## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## FORECASTING CENTRAL BANK DIGITAL CURRENCY TERHADAP RUPIAH DIGITAL
Raul Galvin Rudolf Mumu 1 , Nurchim 2* , Sri Sumarlinda 3*
123 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa, Surakarta, Indonesia Email: 1 raulgalvinrm@gmail.com, 2* nurchim@udb.ac.id, 3* sri_sumarlinda@udb.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Munculnya  mata  uang  digital  sebagai  hasil  dari  inovasi  teknologi  untuk  mengurangi  penggunaan  uang  tunai menghadirkan  tantangan  baru  bagi  pelaku  ekonomi,  termasuk  bank  sentral.  Menyusul  fenomena  digitalisasi  yang  berkembang pesat, Bank Indonesia mengumumkan rencananya untuk segera menerbitkan Rupiah Digital sebagai Central Bank Digital Currency (CBDC) . Pengembangan bank sentral ini bertujuan untuk menciptakan sistem pembayaran digital di Indonesia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dilakukan penelitian menggunakan teknik data mining guna menemukan prediksi yang berguna. Proses data mining dilakukan dengan menerapkan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dan menggunakan algoritma regresi linear berganda. Data dikumpulkan selama periode 4 tahun, mulai dari Januari 2019 hingga Februari 2023, yang diperoleh melalui website resmi dengan akses internet. Teknik regresi linear berganda digunakan untuk memprediksi hubungan antara 4 variabel, yaitu jumlah uang kartal yang diedarkan, nilai transaksi ATM card and credit card , nilai transaksi uang elektronik, nilai  transaksi  SMS/mobile  banking  terhadap  variabel  Y  yaitu analytical  accounts  of  the  central  bank .  Dari  hasil  penelitian, ditemukan bahwa keempat variabel tersebut memberikan kontribusi sebesar 79,8% terhadap variabel Y ( analytical accounts of the central bank ).
Kata Kunci: bank sentral, data mining, regresi linier berganda, rupiah digital, prediksi
Abstract- The advent of digital currency, driven by technological  innovation presents novel difficulties for multiple economic participants, such as central banks. Following the rapid development of digitalization, Bank Indonesia announced its plans to soon issue the Digital Rupiah as the Central Bank Digital Currency (CBDC). The development of this central bank aims to create a digital payment system in Indonesia. To address these issues, a research study was conducted using data mining techniques to discover valuable predictions. The data mining process was carried out by applying the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology and utilizing multiple linear regression algorithms. Data was gathered for a duration of four years, spanning from January 2019 to February 2023. The data was acquired via the official website using internet connectivity. Multiple  linear  regression  technique  was  used  to  predict  the  relationship  between  the  four  variables,  namely  the  amount  of circulating  cash,  the  value of  ATM  card and  credit  card  transactions,  the  value  of  electronic  money  transactions,  the  value  of SMS/mobile banking transactions, and the variable Y, which represents the analytical accounts of the central bank. The research findings revealed that these four variables contribute 79.8% to the variable Y (analytical accounts of the central bank.
Keywords: central bank, data mining, multiple linear regression, digital rupiah, prediction

