Judul: Dampak Penerbitan Central Bank Digital Currency terhadap Indikator-Indikator Makroekonomi
Abstrak: Bank Indonesia merilis “Blueprint Sistem Pembayaran Indonesia 2025” termasuk di dalamnya rencana penerbitan Digital Rupiah. Indonesia menjadi salah satu negara yang berada pada tahap penelitian sebelum menerbitkan Central Bank Digital Currency (CBDC). Sebelum secara resmi menerbitkan CBDC, dampak penerbitan CBDC terhadap indikator makroekonomi negara yang telah menerbitkan CBDC dapat dijadikan pertimbangan. Sampel pada penelitian ini adalah sembilan negara yang telah menerbitkan CBDC dan enam negara potensial yang belum menerbitkan CBDC dalam periode waktu 2018 hingga 2022. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif, regresi data panel dengan dummy interaksi, serta difference-in-differences (DID). Peningkatan PDB riil negara-negara yang telah menerbitkan CBDC belum dapat dipastikan terjadi karena adanya penerbitan CBDC sebab adanya perbedaan antara hasil regresi data panel dengan dummy dan dengan tren yang ditampilkan pada grafik. Hasil DID menunjukkan bahwa tingkat suku bunga riil di negara yang telah menerbitkan CBDC mengalami peningkatan sebagai respon terhadap penerbitan CBDC jika dibandingkan dengan negara yang belum menerbitkan CBDC. Penelitian ini hanya menampilkan efek pengenalan dari hadirnya CBDC, penelitian selanjutnya dapat memasukkan berapa besar jumlah CBDC dalam total uang yang beredar agar dapat dilihat pengaruh sebenarnya dari penerbitan CBDC., Bank Indonesia released the "Indonesian Payment System Blueprint 2025," including the plan to issue Digital Rupiah. Indonesia is in the research stage before issuing a Central Bank Digital Currency (CBDC). Before officially issuing CBDCs, the impact of CBDC issuance on the macroeconomic indicators of countries that have issued CBDCs can be considered. The samples in this study are nine countries that have launched CBDCs and six potential countries that have not launched CBDCs from 2018 to 2022. The method used in this research is descriptive analysis, panel data regression with dummy interactions, and differences-in-differences ( did). The increase in the real GDP of countries that have issued CBDCs cannot be ascertained due to the issuance of CBDCs because there are differences between the results of the panel data regression with the dummy and the trends shown on the graph. DID results show that real interest rates in countries that have launched CBDCs have increased in response to CBDC issuance compared to countries that have not issued CBDCs. This study only shows the recognition effect of the presence of CBDCs, further research can include how many CBDCs are in the total money supply so that the actual effect of CBDC issuance can be seen.
Keyword: CBDC, DID, macroeconomic indicators, panel data regression

Judul: Determinan Persepsi Penggunaan Uang Elektronik di Indonesia: Implikasi pada Central Bank Digital Currency
Abstrak: Adanya uang elektronik sebagai alternatif pembayaran digital, mengakibatkan penggunaan uang tunai terus menurun. Penggunaan uang elektronik secara masif dapat mempengaruhi efektivitas kebijakan bank sentral yang meliputi risiko stabilitas keuangan, shadow currency, dan shadow central banking, serta berakibat pada international monetary system di level global. Situasi ini membuat Bank Indonesia mengkalibrasi kebijakannya untuk mengadopsi Central Bank Digital Currency (CBDC). Keberhasilan implementasi CBDC tak terlepas dari bagaimana persepsi pelaku ekonomi mengenai desain CBDC yang aman dan terpercaya, serta mudah digunakan untuk meningkatkan efisiensi pada transaksi pembayaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi pelaku ekonomi dalam penggunaan uang elektronik yang nantinya akan berimplikasi pada CBDC dan pengaruh publisitas terhadap perubahan perilaku pelaku ekonomi dalam penggunaan CBDC. Penelitian ini menggunakan data primer dengan mengadopsi model Technology Acceptance Model (TAM), menggunakan metode Structural Equation Model-Partial Least Structural (SEM-PLS) untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi persepsi penggunaan uang elektronik yang berimplikasi pada CBDC di Indonesia. Pada kuesioner juga telah disisipkan rancangan choice architecture dalam bentuk narasi video pendek mengenai rencana implementasi CBDC di Indonesia dan gambaran desain CBDC yang diterapkan di negara lain. Data tersebut digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh publisitas dengan penerapan nudge theory terhadap perubahan perilaku pelaku ekonomi dalam penggunaan CBDC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas responden lebih melihat faktor keamanan (perceived of security) dan efisiensi (perceived usefulness) sebagai motivasi utama dalam menggunakan uang elektronik, meskipun variabel lain seperti kemudahan (perceived ease of use) dan kepercayaan (perceived of trust) juga berdampak positif akan tetapi tidak signifikan. Dengan demikian implikasinya pada implementasi CBDC, Pemerintah dan Bank Indonesia agar lebih fokus pada dua variabel tersebut agar implementasi CBDC sukses dicapai. Responden cenderung meningkatkan rencana konversi uang tunai ke CBDC, sehingga Pemerintah dan Bank Indonesia harus lebih ekstra memberikan edukasi, agar pemahaman dan literasi mengenai produk/layanan CBDC meningkat. Pemerintah dan Bank Indonesia perlu meningkatkan keamanan produk/layanan CBDC seperti penurunan rate kesalahan/kegagalan pada setiap transaksi uang elektronik. Peningkatan efisiensi produk/layanan CBDC seperti peningkatan rate kecepatan pada setiap transaksi uang elektronik, menimumkan biaya salah satunya dengan memberikan promo/diskon pada setiap transaksi Pemerintah dan Bank Indonesia harus lebih ekstra dalam memberikan edukasi, agar pemahaman dan literasi mengenai produk/layanan CBDC meningkat.
Keyword: CBCD, Electronic Money, Nudge Theory, SEM-PLS, Technology Acceptance Model

Judul: Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
Abstrak: Metagenome analysis is one of the most important bioinformatics field. This field is related to genome which is taken directly from the environment. The purpose of this research is to classify metagenome fragment into some taxonomic levels using support vector machine (SVM) method. Feature extraction is performed using spaced k-mers. Classification process is conducted by creating model using the training data from 381 organisms. The evaluation results show that the accuracies for short fragments (400 bp) are 65.3% and 82.1% at genus level and phylum level, respectively. Meanwhile, the accuracies increase significantly for long fragments (10 kbp), with a value of 95.4% at genus level and 97.6% at phylum level. It can be stated that the accuracy will be increased with the increasing of fragments length and higher taxonomic levels. In addition, the results of the study also conclude that the feature extraction methods used was very good and produce data with linearly separable conditions.
Keyword: