## Transaksi Uang Elektronik: Dampaknya terhadap Efektivitas Kebijakan Moneter
Indonesia
Norlaila * , Ryan J. Anward Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
*lailanr49@gmail.com

## Abstract
As a new payment instrument, electronic money usage is increasing yearly. This can be seen  from  the  increasing  volume  and  nominal  transactions.  This  study  aims  to  see  whether electronic money transactions affect the effectiveness of monetary policy in Indonesia, as seen from economic growth, inflation, interest rates, and money supply. The analytical method used is the Vector Autoregression/ Vector Error Correction Model (VAR/ VECM), using secondary time series data sourced from the Central Bureau of Statistics and Bank Indonesia, observation period 2010M1 to 2021M12. The results show that there is a long-term relationship between the electronic money variable and the monetary policy variable in the VAR model, so the model shifted to VECM. Second, this study finds that an increase in the volume of electronic money transactions positively affects the effectiveness of monetary policy in the long run. Meanwhile, in  the  long  run,  an  increase  in  the  nominal  of  electronic  money  transactions  has  a  varying impact on monetary policy indicators.
Keyword: electronic money; effectiveness of monetary policy; ouput; vector error correction model

## Abstrak
Sebagai  alat  pembayaran  yang  terbilang  baru,  penggunaan  uang  elektronik  terus mangalami  kenaikan  yang  pesat  tiap  tahunnya,  hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  volume  dan nominal transaksinya yang kian meningkat. Studi ini bertujuan untuk melihat apakah dalam transaksi  uang  elektronik  memberikan  pengaruh  terhadap  efektivitas  kebijakan  moneter  di Indionesia, dilihat dari pertumbuhan ekonomi, inflasi, suku bunga, dan jumlah uang beredar. Metode analisis yang digunakan adalah Vector Autoregression/ Vector Error Correction Model (VAR/VECM),  menggunakan  data  sekunder time  series yang  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik dan Bank Indonesia periode observasi 2010M1 sampai dengan 2021M12. Hasil studi menunjukkan,  pertama  bahwa  terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara  variabel  uang elektronik dan variabel kebijakan moneter dalam model VAR, sehingga permodelan dialihkan pada  model  VECM.  Kedua,  studi  ini  menemukan  bahwa  kenaikan  volume  transaksi  uang elektronik dalam jangka panjang memberikan efek yang positif terhadap efektivitas kebijakan moneter, sementara itu kenaikan pada nominal transaksi uang elektronik dalam jangka panjang memberikan dampak yang bervariasi terhadap indikator kebijakan moneter.
Kata Kunci: uang elektronik; efektivitas kebijakan moneter; output; vektor error correction model

## PENDAHULUAN
Seiring berkembangnya zaman dalam perkembangan teknologi hingga memasuki dunia perbankan,  pembayaran  non  tunai  tidak  hanya  berupa  kartu  lagi  melainkan  sudah  dapat berbentuk elektronik, yang disimpan pada smartphone atau lebih dikenal dengan sebutan uang elektronik. Selain karena kemudahannya dalam hal pembayaran, uang elektronik juga diminati karena  dianggap  dapat  mengurangi  penyebaran  virus  covid-19  seperti  pada  masa  pandemi sekarang ini. Tercatat transaksi uang elektronik meningkat pesat mencapai 64,48% pertahun di masa  pandemi  selama  pemberlakuan  PSBB  (Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar) pada  bulan April  2020  (Safitri,  2020).  Adapun  perkembangan  volume  dan  nominal  transaksi  uang elektronik  periode  Januari  2010  sampai  dengan  Desember  2021  dapat  dilihat  pada  grafik berikut.

