MSEJ, 3(2) 2022: 454-465, http://journal.yrpipku.com/index.php/msej Copyright © 2022 THE AUTHOR(S). This article is distributed under a a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International license

## Does Non-Cash Payments Affect The Inflation Rate In Indonesia?

## Apakah Pembayaran Non Tunai Berpengaruh Terhadap Tingkat Inflasi Di Indonesia ?
Jihan Lucky Soraya 1 , Muhammad Hasyim Ibnu Abbas 2
Universitas Negeri Malang 1,2 Jihan.lucky.1804326@students.um.ac.id 1 , Muhammad.hasyim.fe@um.ac.id 2

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  was  to  measure  the  effect  of  interest  rates,  debit  card  volume,  credit  card volume, and e-money volume on inflation in Indonesia from 2016 to 2020. The researcher raises the issue of  a  research  gap  in  relation  to  previous  studies,  specifically  the  COVID-19  pandemic  that  occurred  in Indonesia and was one of the factors contributing to the increase in cashless payments. The study used secondary data in the form of time series between January 2016 and December 2020. Multiple linear regression  with  an  Error  Correction  Model  (ECM)  approach  was  employed  for  the  investigation. Additionally,  the  classical  hypothesis  test  was  conducted  using  the  normality,  multicollinearity, autocorrelation, and heteroscedasticity tests. The results showed that interest rate variables and debit card transaction volume variables had a positive and significant effect both in the short and long term, while credit card transaction volume variables and emoney transaction volume variables had negative and significant  effects  both  in  the  short  and  long  term.  These  differences  come  from  the  effects  of  each independent variable on the dependent variable of inflation as a result of the annual changes in Indonesia's economic situation.
Keywords : Interest Rates, Debit Card, Credit Card, E-money, Inflation, ECM

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel suku bunga, volume transaksi kartu debit, volume transaksi kartu kredit, dan volume transaksi e-money terhadap inflasi yang ada di Indonesia pada tahun 2016-2020. Permasalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah adanya research gap dengan penelitian terdahulu yaitu fenomena covid-19 yang terjadi di Indonesia dan menjadi salah satu faktor dari peningkatan pembayaran non tunai. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder berbentuk time series pada periode Januari 2016-Desember 2020. Analisis yang digunakan ialah analisis regresi linear berganda dengan pendekatan Error Correction Model (ECM), selain itu juga dilakukan uji asumsi  klasik  menggunakan  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  dan  uji heteroskedastisitas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  suku  bunga  dan  variabel  volume transaksi kartu debit berpengaruh secara positif dan signifikan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang,  sedangkan  variabel  volume  transaksi  kartu  kredit  dan  variabel  volume  transaksi emoney berpengaruh negatif dan signifikan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Hasil dari setiap variabel independen terhadap variabel dependen inflasi memiliki perbedaan karena adanya perubahan kondisi ekonomi di Indonesia  yang terjadi di setiap tahunnya.
Kata Kunci : Suku Bunga, Kartu Debit, Kartu Kredit, E-money , Inflasi, ECM

## 1. Pendahuluan
Perkembangan perekonomian dalam makroekonomi yang selalu menjadi perhatian bagi pemerintah  adalah  tingkat  inflasi.  Inflasi  digunakan  sebagai  indikator  untuk  mencerminkan stabilitas ekonomi yang terjadi di dalam negara. Tingkat inflasi yang cenderung rendah dan stabil akan  menjadi  tolak  ukur  pertumbuhan  ekonomi.  Gejolak  yang  terjadi  baik  dari  segi  sosial, ekonomi, dan politik yang ada di masyarakat baik di dalam maupun di luar negeri akan berkaitan dengan  masalah  inflasi  (Mankiw,  2006).  Hal  ini  sesuai  dengan  tujuan  Bank  Indonesia  dan pemerintah berdasarkan UU No.6 Tahun 2009 mengenai sasaran utama Bank Indonesia yaitu menjaga laju inflasi di tengah perubahan perekonomian dan Peraturan Mentri Keuangan (PMK) No.124/PMK.010/2017 yaitu mencapai kestabilan nilai mata uang dan menargetkan laju inflasi dibawah 3,5% pada tahun 2019 hingga 2021, dan salah satu cara yang dapat dilakukan untuk
mengendalikan inflasi adalah mengatur perputaran uang di Indonesia. Perputaran uang yang ada  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh  perkembangan  sistem  pembayaran  yang  berubah  seiring berjalannya waktu, yang diawali dengan pembayaran tunai saat ini sudah digantikan dengan alat pembayaran non tunai.
Alat pembayaran non tunai semakin diminati karena memudahkan masyarakat sehingga lebih  efektif  dan  efisien  dibandingkan  menggunakan  alat  pembayaran  konvensional.  Alat pembayaran non tunai tidak hanya efektif dan mudah, tetapi alat pembayaran non tunai juga dimaksudkan  untuk  meminimalisir  adanya  tindak  kejahatan  yang  terjadi  karena  penggunaan uang tunai (Rahayu & Nugroho, 2019). Alat pembayaran non tunai yang dapat digunakan untuk mengukur inflasi yang ada di Indonesia adalah volume transaksi kartu debit, volume transaksi kartu kredit, dan volume transaksi emoney . Sejak tahun 2014 Bank Indonesia menggalakkan Gerakan  Nasional  Non  Tunai  (GNTT),  selanjutnya  2016  Bank  Indonesia  meresmikan National Payment Gateway (NPG), selanjutnya tahun 2019 Bank Indonesia meresmikan Quick Response Indonesia Standard (QRIS) (Fadillah & Munawar, 2020). Hal ini juga dilanjutkan sejak awal 2020 dimana  adanya  fenomena  covid-19  di  Indonesia,  berdasarkan  keputusan  Menteri  Kesehatan nomor  HK.01.07/MENKES/382/2020  masyarakat  dianjurkan  untuk  melakukan  upaya mengurangi  kontak  langsung  dan  menggunakan  pembayaran  non  tunai  atau  sistem cashless agar mengurangi penularan virus.

