JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 3, Tahun 2022, Halaman 447 - 457 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS REGRESI FAKTOR PANEL DINAMIS BLUNDELL-BOND DENGAN ESTIMASI SYSTEM-GENERALIZED METHOD OF MOMENT PADA SAHAM FARMASI DI BEI
Hanifah Nur Aini 1* , Dwi Ispriyanti 2 , Suparti 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail : nurhanifah605@gmail.com
DOI: 10.14710/J.GAUSS.11.3.447-457

## Article Info:
Received: 2022-09-06 Accepted: 2022-11-14 Available Online: 2023-01-03
Keywords: pharmaceutical stock, factor analysis, GMM dynamic panel regression.
Abstract: The  pharmaceutical  sector  has  become  a  concern  during the Covid-19 pandemic because of the large use of drugs. Companies need to improve  financial performance to increase their share prices and investors need analysis to predict future stock prices. This study aims  to  analyze  the  influence  of  stock  prices  on  10  pharmaceutical companies on the Indonesia Stock Exchange during the third quarter of 2020 to the third quarter of 2021. Based on previous research, the factors that are thought to have an effect on changes in stock prices are internal  financial  ratios  (ROA,  ROE,  NPM,  GPM,  EPS,  PER,  BV, PBV, DAR, DER, CR, QR, Cash Asset Ratio) and external inflation, exchange  rates,  interest  rates.  The  method  used  in  this  research  is dynamic  panel  factor  regression  analysis  with  GMM  (Generalized Method  of  Moment)  estimation.  Factor  analysis  to  reduce  the independent variables to form a factor score which is then entered into the  regression.  The  regression  model  was  obtained  from  the comparison of Arellano-Bond GMM and Blundell-Bond System. The GMM  system  is  the  development  of  Arellano-Bond  which  will produce more efficient estimates when the sample time series is short. The  results  of  the  study  were  obtained  3  factor  scores  with  a  total variance of 81.757% from the elimination of 6 variables that had MSA <0.5.  The  best  model  is  the  Blundell-Bond  Twostep  System  which fulfills the model assumptions with RMSE 803.276.

## 1. PENDAHULUAN
Saham merupakan salah satu instrumen investasi. Harga saham ikut terdampak pandemi yaitu  ada  perbedaan  harga  sebelum  dan  sesudah  Covid-19 (Hutauruk,  2021).  Pada  awal pandemi,  penurunan  harga  terjadi  di  semua  sektor industri,  hingga  perkembangan  selama pandemi pada saham sub-sektor farmasi mengalami peningkatan kinerja karena obat-obatan lebih banyak digunakan (Lathifah et al. , 2021). Dalam berinvestasi, investor dan perusahaan perlu  mempertimbangkan  faktor  pengaruh  harga  saham  baik  untuk  mencapai  keuntungan investor atau peningkatan kinerja perusahaan. Faktor yang diduga mempengaruhi perubahan harga  saham  yaitu  faktor  internal  rasio  keuangan  meliputi  profitabilitas,  likuiditas, solvabilitas, dan nilai pasar serta faktor eksternal seperti inflasi, suku bunga, dan nilai kurs.
Analisis  harga  saham  dan  faktor  yang  diduga  mempengaruhinya  dari  10  perusahaan farmasi di BEI selama 5 kuartal dari Kuartal III 2020 - III 2021 dapat menggunakan metode regresi  panel  dinamis  dengan  estimasi System  Generalized  Method  of  Moment (GMM). Dinamis  dalam  hal  ini  diasumsikan  bahwa  harga  saham  dipengaruhi  oleh  harga  periode sebelumnya. Estimasi dengan Ordinary Least Squares (OLS) jika digunakan untuk regresi panel dinamis akan menghasilkan estimasi bias dan tidak konsisten karena ada korelasi lag dependen dengan error, sehingga digunakan estimasi GMM yang menghasilkan estimasi tak bias, konsisten, dan efisien (Baltagi, 2005) . Metode estimasi System (SYS) GMM Blundell-
Bond  dianggap  lebih  efisien  untuk  sampel  dengan  periode  waktu  pendek  daripada  model Arellano-Bond  estimasi First  Difference (FD)  GMM  (Baltagi,  2005).  Selain  itu,  metode analisis faktor digunakan lebih awal untuk mereduksi banyaknya variabel independen yang kemudian  akan  dimasukkan  ke  regresi.  Oleh  karena  itu,  analisis  menggunakan  gabungan metode  analisis  faktor  dan  regresi  data  panel  dinamis  dengan  estimasi  GMM.  Tujuan penelitian yaitu mendapatkan factor scores dari variabel independen dengan analisis faktor, mendapat model regresi panel dinamis dengan estimasi GMM, dan memperoleh faktor yang mempengaruhi perubahan harga saham farmasi di Bursa Efek Indonesia (BEI).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Saham yaitu tanda penyertaan modal seseorang dalam suatu perusahaan. Adapun faktor yang  dapat  mempengaruhi  perubahan  harga  saham  yaitu  faktor  internal  dan  eksternal (Adnyana, 2020). Faktor internal dari rasio keuangan antara lain :
1. Rasio profitabilitas, untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba, meliputi ROA ( Return On Assets ), ROE ( Return On Equity ), NPM ( Net Profit Margin ), dan GPM ( Gross Profit Margin ). ROA yaitu rasio untuk menilai kontribusi aset dalam menghasilkan  laba  bersih.  ROE  sebagai  penilaian  kontribusi  ekuitas/modal  dalam menciptakan  laba.  NPM  ialah  rasio  untuk  mengukur  persentase  laba  bersih  terhadap penjualan bersih, sedangkan GPM mengukur persentase laba kotor atas penjualan bersih.
2. Rasio pasar adalah rasio untuk menghubungkan antara laba saham dengan laba buku per saham,  meliputi  EPS  ( Earning  Per  Share ),  PER  ( Price  Earning  Ratio ),  BV  ( Book Value ),  dan  PBV  ( Price  to  Book  Value ).  EPS  adalah  rasio  yang  menunjukkan keuntungan  dari  satu  lembar  saham.  PER  ialah  rasio  antara  harga  per  lembar  saham dengan EPS. Sedangkan BV yaitu rasio perbandingan antara total modal dengan jumlah lembar saham beredar dan PBV menunjukkan rasio harga pasar per lembar dengan BV.
3. Rasio  Solvabilitas,  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam  membayar kewajiban baik jangka panjang dan pendek, meliputi DAR ( Debt to Total Assets Ratio ) dan  DER  ( Debt  to  Total  Equity  Ratio ).  DAR  ialah  rasio  untuk  mengukur  total  utang terhadap total aset sedangkan DER mengukur proporsi utang terhadap modal pemilik.
4. Rasio Likuiditas, untuk melihat kemampuan perusahaan dalam membayar utang jangka pendek yang segera jatuh tempo meliputi CR ( Current Ratio ), QR ( Quick Ratio ), dan Cash  Asset  Ratio. CR  yaitu  rasio  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam membayar utang dengan menggunakan aset lancar. QR menggunakan aset sangat lancar yaitu  dengan  tidak  menggunakan  persediaan  barang  dagang,  serta Cash  Asset  Ratio mengukur kemampuan uang kas dan setara kas dalam menutupi utang jangka pendek.
Faktor eksternal  meliputi inflasi, suku bunga, dan nilai kurs (Adnyana, 2020). Inflasi adalah peningkatan harga produk secara keseluruhan sehingga daya beli masyarakat turun. Nilai kurs ialah harga mata uang domestik terhadap mata uang asing, sedangkan tingkat suku bunga Bank Indonesia yaitu suku bunga kebijakan yang mencerminkan kebijakan moneter yang ditetapkan Bank Indonesia dan diumumkan ke publik. Perusahaan farmasi di BEI yaitu DVLA (Darya-Varia Laboratoria Tbk), INAF (Indofarma Tbk), KAEF (Kimia Farma Tbk), KLBF  (Kalbe  Farma  Tbk),  MERK  (Merck  Tbk),  PEHA  (Phapros  Tbk),  PYFA  (Pyridam Farma  Tbk),  SCPI  (Organon  Pharma  Indonesia),  SIDO  (Industri  Jamu  dan  Farmasi  Sido Muncul Tbk), SOHO (Soho Global Health Tbk), dan TSPC (Tempo Scan Pacific Tbk).
Analisis  faktor  adalah  metode  untuk  menganalisis  hubungan  sejumlah  variabel  dan mengubahnya ke bentuk dimensi yang mendasari variabel tersebut (disebut factor ) (Hair et al. , 2010). Model analisis faktor dituliskan pada persamaan (1) (Johnson & Wichern, 2007).
𝑋 𝑘 − 𝜇 𝑘 = 𝑙 𝑘1 𝐹 1 + 𝑙 𝑘2 𝐹 2 + ⋯ + 𝑙 𝑘𝑗 𝐹 𝑗 + 𝜀 𝑘 atau matriks : 𝑿 − 𝝁 = 𝑳 𝑭 + 𝜺 (1)
Struktur kovarians 𝑿 , yaitu 𝚺 = 𝐶𝑜𝑣(𝑿) = 𝑳 𝑳 ′ + 𝜳 dan 𝐶𝑜𝑣(𝑿, 𝑭) = 𝑳 dengan
𝜎 𝑘 2 ⏟ 𝑉𝑎𝑟 ( 𝑋 𝑘 ) = 𝑙 𝑘1 2 + 𝑙 𝑘2 2 + ⋯ + 𝑙 𝑘𝑚 2 ⏟
𝑘𝑜𝑚𝑢𝑛𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 + 𝛹 𝑘 ⏟

## 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑖𝑘/𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟
Komunalitas merupakan proporsi varian yang dijelaskan oleh common factor (𝐹) terhadap varian  seluruh  variabel  (Hair et  al. ,  2010).  Penanganan  kasus  jika  ada  variabel  dengan variansi  besar  yang  mengakibatkan  penentuan loading  factor (𝑙 𝑘𝑗 ) kurang  tepat,  maka dilakukan  pembakuan  dengan 𝑍 𝑘 = 𝑋 𝑘 −𝜇 𝑘 √𝜎 𝑘 2 .  Tahapan  pertama  dalam  analisis  faktor  adalah pembentukan matriks korelasi (𝑹) dengan korelasi product moment pearson.
Analisis  faktor  mengasumsikan  bahwa  sampel  telah  diambil  dari  populasi  normal multivariat.  Asumsi dalam analisis faktor meliputi uji normal multivariat, uji bartlett, dan ukuran KMO ( Kaiser Meyer Olkin ) serta MSA ( Measure of Sampling Adequacy ). Pengujian normal multivariat dengan jarak mahalanobis (Johnson & Wichern, 2007) :
1. Tentukan jarak mahalanobis : 𝑑 𝑗 2 = (𝒙 𝒋 − 𝒙 ̅) ′ 𝜮 −𝟏 (𝒙 𝒋 − 𝒙 ̅), 𝑗 = 1, 2, … , 𝑛 (2)
2. Urutkan 𝑑 𝑗 2 sesuai dengan urutan naik dari terkecil hingga terbesar
3. Tentukan 𝑞 𝑗 =  𝑝𝑟𝑜𝑏,𝑝 2 dengan 𝑝𝑟𝑜𝑏 = 𝑗−0,5 𝑛 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 dan 𝑝 (banyaknya variabel)
4. Plot pasangan (𝑞 𝑗 , 𝑑 𝑗 2 ), 𝑗 = 1,2, … , 𝑛
Asumsi terpenuhi secara visual jika hasil plot mengikuti garis lurus. Secara formal dilakukan dengan kriteria proporsi 50% jarak mahalanobis. Hipotesis :
𝐻 0 : sampel berasal dari populasi berdistribusi normal 𝐻 1 : sampel berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal
Statistik uji : jarak mahalanobis 𝑑 𝑗 2 = (𝒙 𝒋 − 𝒙 ̅) ′ 𝚺 −𝟏 (𝒙 𝒋 − 𝒙 ̅) sesuai persamaan (2).
Kriteria uji : tolak 𝐻 0 jika nilai 𝑑 𝑗 2 ≤  50%;𝑑𝑓 2 kurang dari 50% data.
Uji Bartlett bertujuan untuk mengetahui  bahwa terdapat hubungan antar variabel atau tidak (Hair et al. , 2010). Berdasarkan matriks korelasi 𝑹 pearson, hipotesis uji yaitu: 𝐻 0 : 𝑹 = 𝐈 𝑝𝑥𝑝 (variabel tidak saling berkorelasi) 𝐻 1 : 𝑹 ≠ 𝐈 𝑝𝑥𝑝 (variabel saling berkorelasi)
Statistik uji (Shrestha, 2021) : 𝜒 2 = − [(𝑛 − 1) − (2𝑝+5) 6 ] 𝑙𝑛|𝑹| (3)
Kriteria uji : tolak 𝐻 0 jika p-value < 𝛼 atau 𝜒 ℎ𝑖𝑡 2 > 𝜒 𝛼,( 𝑝(𝑝−1) 2 ) 2 .
KMO yaitu suatu indeks untuk mengukur kesesuaian data bahwa proses analisis faktor dapat dilakukan atau tidak (Shrestha, 2021). Jika KMO < 0,5 maka data tidak dapat diterima ( unacceptable )  untuk  analisis  faktor  (Hair et  al. ,  2010).  MSA  merupakan  perbandingan koefisien korelasi sederhana dan korelasi parsial tiap variabel. Variabel dengan MSA < 0,5 maka akan dieliminasi dari analisis faktor (Hair et al. , 2010). Statistik uji KMO dan MSA :
𝐾𝑀𝑂 = ∑ ∑ 𝑟 𝑘𝑙 2 𝑝 𝑘≠𝑙 𝑝 𝑘 ∑ ∑ 𝑟 𝑘𝑙 2 𝑝 𝑘≠𝑙 𝑝 𝑘 +∑ ∑ 𝑎 𝑘𝑙 2 𝑝 𝑘≠𝑙 𝑝 𝑘 dan 𝑀𝑆𝐴(𝑘) = ∑ 𝑟 𝑘𝑙 2 𝑝 𝑙=1  ; 𝑘≠𝑙 ∑ 𝑟 𝑘𝑙 2 𝑝 𝑙=1  ; 𝑘≠𝑙 +∑ 𝑎 𝑘𝑙 2 𝑝 𝑙=1  ; 𝑘≠𝑙 (4)
Tahapan  analisis  faktor  setelah  uji  asumsi  yaitu  ekstraksi  faktor,  rotasi  faktor,  dan estimasi factor  score. Metode  ekstraksi  yang  digunakan  adalah Principal  Component (komponen  utama)  untuk  mengestimasi  nilai loading  factor 𝑙 𝑘𝑗 yang dituliskan  pada persamaan (5) (Johnson & Wichern, 2007) .
𝑙̂ 𝑘𝑗 = 𝑒̂ 𝑘𝑗 √𝜆 ̂ 𝑗 𝜎 𝑋𝑘 atau 𝑙̂ 𝑘𝑗 = 𝑒̂ 𝑘𝑗 √𝜆̂ 𝑗 untuk variabel asal yang dibakukan (5)
dan estimasi komunalitas : ℎ̂ 𝑘 2 = 𝑙̂ 𝑘1 2 + 𝑙̂ 𝑘2 2 + ⋯ + 𝑙̂ 𝑘𝑚 2 = ∑ 𝑙̂ 𝑘𝑗 2 𝑚 𝑗=1
Penentuan banyak faktor ( m ) terbentuk meliputi kriteria eigenvalue ≥ 1, persentase variansi dengan total varian faktor umum ke- j yaitu λ ̂ 𝑗 𝑝 , serta scree plot (Johnson & Wichern, 2007).
Kaiser  (1958)  menyarankan  rotasi orthogonal  varimax yang  menghasilkan  faktor independen dan bebas multikolinearitas. Jika 𝑳̂ penaksir 𝑙̂ 𝑘𝑗 dari metode komponen utama, maka 𝑳 ∗ = 𝑳𝑻 dengan 𝑻 memenuhi 𝑻𝑻 ′ = 𝑻 ′ 𝑻 = 𝑰 . Varimax memilih 𝑻 yang  membuat variansi kuadrat loading (𝑉) menjadi semaksimal mungkin (Johnson & Wichern, 2007).
𝑉 = [ 1 𝑝 ∑ {∑ 𝑙 𝑘𝑗 ∗ ̃ 4 𝑝 𝑘=1 − 1 𝑝 (∑ 𝑙 𝑘𝑗 ∗ ̃ 2 𝑝 𝑘=1 ) 2 } 𝑚 𝑗=1 ] dengan 𝑙 𝑘𝑗 ∗ ̃ = 𝑙̂ 𝑘𝑗 ∗ /ℎ̂ 𝑘 (6)
Factor score yaitu taksiran nilai untuk vektor faktor acak yang tidak teramati 𝐹 𝑗 ; 𝑗 = 1,
2, …, m . Persamaan umum factor score ke- j yaitu : 𝐹 𝑗 = a 𝑗1 𝑍 1 + a 𝑗2 𝑍 2 + ⋯ + a 𝑗𝑝 𝑍 𝑝 Estimasi factor scores dengan metode regresi dituliskan pada persamaan (7) : 𝑭 ̂ = 𝐚̂ 𝒁 atau 𝑭 ̂ = 𝑳̂ ′ 𝑹 −𝟏 𝒁 dengan 𝐚̂ = 𝑳̂ ′ 𝑹 −𝟏 (Johnson & Wichern, 2007) (7)
Data  panel  adalah  gabungan  data  pengamatan  pada  beberapa  individu yang  diamati dalam  beberapa  periode  waktu  berurutan.  Regresi  panel  dinamis  yaitu  regresi  panel  yang menambahkan lag variabel dependen untuk dijadikan sebagai variabel independen (Baltagi, 2005). Model regresi panel dinamis dituliskan pada persamaan (8) (Arellano & Bond, 1991).
𝑦 𝑖,𝑡 = 𝛿𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝒙 𝒊,𝒕 ′ 𝜷 + 𝑢 𝑖,𝑡 ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑁 , 𝑡 = 1,2, … , 𝑇 (8)
𝛽 adalah efek jangka pendek ( short-run effect ) dari perubahan 𝑋 𝑖,𝑡 , dan ( 𝛽 1−𝛿 ) adalah efek jangka panjang ( long-run effect ) dari 𝑋 𝑖,𝑡 (Lai et al. , 2008). Estimasi model (8) dengan GMM menghasilkan estimasi tak bias, konsisten, dan efisien (Baltagi, 2005). GMM diperoleh dari meminimumkan jumlah kuadrat terboboti dari momen kondisi sampel (Hansen, 1982).
Pada  FD-GMM, momen kondisi dan variabel instrumen didasarkan pada model first- difference ∆𝒚 𝒊 = 𝛿∆𝒚 𝒊,−𝟏 + ∆𝒙 𝒊,𝒌 ′ 𝜷 + ∆𝒗 𝒊 . Hasil estimasi AB-GMM pada persamaan (9) :
[ 𝛿̂ 𝜷 ̂] = [( 1 𝑁 ∑(∆𝒚 𝒊,−𝟏 , ∆𝒙 𝒊 ) ′ 𝒁 𝒊 𝑁 𝑖=1 ) 𝑾 ̂ ( 1 𝑁 ∑ 𝒁 𝒊 ′ (∆𝒚 𝒊,−𝟏 , ∆𝒙 𝒊 ) 𝑁 𝑖=1 )] −𝟏 [( 1 𝑁 ∑(∆𝒚 𝒊,−𝟏 , ∆𝒙 𝒊 ) ′ 𝒁 𝒊 𝑁 𝑖=1 ) 𝑾 ̂ ( 1 𝑁 ∑ 𝒁 𝒊 ′ ∆𝒚 𝒊 𝑁 𝑖=1 )] (9)
dengan 1-step 𝑾 ̂ = ( 1 𝑁 ∑ 𝒁 𝒊 ′ 𝑮𝒁 𝒊 𝑁 𝑖=1 ) −1 dan 2-step efficient 𝑾 ̂ = [ 1 𝑁 ∑ (𝒁 𝒊 ′ ∆𝒗 ̂ 𝒊 ∆𝒗 ̂ 𝒊 ′ 𝒁 𝒊 ) 𝑁 𝑖=1 ] −𝟏
(Wawro, 2002). Matriks variabel instrumen 𝒁 𝒊 berorde (𝑇 − 2) x ( (𝑇−2)(𝑇−1) 2 + 𝐾) dan nilai 𝑮 berordo (𝑇 − 2)x(𝑇 − 2) (Baltagi, 2005) :
𝒁 𝒊 = [ 𝑦 𝑖,1 0 0 … 0 … 0 ⋮ ∆𝑥 𝑖,3,1 … ∆𝑥 𝑖,3,𝐾 0 𝑦 𝑖,1 𝑦 𝑖,2 … 0 … 0 ⋮ ∆𝑥 𝑖,4,1 … ∆𝑥 𝑖,4,𝐾 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ … ⋮ 0 0 0 … 𝑦 𝑖,1 … 𝑦 𝑖,𝑇−2 ⋮ ∆𝑥 𝑖,𝑇,1 … ∆𝑥 𝑖,𝑇,𝐾 ] dan 𝑮 = [ 2 −1 0 … 0 0 −1 2 −1 … 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 0 0 0 … −1 2 ]
SYS-GMM  memberikan  estimasi  lebih  efisien  daripada  FD-GMM  untuk  sampel dengan series waktu T pendek. Dalam SYS-GMM, dilakukan kombinasi antara model first- difference dan model level (Blundell & Bond, 1998) . Hasil estimasi system Blundell-Bond sama seperti persamaan (9) dengan 𝑾 ̂ berordo 𝐿x𝐿 (L kolom matriks instrumen) dan matriks variabel instrumen berordo (2𝑇 − 4)x ( (𝑇+1)(𝑇−2) 2 + 𝐾) pada persamaan (10).
𝒁 𝒊 (𝑠𝑦𝑠) = [ 𝒁 𝒊 (𝑑𝑖𝑓) 𝟎 𝟎 𝒁 𝒊 (𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙) 𝒑 ] = [ 𝒁 𝒊 (𝑑𝑖𝑓) 0 0 … 0 ⋮ … 0 ∆𝑦 𝑖,2 0 … 0 ⋮ 𝒙 𝒊,𝟑 ′ 0 0 ∆𝑦 𝑖,3 … 0 ⋮ 𝒙 𝒊,𝟒 ′ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 … ∆𝑦 𝑖,𝑇−1 ⋮ 𝒙 𝒊,𝑻 ′ ] (10)
Uji spesifikasi model dalam regresi panel dinamis meliputi uji sargan, Arellano-Bond test, dan kriteria ketakbiasan. Uji sargan untuk mengetahui validitas penggunaan  variabel instrumen yang melebihi jumlah parameter diestimasi ( overidentifying restrictions ) (Wawro, 2002). Hipotesis : 𝐻 0 : 𝐸(𝒁 ′ , 𝒆̂) = 0 (kondisi overidentifying restrictions dalam estimasi model valid) 𝐻 1 : 𝐸(𝒁 ′ , 𝒆̂) ≠ 0 (kondisi overidentifying restrictions dalam estimasi model tidak valid) Statistik uji (Arellano & Bond, 1991) : 𝑠 = 𝒆̂ ′ 𝒁(∑ 𝒁 𝒊 ′ 𝒆̂ 𝒊 𝒆̂ 𝒊 ′ 𝒁 𝒊 𝑁 𝑖=1 ) −𝟏 𝒁 ′ 𝒆̂  ~ 𝜒 𝑞=𝐿−(𝐾+1) 2 (11)
Kriteria uji : tolak 𝐻 0 jika nilai 𝑠 > 𝜒 𝛼;𝑞 2 atau nilai p-value < α .
AB-Test untuk konsistensi estimasi dengan menguji bahwa tidak terdapat korelasi serial orde kedua dari error pada persamaan first difference (Baltagi, 2005). Hipotesis : 𝐻 0 : 𝐸(∆𝑣 𝑖,𝑡 , ∆𝑣 𝑖,𝑡−2 ) = 0 (tidak terdapat autokorelasi antara ∆𝑣 𝑖𝑡 dan ∆𝑣 𝑖,𝑡−2 ) 𝐻 1 : 𝐸(∆𝑣 𝑖,𝑡 , ∆𝑣 𝑖,𝑡−2 ) ≠ 0 (terdapat autokorelasi antara ∆𝑣 𝑖𝑡 dan ∆𝑣 𝑖,𝑡−2 )
Statistik uji (Arellano & Bond, 1991) : 𝑚 2 = ∆𝒗 ̂ −2 ′ ∆𝒗 ̂ ∗ (∆𝒗 ̂) 1 2 ~𝑁(0,1) (12)
dengan :
∆𝒗 ̂ −𝟐 ′ : vektor error pada lag ke - 2 dengan orde 𝑞 = ∑ 𝑇 𝑖 − 4 𝑁 𝑖=1 ∆𝒗 ̂ ∗ : vektor error terpotong untuk menyesuaikan ∆𝒗 ̂ −𝟐 ′ yang berukuran 𝑞x1 dan ∆𝒗 ̂ = ∑ ∆𝒗 ̂ 𝒊,−𝟐 ′ ∆𝒗 ̂ 𝒊∗ ∆𝒗 ̂ 𝒊∗ ′ ∆𝒗 ̂ 𝒊,−𝟐 𝑁 𝑖=1 − 2∆𝒗 ̂ −𝟐 ′ ∆𝒙 ∗ [(∆𝒚 −𝟏 , ∆𝒙) ′ 𝒁𝚲 ̂ −𝟏 𝒁 ′ (∆𝒚 −𝟏 , ∆𝒙)] −𝟏
[∑ 𝒁 𝒊 ′ ∆𝒗 ̂ 𝒊 ∆𝒗 ̂ 𝒊∗ ′ ∆𝒗 ̂ 𝒊,−𝟐 𝑁 𝑖=1 ] + ∆𝒗 ̂ −𝟐 ′ ∆𝒙 ∗ 𝒗𝒂𝒓(𝛿̂)∆𝒙 ∗ ∆𝒗 ̂ −𝟐
Kriteria uji : tolak 𝐻 0 jika |𝑚 2 | > 𝑍 𝛼/2 atau prob. < α .
