Jurnal Akuntansi dan Keuangan FEB Universitas Budi Luhur Vol. 7 No. 2 Oktober 2018 ISSN: 2252 7141

## PENGARUH INDIKATOR FINANSIAL TERHADAP HARGA SAHAM BANK DI INDONESIA

## Harsono Yoewono
Fakultas Manajemen dan Kepemimpinan Universitas Tanri Abeng Jl. Swadarma Raya No.58, RT.7/RW.3, Ulujami, Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12250 Email: hyoewono@gmail.com

## ABSTRACT
The  public  can  assess  the  soundness  of  a  bank  through  their  published  financial reports, either on a monthly basis, quarterly, or annually. The common indicators used are the ratios of liquidity, rentability, and solvability. The bankruptcy prediction and financial distress indicators were part of the solvability ratios. As much as 20 of 31 banks, whose stocks  traded  publicly,  were  the  research  objects.  The  observation  period  was  between January 2004 to October 2010. To estimate the model in panel data, 3 approaches were used, that is the pooled-least square (PLS), the fixed effect model (FEM), and the random effect model (REM). As the Chow test and Hausman test were carried out, we found that FEM is the best model to measure and estimate the effects of financial performance and the bankruptcy predictors to the volatility of stock price. Nine of 29 variables were found to be significant  to  affect  the  volatility  of  stock  price  of  the  bank.  It  comprises  of  3  liquidity indicators,  3  rentability  indicators,  and  3  solvability  indicators.  They  are  cash  ratio,  call money ratio 1 and 2, net interest margin, operating cost ratio, operational income, debt, long-term debt, and the ratio of long-term debts to assets.
Keywords: Stock Price, Financial Performance, Financial Distress, Bankruptcy

## ABSTRAKSI
Publik dapat menilai tingkat kesehatan bank melalui laporan keuangan mereka yang dipublikasikan,  baik  secara  bulanan,  kuartalan,  atau  setiap  tahun.  Indikator  umum  yang digunakan adalah rasio likuiditas, rentabilitas, dan solvabilitas. Prediksi kebangkrutan dan indikator  kesulitan  keuangan  merupakan  bagian  dari  rasio  solvabilitas.  Objek  penelitian adalah 20 dari 31 bank yang sahamnya diperdagangkan secara public. Periode pengamatan adalah antara Januari 2004 hingga Oktober 2010.  Untuk memperkirakan model dalam data panel, 3 pendekatan digunakan, yaitu pooled-least square (PLS), fixed effect model (FEM), dan random effect model (REM). Ketika tes Chow dan uji Hausman dilakukan, menemukan bahwa  FEM  adalah  model  terbaik  untuk  mengukur  dan  memperkirakan  efek  kinerja keuangan  dan  prediksi kebangkrutan terhadap volatilitas  harga  saham. Sembilan  dari  29 variabel ditemukan signifikan untuk mempengaruhi volatilitas harga saham bank. Ini terdiri
dari  3  indikator  likuiditas,  3  indikator  rentabilitas,  dan  3  indikator  solvabilitas.  Variabel tersebut adalah rasio kas, call money ratio 1 dan 2, net interest margin, rasio biaya operasi, pendapatan  operasional,  utang,  utang  jangka  panjang,  dan  rasio  utang  jangka  panjang terhadap asset
Kata Kunci: harga saham, kinerja keuangan, kesulitan keuangan, kebangkrutan