## Gambar 1. Volume Transaksi Pembayaran Non Tunai di Indonesia Pada Periode Tahun 2016 Hingga 2020
Sumber : Bank Indonesia, data diolah
Pembayaran non tunai memiliki pengaruh terhadap perputaran uang atau velocity of money yang  ada  di  Indonesia.  Alat  pembayaran  non  tunai  memiliki  mekanisme  yang  cepat, sehingga akan menyebabkan perputaran uang atau velocity of money yang ada di Indonesia semakin tinggi intensitasnya, hal ini akan mempengaruhi tingkat inflasi yang ada di Indonesia (Ady,  2016).  Hal  ini  menyebabkan  pembayaran  non  tunai  menggunakan  kartu  dan  uang elektronik ( emoney ) menjadi bagian dari pergerakkan inflasi yang ada di Indonesia. Berdasarkan Gambar 1 diatas dapat dilihat bahwa pertumbuhan volume transaksi pembayaran non tunai di Indonesia terus mengalami fluktuasi sejak bulan Januari 2016 hingga bulan Desember 2020. Hal ini berarti pertumbuhan volume transaksi pembayaran non tunai tersebut membuktikan kinerja Bank Indonesia dalam menerbitkan sistem pembayaran elektronik sudah diterima dengan baik oleh  masyarakat.  Penggunaan  pembayaran  non  tunai  masih  terbilang  baru,  tetapi perkembangannya  bisa  dikatakan  sangat  pesat  dan  diharapkan  dapat  mendorong  laju perekonomian yang ada di Indonesia. Kehadiran pembayaran non tunai yang masih baru sangat menarik  bagi  masyarakat  dan  mendorong  pertumbuhan  ekonomi,  hal  ini  berdasarkan  dari transaksi pembayaran non tunai menggunakan kartu dan e-money yang terus meningkat (Khairi &  Gunawan,  2019).  Peningkatan  pembayaran  non  tunai  memiliki  pengaruh  bagi  pemerintah karena dalam jangka panjang dapat mengurangi biaya dalam mencetak uang tunai (Nursari dkk, 2019).
Gambar 2. Pertumbuhan Suku Bunga (%) di Indonesia Pada Periode Tahun 2016 Hingga 2020 Sumber : Bank Indonesia, data diolah
Berdasarkan  pertumbuhan  pembayaran  non  tunai  menggunakan  kartu  dan  uang elektronik  ( emoney )  yang  terjadi  setiap  tahunnya  maka  akan  diikuti  dengan  pengendalian kebijakan moneter yaitu suku bunga yang ada di Indonesia. Gambar 2 menunjukkan tingkat suku bunga yang berfluktuasi di Indonesia sejak bulan Januari 2016 hingga Desember 2020. Fluktuasi yang  terjadi  pada  tingkat  suku  bunga  dipengaruhi  oleh  adanya  perubahan  kebijakan  Bank Indonesia dalam menentukan suku bunga, yaitu BI Rate yang berubah menjadi BI- 7 Days Repo Rate. Suku bunga merupakan instrumen yang digunakan Bank Indonesia untuk mengendalikan inflasi dimana pada saat angka inflasi tinggi maka Bank Indonesia akan menurunkan suku bunga untuk meredam inflasi (Ningsih & Kristiyanti, 2018).
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijabarkan  di  atas,  maka  peneliti  ingin mengetahui hubungan antara suku bunga, volume transaksi kartu debit, volume transaksi kartu kredit, dan volume transaksi emoney terhadap inflasi yang terjadi di Indonesia. Peneliti juga ingin melihat perubahan perputaran uang yang terjadi karena adanya pembayaran non tunai baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Teori Inflasi
Inflasi adalah suatu kondisi yang menyebabkan meningkatnya harga barang dan jasa yang terjadi secara terus menerus. Inflasi merupakan persentase kenaikan tingkat harga-harga barang dan jasa selama periode waktu tertentu (Hasyim, 2016). Kenaikan harga yang disebabkan oleh inflasi harus terjadi secara meluas, dengan naiknya harga satu atau dua barang saja tidak dapat dikatakan sebagai inflasi, seperti naiknya harga beras dan daging ini tidak bisa dikatakan sebagai inflasi  kecuali  bila  kenaikan  harga  barang  tersebut  meluas  pada  barang  lainnya.  Inflasi menyebabkan kenaikkan harga barang dan jasa secara meluas, dimana kenaikkan harga karena musiman atau hanya terjadi sekali saja tidak dapat dikatakan sebagai inflasi (Kalalo dkk., 2016).

