## Analisis Pengaruh Volume Transaksi Pemakaian Gopay Dan OVO Terhadap Penjualan Pada UMKM Di Kecamatan Setiabudi

## Analysis The Effect Of The Transaction Volume Usage Of Gopay And OVO To The Sale Of Micro Entreprise Shop In Setiabudi District
Desnirita 1 , Chandra Wijaya 2 1, 2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Y.A.I chandraw252@gmail.com
Abstrak  - Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh volume transaksi pemakaian GOPAY dan OVO terhadap penjualan pada UMKM di Kecamatan Setiabudi. Dalam penelitian ini digunakan data primer yang diperoleh langsung dari pihak pertama dengan jenis data kuantitatif yang berlangsung pada periode Juli – Desember 2019. Sampel penelitian ini adalah UMKM penyedia sistem pembayaran uang  elektronik jenis  GOPAY  dan  OVO.  Teknik  pengolahan  data  yang  akan  digunakan  adalah  metode  regresi  linier berganda. Dimana uji yang digunakan adalah analisis regresi data panel dengan metode time series dan cross  section dan  menggunakan software Eviews 9.0.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel volume  transaksi  pemakaian  GOPAY  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  transaksi  penjualan yang  ada  pada  UMKM  di  Kecamatan  Setiabudi,  sedangkan  untuk  variable  volume  transaksi  pemakaian OVO  memiliki  pengaruh  yang  cukup  signifikan  terhadap  transaksi  penjualan  pada  UMKM  di  Kecamatan Setiabudi. Hal ini menunjukkan bahwa kedua variable pada penelitian ini berpengaruh terhadap transaksi penjualan pada UMKM di Kecamatan Setiabudi.
Kata kunci : Metode  Regresi Linier Berganda, Usaha Mikro Kecil Menengah, Volume Pemakaian GOPAY,

## Volume Transaksi Pemakaian OVO
Abstract - This study aims to determine the effect of transaction volume using GOPAY and OVO on sales to MSMEs in Setiabudi District. In this study, primary data obtained directly from the first party with the type of quantitative data took place in the period July – December 2019. The sample of this study was MSMEs providing  electronic  money  payment  systems  of  the  GOPAY  and  OVO  types.  The  data  processing technique  that  will  be  used  is  the  multiple  linear  regression  method.  Where  the  test  used  is  panel  data regression analysis with time series and cross section methods and using Eviews 9.0 software. The results of this study indicate that the variable volume of transactions using GOPAY has a significant influence on sales transactions that exist in MSMEs in Setiabudi District, while the variable volume of transactions using OVO has a significant effect on sales transactions at MSMEs in Setiabudi District. This shows that the two variables in this study affect sales transactions at MSMEs in Setiabudi District.
Keywords: Micro  Entreprise,  Multiple  Linear  Regression  Methods,  Usage  Transaction  Volume  Of GOPAY, Usage Transaction Volume Of OVO