## Gambar 1 Perkembangan Transaksi Uang Elektronik di Indonesia
Sumber: Bank Indonesia, Diolah Kembali
Gambar  1  menunjukkan  bagaimana  peningkatan  uang  elektronik  dari  tahun  ke  tahun. Tercatat secara akumulasi, nominal transaki elektronik sepanjang Januari hingga Oktober 2020 tercatat sebesar Rp163,43 triliun. Nominal tersebut telah melampai nilai akumulasi transaksi sepanjang 2019 yang sebesar Rp145,17 triliun. Hingga Desember 2021 nominal transaksi dan volume transaksi uang elektronik mulai melonjak naik kembali setelah mengalami penurunan pada awal tahun 2021 (Bank Indonesia, 2022).
Sebagai  barang  publik  yang  terbilang  baru,  uang  elektronik  mulai  membuka  ruang perdebatan tidak hanya dari segi teoritis tetapi juga dari segi implikasinya terhadap kebijakan, khususnya di bidang moneter dan bank sentral. Menurut Costa & De Grauwe (2001) dalam penelitiannya mengatakan bahwa implikasi penggunaan alat pembayaran non tunai secara luas dapat dilihat dari semakin berkurangnya permintaan uang terhadap base money atau uang yang diterbitkan oleh bank sentral, hal tersebut akan berpengaruh terhadap pelaksanan tugas bank sentral dalam mengendalikan besaran moneter. Sementara itu dari segi stabilitas harga, uang elektronik  mempengaruhi  kecepatan  perputaran  uang  sehingga  dapat  mempengaruhi  inflasi (Gali, 2015; Lenka & Bairwa, 2016; Tule & Oduh, 2017).
Berdasarkan pada uraian latar belakang diatas, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian mengenai pengaruh transaksi uang elektronik yang dilihat dari volume dan nominal
- 5.000.000,00 10.000.000,00 15.000.000,00 20.000.000,00 25.000.000,00 30.000.000,00 35.000.000,00 40.000.000,00 - 100.000.000,00 200.000.000,00 300.000.000,00 400.000.000,00 500.000.000,00 600.000.000,00 700.000.000,00 2 0 1 0 M0 1 2 0 1 0 M0 7 2 0 1 1 M0 1 2 0 1 1 M0 7 2 0 1 2 M0 1 2 0 1 2 M0 7 2 0 1 3 M0 1 2 0 1 3 M0 7 2 0 1 4 M0 1 2 0 1 4 M0 7 2 0 1 5 M0 1 2 0 1 5 M0 7 2 0 1 6 M0 1 2 0 1 6 M0 7 2 0 1 7 M0 1 2 0 1 7 M0 7 2 0 1 8 M0 1 2 0 1 8 M0 7 2 0 1 9 M0 1 2 0 1 9 M0 7 2 0 2 0 M0 1 2 0 2 0 M0 7 2 0 2 1 M0 1 2 0 2 1 M0 7 Vo ul um e T ra n sa ks i ( Jut a) No m in a l T ra n sa ks i (J ut a R p. ) Volume Transaksi Nominal Transaksi
ISSN 2746-3249
transksinya terhadap efektivitas kebijakan moneter yang dilihat dari suku bunga, jumlah uang beredar, inflasi dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## PENELITIAN TERDAHULU
Ciplis  Gema  Qori’ah,  Yulia  Indrawati,  Adhitya  Wardhono  &  M.  Abd.  Nasir  (2020) Dampak Perkembangan Uang Elektronik terhadap Efektivitas Kebijakan Moneter di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa uang elektronik tidak menimbulkan dampak inflasioner terhadap stabilitas harga baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek. Instrumen suku bunga cukup efektif dalam mengendalikan kecepatan perputaran uang yang berasal dari uang elektronik.  Sehingga  transaksi  uang  elektronik  memberikan  dampak  yang  efektif  terhadap kebijakan moneter.
Yulia Indrawati, Adhitya Wardhono, Ciplis Gema Qori’ah, & M. Abd. Nasir (2019) “ The Impact of E-Money Diffusion on the Monetary Policy Effectiveness: Evidance from Indonesia” . Hasil  yang  didapatkan  dalam  peneltian  ini  adalah  E-money  berdampak  positif  terhadap pertumbuhan ekonomi di awal periode namun menurun dalam keseimbangan jangka panjang. E-money berpengaruh signifikan terhadap peningkatan inflasi disertai oleh respon suku bunga. Di  sisi  lain,  kenaikan  transaksi  E-money  tidak  berpengaruh  signifikan  dalam  mendorong pertumbuhan kredit atau risiko kredit.
Chanikarn  Sukmonkongsamoe  (2019)  “ Rise  in  E-money  Adaption  and  it’s  Monetary Policy Implication: A Cross-Country Analysis”. Terdapat 3 tahap analisis yang dilakukannya yaitu  tahap  pembuatan,  tahap  pemusnahan,  dan  subtitusi  uang  elektronik.  Dari  ketiga  tahap tersebut  juga  mendapatkan  hasil  bahwa,  e-money  tidak  memiliki  efek  destabilisasi  pada kebijakan  moneter  dan  tidak  mendorong  transmisi  alat  pembayaran  tradisional  di  masa mendatang. Hasil analisis empiris menunjukkan bahwa kegunaan e-money dan infrastruktur yang  komprehensif  dapat  menjadi  pendorong  potensi  dan  manfaat  uang  elektronik  di  masa mendatang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  berlokasi  di  Indonesia  dengan  data  yang  digunakan  diantaranya  data pertumbuhan  ekonomi,  inflasi,  suku  bunga,  jumlah  uang  beredar,  nominal  transaksi  uang elektronik, volume transaksi uang elektronik berupa data time series periode 2010M1 sampai dengan 2021M12 (144 observasi). Dalam tahap pengumpulan data penelitian ini menggunakan teknik dokumentasi data yang bersumber dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik.

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  permodelan  VAR/ VECM dengan tahapan estimasi sebagai berikut.
1. Uji Stasioneritas Data
2. Uji Lag Optimum
3. Estimasi Model VAR
Permodelan  VAR  secara  umum,  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  persamaan ataupun  dalam  bentuk  matriks.  Adapun  persamaannya sebagai  berikut  (Enders,  2004; Fidaus, 2020).
𝑦 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑦 𝑡−1 + 𝛽 2 𝑦 𝑡−2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑦 𝑡−𝑝 + 𝜀 𝑡 (1)
Dimana: 𝑦 𝑡
: variabel endogen pada waktu t
𝛽 0 : vektor konstanta 𝑦 𝑡−𝑘 : variabel endogen ada waktu t - k 𝜔 1𝑡 : vektor error term
4. Uji Kointegrasi
5. Estimasi Model VECM
Vector  Error  Correction  Model (VECM)  adalah  model  VAR  yang  terestriksi. Adapun spesifikasi model VECM secara umum sebagai berikut.
Dimana:
𝑦 𝑡
: vektor yang berisi variabel yang dianalisis dalam penelitian
𝛽 0
: vektor intercept berukuran n x 1 Π
: 𝛼 x 𝛽 ’ berukuran n x k dimana b’ mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang
𝑦 𝑡−1
: variabel in-level berukuran n x 1
Γ 𝑖
: matriks koefisien regresi berukuran n x n untuk setiap i= 1, 2, ..., p-1
𝜀 𝑡 : error term n x 1
6. Uji hipotesis menggunakan Impulse Response Function dan Variance Decomposition .