## Teori Inflasi Irving Fisher, Keynes, dan Milton Friedman
Teori  inflasi  Irving  Fisher  adalah  inflasi  dapat  terjadi  karena  jumlah  uang  yang  beredar, dengan asumsi bahwa kecepatan perputaran uang dan volume barang terjadi secara konstan. Sedangkan,  Keynes  mendefinisikan  bahwa  inflasi  tidak  hanya  disebabkan  oleh  jumlah  uang. Menurut  teori  ini  inflasi  terjadi  karena  tingkat  harga  dan  pasokan  uang  meningkat  secara bersamaan.  Berdasarkan  teori  Keynes  terdapat  pendapat  Milton  Friedman  yang  sama  yang dikemukakan  dalam  teori  kuantitas  modern.  Milton  Friedman  mendefinisikan  bahwa perputaran  uang  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  dan  terjadinya  inflasi  sebagai  masalah moneter (Mishkin, 2017).  Inflasi sebagai keadaan dari naiknya harga secara terus-menerus yang mempengaruhi setiap orang, pemerintahan, dan dunia usaha.

## Suku Bunga
Suku bunga adalah instrumen yang digunakan oleh Bank Indonesia dalam mengendalikan tingkat  inflasi  yang  ada  di  Indonesia  dengan  menerbitkan  BI-  7 Days  Repo  rate .  Suku  bunga merupakan variabel perekonomian yang harus diamati secara cermat karena dampaknya yang luas,  variabel  suku  bunga  dapat  mempengaruhi  kehidupan  masyarakat  sehari-hari  dan kesehatan  perekonomian  (Indriyani,  2016).  Suku  bunga  digunakan  sebagai  tolak  ukur  dalam kegiatan perekonomian yang ada di dalam negara. Suku bunga sebagai indikator yang dapat mempengaruhi  arus  keuangan  perbankan,  investasi,  pergerakan currency ,  dan  inflasi  yang terjadi pada suatu negara. Jika tingkat inflasi yang terjadi di Indonesia sedang tinggi, maka Bank Indonesia  juga  akan  menurunkan  suku  bunga  untuk  meredam  tingkat  inflasi,  begitupun sebaliknya.

## Alat Pembayaran Menggunakan Kartu
Instrumen pembayaran non tunai dapat dilakukan dengan alat pembayaran menggunakan kartu (APMK), dimana alat pembayaran menggunakan kartu yang paling banyak digunakan oleh masyarakat  Indonesia  adalah  kartu  debit  dan  kartu  kredit.  Kartu  debit  menggunakan  sistem operasional real-time, sehingga  pada  saat  melakukan  transaksi  maka  uang  yang  ada  akan langsung  terhitung  dalam  perputaran  uang.  Kartu  debit  adalah  alat  pembayaran  yang  telah berkembang dan menggantikan alat pembayaran konvensional, atau dikenal juga dengan alat pembayaran menggunakan kartu ( card-based ) (Swasti, 2017). Bank Indonesia (2012) kartu debit adalah  alat  pembayaran  non  tunai  yang  bisa  digunakan  untuk  transaksi  pembayaran  dalam kegiatan  ekonomi  yang  dilakukan  termasuk  pembayaran  pembelanjaan,  dimana  jumlah transaksi dibayar dengan mengurangi secara langsung simpanan pemegang kartu. Kartu debit merupakan jenis account based card yang dananya berasal dari akun bank nasabah itu sendiri (Ismanda,  2019).  Kartu  kredit  sebagai  alat  pembayaran  non  tunai  yang  digunakan  untuk melakukan pembayaran, dimana kewajiban pemegang kartu dipenuhi dahulu oleh penerbit, dan pemegang kartu harus melakukan pembayaran pada waktu yang telah di sepakati baik secara tunai maupun angsuran.

## Pertumbuhan Transaksi E-money
Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia (PBI) No. 11/12/PBI/2009 pada tanggal 13 April 2009, maka sejak tanggal 13 April peraturan uang elektronik sudah terpisah dari peraturan alat pembayaran  menggunakan  kartu  (APMK).  Peraturan  Bank  Indonesia  (PBI)  No.  11/12/2009 mengatur  mengenai  peralihan  perizinan,  tata  cara  pengawasan  dan  penyelenggaraan,  serta peningkatan teknologi dan keamanan. Penerbitan emoney di Indonesia sendiri disediakan oleh berbagai pihak, baik melalui perbankan seperti Flazz dan Brizzi , operator seluler seperti T-Cash , dan pihak swasta seperti Gopay dan OVO. Uang elektronik ( E-money ) merupakan uang yang digunakan dalam transaksi secara elektronik, dengan keunggulan yang efektif dan efisien dalam penggunaanya  maka  diharapkan  dapat  mengoptimalkan  pertumbuhan  ekonomi  yang  ada  di Indonesia. Efisiensi waktu yang diberikan dari penggunaan e-money memberikan time saving bagi  para  penggunanya,  sehingga  efisiensi  dan  efektivitas  penggunaan e-money dapat meningkatkan produktivitas (Ghassani & Hilyah, 2017).
Berdasarkan  teori  dan  penemuan-penemuan  yang  telah  dikemukakan  diatas,  maka peneliti merumuskan hipotesis untuk penelitian ini sebagai kesimpulan sementara yang dapat diajukan. Hipotesis-hipotesis tersebut adalah :
H 1 Suku bunga berpengaruh secara signifikan terhadap Inflasi yang ada di Indonesia pada tahun 2016-2020 H 2 Alat Pembayaran Menggunakan Kartu berpengaruh secara signifikan terhadap Inflasi yang ada di Indonesia pada tahun 2016-2020
H 3 Pertumbuhan transaksi e-money berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi yang ada di Indonesia pada tahun 2016-2020

## 3. Metode Penelitian
Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  kuantitatif. Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data yang sudah tersedia baik dalam bentuk dokumen/publikasi/laporan dari instansi yang bersangkutan. Bentuk data pada penelitian  ini ialah data time series dari variabel suku bunga, volume transaksi kartu debit, volume transaksi kartu kredit, dan volume transaksi e-money pada periode bulan Januari 2016-Desember 2020. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari publikasi Bank Indonesia melalui website resmi www.bi.go.id. Data sekunder tersebut ialah suku bunga, volume transaksi kartu  debit,  volume  transaksi  kartu  kredit,  volume  transaksi e-money dan  Inflasi. Dalam penelitian ini, data yang digunakan diperoleh dari laporan bulanan variabel yang digunakan yang telah  dipublikasikan  pada  website  resmi  Bank  Indonesia  yang  kemudian  akan  diolah menggunakan software Eviews10.
Penelitian ini menggunakan pendekatan model koreksi kesalahan atau Error Correction Model (ECM). Error Correction Model (ECM)  merupakan salah satu metode time series yang paling sering digunakan dalam penelitian, terutama penelitian dalam bidang ekonomi. Analisis data menggunakan model Error Correction Model (ECM) sebagai alat ekonometrika bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan jangka pendek serta jangka panjang antar variabel penelitian. Model Error Correction Model (ECM) dalam penelitian ini adalah :
Y t = a + β 1 X 1 t + β 2 X 2 t + β 3 X 3 t + β 4 X 4 t + yECT Model  tersebut  harus  ditransformasikan  kedalam  persamaan  logaritma  dikarenakan setiap variabel independen yang diambil terdapat perbedaan dalam satuan dan besaran :
Y t = a + β 1 LNX 1 t + β 2 LNX 2 t + β 3 LNX 3 t + β 4 LNX 4 t + yECT Keterangan : Y t = Inflasi X 1 = log natural suku bunga X 2 = log natural dari volume transaksi kartu debit X 3
= log natural dari volume transaksi kartu kredit X 4 = log natural dari volume transaksi e-money a = konstanta β1-β3 = koefisien y = speed of adjusment ECT = residual / error pada persamaan jangka pendek ke jangka panjang t = waktu
Persamaan logaritma natural digunakan karena dapat meminimalkan varian dari model penelitian.  Logaritma  natural  dapat  menunjukkan  elastisitas  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  (Gujarati,  2003).  Selain  itu  penggunaan  logaritma  natural  juga  digunakan untuk menghindari kesalahan pada uji asumsi klasik dan mengetahui kepekaan antar variabel. Transformasi ke dalam bentuk logaritma natural merupakan salah satu cara untuk mengurangi hubungan linear yang ada pada variabel independen dan menghindari multikolinearitas (Ghozali & Ratmono, 2020). Adapun variabel yang ditransformasikan ke dalam bentuk logaritma natural adalah suku bunga, volume transaksi kartu debit, volume transaksi kartu kredit, dan volume transaksi emoney . Alur analisis yang harus dipenuhi dalam model koreksi kesalahan atau Error Correction Model (ECM) yaitu (1) melakukan uji stasionaritas, pengujian stasionaritas dilakukan dengan test Augmented Dickey Fuller ; (2) melakukan uji integrasi, uji derajat integrasi diperlukan untuk  mengetahui  pada  derajat  integrasi  ke  berapa  data  akan  stasioner;  (3)  melakukan  uji
kointegrasi, Uji kointegrasi dilakukan untuk melihat indikasi awal bahwa model yang digunakan memiliki hubungan jangka pendek ke jangka panjang (Basuki & Prawoto, 2016).

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Uji normalitas berfungsi untuk melihat apakah data yang digunakan terdistribusi normal. Suatu  data  dikatakan  sebagai  data  yang  terdistribusi  dengan  normal  apabila  hasil  uji  tidak siginifikan untuk taraf signifikansi tertentu ( a ) dengan uji Jarque-Berra.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas merupakan suatu uji yang digunakan untuk melihat hubungan linear antara satu variabel independen dengan variabel independen yang lainnya. Uji multikolinearitas dilakukan  untuk  melihat  sejauh  mana  sebuah  variabel  penjelas  dapat  diinterpretasikan  oleh semua variabel lainnya, dengan menggunakan variance inflation factor (VIF).
3. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dilakukan  untuk  menunjukkan  ada  atau  tidaknya  autokorelasi  pada  setiap variabel. Pengujian menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test dapat dikatakan tidak terjadi autokorelasi jika nilai probabilitasnya lebih besar dari a (5%), maka model regresi tersebut tidak mengalami autokorelasi.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya kesamaan varian dari  residual  satu  dengan  yang  lainnya.  Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  dengan  metode Breusch  Pagan-Godfrey .  Uji Breusch  Pagan-Godfrey dilakukan  dengan  membandingkan  nilai Obs*Rsquared dengan a (5%).

## 4. Hasil Dan Pembahasan
Hasil Uji Asumsi Klasik
1. Normalitas
Berdasarkan  hasil  pengujian  normalitas  menggunakan  metode  Jarque-Bera,  maka diperoleh angka probabilitasnya sebesar 0.764707 dan lebih besar dari nilai α yaitu 5% atau 0.05, maka dapat dikatakan bahwa data telah terdistribusi secara normal.

## Gambar 4. Uji Normalitas Jarque-Bera

## 2. Multikolinearitas
Tabel 1. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel VIF Keterangan LNSB 1.232717  Tidak Ada Multikolinearitas LNVKD 1.516617   Tidak Ada Multikolinearitas LNVKK 6.393681  Tidak Ada Multikolinearitas LNEMONEY 5.726220  Tidak Ada Multikolinearitas Sumber : Output Eviews 10 (diolah), 2021
Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji hubungan linier antar variabel independen dengan model regresi menggunakan variance inflation factor (VIF). Hasil Uji Multikolinearitas
dengan menggunakan metode VIF menunjukkan bahwa nilai VIF dari variabel masing-masing kurang  dari  10  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  pada  penelitian  ini  tidak mengandung gejala multikoliniaritas.

## 3. Autokorelasi
Tabel 2. Hasil Uji Autokorelasi F-statistik Prob Obs*R 2 Prob 0.525383 0.5945  1.191052 0.5513 Sumber : Output Eviews 10 (diolah), 2021
Hasil uji autokorelasi menurut tabel diatas menunjukkan probabilitas R 2 lebih besar dari α yaitu 5% atau 0.05 yaitu sebesar 0.5513, sehingga data pada penelitian ini dapat dikatakan tidak mengalami masalah autokorelasi.

## 4. Heteroskedastisitas
Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas F-statistik Prob Obs*R2 Prob 1.035449 0.4066 5.250461 0.3861 Sumber : Output Eviews 10 (diolah), 2021
Hasil Uji Heteroskedastisitas pada penelitian ini ditunjukkan pada tabel diatas yaitu nilai probabilitas R 2 sebesar 0.3861 yang berarti lebih besar dari α yaitu 5% atau 0.05, sehingga data pada penelitian ini dapat dikatakan tidak mengalami masalah heteroskedastisitas.

## Hasil Uji Error Correction Model
Uji  stasionaritas  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah Augmented  Dickey  Fuller terhadap variabel penelitian pada data level dan first difference. Jika hasil probabilitas dalam uji stasionaritas Augmented Dickey Fuller lebih dari α maka data tersebut dapat dikatakan tidak stasioner  begitu  juga  sebaliknya.  Data  stasioner  adalah  data  yang  tetap  sepanjang  waktu, sedangkan  data  yang  tidak  stasioner  terjadi  karena  adanya  perubahan  situasi  ekonomi sepanjang waktu observasi (Ekananda, 2016).
Tabel 4. Hasil Uji Unit Root Derajat Level Variabel t-Statistic Prob. Keterangan LNSB -1.623439  0.4643 Tidak Stasioner LNVKD -2.656034  0.0879 Tidak Stasioner LNVKK -1.737094  0.4076 Tidak Stasioner LNEMONEY -1.280362  0.6331 Tidak Stasioner INF -1.146600  0.6915 Tidak Stasioner Sumber : Output Eviews 10 (diolah), 2021
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  sebagian  besar  data  tidak  stasioner  dalam derajat level. Data stasioner hanya terjadi pada variabel inflasi sebagai variabel dependen dan variabel suku bunga sebagai variabel independen. Hasil uji stasioner Augmented Dickey Fuller pada  derajat  level  membuat  data  perlu  dilakukan  uji  integrasi.  Uji  integrasi  dapat  dilakukan dengan melihat data yang stasioner, baik dalam derajat first difference atau second difference. Jika hasil uji stasioner membuat semua data stasioner dalam derajat level maka data tersebut integrated  of  order  zero atau  I(0),  sedangkan  jika  data  baru  stasioner  dalam  derajat first difference atau second  difference maka  data  tersebut integrated  of  order  one atau  I(1) (Ekananda,2016)
Tabel 5.  Hasil Uji Unit Root Derajat First Difference Variabel t-Statistic Prob. Keterangan LNSB -5.286423  0.0000 Stasioner LNVKD -9.375112  0.0000 Stasioner LNVKK -14.65760  0.0000 Stasioner LNEMONEY -8.413521  0.0000 Stasioner INF -7.144478  0.0000 Stasioner Sumber : Output Eviews 10 (diolah), 2021 Berdasarkan  Tabel  5,  dalam  uji  stasioner  derajat first  difference  Augmented  Dickey Fuller ,  maka  semua  data  sudah  dapat  dikatakan  stasioner.  Hal  ini  dapat  terlihat  dari  nilai probabilitas  yang  dimiliki  lebih  kecil  dari  α  yaitu  5%  atau  0.05.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa semua variabel, yakni suku bunga, volume transaksi kartu debit, volume transaksi kartu kredit, volume transaksi e-money , dan inflasi telah stasioner pada derajat yang sama yaitu first difference. Tabel 6. Hasil Uji Kointegrasi Variabel t-Statistic Critical Value DF Prob. Keterangan ECT -3.470948 -2.91 0.0123  Ada Kointegrasi Sumber : Output Eviews 10 (diolah), 2021
Berdasarkan Tabel 6 dapat terlihat bahwa residual yang dihasilkan telah stasioner, hal ini dapat dilihat dengan nilai probabilitas yang dihasilkan lebih kecil dari α yaitu 0.05, dan nilai t- statistic lebih besar dibandingkan critical value DF. Berdasarkan hasil uji kointegrasi data di atas, dapat disimpulkan bahwa variabel LNSB, LNVKD, LNVKK, dan LNEMONEY memiliki hubungan yang positif terhadap inflasi, dan terdapat pengaruh jangka panjang. Apabila seluruh data yang digunakan dalam penelitian sudah stasioner dan memiliki kointegrasi pada derajat yang sama, maka data sudah memenuhi syarat untuk melakukan metode analisis Error Correction Model (ECM).
Tabel 7. Hasil Uji Regresi Error Correction Model (ECM) Dependent Variabel INFLASI Variabel Koefisien Standar Eror t-statistik Prob Jangka Pendek C -17.10680 12.48941 -1.369705 0.1766 LNSB 0.522358 0.274308 1.906037 0.0323 LNVKD 3.350488 0.418798 8.000241 0.0000 LNVKK -1.553176 0.814872 -1.906037 0.0421 LNEMONEY -0.354778 0.111667 -3.177092 0.0025 ECT(-1) 0.654405 0.103852 6.301346 0.0000 Jangka Panjang C -15.92598 16.22100 1.664997 0.3305 LNSB 0.571829 0.343441 -1.615197 0.0016 LNVKD 3.443931 0.538870 -2.293979 0.0000 LNVKK -1.715648 1.062191 -1.615197 0.0120 LNEMONEY -0.333302 0.145294 -2.293979 0.0256 R-squared           0.726078 Adj R-squared    0.706156 Sumber : Output Eviews 10 (diolah), 2021
Berdasarkan  Tabel  7,  maka  diperoleh  hasil  persamaan Error  Correction  Model (ECM) adalah sebagai berikut :
a. Nilai  koefisien  sebesar  -17.10680  dapat  diartikan  apabila  variable  independen  yang diambil  dalam  penelitian  dianggap  nol,  maka  nilai  rata-rata  inflasi  dalam  satu  periode adalah  -17.10680  dalam  jangka  pendek,  sedangkan  nilai  koefisien  sebesar  -15.92598 dapat diartikan apabila variable independen yang diambil dalam penelitian dianggap nol, maka nilai rata-rata inflasi dalam satu periode adalah -15.92598 dalam jangka panjang.
b. Pengaruh suku bunga (LNSB) terhadap inflasi (Y) adalah positif dengan koefisien 0.522358 dan nilai probabilitas 0.0323 dalam jangka pendek dan memiliki nilai koefisien sebesar 0.571829  dan  nilai  probabilitas  0.0016  dalam  jangka  panjang,  maka  dapat  dikatakan variabel suku bunga memiliki koefisien positif dan berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi baik dalam jangka panjang maupun dalam jangka pendek.
c. Pengaruh volume transaksi kartu debit (LNVKD) terhadap inflasi (Y) adalah positif dengan koefisien 3.350488 dan nilai probabilitas 0.0000 dalam jangka pendek dan memiliki nilai koefisien  sebesar  3.443931  dan  nilai  probabilitas  0.0000  dalam  jangka  panjang,  maka dapat  dikatakan  variabel  volume  transaksi  kartu  kredit  memiliki  koefisien  positif  dan berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.
d. Pengaruh volume transaksi kartu kredit (LNVKK) terhadap inflasi (Y) adalah negatif dengan koefisien -1.553176 dan nilai probabilitas 0.0421 dalam jangka pendek dan memiliki nilai koefisien sebesar -1.715648 dan nilai probabilitas 0.0120 dalam jangka panjang, maka dapat  dikatakan  variabel  volume  transaksi  kartu  debit  memiliki  koefisien  negatif  dan berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.
e. Pengaruh  volume  transaksi emoney (LNEMONEY)  terhadap  inflasi  (Y)  adalah  negatif dengan  koefisien  -0.354778  dan  nilai  probabilitas  0.0025  dalam  jangka  pendek  dan memiliki  nilai  koefisien  sebesar  -0.333302  dan  nilai  probabilitas  0.0256  dalam  jangka panjang,  maka  dapat  dikatakan  variabel  volume  transaksi emoney memiliki  koefisien negatif  dan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  infasi  baik  dalam  jangka  pendek maupun dalam jangka panjang.
Nilai ECT(-1) dalam Error Correction Model (ECM) merupakan hal penting karena akan menggambarkan pengaruh jangka pendek ke jangka panjang dalam penelitian. Nilai koefisiensi ECT(-1) sebesar 0.654405 dengan nilai probabilitas sebesar 0.0000 atau lebih kecil dari α (0,05), hal ini dapat diartikan bahwa model ECM tersebut sudah valid. Semakin besar nilai ECT(-1) maka semakin besar respon yang diberikan oleh variabel bebas pada jangka pendek ke jangka panjang (Yuwono,  2017).  Nilai  koefisien  ECT(-1)  dalam  penelitian  ini  adalah  0.654405,  maka  dapat diartikan  bahwa  65,44  persen  ketidaksesuaian  dapat  dikoreksi  dari  jangka  pendek  ke  jangka panjang dalam satu periode. Nilai R 2 sebesar 0.726078 atau sekitar 72,6 persen dapat dikatakan bahwa variabel bebas yang diambil dalam penelitian ini sudah cukup baik, karena hanya sekitar 27,4  persen  variabel  bebas  lainnya  yang  tidak  ada  dalam  model.  Hasil  estimasi  ECM  di  atas memperlihatkan bahwa variabel independen yang diambil dalam model berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu inflasi, baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.

## Pengaruh Suku Bunga (LNSB) terhadap Inflasi
Variabel  LNSB  menghasilkan  koefisien  positif,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa perubahan  variable  LNSB  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  inflasi . Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  hasil  penelitian  (Deviana,  2014)  dengan  hasil  positif  dan  signifikan,  dan mendefinisikan  bahwa  setiap  terjadinya  peningkatan  suku  bunga  yang  telah  ditetapkan  oleh Bank Indonesia adalah upaya untuk menurunkan tingkat inflasi yang ada di Indonesia dalam satu periode,  hasil  probabilitas  dari  suku  bunga  secara  simultan  suku  bunga  memiliki  pengaruh, dimana  setiap  perubahan  dari  variable  suku  bunga  akan  mempengaruhi  inflasi  di  Indonesia. Setiap  naiknya  suku  bunga  akan  langsung  merespon  penurunan  angka  inflasi,  begitu  pun
sebaliknya  dengan  turunnya  suku  bunga  maka  akan  menaikkan  angka  inflasi  yang  ada  di Indonesia.

## Pengaruh Volume Transaksi Kartu Debit (LNVKD) terhadap Inflasi
Variabel  LNVKD  menghasilkan  koefisien  positif,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa perubahan variable LNVKD berpengaruh secara langsung terhadap inflasi . Hasil penelitian ini sesuai  dengan  hasil  penelitian  (Fadillah  &  Munawar,  2020)  variabel  independen  volume transaksi kartu debit dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang berpengaruh secara signifikan  terhadap  jumlah  uang  beredar  (M 1 )  yang  mana  akan  berpengaruh  terhadap perputaran  uang  di  Indonesia.  Sistem  transaksi  kartu  debit  secara  langsung  atau real-time memiliki pengaruh langsung terhadap jumlah uang beredar narrow money (M 1 ), sehingga pada saat ada transaksi menggunakan kartu debit maka saldo yang dimiliki nasabah akan langsung berkurang.  Hal  ini  membuat  transaksi  kartu  debit  mempengaruhi  perputaran  uang,  jika perputaran  uang  yang  ada  di  Indonesia  tidak  dapat  dikontrol  dengan  baik  maka  akan menyebabkan inflasi.

## Pengaruh Volume Transaksi Kartu Kredit (LNVKK) terhadap Inflasi
Variabel  LNVKK  menghasilkan  koefisien  negatif,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa perubahan  variable  LNVKK  tidak  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  inflasi . Volume transaksi  kartu  kredit  tidak  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  inflasi,  tetapi  memiliki pengaruh  terhadap  jumlah  uang  beredar  dan  perputaran  uang  yang  nantinya  akan  menjadi faktor yang menentukan tingkat inflasi di Indonesia (Ady, 2016). Berdasarkan hasil penelitian juga  variable  volume  transaksi  kartu  kredit  memiliki  probabilitas  dibawah  α,  maka  dapat dikatakan bahwa secara simultan variabel volume transaksi kartu kredit akan mempengaruhi inflasi. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian (Yuwono, 2017) bahwa penggunaan transaksi dengan kartu kredit memberikan pengaruh terhadap inflasi di Indonesia.
Pengaruh Volume Transaksi Emoney (LNEMONEY) terhadap Inflasi Variabel  LNEMONEY  menghasilkan  koefisien  negatif,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa perubahan  variable  LNEMONEY  tidak  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  inflasi.  Sistem kerja emoney adalah prepaid , sehingga dalam menggunakan emoney diperlukan Top-Up terlebih dahulu, kegiatan Top-Up ini yang akan mempengaruhi perputaran uang yang ada di Indonesia karena  merubah uang tunai ke dalam bentuk non tunai (Ady,2016). Sifat e-money yang mudah dan cepat sangat mempengaruhi jumlah uang beredar, sehingga akan mempercepat perputaran uang dan berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi (Zunaitin dkk, 2017)

## 5. Penutup Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian diatas maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah  selama  periode  penelitian,  yaitu  bulan  Januari  2016  hingga  bulan  Desember  2020 terdapat  hubungan  keseimbangan  baik  dalam  jangka  panjang  maupun  dalam  jangka  pendek variabel  suku  bunga,  volume  transaksi  kartu  debit,  volume  transaksi  kartu  kredit,  volume transaksi emoney terhadap inflasi yang ada di Indonesia selama periode observasi. Hasil analisis melalui model ECM menunjukkan bahwa variabel suku bunga dan variabel volume transaksi kartu debit berpengaruh secara positif dan signifikan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang,  sedangkan  variabel  volume  transaksi    kartu  kredit  dan  volume  transaksi emoney berpengaruh negatif dan signifikan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Implikasi dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh pembayaran non tunai terhadap kestabilan angka  inflasi  di  Indonesia,  sesuai  dengan  target  Bank  Indonesia  yaitu  sejak  tahun  2019
diharapkan  angka  inflasi  ada  di  bawah  3,5%  dan  sejak  tahun  2014  Bank  Indonesia  sudah menggalakkan Gerakan Nasional Non Tunai (GNTT).

## Daftar Pustaka
Ady,  Ersha  Miftakhul.  (2016).  Pengaruh  Sistem  Pembayaran  Non  Tunai  Terhadap  Inflasi  di Indonesia Tahun 2011-2015 . Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya Basuki, Agus Tri & Prawoto, Nano. (2016). Analisis Regresi Dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis :
Dilengkapi Aplikasi SPSS & EVIEWS. Depok: PT Rajagrafindo Persada. Bank Indonesia. (2012). Alat Pembayaran Menggunakan Kartu. https://www.bi.go.id/id/fungsiutama/sistempembayaran/ritel/instrumen/Pages/APMK. aspx (diakses pada 28 September 2021) Bank, Indonesia, .(2012). Kebijakan Moneter. https://www.bi.go.id/id/fungsi- utama/moneter/default.aspx (diakses pada 28 September 2021) Bank  Indonesia.  (2014). Peraturan  Bank  Indonesia  tentang  Uang  Elektronik (ElectronicMoney). http://www.bi.go.id/id/peraturan/sistempembayaran/Documents/PB I%20No.16_8_PBI_2014. pdf (diakses pada 28 September 2021) Bank Indonesia. (2019). Sasaran Inflasi . https://www.bi.go.id/id/fungsi- utama/moneter/inflasi/default.aspx#floating-2 (diakses pada 28 September 2021)
Deviana, Nyimas. (2014). Analisis Pengaruh Suku Bunga SBI, Suku Bunga Kredit, dan Nilai Tukar Terhadap  Inflasi  Di  Indonesia  Periode  2006-2012. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan,  ISSN 1829-5843
Ekananda, M. (2016). Analisis Ekonometrika Time Series, Edisi 2. Jakarta: Mitra Wacana Media. Fadillah, Azaria Ahmad & Munawar. (2020). Analisis Pengaruh Penggunaan Alat Pembayaran Menggunakan Kartu (APMK) dan Uang Elektronik Terhadap Jumlah Uang Beredar Periode 2009-2019. Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya Ghassani, Nurina & Hilyah, Anik. (2017). Efisiensi Time Saving Dalam Penerapan Pembayaran Transaksi Menggunakan E-money. Call For Paper UNISBAK, ISBN : 9-789-7936-499-93 Ghozali, Imam & Ratmono, Dwi. (2020). Analisis Multivariat Dan Ekonometrika Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Eviews 10 Edisi 2. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro Gujarati, Damodar N. (2003). Basic Econometrics, Fourth Edition. New York: Mc Graw-Hill Book Company.
Hasyim, Ali Ibrahim. (2016). Ekonomi Makro. Jakarta : Kencana Indriyani, Siwi Nur. (2016). Analisis Pengaruh Inflasi dan Suku Bunga Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia Tahun 2005-2015. Jurnal Manajemen Bismis, ISSN 2338-4794. 4(2) Ismanda, Fabiola. (2019). Analisis Pengaruh APMK dan E-money Sebagai Instrumen Pembayaran Non Tunai Terhadap Tingkat Suku Bunga dan Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan, ISSN 2614-2546, Vol. 2, No. 2
Kalalo, Harjuna Y.T, Rotinsulu, Tri Oldy, Maramis, Mauna Th.B. (2016). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Inflasi Di Indonesia Periode 2000-2014. Jurnal Berkala Ilmiah Efisien . 16(1)
Khairi,  Miftahul  Rizqa  &  Gunawan,  Eddy.  (2019).  Analisis  Penggunaan  Alat  Pembayaran Menggunakan Kartu (Apmk) dan E-Money Terhadap Konsumsi Masyarakat Di Banda Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Islam .1(1), Maret 2019, ISSN. 2656-6540 Mankiw, G. N. (2006.) Principles of Ecoomics: Pengantar Ekonomi Makro(Ed.3). Jakarta: Salemba Empat Menteri Kesehatan. (2020). Protokol Kesehatan Bagi Masyarakat Di Tempat Dan Fasilitas Umum Dalam  Rangka  Pencegahan  Dan  Pengendalian  Corona  Virus  Disease  2019  (Covid-19). https://promkes.kemkes.go.id/kmk-no-hk0107-menkes-382-2020-tentang-protokol-
kesehatan-bagi-masyarakat-di-tempat-dan-fasilitas-umum-dalam-rangka  pencegahan- covid19 (diakses pada 28 September 2021)
Mishkin,  Frederic  S.  (2017). Ekonomi  uang,  Perbankan,  dan  Pasar  Keuangan  Edisi  Sebelas. Jakarta : Salemba Empat Ningsih, Suhesti & Kristiyanti, LMS. (2018 ). Analisis Pengaruh Jumlah  Uang Beredar, Suku Bunga, dan  Nilai  Tukar  Terhadap  Inflasi  Di  Indonesia  Periode  2014-2016 .  Jurnal  Ekonomi Manajemen Sumber Daya . 2(2)
Nursari,  Ayu,  Suparta,  I  Wayan,  &  Moelgini,  Yoke.  (2019).  Pengaruh  Pembayaran  Non  Tunai Terhadap  Jumlah  Uang  Yang  Diminta  Masyarakat  (M1)  Dan  Perekonomian . Jurnal Ekonomi Pembangunan. 8(3).
Rahayu, Sri & Nugroho, Ris Yuwono Yudo. (2019). Dampak Pembayaran Non Tunai Terhadap Percepatan Perputaran Uang di Indonesia. Jurnal Bisnis dan Ekonomi Islam , ISSN 2541- 2671. 15-26
Swasti,  Lidwina  Mega.  (2017). Studi  Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Penggunaan  Alat Pembayaran Non Tunai. Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya Zunaitin, Eliya, W, Regina Niken, P, Fajar Wahyu. (2017). Pengaruh E-money Terhadap Inflasi Di Indonesia. Jurnal Ekuilibrium, Volume II (1) : 18-23 Ekonomi Manajemen Sumber Daya, Vol. 20(2).