum tentu
masyarakat  mampu  menggunakan  RTGS  dengan  baik  sehingga  masih  sangat banyak  uang  fisik  yang  masih  beredar.  Dengan  demikian    Odularu  dan Okunrinboye  dalam  penelitiannya  memiliki  hasil  tidak  adanya  dampak  atau pengaruh pembayaran nontunai terhadap permintaan uang di Nigeria. Hal ini bisa saja disebabkan karena masih berada dalam tahap perkembangan.
4. Analisis Pengaruh Variabel Kliring Terhadap M0 dan M1.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kliring tidak berpengaruh terhadap M0  dan  berpengaruh  terhadap  M1  pada  tahun  2011-2020,  hal  ini  dikarenakan bahwa  semakin  bertambahnya  jumlah  Kliring  di  tengah  masyarakat  maka terdapat  input  yang tidak  potensial  terhadap  faktor  jumlah uang beredar. Oleh karenanya,  belum  tentu  masyarakat  mampu  menggunakan  Kliring  dengan  baik sehingga masih sangat banyak uang fisik yang masih beredar. Dengan demikian (Columba,  2009),  dalam  penelitian  yang  dilakukannya  di  Italia,  mengenai pengaruh  inovasi transaction  technology terhadap narrow  money memperoleh hasil  jika transaction  technology memberikan  dampak  negatif  terhadap  uang tunai (M0), akan tetapi memberikan dampak positif bagi M1.
5. Analisis Pengaruh Variabel E Payment Terhadap M0 dan M1.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  E  Payment  berpengaruh  terhadap
M0 dan M1 Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah E Payment berpengaruh terhadap M0 dan M1 pada tahun 2011-2020, hal  ini  dikarenakan  bahwa  semakin bertambahnya  jumlah E  Payment di  tengah  masyarakat  maka  terdapat  input yang  potensial  terhadap  faktor  jumlah  uang  beredar.  Dengan  demikian  hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh (Taufikwati,  2018)  menjelaskan  jika  peningkatan  yang  pesat  dalam  sistem teknologi informasi menyebabkan adanya perubahan sistem pembayaran yang ada di  Indonesia.  Ini  terbukti  terhadap  jumlah  uang  yang  beredar  (M1).  Dari  hasil analisa  juga  diperoleh  hasil  dimana  jumlah  uang  yang  beredar  mengalami perubahan, tidak saja karena adanya perubahan M0.
6. Kesimpulan Model
Pembahasan  yang  dapat  dihasilkan  oleh  penelitian  ini  dengan membandingkan  hasil  yang  dilakukan  di  penelitian  selanjutnya,  berdasarkan jurnal rujukan yang telah ditentukan.

## Tabel 15
Hasil Uji T terhadap M0 dan  M1 No.  Variabel Bebas  Nama Peneliti Penelitian Saat Ini 1. Kartu Kredit Anderson-Reid,  K.  (2008). Estimating the  Impact of the Alternative Means of Payment on Currency Demand in Jamaica. a. Alat  Uji  yang  dipakai Analisis  Regresi  Linear Berganda
b. Variable Kartu Kredit c. Hasilnya tidak berpengaruh  signifikan
No.  Variabel Bebas  Nama Peneliti Penelitian Saat Ini 2. Kartu ATM Debit Afifah.  A  (2017).  Apakah Digital Payment dapat membantu  inflasi  &  suku bunga dalam mengendalikan uang beredar? a. Alat  Uji  yang  dipakai Jamaica  Analisis  Regresi Linear Berganda b. Variable Kartu ATM Debit c. Hasilnya berpengaruh signifikan 3. RTGS Lintangsari,  N.N.,  Hidayati, N., Purnamasari, Y., Carolina,  H  &  Febranto,  W. (2018).  Analisis  Pengaruh Instrumen Pembayaran Non- Tunai  Terhadap  Stabilitas Sistem Keuangan di Indonesia a. Alat  Uji  yang  dipakai Analisis  Regresi  Linear Berganda b. Variable RTGS c. Hasilnya tidak berpengaruh signifikan 4. Kliring Taufikawati,  N.  K  (2018). Analisis  Pengaruh  Inovasi Sistem Pembayaran Terhadap Jumlah Uang Beredar di Indonesia a. Alat  Uji  yang  dipakai Analisis  Regresi  Linear Berganda
b. Variable E Payment c. Hasilnya berpengaruh signifikan 5. E Payment Taufikawati,  N.  K  (2018). Analisis  Pengaruh  Inovasi Sistem Pembayaran Terhadap Jumlah Uang Beredar di Indonesia a. Alat  Uji  yang  dipakai Analisis  Regresi  Linear Berganda
b. Variable E Payment c. Hasilnya berpengaruh signifikan

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  dampak  tersedianya  alat  pembayaran nontunai terhadap M0 dan M1 pada periode 2011-2020. Berdasarkan hasil analisis data penelitian dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : (1) Kartu Kredit tidak berpengaruh terhadap M0 dan M1. (2) Kartu ATM Debit berpengaruh terhadap M0 dan M1. (3) RTGS tidak berpengaruh terhadap M0 dan M1. (4) Kliring berpengaruh terhadap M1 dan tidak berpengaruh terhadap M0. (5) E Payment berpengaruh terhadap M0 dan M1.