## 1. PENDAHULUAN
Dengan berkembangnya sistem industri keuangan di era globalisasi, kehadiran uang kertas dirasa sudah tidak bisa memenuhi perkembangan zaman, terutama pada era digital yang didorong oleh kemajuan teknologi dan revolusi internet. Uang kartal sebagai instrumen atau alat pembayaran tunai yang sah dikeluarkan oleh Bank Indonesia kini perlahan telah tergantikan dengan alat pembayaran nontunai, salah satunya ialah uang elektronik atau lebih dikenal dengan  istilah  e-money[1].  Kehadiran  mata  uang  digital  sebagai  hasil  inovasi  teknologi  dan  kebutuhan  untuk mengurangi penggunaan uang tunai menghadirkan tantangan baru bagi pelaku ekonomi, termasuk bank sentral[2]. Sejalan dengan pertumbuhan digitalisasi yang terjadi di Indonesia, Bank Indonesia telah mengumumkan rencananya untuk  segera  meluncurkan  Rupiah  Digital  sebagai  Central  Bank  Digital  Currency  (CBDC).  Bank  Indonesia  telah memulai penelitian dan membangun infrastruktur teknologi untuk Rupiah Digital sejak awal tahun 2021. Penciptaan Rupiah Digital ini juga merupakan bagian integral dari proses digitalisasi ekonomi Indonesia yang saling terhubung. Serta dapat mendukung ekosistem keuangan negara kedepannya, menjadi solusi baru transaksi cashless dalam krisis pandemi covid sejak tahun 2020[3].
Transaksi digital dengan menggunakan uang elektronik semakin berkembang dari tahun ke tahun. Data Statistik Pembayaran dan Infrastruktur Pasar Keuangan (SPIP) dari Bank Indonesia per Maret 2023 menggambarkan volume transaksi elektronik sebanyak 1.330.212 juta transaksi, transaksi ini bernilai Rp 126.293 miliar (kurang lebih Rp 126 triliun)[4] . Volume dan nilai transaksi tersebut menjadi bukti bahwa ekonomi digital adalah masa depan ekonomi. Pangsa pasar digital ekonomi Indonesia sangat prospektif dengan struktur demografi berupa populasi 270 juta jiwa, Generasi X sebanyak 56 juta jiwa, generasi Milenial sebanyak 69 juta jiwa, dan Generasi Z sebanyak 70 juta jiwa[5].
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Jiaqi  Li,  2023)  dengan  judul  “ Predicting  the  demand  for central bank digital currency: A structural analysis with survey data ”. Studi tersebut memberikan wawasan bagi bank

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
sentral dan pembuat kebijakan dalam merencanakan dan menerapkan CBDC. Dengan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan CBDC, bank sentral dapat merancang dan memperkenalkan CBDC yang lebih menarik bagi  masyarakat.  Tingkat  kepercayaan  terhadap  CBDC  juga  terbukti  menjadi faktor  penting  dalam  mempengaruhi permintaan. Semakin tinggi tingkat kepercayaan masyarakat terhadap CBDC, semakin besar kemungkinan mereka untuk  mengadopsinya  [6].  Untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  permintaan  CBDC, peneliti memperluas pemahaman dengan mempertimbangkan faktor seperti sistem inklusi keuangan dan preferensi penggunaan  uang  tunai  di  Indonesia  apakah  dapat  berpengaruh  secara  positif  terhadap  CBDC.  Dengan  populasi terbesar keempat dan struktur demografis yang didominasi oleh generasi milenial dan generasi Z, Indonesia menjadi negara prospektif untuk menembus keuangan digital dengan memfasilitasi sistem pembayaran yang inklusif[7].
Dalam analisis ini memanfaatkan database menggunakan Teknik data mining dengan algoritma regresi. Dimana, database dalam penelitian ini merupakan data-data relevan yang dihimpun oleh peneliti mulai dari jumlah uang kartal yang  diedarkan,  nilai  transaksi ATM card  and  credit  card ,  nilai  transaksi  uang  elektronik, analytical  accounts  of central  bank ,  nilai  transaksi SMS/mobile  banking .  Dalam  penelitian  ini,  jenis  data  yang  digunakan  adalah  data sekunder berupa data time series yang mencakup periode dari tahun 2019 hingga 2023. Penggunaan data time series ini dipilih untuk memudahkan pemahaman dan memperlihatkan fluktuasi data dengan lebih jelas.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pendekatan Penelitian
Pendekatan  yang  digunakan  adalah  deskriptif  dengan  metode  kuantitatif.  Dimana  metode  kuantitatif  dalam penelitian digunakan untuk menganalisis prediksi dari central bank digital currency terhadap arsitektur digital rupiah dengan menggunakan teknik data mining dengan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP- DM) .  Metode  ini  memiliki  enam  tahapan  yaitu business  understanding , data  understanding , data  preparation , modelling , evaluation dan deployment [8]. Sedangkan metode deskriptif digunakan untuk menampilkan visualisasi dan menggambarkan pola dan kecenderungan yang ada di dalam data secara sistematis sehingga lebih mudah dipahami.

## 2.2 Jenis dan Sumber Data
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data sekunder berupa data time series yang mencakup periode dari  tahun  2019  hingga  2023.  Data-data  relevan  yang  dihimpun  oleh  peneliti  mulai  dari  jumlah  uang  kartal  yang diedarkan, nilai transaksi ATM card and credit card , nilai transaksi uang elektronik, analytical accounts of the central bank ,  nilai  transaksi SMS/mobile  banking .  Data  yang  diperlukan  diperoleh  dari  beberapa  sumber  seperti  Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS), Otoritas Jasa Keuangan (OJK).

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  secara  manual  yang  dimana  pengambilan  datanya  dilakukan  secara  bersamaan  melalui sumber-sumber  resmi  seperti  situs  web  Bank  Indonesia  (bi.go.id),  Otoritas  Jasa  Keuangan  (ojk.go.id),  dan  Badan Pusat Statistik (BPS).

## 2.4 Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan yaitu teknik data mining dengan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang digunakan sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian[9]. Dengan menggunakan Aplikasi Orange untuk melakukan pengolahan data mulai dari proses cleaning data , sampai pada pembuatan model yang akan menghasilkan suatu informasi atau pengetahuan berdasarkan proses data mining yang telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Himpunan Data
Pemilihan variabel yang dimasukkan dalam penelitian ini menggunakan teknik feature selection yang ada pada aplikasi orange yang meliputi:
a. Variabel X1 dalam penelitian ini adalah jumlah uang kartal yang diedarkan yang diukur dengan satuan Rp Milyar
b. Variabel X2 dalam penelitian ini adalah nilai transaksi ATM card and credit card yang diukur dengan satuan Rp Milyar
c. Variabel X3 dalam penelitian ini adalah nilai transaksi uang elektronik, yang diukur dengan satuan Rp Milyar
d. Variabel  X4  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  transaksi SMS/mobile  banking yang  diukur  dengan  satuan  Rp Milyar

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
e. Variabel Y dalam penelitian ini adalah jumlah analytical accounts of the central bank yang diukur dengan satuan Rp Milyar
Dimana, variabel jumlah uang kartal yang diedarkan, nilai transaksi ATM card and credit card , nilai transaksi uang elektronik, analytical accounts of the central bank , nilai transaksi SMS/mobile banking bernilai skala interval. Dapat dilihat pada Tabel 1 merupakan contoh himpunan data penelitian.
Tabel 1. Contoh Himpunan Data Periode Uang Kartal yang Diedarkan (Rp Milyar) Nilai Transaksi ATM Card and Credit Card (Rp Milyar) Nilai Transaksi Uang Elektronik(Rp Milyar) Analytical Accounts of The Central Bank (Rp Milyar) Nilai Transaksi SMS/Mobile Banking (Rp Milyar) Jan-19 672.070,58 621.082,44 54.468,00 1.194.912,64 354.705,18 Feb-19 663.858,90 577.656,71 53.597,00 1.149.741,11 342.219,14 Mar-19 676.389,47 619.179,34 30.457,11 1.174.650,99 384.266,35 Apr-19 699.584,51 613.167,35 29.050,40 1.256.205,75 332.767,92 May-19 850.049,09 730.938,61 64.818,75 1.383.896,36 333.102,76 Jun-19 727.855,71 543.844,99 26.430,24 1.251.159,86 368.678,59 Jul-19 718.402,18 674.511,10 29.357,50 1.205.263,15 397.997,89 Aug-19 720.226,90 619.441,56 31.698,18 1.191.998,62 413.055,02 Sep-19 710.946,30 594.507,26 34.185,18 1.223.865,90 422.985,82 Oct-19 703.901,08 620.972,24 39.813,26 1.195.093,46 411.423,49

## 3.2 Pre-Processing atau Cleaning Data

## 3.2.1 Mengisi Nilai Variabel Kosong Pada Data Penelitian
Berikut contoh nilai variabel kosong yang ada pada data penelitian dalam tabel 2.
Tabel 2. Contoh Data Dengan Missing Values
Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengolahan  data  yang  tidak  lengkap  dengan  menggunakan  metode  imputasi berbasis  model (simple  tree) dalam  aplikasi  Orange.  Metode  ini  digunakan  untuk  membuat  model  prediksi  untuk mengisi nilai yang hilang berdasarkan nilai dari variabel lainnya. Contoh dari metode imputasi berbasis model (simple tree) dapat dilihat pada Gambar 1 yang merupakan hasil dari pembentukan model.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.2.2 Menyesuaikan Spesifikasi Periode Data Penelitian
Penelitian ini menggunakan periode data dari Januari tahun 2019 sampai dengan Februari tahun 2023 dengan jumlah record 200 dataset .  Dimana  himpunan  data  penelitian  ini  disesuaikan  berdasarkan  laporan  bulanan.  Oleh karena  itu,  perlu  melakukan  beberapa  konversi  data  karena  beberapa  bentuk  laporan  variabel  ada  yang  berbentuk laporan harian, laporan mingguan sehingga peneliti melakukan konversi data untuk menyesuaikan menjadi bentuk laporan per bulan.

## 3.2.3 Merubah Tipe Data Pada Variabel
Perubahan tipe data dari himpunan data penelitian dilakukan agar dapat dilanjutkan ke proses selanjutnya atau proses modelling .  Sehingga perubahan  tipe  data pada variabel  periode  yang  bertipe datetime akan  diubah  menjadi timestamp agar data bernilai numerik.
Tabel 3. Variabel Periode Bernilai Timestamp

## 3.2.4 Transformasi Data
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  proses  transformasi  data  menggunakan  Logaritma  Natural  (Ln).  Tujuan  dari transformasi  ini  adalah  memperkecil  nilai  variabel  untuk  menghindari  bias  dalam  hasil  model  regresi  linear  yang dilakukan. Maka, perlu dilakukan proses transformasi data menggunakan Microsoft Excel seperti pada Tabel 3 yaitu proses transformasi data asli menjadi bentuk Logaritma Natural (Ln).

## Tabel 4. Contoh Transformasi Data Menjadi Data Logaritma Natural

## 3.3 Penerapan Metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)

## 3.3.1 Business Understanding
Pada  tahap  ini  melakukan  pemahaman  masalah  yang  akan  dipecahkan  dari  suatu  data  agar  menjadi  suatu pemecahan  masalah  yang  jelas  dan  tidak  ambigu.  Dalam  penelitian  ini,  tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  yang memiliki  potensi  dalam mempengaruhi perkembangan  arsitektur  bank  sentral  Rupiah  Digital di Indonesia.  Peneliti  melakukan  analisa  pada  beberapa  variabel  seperti  jumlah  uang  kartal  yang  diedarkan,  nilai transaksi ATM card and credit card , nilai transaksi uang elektronik, analytical accounts of the central bank , nilai transaksi SMS/mobile banking , sehingga pada penelitian ini perlu menganalisis berdasarkan fakta yang ada pada data apakah hal tersebut benar bahwa faktor-faktor yang menjadi variabel mempengaruhi perkembangan arsitektur bank sentral digital rupiah dengan penerapan proses data mining teknik regresi.

## 3.3.2 Data Understanding
Proses pemahaman data dalam penelitian ini penulis memahami lebih dalam masalah yang akan dipecahkan dan mencocokkan data-data yang relevan. Dengan menganalisis berdasarkan fakta yang ada pada data apakah hal tersebut benar bahwa variabel-variabel bebas akan mempengaruhi perkembangan bank sentral digital rupiah. Sehingga pada

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
proses ini peneliti memahami data-data relevan dari masalah seperti data jumlah uang kartal yang diedarkan, nilai transaksi ATM card and credit card , nilai transaksi uang elektronik, analytical accounts of the central bank

## 3.3.3 Data Preparation
Dalam penelitian ini, dilakukan pengumpulan data untuk menyusun kumpulan data yang akan digunakan sebagai basis data penelitian. Data yang terkumpul mencakup berbagai variabel seperti:
a. Jumlah uang kartal yang diedarkan
Dapat  dilihat  pada gambar  2,  point  atau  legenda  pada  sumbu x  menjelaskan  setiap  titik atau  simbol yang digunakan untuk mewakili bulan seperti Januari, Februari, Maret, dan seterusnya. Point atau legenda pada sumbu y menjelaskan setiap titik atau simbol yang digunakan untuk mewakili jumlah uang kartal dari 600 ribu - 1 juta.
Gambar 2. Grafik Data Jumlah Uang Kartal Yang Diedarkan
b. Nilai Transaksi ATM card and credit card
Dapat dilihat pada gambar 3 , point atau legenda pada sumbu x menjelaskan setiap titik atau simbol yang digunakan untuk mewakili bulan seperti Januari, Februari, Maret, dan seterusnya. Point atau legenda pada sumbu y menjelaskan setiap titik atau simbol yang digunakan untuk mewakili nilai transaksi atm card and credit card dari 400 - 700 ribu.
Gambar 3. Grafik Data Transaksi ATM Card and Credit Card
c. Nilai Transaksi Uang Elektronik
Dapat  dilihat  pada gambar  4,  point  atau  legenda  pada  sumbu x  menjelaskan  setiap  titik atau  simbol yang digunakan untuk mewakili bulan seperti Januari, Februari, Maret, dan seterusnya. Point atau legenda pada sumbu y menjelaskan setiap titik atau simbol yang digunakan untuk mewakili transaksi uang elektronik dari 20 - 120 ribu.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## d. Nilai Transaksi SMS/Mobile Banking
Dapat  dilihat  pada gambar  5,  point  atau  legenda  pada  sumbu x  menjelaskan  setiap  titik atau  simbol yang digunakan untuk mewakili bulan seperti Januari, Februari, Maret, dan seterusnya. Point atau legenda pada sumbu y menjelaskan setiap titik atau simbol yang digunakan untuk mewakili transaksi SMS/Mobile Banking dari 300 ribu - 5 juta.
Gambar 5. Grafik Data Nilai Transaksi SMS/Mobile Banking

## e. Jumlah Analytical Accounts of The Central Bank
Dapat  dilihat  pada gambar  6,  point  atau  legenda  pada  sumbu x  menjelaskan  setiap  titik atau  simbol yang digunakan untuk mewakili bulan seperti Januari, Februari, Maret, dan seterusnya. Point atau legenda pada sumbu y menjelaskan setiap titik atau simbol yang digunakan untuk mewakili transaksi SMS/Mobile Banking dari 1 juta
- 2 juta.
Gambar 6. Grafik Data Analytical Accounts of The Central Bank

## 3.3.4 Modelling
a. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Pada tahap awal, dilakukan uji asumsi klasik yang pertama, yaitu uji normalitas, untuk mengevaluasi apakah data yang telah melalui proses pembersihan atau pra-pemrosesan telah mengikuti distribusi normal. Uji  normalitas  ini  merupakan  salah  satu  persyaratan  sebelum  dilakukan  analisis  regresi.  Referensi  [10] menunjukan  apabila  hasil  uji  nilai  probabilitas  melebihi  0,05,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  tersebut mengikuti distribusi yang normal. Namun, jika nilai probabilitas kurang dari 0,05, dapat disimpulkan bahwa data  tersebut  tidak  mengikuti  distribusi  normal.  Dapat  dilihat  pada  gambar  7  yang  menunjukan  nilai probability 0,94 yang berarti data menunjukan berdistribusi normal
Gambar 7. Diagram Uji Normalitas
2. Uji Multikolinearitas
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  uji  asumsi  klasik  yang  disebut  uji  multikolinearitas.  Uji multikolinearitas  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  apakah  terdapat  korelasi  antara  variabel  bebas.  Uji

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
multikolinearitas yang digunakan adalah Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF melebihi 10, hal ini mengindikasikan adanya masalah multikolinearitas. Sebaliknya, jika nilai VIF  kurang dari 10, maka tidak ada tanda-tanda masalah multikolinearitas yang terjadi [10] dan hasilnya sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Uji Multikolinearitas
3. Uji Heteroskedastisitas
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  uji  asumsi  klasik  lainnya,  yaitu  uji  heteroskedastisitas. Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  uji  heteroskedastisitas  menggunakan  metode  uji heteroskedasticity  white . Jika nilai Prob. Chi-Square melebihi 0,05, tidak ada tanda-tanda adanya masalah heteroskedastisitas. Namun, jika nilai Prob. Chi-Square kurang  dari 0,05, maka terdapat adanya masalah heteroskedastisitas yang perlu diperhatikan [10] dan hasilnya sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Uji Heteroskedastisitas

## b. Penerapan Metode Analisis Regresi
1. Pearson Correlation
Karena data dalam penelitian ini adalah data rentang atau rasio, maka korelasi pearson digunakan untuk mengidentifikasi hubungan linier antara dua variabel antara variabel X dan variabel Y.  Rasio positif dan negatif dari koefisien mengindikasikan arah hubungan antara variabel-variabel tersebut. Jika koefisien korelasinya positif, itu menunjukkan bahwa hubungan antara variabel-variabel tersebut bergerak searah atau berbanding  lurus.  Namun,  jika  koefisien  hubungannya  negatif,  itu  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara variabel-variabel  tersebut  bergerak  berlawanan  atau  tidak  searah.  Berikut  Tabel  7  yang  menyajikan interpretasi koefisien korelasi [11]:
Tabel 7. Tabel Interpretasi Pearson Correlation No Nilai r Interpretasi 1 0.00-1.199 Sangat Rendah 2 0.20-0.399 Rendah 3 0.40-0.599 Sedang 4 0.60-0.799 Kuat 5 0.80-1.000 Sangat Kuat

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Dapat dilihat pada Gambar 8 merupakan hasil dari spearman correlation yang dilakukan di aplikasi Orange. Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan bahwa :
1) Varible  X1  bernilai  +0.858  maka  hubungan  variabel  X1 dengan variabel  Y  memiliki  hubungan  yang positif. Artinya hubungan antara uang kartal yang diedarkan dengan Analytical Accounts of Central Bank berbanding lurus atau searah dengan interpretasi sangat kuat
2) Variabel X2 bernilai +0.615 maka hubungan variabel X1 dengan variabel Y memiliki hubungan yang positif. Artinya hubungan antara nilai transaksi ATM Card and Credit Card dengan Analytical Accounts of Central Bank berbanding lurus atau searah dengan interpretasi kuat
3) Variabel X3 bernilai +0.8566 maka hubungan variabel X1 dengan variabel Y memiliki hubungan yang positif. Artinya hubungan antara nilai transaksi uang elektronik dengan Analytical Accounts of Central Bank berbanding lurus atau searah dengan interpretasi sangat kuat
4) Variabel X4 bernilai +0.8333 maka hubungan variabel X1 dengan variabel Y memiliki hubungan yang positif.  Artinya  hubungan  antara  nilai  transaksi SMS/Mobile  Banking dengan Analytical  Accounts  of Central Bank berbanding lurus atau searah dengan interpretasi sangat kuat

## 3.3.5 Persamaan Regresi Linier
Berdasarkan model regresi linear yang telah  dibuat oleh peneliti pada aplikasi Orange maka dapat dilihat pada Tabel menunjukkan bahwa output model regresi linear menghasilkan koefisien-koefisien variabelnya sebagai berikut

## Tabel 8. Hasil Persamaan Regresi
Berdasarkan hasil model regresi linear pada tabel 8 maka menghasilkan[12]: 𝑌 = 𝛼 +  𝛽 1 𝑋 1 +   𝛽 2 𝑋 2 +  𝛽 3 𝑋 3 +  𝛽 4 𝑋 4 +  𝜀 (1)
𝑌 = 2.78622 + 0.353971(𝑋 1 ) + 0.349621(𝑋 2 ) + 0.105297(𝑋 3 ) + 0.050434(𝑋 4 ) (2)
Keterangan : 𝑌 = Analytical Accounts of Central Bank (Variabel terikat) 𝛼  = Intercept 𝛽 1 = Koefisien Uang Kartal yang Diedarkan 𝛽 2 = Koefisien Nilai Transaksi ATM Card and Credit Card 𝛽 3 = Koefisien Nilai Transaksi Uang Elektronik 𝛽 4 = Koefisien Nilai Transaksi SMS/Mobile Banking 𝑋 1 = Variabel Uang Kartal yang Diedarkan 𝑋 2 = Variabel Nilai Transaksi ATM Card and Credit Card 𝑋 3 = Variabel Nilai Transaksi Uang Elektronik 𝑋 4 = Variabel Nilai Transaksi SMS/Mobile Banking
Tabel 9. Hasil Model Regresi Linier