## PENDAHULUAN
Keberhasilan  penjualan  dalam  sebuah  usaha  dapat  dilihat  dari  volume  transaksi  yang meningkat  dimana  volume  transaksi  tersebut  bergantung  pada  jenis  sistem  pembayaran  yang digunakan. Pencapaian  keuntungan menunjukkan bahwa adanya keberhasilan pada penjualan yang dilakukan oleh usaha tersebut.
Sistem  pembayaran  merupakan  komponen  penting  dalam  perekonomian  terutama  untuk menjamin  terlaksananya  transaksi  pembayaran  yang  dilakukan.  Dengan  perkembangan teknologi  yang  sangat  pesat  di  Indonesia  yang  berdampak  pada  meningkatnya  pengguna internet,  peran  sistem  pembayaran  pun  ikut  berkembang,  dimulai  dengan  sistem  pembayaran
sederhana, saat ini sistem pembayaran telah berkembang ke dalam sebuah bentuk elektronik. Sistem  pembayaran  elektronik  ini  penting  dalam  mendukung  aktivitas  jual  beli  secara offline maupun online .
Telah  kita  ketahui,  dalam  kehidupan,  secara  umum  uang  memiliki  fungsi  sebagai  perantara untuk pertukaran barang dengan barang, juga untuk menghindarkan perdagangan dengan cara barter. Dimana secara lebih rinci uang dibedakan menjadi dua fungsi yaitu fungsi asli dan fungsi turunan. Fungsi asli uang menunjukkan fungsi yang mula-mula melekat pada uang atau fungsi yang mengacu pada tujuan awal diciptakannya uang yaitu sebagai alat tukar umum ( medium of exchange ), yaitu uang berfungsi sebagai alat untuk pertukaran dan mengatasi kesulitan dalam pertukaran  secara  natural  ( barter ).  Kedua,  uang  berfungsi  sebagai  satuan  hitung  ( unit  of account ),  yaitu  untuk  menentukan  nilai  dari  suatu  barang  atau  jasa,  serta  untuk  menentukan besarnya  harga  menghitung  besar  kecilnya  pinjaman.  Selain  itu,  uang  berfungsi  sebagai  alat penyimpan  nilai  karena  dapat  digunakan  untuk  mengalihkan  daya  beli  dari  masa  sekarang  ke masa  mendatang.  Sedangkan  fungsi  turunan,  yaitu,  sebagai  alat  pembayaran  yang  sah. Kebutuhan manusia akan barang dan beragam tidak dapat dipenuhi melalui cara tukar-menukar atau  barter.  Guna  mempermudah  dalam  mendapatkan  barang  dan  jasa  yang  diperlukan, manusia  memerlukan  alat  pembayaran  yang  dapat  diterima  semua  orang,  yaitu  uang.  Kedua yaitu  sebagai  alat  pembayaran  utang.  Uang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  pembayaran pada  masa  yang  akan  datang.  Selanjutnya,  uang  sebagai  alat  penimbun  kekayaan.  Sebagian orang  biasanya  tidak  menghabiskan  semua  uang  yang  dimilikinya  untuk  keperluan  konsumsi ada  sebagaian  uang  yang  disisihkan  dan  di  tabung  untuk  keperluan  di  masa  datang,  baik  di bank maupun di rumah.
Fungsi  lainnya  adalah  sebagai  alat  pemindah  kekayaan.  Seseorang  yang  hendak  pindah  dari suatu  tempat  ke  tempat  lainya  dapat  memindahkan  kekayaannya  yang  berupa  tanah  dan bangunan  rumah  ke  dalam  bentuk  uang  dengan  cara  menjualnya.  Di  tempat  yang  baru  dia dapat membeli rumah yang baru dengan menggunakan uang hasil penjualan rumah yang lama. Terakhir,  uang  berfungsi  sebagai  alat  pendorong  kegiatan  ekonomi.  Apabila  nilai  uang  stabil orang  lebih  bergairah  dalam  melakukan  investasi,  yang  berdampak  pada  kegiatan  ekonomi yang semakin meningkat.
Uang yang beredar dalam masyarakat dapat dibedakan dalam dua jenis, yaitu uang kartal dan uang giral. Uang kartal adalah alat bayar yang sah dan wajib digunakan oleh masyarakat dalam melakukan transaksi jual-beli sehari-hari. Sedangkan yang di maksud dengan uang giral adalah uang  yang  dimiliki  masyarakat  dalm  bentuk  simpanan  (deposito)  yang  dapat  ditarik  sesuai kebutuhan.Uang  jenis  ini  hanya  beredar  di  kalangan  tertentu  saja,  sehingga  masyarakat mempunyai  hak  untuk  menolak  jika  ia  tidak  mau  barang  atau  jasa  yang  diberikan  dibayar dengan uang ini. Untuk menarik uang giral, orang menggunakan cek. Uang Giral adalah simpanan atau deposito pada bank yang dapat diambil dengan menggunakan cek, giro,  atau  surat  perintah  pembayaran  lainnya  yang  dicetak  atau  dibuat  oleh  bank  umum  atau bank komersial.  Uang Giral  yang  beredar di masyarakat terdiri atas, cek adalah perintah  yang diterima  yang  diterima  dari  pihak  lain  sebagai  alat  untuk  pembayaran  atau  perintah  kepada bank  untuk  membayar  dengan  uang  tunai,  dan  giro  adalah  untuk  memindahkan  uang  giral  ke rekening  orang  lain  tetapi  tetap  uang  giral  bukan  uang  tunai  dan  telegrafic  transfer  adalah pemindahan pembayaran atas suatu transaksi melalui bank.
Adanya  uang  disebabkan  adanya  faktor  permintaan  dalam  upaya  memenuhi  kebutuhan. Permintaan  uang  diartikan  sebagai  kebutuhan  masyarakat  akan  uang  tunai.  Menurut JohnMaynard  Keynes  ada  3  motif  yang  mempengaruhi  permintaan  uang  tunai  oleh masyarakat.Ketiga  motif  tersebut  yaitu  motif  transaksi,  motif  berjaga-jaga  dan  motif  spekulasi. Dalam  topik  yang  dibawa,  ada  keterkaitan  antara  motif  yang  mempengaruhi  permintaan  uang yaitu permintaan uang karena motif transaksi dapat dikaitkan dengan fungsi uang sebagai alat tukar, kita menggunakan  uang  untuk membeli  barang  dan  jasa  atau  untuk membayar  tagihan.
Permintaan  uang  untuk  transaksi  memiliki  hubungan  positif  dengan  pendapatan.  Jika pendapatan naik, maka permintaan uang untuk keperluan bertransaksi juga meningkat. Saat  ini  uang  yang  beredar  dalam  masyarakat  bukan  hanya  dalam  bentuk  uang  tunai, melainkan  uang  dalam  bentuk  kartu  ataupun  uang  yang  dapat  diakses  melalui  telepon genggam.  Dalam  topik  penelitian  ini,  kami  akan  menjelaskan  mengenai  uang  yang  dapat diakses melalui telpon genggam.
Uang  elektronik  dapat  dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok  besar,  yaitu  uang  elektronik ( online ) atau biasa disebut uang  elektronik cardless dan uang elektronik berbasis chip ( offline ) yaitu berbentuk card. Uang elektronik berbasis chip pada umumnya digunakan untuk transaksi dalam  waktu  singkat  dan  frekuensi  besar.  Sedangkan  uang  elektronik  digunakan  untuk transaksi secara online melalui web browser .
Kemunculan uang elektronik ini selain memudahkan dalam melakukan transaksi, selain itu juga lebih  praktis  dalam  penggunaannya  dan  masyarakat  mulai  percaya  akan  kemudahan  dan keefisiensian  penggunaan  uang  elektronik    ini.  Dengan  akses  yang  mudah,  uang  elektronik dapat dikatakan merupakan jenis uang yang paling diminati dalam penggunaannya saat ini. Penggunaan  uang  elektronik  yang  meningkat  belakangan  ini  mendorong  aktivitas  konsumtif masyarakat dalam melakukan pembelian barang seperti makanan, pakaian, kebutuhan tersier, dan  lainnya  melalui  transaksi  pembayaran  menggunakan  uang  elektronik  baik  secara  online maupun offline ke toko yang menyediakan pembayaran cardless.
Selain itu, Data Bank Indonesia (BI) menunjukkan, volume transaksi uang elektronik pada akhir 2018  melonjak  209,8% menjadi  2,9  miliar  transaksi  dibandingkan  2017  sebesar  943,3  juta transaksi.  Hingga  Juli  2019,  volume  transaksi  uang  elektronik  telah  mencapai  2,7  miliar transaksi  atau  mendekati  angka  3miliar  pada  akhir  2018.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan uang elektronik di Indonesia terus mengalami peningkatan yang sangat signifikan. Peningkatan  yang sangat  signifikan dalam penggunaan uang elektronik ini mendorong banyak lembaga  keuangan  mengeluarkan  berbagai  macam  uang  elektronik  dengan  berbagai  macam kelebihan.  Dapat  dilihat  bahwa  telah  banyak  orang  yang  lebih  memilih  menggunakan  uang elektronik  yang  langsung  dapat  diakses  dari  telepon  genggam  mereka  dibandingkan menggunakan uang non-tunai berbentuk kartu atau pun uang tunai. Berbeda jenis keuntungan yang  ditawarkan  oleh  perusahaan  penyedia  jasa  uang  elektronik  yang  cardless  berdampak pada  menurunnya  tingkat  minat  penggunaan  uang  non-tunai  berbentuk  kartu  ataupun  uang tunai.  Uang  elektronik cardless yang  memudahkan  penggunanya  untuk  melakukan  transaksi pembayaran pada gerai-gerai belanja yang ada sangat diminati oleh masyarakat terutama pada gera-gerai  usaha  kecil  menengah  yang  ada,  yang  telah  menyediakan  pembayaran menggunakan  uang  elektronik cardless ini.  Khususnya  di  daerah  kecamatan  Setiabudi,  telah banyak  UMKM  yang  mengadopsi  sistem  pembayaran  melalui  uang  elektronik  cardless  seperti GO-PAY, OVO, dan lain-lainnya.
Pada  penelitian  ini,  akan  dibahas  penggunaan  uang  elektronik  yang  meningkat  di  daerah masyarakat kecamatan Setiabudi,  yang berdampak terhadap volume transaksi penjualan yang meningkat  pada  merchant-merchant  yang  menyediakan  sistem  pembayaran  non-tunai.  Telah banyak  masyarakat  di  daerah  Manggarai,  mulai  dari  kalangan  remaja  hingga  orang  dewasa yang  melakukan  pembayaran  terhadap  pembelian  yang  mereka  lakukan  di  toko-toko  kecil seperti  usaha  mikro  kecil  menengah  masyarakat  (UMKM)  menggunakan  uang  elektronik  . Adanya  peningkatan  sistem  pembayaran  dari  tunai  ke  non-tunai  ini  dapat  terlihat  dampaknya terhadap meningkatnya transaksi penjualan UMKM.
Berdasarkan  fakta-fakta  yang  dijelaskan  diatas,  diketahui  bahwa  uang  elektronik  bersaing dalam  melakukan  pemasaran  produk  mereka  di  kalangan  masyarakat.  Peredaran  dan sosialisasi  yang  dilakukan  dalam  upaya  memasarkan  uang  elektronik    ini  sangatlah  intens dilakukan  oleh  perusahaan  terkait.  Banyak  UMKM  yang  telah  menyediakan  alat  untuk pembayaran  menggunakan  uang  elektronik    untuk  menarik  minat  masyarakat  dalam  membeli
produk yang dijual atau disediakan oleh mereka karena berbagai keuntungan  yang ditawarkan oleh  uang  elektronik    ini.  Dalam  upaya  UMKM  memasarkan  produk  mereka  dengan menyediaan  layanan  pembayaran  menggunakan  uang  elektronik  diduga  dapat  meningkatkan volume transaksi penjualan UMKM yang ada serta mendorong tingkat efektivitas UMKM dalam menarik  minat  masyarakat  untuk  melakukan  transaksi  non-tunai  yang  justru  memiliki keuntungan lebih.
Tujuan Penelitian
1.   Mengetahui  dan  menganalisis  pengaruh  volume  transaksi  pemakaian  GOPAY  terhadap meningkatnya total transaksi penjualan UMKM di Kecamatan Setiabudi
2.   Mengetahui  dan  menganalisis  pengaruh  volume  transaksi  pemakaian  OVO  terhadap meningkatnya total transaksi penjualan UMKM di Kecamatan Setiabudi
3.   Mengetahui  dan  menganalisis  bahwa  adanya  pengaruh  volume  transaksi  pemakaian GOPAY  dan  OVO  terhadap  meingkatnya  total  transaksi  penjualan  UMKM  di  Kecamatan Setiabudi