## HASIL DAN ANALISIS Uji Stasioneritas Data
Pengujian  akar  unit  yang  bertujuan  untuk  menguji  kestabilan  data time series,  dengan menggunakan pendekatan Augmented Dickey Fuller Test (ADF). Permodelan yang dimasukan berupa intercept dan intercept and trend dengan rincian sebagai berikut.
Tabel 1 Hasil uji unit root ADF pada tingkat 1 st difference Variabel Model with intercept Model with intercept and trend t-statistik k t-statistik k LNPDB -5.711*** 9 -6.0760*** 9 LNINF -9.399*** 0 -9.4130*** 0 LNBIR -11.95*** 0 -12.003*** 0 LNM2 -15.67*** 0 -15.918*** 0 LNVUE -13.63*** 0 -13.617*** 0 LNNUE -11.35*** 1 -11.411*** 1 Sumber: Hasil Olah Data
Ket: k = jumlah lag optimum yang dipilih berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC); tanda ***, ** dan * = signifikasi nilai statistik pada taraf 1%, 5%, dan 10% secara berurutan.
Pada  Tabel  1  hasil  uji  unit root menyatakan  pada  uji  ADF  dengan  pendekatan 1 st difference ,  seluruh  variabel  dapat  menolak  hipotesis  nol.  Maka  dapat  disimpulkan  seluruh variabel stasioner pada tingkat 1 st difference.
∆𝑦 𝑡 = 𝛽 0 + ∏ 𝑦 𝑡−1 + ∑ Γ 𝑖 Δ𝑦 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 𝑝−1 𝑖−1 (2)
ISSN 2746-3249

## Uji Lag Optimum
Selanjutnya yaitu penentuan lag optimum pada model VAR, pengujian lag pada model VAR akan dibatasi hanya sebesar 4 (empat) lags . Berikut hasil uji unit root .
Tabel 2 Hasil Uji Lag Optimum Model VAR Lag FPE LR stat. AIC HQ 0 2.45e-16 NA -18.918 -18.867 1 1.63e-16* 121.86 -19.324* -18.963* 2 1.85e-16 50.040 -19.203 -18.534 3 1.97e-16 55.097 -19.144 -18.166 4 2.00e-16 59.180* -19.145 -17.858 Sumber: Hasil Olah Data
Ket:  Tanda*  = lag  optimum  yang  dipilih  berdasarkan Information  criterion:  Final  Pretiction  Error (FPE); Likelihood  Ratio  statistics (LR  stat.); Akaike  Information  Criterion (AIC); Hannan-Quinn  Information Criterion (HQ)
Berdasarkan Tabel 2 maka lag optimum yang dipilih adalah sebesar 1 (satu) lags karena sebagian  besar information  criterian memilih lags tersebut.  Dengan  demikian,  model  VAR akan diestimasi ulang menggunakan lags yang terpilih yaitu sebesar 1 lags .

## Uji Kointegrasi
Tahap  uji  kointegrasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  hubungan  jangka panjang  antar  variabel  yang  digunakan  pada  derajat  integrasi level .  Uji  kointegrasi  yang digunakan  ialah  mengacu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Johansen  (1988)  dengan pendekatan  statistik trace dan max.  eigen ,  untuk  menguji  hipotesis  nol  (tidak  terjadi kointegrasi). Berikut hasil uji kointegrasi.
Tabel 3 Hasil Uji Kointegrasi Johansen Hipotesis Nilai Statistik Nilai kritis 5% H 0 H 1  trace  eigen  trace  eigen r = 0 r = 1 511.57 132.16 95.754 40.078 r  1 r = 2 379.42 118.10 69.819 33.877 r  2 r = 3 261.32 80.180 47.856 27.584 r  3 r = 4 181.14 69.308 29.797 21.132 r  4 r = 5 111.83 60.203 15.495 14.265 r  5 r = 6 51.627 51.627 3.8415 3.8415 Sumber: Hasil Olah Data
Ket: r adalah jumlah persamaan kointegrasi; H 0 menunjukkan hipotesis 0 sedangkan H 1 menunjukkan hipotesis alternatif;  trace adalah nilai statistik trace sedangkan  eigen adalah nilai statistik maximal eigenvalue
Berdasarkan pada Tabel 3 menunjukkan terdapat 6 kointegrasi dalam pengaruh jangka panjang dengan 1 lags , diketahui bahwa nilai statsitik trace dan maximal eigenvalue lebih besar daripada  nilai  statistik  pada  taraf  5%.  Maka  dapat  disimpulkan,  bahwa  hipotesis  nol  dapat ditolak.  Dengan  demikian, model  VAR  akan  ditrasnformasi  menjadi  Model  VECM  ( Vector Error Correction Model ).

## Estimasi Model VECM
Penyajian hasil estimasi model VECM dapat dilihat pada tabel 4 berikut. Dapat diketahui bahwa pada tabel 4 merupakan hubungan jangka pendek antara keenam variabel.
Tabel 4 Jangka pendek model VECM
Dinamika Jangka Pendek
Variabel ∆𝐿𝑁𝑃𝐷𝐵 𝑡 ∆𝐿𝑁𝐼𝑁𝐹 𝑡 ∆𝐿𝑁𝐵𝐼𝑅 𝑡 ∆𝐿𝑁𝑀2 𝑡 𝜑 1,𝑡 -0,225*[-4,915] 0,277[0,667] -0,111[-0,640] 0,054[1,075] 𝜑 2,𝑡 0,001[0,307] -1,125*[-2,904] 0,061*[3,355] -0,006[-1,095] 𝜑 3,𝑡 0,000[0,066] 0,078[1,399] -0,079*[-3,355] 0,006[0,916] 𝜑 4,𝑡 0,057*[3,562] -0,136[-0,933] -0,073[-1,193] -1,010[-0,566] ∆𝐿𝑁𝑃𝐷𝐵 𝑡−1 0,347*[6,348] -0,231[-0,467] 0,127[0,609] -0,001[-0,012] ∆𝐿𝑁𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 0,009[0,952] 0,284*[3,288] 0,009[0,254] 0,012[1,134] ∆𝐿𝑁𝐵𝐼𝑅 𝑡−1 0,012[0,534] 0,005[0,026] -0,040[-0,479] -0,004[-0,149] ∆𝐿𝑁𝑀2 𝑡−1 -0,188*[-2,412] 0,503[0,711] 0,553*[1,860] -0,348*[-4,031] ∆𝐿𝑁𝑉𝑈𝐸 𝑡−1 0,004[0,421] 0,112[1,368] -0,014[-0,394] 0,010[1,046] ∆𝐿𝑁𝑁𝑈𝐸 𝑡−1 0,005[0,744] -0,080[-1,330] 0,004[0,150] -0,001[-0,072] Constant 0,003[2,819] -0,008[-0692] -0,010[-2,071] 0,012[8,933] R-squared 0.203547 0.122986 0.061005 0.133488 Sumber: Hasil Olah Data
Ket: tanda [ ] menunjukkan nilai t-statistik; tanda * menunjukkan signifikasi koefisien pada nilai kritis 5%; t - tabel = 1,656; 𝜔 1,2,,𝑡 secara berurutan menunjukkan error correction.
Dalam  estimasi jangka  pendek model  VECM  menunjukkan  bahwa  variabel  trasnsaksi uang elektronik berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel makroekonomi, karena nilai t - statistik antara variabel trasnsaksi uang elektronik terhadap variabel makroekonomi pada tabel diatas lebih kecil dari pada t -tabelnya yaitu sebesar 1,656.
Tabel 5 Jangka panjang model Vecm
Dinamika Jangka Panjang Variabel CointEq1 CointEq2 CointEq3 CointEq4 𝐿𝑁𝑃𝐷𝐵 𝑡−1 1[None] 0 0 0 𝐿𝑁𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 0 1[None] 0 0 𝐿𝑁𝐵𝐼𝑅 𝑡−1 0 0 1[None] 0 𝐿𝑁𝑀2 𝑡−1 0 0 0 1[None] 𝐿𝑁𝑉𝑈𝐸 𝑡−1 0,436*[2,647] -6,011*[-3,516] -7,454*[-3436] 2,080*[2,986] 𝐿𝑁𝑁𝑈𝐸 𝑡−1 -0,393*[-2,663] 4,757*[3,102] 5,739*[2,949] -1,720*[-2,752] Constant -15,811 39,185 50,742 -28,282 Sumber: Hasil Olah Data
Ket: tanda [ ] menunjukkan nilai t -statistik; tanda * menunjukkan signifikasi koefisien pada nilai kritis 5%; t - tabel = 1,656; 𝜔 1,2,,𝑡 secara berurutan menunjukkan error correction.
Adapun pada tabel 5, dapat diketahui bagaimana uang elektronik memberikan dampak terhadap variabel makroekonomi sebagai berikut:
1. Dapat diketahui  bahwa uang elektronik memberikan dampak yang signifikan terhadap PDB dalam jangka panjang, terlihat dari nilai t-statistik sebesar 2,647 dan -2,663. Angka tersebut  mencerminkan  bahwa  nilai  signifikan  volume  transaksi  berdampak  positif sedangkan  nominal  transaksi  berdampak  negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di indonesia.
2. Dapat  diketahui  bahwa  variabel  uang  elektronik  memberikan  dampak  yang  signifikan terhadap inflasi dalam jangka panjang dengan nilai t-statistik sebesar -3,516 dan 3,102. Artinya  volume  trasaksi  uang  elektronik  dapat  memengaruhi  penurunan  inflasi  di Indonesia dan nominal transaksi uang elektronik memberikan dampak kenaikan terhadap inflasi di indonesia.
3. Dapat diketahui variabel uang elektronik memberikan dampak yang signifikan terhadap suku bunga birate dalam jangka panjang dengan nilai t-statistiknya sebesar -3,436 dan
ISSN 2746-3249
2,949, artinya volume trasaksi uang elektronik dapat mempengaruhi penurunan terhadap suku  bunga  dan  nominal  transaksi  uang  elektronik  dapat  mempengaruhi  kenaikan terhadap suku bunga bank di Indonesia.
4. Dapat  diketahui  variabel  uang  elektronik  secara  berurutan juga  memberikan  pengaruh signifikan terhadap M2 dengan t-statistik sebesar 2,986 dan -2,752, yang artinya volume transaksi  uang  elektronik  memberikan  dampak  yang  positif  terhadap  jumlah  uang beredar,  sedangkan  nominal  transaksi  uang  elektronik  memberikan  dampak  negatif terhadap jumlah uang beredar.

## Hasil Pengujian Hipotesis

## Impuls Response Function
Impulse Response Function memberikan gambaran bagaimana respon suatu variabel di masa  mendatang  terjadi  gangguan  pada  satu  variabel  lainnya.  Hasil  pengujian  IRF  akan menunjukkan  respon  positif  atau  negatif  dari  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian. Adapun hasil analisis IRF yang telah disajikan dalam bentuk grafik dengan jangka waktu 36 periode sebagai berikut.
-.001 .000 .001 .002 .003 .004 .005 5 10 15 20 25 30 35 LNVUE LNNUE Response of LNPDB to Innovations -.020 -.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 5 10 15 20 25 30 35 LNVUE LNNUE Response of LNINF to Innovations -.008 -.004 .000 .004 .008 .012 .016 .020 .024 5 10 15 20 25 30 35 LNVUE LNNUE Response of LNBIR to Innovations -.001 .000 .001 .002 .003 .004 .005 .006 5 10 15 20 25 30 35 LNVUE LNNUE Response of LNM2 to Innovations Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations Gambar 2 Impuls Response Function Indikator Kebijakan Moneter Terhadap Uang Elektronik
Sumber: Eviews 10, Hasil Olah Data
Pada  gambar  2  menunjukkan  hasil  dari Impuls  Response  Function variabel makroekonomi  terhadap  shock  yang  diberikan  oleh  variabel  uang  elektronik,  berikut penjelasannya:
1. Diketahui respon pertumbuhan ekonomi terhadap shock variabel volume transaksi uang elektronik periode ke-1 sampai periode ke-5 menunjukkan trend positif. Pada periode ke- 6 hingga periode ke-36 respon pertumbuhan ekonomi berjalan stabil dengan trend positif. Sedangkan,  respon  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  shock  variabel  nominal  transaksi
ISSN 2746-3249
uang  elektronik  pada  periode  ke-4  hingga  periode  ke-10  menunjukkan  trend  negatif karena  garis  IRF  berada  dibawah  garis  horizontal.  Baru,  kembali  menunjukkan  trend positif pada periode ke-11 hingga periode ke-36.
2. Diketahui respon inflasi terhadap shock variabel volume transaksi uang elektronik pada periode ke-4 sampai periode ke-17 menunjukkan trend negatif, karena garis IRF berada dibawah  garis  horizontal.  Setelah  periode  ke-17  hingga  periode  ke-36  respon  inflasi kembali  menunjukkan  trend  positif.  Adapun respon  inflasi  terhadap shock variabel nominal transaksi uang elektronik dari periode ke-1 sampai periode ke-3 menunjukkan trend  negaif.  Hingga  memasuki  periode  ke-28  sampai  dengan  periode  ke-36  respon inflasi berjalan stabil dengan trend negatif.
3. Diketahui respon suku bunga terhadap shock variabel volume transaksi uang elektronik dari  periode  ke-1  sampai  periode  ke-24 menunjukkan  trend  positif.  Hingga memasuki periode ke-25 sampai periode ke-36 respon pertumbuhan ekonomi berjalan stabil dengan trend  positif.  Sedangkan,  untuk  respon  suku  bunga  terhadap shock variabel  nominal transaksi uang elektronik pada pada periode ke-3 mulai mengalami penurunan, namun masih menunjukkan trend yang positif hingga periode ke-5. Baru memasuki periode ke- 6 hingga periode ke-36 respon suku bunga menunjukkan trend negatif.
4. Diketahui  respon  jumlah  uang  beredar  terhadap shock variabel  volume  dan  nominal transaksi  uang  elektronik  pada  periode  pertama  hingga  ke-2  secara  bersama-sama menunjukkan trend positif. Namun, memasuki periode ke-3 sampai dengan periode ke- 19  respon  JUB  terhadap shock volume  transaksi  uang  elektronik  mulai  menunjukkan trend negatif. Baru pada periode ke-20 hingga periode ke-36 respon JUB menunjukkan trand positif. Sedangkan, respon JUB terhadap shock nominal transaksi uang elektronik pada periode ke-3 hingga periode ke-36 terus bergerak dengan trand positif.

## Variance Decomposition
Untuk  mengetahui  seberapa  besar  kontribusi  setiap  variabel  uang  elektronik,  maka digunakan Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD).  Hasil  dari  FEVD  untuk penelitian ini disajikan pada tabel 6 hingga 9 sebagai berikut.
Tabel  6  menunjukkan  tentang  hasil  uji variance  decomposition untuk  variabel pertumbuhan  ekonomi.  dari  hasil  tabel  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  kontribusi  masih didominasi oleh variabel PDB itu sendiri, sebesar 94,59% pada periode ke-3, namun cenderung mengalami  penurunan.  Sementara  itu  kontribusi  dari  volume  transaksi  uang  elektronik berkontribusi  sebesar  19,81%  pada  periode  ke-36,  sedangkan  nominal  transaksi  uang elektronik hanya berkontribusi sebesar 3,96% pada periode ke-36.
Tabel 6 Variance Decomposition Variabel PDB Periode LNPDB LNINF LNM2 LNBIR LNVUE LNNUE 3 94,59 1,42 0,22 0,37 3,32 0,08 6 85,86 2,45 0,30 1,04 10,10 0,25 9 79,28 2,25 0,56 3,29 14,29 0,34 12 73,96 2,07 0,99 6,20 16,45 0,32 15 69,25 1,93 1,48 9,35 17,62 0,37 18 64,96 1,79 1,93 12,48 18,27 0,58 21 61,03 1,67 2,30 15,41 18,64 0,94 24 57,46 1,56 2,60 18,06 18,89 1,43 27 54,22 1,46 2,82 20,40 19,10 2,01
30 51,30 1,37 2,97 22,42 19,31 2,64 33 48,66 1,29 3,07 24,15 19,54 3,30 36 46,27 1,23 3,13 25,61 19,81 3,95

## Sumber: Hasil Olah Data
Pada hasil uji FEVD tabel 7 terlihat bagaimana kontribusi dari variabel uang elektronik dalam  mempengaruhi  dinamika  inflasi  di  Indonesia.  Berkaitan  dengan  transaksi  uang elektronik, nominal transaksi uang elektronik memberikan kontribusi yang paling signifikan yaitu sebesar 1,34% pada periode ke-3 dan terus mengalami kenaikan hingga sebesar 4,37% pada periode ke-36. Sedangkan, volume transaksi uang elektronik hanya berkontribusi sebesar 0,25% pada periode ke-36.
Tabel 7 Variance Decomposition Variabel Inflasi Periode LNPDB LNINF LNM2 LNBIR LNVUE LNNUE 3 0,50 97,85 0,18 0,03 0,11 1,34 6 0,47 95,97 1,20 0,15 0,09 2,13 9 0,60 93,85 2,55 0,29 0,10 2,61 12 0,59 92,05 3,84 0,41 0,11 3,01 15 0,55 90,50 4,99 0,52 0,10 3,33 18 0,52 89,17 5,98 0,65 0,10 3,58 21 0,50 88,00 6,85 0,79 0,10 3,77 24 0,48 86,96 7,59 0,94 0,10 3,93 27 0,46 86,01 8,23 1,12 0,12 4,06 30 0,45 85,13 8,79 1,31 0,15 4,17 33 0,44 84,29 9,29 1,52 0,19 4,27 36 0,43 83,48 9,73 1,74 0,25 4,37

## Sumber: Hasil Olah Data
Tabel 8 menjelaskan tentang hasil uji variance decomposition variabel selanjunya yaitu suku bunga atau birate. Berkaitan dengan transaksi uang elektronik, pada tabel 8 menunjukkan hasil volume transaksi uang elektronik memberikan kontribusi yang paling besar yaitu sebesar 0,64%  dan  terus  mengalami  kenaikan  yang  signifikan  menjadi  sebesar  17,13%  pada  akhir periode. Disamping itu, nominal transaksi uang elektronik memberikan kontribusi paling kecil, dimana variabel uang elektronik ini hanya berkontribusi sebesar 0,07 pada periode ke-3 dan perlahan mengalami kenaikan menjadi 0,75% pada periode akhir.
Tabel 8 Variance Decomposition Variabel Birate Periode LNPDB LNINF LNM2 LNBIR LNVUE LNNUE 3 0,35 14,43 83,46 1,04 0,64 0,07 6 0,54 29,67 66,58 0,68 2,48 0,04 9 0,42 38,01 56,79 0,45 4,29 0,03 12 0,32 42,23 50,91 0,41 6,07 0,06 15 0,26 44,22 47,08 0,51 7,83 0,10 18 0,24 44,98 44,40 0,69 9,52 0,17 21 0,23 45,08 42,42 0,90 11,11 0,25 24 0,24 44,82 40,88 1,14 12,58 0,34 27 0,25 44,37 39,65 1,37 13,92 0,44 30 0,26 43,85 38,63 1,59 15,12 0,54 33 0,28 43,32 37,78 1,80 16,18 0,65 36 0,29 42,79 37,06 1,99 17,13 0,75

## Sumber: Hasil Olah Data
Pada  tabel  9  menunjukkan  bahwa  nominal  transaksi  uang  elektronik  mendominasi kontribusi  dalam  mempengaruhi  jumlah  uang  beredar  M2.  Pada  periode  ke-36,  nominal
ISSN 2746-3249
transaksi  uang  elektronik  memberikan  konstribusi  sebesar  14,67%.  Sementara  itu,  volume transaksi uang elektronik hanya mengalami pertumbuhan konstribusi yang relatif kecil, yaitu hanya sebesar 0,42% saja pada periode ke-36.
Tabel 9 Variance Decomposition Variabel M2 Periode LNPDB LNINF LNM2 LNBIR LNVUE LNNUE 3 3,22 0,18 0,25 95,99 0,11 0,25 6 5,37 0,28 0,14 92,57 0,19 1,45 9 5,71 0,67 0,09 90,20 0,27 3,05 12 5,42 1,16 0,07 88,31 0,29 4,75 15 5,03 1,70 0,08 86,49 0,26 6,43 18 4,68 2,30 0,12 84,64 0,22 8,04 21 4,38 2,96 0,20 82,77 0,19 9,51 24 4,13 3,68 0,30 80,87 0,18 10,83 27 3,93 4,47 0,43 78,97 0,19 12,00 30 3,75 5,32 0,57 77,09 0,24 13,03 33 3,61 6,20 0,73 75,24 0,31 13,91 36 3,49 7,10 0,89 73,44 0,42 14,67 Sumber: Hasil Olah Data
Dari  hasil variance  decomposition ini  dapat  ditarik  kesimpulan,  secara  umum shocks uang elektronik memberikan kontribusi dalam memengaruhi kondisi pertumbuhan ekonomi, inflasi, suku bunga dan jumlah uang beredar di Indonesia dalam jangka waktu yang panjang.

## Hasil Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis data dan uji hipotesis yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa  kehadiran  transaksi  uang  elektronik  memberikan  efek  terhadap  efektivitas  kebijakan moneter.  Disamping  memberikan  efek  positif,  transaksi  uang  elektronik  juga  memiliki pengaruh terbalik terhadap efektivitas kebijakan moneter. Hal tersebut dibuktikan pada hasil IRF, di mana shock dari nominal transaksi uang elektronik akan direspon negatif oleh inflasi dan suku bunga dalam kurun waktu 36 periode atau setara dengan 36 bulan lamanya. Periode yang  dimaksud  adalah  jangka  waktu  yang  diperlukan  oleh  suatu  variabel  dalam  menerima shock atau guncangan yang diberikan oleh variabel lainnya dalam permodelan.
Adapun  detail  hasil  yang  ditemukan  dalam  penelitian ini  yaitu  pertama,  dalam  jangka panjang  volume  transaksi  uang  elektronik  memberikan  kontribusi  yang  cukup  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan  suku  bunga.  Dimana  kontribusi  yang  diterima  oleh pertumbuhan ekonomi sebesar 19,81%, sedangkan kontribusi yang diterima oleh suku bunga adalah sebesar 17,13% dalam kurun waktu 36 bulan. Selain memberikan efek positif terhadap pertumbuhan ekonomi dan suku bunga, kenaikan volume transaksi uang elektronik juga akan memberikan dampak inflasioner. Adapun sifat uang elektronik yang mudah dan cepat dalam melakukan transaksi dapat membuat perputaran uang di masyarakat meningkat. Hal tersebut dapat mendorong  konsumsi  juga  ikut  meningkat.  Yang artinya  kemunculan  uang elektronik dapat  mendorong  konsumsi  masyarakat, tingkat  konsumsi  yang  tinggi  tersebut  secara terus- menerus akan menimbulkan kenaikan inflasi (Jati, 2015).
Sementara itu, pada nominal transaksi uang elektronik terhadap inflasi dalam penelitian ini mandapat respon negatif. Penurunan inflasi yang disebabkan oleh nominal transaksi uang elektronik  akan  menaikkan  pertumbuhan  ekonomi  meskipun  hasil  menemukan  bahwa pertumbuhan ekonomi tidak bergerak secara signifikan atau konstribusi yang diterima relatif rendah. Selain penurunan terhadap inflasi, dalam jangka panjang kenaikan nominal transaksi
ISSN 2746-3249
uang  elektronik  juga  akan  menyebabkan  suku  bunga  mengalami  penurunan.  Dikarenakan korelasi uang elektronik yang tidak bersifat inflator sehingga suku bunga cenderung bergerak turun (Qori'ah C. G., Indrawati, Wardhono,  Nasir, 2020).  Penelitian ini juga menemukan bahwa  nominal  transaksi  uang  elektronik  cukup  dominan  dalam  mempengaruhi  M2  secara positif sebagai proksi dari jumlah uang beredar.  Karena peningkatan nominal transaksi uang elektronik sejalan dengan meningkatnya uang kartal yang diedarkan oleh Bank Indonesia.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Dari hasil analisis dan uji hipotesis terdapat beberapa kesimpulan yang telah disusun oleh peneliti. Pertama, masing-masing indikator kebijakan moneter merespon positif dampak yang ditimbulkan oleh volume transaksi uang elektronik dalam jangka panjang, yang artinya apabila terjadi kenaikan pada volume transaksi uang elektronik maka akan menyebabkan efektifitas kebijakan moneter mengalami peningkatan.
Kedua,  nominal  transkasi  uang  elektronik  memiliki  respon  yang  bervariasi  terhadap indikator  kebijakan  moneter.  Artinya  apabila  terjadi  kenaikan  pada  nominal  transaksi  uang elektronik  maka  akan  menyebabkan  kenaikan  maupun  penurunan  pada  efektifitas  kebijakan moneter di Indonesia.

