Pengaruh Inovasi Sistem Pembayaran dan Variabel Makroekonomi Terhadap Jumlah Uang Beredar di Indonesia
Nadhira Syifa, Ali Anis, Alpon Satrianto
Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang Jl. Prof. Dr. Hamka Air Tawar Barat  Padang Telp. 445089 Fax. (0751) 447366, e-mail. info@fe.unp.ac.id, nadhirasyifa97@gmail.com
Abstract:  This  study  aims  to  analyze  the  long-term  effects  and  short-term shocks  of  RTGS  value,  clearing  value,  electronic  money  value,  inflation  and interest  rates  on  the  money  supply  in  Indonesia.  The  impacts  of  these  shocks will  be  the  basis  for  decision-making  and  policy-setting  in  achieving  optimal economic  growth.  This  study  uses  the  ECM  method  to  see  the  long-term  and short-term effects of payment system innovation and macroeconomic variables on the money supply in Indonesia. The data used is time series from 2009:Q1- 2017Q3 collected through documentation from relevant  government  agencies. In  more  detail,  the  technique  used  is  with  Error  Correction  Model  (ECM)  to analyze  short-term  shocks.  The  results  obtained  show  that  in  the  short  term, the value of clearing, inflation, and interest rate variables cause shocks to the money  supply  in  Indonesia.  In  the  long  run,  the  variable  of  RTGS  value,  the clearing value, the electronic money value, and the inflation have a significant effect on the money supply in Indonesia.
Keywords : Money  Supply  M2,  RTGS  Value,  Clearing  Value,  Electronic Money Value, Inflation and BI Rate. . Abstrak:  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  jangka panjang  dan  goncangan  jangka  pendek  nilai  RTGS,  nilai  kliring,  nilai  uang elektronik, inflasi dan suku bunga terhadap jumlah uang beredar di Indonesia. Pengaruh  serta  dampak  dari  goncangan  ini  akan  menjadi  landasan  dalam pengambilan  keputusan  dan  penetapan  kebijakan  dalam  mencapai  tingkat pertumbuhan  yang  optimal.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  ECM  untuk melihat  pengaruh  jangka  panjang  dan  goncangan  jangka  pendek  inovasi sistem pembayaran dan variabel makroekonomi terhadap jumlah uang beredar di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  adalah  data  time  series  dari  tahun 2009:Q1-2017:Q3  yang  dikumpulkan  melalui  dokumentasi  dari  instansi pemerintah  yang  terkait.  Secara  lebih  terinci,  teknik  yang  digunakan  adalah dengan Error Correction Model (ECM) untuk menganalisis goncangan jangka pendek.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  menujukkan  bahwa  dalam  jangka pendek variabel nilai kliring, inflasi, dan suku bunga menimbulkan goncangan terhadap  jumlah  uang  beredar  di  Indonesia.  Dalam  jangka  panjang,  variabel nilai  RTGS,  nilai  kliring,  nilai  uang  elektronik,  dan  inflasi  berpengaruh signifikan terhadap jumlah uang beredar di Indonesia.
Kata  kunci : Jumlah  Uang  Beredar  M2,  Nilai RTGS,  Nilai  Kliring,  Nilai  Uang Elektronik, Inflasi, dan BI rate.
Pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  merupakan  cerminan  dari perkembangan variabel-variabel ekonomi salah satunya variabel makro yakni
150 Jurnal Ecosains, Volume 8, Nomor 2, Hal 149-166
uang beredar (Komarulloh,2013). Jumlah uang beredar teramat penting karena peranannya  sebagai  alat  transaksi  penggerak  perekonomian.  Jumlah  uang beredar  yang  ada  ditangan  masyarakat  harus  berkembang  secara  wajar.  Oleh karena  itu,  jumlah  uang  beredar  harus  dapat  dikendalikan  sesuai  dengan kapasitas perekonomian negara agar jumlah uang beredar tidak terlalu banyak maupun terlalu sedikit.
Tabel 1: Perkembangan Jumlah Uang Beredar M2 di Indonesia Tahun 2009-2017 Tahun JUB M2 (Miliar Rp) Laju (%) 2009 2.141.384 - 2010 2.471.206 15,40 2011 2.877.220 16,43 2012 3.307.508 14,95 2013 3.730.409 12,79 2014 4.173.327 11,87 2015 4.548.800 9,00 2016 5.004.977 10,03 2017 5.418.998 8,27 Sumber:  Bank Indonesia
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  laju  perkembangan  jumlah uang  beredar  berfluktuatif  dari  tahun  ke  tahun.  Pada  tahun  2011  perkembangan jumlah  uang  beredar  menjadi  yang  tertinggi  sepanjang  periode  penelitian. Kondisi  ini  diduga  oleh  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  uang beredar  yaitu  biaya  transaksi  yang  berkaitan  dengan  teknologi  sistem pembayaran  non  tunai  diantara  lain  nilai  RTGS,  nilai  kliring,  dan  nilai  uang elektronik.  Dengan  adanya  inovasi  pada  sistem  pembayaran  maka  akan memudahkan  masyarakat  dalam  transaksi  pembayaran  sehingga  dapat mempengaruhi jumlah uang beredar.
Bank  Indonesia  menyadari  bahwa  sistem  pembayaran  berperan  penting untuk  memperlancar  aktivitas  perekonomian.  Efisiensi  dari  sistem  pembayaran tercermin  dari  tingkat turnover uang  yang  artinya  berapa  kali  jumlah  uang beredar  harus  kembali  untuk  memenuhi  tuntutan  transaksi  ekonomi  secara agregat.  Jika  efisiensi  sitem  pembayaran  membaik,  pembayaran  akan  memakan waktu yang lebih singkat sebelum dana yang di transfer dapat digunakan kembali untuk  membiayai  pembayaran  lain.  Seiring  perkembangan  zaman,  sistem pembayaran berinovasi dari tunai menjadi non tunai.
Kondisi  di  Indonesia  saat  ini  sedang  gencar-gencarnya  dilakukan Gerakan  Nasional  Non  Tunai  (GNNT)  dengan  tujuan  untuk  mengurangi pemusnahan uang tidak layak edar (UTLE) dibanding menggunakan tunai. Untuk itu  Bank  Indonesia  terus  menghimbau kepada  masyarakat  agar  beralih  transaksi menjadi non tunai. Hal ini dilakukan guna terciptanya efisiensi pengelolaan uang Rupiah  disamping  menuju  masyarakat  yang  modern.  Dengan  efisiensinya pengelolaan uang Rupiah hal itu dapat memperlancar aktivitas perekonomian.
Tabel 2:
Perkembangan Instrumen Non Tunai di Indonesia
Tahun 2009-2017 Tahun Nilai RTGS (Miliar Rp) Laju (%) Nilai Kliring (Juta Rp) Laju (%) Nilai Uang Elektronik (Juta Rp) Laju (%) 2009 3.433.339 - 149.487.127 - 64.971 - 2010 6.965.849 102,90 170.204.669 13,86 63.900 -1,65 2011 8.209.933 17,86 184.876.976 8,62 124.640 95,05 2012 7.316.066 -10,90 184.027.615 -0,46 246.116 97,46 2013 8.778.004 19,98 247.148.407 34,30 248.233 0,86 2014 11.129.585 26,79 280.154.326 13,35 281.383 13,35 2015 10.118.750 -9,08 424.319.735 51,46 431.102 53,21 2016 12.008.285 18,67 335.934.242 -20,83 749.766 73,92 2017 11.157.257 -7,09 298.175.259 -11,24 1.957.290 161,05
Sumber: Bank Indonesia.
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat laju perkembangan transaksi non tunai dari  tahun  2009-2017  dimana  pada  tahun  2011  terjadi  perkembangan  jumlah uang  beredar  M2  tertinggi  dimana  dalam  penjelasan  ini  jumlah  nominal  dari transaksi  non  tunai  berbanding  lurus  dengan  jumlah  uang  beredar  M2  atau memberi pengaruh positif terhadap permintaan uang M2. Namun berbeda dengan faktanya dimana nilai RTGS dan nilai kliring mengalami penurunan. Seharusnya yang terjadi ketika jumlah uang beredar M2 meningkat, maka sistem pembayaran non tunai pun menjadi meningkat.
Berdasarkan kajian yang dilakukan oleh Syarifuddin (2009) penggunaan alat  pembayaran  non  tunai  secara  luas  memiliki  implikasi  pada  berkurangnya permintaan uang terhadap uang yang diterbitkan oleh bank sentral ( base money ) yang pada gilirannya dapat mempengaruhi pelaksanaan tugas bank sentral dalam melaksanakan kebijakan moneter, khususnya pengendalian besaran moneter.
Studi lain yang dilakukan oleh Woodford (2000) memiliki sudut pandang berbeda  terhadap  implikasi  perkembangan  alat  pembayaran  non  tunai  pada kebijakan  moneter.  Hasil  studinya  menunjukkan  bahwa  sekalipun  uang  kartal tersubstitusi  oleh  alat  pembayaran  non  tunai,  kebijakan  moneter  akan  tetap efektif.
Tabel 3: Perkembangan Variabel Makroekonomi di Indonesia
Tahun 2009-2017 Tahun Inflasi (%) Laju (%) Suku Bunga (%) Laju (%) 2009 2.78 - 6.50 - 2010 6.96 150,36 6.50 0,00 2011 3.79 -45,55 6.00 -7,69 2012 4.30 13,46 5.75 -4,17 2013 8.38 94,88 7.50 30,43 2014 8.36 -0,24 7.75 3,33 2015 3.35 -59,93 7.50 -3,23 2016 3.02 -9,85 4.75 -36,67 2017 3.61 19,54 4.25 -10,53
Sumber: Bank Indonesia.
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  perkembangan  variabel  makroekonomi  yang mana pada tahun 2011 terjadi perkembangan jumlah uang beredar  tertinggi yang seharusnya  inflasi  juga  mengalami  peningkatan  dan  suku  bunga  mengalami penurunan.  Namun  berbeda  dengan  faktanya  dimana  pada  tahun  2011  inflasi mengalami  penurunan  dibanding  tahun  sebelumnya.  Oleh  sebab  itu  tulisan  ini akan menganalisis bagaimana pengaruh inovasi sistem pembayaran dan variabel makroekonomi terhadap jumlah uang beredar di Indonesia.

## TINJAUAN LITERATUR Teori Penawaran Uang
Menurut  Mankiw  (2007:499)  jumlah  uang  beredar  tidak  hanya ditentukan  oleh  kebijakan  bank  sentral,  tetapi  juga  oleh  perilaku  rumah  tangga yang  memegang  uang  dan  bank  dimana  uang  tersebut  disimpan.  Menurut Manurung  (2009:187)  perilaku  bank-bank  komersial  dalam  mengelola  aset  dan kewajibannya  dalam  artian  adanya  instrument  keuangan  atau  produk  perbankan turut mempengaruhi penawaran uang. Menurut Case and Fair (2004:126) dengan luasnya  ragam  instrumen  keuangan  yang  ada  pada  bank  komersial  memiliki beberapa  kesamaan  dengan  uang,  sehingga  beberapa  ekonom  memasukkan hamper  semua  kategori  instrument  finansial  sebagai  penawaran  uang.  Dalam model penawaran uang yang lebih rinci, yakni yang membedakan antara deposito berjangka  dan  rekening  koran  atau  tabungan,  penggandaan  uangnya  juga ditentukan oleh rasio deposito berjangka terhadap uang tunai, rasio total deposito terhadap  dana  cadangan  bank,  serta  rasio  deposito  berjangka  terhadap  rekening koran/tabungan.  Rasio  deposito  berjangka  terhadap  uang  tunai  mencerminkan perilaku  masyarakat  dalam  menggunakan  produk  perbankan  dan  hal  itu  dapat mengukur  sejauh  mana  masyarakat  mempercayai  sistem  perbankan  yang  akan mempengaruhi penawaran uang (Hossain,2010:319).

## Inovasi Sistem Pembayaran
Menurut Laurant (Sahabat,2009:8) pengertian inovasi sistem pembayaran  tidak  terlepas  dari  penjelasan  inovasi  keuangan  yang  dapat didefinisikan sebagai munculnya instrumen dan jasa layanan keuangan baru dan teknik  keuangan  baru  serta  bentuk  organisasi  baru  sehingga  dapat  mengurangi biaya  transaksi,  meningkatkan  alokasi  sumber  daya  dan  mengurangi pertumbuhan volatilitas. Menurut Sari (2016) inovasi dalam alat pembayaran non tunai  dapat  menyebabkan  komplikasi  dalam  penggunaan  target  kuantitas  pada pengendalian  moneter.  Inovasi  sistem  pembayaran  dapat  memberikan  pengaruh terhadap penawaran uang atau jumlah uang beredar yang dilihat dari peningkatan M2.

## Teori Inflasi
Menurut Mankiw (2007:75) inflasi adalah kenaikan dalam tingkat harga rata-rata, dan harga adalah tingkat dimana uang dipertukarkan untuk medapatkan barang  atau  jasa.  Pada  dasarnya,  terjadi  inflasi  bukanlah  masalah  yang  terlalu berarti  apabila  keadaan  tersebut  diiringi  oleh  tersedianya  komoditi  yang diperlukan secara cukup dan diikuti dengan naiknya persentase pendapatan yang lebih  besar  dari  persentase  inflasi  tersebut.  Menurut  Boediono  (Widiastuti, 2012:16) teori kuantitas merupakan teori yang paling tua mengenai inflasi namun teori ini masih sangat berguna untuk menerangkan proses inflasi di zaman yang modern  ini.  Inflasi  hanya  bisa  terjadi  kalau  ada  penambahan  volume  uang  yang beredar.

## Teori Suku Bunga
Menurut Case dan Fair (2004:165) suku bunga adalah pembayaran bunga tahunan  dari  suatu  pinjaman,  dalam  bentuk  persentase  dari  pinjaman  yang diperoleh  dari  jumlah  bunga  yang  diterima  tiap  tahun  dibagi  dengan  jumlah pinjaman.  Menurut  Mishkin  (Simorangkir,2014:61)  kebijakan  moneter  adalah kebijakan bank sentral atau otoritas moneter dalam bentuk pengendalian besaran moneter atau suku bunga untuk mencapai tujuan perekonomian yang diinginkan. Pengendalian  penawaran  uang  sangat  penting  dalam  perekonomian,  karena penawaran  uang  yang  berlebihan  akan  mendorong  peningkatan  harga-harga. Menurut Satrianto (2017) teori klasik yang kemudian dikembangkan oleh Kaum Monetarist (Neo-Klasik) lebih menekankan pada penggunaan kebijakan moneter dalam  mengatasi  permasalahan  perekonomian.  Pendapat  ini  berdasarkan  pada pemikiran  bahwa  efek  kebijakan  moneter  terhadap  permintaan  agregat  bersifat langsung.  Tambahan  uang  kas  tidak  serta-merta  akan  dibelikan  pada  surat berharga, tetapi langsung dibelanjakan dalam bentuk barang.

## Pengaruh Inflasi dan Suku Bunga Terhadap Jumlah Uang Beredar
Menurut  Mankiw  (2007:94)    teori  kuantitas  yang  mengatakan  bahwa jumlah  uang  beredar  sekarang  menentukan  tingkat  harga  sekarang.  Kesimpulan ini  sebagian  benar  jika  tingkat  bunga  nominal  dan  tingkat  output  dinyatakan konstan, tingkat harga bergerak secara proporsional dengan jumlah uang beredar. Namun  tingkat  bunga  nominal  tidak  konstan,  tergantung  pada  inflasi  yang diharapkan  yang  pada  gilirannya  tergantung  pada  pertumbuhan  jumlah  uang
beredar.  Adanya  tingkat  bunga  nominal  dalam  fungsi  permintaan  uang menghasilkan  saluran  tambahan  bagi  jumlah  uang  beredar  yang  mempengaruhi tingkat harga.

## METODE PENELITIAN Hasil Regresi Linear Berganda OLS
Dalam  penelitian  ini  digunakan  pendekatan  OLS untuk  memperlihatkan hasil  olahan  data  dari  persamaan  jangka  panjang.  Pendekatan  ini  digunakan untuk  melihat  bagaimana  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen dalam keseimbangan jangka panjang. Dimana jumlah uang beredar M2 sebagai  variabel  dependen  dan  nilai  RTGS,  nilai  kliring,  nilai  uang  elektronik, inflasi serta suku bunga sebagai variabel independen. Model yang digunakan pada penelitian ini adalah:
LogM2 t = β 0 + β 1 LogNRTGS t + β 2 LogNKLRG t + β 3 LogNUE t + β 4 INF t + β 5 SB t
(1)

## Metode Error Correction Model (ECM)
ECM  merupakan  model  koreksi  kesalahan  untuk  mengkoreksi ketidakseimbangan  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Model  ECM  digunakan karena  memiliki  kemampuan  meliput  lebih  banyak  variabel  dalam  menganalisis fenomena ekonomi yang mengkaji konsisten model empirik. Penggunaan model ECM dapat membantu peneliti dalam memecahkan masalah spurious regression dan data runtut waktu yang tidak stationer (Gujarati, 2006). Model persamaan ECM yang digunakan pada penelitian ini adalah:
∆ LogM2 t = β 0 + β 1 ∆ LogNRTGS t + β 2 ∆ LogNKLRG t + β 3 ∆ LogNUE t + β 4 ∆ INF t + β 5 ∆ SB t + yECT + e t (2)
Dimana: β : Konstanta
β 1, β 2, β 3, β 4, β 5
: Koefisien Regresi Variabel Independen ∆ LogM2 : Diferensial Logaritma dari Jumlah Uang Beredar M2 ∆ LogNRTGS : Diferensial Logaritma dari Nilai RTGS ∆ LogNKLRG : Diferensial Logaritma dari Nilai Kliring ∆ LogNUE : Diferensial Logaritma dari Nilai Uang Elektronik INF : Inflasi SB
: Suku Bunga

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengujian  persamaan  dengan  menggunakan  aplikasi  eviews  8 dapat  terlihat  bagaimana  variabel  independen  mempengaruhi  variabel  dependen sebagai berikut:
Tabel 4:

## Estimasi Persamaan Jangka Panjang OLS
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.388744 0.792075 9.328343 0.0000 LOG(NRTGS) 0.106205 0.035269 3.011265 0.0053 LOG(NKLRG) 0.164487 0.058283 2.822220 0.0085 LOG(NUE) 0.232054 0.019316 12.01382 0.0000 INF 0.012729 0.005903 2.156534 0.0395 SB -0.015136 0.012369 -1.223681 0.2309 R-squared 0.984787     Mean dependent var 15.01650 Adjusted R-squared 0.982164     S.D. dependent var 0.318391 S.E. of regression 0.042521     Akaike info criterion -3.322815 Sum squared resid 0.052434     Schwarz criterion -3.056184 Log likelihood 64.14926     Hannan-Quinn criter. -3.230774 F-statistic 375.4552     Durbin-Watson stat 2.189824 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Hasil Olahan Eviews 8
LogM2 = 7.388744 + 0.106205 LogNRTGS + 0.164487 LogNKLRG + 0.232054
LogNUE + 0.012729 INF – 0.015136 SB (3)
Nilai RTGS, nilai kliring, nilai uang elektronik dan inflasi dalam jangka panjang  memiliki  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  uang beredar M2 yang menunjukkan probabilitas kecil dari 0.05 dengan nilai koefisien positif. Artinya  apabila  nilai  RTGS,  nilai  kliring,  nilai  uang  elektronik,  dan  inflasi mengalami  peningkatan,  maka  jumlah  uang  beredar  M2  juga  akan  mengalami peningkatan  sebesar  nilai  koefisien.  Sementara  suku  bunga  tidak  memiliki pengaruh  terhadap  jumlah  uang  beredar  M2  dalam  jangka  panjang.  Hal  ini dikarenakan pemerintah tidak lagi berfokus pada suku bunga, namun lebih untuk meningkatkan perekonomian dengan berbagai kebijakan moneter lainnya.

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  adalah  persyaratan  statistik  yang  harus  dipenuhi  pada analisis  regresi  linear  berganda  yang  berbasis ordinary  least  square (OLS). Pengujian  asumsi  klasik  diperlukan  untuk  mengetahui  apakah  hasil  estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya masalah multikolinearitas, heteroskedastisitas,  dan  autokorelasi.  Model  regresi  akan  dapat  dijadikan  alat estimasi  yang  tidak  bias  jika  telah  memenuhi  persyaratan  BLUE  ( best  linear unbiased estimated ).
Tabel 5:

## 156 Jurnal Ecosains, Volume 8, Nomor 2, Hal 149-166

## Uji Multikolinearitas
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 0.627382 12144.67 NA LOG(NRTGS) 0.001244 5989.415 4.206132 LOG(NKLRG) 0.003397 24127.32 6.311740 LOG(NUE) 0.000373 1084.325 6.750845 INF 3.48E-05 20.07588 2.014362 SB 0.000153 125.4967 2.827817
Sumber: Hasil Olahan Eviews 8
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  hasil  multikolinearitas  dengan menggunakan  uji  VIF  dimana  nilai centered VIF    10.00  yang  berarti  tidak terdapat masalah multikolinearitas pada penelitian ini.
Tabel 6: Uji Normalitas
Sumber: Hasil Olahan Eviews 8
Dari  Tabel  6  dapat  dilihat  hasil  uji  normalitas  yang  telah  dilakukan dilihat  dari  probabilitas  Jarque-Bera  sebesar  0.420138    0.05  yang  artinya  data dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal.

## Tabel 7: Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 1.860278     Prob. F(5,29) 0.1323 Obs*R-squared 8.499656     Prob. Chi-Square(5) 0.1308 Scaled explained SS 7.085523     Prob. Chi-Square(5) 0.2144 Sumber: Hasil Olahan Eviews 8
0 2 4 6 8 10 12 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 Series: Residuals Sample 2009Q1 2017Q3 Observations 35
Mean -1.09e-15 Median -0.011636 Maximum 0.112827 Minimum -0.082066 Std. Dev. 0.039271 Skewness 0.501408 Kurtosis 3.428514 Jarque-Bera 1.734345 Probability 0.420138
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dilihat  hasil  uji  heteroskedastisitas  dengan menggunakan  uji Breunsch  Pagan  Godfrey dimana  probabilitas chi-square 0.1308  0.05 yang berarti tidak terjadi heteroskedastisitas dalam penelitian ini.
Tabel 8:

## Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.433861     Prob. F(2,27) 0.6524 Obs*R-squared 1.089800     Prob. Chi-Square(2) 0.5799
Sumber: Hasil Olahan Eviews 8
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  dilihat  hasil  uji  autokorelasi  dengan menggunakan  uji Serial  Correlation  LM-test dimana  probabilitas  chi-square 0.5799    0.05  yang  berarti  tidak  terjadi  masalah  autokorelasi  dalam  penelitian ini.

## Uji Stationer
Uji stationer merupakan pengujian untuk menentukan apakah data runtun waktu  mengandung  akar  unit (unit  root ).  Berdasarkan  Tabel  9  menunjukkan pengujian  stationer  dengan  metode Augmented  Dickey  Fuller dengan  derajat kebebasan  95%,  jumlah  uang  beredar  M2  merupakan  variabel  yang  stationer pada  tingkat  level.  Variabel  nilai  RTGS,  nilai  kliring,  nilai  uang  elektronik, inflasi dan suku bunga stationer pada tingkat first difference .
Tabel 9: Hasil Uji Stationer dengan Metode ADF Variabel Uji URT pada Trend Deterministic ADF test CV (5%) Stasioner JUB M2 Level Trend and Intercept -4.252006 -3.54849 Ya 1st difference Trend and Intercept -5.119378 -3.562882 Ya RTGS Level Trend and Intercept -3.018563 -3.552973 Tidak 1st difference Trend and Intercept -6.092876 -3.557759 Ya Kliring Level Trend and Intercept -3.506252 -3.568379 Tidak 1st difference Trend and Intercept -3.907809 -3.587527 Ya Uang Elektronik Level Trend and Intercept 0.749348 -3.562882 Tidak 1st difference Trend and Intercept -8.024987 -3.562882 Ya Inflasi Level Trend and Intercept -2.924314 -3.548490 Tidak 1st difference Trend and Intercept -7.196721 -3.552973 Ya Suku Bunga Level Trend and Intercept -1.377680 -3.552973 Tidak 1st difference Trend and Intercept -3.782442 -3.552973 Ya

## 158 Jurnal Ecosains, Volume 8, Nomor 2, Hal 149-166

## Sumber: Hasil Olahan Eviews 8
Uji Kointegrasi
Tabel 10.

## Hasil Uji Kointegrasi
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.001907 0.006632 -0.287586 0.7755 ECT(-1) -1.154416 0.172336 -6.698650 0.0000

## Sumber: Hasil Olahan Eviews 8
Berdasarkan  Tabel  10  hasil  dari  uji  kointegrasi  dengan menggunakan uji Engel-Granger dilihat dari probabilitas ECT(-1) sebesar 0.0000,  yang  artinya  terdapat  keseimbangan  jangka  panjang  antara variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  sudah  terlihat  dalam penelitian ini dikarenakan probabilitas ECT(-1)  0.05.

## Metode Error Correction Model (ECM)
Berdasarkan  Tabel  11  dapat  dilihat  hasil  jangka  pendek  pada  penelitian ini dengan probabilitas ECT menunjukkan 0.037  0.05. Perhitungan yang telah dilakukan memperlihatkan bahwa dalam jangka pendek perubahan variabel bebas mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Probabilitas nilai RTGS dan nilai uang  elektronik  signifikan  dalam  jangka  pendek,  yang  berarti  perubahan  dari nilai  RTGS  dan  nilai  uang  elektronik  dalam  jangka  pendek  tidak  menimbulkan goncangan terhadap jumlah uang beredar M2. Sedangkan nilai kliring, inflasi dan suku  bunga  probabilitasnya  tidak  signifikan  dalam  jangka  pendek,  yang  berarti perubahan  dari  nilai  kliring,  inflasi  dan  suku  bunga  dalam  jangka  pendek  akan menimbulkan goncangan terhadap jumlah uang beredar M2.
Tabel 11.

## Hasil Estimasi Jangka Pendek (ECM)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.019684 0.004328 4.548556 0.0001 D(LOG(NRTGS)) 0.065060 0.020599 3.158352 0.0039 D(LOG(NKLRG)) 0.054258 0.026921 2.015434 0.0539 D(LOG(NUE)) 0.058229 0.020248 2.875720 0.0078 D(INF) 0.004022 0.002584 1.556511 0.1312 D(SB) -0.008008 0.010518 -0.761335 0.4531 ECT(-1) -0.306946 0.140325 -2.187392 0.0376 R-squared 0.498590     Mean dependent var 0.029656 Adjusted R-squared 0.387166     S.D. dependent var 0.025392 S.E. of regression 0.019878     Akaike info criterion -4.817159 Sum squared resid 0.010669     Schwarz criterion -4.502908 Log likelihood 88.89170     Hannan-Quinn criter. -4.709990 F-statistic 4.474699     Durbin-Watson stat 2.447435 Prob(F-statistic) 0.002875
∆ LogM2  =  0.019684  +  0.065060 ∆ LogNRTGS  +  0.054258 ∆ LogNKLRG  + 0.058229 ∆ LogNUE + 0.004022 ∆ INF – 0.008008 ∆ SB – 0.306946 ECT(-1) (4)

## Nilai RTGS Terhadap Jumlah Uang Beredar M2
Hasil  estimasi  memperlihatkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  perubahan nilai RTGS berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah uang beredar M2 karena  probabilitasnya  menunjukkan    0.05  dengan  nilai  koefisien  sebesar 0.1062. Nilai koefisien regresi dari nilai RTGS ini adalah positif. Artinya apabila terjadi  peningkatan  terhadap  nilai  RTGS  sebesar  1  persen  maka  jumlah  uang beredar M2 akan meningkat sebesar 0.11 persen dengan asumsi cateris paribus . Hasil penelitian ini sesuai dengan teori yang dikemukakan oleh Mankiw (2007:499)  jumlah  uang  beredar  tidak  hanya  ditentukan  oleh  kebijakan  bank sentral,  tetapi  juga  oleh  perilaku  rumah  tangga  yang  memegang  uang  dan  bank dimana uang tersebut disimpan. Dalam artian dengan adanya perilaku masyarakat dalam  menggunakan  sistem  pembayaran  non  tunai  dan  adanya  produk-produk perbankan dapat mempengaruhi penawaran uang.
Hasil  penelitian  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang  dikemukakan  Sari (2016)  yang  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  variabel  nilai  RTGS  signifikan mempengaruhi  M2  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Hal  ini  memiliki implikasi  bahwa  kenaikan  nilai  RTGS  diikuti  oleh  meningkatnya  jumlah  uang beredar M2, maka dapat diartikan kenaikan nilai RTGS sebagai salah satu bagian dari  sistem  pembayaran  non  tunai  yang  memiliki  peran  dalam  mendukung peningkatan komponen uang beredar M2 dalam bentuk non tunai seperti demand deposit dan time  deposit yang  tidak  dipegang  langsung  oleh  masyarakat  namun masuk ke dalam sistem perbankan dan jumlahnya semakin meningkat.

## 160 Jurnal Ecosains, Volume 8, Nomor 2, Hal 149-166
Dalam  jangka  pendek  variabel  nilai  RTGS  tidak  berpengaruh  terhadap jumlah uang beredar M2 dikarenakan probabilitas signifikan  0.05 dengan nilai koefisien sebesar 0.0650. Nilai koefisien dari nilai RTGS adalah positif. Artinya, apabila  terjadi  perubahan  nilai  RTGS  tidak  menimbulkan  goncangan  terhadap jumlah  uang  beredar  M2.  Tidak  berpengaruhnya  nilai  RTGS  dalam  jangka pendek  dikarenakan  transaksi  RTGS  ini  tidak  selalu  terjadi  atau  tidak  rutin digunakan dalam waktu yang singkat dengan jumlah transfer yang bernilai besar diatas Rp.500 Juta.

## Nilai Kliring Terhadap Jumlah Uang Beredar M2
Hasil estimasi memperlihatkan bahwa dalam jangka panjang nilai kliring berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah uang beredar M2 dikarenakan probabilitasnya  menunjukkan    0.05  dengan  koefisien  sebesar  0.164.  Nilai koefisien dari nilai kliring adalah positif. Artinya apabila nilai kliring mengalami peningkatan  sebesar  1  persen  maka  jumlah  uang  beredar  M2  akan  meningkat sebesar 0.16 persen dengan asumsi cateris paribus.
Hasil penelitian ini sesuai dengan teori yang dikemukakan oleh Mankiw (2007:499)  jumlah  uang  beredar  tidak  hanya  ditentukan  oleh  kebijakan  bank sentral, tetapi juga perilaku rumah tangga yang memegang uang dan bank dimana uang  tersebut  disimpan.  Dalam  artian  dengan  adanya  perilku  masyarakat  dalam menggunakan  sistem  pembayaran  non  tunai  dan  adanya  produk-produk perbankan dapat mempengaruhi penawaran uang.
Hasil  penelitian  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang  dikemukakan Syarifuddin  (2009)  yang  menyatakan  bahwa  kliring  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap jumlah uang beredar M2. Hal ini dikarenakan kecendrungan para  pelaku  ekonomi  dalam  melakukan  penyelesaian  transaksi  perekonomian menggunakan dana yang tersimpan di rekening bank yang memberikan beberapa keunggulan  pembayaran  dengan  sistem  kliring yaitu  faktor  efektivitas,  efisiensi, dan keamanan.
Namun  hasil  penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  yang dikemukakan  oleh  Istanto  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  nilai  kliring berpengaruh negatif dan signifikan. Artinya apabila terjadi peningkatan terhadap nilai  kliring  maka  akan  menyebabkan  penurunan  terhadap  jumlah  uang  beredar M2.  Perbedaan  hasil  yang  dilakukan  peneliti  terdahulu  dengan  penelitian sekarang  dikarenakan  perbedaan  tahun  penelitian  dan  metode  yang  digunakan. Perbedaan  tahun  mengindikasikan  perbedaan  kondisi  perekonomian  Indonesia serta perbedaan fluktuasi data.
Dalam  jangka  pendek,  variabel  nilai  kliring  berpengaruh  positif  dan signifikan  dikarenakan  probabilitasnya    0.05  dengan  nilai  koefisien  sebesar 0.0542.  Artinya  setiap  perubahan  nilai  kliring  dalam  jangka  pendek  dapat berpengaruh terhadap jumlah uang beredar M2. Berpengaruhnya perubahan nilai kliring dalam jangka pendek karena transaksi non tunai ini rutin digunakan oleh bank-bank  dalam  penyelesaian  transfer  dana  antar  bank  dengan  skala pembayaran  ritel  maupun  bernilai  besar  salah  satunya  melalui  transfer  debet, transfer kredit, cek, bilyet giro, dan surat berharga lainnya.

## Nilai Uang Elektronik Terhadap Jumlah Uang Beredar M2
Hasil  estimasi  memperlihatkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  perubahan nilai  uang  elektronik  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  uang beredar  M2  dikarenakan  probabilitasnya  menunjukkan    0.05  dengan  nilai koefisien sebesar 0.232. Nilai koefisien regresi dari nilai uang elektronik sebesar 1  persen  maka  jumlah  uang  beredar  M2  akan  meningkat  sebesar  0.23  persen dengan asumsi cateris paribus .
Hasil penelitian ini sesuai dengan teori yang dikemukakan oleh Mankiw (2007:499)  jumlah  uang  beredar  tidak  hanya  ditentukan  oleh  kebijakan  bank sentral,  tetapi  juga  oleh  perilaku  rumah  tangga  yang  memegang  uang  dan  bank dimana uang tersebut disimpan. Dalam artian dengan adanya perilaku masyarakat dalam  menggunakan  sistem  pembayaran  non  tunai  dan  adanya  produk-produk perbankan dapat mempengaruhi penawaran uang.
Hasil  penelitian  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang  dikemukakan Silitonga  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  uang  elektronik  memiliki  pengaruh positif  signifikan  terhadap  jumlah  uang  beredar  M2  dalam  jangka  panjang. Artinya  jika  nilai  uang  elektronik  mengalami  peningkatan  maka  jumlah  uang beredar M2 akan mengalami peningkatan.
Namun  hasil  penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  yang dikemukakan  oleh  Istanto  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  nilai  uang  elektronik tidak  signifikan  dalam  jangka  panjang.  Artinya  apabila  terjadi  peningkatan terhadap  nilai  uang  elektronik  maka  tidak  berpengaruh  terhadap  jumlah  uang beredar M2. Perbedaan hasil yang dilakukan peneliti terdahulu dengan penelitian sekarang  dikarenakan  perbedaan  tahun  dan  metode  yang  digunakan.  Perbedaan tahun  mengindikasikan  perbedaan  kondisi  perekonomian  Indonesia  serta perbedaan fluktuasi data.
Dalam  jangka  pendek,  variabel  nilai  uang  elektronik  tidak  berpengaruh terhadap  jumlah  uang  beredar  M2  dikarenakan  probabilitasnya  yang menunjukkan    0.05  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0.058.  Nilai  koefisien  dari nilai  uang  elektronik  ini  adalah  positif.  Artinya  apabila  terjadi  perubahan  nilai uang  elektronik  maka  tidak  menimbulkan  gocangan  terhadap  jumlah  uang beredar  M2  karena  probabilitas  yang  signifikan.  Tidak  berpengaruhnya  uang elektronik dalam jangka pendek dikarenakan masih minimnya penggunaan uang elektronik dalam pembayaran transaksi sehari-hari disebabkan masyarakat masih cenderung menggunakan kartu debit.

## Inflasi Terhadap Jumlah Uang Beredar M2
Hasil  estimasi  memperlihatkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  perubahan inflasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  uang  beredar  M2 dikarenakan probabilitasnya menunjukkan  0.05 dengan nilai koefisien  sebesar 0.013.  Nilai  koefisien  regresi  dari  inflasi  ini  adalah  positif.  Artinya,  apabila terjadi  peningkatan  terhadap  inflasi  sebesar  1  persen  maka  jumlah  uang  beredar M2 akan meningkat sebesar 0.013 persen dengan asumsi cateris paribus . Hasil penelitian ini sesuai dengan teori kuantitas yang dikemukakan oleh Boediono  (Widiastuti,2012:16)  dimana  inflasi  terjadi  karena  ada  perubahan volume jumlah uang beredar dan pada akhirnya inflasi signifikan mempengaruhi
162 Jurnal Ecosains, Volume 8, Nomor 2, Hal 149-166
jumlah  uang  beredar  M2.  Ketika  inflasi  meningkat  maka  jumlah  uang  beredar M2 juga mengalami peningkatan. Inflasi akan berubah sesuai dengan perubahan volume  jumlah  uang  beredar.  Artinya  inflasi  dan  jumlah  uang  beredar berhubungan positif. Semakin tinggi inflasi maka semakin tingginya jumlah uang beredar.
Hasil  penelitian  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang  dikemukakan Komarulloh  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  inflasi  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap jumlah uang beredar M2. Artinya apabila terjadi peningkatan terhadap  inflasi  maka  akan  menyebabkan  peningkatan  terhadap  jumlah  uang beredar M2.
Dalam jangka pendek, variabel inflasi berpengaruh positif dan signifikan dikarenakan  probabilitasnya    0.05  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0.0040. Artinya  perubahan  inflasi  dalam  jangka  pendek  dapat  berpengaruh  atau menimbulkan  goncangan  terhadap  jumlah  uang  beredar  M2.  Berpengaruhnya perubahan  inflasi  dalm  jangka  pendek  dikarenakan  jika  sedikit  saja  terjadi perubahan  harga,  akan  langsung  menyebabkan  goncangan  perekonomian  yang mengakibatkan  menurunnya  daya  beli  masyarakat  dan  kemampuan  masyarakat menjadi  rendah  sehingga  berdampak  pada  penurunan  permintaan  barang  dan jasa.