## PENDAHULUAN
Fluktuasi dan dinamika perubahan harga saham dipengaruhi oleh banyak faktor, bisa itu dari dalam perusahaan penerbit saham itu sendiri, atau dari luar. Faktor eksternal bisa terkait langsung dengan perusahaan tersebut secara bisnis, finansial, atau ekonomi. Faktor eksternal  yang  tidak  terkait  langsung  dengan  perusahaan  sering  mempengaruhi  harga saham perusahaan tersebut seperti kondisi politik, tuntutan lingkungan alam, lingkungan sosial kemasyarakatan, atau lainnya.
Harga  saham  sangat  rentan  terhadap  selentingan  informasi  dan  desas-desus. Penurunan  harga  saham  membuat  modal  perusahaan  bank  mengalami  penurunan  pula dengan nilai yang bisa berlipat-lipat. Harga saham bank yang berfluktuasi membuat modal bank  juga  ikut  berfluktuasi.  Demikian  pula  nilai  dan  kualitas  aset  produktif  bank  dalam bentuk kredit yang disalurkan dan dalam bentuk hasil transaksi di pasar uang antar bank dan proses kliring dengan Bank Indonesia.
Harga  saham  yang  berubah  acak  (stokastik)  merupakan  resultan  perubahan berbagai  indikator  finansial  dalam  laporan  finansial.  Di  sisi  lain,  harga  saham  dapat merefleksikan dan memberikan tanda-tanda kegagalan suatu bank. Bank dinyatakan gagal ketika ada desas-desus suatu bank tidak bisa memenuhi kewajibannya dalam proses kliring, pasar uang antar-bank, gagal bayar utang, atau lainnya.
Kegagalan dalam memenuhi ketentuan modal minimum membuat bank tersebut bisa mendapat berbagai macam teguran dan sanksi dari Bank Indonesia. Bentuk teguran bisa lisan  sampai  tertulis.  Bentuk  sanksi bisa dari stop  kliring  sampai  yang  terparah  likuidasi. Bank  menjadi  layak  dan  harus  diselamatkan  dari  upaya  likuidasi  ketika  kegagalan  bank tersebut bisa berdampak sistemik bagi sistem perbankan, sistem pembayaran, dan sistem keuangan secara parsial atau secara keseluruhan.
Otoritas moneter di Indonesia tidak pernah mempublikasikan informasi dan status kesehatan  suatu  bank.  Kesehatan  suatu  bank  di  Indonesia  tidak  bisa  diketahui  khalayak banyak,  kecuali  dalam  bentuk  laporan  keuangan.  Oleh  karena  itu,  laporan  keuangan
merupakan  pintu  utama  untuk  meneliti  dan  menganalisis  tingkat  kesehatan  bank  serta memprediksi kebangkrutan suatu bank.

## TINJAUAN PUSTAKA Kinerja Bank
Likuiditas,  solvabilitas,  dan  rentabilitas  atau  profitabilitas  merupakan  indikator kinerja finansial yang umum dan utama. Tiga parameter ini merupakan bagian dari sistem pengawasan  dan  pemeringkatan  CAMELS  ( Capital,  Asset,  Management,  Equity,  Liquidity, Sensitivity). Tiga indikator lainnya, yakni C (modal), M (manajemen), dan S (sensitivitas), bersifat subjektif dan tergantung definisi dan interpretasi pihak otoritas. Sistem pengawasan CAMEL ditetapkan dalam SK BI No.30/11/KEP/1997. Sayangnya, sistem penilaian tersebut tidak bisa diterapkan untuk kantor cabang.
Dewasa  ini,  penilaian  kesehatan  bank  umum  dibuat  berdasarkan  Peraturan  OJK No.4/POJK.03/2016  dan  Peraturan  BI  No.13/1/PBI/2011.  Di  sisi  lain,  sistem  peniliaian EAGLES ( Earning ability, Asset Quality, Growth, Liquidity, Equity, Strategic management) dianggap sebagai alternatif dari sistem CAMEL (Irmayanto et al, 2007:92-94). Gambar 1 memperlihatkan dinamika Peraturan BI tentang penilaian kesehatan bank di Indonesia.
Kesehatan merupakan nama lain dari kinerja. Istilah tersebut bisa dijabarkan dalam bentuk  likuiditas,  solvabilitas,  profitabilitas,  rentabilitas.  Kinerja  negatif  sering  disebut kesulitan  finansial.  Kesulitan  finansial  atau  tanda-tanda  kebangkrutan  sebenarnya  dapat diprediksi.  Walau  demikian,  tingkat  akurasinya  tergantung  kehebatan predictor  dalam mengestimasi dari suatu model. Altman’s Z-score banyak dijadikan referensi sebagai pelopor yang  memformalkan  analisa  variabel  ganda  dalam  memprediksi  kegagalan  suatu perusahaan.  Rumusan  rasio  finansial  Altman  untuk  menghitung  skor  Z  semakin  variatif dalam perkembangannya.
Berdasarkan hasil risetnya, Chen dan Shimerda (1981:51-60) berpendapat bahwa rasio finansial dapat memprediksi kebangkrutan perusahaan dengan tingkat akurasi lebih dari  90%.  Tujuh  rasio  finansial  yang  utama  menurut  Dugan  dan  Zavgren  (1989:64-65) adalah  posisi  kas,  likuiditas  jangka  pendek,  beban  finansial,  ROI,  perputaran  modal, perputaran inventaris, dan perputaran piutang.
Gambar 1: Perkembangan Peraturan BI tentang penilaian kesehatan bank Bagan – Perkembangan Peraturan BI tentang penilaian kesehatan bank Sumber: Ginting et al (2012)
Didefinisikan sebagai kemampuan bank untuk menyelesaikan utang jangka pendek melalui  alat  likuiditasnya,  indikator  likuiditas  mencakup cash  ratio,  current  ratio,  RR ( reserved requirements), LDR (loan to deposit ratio), LAR (loan to asset ratio), CMR (call money ratio), atau lainnya. Didefinisikan sebagai kemampuan bank untuk menyelesaikan utang jangka panjang dengan seluruh asetnya, indikator solvabilitas mencakup CAR ( capital adequacy ratio), DER (debt to equity ratio), LDAR (long-term debts to asset ratio), atau lainnya.
Beberapa indikator keuntungan mencakup ROA ( return on asset), ROE (return on equity), ROI (return on investment), NPM (net profit margin), OCR (operating cost ratio), atau  lainnya.  Kegagalan  dalam  mengelola  likuiditas,  pendapatan,  dan  keuntungan  dapat menjadikan perusahaan sebagai target hostile takeover.

## Harga Saham
Sebagai komoditas yang diperdagangkan, harga saham di pasar tergantung hukum permintaan  dan  penawaran.  Harga  saham  perusahaan,  indeks  harga  saham  industrinya, kondisi makro, kausalitas atau lainnya bisa searah, berlawanan, simultan, interaktif. Prospek makro-mikro  bisa  menjanjikan  atau  merugikan.  Analisa  teknikal  dan  fundamental  bisa relevan atau bisa pula tidak berarti sama sekali.
Walau  demikian,  pasar  diasumsikan  merupakan predictor  terbaik  untuk  variabel fundamental seperti pendapatan (penjualan) dan risiko, lebih cepat dari apa yang diyakini dan diantisipasi oleh analisa fundamental (Reilly and Brown, 1997:772). Herd instinct sering menjadi momok (FOMO, fear of missing out) dan pemicu yang menggerakkan pasar yang penuh dengan sentimen dan tidak rasional.
Variabel  rasional  dan  fundamental  merupakan  faktor  yang  dipertimbangkan  oleh pemain  pasar  secara  kontinyu  dan  otomatis.  Informasi  asimetris  merupakan  faktor pemberat suatu keputusan investasi dan ekspektasi. Investor atau rent seekers cenderung mengkapitalisasi pasar, kapan pun dan apa pun, pricing in dan cashing in (Levy, 1966:83).
Saham dibeli karena memiliki prospek keuntungan atas risiko kepemilikannya. Bila future value (FV) lebih besar dari present value (PV), saham dinilai layak untuk dikoleksi sebagai  instrumen  investasi.  Jika  premi  risikonya  relatif  lebih  rendah  dari  risiko  saham lainnya, saham tersebut menjadi kurang menarik untuk dimiliki. Sebaliknya, bila premi risiko
lebih  tinggi,  semua  orang  cenderung  menahan  kepemilikannya  (Brealey  dan  Myers, 1991:307-308).
Nilai  instrinsik  suatu  saham  tergantung  nilai  bukunya,  pembayaran  deviden  dan rasionya,  EPS,  dan  PER  (Gompers et  al,  2003).  Harga  saham  yang  menjadi  aset  (asset pricing) dianggap efisien ketika harganya merefleksikan informasi seluruh pasar (Shleifer, 2000), yang bisa diakses pedagang saham, sadar atau tidak (teori EMH, efficient market hypothesis) (Somoye et al, 2009:177-189).
PER, PBV ( price/book value), PCF (price/cash flow), dan PDR (price/dividends) sudah digunakan  sejak  abad  ke-16  di  bursa  efek  pertama,  yakni  Amsterdam  Stock  Exchange. Valuasi  ilmiah  mulai  dipakai  pada  penghitungan  DCF  ( Discounted  Cash  Flow)  dan  DDM ( Dividend Discount Model). DCF sebenarnya digunakan untuk menentukan nilai intrinsik satu aset investasi atau satu perusahaan individu pada satu waktu, tetapi bukan harganya. Nilai- nilai DCF bisa digunakan sebagai estimasi harga yang fair (Coleman, 2006).
Tahapan evolusi asset picing berikutnya adalah Modern Portfolio Theory (MPT) dan Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM).  Kedua  pendekatan  ilmiah  ini  diaplikasikan  dalam portofolio  saham,  tetapi  bukan  pada  perusahaan-perusahaan  individu.  Oleh  karena  itu, tahapan evolusi berikutnya bergeser ke teori valuasi saham dimana harga saham ditetapkan sebagai pembilang ( numerator) dan keuntungan (yield) sebagai penyebut (denominator).
Beberapa indikatornya mencakup book/market equity (book/price), earnings/price, dividend/price.  Tahapan  ini  menjadi  dasar  bagi  model  FF3F  (Fama-French  Three-Factor) yang  dinilai  tidak  efisien,  tidak  rasional,  tidak  ilmiah,  dan  tidak  menguntungkan.  Faktor- faktor  risiko  terkait  dengan  pasar,  ukuran  (kapitalisasi  pasar),  dan  nilai  (book  to  market equity ratio). Model FF3F ini merupakan variasi dari market timing.

## Studi Terdahulu
Dari  beberapa  studi  tentang  industri  perbankan  di  Indonesia  dan  kebangkrutan, terdapat  8  literatur  yang  substansi  intinya  direkapitulasi  ke  dalam  tabel  berikut.  Dari  8 literatur tersebut, 4 literatur dirasa perlu dirinci lebih lanjut, yakni Judijanto dan Khmaladze (2003), Sori dan Jalil (2009), Al-Rawi et al (2008), dan Sugiarti & Suyanto (2007)

## Tabel 1: Perbandingan substansi penelitian dengan studi terdahulu
No  Peneliti Var. Terik at Var. Bebas R 2 t Met lit Ket rentabili tas likuidi tas solvabil itas fin. distre ss mik ro mak ro 1. Judijant o & Khmala dze (2003) Z ROE, ROEA,
IM, PM, COF, ARCP, NII/EA, NIIL/L,
EBT/SE ,
LA/D, NfA/L E/EA, E/L PLL/ L 96% 1994- 1996 AK F 213 bank, 29 bank tidak diobserva si, 32 variabel 2. Widayan i (2005) RO E OCR LDR CAR, NPL, DER 54,1% 2000- 2002 AR B 61 dari 81 bank (persero, devisa, non- devisa) 3. Sugiarti & Suyanto (2007) HS BV, EPS 2001- 2005 DP 21 dari 24 bank 4. Ardiani (2007) HS ROA, RORA, OCR, NMP LDR CAR 52,1% 2002- 2004 AR B 15 dari 26 bank 5. Fakhrur ozie (2007) HS Z 21,5% 2003- 2005 RLS 22 bank 6. Al-Rawi et al (2008) Z TP/S, NP/S, NP/TA, NP/NE, NP/SQ WC, CR, AT, QR LAR, EAR, LER, NP-loss 2002- 2004 Z- AR K Industri manufakt ur 7. Somoye, et al (2009) SP EPS , DP S GD P, int, oil, infl, fx 99,99 6% 2001- 2007 AR B 8. Sori & Jalil (2009) Z CFS, DSR 82,2% 1990- 2000 MD A 17 perusahaa n gagal dan pasangan nya, 64 variabel 9. Harsono (2011) HS NIM, NPM, OCR, ROA, ROE, ROI, Op.Inc, Op.Exp, Tot.Inc Cash Ratio, RR, LWM, CMR, LDR, LAR, CR, CTO Debt, LTD, DER, DAR, LTDAR Z 88,38 % Jan.20 04- Okt.20 10 DP 20 dari 31 bank publik
Catatan: Beberapa indikator kesulitan keuangan: Z, CR, DAR; CF/TD, CF/LTD, C/CL, NI/TA, CA/CL, TD/TA, S/TA, EBIT/TA, RE/TA, WC/TA, WC/S, MV/BVD Beberapa indikator keuangan lainnya: BV, DPS, EPS, PER, EPR, PBV, PCF, PDR, DPR, DCF, DDM, BMR, BPR, market cap Metlit: DP = Data Panel; ARB = Analisis Regresi Berganda; RLS = Regresi Linier Sederhana; AKF = Analisis Korelasi (Spearman) dan Faktor (Eigen-Values dari matriks kovarians); Z-ARK = Z-score dan Analisis Rasio Keuangan; MDA = Multivariate Discriminant Analysis;

## Kerangka Pemikiran

## Gambar 2: Kerangka Pemikiran

## Bagan – Kerangka Kerja Analisis

## Hipotesis
1. Semakin sehat dan baik kinerja suatu bank, semakin tinggi harga saham bank tersebut diperdagangkan  di  bursa  efek.  Hubungan  yang  diharapkan  diantara  kedua  variabel tersebut adalah positif.
2. Semakin  tinggi  indikator  kesulitan  finansial  suatu  bank,  semakin  rendah  harga  saham bank tersebut; atau dengan kata lain, semakin tinggi skor-Z Altman, dengan cut-off rate sebesar 3,0, semakin kecil kemungkinan bank tersebut akan mengalami kebangkrutan
dan harga saham bank tidak akan mengalami penurunan. Hubungan yang diharapkan diantara kedua variabel (Z dan P) tersebut adalah positif.

## METODE PENELITIAN

## Objek Penelitian
Dari 31 bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (d/h Bursa Efek Jakarta dan/atau Bursa Efek Surabaya), hanya 20 bank yang layak dan bisa dijadikan objek penelitian, antara lain Bank ICB Bumiputera (BABP), Bank BCA (BBCA), Bank Mutiara (BCIC), Bank Danamon, (BDMN),  Bank  Pundi  Indonesia  (BEKS),  Bank  BII  (BNII),  Bank  Kesawan  (BKSW),  Bank Mandiri (BMRI), Bank Mayapada (MAYA), Bank Mega (MEGA), Bank BNI (BBNI), Bank CIMB Niaga (BNGA), Bank OCBC NISP (NISP), Bank Nusantara Parahyangan (BBNP), Bank Panin (PNBN),  Bank  Permata  (BNLI),  Bank  BRI  (BBRI),  Bank  Swadesi  (BSWD),  Bank  Victoria (BVIC), Bank Artha Graha (INPC).
Sebelas  bank  tidak  bisa  menjadi  objek  penelitian  karena  status  mereka  belum menjual  sahamnya  ke  publik  (IPO, initial  public  offering)  selama  periode  analisis,  yakni Januari 2004 sampai Oktober 2010.

## Pembentukan Model
Harga saham merupakan fungsi dari kinerja, prediksi kebangkrutan, dan kesulitan finansial.  Secara  matematis,  pernyataan  ini  dirumuskan  dalam  bentuk  model  hubungan sebagai berikut:
ρ = f ( π, λ, ς, δ ) ................................................................................................. (eq.1) Equation 1 - Pembentukan model
di mana ρ  : harga saham, diukur secara nominal π  : ukuran rentabilitas (ROA, ROI, ROE, OCR, NPM) λ  : ukuran likuiditas (CR, GWM/RR, LWM, LDR, LAR, CMR, CMR2) ς  : ukuran solvabilitas (DER, LDAR)
δ  : ukuran kesulitan keuangan lainnya (CR, DAR, WCSR, skor kebangkrutan Altman atau Z)

## Teknik Analisis Data
Tiga pendekatan yang dilakukan dalam mengestimasi model data panel, yakni:
1. pooled least square (PLS), dimana konstanta mengasumsikan kesamaan error di semua variabel individu ( cross-section) dan periode (time-series).
2. model efek tetap (FEM, fixed-effect model), dimana konstanta berisi error yang sama di semua variabel individu ( cross-section) atau periode (time-series).
3. model efek acak (REM, random-effect model), dimana variabel error berbeda di semua variabel individu ( cross-section) dan/atau periode (time-series).
Table 2: Perbandingan koefisien variabel menurut model uji dan analisis covarians
Tabel – Perbandingan koefisien variabel menurut model uji dan analisis covarians
Metode Uji Cov[  i X it ]=0 Cov[  i X it ]  0 Pooled OLS Konsisten Tidak Konsisten Random Effects Konsisten, efisien Tidak Konsisten Fixed Effects Konsisten Konsisten
Sumber: Sri Yani Kusumastuti, Model Regresi Data Panel.

## Pemilihan Model Terbaik antara PLS dan FEM
Penilaian model yang terbaik antara PLS dan FEM dibuat berdasarkan hasil uji Chow. Uji Chow mengasumsikan adanya heterogenitas karakteristik di setiap bank, yakni dengan hipotesa  nol  bahwa  tidak  ada  heterogenitas  individu  dan  hipotesa  alternatifnya  adalah bahwa terdapat heterogenitas pada cross section.
H 0 :  α 1 = α 2 = α 3 = .... = α i , Common Effect H 1 :  α 1 ≠ α 2 ≠ α 3 ≠ .... ≠ α i , Individual Effect
Secara matematis, uji Chow bisa dilakukan dengan membandingkan antara nilai F- hitung dengan F-tabel. Bila F-hitung lebih kecil dari F-tabel, maka PLS merupakan model yang lebih baik dari model FEM. Sebaliknya, bila F-hitung lebih besar dari F-tabel, maka FEM merupakan model yang lebih baik dari model PLS.
Ho = Model PLS lebih baik. Ha = Model FEM lebih baik.
    k n R m R R F UR R UR     2 2 2

## 1
Ketika peluang F tidak signifikan, berarti cov (x,u)=0. Implikasinya adalah data panel akan  menjadi lebih  baik  diestimasi  dengan  menggunakan  model  REM.  Tujuannya adalah untuk mendapatkan nilai estimator yang tidak bias, konsisten, dan efisien.

## Pemilihan Model Terbaik antara FEM dan REM
Pemilihan  model  terbaik  antara  FEM  dan  REM  dapat  dilakukan  dengan membandingkan jumlah variabel (n) dengan banyaknya observasi (t). Cara kedua adalah dengan membandingkan korelasi antara nilai error dengan nilai variabel yang diobservasi cov(x it , u i ).
Ho:  cov(x it , u i ) = 0 Model REM lebih baik;
Pada  estimasi  model  REM,  koefisien  setiap  variabel  diasumsikan  bersifat  acak  dari populasi  yang  lebih  besar  dengan  nilai  rata-rata  konstan.  Estimasi  dengan menggunakan model REM akan menghasilkan estimator yang efisien, konsisten, dan tidak  bias; Estimator  REM bersifat konsisten  di hipotesis  Ho  dan  tidak konsisten  di hipotesis Ha.
Ha:  cov(x it , u i ) ≠ 0 Model FEM lebih baik. FEM umumnya digunakan ketika ada korelasi antara koefisien estimasi setiap variabel ( individual intercept) dan variabel bebasnya. Estimator hasil FEM bersifat konsisten kedua  hipotesis  (Ho  dan  Ha).  Hasil  FEM  bisa  membuat  nilai estimator  unbiased, consistent, tetapi relatif tidak efisien bila dibandingkan dengan hasil estimasi dengan REM.
Cara ketiga adalah dengan menggunakan statistik hasil uji Hausman. Nilai χ² (Chi- Square) terdistribusi secara asimptot. Inferensinya adalah bila peluang χ² lebih dari 0,05, maka model REM adalah lebih baik dari model FEM. Sebaliknya, bila peluang χ² (Chi-Square) kurang dari (α) 0,05, maka model FEM adalah lebih baik dari model REM.

## Table 3: Beberapa kondisi dalam penetapan pemilihan model FEM atau REM
Kondisi 1 Kondisi 2 Pemilihan model t > n FEM t < n tidak-acak, non-stokastik  FEM acak, stokastik REM  i ≈ Xi (berkorelasi) FEM  i ≠ Xi (tidak berkorelasi) REM t < n asumsi REM terpenuhi estimator REM lebih baik dari FEM

## HASIL PENELITIAN

## Pendekatan Metode Pooled-Least Square
Dua puluh sembilan variabel bebas dalam persamaan yang ingin diestimasi –yakni 13 variabel likuiditas (q), 9 variabel rentabilitas (r), 5 variabel solvabilitas (s), dan 2 variabel indeks kebangkrutan Altman (z)–, secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pembentukan variabel terikat harga saham. Hal ini ditunjukkan dengan nilai F stat
(55,43771) yang lebih besar dari nilai F tabel (df=n-k,k) (5%=101,1426) (1,24); atau nilai signifikansi F stat (0,000) yang lebih kecil dari nilai kepercayaan (α=0,05).
Adjusted R 2 yang bernilai 0,503459 diartikan bahwa ke-29 variabel bebas tersebut hanya mampu menjelaskan prilaku harga saham sebesar 50,3%. Dengan kata lain, model pada persamaan bukanlah model yang bersifat goodness of fit. Indikasi awal terlihat pada grafik setiap variabel yang tidak berjalan searah, khususnya sesuai pergerakan waktu. Selain itu, periode observasi yang jelas bersifat siklikal, yakni berdasarkan periode waktu bulanan. Dari 29 variabel bebas dalam persamaan yang ingin diestimasi, 8 variabel likuiditas (q), 5 variabel  rentabilitas  (r),  dan  4  variabel  solvabilitas  (s)  dan  konstanta  masing-masingnya memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pembentukan  variabel  terikat  harga  saham pada α=5%.
Tujuh belas variabel yang dimaksud adalah q1, q2, q4, q5, q6, q7, q9, q10; r3, r6, r7, r8, r9; s1, s2, s3, dan s5. Per definitif, variabel yang dimaksud adalah cash ratio, likuiditas wajib minimum 1, giro wajib minimum 1 dan 2, call money ratio 1 dan 2, loan to deposit ratio  1  dan  2,  operating  cost  ratio,  return  on  equity,  pendapatan  operasional,  beban operasional,  total  pendapatan  (operasional  dan  non-operasional),  utang,  utang  jangka panjang, debt to equity ratio, dan beban finansial.

## Pendekatan Metode Fixed Effect Model
Duapuluh sembilan variabel bebas dalam persamaan yang ingin diestimasi –yakni 13 variabel likuiditas (q), 9 variabel rentabilitas (r), 5 variabel solvabilitas (s), dan 2 variabel indeks kebangkrutan Altman (z)–, secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pembentukan variabel terikat harga saham. Hal ini ditunjukkan dengan nilai F stat (93,54412) yang lebih besar dari nilai F tabel (df=n-k,k) (5%=101,1426) (1,24); atau nilai signifikansi F stat (0,000) yang lebih kecil dari nilai kepercayaan (α=0,05).
Adjusted R 2 yang bernilai 0,883829 diartikan bahwa ke-29 variabel bebas mampu menjelaskan prilaku harga saham sebesar 88,4%. Dengan kata lain, model pada persamaan adalah model yang bersifat goodness of fit. Dari 29 variabel bebas dalam persamaan yang ingin diestimasi, 3 variabel likuiditas (q), 3 variabel rentabilitas (r), dan 3 variabel solvabilitas (s)  dan  konstanta  masing-masingnya  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap pembentukan variabel terikat harga saham pada α=5%. Sembilan variabel yang dimaksud adalah q1, q6, q7, r1, r3, r7, s1, s2, dan s4. Per definitif, variabel yang dimaksud adalah
cash ratio, call money ratio 1 dan 2, net interest margin, operating cost ratio, pendapatan operasional, utang ( debt), utang jangka panjang, dan rasio utang jangka panjang terhadap aset.

## Pendekatan Metode Random Effect Model
Dua puluh sembilan variabel bebas dalam persamaan yang ingin diestimasi –yakni 13 variabel likuiditas (q), 9 variabel rentabilitas (r), 5 variabel solvabilitas (s), dan 2 variabel indeks kebangkrutan Altman (z)–, secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pembentukan variabel terikat harga saham. Hal ini ditunjukkan dengan nilai F stat (214.7998) yang lebih besar dari nilai F tabel (df=n-k,k) (5%=101,1426) (1,24); atau nilai signifikansi F stat (0,000) yang lebih kecil dari nilai kepercayaan (α=0,05).
Adjusted R 2 yang bernilai 0,865840 diartikan bahwa ke-29 variabel bebas mampu menjelaskan prilaku harga saham sebesar 86,6%. Dengan kata lain, model pada persamaan adalah model yang bersifat goodness of fit. Dari 29 variabel bebas dalam persamaan yang ingin diestimasi, 1 variabel likuiditas (q), 3 variabel rentabilitas (r), dan 4 variabel solvabilitas (s)  dan  konstanta  masing-masingnya  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap pembentukan variabel terikat harga saham pada α=5%. Delapan variabel yang dimaksud adalah q12, r3, r7, r9, s1, s2, s4, dan s5. Per definitif, variabel yang dimaksud adalah current ratio  (short-term  liquidity),  operating  cost  ratio,  pendapatan  operasional,  dan  total pendapatan  (operasional  dan  non-operasional).  Pada  α=10%,  tiga  variabel  lainnya  yang memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pembentukan  variabel  terikat  harga  saham adalah q3, q6, dan q11. Per definitif, ke-3 variabel yang dimaksud adalah likuiditas wajib minimum 2, call money ratio 1, rasio peminjaman terhadap aset (loan to asset ratio).

## Pemilihan Model PLS dan FEM
Pemilihan model yang lebih baik antara PLS dan FEM dapat ditentukan dengan uji Chow. Bila F-hitung lebih besar dari F-tabel, maka Ho (yang menyatakan model PLS adalah lebih baik dari FEM) ditolak dan Ha (yang menyatakan model FEM adalah lebih baik dari PLS) diterima.
        26 , 50 132 1558
893378 , 0 1
101 512708 , 0 893378 , 0 1 2 2 2          F k n R m R R F UR R UR

## Equation 2 - Pemilihan Model PLS dan FEM pada regresi umum
Mengacu pada nilai F-tabel (0,05: 101, 1426) = 1,24, yang lebih kecil dari F-hitung, maka Ho ditolak, dan Ha diterima. Hal ini berarti model FEM adalah lebih baik dari PLS.

## Pemilihan Model FEM dan REM
Pemilihan model yang lebih baik antara FEM dan REM dapat ditentukan dengan uji Hausman. Inferensinya adalah bila peluang χ² ( Chi-Square) lebih dari 0,05, maka model REM adalah lebih baik dari model FEM. Sebaliknya, bila peluang χ² ( Chi-Square) kurang dari (α) 0,05, maka model FEM adalah lebih baik dari model REM.
Ho = Model REM lebih baik. Ha = Model FEM lebih baik.
Mengacu pada nilai peluang χ² ( Chi-Square), yakni ρ (F-stat) = 0.00000, yang lebih kecil dari 0,05, maka Ho ditolak, dan Ha diterima. Hal ini berarti model FEM adalah lebih baik dari REM.