## Implikasi Penelitian
Adapun  implikasi  yang  didapat  dalam  penelitian  ini  yaitu,  sebagai  alat  transaksi pembayaran,  uang  elektronik  memberikan  dampak  yang  bervariasi  terhadap  variabel makroekonomi. Salah satunya berupa kenaikan inflasi yang tentu akan diikuti oleh suku bunga. Nyatanya kenaikan suku bunga yang diakibatkan oleh transaksi uang elektronik tidak mampu menekan  pertumbuhan  uang  beredar  di  masyarakat.  Sehingga  pemerintah  dan  bank  central perlu  cermat  dalam  mengatur  pola  kebijakan  moneter  secara  makro  maupun  mikro  agar peningkatan  uang  elektronik  tersebut  nantinya  tidak  menghambat  jalannya  pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank  Indonesia.  (2022). Statistik  Sistem  Pembayaran  dan  Infrastruktur  Pasar  Keuangan (SPIP) . Retrieved Juni 03, 2022, from bi.go.id:
https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/spip/Default.aspx
Boediono.  (1997). Ekonomi  Makro:  Seri  Sinopsis  Pengantar  Ilmu  Ekonomi. Yogyakarta: BPFE.
Costa, C.,  De Grauwe, P. (2001, February). Monetary Policy in a Cashless Society. Retrieved from www.cepr.org/pubs/dps/DP2696
Ekananda  ,  M.  (2018). Analisis  ekonometrika  untuk  keuangan  (untuk  penelitian  bisnis  dan keuangan) (Buku 1 ed.). Jakarta, Indonesia: Penerbit Salemba Empat.
Eksyar,  S.,  Apribadi,  I.,    Novita,  E.  (2020).  Implementasi  Kebijakan  Moneter  Ekonomi Indonesia Periode 2003-2009 (Studi Pemikiran M. Umer Chapra). Al-Kharaj: Jurnal Ekonomi, Keuangan Bisnis Syariah, 2 (1), 43-54.
doi:https://doi.org/10.47467/alkharaj.v2i174.
Enders, W. (2004). Applied Econometric Time Series (Second Edition ed.). John Wiley  Sons. Fidaus, M. (2020). Aplikasi Ekonometrika dengan E-Views, Stata, dan R (1 ed.). Bogor: PT Penerbit IPB Press.
Gali, J. (2015). Monetary policy, inflation, and the business cycle: An introduction to the new Keynesian framework and its applications (2nd ed.). Princeton University Press.
Indrawati, Y., Adhitya, W., Qori'ah, C. G.,  Nasir, M. A. (2019). The Impact of E-Money Diffusion on the Monetary Policy Effectiveness: Evidence from Indonesia. Advances in Economics,
Business and Management Research, 23 , 237-241. doi:https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200606.040. Jati, W. R. (2015). Less Cash Society: Menakar Mode Konsumerisme Baru Kelas Menengah Indonesia. Jurnal Sosioteknologi, 14 (2), 102-121.
doi:https://doi.org/10.5614/sostek.itbj.2015.14.
Kasmir.  (2012). Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Lainnya. Jakarta:  Peneribit  RajaGrafindo Persada.
Lenka,  S.  K.,    Bairwa,  A.  K.  (2016).  Does  financial  inclusion  effect  monetary  policy  in
SAARC contries? Cogent EconomicsFinance, 4 (1). doi:https://doi.org/10.1080/23322039.2015.1127011 Lestari , P.,  Nofriantika, N. (2018). Literasi Uang Elektronik di Kalangan Mahasiswa. Jurnal Riset dan Kajian Keislaman, 7 (1), 94-109. doi:https://doi.org/10.35878/islamicreview.v7i1.138.
Mankiw, N. G. (2006). Makroekonomi. Jakarta: Erlangga. Mankiw, N. G. (2007). Makroekonomi (Edisi Keenam ed.). Jakarta: Erlangga.
Masih, A. M.,  Masih, R. (1996). Energy consumption, real income, and temporal causality:
Result  from  a  multi-country  study  based  on  cointegration  and  error-correction modelling techniques. Energy Economics, 18 (3), 165-183. doi:https://doi.org/10.1016/0140-9883(96)00009-6
Narayan,  P.  K.  (2007).  Is  money  targeting  an  option  for  Bank  Indonesia? Journal  of  Asian Economics, 18 (5), 726-738. doi:https://doi.org/10.1016/j.asieco.2007.06.002 Natsir, M. (2009). Analisis Empiris Efektivitas Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter Di Indonesia  Melalui  Jalur  Ekspetasi  Inflasi  Periode  1990:2-2007:1. EKUITAS  (Jurnal Ekonomi dan Keuangan), 13 (3), 288-307.
doi:https://doi.org/10.24034/j25485024.y2009.v13.i3.385
Pohan,  A.  (2008). Kerangka  Kebijakan  Moneter    Implementasinya  Di  Indonesia (Edisi Pertama ed.). Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Qori'ah, C. G., Indrawati, Y., Wardhono, A.,  Nasir, M. A. (2020). Dampak Perkembangan Uang elektronik terhadap Efektivitas Kebijakan Moneter di Indonesia. Jurnal Ekonomi Indoensia, 9 (3), 265-277. doi:https://doi.org/10.52813/jei.v9i3.45. Qori'ah, C. G., Indrawati, Y., Wardhono, A.,  Nasir, M. A. (2020). Dampak Perkembangan Uang elektronik terhadap Efektivitas Kebijakan Moneter di Indonesia. Jurnal Ekonomi Indoensia, 9 (3), 265-277. doi:https://doi.org/10.52813/jei.v9i3.45 Rahardja,  P.,    Manurung,  M.  (2008). Pengantar  Ilmu  Ekonomi  (Mikroekonomi  dan Makroekonomi) (Edisi Ketiga ed.). Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Ratu,  I.  K.,  Fasa,  M.  I.,    Suharto.  (2022).  Meningkatnya  Transaksi  Pembayaran  Uang Elektronik Berbasis Server di Masa Pandemi Covid-19 Berdasarkan Perspektiv Syariah.
An-Nisbah: Jurnal Perbankan Syariah, 3 (1), 63-82.
doi:https://doi.org/10.51339/nisbah.v3i1.405
Safitri, K. (2020, Juni 18). Transaksi Digital Melonjak 64,48 Persen Saat PSBB . Retrieved juli
15, 2022, from Kompas.com: https://amp.kompas.com/money/read/2020/06/18/180000126/transaksi-digital- melonjak-64-48-persen-saat-psbb
Sims,  C.  A.  (1980).  Macroeconomics  and  reality. Econometrica,  48 (1),  1-48. doi:https://doi.org/10.2307/1912017
ISSN 2746-3249
Sukmonkongsamoe, C. (2019). Rise in e-money adpotion and its monetary policy implication:
A cross-country analysis. Retrieved from
https://www.bot.or.th/Thai/Segmentation/Student/setthatat/DocLib
Tule, M. K.,  Oduh, M. O. (2017). Financial innovations and the future of monetary policy in  Nigeria. Economics  of  Innovation  and  New  Technology,  26 (5),  453-476. doi:https://doi.org/10.1080/10438599.2016.1229854.