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Dapat  dilihat  pada  tabel  9  untuk  menunjukan  tingkat  akurasi,  dipergunakan  besaran  nilai  kesalahan  RMSE (Root Mean Square Error), MSE (Mean Square Error) dan MAE (Mean Absolute Error). Semakin tinggi akurasi yang dihasilkan ditunjukan dengan nilai RMSE, MSE dan MAE yang kecil[13]. R2 (R-square) memiliki nilai 0.798 atau 79.8%  artinya  X1  (Uang  Kartal  yang  Diedarkan),  X2  (Nilai  Transaksi ATM  Card  and      Credit  Card ),  X3  (Nilai Transaksi Uang Elektronik), dan X4 (Nilai Transaksi SMS/Mobile Banking ) keempat variabel tersebut memberikan kontribusi sebesar 79,8% terhadap variabel Y (analytical accounts of the central bank).

## 3.3.6 Evaluasi
Proses evaluasi dalam penelitian ini merupakan tahapan pengecekan ulang yang difokuskan kepada model atau pola yang dihasilkan dengan algoritma regresi pada aplikasi Orange apakah model sudah dapat berjalan sesuai dengan persyaratan yang ada. Dalam penelitian ini, sebelum dilakukan uji regresi linear berganda perlu melakukan uji asumsi klasik  sehingga  model  dapat  berjalan  sesuai  dan  dapat  menghasilkan  output  yang  diperlukan.  Dan  pada  model correlation yang ada pada aplikasi Orange, penulis menggunakan Pearson correlation dikarenakan data yang diolah merupakan tipe data interval atau rasio dan berdistribusi normal sehingga lebih memenuhi syarat dibandingkan opsi menggunakan  spearman  correlation.  Dapat  dilihat  pada  gambar  yang  merupakan  hasil  model  data  mining menggunakan algoritma regresi linear berganda yang dilakukan pada aplikasi Orange
Gambar 9. Hasil Model Data Mining Pada Aplikasi Orange
Berdasarkan  hasil  uji  pada  variabel  X1  tersebut,  menunjukkan  bahwa  ada  korelasi  antara  uang  kartal  yang diedarkan dengan accounts central bank di Indonesia. Maka dapat disimpulkan bahwa jika uang kartal yang diedarkan naik maka penggunaan akun bank sentral juga naik karena hubungan korelasi nya bergerak searah. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan ketika uang kartal mengalami pertumbuhan penggunaan bank sentral juga ikut bertumbuh.
Berdasarkan hasil uji pada variabel X2 tersebut, menunjukkan bahwa ada korelasi antara nilai transaksi ATM Card and Credit Card dengan accounts central bank di Indonesia karena koefisien korelasinya berbanding lurus atau searah. Hal tersebut dikarenakan, semakin hari semakin banyak orang yang bertransaksi menggunakan ATM Card and Credit Card sehingga berkemungkinan penggunaan bank sentral semakin bertumbuh dan dibutuhkan kedepannya. Berdasarkan hasil uji yang dilakukan pada variabel X3, hal ini menjelaskan bahwa penggunaan bank sentral akan semakin bertumbuh naik jika nilai transaksi elektronik juga semakin naik. Variabel X3 memiliki koefisien korelasi yang paling kuat terhadap variabel Y dalam penelitian ini dimana Bank Indonesia menyatakan pertumbuhan transaksi elektronik sangat pesat semenjak pandemic covid-19
Berdasarkan  hasil  uji  yang  dilakukan  pada  variabel  X4,  hal  ini  mengartikan  bahwa  jika  nilai  transaksi SMS/Mobile Banking meningkat maka pengguna bank sentral juga ikut meningkat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan implementasi dalam penggalian data menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) menggunakan teknik analisis regresi menghasilkan bahwa hasil uji analisis regresi linear berganda dengan beberapa variabel X terhadap variabel Y menunjukkan bahwa variabel X3 yaitu Nilai Transaksi Elektronik memiliki interpretasi yang sangat kuat bernilai +0.866 mempengaruhi secara positif/berbanding lurus/searah terhadap variabel Y yaitu Analytical Accounts of Central Bank . Kemudian variabel X1 (Uang Kartal yang