## BIBLIOGRAFI
(Abdullah & Francis , 2012) Manajemen Pemasaran. Jakarta: Rajawali Pers.
(Afifah,  2017).  Pengaruh  Penggunaan  Alat  Pembayaran  Mengunakan  Kartu  Terhadap Jumlah Uang Beredar di Indonesia.
(Akhand,  1986). Credit  cards  and  aggregate  money  demand.  Journal  of Macroeconomics , 8, 471–8.
(Aliah, 2017). Investigating the effects of financial innovation on the demand for money in Malaysia using ARDL approach to cointegration. Regional Science Inquiry. Vol IX (1), 177- 193
(Alvarez  &  Lippi,  2009). Financial  innovation  and  the  transactions  demand  for  cash. Econometrica, 77, 363–402.
(Anderson,  2008). Estimating  the  Impact  of  the  Alternative  Means  of  Payment  on Currency Demand in Jamaica.
(Arrau & Gregorio, 1993). Financial Inovation and Money Demand : Application to Chile and Mexico. The Review of Economics and Statistic , 524 - 530.
(Arrau P. , 1995). The Demand for Money in Developing Countries: Assessing the Role of Fnancial Innovation. MPRA Paper 14096:1-30.
(Baba, Yoshihisa, F, &  Ross, 1992), “ The Demand for M1 in the U.S.A., 1960-1988”, Review of Economic Studies , 1992, 25-61.
(Basuki  &  Prawoto,  2016) Analisis  Regresi  Dalam  Penelitian  Ekonomi  &  Bisnis  : Dilengkapi Aplikasi SPSS & EVIEWS. Depok : PT Rajagrafindo Persada
(Baumol,  1952). The  transactions  demand  for  cash:  an  inventory  theoretic  approach. Quarterly Journal of Economics , 66, 545–546.
(Cho & Miles, 2007). Financial innovation and the stability of money demand in korea. Southwestern Economic Review . 51-59.
(Chowdhury, 1989). Financial innovations and the interest elasticity of money demand in Canada. Economics Letters, Elsevier, vol. 31(1),pp 43-48.
(Columba,  2009). Narrow  Money  and  Transaction  Technology:  New  Disaggre-  gated Evidence.
(Daniels & Murphy, 1994). The impact of technological change on the currency behavior of  households:  an  empirical  cross-section  study.  Journal  of  Money,  Credit  and Banking , 26, 867–874.
(David, 2016). Debit card and demand for cash. Journal of Banking and Finance 73,55– 66
(Fatmawati & Khasanah, 2020) . Apakah digital payment dapat membantu inflasi& suku bunga  dalam  mengendalikan  uang  beredar?  JURNAL  MANAJEMEN  Universitas Islam Negri Maulana Malik Ibrahim Malang.
(Fischer,  2007) Measuring  income  elasticity  for  swiss  money  demand:  what  do  the cantons say about financial innovation?. European Economic Review, 51, 16, 41– 60.
(Fisher, 1911). The purchasing power of money. New York: Macmillan. Chs 1-4,8.
(Ghozali,  2013).  Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan  Program  E  VIEWS  11. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
(Gola & Ilari, 2015) Financial Innovation Oversight: A Policy Farmework; Journal of Financial Perspective, Vol 3, No 1, 2015
(Lerner  &  Tufano,  1993), ALZA  and  Bio-Electrical  Systems  (A)  Technological  and Financial Innovation, Harvard Business School Case number 293.
(Lerner  &  Tufano, The  Consequences  of  Financial  Innovation:  A  Counterfactual Research Agenda , 2012)
(Lintangsari,  Hidayati,  Purnamasari,  Carolina,  &  Febranto,  2018).  Analisis  Pengaruh Instrumen  Pembayaran  Non-Tunai  Terhadap  Stabilitas  Sistem  Keuangan  di Indonesia.
(Pramono,  2006)  Dampak  Pembayaran  Non  Tunai  terhadap  Perekonomian  dan Kebijakan  Moneter. Buletin  Ekonomi  Moneter  dan  Perbankan .  Jakarta:  Bank Indonesia.
(Sri Mulyati, Tri Subari, & Ascarya, 2003) Kebijakan Sistem Pembayaran di Indonesia. Jakarta; Bank Indonesia.
(Statistik, BI, 2020). Diambil kembali dari
https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/sski/default.aspx
(Sugiyono,  2016).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.  Bandung: Alfabeta.
(Taufikwati,  2018).  Analisis  Pengaruh  Inovasi  Sistem  Pembayaran  Terhadap  Jumlah Uang Beredar di Indonesia.
(Tufano,  2003) Financial  Innovation, Chapter  06  in Handbook  of  the  Economics  of Finance, 2003, vol. 1, Part 1, pp 307-335

## Copyright holder:
Agatha Yudi Setiawan (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: