Post on 16-Oct-2021
1
PENGARUH KINERJA KEUANGAN DENGAN PENDEKATAN
RGEC TERHADAP HARGA SAHAM
(Studi pada Bank Umum-Buku IV Periode 2016-2020)
Salshabila Aulia Dewi1, Emmelia Tan., S.E., MBA.2
Prodi Manajemen, Universitas Pelita Bangsa
E-mail: salshabilaad@gmail.com1, etakademik@gmail.com2
ABSTRAK
Pada saat pandemi COVID-19 dunia menghadapi krisis kesehatan maupun
krisis ekonomi sektor perbankan ikut terkena dampaknya. Fenomena ini berdampak
kepada likuiditas perbankan yang berlimpah tertinjau dari dana pihak ketiga (DPK)
bank yang terus naik. Kemudian penyaluran kredit terganggu yang menyebabkan laju
loan to deposit ratio (LDR) menjadi turun signifikan. Dengan demikian, perusahaan
perbankan harus meningkatkan kinerja dan manajemen resiko dengan pendekatan
RGEC untuk kelancaran operasi dan kestabilan nilai saham. Penelitian ini dilakukan
untuk mengetahui penilaian kinerja keuangan dengan pendekatan RGEC terhadap
harga saham pada Bank Umum-Buku IV di Indonesia pada tahun 2016-2020. Dengan
risk profile yang di proksikan dengan NPL, LDR, good corporate governance dengan
self assessment, earning di proksikan dengan ROA, NIM, kemudian capital di
proksikan dengan CAR dengan menggunakan analisis regresi data panel. Pengujian ini
menggunakan metode pengambilan sample pada penelitian ini adalah purposive
sampling dengan data sekunder. Sampel dalam penelitian ini adalah 7 perusahaan
perbankan yang termasuk ke dalam Bank Umum-Buku IV pada tahun 2020. Hasil
penelitian ini menunjukan bahwa secara bersama-sama NPL, LDR, GCG, ROA, NIM,
CAR berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Sedangkan secara parsial, hanya
LDR yang berpengaruh negatif signifkan terhadap harga saham.
Kata kunci: NPL, LDR, GCG, ROA, NIM, CAR, Harga Saham.
PENDAHULUAN
Pada saat pandemi COVID-19
dunia menghadapi krisis kesehatan
maupun krisis ekonomi sektor
perbankan pun ikut terkena
dampaknya. Dengan adanya
pemangkasan suku bunga acuan Bank
Indonesia (BI) 7-day reverse rate
(BI7DRR) menyebabkan tren Bunga
deposito mengalami penurunan dalam
beberapa bulan terakhir. Akan tetapi,
2
jumlah simpanan masyarakat
khususnya deposito terus meningkat di
tengah pandemi COVID-19. Fenomena
ini berdampak kepada likuiditas
perbankan yang berlimpah tertinjau
dari dana pihak ketiga (DPK) bank
yang terus naik. Sekaligus laju loan to
deposit ratio (LDR) menjadi turun
signifikan. Pada tahun 2020 banyak
pemilik dana cenderung menabung
untuk deposito. 13 tahun yang lalu
tepatnya pada tahun 2008 kasus
kebangkrutan di Amerika Serikat ini
menjadi kasus terbesar pada 2008
mengungkapkan seberapa besar pasar
keuangan kepada aset ‘usang’ hipotek
subprime dan turunannya saat itu
terjadi melonjak kembali. Masalah ini
timbul kembali karena industry hipotek
memberikan dana para peminjam yang
sebenarnya tidak mampu untuk
membayar. Bagi dunia, hal ini
menandakan berakhirnya pertumbuhan.
Bagaimana dengan Indonesia sendiri?
Indonesia pada tahun 2009, wartawan
BBC Jonathan Head melaporkan
negara Asia Tenggara ini kurang
bergantung pada ekspor sehingga
kemungkinan akan dapat menahan
dampak krisis lebih baik daripada
tetangganya. Pertumbuhan ekonomi
Indonesia di tahun 2008 sebesar 6,01%,
menjadi turun sebesar 4,63% di tahun
2009 dan di tahun 2018 indonesia di
perkirakan akan tumbuh di tingkat
5,17%.
Perbandingan seperti itu sangat
terlihat signifikan jika dilihat dari rasio
kredit yang bermasalah atau non-
performing loan (NPL) di masing-
masing periode. Berdasarkan OJK,
rasio NPL perbankan pada September
2020 mencapai 3,15% (gross) dan
1,07% (nett). Bank adalah badan usaha
yang menghimpun dana dari
masyarakat berupa simpanan dan
mengalokasikan kepada masyarakat
dalam kredit dana atau bentuk-bentuk
lainnya dalam rangka meningkatkan
taraf hidup rakyat banyak (UU No.10
tahun 1998).
Menurut Dendawijaya dalam
(Panjaitan & Wardani, 2015) bank
adalah lembaga keuangan yang usaha
pokoknya menghimpun dana dalam
bentuk giro, tabungan dan deposito
kemudian menyalurkan kembali dana
tersebut ke masyarakat dalam bentuk
kredit, modal kerja dan investasi serta
memberikan jasa-jasa dalam lalu lintas
peredaran uang. Kinerja keuangan
diberitahukan oleh laporan keuangan
yang diterbitkan secara periodik
dimana laporan keuangan tersebut
menunjukan keadaan bank yang
sebenarnya. Kinerja keuangan bank
yang sehat dapat mengembalikan
tingkat kepercayaan masyarakat pada
bank itu sendiri (SAHRUL
MUNIROH, 2014). mengacu pada
Peraturan Bank Indonesia
No.13/1/PBI/2011 tentang Penilaian
Tingkat Kesehatan Bank Umum, yaitu :
dengan menggunakan Pendekatan
Risiko (Risk-based Bank Rating) baik
secara individual maupun secara
konsolidasi, dengan cakupan penilaian
meliputi faktor-faktor sebagai berikut:
Profil Risiko (risk profile), Good
Corporate Governance (GCG),
Rentabiltas (earnings), dan permodalan
(capital) atau disingkat menjadi metode
RGEC.
3
Rumusan Masalah:
Dalam penelitian (Salsabilla &
Yunita, 2020) menyatakan bahwa
dengan pendekatan RGEC berpengaruh
terhadap harga saham, kinerja
keuangan yang baik dalam perbankan
juga menjadi pengaruh yang baik
terhadap harga saham. (Indriani &
Dewi, 2016) menyimpulkan profil
risiko, NIM, CAR berpengaruh negatif
dan tidak signifikan terhadap harga
saham, sedangkan GCG dan ROA
berpengaruh positif dam signifikan
terhadap harga saham, tingginya angka
kredit bermasalah dan tingginya modal
dapat menjadi penilaian kinerja
menurun dan terdapat pengaruh yang
baik jika tata kelola perusahaan dan
perolehan laba selalu meningkat setiap
tahunnya. Berdasarkan latar belakang
diatas pengaruh kinerja keuangan
dengan menggunakan metode RGEC
terhadap harga saham perbankan, maka
rumusan masalah pada penelitian ini
adalah:
1. Bagaimana kinerja keuangan Bank
Umum-Buku IV ditinjau dari Risk
Profile berpengaruh terhadap harga
saham pada tahun 2016-2020?
2. Bagaimana kinerja keuangan Bank
Umum-Buku IV ditinjau dari Good
Corporate Governance berpengaruh
terhadap harga saham pada tahun
2016-2020?
3. Bagaimana kinerja keuangan Bank
Umum-Buku IV ditinjau dari
Earnings berpengaruh terhadap
harga saham pada tahun 2016-2020?
4. Bagaimana kinerja keuangan Bank
Umum-Buku IV ditinjau dari
Capital berpengaruh terhadap harga
saham pada tahun 2016-2020?
5. Bagaimana kinerja keuangan Bank
Umum-Buku IV ditinjau dari aspek
RGEC (Risk Profile, Good
Corporate Governance, Earnings,
Capital) berpengaruh terhadap harga
saham pada tahun 2016-2020.
TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Handoko (2012, p. 8)
manajemen merupakan suatu proses
perencanaan, pengorganisasian,
pengarahan dan pengawasan upaya-
upaya para anggota dan penggunaan
sumber daya organisasi lainya dengan
tujuan mencapai organisasi yang telah
disahkan. Menurut Irham Fahmi (2016,
p. 2) manajemen keuangan merupakan
penggabungan dari ilmu dan seni yang
membahas, mengkaji, dan menganalisis
tentang bagaimana seorang manajer
memanfaatkan segala sumber daya
perusahaan untuk mencari dana,
mengelola dana, dan membagi dana
dengan tujuan mampu memberikan
keuntungan atau kesejahteraan bagi
para investor dan sustainability
(keberlanjutan) usaha bagi perusahaan.
1. Harga Saham
Harga saham menurut Darmadji dan
Fakhrudin (2012, p. 102) merupakan
harga yang terjadi di bursa pada waktu
tertentu, harga saham dapat beralih naik
atau pun turun dalam hitungan waktu
yang begitu cepat dalam hitungan menit
bahkan hitungan detik, hal tersebut
kemungkinan karena tergantung
dengan permintaan dan penawaran
antara pembeli saham dan penjual
saham. Harga saham ialah harga
4
penutupan saham selama periode
pengamatan untuk setiap jenis saham
yang dijadikan sampel dan
pergerakannya senantiasa diamati oleh
para investor untuk menjadi sebuah
pertimbangan. Menurut (Husnan,
2009:151) dalam (Indriani & Dewi,
2016) harga saham (stock price) adalah
nilai sekarang (present value) dari
penghasilan-penghasilan yang akan
diterima oleh investor di masa yang
akan datang. Pergerakan harga saham
akan selalu naik turun, pergerakan
inilah yang dapat memberikan
keuntungan bagi para investor.
Dapat disimpulkan pengertian
harga saham merupakan harga yang
terbentuk sesuai dengan permintaan
dan penawaran pada pasar jual beli
saham dan biasanya harga saham
adalah harga penutupan. Adapun jenis-
jenis harga saham menurut
Widoatmodjo (2012, p. 126) adalah
sebagai berikut:
1. Harga Nominal
Harga yang sudah tercantum dalam
sertifikat saham yang telah ditetapkan
oleh emiten untuk menjadi tolak ukur
setiap lembar saham yang diterbitkan.
Besarnya harga nominal memberikan
arti penting yang dalam, karena dividen
minimal biasanya ditetapkan
berdasarkan nilai nominal.
2. Harga Perdana
Harga perdana adalah harga pada
waktu harga saham tersebut dicatat
dibursa efek. Harga saham pada pasar
perdana biasanya di sahkan oleh
pemangku emisi (underwrite) dan
emiten. Dengan seperti itu akan
diketahui berapa harga saham emiten
itu akan dijual kepada masyarakat
biasanya untuk memastikan harga
perdana.
3. Harga pasar
Harga jual dari investor yang satu
dengan investor yang lain merupakan
harga pasar. Transaksi disini tidak lagi
menyertakan emiten dari penjamin
emisi harga ini yang disebut sebagai
harga di pasar sekunder dan harga
inilah yang benar-benar mewakili harga
perusahaan penerbitnya, karena pada
transaksi di pasar sekunder, kecil sekali
terjadi negosiasi harga investor dengan
perusahaan penerbit. Harga pasar
adalah harga yang setiap hari
diumumkan di surat kabar atau media
lain.
4. Harga Pembukaan
Harga pembukaan merupakan harga
yang diminta oleh penjual atau pembeli
pada saat jam bursa dibuka. Bisa saja
terjadi pada saat dimulainya hari bursa
itu sudah terjadi transaksi atas suatu
saham, dan harga sesuai dengan
diminta oleh penjul dan pembeli.
Dalam keadaan seperti itu, harga
pembukuan bisa menjadi harga pasar,
begitu juga dengan harga pasar
mungkin juga akan menjadi harga
pembukaan namun tidak selalu terjadi.
5. Harga Penutupan
Harga yang diminta oleh penjual
atau pembeli pada saat akhir hari bursa
merupakan harga penutupan. Pada
keadaan ini, dimana bisa saja terjadi
pada saat akhir hari bursa tiba-tiba
terjadi transaksi atau suatu saham,
karena ada kesepakatan antar penjual
dan pembeli. Jika ini yang terjadi maka
harga penutupan itu telah menjadi
harga pasar. Namun demikian, harga ini
5
tetap menjadi harga penutupan pada
hari bursa tersebut.
6. Harga Tertinggi
Harga tertinggi suatu saham adalah
harga yang paling tinggi yang terjadi
pada hari bursa. Harga ini dapat terjadi
transaksi atas suatu saham lebih dari
satu kali tidak pada harga yang sama.
7. Harga Terendah
Harga terendah merupakan harga
yang paling rendah yang terjadi pada
hari bursa. Harga ini dapat terjadi
apabila terjadi transaksi 12 atas suatu
saham lebih dari satu kali tidak pada
harga yang sama. Dengan kata lain,
harga terendah merupakan lawan dari
harga tertinggi.
8. Harga Rata-Rata
Harga rata-rata adalah perataan dari
harga tertinggi dan terendah.
2. Bank
Bank dikenali dengan lembaga
keuangan yang memiliki kegiatan
utama menerima simpanan giro,
tabungan, dan deposito. Kemudian
bank juga dikenal sebagai tempat untuk
menukar uang, , memindahkan uang
atau segala bentuk pembayaran dan
setoran seperti pemabayaran listrik,
telepon, air, pajak, uang kuliah dan
pemabayaran lainnya (Dewi, 2018).
Segala sesuatu yang mencakup dengan
bank, mencakup kelembagaan,
kegiatan usaha, serta cara dan proses
dalam melaksanakan kegiatannya
termasuk ke dalam perbankan.
Bank umum merupakan badan usaha
yang memiliki wewenang menghimpun
dana dari masyarakat dan memberikan
layanan dalam lalu lintas pembayaran.
Menurut ahli perbankan bank umum
ialah institusi keuangan yang
berorientasi pada laba. Bank umum
sendiri memiliki beberapa jenis
berdasarkan statusnya.
3. Kinerja Keuangan
Kinerja keuangan suatu
perusahaan sangat penting bagi
perusahaan. Karena kinerja keuangan
memiliki pengaruh dan dapat
digunakan sebagai alat untuk
mengetahui apakah perusahaan
mengalami perkembangan atau bahkan
sebaliknya. Menurut (Mandasari, 2015)
menerangkan kinerja sebagai suatu
bayangan mengenai pencapaian
pelaksanaan suatu
kegiatan/program/kebijaksanaan dalam
mewujudkan sasaran, tujuan, misi dan
visi organisasi yang tertuang dalam
perumusan skema strategis (strategic
planning) pada suatu organisasi. Maka
dapat disimpulkan bahwa kinerja
keuangan adalah suatu gambaran
mengenai kondisi keuangan pada suatu
perusahaan yang dianalisis
menggunakan alat analisis keuangan,
agar dapat diketahui mengenai baik
buruknya keadaan keuangan pada suatu
perusahaan yang menjadi cerminan
prestasi kerja dalam periode tertentu.
Pengukuran kinerja merupakan salah
satu faktor yang sangat penting bagi
perbankan, karena pengukuran kinerja
tersebut dapat menjadi pengaruh
perilaku pengambilan keputusan dalam
perbankan. Menurut Subramanyam dan
Wild (2014, p. 101) kinerja keuangan
adalah pengakuan pendapatan dan
pengaitan biaya yang menghasilkan
laba yang lebih unggul dibandingkan
arus kas untuk mengevaluasi kinerja
6
keuangan. Menurut Munawir (2012, p.
31) tujuan dari dilakukannya
pengukuran kinerja keuangan
perusahaan tersebut adalah sebagai
berikut:
1. Tingkat Likuiditas
Kemampuan perusahaan untuk
memenuhi kewajiban keuangan
yang harus segera diselesaikan pada
saat ditagih menunjukan likuiditas.
2. Tingkat Solvabilitas
Solvabilitas memperlihatkan
kemampuan perusahaan untuk
memenuhi kewajiban keuangannya
apabila perusahaan tersebut
dilikuidasi, baik keuangan jangka
pendek maupun jangka panjang.
3. Tingkat Rentabilitas
Rentabilitas atau yang sering
disebut dengan profitabilitas
menunjukan kemampuan
perusahaan untuk menghasilkan laba
selama periode tertentu.
4. Tingkat Stabilitas
Stabilitas memperlihatkan
kemampuan perusahaan dalam
melakukan usahanya dengan stabil,
yang diukur dengan
mempertimbangkan kemampuan
perusahaan untuk membayar
hutang-hutangnya serta membayar
beban bunga atas hutang-hutangnya
tepat pada waktunya.
4. Metode RGEC
Manajemen risiko dimulai dengan
adanya kesadaran bahwa risiko tidak
dapat dihindari maupun dilenyapkan
tetapi risiko harus dikendalikan. Dari
metode CAMELS kemudian
disempurnakan dan di sesuaikan
dengan petunjuk pelaksanaan dalam
pengaturan Bank Indonesia Nomor
13/1/PBI/2011 tentang penilaian
tingkat kesehatan bank umum menjadi
metode RGEC dengan indikator (Risk
Profile, Good Corporate Governance,
Earnings, dan Capital) pedoman
perhitungan selanjutnya diatur dalam
Surat Edaran Bank Indonesia Nomor
13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011
perihal penilaian Tingkat Kesehatan
Bank Umum yang mewajibkan bank
umum untuk melakukan penilaian
sendiri (Self Assesment) tingkat
kesehatan bank dengan menggunakan
metode RGEC (Gandawari et al.,
2017).
a. Profil Risiko
Profil risiko adalah gambaran
kesehatan keseluruhan risiko yang
melekat pada operasional bank, bank
perlu menyusun laporan profil
risiko. Selain untuk kepentingan
pelaporan pada Bank Indonesia,
penyusunan profil risiko juga
diperlukan sebagai bahan supervisi
untuk mengendalikan risiko bank
secara efektif. Dalam penelitian ini
peneliti mengukur faktor risk profile
dengan menggunakan 2 indikator
yaitu faktor risiko kredit dengan
rumus NPL (Non Performing Loan)
dan risiko likuiditas LDR (Loan
Deposit Ratio). Adapun penjelasan
mengenai risiko kredit dan risiko
likuiditas menurut (Daniswara,
2016) adalah sebagai berikut:
i) Risiko Kredit
Risiko kredit adalah risiko yang
terjadi akibat dari kegagalan debitur
dan/ pihak lain dalam kewajibannya
memenuhi kewajiban pada bank.
Risiko kredit dapat di proksikan
7
dengan NPL seperti yang termuat
dalam laporan keuangan publikasi.
Berdasarkan Surat Edaran BI
No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober
2011. Non Performing Loan diukur
dengan rumus sebagai berikut:
𝑵𝑷𝑳 = 𝑲𝒓𝒆𝒅𝒊𝒕 𝑩𝒆𝒓𝒎𝒂𝒔𝒂𝒍𝒂𝒉
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑲𝒓𝒆𝒅𝒊𝒕 × 𝟏𝟎𝟎%
ii) Risiko Likuiditas
Risiko likuiditas adalah risiko yang
terjadi dari akibat ketidakmampuan
bank dalam keharusannya
memenuhi kewajiban yang akan
jatuh tempo dari sumber pendanaan
arus kas, dan/atau dari aset likuid
berkualitas tinggi yang dapat
digunakan, dengan mengganggu
aktivitas serta keadaan keuangan
bank. Rasio yang dapat digunakan
risiko likuiditas ialah Loan Deposit
Ratio (LDR). Loan Deposit Ratio
diukur dengan rumus sebagai
berikut:
𝑳𝑫𝑹 =𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑲𝒓𝒆𝒅𝒊𝒕 𝒀𝒂𝒏𝒈 𝒅𝒊𝒃𝒆𝒓𝒊𝒌𝒂𝒏
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑫𝒂𝒏𝒂 𝑷𝒊𝒉𝒂𝒌 𝑲𝒆𝒕𝒊𝒈𝒂
× 𝟏𝟎𝟎%
b. Good Corporate Governance
GCG adalah tata kelola manajemen
bank yang baik sangat menentukan
keberhasilan suatu bank dalam
mengelola bank agar terus tumbuh dan
maju. Menurut SK BI No. 9/12/DPNP
tahun 2008 semakin tinngi kinerja
GCG, maka kulaitas manajemen dalam
melaksanakan operasional bank sangat
baik, sehingga bank tersebut bisa
mencapai laba yang dinginkan.
Penilaian pelaksanaan GCG bank
mempertimbangkan faktor-faktor
penilaian GCG secara komprehensif
dan terstuktur, mencakup governance
structur, governance process, dan
governance outcome. Berdasarkan SE
BI No. 15/15/DPNP tahun 2013 bank
diharuskan melakukan penilaian sendiri
(self assessment) melalui laporan Self
Assessment pelaksanaan Good
Corporate Governance. Sesuai dengan
Surat Edaran BI No. 13/24/DPNP
tanggal 25 Oktober 2011 Good
Corporate Governance diukur dengan
rumus sebagai berikut:
𝑮𝒐𝒐𝒅 𝑪𝒐𝒓𝒑𝒐𝒓𝒂𝒕𝒆 𝑮𝒐𝒗𝒆𝒓𝒏𝒂𝒏𝒄𝒆
= 𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝑲𝒐𝒎𝒑𝒐𝒔𝒊𝒕 𝑮𝑪𝑮
c. Rentabilitas (Earnings)
Rentabilitas (Earnings) merupakan
aspek yang digunakan untuk menjadi
penilaian kemampuan bank dalam
meningkatkan keuntungan.
Kemampuan ini dapat dilakukan dalam
satu periode kegunaan aspek ini juga
untuk menjadi tolak ukur tingkat
efisiensi usaha dan profitabilitas yang
dicapai bank yang bersangkutan
(Paramartha & Darmayanti, 2017).
Dalam peraturan Bank Indonesia No.
13/1/PBI/2011 Pasal 7 Ayat 2 meliputi
kinerja earnings, dan sustainability
earnings bank. Indikator yang
digunakan yaitu Return On Assets
(ROA) dan Net Interest Margin (NIM).
i) Return On Assets (ROA)
Return On Asstes (ROA) adalah salah
satu rasio profitabilitas. Dalam analisis
laporan keuangan, rasio ini paling
sering disoroti, karena mampu
menunjukan keberhasilan perusahaan
menghasilkan keuntungan pada masa
lampau untuk kemudian di proyeksikan
di masa yang akan datang. Semakin
besar ROA menunjukan kinerja
perusahaan semakin membaik
8
(Christian et al., 2017). Penilaian
earnings (rentabilitas) diukur dengan
rasio ROA menggunakan rumus
sebagai berikut:
𝑹𝑶𝑨 = 𝑳𝒂𝒃𝒂 𝒔𝒆𝒃𝒆𝒍𝒖𝒎 𝒑𝒂𝒋𝒂𝒌
𝑹𝒂𝒕𝒂 − 𝒓𝒂𝒕𝒂 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕 × 𝟏𝟎𝟎%
ii) Net Interest Margin (NIM)
Net Interest Margin (NIM) adalah rasio
yang dapat dipakai untuk meninjau
bagaimana kemampuan bank dalam
memperoleh pendapatan bunga
bersihnya dengan mengelola aset
produktif yang dapat menghasilkan
bunga. Dengan menggunakan NIM
dapat menunjukan tingkat profitabilitas
stautu bank, yang akhirnya akan
mempengaruhi harga saham suatu bank
(Febiolla et al., 2019). Penilaian
earnings (rentabilitas) diukur dengan
rasio NIM menggunakan rumus sebagai
berikut:
𝑵𝑰𝑴 = 𝑷𝒆𝒏𝒅𝒂𝒑𝒂𝒕𝒂𝒏 𝒃𝒖𝒏𝒈𝒂 𝒃𝒆𝒓𝒔𝒊𝒉
𝑹𝒂𝒕𝒂 − 𝒓𝒂𝒕𝒂 𝒂𝒔𝒆𝒕 𝒑𝒓𝒐𝒇𝒖𝒌𝒕𝒊𝒇 × 𝟏𝟎𝟎%
d. Permodalan (Capital)
Faktor penting dalam bisnis
perbankan adalah modal, namun modal
hanya membiayai sebagian kecil dari
harta bank. Menurut Pandia (2016, p.
28) modal merupakan uang yang
ditanamkan oleh pemiliknya sebagai
pokok untuk memulai usaha maupun
untuk memperbesar usahanya yang
dapat menghasilkan suatu guna
menambah kekayaan. Menurut (Alam
& Nohong, 2019) CAR (Capital
Adequacy Ratio) adalah rasio
kecukupan modal yang berfungsi
menampung risiko yang kemungkinan
dihadapi oleh bank. Semakin tinggi
CAR maka semakin baik kemampuan
bank tersebut untuk menanggung risiko
dari setiap kredit/aktiva produktif yang
berisiko. CAR diukur dengan rumus
sebagai berikut:
𝑪𝑨𝑹 = 𝑴𝒐𝒅𝒂𝒍 𝒃𝒂𝒏𝒌
𝑨𝑻𝑴𝑹 × 𝟏𝟎𝟎%
5. Hipotesis Penelitian
H1: Risk Profile berpengaruh terhadap
harga saham.
H2: Good Corporate Governance
berpengaruh terhadap harga saham.
H3: Earnings berpengaruh terhadap
harga saham.
H4: Capital berpengaruh terhadap
harga saham.
6. Model Penelitian
Model penelitian adalah suatu
gambaran berupa grafik atau diagram
tentang kenyataan baik proses maupun
struktur yang didalamnya terdapat teori
dan formula yang disederhanakan agar
mudah dipahami dengan
memperlihatkan unsur atau elemen
yang dianggap penting.
Gambar 1. Model Penelitian
9
METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan dalam
penelitian ini adalah metode penelitian
kuantitatif yang digunakan untuk
menggambarkan secara sistematis
suatu hasil penelitian dengan berfokus
kepada kajian mengenai pengaruh
kinerja keuangan terhadap harga saham
perbankan. Dalam penelitian ini
peneliti menggunakan data sekunder.
Data sekunder adalah data yang
diperoleh melalui berbagai sumber
berupa laporan keuangan perbankan
antara lain di Bursa Efek Indonesia dan
Otoritas Keuangan dan studi
kepustakaan yang relevan di bidang
keuangan, seperti buku, jurnal, majalah,
dari internet atau website yang
menunjang penelitian ini. Objek yang
dipilih untuk penelitian ini adalah Bank
Umum-Buku IV.
1. Populasi dan Sampel
Populasi adalah sebagai suatu
kumpulan subjek, variabel, konsep,
atau fenomena. Kita dapat meneliti
setiap anggota populasi untuk
mengetahui sifat populasi yang
bersangkutan Morissan (2012, p. 19).
Sedangkan sampel Menurut Sugiyono
(2017, p. 81) adalah bagian dari jumlah
dan karakteristik yang dimiliki oleh
populasi tersebut. Populasi dalam
penelitian ini adalah Bank Umum-Buku
IV yaitu tercatat sebanyak 7 bank
dengan periode 2016-2020. Teknik
pengambilan sampel yang digunakan
dalam penelitian ini adalah purposive
sampling dengan tujuan untuk
mendapatakan sampel yang
representatif sesuai dengan kriteria
yang ditentukan. Kriteria yang
dijadikan pertimbangan dalam memilih
sampel adalah:
1. Bank yang termasuk kedalam Bank
Umum Kelompok Usaha Buku IV
tahun 2020.
2. Bank telah menerbitkan laporan
tahunan yang disajikan dalam satuan
nilai rupiah.
3. Bank mencantumkan data peringkat
komposit Good Corporate
Governance selama periode 2016-
2020.
4. Bank yang telah menerbitkan
laporan tahunan (annual report)
kelengakapan data mengenai
variabel yang bersangkutan dalam
penelitian ini.
Data dalam penelitian ini menggunakan
penggabungan data yaitu dari tahun
2016 sampai dengan tahun 2020 pada
bank yang dipilih sebagai sampel
penelitian, dimana jumlah sampel yang
digunakan adalah perkalian antara
jumlah bank sebanyak 7 bank dengan
jumlah pengamatan yaitu 5 tahun.
Sehingga jumlah pengamatan yang
digunakan menjadi 35 sampel. Teknik
pengolahan data dalam penelitian ini
menggunakan perhitungan
komputerisasi program EVIEWS 12.
Analisis yang digunakan dalam
penelitian ini adalah data panel yang
merupakan penggabungan antara data
deret waktu (time-series) dan data deret
lintang (cross-section).
10
HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Analisis Statistik Deskriptif
Tabel 1. Hasil Uji Analisis Statistik Deskriptif
Berdasarkan tabel 1. di atas
menunjukan bahwa Observation pada
setiap variabel valid adalah 35, terlihat
bahwa mean NPL yang diukur dari
besarnya jumlah kredit bermasalah dan
total kredit dari beberapa bank yang
diteliti adalah 2,645143, dengan nilai
minimum 1,300000 dan nilai
maksimum 4,300000. Nilai
penyimpangan data NPL adalah
sebesar 0,688628 lebih kecil dari mean
sebesar 2,645143, dengan demikian
penyebaran data untuk variabel NPL
dalam penelitian ini adalah merata dan
tidak terdapat perbedaan yang tinggi
antara data yang satu dengan data yang
lainnya.
Mean LDR yang diukur dari
jumlah total kredit dan dana pihak
ketiga dari beberapa bank yang diteliti
adalah 9005,486. Dengan nilai
minimum sebesar 6680,000 dan nilai
maksimum sebesar 11526,00, nilai
penyimpangan data LDR adalah
sebesar 817,6412 lebih kecil dari mean
sebesar 9005,486. Dengan demikian
penyebaran data untuk variabel LDR
dalam penelitian ini adalah merata dan
tidak terdapat perbedaan yang tinggi
antara data yang satu dengan data yang
lainnya.
Mean GCG yang diukur dari
nilai komposit dari beberapa bank yang
diteliti adalah 1,714286. Dengan nilai
minimum sebesar 1,000000 dan nilai
maksimum sebesar 2,000000, nilai
penyimpangan data GCG adalah
sebesar 0,458349 lebih kecil dari mean
sebesar 1,714286. Dengan demikian
penyebaran data untuk variabel GCG
dalam peneltian ini adalah merata dan
tidak terdapat perbedaan yang tinggi
antara data yang satu dengan data yang
lainnya.
Mean ROA yang diukur dengan
laba sebelum pajak dan rata-rata total
aset dari beberapa bank yang diteliti
adalah sebesar 2,579714. Dengan nilai
minimum sebesar 0,500000 dan nilai
maximum sebesar 4,000000, nilai
penyimpangan data ROA adalah
sebesar 0,926742 lebih kecil dari mean
sebesar 2,579714. Dengan demikian
penyebaran data untuk variabel ROA
dalam penelitian ini adalah merata dan
tidak terdapat perbedaan yang tinggi
antara data yang satu dengan data yang
lainnya.
Date: 08/04/21 Time: 21:09
Sample: 2016 2020
HARGA_SA... NPL LDR GCG ROA NIM CAR
Mean 7530.143 2.645143 9005.486 1.714286 2.579714 6.025143 2189.257
Median 4400.000 2.800000 8959.000 2.000000 2.700000 5.630000 2199.000
Maximum 33850.00 4.300000 11526.00 2.000000 4.000000 9.300000 2958.000
Minimum 750.0000 1.300000 6580.000 1.000000 0.500000 4.350000 1516.000
Std. Dev. 8641.962 0.688628 817.6412 0.458349 0.926742 1.362268 269.4104
Skewness 1.940193 -0.173672 0.179718 -0.948683 -0.205317 0.970121 -0.176137
Kurtosis 6.015482 2.974242 5.658450 1.900000 2.284299 2.977666 4.685681
Jarque-Bera 35.21952 0.176913 10.49497 7.014583 0.992902 5.490680 4.324859
Probability 0.000000 0.915343 0.005261 0.029978 0.608687 0.064226 0.115045
Sum 263555.0 92.58000 315192.0 60.00000 90.29000 210.8800 76624.00
Sum Sq. Dev. 2.54E+09 16.12307 22730261 7.142857 29.20090 63.09627 2467787.
Observations 35 35 35 35 35 35 35
11
Mean NIM yang diukur dengan
pendapatan bunga bersih dan rata-rata
aset produktif dari beberapa bank yang
diteliti adalah sebesar 6,025143.
Dengan nilai minimum sebesar
4,350000 dan nilai maksimum sebesar
9,300000, nilai penyimpangan data
NIM adalah sebesar 1,362268 lebih
kecil dari mean sebesar 6,025143.
Dengan demikian penyebaran data
untuk variabel NIM dalam penelitian
ini adalah merata dan tidak terdapat
perbedaan yang tinggi antara data yang
satu dengan data yang lainnya.
Mean CAR yang diukur dengan
modal bank dan ATMR dari beberapa
bank yang diteliti adalah sebesar
2189,257. Dengan nilai minimum
sebesar 1516,000 dan nilai maksimum
sebesar 2958,000, nilai penyimpangan
data CAR adalah sebesar 269,4104
lebih kecil dari mean sebesar 2189,257.
Dengan demikian penyebaran data
untuk variabel CAR dalam penelitian
ini adalah merata dan tidak terdapat
perbedaan yang tinggi antara data yang
satu dengan data yang lainnya.
Mean Harga Saham yang
diukur dengan harga penutupan dari
beberapa bank yang diteliti adalah
sebesar 7530,143. Dengan nilai
minimum sebesar 750,000 dan nilai
maksimum sebesar 33850,00, nilai
penyimpangan data Harga Saham
adalah sebesar 8641,962 lebih besar
dari mean sebesar 7530,143. Dengan
demikian penyebaran data untuk
variabel Harga Saham dalam penelitian
ini adalah tidak merata karena adanya
perbedaan yang tinggi antara data yang
satu dengan data yang lainnya.
Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas
2. Uji Multikolonieritas
Tabel 3. Hasil Uji Multikolonieritas
3. Uji Heteroskedasitas
Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedasitas
4. Uji Autokorelasi
Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi
Berdasarkan hasil pada tabel
diatas bahwa model pengujian terbebas
dari masalah normalitas,
0
2
4
6
8
10
12
-8000 -6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000
Series: Standardized Res iduals
Sample 2016 2020
Observations 35
Mean 1.10e-13
Median 42.46998
Maximum 5495.817
Minimum -7318.162
Std. Dev. 2340.711
Skewness -0.418282
Kurtos is 4.818970
Jarque-Bera 5.845717
Probabi l i ty 0.053780
NPL LDR GCG ROA NIM CAR
NPL 1.000000 0.196275 0.254525 -0.794864 -0.186580 0.105361
LDR 0.196275 1.000000 0.322308 -0.092664 -0.040036 -0.270642
GCG 0.254525 0.322308 1.000000 -0.398336 0.003365 -0.212323
ROA -0.794864 -0.092664 -0.398336 1.000000 0.481387 -0.103134
NIM -0.186580 -0.040036 0.003365 0.481387 1.000000 0.017166
CAR 0.105361 -0.270642 -0.212323 -0.103134 0.017166 1.000000
Heteroskedasticity Test: White
Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 9.020570 Prob. F(26,8) 0.0016
Obs*R-squared 33.84553 Prob. Chi-Square(26) 0.1390
Scaled explained SS 29.09747 Prob. Chi-Square(26) 0.3067
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 08/04/21 Time: 14:28
Sample: 1 35
Included observations: 35
Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -3.27E+09 2.20E+09 -1.487871 0.1751
NPL^2 -64186791 33978120 -1.889062 0.0956
NPL*LDR -4034510. 3453718. -1.168164 0.2764
NPL*GCG -33496996 40589729 -0.825258 0.4331
NPL*ROA -77483071 50801538 -1.525211 0.1657
NPL*NIM -12043983 16154667 -0.745542 0.4773
NPL*CAR 1657017. 6505274. 0.254719 0.8054
NPL 1.01E+09 5.62E+08 1.797929 0.1099
LDR^2 116672.9 56951.73 2.048627 0.0747
LDR*GCG -6709055. 2908155. -2.306980 0.0499
LDR*ROA -6763025. 3174695. -2.130292 0.0658
LDR*NIM 2056016. 1165501. 1.764061 0.1157
LDR*CAR -173002.6 345810.7 -0.500281 0.6303
LDR 9994168. 14185767 0.704521 0.5011
GCG^2 3.63E+08 1.48E+08 2.449817 0.0399
GCG*ROA 54617848 42378849 1.288800 0.2335
GCG*NIM -61371204 18168541 -3.377883 0.0097
GCG*CAR -8592009. 11583349 -0.741755 0.4794
ROA^2 -2220768. 25662037 -0.086539 0.9332
ROA*NIM -19429895 17005142 -1.142589 0.2862
ROA*CAR -2610398. 7415932. -0.351999 0.7339
ROA 9.19E+08 5.58E+08 1.648887 0.1378
NIM^2 4928805. 5207241. 0.946529 0.3716
NIM*CAR 1184194. 3585638. 0.330260 0.7497
NIM -74989361 1.31E+08 -0.571275 0.5835
CAR^2 376833.8 686987.4 0.548531 0.5983
CAR 17989461 64866880 0.277329 0.7886
R-squared 0.967015 Mean dependent var 22528249
Adjusted R-squared 0.859814 S.D. dependent var 37464848
S.E. of regression 14027375 Akaike info criterion 35.81787
Sum squared resid 1.57E+15 Schwarz criterion 37.01771
Log likelihood -599.8127 Hannan-Quinn criter. 36.23205
F-statistic 9.020570 Durbin-Watson stat 2.404165
Prob(F-statistic) 0.001566
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags
F-statistic 2.668639 Prob. F(2,26) 0.0883
Obs*R-squared 5.961103 Prob. Chi-Square(2) 0.0508
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 08/04/21 Time: 14:25
Sample: 1 35
Included observations: 35
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1055.485 16799.91 -0.062827 0.9504
NPL -563.2130 2407.142 -0.233976 0.8168
LDR 59.66528 122.5975 0.486676 0.6306
GCG 202.1949 2453.754 0.082402 0.9350
ROA -509.5199 2195.440 -0.232081 0.8183
NIM 468.8415 862.8815 0.543344 0.5915
CAR -215.1995 370.2362 -0.581249 0.5661
RESID(-1) 0.493067 0.217246 2.269620 0.0318
RESID(-2) -0.110018 0.205065 -0.536501 0.5962
R-squared 0.170317 Mean dependent var -6.81E-12
Adjusted R-squared -0.084970 S.D. dependent var 4815.687
S.E. of regression 5016.111 Akaike info criterion 20.09573
Sum squared resid 6.54E+08 Schwarz criterion 20.49568
Log likelihood -342.6753 Hannan-Quinn criter. 20.23379
F-statistic 0.667160 Durbin-Watson stat 1.944026
Prob(F-statistic) 0.715218
12
multikolonieritas, heteroskedasitas dan
autokorelasi.
Uji Chow-Test
Tabel 6. Hasil Uji Chow-Test
Berdasarkan hasil pengujian
diatas dapat dilihat bahwa nilai
probabilitas Cross-section F dan Cross-
section Chi-square < 0,05. Yang
artinya H0 ditolak sehingga model yang
dapat digunakan adalah fixed effect.
Karena hasil uji chow-test H0 ditolak
maka dilakukan uji hausman.
Uji Hausman-Test
Tabel 7. Hasil Uji Hausman-Test
Berdasarkan hasil pengujian uji
hausman test menyatakan bahwa nilai
probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak.
Yang artinya model terbaik dan cocok
digunakan dalam analisis regresi adalah
model pendekatan Fixed Effect.
Analisis Regresi Data Panel
Tabel 8. Hasil Uji Regresi Data Panel Fixed
Effect
Berdasarkan hasil regresi pada
tabel 8. Di buat model analisis data
panel terhadap faktor-faktor yang
mempengaruhi harga saham pada 7
perusahaan Bank Umum-Buku IV
dapat disimpulkan pada persamaan
sebagai berikut:
Harga Sahamit = 14087,74
+873,7883*NPL -2,456380*LDR
+4993,203*GCG
+2094,965*ROA -265,06944*NIM
+0,404202*CAR + e
Keterangan:
𝛼 = 14087,74 diartikan bahwa jika
semua variabel bebas dianggap bernilai
nol maka harga saham sebesar
14087,74.
NPL = nilai koefisien NPL sebesar
873,7883. Jika variabel lainnya
diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap
kenaikan 1% NPL, harga saham akan
naik sebesar 873,7883.
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: MODEL_FEM
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 11.852727 (6,22) 0.0000
Cross-section Chi-square 50.498261 6 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: HARGA_SAHAM
Method: Panel Least Squares
Date: 08/04/21 Time: 13:41
Sample: 2016 2020
Periods included: 5
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 35
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 45923.44 17413.53 2.637227 0.0135
NPL -3882.355 2529.450 -1.534861 0.1360
LDR -4.345602 1.266993 -3.429854 0.0019
GCG -2283.188 2548.340 -0.895951 0.3779
ROA 2808.588 2298.597 1.221871 0.2319
NIM -829.6873 887.1524 -0.935225 0.3577
CAR 5.791011 3.656745 1.583652 0.1245
R-squared 0.689491 Mean dependent var 7530.143
Adjusted R-squared 0.622953 S.D. dependent var 8641.962
S.E. of regression 5306.521 Akaike info criterion 20.16812
Sum squared resid 7.88E+08 Schwarz criterion 20.47919
Log likelihood -345.9420 Hannan-Quinn criter. 20.27550
F-statistic 10.36242 Durbin-Watson stat 1.088576
Prob(F-statistic) 0.000005
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 71.116362 6 0.0000
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
NPL 873.788279-3882.355021 2054803.5... 0.0009
LDR -2.456380 -4.345602 0.350895 0.0014
GCG 4993.203...-2283.187818 4271277.0... 0.0004
ROA 2094.965... 2808.588284 1678302.9... 0.5817
NIM -265.069947 -829.687346 1869709.0... 0.6797
CAR 0.404202 5.791011 6.679622 0.0371
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: HARGA_SAHAM
Method: Panel Least Squares
Date: 08/04/21 Time: 13:53
Sample: 2016 2020
Periods included: 5
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 35
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 14087.74 15365.68 0.916832 0.3692
NPL 873.7883 1994.671 0.438061 0.6656
LDR -2.456380 0.913016 -2.690401 0.0134
GCG 4993.203 2494.800 2.001444 0.0578
ROA 2094.965 1807.501 1.159040 0.2589
NIM -265.0699 1451.334 -0.182639 0.8568
CAR 0.404202 3.271162 0.123565 0.9028
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.926638 Mean dependent var 7530.143
Adjusted R-squared 0.886622 S.D. dependent var 8641.962
S.E. of regression 2909.886 Akaike info criterion 19.06817
Sum squared resid 1.86E+08 Schwarz criterion 19.64587
Log likelihood -320.6929 Hannan-Quinn criter. 19.26759
F-statistic 23.15691 Durbin-Watson stat 1.473342
Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: HARGA_SAHAM
Method: Panel Least Squares
Date: 08/04/21 Time: 13:59
Sample: 2016 2020
Periods included: 5
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 35
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 14087.74 15365.68 0.916832 0.3692
NPL 873.7883 1994.671 0.438061 0.6656
LDR -2.456380 0.913016 -2.690401 0.0134
GCG 4993.203 2494.800 2.001444 0.0578
ROA 2094.965 1807.501 1.159040 0.2589
NIM -265.0699 1451.334 -0.182639 0.8568
CAR 0.404202 3.271162 0.123565 0.9028
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.926638 Mean dependent var 7530.143
Adjusted R-squared 0.886622 S.D. dependent var 8641.962
S.E. of regression 2909.886 Akaike info criterion 19.06817
Sum squared resid 1.86E+08 Schwarz criterion 19.64587
Log likelihood -320.6929 Hannan-Quinn criter. 19.26759
F-statistic 23.15691 Durbin-Watson stat 1.473342
Prob(F-statistic) 0.000000
13
LDR = nilai koefisien LDR sebesar -
2,45638. Jika variabel lainnya
diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap
kenaikan 1% LDR, harga saham akan
turun sebesar -2,45638.
GCG = nilai koefisien GCG sebesar
4993,203. Jika variabel lainnya
diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap
kenaikan 1% GCG, harga saham akan
naik sebesar 2,45638.
ROA = nilai koefisien ROA sebesar
2094,965. Jika variabel lainnya
diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap
kenaikan 1% ROA, harga saham akan
naik sebesar 2094,965.
NIM = nilai koefisien NIM sebesar -
265,0699. Jika variabel lainnya
diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap
kenaikan 1% NIM, harga saham akan
turun sebesar -265,0699.
CAR = nilai koefisien CAR sebesar
0,404202. Jika variabel lainnya
disimpulkan bernilai tetap. Maka setiap
CAR kenaikan 1% CAR, harga saham
akan naik sebesar 0,404202.
Pengujian Hipotesis
Tabel 9. Hasil Estimasi Data Panel Fixed
Effect
Hasil Uji F
Berdasarkan hasil pada tabel 9.
yang menampilkan hasil pengolahan
data menggunakan pendekatan fixed
effect model diketahui bahwa F-statistic
sebesar 23,15691 sementara nilai F-
tabel pada tingkat signifikan 𝛼 = 5% n
= 35 k = 7 df1 (k-1) = 6, df2 = n-k = 28, nilai F-Tabel sebesar 2,445. Dengan
demikian F-statistic 23,15691 > F-tabel
2,445. Nilai prob. F-statistic sebesar
0,000000 < 0,05. Maka dapat
disimpulkan bahwa variavel-variabel
bebas dalam penelitian ini secara
bersama-sama memiliki pengaruh
terhadap variabel terikat.
Hasil Uji T
Berdasarkan hasil pada tabel 9.
Berdasarkan t tabel dengan jumlah n =
35 k =7 (df=n-k) t tabel 2,04841 Non
performing loan (NPL) memiliki nilai
t-statistic sebesar 0,438061.
Mempunyai hubungan yang tidak
searah dengan t-tabel yaitu 2,04841
sedangkan nilai probabilitas 0,6656 <
0,05. Hasil menunjukan bahwa t-
statistic lebih kecil dari t-tabel dan nilai
signifikansi diatas 0,05. Maka dapat
disimpulkan bahwa secara parsial NPL
tidak berpengaruh signifikan terhadap
harga saham. .Loan to deposite rastio
memiliki nilai t-statistic sebesar -
2,690401 mempunyai hubungan yang
tidak searah dengan t-tabel yaitu
2,04841 sedangkan nilai probabilitas
sebesar 0,0134 < 0,05. Hasil
menunjukan bahwa t-statistic lebih
kecil dari t-tabel dan nilai signifikansi
dibawah 0,05. Maka dapat disimpulkan
Dependent Variable: HARGA_SAHAM
Method: Panel Least Squares
Date: 08/04/21 Time: 13:59
Sample: 2016 2020
Periods included: 5
Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 35
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 14087.74 15365.68 0.916832 0.3692
NPL 873.7883 1994.671 0.438061 0.6656
LDR -2.456380 0.913016 -2.690401 0.0134
GCG 4993.203 2494.800 2.001444 0.0578
ROA 2094.965 1807.501 1.159040 0.2589
NIM -265.0699 1451.334 -0.182639 0.8568
CAR 0.404202 3.271162 0.123565 0.9028
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.926638 Mean dependent var 7530.143
Adjusted R-squared 0.886622 S.D. dependent var 8641.962
S.E. of regression 2909.886 Akaike info criterion 19.06817
Sum squared resid 1.86E+08 Schwarz criterion 19.64587
Log likelihood -320.6929 Hannan-Quinn criter. 19.26759
F-statistic 23.15691 Durbin-Watson stat 1.473342
Prob(F-statistic) 0.000000
14
bahwa secara parsial LDR berpengaruh
negatif signifikan terhadap harga
saham. Good corporate governance
memiliki nilai t-statistic sebesar
2,001444 mempunyai hubungan yang
tidak searah dengan t-tabel yaitu
2,04841 sedangkan nilai probabilitas
sebesar 0,0578 > 0,05. Hasil
menunjukan bahwa t-statistic lebih
kecil dari t-tabel dan nilai signifikansi
diatas 0,05. Maka dapat disimpulkan
bahwa secara parsial GCG tidak
berpengaruh signifikan terhadap harga
saham. Return on asset memiliki nilai t-
statistic sebesar 1,159040 mempunyai
hubungan tidak searah dengan t-tabel
yaitu 2,04841 sedangkan nilai
probabilitas sebesar 0,2589 > 0,05.
Hasil menunjukan bahwa t-statistic
lebih kecil dari t-tabel dan nilai
signifikansi diatas 0,05. Maka dapat
disimpulkan bahwa secara parsial ROA
tidak berpengaruh signifikan terhadap
harga saham. Capital adequacy ratio
memiliki nilai t-statistic sebesar
0,123565 mempunyai hubungan yang
tidak searah dengan t-tabel yaitu
2,04841 sedangkan nilai probabilitas
sebesar 0,9028 > 0,05. Hasil
menunjukan bahwa t-statistic lebih
kecil dari t-tabel dan nilai signifikansi
diatas 0,05. Maka dapat disimpulkan
bahwa CAR tidak berpengaruh
terhadap harga saham.
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
Berdasarkan hasil pada tabel 9.
menyatakan bahwa nilai Adjusted R-
squared sebesar 0,886622 yang berarti
88,7% variasi variabel terikat dapat
dijelaskan oleh variabel-variabel bebas
sisanya sebesar 11,3% dijelaskan oleh
variabel-variabel lain yang tidak diteliti
dalam penelitian ini.
Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian
yang didapatkan dari berbagai
pengujian diatas, menunjukan bahwa
variabel kinerja keuangan dengan
pendekatan RGEC yaitu: NPL, LDR,
GCG, ROA, NIM, CAR secara
simultan berpengaruh signifikan
terhadap harga saham. Secara
keseluruhan variabel kinerja keuangan
dengan pendekatan RGEC yang di
proksikan dengan NPL, LDR, GCG,
ROA, NIM, CAR berpengaruh
terhadap harga saham sebesar 88,7%
dan sisanya 11,3% dipengaruhi oleh
variabel-variabel lain diluar penelitian.
Sedangkan dari pengujian secara
parsial menunjukan bahwa hanya
variabel LDR yang secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap harga
saham. Variabel NPL, GCG, ROA,
NIM, CAR dari pengujian secara
parsial tidak berpengaruh signifikan
terhadap harga saham.
Pengaruh risk profile terhadap harga
saham
Rasio NPL pada penelitian ini
tidak memiliki pengaruh secara
signifikan terhadap harga saham. Hasil
penelitian sejalan dengan penelitian
Salshabila (2020) yang menyatakan
bahwa tidak ada pengaruh secara
signifikan antara non performing loan
dan harga saham. Nilai rasio NPL yang
tinggi dapat mencerminkan ketidak
mampuan bank dalam melalukan
15
penyaluran kreditnya secara baik.
Dengan hal tersebut dapat
meningkatkan risiko dan menjadi
pengaruh terhadap penurunan laba
bank yang dapat menjadi pemicu
menurunnya harga saham.
Rasio LDR pada penelitian ini
berpengaruh negatif signifikan
terhadap harga saham. Hasil penelitian
ini sejalan dengan penelitian Sari
(2018) yang menyatakan bahwa LDR
berpengaruh negatif signifikan
terhadap harga saham. Sesuai pada
ketentuan BI bahwa batas LDR
perbankan tidak boleh lebih dari 110%,
jadi apabila ada sebuah perbankan yang
memiliki LDR yang tinggi, maka bank
tersebut berpotensi mempunyai resiko
yang cukup tinggi juga.
Pengaruh good corporate governance
terhadap harga saham
Rasio GCG pada penelitian ini tidak
berpengaruh signifikan terhadap harga
saham. Hasil penelitian ini sejalan
dengan penelitian Nadia J.M. Bangun
(2018) yang menyatakan bahwa good
corporate governance tidak
berpengaruh signifikan terhadap harga
saham. Rasio GCG perbankan setiap
tahunnya mengalami kenaikan yang
artinya semakin besar nilai dari GCG
menunjukan bahwa kinerja sektor
perbankan turun tetapi jika disesuaikan
dengan klasifikasi peringkat komposit
GCG pada sektor perbankan walaupun
nilai GCG mengalami peningkatan
tetapi nilai rata-rata GCG perbankan
masih dalam kategori baik. Maka hasil
penelitian menyatakan GCG tidak
berpengaruh signifikan terhadap harga
saham.
Pengaruh earnings terhadap harga
saham
Rasio ROA dalam penelitian ini
tidak berpengarih signifikan terhadap
harga saham. Hasil penelitian ini
sejalan dengan penelitian Salshabila &
Yunita (2020) yang menyatakan bahwa
ROA tidak berpengaruh signifikan
terhadap harga saham. ROA
mempunyai trendline yang mengalami
penurunan penyebab tersebut oleh total
aset bank yang lebih besar dari laba
sebelum pajak. Ketidak mampuan
sebuah perusahaan dalam mengelola
asetnya secara efektif dapat
memperbesar beban perusahaan
tersebut. Hal tersebut menggambarkan
tingkat efektivitas perusahaan dalam
mengelola asetnya untuk mendapatkan
keuntungan tidak memberikan hasil
secara langsung bagi para pemegang
saham.
Rasio NIM dalam penelitian ini
tidak berpengaruh signifikan terhadap
harga saham. Hasil penelitian ini
sejalan dengan penelitian Maharani
(2021) yang menyatakan bahwa NIM
tidak berpengaruh signifikan terhadap
harga saham. NIM mengalami
penurunan maka tidak akan
berpengaruh pada naiknya harga saham
perusahaan. Pasar saham tidak bereaksi
terhadap informasi rentabilitas
perusahaan perbankan yang diukur
dengan NIM. Informasi NIM
perbankan setiap tahun tidak mampu
16
memberikan sinyal bagi para investor
untuk mengambil keputusan investasi
saham berpengaruh pada naiknya harga
saham perusahaan.
Pengaruh Capital terhadap harga
saham
Rasio CAR dalam penelitian ini
tidak berpengaruh signifikan terhadap
harga saham. Hasil penelitian ini
sejalan dengan penelitian Prayogo
(2018) yang menyatkan bahwa CAR
tidak berpengaruh signifikan terhadap
harga saham. Tingginya nilai CAR
pada suatu perbankan akan
meningkatkan kinerjanya, dampaknya
harga saham pun turut naik.
Kemampuan bank dalam menutupi
penurunan terhadap aktivanya yang
diakibatkan oleh kerugian-kerugian
yang dialami oleh bank semakin
rendah. Maka dapat dikatakan bahwa
CAR tidak berpengaruh signifikan
terhadap harga saham.