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 6, Nomor 2, Juli 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 65-74 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Diedarkan), X2 (Nilai Transaksi ATM Card and Credit Card ), X3 (Nilai Transaksi Uang Elektronik), dan X4 (Nilai Transaksi SMS/Mobile Banking) mempengaruhi 79.8% terhadap variabel Y ( Analytical Accounts of Central Bank ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Susila Atmaja and D. Hartono Paulus, “PARTISIPASI BANK INDONESIA DALAM PENGATURAN DIGITALISASI SISTEM PEMBAYARAN INDONESIA 1,” JURNAL MASALAH-MASALAH HUKUM , vol. 51, no. 3, 2022.
[2] B. M. Zams, R. Indrastuti, A. Ginulur Pangersa, A. Hasniawati, F. A. Zahra, and I. A. Fauziah, “DESIGNING CENTRAL  BANK  DIGITAL  CURRENCY  FOR  INDONESIA:  THE  DELPHI-ANALYTIC  NETWORK PROCESS,” Bulletin  of  Monetary  Economics  and  Banking ,  vol.  23,  no.  3,  p.  2020,  2020,  doi: 10.21098/bemp.v23i3.1169.
[3] D. Tiara, P. Aggraeni, E. Munajat, and K. Kunci, “POTENSI RUPIAH DIGITAL MENJADI SOLUSI BARU PEMBERANTASAN  KORUPSI  DI  PEMERINTAHAN  INDONESIA,” JURNAL  ILMIAH  AKUNTANSI DAN KEUANGAN , vol. 4, no. 3, pp. 2622–2191, 2022.
[4] “Statistik  Sistem  Pembayaran  dan  Infrastruktur  Pasar  Keuangan  (SPIP)  Februari  2023,”  2023. https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/spip/Pages/SPIP-Februari-2023.aspx  (accessed  May  24, 2023).
[5] “Badan Pusat  Statistik,”  2020. https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/01/21/1854/hasil-sensus-penduduk- 2020.html (accessed May 24, 2023).
[6] J. Li,  “Predicting the  demand for central bank digital currency: A  structural  analysis with survey data,” J Monet Econ , vol. 134, pp. 73–85, Mar. 2023, doi: 10.1016/J.JMONECO.2022.11.007.
[7] A. Eko et al. , “Optimization of Preparation for The Implementation of Central Bank Digital Currency Rupiah Bank  Indonesia:  Education  and  Financial  Literacy  Improvement  Optimization  of  Preparation  for  The Implementation of Central Bank Digital Currency Rupiah Bank Indonesia: Education and Financial Literacy Improvement,” 2022.
[8] Z. Laila and N. Cahyono, “Estimasi Data Insight Social Media Ads Menggunakan Neural Network, Linear Regression dan Deep Learning,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Hal: 562− , vol. 569, no. 3, 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5451.
[9] A. R. Wibowo and A. Jananto, “IMPLEMENTASI DATA MINING METODE ASOSIASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA PERUSAHAAN RITEL,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.
[10] Wahyuni Desti, Isynuwardhana Deannes, and Nazar Mohamad Rafki, “Pengaruh Financial Stability, External Pressure  Dan  Financial  Target  Terhadap  Financial  Statement  Fraud  (Studi  Empiris  pada  Perusahaan  Non- Perbankan yang Terdaftar dalam Indeks SRI-KEHATI Periode 2017-2020),” e-Proceeding of Management , vol. 10, no. 2, pp. 1087–1094, 2023.
[11] T.  Wiyoko  and  U.  Muhammadiyah  Muara  Bungo,  “ANALISIS  PELAKSANAAN  MODEL PEMBELAJARAN NUMBER HEAD TOGETHER (NHT) DAN PENGARUHNYA TERHADAP HASIL BELAJAR IPA,” Jurnal Muara Pendidikan , vol. 7, no. 2, 2022.
[12] P. Handayani, T. Susanto, A. Djamaris, and M. D. Novianti, “Penerapan Data Mining untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Terhadap Kenaikan Harga Minyak Goreng,” 2022.
[13] W. Hastomo, A. Satyo, B. Karno, N. Kalbuana, E. Nisfiani -4, and L. Etp -, “Optimasi Deep Learning untuk Prediksi Saham di Masa Pandemi Covid-19,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika , vol. 7, no. 2, 2021.