## TINJAUAN LITERATUR Kerangka Pemikiran
Gambar 1 (Sumber : Dasar pemikiran penulis )
Variabel bebas:
X 1 = volume pemakaian GOPAY X 2 = volume pemakaian OVO

## Variabel terikat:
Y = penjualan pada UMKM di kecamatan Setiabudi a.  Pengaruh volume pemakaian GOPAY terhadap penjualan pada UMKM
Pemilik UMKM memiliki harapan akan adanya keuntungan yang akan diperoleh lebih besar dengan  adanya  sistem  pembayaran  melalui  uang  elektronik  jenis  GOPAY  yang  pada akhirnya akan berpengaruh pada penjualan di UMKM tersebut
b.  Pengaruh volume pemakaian OVO terhadap penjualan pada UMKM
Pemilik UMKM memiliki harapan akan adanya keuntungan yang akan diperoleh lebih besar dengan adanya sistem pembayaran melalui uang elektronik jenis OVO yang pada akhirnya akan berpengaruh pada penjualan di UMKM tersebut
c.  Pengaruh volume pemakaian GOPAY dan OVO secara bersama-sama terhadap penjualan pada UMKM
Volume  pemakaian  GOPAY  dan  OVO  secara  bersama  akan  mempengaruhi  penjualan dalam  UMKM  dikarena  akan  ada  baik  peningkatan  ataupun  penurunan  penjualan,  namun dapat dilihat pengaruh pengadaan sistem pembayaran GOPAY dan OVO tersebut.
HIPOTESIS
GOPAY OVO
PENINGKATAN TOTAL TRANSAKSI PENJUALAN UMKM DI KECAMATAN SETIABUDI H 1 H 2
1.  Hipotesis pertama (H 0 )
Terdapat pengaruh volume transaksi pemakaian GOPAY terhadap penjualan pada UMKM di Kecamatan Setiabudi 2.  Hipotesis kedua (H 1 )
Terdapat  pengaruh  volume  transaksi  pemakaian  OVO  terhadap  penjualan  pada  UMKM  di Kecamatan Setiabudi 3.  Hipotesis kedua (H 2 )
Terdapat  pengaruh  volume  transaksi  pemakaian  GOPAY  dan  OVO  secara  bersama-sama terhadap penjualan pada UMKM di Kecamatan Setiabudi

## METODE PENELITIAN
Jenis  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  peneltian  kuantitatif  dan  deskriptif. populasi  penelitian  ini  adalah  UMKM  yang  menyediakan  sitem  pembayaran  uang  elektronik jenis  GOPAY  dan  OVO  pada  periode  juli  sampai  desember  2019  dengan  total  populasi  16 UMKM  tehnik  analisi  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  regresi  linier berganda sampel yang di ambil sebnayak 6 UMKM dengan periode selama 6 bulan maka data observasi sebanayak 6x6 = 36

## Variabel Independen (X)
Variabel ini sering disebut sebagai variable stimulus, predictor, dan antecedent. Variable bebas merupakan  variable  yang  mempengaruhi  atau  yang  menjadi  sebab  perubahannya  atau timbulnya variable dependen (Sugiyono, 2014:59). Variabel penelitian dalam penelitian ini terdiri dari:
a.  Variabel X 1 Variable  X 1 dalam  penelitian  ini  adalah  volume  pemakaian  GOPAY.  Variabel  ini  diartikan sebagai  nilai  transaksi/  konsumsi  pemakaian  uang  elektronik  jenis  GOPAY  pada pembelanjaan  di  sebuah  usaha  yang  akan  diakumulasikan  menjadi  total  nilai  penjualan usaha tersebut dalam periode tertentu.
b.  Variabel X 2 Variabel X 2 dalam  penelitian  ini  adalah  volume  pemakaian  OVO.  Variabel  ini  diartikan sebagai nilai transaksi/konsumsi pemakaian uang elektronik jenis OVO pada pembelanjaan di  sebuah  usaha  yang  akan  diakumulasikan  menjadi  total  nilai  penjualan  usaha  tersebut dalam periode tertentu.

## Variabel Dependen (Y)
Variabel  dependen  sering  kali  disebut  sebagai  variable  output,  kriteria,  dan  konsekuen. Sedangkan  dalam  bahasa  Indonesia  sering  disebut  sebagai  variable  terikat.  Variable  terikat merupakan  variable  yang  dipengaruhi  atau  menjadi  akibat  karena  adanya  variable  bebas (Sugiyono, 2014:59),
Dalam penelitian ini, yang menjadi variable dependen adalah total penjualan pada UMKM yang diperoleh dari rumus: y = a + b x1 + b x2 Dimana a adalah konstanta, y merupakan variable terikat, b adalah koefisien dan x1,x2 adalah variable bebas.

## Teknik Analisis Data
Teknik  Analisis  Data  yang  akan  digunakan  penulis  dalam  mengolah  data  penelitian  adalah statistika deskriptif.

## Statistika Deskriptif
Teknik  ini  merupakan  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan  cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa
bermaksud  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum  ataupun  generalisasi.  Teknik analisis data yang dapat digunakan adalah
 Penyajian data dalam bentuk tabel dan tabulasi silang
 Penyajian data dalam bentuk visual seperti histogram ataupun diagram batang/lingkaran
 Penghitungan ukuran tendensi sentral (mean dan modus data)
 Penghitungan ukuran letak (kuartil, desil dan persentil)
 Penghitungan ukuran penyebaran (standar deviasi, variansi, range )
Menurut  Sugiyono  (2014:206)  statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang  digunakan  untuk menganalisa  data  dengan  cara  mendeskripsikan  atau  menggambarkan  data  yang  telah terkumpul  sebagaimana  adanya  tanpa  bermaksud  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk umum atau generalisasi.
Statistik  deskriptif  digunakan  untuk  mengetahui  deskripsi  tentang  variabel  volume  transaksi pemakaian GOPAY dan volume transaksi pemakaian OVO. Analisis ini hanya  digunakan untuk menganalisis  data  disertai  dengan  perhitungan  agar  dapat  memperjelas  keadaan  atau karakteristik data yang bersangkutan.
Statistik deskriptif adalah penyajian data dalam bentuk perhitungan, seperti berikut : a.  Mean (rata-rata)
Rata-rata hitung (mean) dapat dirumuskan sebagai berikut: (Supranto, 2016:98)
Keterangan: 𝑋 = Mean (Rata-rata) ∑ 𝑋𝑖 𝑁 𝑖 =1 = Jumlah nilai X ke i sampai ke n n = Jumlah sampel atau banyak data b.  Standar deviasi
Dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: (Supranto, 2016:145)

## S =
Keterangan: S = Simpangan Baku Xi = Nilai X ke i sampai n 𝑋 Rata-rata nilai n = Jumlah sampel

## Regresi Data Panel
Analisis model regresi data panel dengan bentuk umum sebagai berikut (Sriyana, 2014:81) :

## Keterangan:
Y = Variabel terikat
i  = Jumlah Unit Observasi/Objek/Individu t = Banyaknya Periode Waktu 𝛽 0 = Konstanta n = Jumlah Data k = Banyaknya Variabel Bebas 𝜀 = Variabel Gangguan (Errors Terms) Xi = Variabel bebas
Penelitian ini terdiri dari tiga variabel, yaitu satu variable  terikat dan dua variabel bebas, maka model regresi panel adalah:
y = a + b x1 + b x2 Terdapat tiga model pendekatan estimasi yang biasa digunakan pada regresi data panel, yaitu model common effects, fixed effects dan random effects (Sriyana, 2014: 180-181).
i. Tahap pertama (Uji Signifikansi Fixed Effects)
Jika setelah menguji tahap pertama mendapatkan hasil bahwa common effect adalah model lebih  baik,  maka  pengujian  cukup  pada  tahap  pertama,  yakni  metode  analisisnya menggunakan  metode  Common  Effect.  Tetapi  jika  setelah  menguji  tahap  pertama mendapatkan hasil bahwa model Fixed Effect adalah model yang lebih baik, maka pengujian dilanjutkan  pada  tahap  kedua,  yakni  membandingkan  antara  metode  Fixed  Effect  dengan metode Random Effect.
ii. Tahap kedua
Setelah  tahap  kedua  selesai  dan  mendapatkan  hasil  bahwa  metode  Fixed  Effect  adalah metode  yang  lebih  baik,  maka metode  analisisnya  menggunakan  metode  Fixed  Effect. Sebaliknya  jika  metode Random  Effect adalah  model  yang  lebih  baik,  maka  metode analisisnya menggunakan metode Random Effect .
Terdapat tiga uji  yang bisa dilakukan untuk menentukan model estimasi yang paling tepat, yaitu :
a. Uji Chow (Uji F) untuk uji signifikasi fixed effects dan common effects.
b. Uji Hausman untuk uji signifikasi random effects apakah lebih baik dari fixed effects.
c. Uji LM (Lagrange Multiplier) untuk uji signifikasi random effects, apakah lebih baik dari common effects.
Dari  pengujian  model  estimasi  dapat  disimpulkan  yaitu  jika  Uji  F  menunjukkan  model  fixed effect lebih baik, sedangkan Uji LM menunjukkan model common effect yang lebih baik, hal ini berarti model fixed effect yang lebih baik untuk digunakan estimasi.
Pengujian Model Estimasi Regresi Data Panel Uji Chow (Uji F) Hipotesis Statistik : H0 : Model Common Effects  lebih baik H1: Model Fixed Effects lebih baik Nilai F hitung dengan rumus (Sriyana, 2014:182)

## F hitung
Keterangan :
RSS1 : residual sum of squares dari model common effects RSS2 : residual sum of squares dari model fixed effects i : jumlah individu t : jumlah periode waktu k : banyaknya parameter dalam model fixed  effects.
Derajat kebebasan : n-1 untuk numerator dan (it-i-k) untuk denumerator, dan tingkat keyakinan 5% (α   5%) Kriteria uji : 1.  Jika  nilai  F  hitung  lebih besar  (˃)  dari  nilai  F  tabel  pada  α  =  5%  maka  H0  ditolak  dan  Ha diterima (pada nilai 𝜌 < 𝛼 ).
2.  Jika  nilai  F  hitung  lebih kecil  (˂)  dari  nilai  F  tabel  pada  α  =  5%  maka  H0  diterima  dan  Ha ditolak (pada nilai 𝜌 > 𝛼 ). Uji Hausman Hipotesis Statistik : H0 : Random Effects lebih baik H1 : Fixed Effects  lebih baik Nilai Hausman test dengan estimasi nilai m dengan rumus (Sriyana, 2014:186) :
Nilai Hausman mengikuti statistik distribusi 𝑋 2 dengan derajat kebebasan sebanyak (K) jumlah variabel independen dan dengan α   5%.
Kriteria Uji : 1.  Jika statistik Hausman lebih besar dari (>) dari nilai 𝑋 2 tabel, maka 𝐻 0 diterima ( 𝜌 < 𝛼 ) 2.  Jika statistik Hausman lebih kecil (<) dari nilai 𝑋 2 tabel, maka 𝐻 0 ditolak ( 𝜌 > 𝛼 )

## Uji LM, Breusch Pagan LM
Uji  signifikansi  random  effect  ini  dikembangkan  oleh  Breusch  Pagan.  metode  Breusch  Pagan untuk  uji  signifikansi  random  effect  didasarkan  pada  nilai  residual  dari  metode  OLS.  Hipotesis statistik :
Ho : model common effects lebih baik H1 : model random effects lebih baik Nilai LM hitung dengan rumus (Sriyana, 2014:184)
Keterangan : n = Jumlah Individu T =Jumlah Periode Waktu Ҽ = Residual Model Common Effects
Derajat kebebasan = jumlah variabel independen dari derajat keyakinan 5% (α   5%).
Kriteria Uji 1.  Jika cross section Bruesch-Pagan < 0,05 (5%), maka 𝐻 0 ditolak dan 𝐻𝑎 diterima.
2.  Jika cross section Bruesch-Pagan > 0,05 (5%), maka 𝐻 0 diterima dan 𝐻𝑎 ditolak.

## Uji Hipotesis Penelitian
Hipotesis  merupakan  dugaan  sementara  terhadap  tujuan  penelitian  yang  diturunkan  dari kerangka  pemikiran  yang  telah  dibuat.  Untuk  bisa  memastikan  kebenaran  dari  pendapat tersebut,  maka  suatu  hipotesis  harus  diuji  atau  dibuktikan  kebenarannya.  Uji  hipotesis  ini meliputi uji t, dan uji F.

## Uji Signifikan t (Uji Koefisien Regresi Secara Parsial)
Uji Hipotesis yang pertama adalah Uji t, pengujian ini yang dilakukan untuk mengetahui masing- masing  variabel  bebas  (independen)  secara  parsial  terhadap  variabel  terikat  (dependen) dengan prosedur sebagai berikut:
 Menentukan  hipotesis  masing-masing  kelompok  H0  =  Variabel  independen  secara  parsial atau  individu  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen.  H1  =  variabel  independen secara parsial atau individu memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.
 Membandingkan nilai t yang dihitung dengan t tabel dengan kriteria sebagai berikut: Jika t hitung < t tabel, maka variabel independen secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel dependen (Ho diterima)
Jika  thitung  >  ttabel,  maka  variabel  independen  secara  individual  berpengaruh  terhadap variabel (Ho ditolak) Atau jika p < 0,05 maka Ho ditolak  dan jika p > 0,05 maka Ho diterima

## Uji Signifikansi Simultan ( Uji Statistik F)
Menurut  Sujarweni  (2018),  yang  menyatakan  bahwa  uji  F  digunakan  untuk  mengetahui kelayakan data. Kaidah pengambilan keputusan dalam uji F adalah:
Ho : tidak memenuhi kelayakan H1 : memenuhi kelayakan Kriteria: 1.  Jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima 2.  Jika F hitung < F tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  sangat  diperlukan  sebelum  melakukan  analisis  regresi.  Uji  asumsi  klasik dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas  dan  uji  heteroskedastisitas, yaitu sebagai berikut:

## Uji Normalitas
Menurut  Widodo  (2018)  uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi, variabel pengganggu  atau  residual memiliki distribusi normal. Dalam uji normalitas ini  ada  dua cara  untuk  mendeteksi  apakah  residual  berdistribusi  normal  atau  tidak,  yaitu  dengan  uji kolmogrof dan P-P Plot.
1.  Kriteria Sigma > 0,05 maka data berdistribusi normal
2.  Dan jika Sigma < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Menurut Widodo  (2018)  uji multikolinearitas  dimaksudkan  untuk mengetahui  efek ko-linearitas. Gejala  multiko  dapat  diketahui  jika  di  antara  variabel  bebas  terdapat  korelasi  yang  kuat  atau mendekati sempurna atau nilai Variance Inflation Factor (VIF) lebih kecil dari 10.

## Uji Heteroskedastisitas
Menurut Widodo  (2018)  menyatakan  bahwa  heteroskedastisitas  menguji  terjadinya  perbedaan variance residual  suatu  periode  pengamatan  ke  periode  pengamatan  yang  lain.  Cara memprediksi  ada  tidaknya  heteroskedastisitas  pada  suatu  model  dapat  dilihat  pada  pola gambar scatterplot dimana titik-titik data harus menyebar luas dibawah atau disekitar 0, titik-titik data  tidak  mengumpul  hanya  diatas  atau  dibawah  saja,  penyebaran  titik-titik  data  tidak membentuk  pola  bergelombang  melebar  kemudian  menyempit  dan  melebar  kembali  dan penyebaran  titik-titik  data  tidak  berpola,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  dalam  model  tidak terjadi heteroskedastisitas.

## t hitung
F=

## TEMUAN DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Statistik Deskriptif
Berdasarkan data yang diperoleh, penulis menggunakan statistik deskriptif yang berfungsi untuk mendeskripsikan  atau  memberi  gambaran  terhadap  objek  yang  diteliti  melalui  data  sampel penelitian.  Statsitik  deskriptif  digunakan  untuk  menggambarkan  dan  mendeskripsikan  variabel independen  dan  variabel  dependen  di  dalam  penelitian  ini.  Berikut  merupakan  hasil  statistik deskriptif yang diolah dengan Eviews 9.
Tabel 1 Statistika Deskriptif Volume Pemakaian Gopay (X1), Ovo (X2), Total Penjualan
UMKM (Y) Y GOPAY OVO Mean 21559544 3334358. 1291227. Median 21092190 3196949. 1170712. Maximum 38001229 8077651. 4082400. Minimum 11880000 1188516. 421357.0 Std. Dev. 7221301. 1428791. 759723.7 Probability 0.376746 0.003686 0.000001 Observations 36 36 36
Sumber : Data diolah peneliti menggunakan Eviews 9
Data  yang  dilihat  adalah  nilai  rata-rata  (mean),  standar  deviasi,  nilai  terbesar  (maximum), terkecil (minimum). Adapun nilai statistik deskriptif variabel penelitian yang disajikan dalam tabel 1 adalah sebagai berikut :
a.  Volume transaksi GOPAY, X1
Sampel  yang  diteliti  berjumlah  36,  dan  diketahui  bahwa  nilai  mean  (rata-rata)  sebesar 3334358 yang merupakan rata-rata dari sampel yang diteliti. Sedangkan untuk nilai tertinggi 8077651  ,  yaitu  yang  ditunjukkan  sampel  dari  UMKM  B  pada  bulan  Oktober.  Nilai  terkecil 1188516,  yaitu  yang  ditunjukkan  sampel  dari  UMKM  A  pada  bulan  Desember.  Standar deviasi sebesar 1428791 dari sampel yang diteliti.
b.  Volume transaksi OVO, X2
Sampel  yang  diteliti  berjumlah  36,  dan  diketahui  bahwa  nilai  mean  (rata-rata)  sebesar 1291227 yang merupakan rata-rata dari sampel yang diteliti. Sedangkan untuk nilai tertinggi 4082400  ,  yaitu  yang  ditunjukkan  sampel  dari  UMKM  B  pada  bulan  Juli.  Nilai  terkecil 421357 , yaitu yang ditunjukkan sampel dari UMKM D pada bulan Oktober. Standar deviasi sebesar  759723.7 dari sampel yang diteliti.
c.  Total transaksi penjualan UMKM, Y
Sampel  yang  diteliti  berjumlah  36,  dan  diketahui  bahwa  nilai  mean  (rata-rata)  sebesar 21559544  yang  merupakan  rata-rata  dari  sampel  yang  diteliti.  Sedangkan  untuk  nilai tertinggi  38001229  ,  yaitu  yang  ditunjukkan  sampel  dari  UMKM  B  pada  bulan  Desember. Nilai  terkecil  11880000,  yaitu  yang  ditunjukkan  sampel  dari  UMKM  A  pada  bulan  Juli. Standar deviasi sebesar  7221301 dari sampel yang diteliti.

## Regresi Data Panel
Analisis Regresi data panel dapat dilakukan dengan tiga  model  yaitu common effect, fixed effect,  dan  random  effect,  sehingga  dapat  diketahui  metode  mana  yang  terbaik  untuk digunakan dalam mengestimasi faktor faktor yang mempengaruhi  total penjualan (Y).
a. Common Effects Model
Tabel 2 Data Panel : Hasil Estimasi Common Effect Model Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 02/23/20   Time: 23:09 Sample: 2019M07 2019M12 Periods included: 6 Cross-sections included: 6
Total panel (balanced) observations: 36 Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 7398140. 2652680. 2.788930 0.0087 GOPAY 3.451414 0.611731 5.642044 0.0000 OVO 2.054753 1.150465 1.786019 0.0833 R-squared 0.516632 Mean dependent var 21559544 Adjusted R-squared 0.487337 S.D. dependent var 7221301. S.E. of regression 5170489. Akaike info criterion 33.83449 Sum squared resid 8.82E+14 Schwarz criterion 33.96645 Log likelihood -606.0208  Hannan-Quinn criter. 33.88055 F-statistic 17.63546 Durbin-Watson stat 2.254969 Prob(F-statistic) 0.000006

## b. Fixed Effects Model
Tabel 3 Data Panel : Hasil Estimasi Fixed Effect Model Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 02/23/20   Time: 23:19 Sample: 2019M07 2019M12 Periods included: 6
Cross-sections included: 6 Total panel (balanced) observations: 36 Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 3769024. 2326370. 1.620131 0.1164 GOPAY 4.812767 0.593655 8.107014 0.0000 OVO 1.349904 1.113742 1.212043 0.2356 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.727822 Mean dependent var 21559544 Adjusted R-squared 0.659777 S.D. dependent var 7221301. S.E. of regression 4212085. Akaike info criterion 33.53794 Sum squared resid 4.97E+14 Schwarz criterion 33.88984 Log likelihood -595.6830  Hannan-Quinn criter. 33.66076 F-statistic 10.69626 Durbin-Watson stat 2.965619 Prob(F-statistic) 0.000002
c.  Random Effects Model
Tabel 4 Data Panel : Hasil Estimasi Random Effects Model Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 02/23/20   Time: 23:36 Sample: 2019M07 2019M12 Periods included: 6 Cross-sections included: 6 Total panel (balanced) observations: 36
Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C 7398140. 2160978. 3.423515 0.0017 GOPAY 3.451414 0.498340 6.925817 0.0000 OVO 2.054753 0.937215 2.192404 0.0355 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 4212085. 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.516632 Mean dependent var 21559544 Adjusted R-squared 0.487337 S.D. dependent var 7221301. S.E. of regression 5170489. Sum squared resid 8.82E+14 F-statistic 17.63546 Durbin-Watson stat 2.254969 Prob(F-statistic) 0.000006 Unweighted Statistics R-squared 0.516632 Mean dependent var 21559544 Sum squared resid 8.82E+14 Durbin-Watson stat 2.254969

## Uji Model Data Panel
Menurut Sriyana (2012: 180-181), terdapat tiga model pendekatan yang biasa digunakan pada regresi data panel, yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect  Model  (REM).  Ketiga  metode  ini  akan  digunakan  untuk  mencari  metode  paling  sesuai bagi pengujian hipotesis.
1.  Uji Chow (Uji F)
Uji  ini  digunakan  salah  satu  untuk  memilih  model  pada  regresi  data  panel,  yaitu  antara common effect model dan fixed effect model, dengan pengujian terhadap hipotesis : H0 = Model Common Effect lebih baik H1 = Model Fixed Effect lebih baik Dalam pengujian ini jika nilai F-hitung lebih besar (>) dari nilai F- tabel pada α   5% maka H0 ditolak  dan  H1  diterima  (pada  nilai 𝜌 < 𝛼 ),  dan  jika  F-hitung  lebih  kecil  (<)  dari  nilai  Ftabel pada α   5% maka H0 diterima dan H1 ditolak (pada nilai 𝜌 > 𝛼 ). Nilai F-hitung (5%;5,28 ): 2,56
Tabel 5 Uji Chow Untuk Membandingkan CEM Dan FEM Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.345188 (5,28) 0.0047 Cross-section Chi-square 20.675600 5 0.0009 2.  Uji Hausman
Uji Hausman atau yang sering disebut dengan istilah Hausman Test adalah uji yang digunakan untuk  menentukan  metode  yang  terbaik  antara  model  random  effect  dan  fixed  effect,  dengan pengujian terhadap hipotesis :
H0 = Model Random Effect lebih baik H1 = Model Fixed Effect lebih baik
Tabel 6 Uji Hausman Untuk Membandingkan FEM Dan REM Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 20.924170 2 0.0000 ** WARNING: estimated cross-section random effects variance is zero. Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. GOPAY 4.812767 3.451414 0.104083 0.0000 OVO 1.349904 2.054753 0.362051 0.2414
3.  Uji Lagrange
Uji  signifikansi  random  effect  ini  dikembangkan  oleh  Breusch  Pagan.  metode  Breusch Pagan untuk uji signifikansi random effect didasarkan pada nilai residual dari metode OLS. Hipotesis statistik :
Ho : model common effects lebih baik H1 : model random effects lebih baik Derajat kebebasan = jumlah variabel independen dari derajat keyakinan 5 % (α   5%) yaitu (α     5%,  2),  Jika  cross  section  Bruesch-Pagan  <  0,05  (5%),  maka 𝐻 0  ditolak  dan 𝐻 1 diterima. Jika cross section Bruesch-Pagan > 0,05 (5%), maka 𝐻 0 diterima dan 𝐻 1 ditolak. Dalam  pengujian  ini  jika  statistic  Breusch-Pagan  adalah  sebesar  0.0625  yaitu  lebih  kecil dari α   5% sehingga 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 1 diterima dimana H0 menyatakan metode common Effects lebih baik ditolak.
Tabel 7 Uji Lagrange
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Test Hypothesis Cross-section  Time Both Breusch-Pagan 3.470243 8.757690 12.22793 (0.0625) (0.0031) (0.0005) Honda 1.862859 2.959339 3.409809 (0.0312) (0.0015) (0.0003) King-Wu 1.862859 2.959339 3.409809 (0.0312) (0.0015) (0.0003) Standardized Honda 2.507432 3.804618 1.531453 (0.0061) (0.0001) (0.0628) Standardized King-Wu 2.507432 3.804618 1.531453 (0.0061) (0.0001) (0.0628) Gourierioux, et al.* -- -- 12.22793 (< 0.01)
*Mixed chi-square asymptotic critical values: 1% 7.289 5% 4.321 10% 2.952
Berdasarkan dari pengujian yang dilakukan maka menghasilkan kesimpulan, antara lain :
Tabel 8 Hasil Uji Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel No. Metode Pengujian Hasil 1. Uji Chow / Uji F Common  Effects  Model  dan Fixed Effect Model Fixed Effects Model lebih baik 2, Uji  Hausman  /  Uji Chi-Squared Fixed Effects Model dan Random Effects Model Random  Effects  Model  lebih baik 3. Uji Lagrange Common  Effects  Model  dan Random Effects Model Random  Effects  Model  lebih baik Sumber : Hasil yang diolah penulis
B erdasarkan  tabel  8  hasil  pengujian  menggunakan  Uji  Chow  (Uji  F),  Uji  Hausman  dan  Uji Lagrange  terhadap  ketiga  model  regresi  data  panel,  maka  selanjutnya  penelitian  ini menggunakan  model  Random  Effects  untuk  estimasi  data  panel.  Dengan  persamaan  regresi sebagai berikut :
Y = 7398140 + 3.451414*X1 + 2.054753*X2 Se = 2160978 0.498340 0.937215 t = (3.423515) (6.925817) (2.192404) p = (0.0017) (0.0000) (0.0355) R 2 = 0.487337

## Uji Asumsi Klasik
Setelah dilakukan penaksiran model, maka model yang lebih  tepat digunakan adalah Random Effect Model. Kemudian setelah didapat model yang tepat, dilakukan uji asumsi klasik atas model yang terpilih. Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji multikolinieritas dan uji heterokedastisitas. a.  Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  ditemukan  adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Dengan Hipotesis Uji : H0 = Tidak terdapat multikolinearitas ( 𝑅 2<0,80) H1 = Terdapat multikolinearitas ( 𝑅 2>0,80)
Dalam  penelitian  ini,  uji  multikolinieritas  dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi  Eviews  9.  Berikut adalah hasil dari uji multikolinieritas
Tabel 9 Uji Multikolinieritas GOPAY OVO GOPAY 1.000000 0.012070 OVO 0.012070 1.000000
Sumber : Data diolah peneliti menggunakan Eviews 9
Dari uji multikoliniearitas (tabel 9) menunjukkan korelasi antar variabel independen (X1 dan X2) relatif  lemah  (0,012070).  Yang  jika  dikuadratkan  nilai  hasilnya  kurang  atau  lebih  kecil  (<)  dari 0,80. Dengan demikian uji menerima H0 yang menyatakan tidak terdapat multikolinierita
b.  Uji Heterokedastisitas
Heterokesatisitas  berarti  ada  variasi  variabel  pada  model  regresi  yang  tidak  sama  /  konstan. Sebaliknya  jika  varian  variabel  pada  model  regresi  memiliki  nilai  yang  sama  (konstan)  maka disebut  dengan  homokedastisitas,  yang  diharapkan  pada  model  regresi  adalah  yang homokedastisitas (Suliyanto, 2011:95).  Hipotesis statistik uji heteroskedastisitas : H0 = Tidak ada heteroskedastisitas H1 = Ada heteroskedastisitas
Tabel 10 Uji Heterokedastisitas Dependent Variable: RESIDABS Method: Panel Least Squares Date: 02/23/20   Time: 23:54 Sample: 2019M07 2019M12 Periods included: 6 Cross-sections included: 6 Total panel (balanced) observations: 36
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 2885888. 1273102. 2.266816 0.0301 GOPAY 0.050506 0.293588 0.172030 0.8645 OVO -0.156395  0.552143 -0.283251 0.7788 R-squared 0.003282 Mean dependent var 2852351. Adjusted R-squared -0.057125      S.D. dependent var 2413496. S.E. of regression 2481474. Akaike info criterion 32.36626 Sum squared resid 2.03E+14 Schwarz criterion 32.49822 Log likelihood -579.5927      Hannan-Quinn criter. 32.41232 F-statistic 0.054332 Durbin-Watson stat 1.792264 Prob(F-statistic) 0.947202
Sumber : Data diolah peneliti menggunakan Eviews 9

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini dilakukan untuk menguji pengaruh volume transaksi pemakaian GOPAY dan OVO pada UMKM di Kecamatan Setiabudi.  Populasi  objek yang diteliti  ini berjumlah 16, sedangkan yang  menjadi  sampel  penelitian  ini  jumlahnya  6  buah  UMKM  dengan  kriteria  sampel  ersebut. Analisis data penelitian  ini  menggunakan statistik regresi data  panel dengan model  yang telah diuji  yaitu  model  Random  Effects.  Berdasarkan  penerapan  metode  analisis  statistik  dapat disimpulkan  sebagai  berikut:  (1)  Pengujian  hipotesis  penelitian  yang  pertama  (H0)  dengan pernyataan  bahwa  terdapat  pengaruh  volume  transaksi  pemakaian  GOPAY  terhadap  total penjualan  pada  UMKM.  Hasil  uji  statistik  t  menerima  hipotesis  tersebut,  berarti  ada  pengaruh volume  transaksi  pemakaian  GOPAY    terhadap  total  penjualan  pada  UMKM.  Variabel  Volume transaksi pemakaian GOPAY (X1) berpengaruh positif signifikan terhadap Total penjualan pada UMKM,  sebagaimana  diuji  statistik  secara  parsial,  koefisien  variabel  Volume  transaksi pemakaian GOPAY (X1) bertanda positif: 3.451414,  berarti kenaikan satu satuan pada stuktur modal akan meningkatkan total penjualan pada UMKM sampel penelitian ini. Dengan demikian bertambahnya  jumlah  volume  transaksi  pemakaian  GOPAY    akan  meningkatkan  tingkat penjualan  pada  UMKM.  Pengaruh  variabel  volume  transaksi  pemakaian  GOPAY  ini  signifikan sebesar  0,0000  lebih  kecil  dari 𝛼 yang  dipakai  penelitian  ini  5%;  (2)  Pengujian  hipotesis penelitian  yang  kedua  (H2)  dengan  pernyataan  bahwa  terdapat  pengaruh  Volume  transaksi pemakaian  OVO  terhadap  total  penjualan  pada  UMKM. Hasil  uji  statistik  t menerima  hipotesis tersebut, berarti ada pengaruh volume transaksi pemakaian OVO terhadap total penjualan pada UMKM  pada  UMKM  sampel  penelitian  ini.  Variabel  Volume  transaksi  pemakaian  OVO  (X2) berpengaruh positif signifikan terhadap total penjualan pada UMKM, sebagaimana diuji statistik
secara  parsial,  koefisien  variabel  volume  transaksi  pemakaian  OVO  (X2)  bertanda  plus: 0,065227,  berarti  kenaikan  satu  satuan  pada  volume  transaksi  pemakaian  OVO  akan menaikkan juga return on equity sebesar 2.054753 satuan. Pengaruh variabel volume transaksi pemakaian OVO ini signifikan sebesar  0.0355 lebih kecil dari 𝛼 yang dipakai penelitian ini 5%; (3)  Pengujian  hipotesis  penelitian  yang  ketiga  (H3)  dengan  pernyataan  bahwa  terdapat pengaruh Volume transaksi pemakaian GOPAY dan Volume transaksi pemakaian OVO secara bersama-sama  terhadap  Total  penjualan  pada  UMKM.  Hasil  uji  statistik  F  menunjukkan menerima hipotesis tersebut, hal ini trejadi pada UMKM sampel penelitian ini. Variabel Volume transaksi  pemakaian  GOPAY  (X1)  dan  Volume  transaksi  pemakaian  OVO  (X2)  secara bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  Total  penjualan  pada  UMKM.  Pengaruh variabel  Volume  transaksi  pemakaian  GOPAY  dan    Volume  transaksi  pemakaian  OVO  ini signifikan  sebesar  0.0047  lebih  kecil  dari 𝛼 yang  dipakai  penelitian  ini  5%.  Analisis  statistik menunjukkan  uji  koefisien  regresi  berganda  (Uji  F),  nilai  F  hitung  lebih  besar  dari  pada  nilai  F tabel ( 𝛼 = 5% dan 2,56) besarnya 4.34518.

## REFERENSI
Aulia,  N.  (2019). Pengaruh  Persepsi  Kegunaan  dan  Kemudahan  Penggunaan  pada  Minat Penggunaan QR Code dalam Transaksi Keuangan. Bali: Universitas Udayana.
Baumol,  W.  J.  (1952).  Transaksi  menuntut  uang  tunai:  pendekatan  teori  persediaan  . Jurnal Ekonomi, Vol. 66 (No. 4), 545 –556.
Benchimo,  J.  (2015).  Uang  dalam  fungsi  produksi:  perspektif  DSGE  Keynesian  baru. Jurnal Ekonomi Selatan, Vol. 82 (No. 1), 152 –184.
Benchimol,  J.,  &  Qureshi,  I.  (2020).  Permintaan  uang  yang  berubah-ubah  dan  efek keseimbangan nyata (PDF) . Pemodelan Ekonomi . 87 (1):. Vol. 87 (No. 1), 197 –211.
Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBMSPSS  25. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponogoro.
Goldfeld, S. M., & Sichel, D. E. (1990). The Demand for Money, dalam Handbook of Monetary Economics, versi 1. Elsevier.
Keynes, J. M. (1923). Catatan tentang Reformasi Moneter : Ulasan, 1924 & 1996 . Macmillan.
N,  L.  L.,  Nausolfani,  Hidayati,  &  dkk.  (2018). Analisis  Pengaruh  Instrumen  Pembayaran  Non- tunai  Terhadap  Stabilitas  Sistem  Keuangan  Di  Indonesia. Semarang:  Universitas Diponogoro.
Pambudi,  A.  (2018). Analisis  Perceived  Ease  of  Use  dan  Perceived  Usefulness  tehadap Behavior Intention pada Aplikasi Digital Payment OVO . Surabaya: Universitas Kristem Petra.
Pamungkas,  G.  (2018). Pengaruh  Perilaku  Konsumen  TerhadapPenggunan  Uang  elektronik (Studi  Kasus  Minimarket  Indomaret  Kec.  Binjai  Kota,  Kota  Binjai). Medan:  Universitas Islam Negeri Sumatra Utara.
Pratiwi,  E.  (2019). Pengaruh  Biaya  Produksi  dan  Biaya  Distribusi  terhadap  Penjualan  Motor Honda pada PT. Wahana Makmur Sejati. Jakarta: Politknik Manajemen Indonesia.