KESIMPULAN
Variabel kinerja keuangan dengan
pendekatan RGEC terdiri dari Risk
Profile yang diukur dengan rasio NPL
(Non Performing Loan) dan LDR
(Loan to Deposite Ratio), tata kelola
perusahaan GCG (Good Corporate
Governance), rentabilitas (Earnings)
yang diukur dengan rasio ROA (Return
On Asset) dan NIM (Net Interest
Margin), permodalan (Capital) yang
diukur dengan rasio CAR (Capital
Adequacy Ratio) secara simultan
berpengaruh signifikan terhadap harga
saham Bank Umum-Buku IV periode
2016-2020 dengan metode RGEC
dapat mengetahui kinerja pada suatu
perbankan dapat dinilai baik, dan akan
dihargai oleh investor jika pasar efisien
harga saham akan terus meningkat dan
menjadi salah satu pertimbangan dalam
pengambilan keputusan seorang
investor. Sedangkan secara parsial
hanya LDR (Loan to Deposite Ratio)
yang berpengaruh negatif signifikan
terhadap harga saham.
SARAN
1. Pada penelitian selanjutnya,
disarankan sebaiknya peneliti dapat
menambah sampel data baik jumlah
maupun tahun pengamatan,
mengingat terbatasnya jumlah dan
periode waktu dalam penelitian ini. 2. Terdapat 11,3% variasi dari variabel
terikat yang belum dapat dijelaskan
oleh variabel-variabel bebas dalam
penelitian ini. Sehingga diharapkan
peneliti selanjutnya dapat meneliti
variabel lain yang mempengaruhi
harga saham.
3. Diharapkan kepada perusahaan
perbankan untuk memperhatikan
tingkat kesehatan keuangan
perbankan metode RGEC dengan
baik sehingga dapat meningkatkan
harga saham lebih baik lagi.
4. Penelitian selanjutnya diharapkan
dapat menggunakan faktor-faktor
lainnya dalam mengukur harga
saham pada perusahaan perbankan.
Misalnya dalam faktor profil risiko
bisa menggunakan indikator profil
risiko secara keseluruhan. Karena
perusahaan yang memiliki kinerja
17
yang baik akan lebih memperhatikan
performa dalam perusahaan tersebut
untuk mempertahankan atau
meningkatkan harga saham dan
minat investor.
DAFTAR PUSTAKA
Alam, S., & Nohong, M. (2019).
Pengaruh Kepemilikan
Instritusional , Capital Adequacy
Ratio , ( CAR ), Loan Deposit
Ratio ( LDR ) Terhadap
Profitabilitas Pada Beberapa Bank
Yang Tercatat Di Bursa Efek
Indonesia. Hasanuddin Journal of
Applied Business and
Enterpreneurship, 2(3), 83–94.
A., Morissan M., D. (2012). Metode
Penelitian Survei. Jakarta:
Kencana
Christian, F. J., Tommy, P., & Tulung,
J. (2017). Analisa Kesehatan Bank
Dengan Menggunakan Metode
RGEC pada Bank BRI dan
Mandiri Periode 2012-2015.
Jurnal EMBA, 5(2), 530–540.
Daniswara, F. D. (2016). Analisis
Perbandingan Kinerja Keuangan
Berdasarkan Risk Profile, Good
Corporate Governance, Earnings,
and Capital (Rgec) Pada Bank
Umum Konvensional Dan Bank
Umum Syariah Periode 2011-
2014. Gema, 30(51), 2344–2360.
Darmadji, Tjiptono, dan F. (2012).
Pasar Modal Di Indonesia. Edisi.
Ketiga. Jakarta : Salemba Empat
Dewi, M. (2018). Analisis Tingkat
Kesehatan Bank Dengan
Menggunakan Pendekatan Rgec
(Risk Profile, Good Corporate
Governance, Earnings, Capital).
Ihtiyath : Jurnal Manajemen
Keuangan Syariah, 2(2).
https://doi.org/10.32505/ihtiyath.
v2i2.710
Fahmi, I. (2016). Manajemen Sumber
Daya Manusia Teori dan Aplikasi.
Bandung: Alfabeta.
Febiolla, D., Mulyani, W. T., &
Andreas, H. H. (2019). Pengaruh
Tingkat Kesehatan Perbankan
terhadap Harga Saham Perusahaan
Perbankan di Bei Tahun 2008-
2017. Perspektif Akuntansi, 2(3),
211–236.
http://ejournal.uksw.edu/persi
Gandawari, Y., Areros, W., & Keles, D.
(2017). Analisis Tingkat
Kesehatan Bank Menggunakan
Metode Rgec Pada Pt. Bank
Sulutgo Periode 2014-2016. None,
5(003).
https://doi.org/10.35797/jab.5.003
.2017.16828.
Handoko, T. H. (2012). Manajemen
Personalia dan Sumber Daya
Manusia. Yogyakarta. BPFE.
Indriani, N., & Dewi, S. (2016).
Pengaruh Variabel Tingkat
Kesehatan Bank Terhadap Harga
Saham Perbankan Di Bursa Efek
Indonesia. E-Jurnal Manajemen
Universitas Udayana, 5(5),
255183.
Mandasari, J. (2015). Analisis Kinerja
Keuangan dengan Pendekatan
Metode RGEC pada Bank BUMN
18
Periode 2012-2013. Jurnal
Administrasi Bisnis, 3(2), 363–
374.
Maharani, S. G. (2021). Analisis
Tingkat Kesehatan Bank
Menggunakan Metode RGEC
Terhadap Harga Saham Bank
Pembangunan Daerah Tahun
2014-2018. Jurnal Mirai
Management, 6(1), 39–52.
https://journal.stieamkop.ac.id/ind
ex.php/mirai/article/view/772
Munawir, S. (2012). Analisis Informasi
Keuangan, Liberty, Yogyakarta.
Nadia J.M. Bangun. (2018). Analisis
Pengaruh Kesehatan Bank
Menggunakan Metode Risk Based
Bank Rating Terhadap Harga
Saham Pada Sektor Perbankan
Yang Listing Di Bursa Efek
Indonesia Periode 2012-2016. E-
Proceeding of Management :,
5(2), 1673–1681.
Pandia, F. (2016). Manajemen Dana
dan Kesehatan Bank. Jakarta:
Rineka Cipta.
Panjaitan, H. P., & Wardani, D. P. K.
(2015). Pengaruh Tingkat
Kesehatan Bank Dengan
Menggunakan Metode Rgec (Risk
Profile, Gcg, Earning, Dan Capital)
Terhadap Harga Saham (Studi
Empiris Pada Bank Umum Yang
Tercatat Di Bursa Efek Indonesia
Tahun 2011-2014). Journal of
Chemical Information and
Modeling, 53(9), 253–271.
Paramartha, I., & Darmayanti, N.
(2017). Penilaian Tingkat
Kesehatan Bank Dengan Metode
Rgec Pada Pt. Bank Mandiri
(Persero), Tbk. E-Jurnal
Manajemen Universitas Udayana,
6(2), 249124.
SAHRUL MUNIROH, D. (2014).
Analisis Kinerja Keuangan
Menggunakan Metode Rgec
(Risk, Gcg, Earning, Capital) Pada
Sektor Keuangan Perbankan.
Jurnal Ilmu Manajemen (JIM),
2(2).
Salsabilla, B., & Yunita, I. (2020).
Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank
Terhadap Harga Saham Perbankan
Umum Konvensional Terdaftar Di
Bei 2014-2018. Jurnal
Manajemen Bisnis
Krisnadwipayana, 8(2), 92–103.
https://doi.org/10.35137/jmbk.v8i
2.426
Sari, Y. Y., Yanti, B., & Zulbahri, L.
(2018). Yuni, Budi & Liza. 9, 27–
46.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian
Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D.
Bandung : Alfabeta, CV.
Widoatmodjo, S. (2012). Cara Sehat
Investasi di Pasar Modal. Edisi
Revisi. Jakarta: PT. Jurnalindo
Aksara Grafika.
Widyatini. I. R., Prayogo. J. B. (2018).
PENGARUH RISK PROFILE,
GOOD CORPORATE
GOVERNANCE, EARNING,
CAPITAL TERHADAP HARGA
SAHAM PERBANKAN YANG
TERDAFTAR DI BURSA EFEK
INDONESIA 2016-2018.
19
Angewandte Chemie International
Edition, 6(11), 951–952.
Wild., S. K. R. dan J. J. (2014). Analisi
Laporan Keuangan. Penerjemah
Dewi Y. Jakarta: Salemba Empat.