Kriteria ketakbiasan diperoleh dari perbandingan estimator lag dependen GMM dengan FEM ( Fixed Effect Model ) yang bersifat biased downward dan PLS ( Pooled Least Squares ) yang bersifat biased upwards . Estimator tak bias berada di antara keduanya (Baltagi, 2005).
Uji  wald  merupakan  uji  signifikansi  variabel  secara  simultan  pada  model  (Nabilah  & Setiawan, 2016). Hipotesis :
𝐻 0 : 𝛿 = 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝐾 = 0 (Tidak ada variabel berpengaruh signifikan dalam model) 𝐻 1 : Minimal salah satu 𝛿 atau 𝛽 𝑘 ≠ 0 ; 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 (Paling tidak ada satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap model)
Statistik uji : 𝑤 = 𝜸 ̂ ′ 𝑽 ̃ −1 𝜸 ̂  ~  𝜒 (𝐾+1) 2 (13)
dengan 𝜸 ̂ = [ 𝛿 ̂ 𝜷 ̂ ] dan 𝑽 ̃ −1 adalah  invers  matriks  var-kovar  dari  koefisien (𝜸 ̂) dan (𝐾 + 1) jumlah parameter yang diestimasi. Kriteria uji tolak 𝐻 0 jika 𝑤 > 𝜒 𝛼;(𝐾+1) 2 atau p-value < 𝛼 . Uji  Z  digunakan  untuk  menguji  koefisien  regresi  variabel  secara  individu  dengan menganggap variabel lain bersifat konstan. Hipotesis uji :
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (variabel independen tidak signifikan terhadap variabel dependen) 𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0 ; 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 (variabel independen signifikan terhadap dependen)
Statistik uji :
𝑍 ℎ𝑖𝑡 = 𝛽 ̂ 𝑘 𝑆𝑒(𝛽 ̂ 𝑘 ) (14)
Kriteria uji : tolak 𝐻 0 jika |𝑍 ℎ𝑖𝑡 | > 𝑍 𝛼/2 atau p-value < 𝛼 .
Pengujian asumsi normalitas residual digunakan uji Shapiro-Wilk. Pada estimasi GMM, asumsi  homoskedastisitas  digunakan  uji  Sargan  persamaan  (11)  dan  non-autokorelasi digunakan  Arellano-Bond  Test  persamaan  (12)  (Nabilah  &  Setiawan,  2016).  Dalam
mendeteksi multikolinieritas digunakan Variance Influence Factor (VIF). Evaluasi model dengan melihat 𝑅 2 dan RMSE ( Root Mean Square Error ). Kriteria nilai 𝑅 2 antara lain 0,67 < 𝑅 2 (model kuat); 0,33 < 𝑅 2 ≤ 0,67 (model moderat); dan 𝑅 2 ≤ 0,33 (model lemah) (Chin, 1998).
3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  dari  website  IDX  ( Indonesia  Stock Exchange )  atau  BEI, Yahoo  Finance ,  BPS  Indonesia,  dan  Bank  Indonesia.  Data  berupa balanced panel (panel seimbang) dari 10 perusahaan dari Kuartal III 2020 - III 2021. Sampel penelitian yaitu semua perusahaan farmasi di BEI (kecuali SCPI dikarenakan delisting ). Variabel independen yaitu rasio profitabilitas [ROA (𝑋 1 ) , ROE (𝑋 2 ) , NPM (𝑋 3 ) , GPM (𝑋 4 ) ], solvabilitas [DER (𝑋 5 ) , DAR (𝑋 6 )] , likuiditas [CR (𝑋 7 ) , QR (𝑋 8 ) , Cash Ratio (𝑋 9 )] , pasar [EPS (𝑋 10 ) , PER (𝑋 11 ) , BV (𝑋 12 ) , PBV (𝑋 13 ) ], serta kurs (𝑋 14 ) , suku bunga (𝑋 15 ) , dan inflasi (𝑋 16 ) . Variabel dependen adalah harga ( closing price ) saham sektor farmasi (𝑌) . Langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi dan merumuskan masalah.
2. Mereduksi variabel independen untuk membentuk faktor score dengan analisis faktor :
a. Melakukan standarisasi data dengan distribusi normal standar.
b. Pembentukan matriks korelasi antar variabel dan uji asumsi analisis faktor.
c. Melakukan Ekstraksi faktor dengan metode Principal Component.
d. Merotasi faktor dengan metode rotasi orthogonal Varimax dan estimasi factor score.
3. Melakukan pemodelan regresi panel dinamis metode GMM dengan faktor score .
a. Melakukan estimasi parameter model Arellano-Bond dan Blundell-Bond GMM.
b. Melakukan uji spesifikasi model dan uji asumsi klasik dalam model.
c. Melakukan uji signifikansi parameter dengan uji Wald dan uji parsial Z.
d. Menghitung 𝑅 2 dan RMSE, lalu pemilihan model terbaik dari pemenuhan asumsi.
4. Melakukan interpretasi hasil dan kesimpulan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji asumsi 16 variabel menunjukkan bahwa variabel terstandarisasi dengan MSA < 0,5 yaitu 𝑍 10 , 𝑍 12 , 𝑍 13 , 𝑍 14 , 𝑍 15 , 𝑍 16 akan dieliminasi. Berikut ini uji asumsi dari 10 variabel.
Gambar 1. Plot Antara 𝑑 𝑗 2 dan 𝑞 𝑗 Setelah Eliminasi Variabel Gambar 1 menunjukkan plot (𝑞 𝑗 , 𝑑 𝑗 2 ) terbentuk mengikuti garis lurus.  Secara formal, banyaknya  mahalanobis 𝑑 𝑗 2 ≤  0,5 ; 10 2 = 9,3418 ada  33  data  sehingga  proporsinya  sudah lebih dari 50% data (25 data), maka 𝐻 0 diterima dan sampel berdistribusi normal. Pada taraf 𝛼 =5%, statistik uji Bartlett yaitu 𝜒 ℎ𝑖𝑡 2 = 631,681 dan sig (0,000) < 𝛼 (0,05) sehingga 𝐻 0 ditolak artinya variabel saling berkorelasi secara signifikan atau uji terpenuhi. Statistik uji KMO  yaitu  0,697  >  0,5  artinya  data  layak  untuk  analisis  faktor.  Statistik  uji  MSA  tiap
variabel  pada  Tabel  1  menunjukkan  eliminasi  variabel  ke-6  sudah  menunjukkan  semua variabel memiliki MSA > 0,5 sehingga dapat dilanjutkan ke tahap ekstraksi faktor.
Tabel 1. Nilai MSA Tiap Variabel
Variabel Sebelum Eliminasi Variabel Eliminasi Variabel Ke-1 (eliminasi 𝑍 15 ) Ke-2 (eliminasi 𝑍 15 , 𝑍 13 ) Ke-3 (eliminasi
𝑍 15 , 𝑍 13 , 𝑍 10 ) Ke-4 (eliminasi
𝑍 15 , 𝑍 13 , 𝑍 10 , 𝑍 12 ) Ke-5 (eliminasi 𝑍 15 , 𝑍 13 , 𝑍 10 , 𝑍 12 , 𝑍 16 ) Ke-6 (eliminasi 𝑍 15 , 𝑍 13 , 𝑍 10 , 𝑍 12 , 𝑍 16 , 𝑍 14 ) 𝑍 1 0,599 0,608 0,73 0,767 0,75 0,739 0,739 𝑍 2 0,544 0,557 0,673 0,733 0,713 0,699 0,709 𝑍 3 0,728 0,768 0,877 0,871 0,855 0,896 0,919 𝑍 4 0,339 0,365 0,679 0,609 0,555 0,599 0,603 𝑍 5 0,586 0,601 0,627 0,671 0,645 0,645 0,650 𝑍 6 0,646 0,641 0,629 0,655 0,638 0,637 0,642 𝑍 7 0,599 0,592 0,672 0,652 0,638 0,637 0,644 𝑍 8 0,575 0,564 0,639 0,621 0,606 0,61 0,614 𝑍 9 0,583 0,578 0,746 0,736 0,718 0,732 0,728 𝑍 10 0,327 0,352 0,453 - - - - 𝑍 11 0,374 0,365 0,572 0,576 0,565 0,607 0,639 𝑍 12 0,337 0,361 0,546 0,464 - - - 𝑍 13 0,275 0,292 - - - - - 𝑍 14 0,348 0,475 0,517 0,507 0,525 0,307 - 𝑍 15 0,141 - - - - - - 𝑍 16 0,374 0,554 0,521 0,499 0,496 - -
Banyaknya faktor terbentuk dengan eigenvalues ≥ 1 yaitu 3 faktor yang dapat dilihat pada Tabel 2 dengan variansi kumulatif 81,757% dan secara visual pada Gambar 2.
Tabel 2. Nilai Eigen dan Persentase Variansi Faktor Eigenvalues Eigen (λ̂ 𝑗 ) Persentase Variansi (%) Kumulatif (%) 1 5,895 58,947 58,947 2 1,197 11,965 70,912 3 1,084 10,844 81,757 4 0,775 7,750 89,506 5 0,543 5,432 94,938 6 0,297 2,967 97,905 7 0,147 1,473 99,378 8 0,036 0,359 99,737 9 0,018 0,179 99,916 10 0,008 0,084 100,000
Loading factor 𝑙̂ 𝑘𝑗 diestimasi menghasilkan matriks loading factor (𝑳̂) berikut.
𝑳̂ = 𝑍 1 𝑍 2
𝑍 3 𝑍 4 𝑍 5 𝑍 6 𝑍 7 𝑍 8 𝑍 9
𝑍 11
𝐹 1 𝐹 2 𝐹 3 [ 0,889 −0,183 0,086 0,831 −0,184 0,049 0,889 −0,029 −0,010 0,452 0,415 −0,560 −0,775 0,462 0,029 −0,896 0,306 −0,055 0,799 0,502 0,078 0,745 0,599 0,100 0,870 −0,011 0,227 −0,260 0,197 0,831 ]
Rotasi faktor varimax menunjukkan 𝑍 1 berkorelasi tinggi dengan faktor 1  yaitu 0,848 sehingga 𝑍 1 masuk  dalam  faktor  1,  hingga  pada 𝑍 11 berkorelasi  dengan  faktor  3  sebesar 0,872 sehingga masuk dalam faktor 3. Maka tiap faktor terbentuk beranggotakan :
- Faktor 1 : 𝑍 1 (ROA), 𝑍 2 (ROE), 𝑍 3 (NPM), 𝑍 5 (DER), 𝑍 6 (DAR), dan 𝑍 9 ( Cash Asset ).
- Faktor 2 : 𝑍 7 (CR/ Current Ratio ) dan 𝑍 8 (QR/ Quick Ratio ).
- Faktor 3 : 𝑍 4 (GPM/ Gross Profit Margin ) dan 𝑍 11 (PER/ Price Earning Ratio ). Matriks 𝑻 untuk merotasi matriks 𝑳̂ dan hasil rotasi 𝑳̂ ∗ = 𝑳̂ 𝑻 sebagai berikut :
𝑻 = [ 0,826 0,535 −0,176
−0,535 0,843 0,050
0,175 0,053 0,983 ] dan 𝑳̂ ∗ = 𝑍 1 𝑍 2 𝑍 3 𝑍 4 𝑍 5 𝑍 6 𝑍 7 𝑍 8 𝑍 9 𝑍 11 𝐹 1 𝐹 2 𝐹 3 [ 0,848 0,326 −0,082 0,794 0,292 −0,108 0,748 0,450 −0,168 0,053 0,562 −0,609 −0,883 −0,024 0,188 −0,914 −0,224 0,119 0,405 0,854 −0,039 0,312 0,909 −0,003 0,764 0,468 0,070 −0,175 0,071 0,872 ]
Persamaan umum tiap faktor untuk mendapatkan perhitungan factor scores adalah : 𝐹 1 = 0,220 𝑍 1 + 0,207 𝑍 2 + 0,136 Z 3 − 0,213 Z 4 − 0,311 𝑍 5 − 0,271 𝑍 6 − 0,1 𝑍 7 − 0,148 𝑍 8 + 0,163 𝑍 9 + 0,01 𝑍 11 𝐹 2 = −0,044 𝑍 1 − 0,052 𝑍 2 + 0,06 Z 3 + 0,306 Z 4 + 0,257 𝑍 5 + 0,132 𝑍 6 + 0,43 𝑍 7 + 0,495 𝑍 8
+ 0,083 𝑍 9 + 0,156 𝑍 11 𝐹 3 = 0,043 𝑍 1 + 0,012 𝑍 2 − 0,037 Z 3 − 0,503 Z 4 + 0,068 𝑍 5 − 0,01 𝑍 6 + 0,068 𝑍 7 + 0,093 𝑍 8 + 0,180 𝑍 9 + 0,769 𝑍 11
Pemodelan  Regresi  Panel  Dinamis  dengan  variabel  independen  berupa factor  score menghasilkan estimasi parameter model Arellano-Bond dan System Blundell-Bond yaitu :

## Tabel 3. Estimasi Parameter Model
Variabel Parameter Koefisien FD-GMM Koefisien SYS-GMM 1-Step 2-Step 1-Step 2-Step 𝑌 𝑖,𝑡−1 𝛿̂ -0,0087669 0,0152679 0,2001063 0,1644802 Faktor 1 𝛽̂ 1 20,72188 -9,211176 -163,1057 -142,3289 Faktor 2 𝛽̂ 2 -95,72481 -106,5694 -433,6682 -678,5017 Faktor 3 𝛽̂ 3 233,6429 240,1187 363,3969 212,762 C 𝛽̂ 0 2289,496 1855,951 1796,224 1867,899
Statistik uji Sargan yaitu FD-GMM 1- step (s = 6,851838 dan prob = 0,2319), FD-GMM 2- step (s  =  5,89285  dan prob  = 0,3168),  SYS-GMM  1- step (s  =  22,18796  dan prob  = 0,0046), SYS-GMM 2- step (s = 5,67707 dan prob = 0,6834). Hasil menunjukkan pada taraf 𝛼 =  5%, 𝐻 0 diterima  untuk  semua  model  kecuali  SYS-GMM One  Step, sehingga  untuk model FD-GMM dan SYS-GMM Two Step kondisi overidentifying restrictions sudah valid.
Statistik AB- Test yaitu FD-GMM 1- step ( 𝑚 2 = 0,97508 dan prob = 0,3295), FD-GMM 2- step ( 𝑚 2 =  1,0546  dan prob  = 0,2916),  SYS-GMM  1- step ( 𝑚 2 =  0,60948  dan prob  = 0,5422), SYS-GMM 2- step ( 𝑚 2 = 0,35623 dan prob = 0,7217). Pada taraf signifikansi 𝛼 = 5%, 𝐻 0 diterima karena |𝑚 2 | < 𝑍 0,025 (1,96) dan prob . > 0,05 untuk semua model sehingga tidak  ada  autokorelasi  orde  kedua  dari error dan  konsistensi  estimasi  terpenuhi.  Kriteria ketakbiasan menunjukkan hasil model FD-GMM dan SYS-GMM sudah memenuhi kriteria estimasi  tak  bias  karena  berada  diantara  koefisien lag model  FEM  (-0,127818)  dan  PLS (0,536924).
Statistik uji normalitas residual menunjukkan pada taraf 𝛼 =5%, hanya pada model SYS- GMM 2- step Blundell-Bond yang terpenuhi asumsi dengan nilai W = 0,95865 dan prob = 0,15058.  Untuk  homoskedastisitas  sesuai  hasil  sargan  menunjukkan  hanya  model  SYS- GMM 1- step yang tidak terpenuhi, sedangkan non-autokorelasi sesuai hasil AB-Test sudah terpenuhi keempat model. Nilai VIF yaitu VIF lag 𝑌 𝑖,𝑡−1 = 1,12 ; faktor 2 = 1,11 ; faktor 3 = 1,03 ; dan faktor 1 = 1,02 menunjukkan VIF < 10 sehingga non-multikolinieritas terpenuhi.
Statistik uji Wald menunjukkan pada taraf 𝛼 = 5%, 𝐻 0 ditolak untuk semua model maka model sesuai atau paling tidak terdapat satu variabel yang berpengaruh terhadap model. Nilai w dan prob masing-masing model yaitu FD-GMM 1-step (w = 11,64 dan prob = 0,0203); FD-GMM 2-step (w = 3,14 x10 6 dan prob = 0,0000); SYS-GMM 1-step (w = 32,35 dan prob = 0,0000); serta SYS-GMM 2-step (w = 3885,07 dan prob = 0,0000).
Uji signifikansi parsial menghasilkan statistik lag dependen 𝑌 𝑖,𝑡−1 model FD-GMM 1- step (Z = -0,09 dan p-value = 0,930); FD-GMM 2-step (Z = 0,89 dan p-value = 0,372); SYS- GMM 1-step (Z = 1,76 dan p-value = 0,078); dan SYS-GMM 2-step (Z = 5,58 dan p-value = 0,000). Pada taraf 𝛼 =5%, hasil menunjukkan hanya System 2-step yang lag dependen harga sahamnya tolak 𝐻 0 sehingga parameter signifikan. Hal itu berarti hanya model System 2-step yang sesuai dengan model panel dinamis karena harga saham dipengaruhi signifikan oleh lag harga periode sebelumnya. Statistik uji Z pada model SYS-GMM 2- step pada Tabel 7.
Tabel 4. Statistik Uji Parsial Z Model Variabel Koefisien Standar Error Z p-value Keputusan SYS- GMM 2-Step 𝑌 𝑖,𝑡−1 0,1644802 0,0294536 5,58 0,000 𝐻 0 ditolak Faktor 1 -142,3289 58,38556 -2,44 0,015 𝐻 0 ditolak Faktor 2 -678,5017 132,9821 -5,10 0,000 𝐻 0 ditolak Faktor 3 212,762 200,0483 1,06 0,288 𝐻 0 diterima C 1867,899 165,3607 11,30 0,000 𝐻 0 ditolak
Nilai 𝑅 2 dan RMSE model yaitu FD-GMM 1-step ( 𝑅 2 =0,0431 dan RMSE = 1143,664); FD-GMM 2-step ( 𝑅 2 =0,1401 dan RMSE = 1143,664); SYS-GMM 1-step ( 𝑅 2 =0,4133 dan RMSE = 758,2824); serta SYS-GMM 2-step ( 𝑅 2 =0,4938 dan RMSE = 803,276). Model FD- GMM  termasuk  model  lemah  dan  model  SYS-GMM  merupakan  model  moderat.  Model terbaik dipilih berdasarkan pemenuhan kriteria uji asumsi yang diberikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Ringkasan Hasil Uji
Kriteria FD-GMM SYS-GMM 1-Step 2-Step 1-Step 2-Step Uji Sargan Terpenuhi Terpenuhi Tidak Terpenuhi Terpenuhi Uji AB-Test Terpenuhi Terpenuhi Terpenuhi Terpenuhi Tak bias Terpenuhi Terpenuhi Terpenuhi Terpenuhi Normalitas Tidak Terpenuhi Tidak Terpenuhi Tidak Terpenuhi Terpenuhi Non-Multikolineritas Terpenuhi Terpenuhi Terpenuhi Terpenuhi Koefisien Lag Tidak signifikan Tidak signifikan Tidak signifikan Signifikan
Model terbaik dari ringkasan  uji pada  Tabel 8 adalah Blundell-Bond System- GMM 2 Step karena memenuhi semua kriteria uji dalam model, yaitu : 𝑌̂ 𝑖,𝑡 = 1867,899 + 0,1644802 𝑌 𝑖,𝑡−1 − 142,3289 𝐹 1𝑖,𝑡 − 678,5017 𝐹 2𝑖,𝑡 + 212,762 𝐹 3𝑖,𝑡 Uji  parsial  menunjukkan  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  adalah lag harga  saham periode sebelumnya, faktor 1, dan faktor 2; sedangkan faktor 3 tidak berpengaruh signifikan. Persamaan model dalam variabel asli 𝑋 dengan ditransformasi N(0,1) kembali menjadi : 𝑌 ̂ 𝑖,𝑡 = 4293,0508 + 0,1644802 𝑌 𝑖,𝑡−1 + 1,3417 𝑋 1 𝑖,𝑡 + 1,1731 𝑋 2 𝑖,𝑡 − 7,7416 𝑋 3 𝑖,𝑡 − 25,6527 𝑋 4 𝑖,𝑡 − 1,1566 𝑋 5 𝑖,𝑡 − 2,5878 𝑋 6 𝑖,𝑡 − 1,9009 𝑋 7 𝑖,𝑡 − 2,6101 𝑋 8 𝑖,𝑡 − 0,5965 𝑋 9 𝑖,𝑡 + 0,0009 𝑋 11 𝑖,𝑡 Nilai 𝛿̂ = 0,1644802 menunjukkan jika terjadi peningkatan harga sebelumnya sebesar 1 satuan,  maka  akan  meningkatkan  harga  saat  ini  sebesar  0,1644802  satuan.  Efek  jangka panjang untuk faktor 1 adalah -170,3477, faktor 2 sebesar -812,0714, dan faktor 3 sebesar 254,6463.  Pada  Tabel  10,  jika  ROA  naik  1%,  maka  harga  akan  meningkat  secara jangka pendek 1,3417 satuan dan jangka panjang 1,6059 satuan, begitu pula untuk rasio lain.
Tabel 6. Short-run dan Long-run Effect (Variabel Asli)
Variabel ROA
ROE NPM GPM DER DAR CR QR Cash Asset PER Short-run Effect 1,3417  1,1731 -7,7416 -25,6527 -1,1566 -2,5878 -1,9009 -2,6101 -0,5965  0,0009 Long-run Effect 1,6059  1,4041 -9,2656 -30,7027 -1,3843 -3,0973 -2,2751 -3,124 -0,7139  0,0011

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan dapat diambil yaitu reduksi variabel menghasilkan 3 faktor yaitu faktor 1 (ROA, ROE, NPM, DER, DAR, dan Cash Asset Ratio ), faktor 2 (CR dan QR), serta faktor 3 (GPM dan PER). Model terbaik yaitu System GMM Blundell-Bond 2-step yang memenuhi semua uji asumsi. Analisis menunjukkan harga saham farmasi dipengaruhi oleh lag harga periode sebelumnya, faktor 1 dan faktor 2, sedangkan faktor 3 tidak berpengaruh signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnyana,  I.  M.  2020. Manajemen  Investasi  dan  Portofolio .  Jakarta  Selatan:  Lembaga Penerbitan Universitas Nasional (LPU-UNAS).
Arellano, M. dan Bond, S. 1991. Some Tests of Specification for Panel Data : Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies Vol. 58, No. 2 : Hal. 277–297.
Baltagi, B. H. 2005. Econometric Analysis of Panel Data . England: John Wiley & Sons, Ltd. Blundell,  R.  dan  Bond,  S.  1998. Initial  Conditions  and  Moment  Restrictions  in  Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics Vol. 87, No. 1 : Hal. 115–143. Chin, W.W. 1998. The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling . Modern Methods for Business Research Vol. 10 : Hal. 295-336.
Hair, J. F., Black, W.C., Babin, B. J., dan Anderson, R. E . 2010. Multivariate Data Analysis . 7th Edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall.
Hansen, L. P. 1982. Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimator. Econometrica Vol. 50, No. 4 : Hal. 1029–1054.
Hutauruk, M. R. 2021. Dampak Situasi Sebelum dan Sesudah Pandemi COVID-19 Terhadap Volatilitas Harga Saham LQ45. Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan Vol. 9, No. 2 : Hal. 241–252.
Johnson,  R.  A.  dan  Wichern,  D.  W.  2007. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis .  2nd Edition. New Jersey: Pearson Education, Inc.
Kaiser,  H.  F.  1958. The  Varimax  Criterion  for  Analytic  Rotation  in  Factor  Analysis. Psychometrika Vol. 23, No. 3 : Hal. 187–200.
Lai, T.L., Small, D.S., dan Liu, J. 2008. Statistical Inference in Dynamic Panel Data Models. Journal of Statistical Planning and Inference Vol. 138, No. 9 : Hal. 2763–2776.
Lathifah, H. M., Febrianti, D. S., Utami, A. P., Ulhaq, A. A., Tulasmi., dan Mukti, T. 2021. Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Harga  Saham  Syariah  di  Indonesia .  Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam Vol. 7, No. 01 : Hal. 223–229.
Nabilah,  D.,  dan  Setiawan  2016. Pemodelan  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia Menggunakan  Data  Panel  Dinamis  dengan  Pendekatan  Generalized  Method  of Moment Arellano-Bond. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 5, No. 2 : Hal. 2337–3520. Shrestha,  N.  2021. Factor  Analysis  as  a  Tool  for  Survey  Analysis. American  Journal  of Applied Mathematics and Statistics Vol. 9, No. 1 : Hal. 4–11.
Wawro,  G.  2002. Estimating  Dynamic  Panel  Data  Models  in  Political  Science. Political Analysis Vol. 10, No. 1 : Hal. 25–48.