## Suku Bunga Terhadap Jumlah Uang Beredar M2
Hasil  estimasi  memperlihatkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  perubahan suku  bunga  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  jumlah  uang beredar  M2  dikarenakan  probabilitasnya  menunjukkan    0.05  dengan  nilai koefisien  sebesar  -0.015.  Nilai  koefisien  regresi  dari  suku  bunga  ini  adalah negatif.  Artinya  dalam  jangka  panjang  terjadinya  perubahan  suku  bunga  tidak akan mempengaruhi jumlah uang beredar M2.
Dalam  jangka  pendek,  variabel  suku  bunga  berpengaruh  negatif  dan tidak  signifikan  dengan  koefisien  sebesar  -0.008.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa dalam  jangka  pendek  suku  bunga  dapat  berpengaruh  terhadap  jumlah  uang beredar  M2.  Hal  ini  dikarenakan  suku  bunga  dapat  mempengaruhi  keputusan individu  terhadap  pilihan  membelanjakan  uang  lebih  banyak  atau  menyimpan uangnya dalam bentuk tabungan.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  teori  yang  dikemukakan  Mishkin (Simorangkir,2014:61)  dengan  adanya  kebijakan  moneter  kontraktif  ketika  suku bunga meningkat,  maka  akan  menggeser    kurva  penawaran uang  ke  kiri  dengan tujuan  mengurangi  jumlah  uang  beredar.  Sebaliknya  jika  suku  bunga  menurun maka akan menggeser kurva penawaran ke kanan dengan tujuan menambah atau meningkatkan  jumlah  uang  beredar.  Dengan  fungsi  suku  bunga  yang  penting pergerakan  suku  bunga  dapat  menjadi  sinyal  awal  terhadap  pergerakan perekonomian Indonesia.
Hasil  penelitian  ini  di  dukung  oleh  penelitian  yang  dikemukakan Amromin  dan  Chakravorti  (2007)  yang  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  suku bunga  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  uang  beredar  M2 dalam  jangka  pendek.  Hal  ini  memiliki  implikasi  bahwa  ketika  suku  bunga meningkat, maka jumlah uang beredar akan menurun. Hal ini dikarenakan ketika
suku  bunga  naik,  maka  orang  akan  cenderung  menabung  uangnya  didalam perbankan sehingga permintaan uang menurun.
Namun  hasil  penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  yang dikemukakan  oleh  Komarulloh  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  suku  bunga berpengaruh positif signifikan terhadap jumlah uang beredar M2. Perbedaan hasil yang  dilakukan  peneliti  terdahulu  dengan  penelitian  sekarang  dikarenakan perbedaan  tahun  penelitian  dan  metode  yang  digunakan.  Perbedaan  tahun mengindikasikan  perbedaan  kondisi  perekonomian  Indonesia  serta  perbedaan fluktuasi data.

## SIMPULAN
Berdasarkan  pada  perhitungan  Ordinary  Least  Square  (OLS)  dan  Error Correction  Model  (ECM)  yang  telah  dijabarkan  sebelumnya,  maka  pembuktian hipotesis yang dapat disimpulkan adalah:
1. Nilai RTGS berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah uang beredar M2 dalam  jangka  panjang.  Sedangkan dalam  jangka  pendek  perubahan nilai RTGS tidak berpengaruh terhadap jumlah uang beredar M2.
2. Nilai  kliring  berpengaruh  positif  dan  signifikan  dalam  jangka  panjang terhadap  jumlah  uang  beredar  M2.  Kemudian  dalam  jangka  pendek perubahan nilai kliring turut mempengaruhi jumlah uang beredar M2.
3. Nilai  uang  elektronik  dalam  jangka  panjang  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  jumlah  uang  beredar  M2.  Sedangkan  dalam  jangka pendek  perubahan  nilai  uang  elektronik  tidak  berpengaruh  terhadap  jumlah uang beredar M2.
4. Inflasi  dalam  jangka  panjang  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap jumlah  uang beredar  M2.  Kemudian dalam  jangka pendek  perubahan  inflasi turut mempengaruhi junlah uang beredar M2.
5. Suku  bunga  dalam  jangka  panjang  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan terhadap jumlah uang beredar M2. Artinya setiap kenaikan suku bunga tidak akan  meningkatkan  jumlah  uang  beredar  M2.  Sedangkan  dalam  jangka pendek  perubahan  suku  bunga  berpengaruh  terhadap  jumlah  uang  beredar M2.
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  kesimpulan  yang  didapatkan  dari penelitian ini, maka terdapat beberapa saran dari peneliti:
1. Berdasarkan  hasil  penelitian  diketahui bahwa  nilai  RTGS,  nilai  kliring,  nilai uang  elektronik  berpengaruh  positif  dan  signifikan  dalam  jangka  panjang. Sehingga perlunya upaya bagi lembaga perbankan dan Bank Indonesia untuk peningkatan  perbaikan  sistem  dari  ketiga  variabel  tersebut  dengan  tujuan untuk  mengantisipasi  adanya  resiko  terhadap  pengembangan  inovasi  sistem pembayaran  secara  non  tunai  yang  dapat  berdampak  pada  kelancaran likuiditas  perekonomian  serta  perlunya  peningkatan  penggunaan  transaksi secara non tunai untuk mengurangi biaya operasional yang harus dikeluarkan dalam mencetak uang tunai.
2. Bank  Indonesia  sebagai  otoritas  moneter  mempunyai  peran  dalam  menjaga stabilitas  inflasi.  Inflasi  dalam  jangka  panjang  dan  jangka  pendek
164 Jurnal Ecosains, Volume 8, Nomor 2, Hal 149-166
berpengaruh positif signifikan terhadap jumlah uang beredar M2. Oleh sebab itu  perlunya  kerjasama  antara  pemerintah  dan  Bank  Indonesia  untuk  lebih memperhatikan  jumlah  uang  beredar  yang  ada  ditangan  masyarakat  dan kestabilan  harga  dalam  pencapaian  target  inflasi.  Dengan  stabilnya  inflasi maka kestabilan perekonomian pun akan tercapai.
3. Suku  bunga  dalam  jangka  panjang  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap jumlah  uang  beredar  M2.  Namun  dalam  jangka  pendek  suku  bunga memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  jumlah  uang  beredar  M2.  Artinya dalam  jangka  pendek  perubahan  suku  bunga  akan  menimbulkan  goncangan terhadap jumlah uang beredar M2. Bank Indonesia sebagai penetap kebijakan BI rate harus lebih waspada karena peningkatan dan penurunan BI rate dapat mempengauhi  jumlah  uang  beredar  M2.  Semakin  tingginya  tingkat  suku bunga  maka  semakin  rendah  jumlah  uang  beredar  yang  ada  ditangan masyarakat dikarenakan orang cenderung menyimpan uangnya di perbankan dengan  mengharapkan  ringkat  pengembalian  yang  tinggi.  Semakin  banyak uang  yang  masuk  ke  dalam  sistem  perbankan  maka  semakin  meningkatkan M2 dalam bentuk demand deposit dan time deposit.
4. Untuk  peneliti  selanjutnya,  diharapkan  menggunakan  tahun  penelitian  yang lebih  panjang  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  dan  memasukkan seluruh  variabel  inovasi  sistem  pembayaran  yang  ada  di  Indonesia  serta variabel  makroekonomi  lainnya  untuk mengetahui  variabel  mana  yang  lebih dominan mempengaruhi jumlah uang beredar M2 di Indonesia.

## DAFTAR RUJUKAN
Amromin  Gene  and  Chakravorti  Sujit.  2007.  Debit  Card  and  Cash  Usage:  A Cross-Country  Analysis. Jurnal  Ilmiah .  Diakses  pada  tanggal  10  Februari
2018 Pukul 14.15 WIB.
Bank Indonesia. 2017. Statistik Sistem Pembayaran http://www.bi.go.id. Diakses tanggal 10 Oktober 2017 Pukul 13.25 WIB.
Case  Karl  E  and  Fair  Ray  C.  2004. Prinsip-Prinsip  Ekonomi  Makro,  Edisi  8 . Jakarta: PT. INDEKS. Gujarati,  Damodar  N  dan  Dawn  C  Porter.  2006. Dasar-Dasar  Ekonometrika, Edisi 5 Buku 1 . Jakarta: Salemba Empat.
Hossain,  Akhand  Akhtar.  2010. Bank  Sentral  dan  Kebijakan  Moneter  di  Asia Pasifik . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Istanto,  Lasondy  S.  2013.  Analisis  Dampak  Pembayaran  Non  Tunai  Terhadap Jumlah  Uang  Beredar  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah .  Jurusan  Ekonomi Pembangunan  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Sumatera  Utara.  Diakses tanggal 12 November 2017 Pukul 16.40 WIB.
Komarulloh.  2013.  Analisis  Permintaan  Uang  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah . Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Hasanuddin. Diakses tanggal 10 Februari 2018 Pukul 09.00 WIB.
Mankiw, N Gregory. 2007. Makroekonomi, Edisi 6 . Jakarta: Erlangga. Manurung, Jonni dan Adler Haymans. 2009. Ekonomi Keuangan dan Kebijakan
Moneter . Jakarta: Salemba Empat.
Sahabat,  Imadudin.  2009.  Pengaruh  Inovasi  Sistem  Pembayaran  Terhadap Permintaan  Uang  di  Indonesia. Tesis .  Program  Pascasarjana  Fakultas
Ekonomi Universitas Indonesia. Diakses tanggal 18 November 2017 Pukul 14.35 WIB.
Sari,  Devi  Pusfita.  2016.  Pengaruh  Leading  Indicator  Sistem  Pembayaran Terhadap  Uang  Beredar  M2  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah .  Jurusan  Ilmu Ekonomi  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Brawijaya.  Diakses  tanggal  12 November 2017 Pukul 09.45 WIB.
Satrianto,  Alpon.  2017.  Kebijakan  Fiskal,  Moneter  dan  Neraca  Pembayaran  di
Indonesia: Suatu Kajian Efektivitas. Economac . http://economac.ppj.unp.ac.id.  Diakses  tanggal  15  Mei  2018  Pukul  08.20
WIB.
Silitonga,  Tritoguna.  2013.  Analisis  Permintaan  Uang  Elektronik  (e-money)
Terhadap  Velocity  of  Money  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah .  Fakultas Ekonomi  Universitas  Sumatera  Utara.  Diakses  tanggal  22  Februari  2018 Pukul 13.00 WIB.
Simorangkir,  Iskandar.  2014. Pengantar  Kebanksentralan  Teori  dan  Praktik  di Indonesia .  Buku  Edisi  1.  Pusat  Riset  dan  Edukasi  Bank  Sentral  Bank
Indonesia. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Syarifuddin,  Ferry,  Ahmad  Hidayat  dan  Tarsidin.  2009.  Dampak  Peningkatan
Pembayaran  Non  Tunai  Terhadap  Perekonomian  dan  Implikasinya Terhadap  Pengendalian  Moneter  di  Indonesia. Buletin  Ekonomi  Moneter dan Perbankan . Volume 11 Nomor 4 April 2009 hal 369.
Widiastuti,  Irene  Linda.  2012.  Pengaruh  Jumlah  Uang  Beredar  Terhadap  Inflasi di  Indonesia  Bulan  Januari  2001-Desember  2011:  Pendekatan  Error Correction  Model  (ECM). Jurnal  Ilmiah .  Jurusan  Ekonomi  Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Atma  Jaya Yogyakarta. Diakses tanggal 12 Februari 2018 Pukul 10.23 WIB.
Woodford,  Michael.  2000.  Monetery  Policy  in  a  World  Without  Money. NBER Working Paper, No.7853. Diakses tanggal 19 Desember 2017 Pukul 11.35 WIB.