## Interpretasi Penutup
Berdasarkan  uji  Hausman,  model  FEM  adalah  lebih  baik  dari  model  REM. Berdasarkan uji Chow, model FEM juga lebih baik dari model PLS. Demikian pula pada nilai statistik F dan adjusted R 2 . Pembandingan nilai statistik F dan adjusted R 2 pada ketiga model estimasi (PLS, FEM, REM), memperliharkan nilai adjusted R 2 tertinggi terjadi pada model FEM. Lihat ringkasan hasil penelitian pada Tabel 4.

## Table 4: Pembandingan nilai F dan adjusted R2  pada α=5% pada 3 model estimasi
Tabel – Pembandingan nilai F dan adjusted R 2 pada α=5% pada 3 model estimasi Model F sig Adj R 2 GOF Efek Variabel, sig  Efek Variabe,l sig – FEM 93,54412  0,883829  q7,  r1,  r3,  r7,  s1, s4 q1, q6, s2 REM 214.7998  0,865840  r3, r7, s1, s4 r9, q12, s2, s5 PLS 55,43771  0,503459 x q1,  q4,  q7,  q10, r6, r7, r8, s1 q2, q5, q6, q9, r3, r9, s2, s3, s5
Hasil persamaan yang diestimasi dapat dibuat ke dalam persamaan (eq.3) berikut:
p = 874.56 – 0.96.q1  + 6.98.q2 – 9.48.q3  – 15.12.q4 + 15.80.q5  – 47.44.q6 t  2.04 -2.84 1.32 -1.61 -0.81 0.77 -3.84 ρ   0.04 0.00 0.19 0.11 0.42 0.44 0.00 + 15.67.q7 + 21.99.q8 – 0.87.q9  + 1.07.q10 – 2.80.q11  – 0.01.q12 – 1.74.q13 2.43 0.63 -0.98 0.99 -1.05 -0.63 -0.77 0.02 0.53 0.33 0.32 0.29 0.53 0.44 + 62.82.r1 – 1.15.r2  + 3.68.r3  – 49.59.r4 + 68.86.r5 – 0.35.r6 + 0.00037.r7 3.34 -1.09 2.19 -1.04 1.66 -0.46 1.96 0.00 0.28 0.03 0.30 0.10 0.64 0.05 + 0.00001.r8 + 0.00034.r9 + 0.00001.s1 – 0.00015s2  + 5.29.s3 + 40.18.s4 – 3.90.s5 -0.26 -1.85 9.00 -8.86 1.30 5.42 -0.91 0.79 0.06 0.00 0.00 0.20 0.00 0.36 – 3,274.Z  + 3,284.Zb ................................................................................... (eq.3) -0.74 0.74 0.46 0.46

## Equation 3 - Persamaan estimasi pengaruh kinerja keuangan dan kesulitan
finansial terhadap hargsa saham R² =  0.86989 Adjusted R²  =  0.86584 F-stat =  214.7998 ρ (F-stat) =  0.00000 D-W
=  0.20948
Pada model FEM, hanya 3 variabel yang signifikan memberikan efek negatif, yakni q1  ( cash  ratio),  q6  (call  money  ratio  1),  dan  s2  (utang  jangka  panjang).  Pada  2  model lainnya, jumlah variabel yang signifikan memberikan pengaruh negatif adalah lebih banyak, yakni 4 pada REM dan 9 pada PLS. Pada tabel hasil regresi dengan menggunakan metode FEM,  variabel  dan koefisien  FE  pada cross ,  nilai  4.497,1519  hanya  terpaut  lebih  rendah
474,49444  dari  harga  rata-rata  saham  Bank  Danamon  setiap  akhir  bulannya,  atau  lebih rendah 9,54% dari nilai aktualnya (4.971,64634).
Hal  ini  diartikan,  ketika  semua  variabel  bebas  bernilai  nol,  maka  harga  rata-rata saham  tertinggi  alami  ada  pada  saham  Bank  Danamon  (_B04--C)  dengan  nilai  sebesar 4.497,1519  (jumlah  antara  konstanta  dengan  koefisien  _B04—C,  yakni  874,5589  dan 3622,593).
Sebaliknya, ketika semua variabel bebas bernilai nol, maka harga rata-rata saham terendah  alami  ada  pada  saham  Bank  Internasional  Indonesia  (_B06--C)  dengan  nilai sebesar -59,0215 (jumlah antara konstanta dengan koefisien _B06—C, yakni 874,5589 dan -933,5804). Nilai -59,0215 terpaut jauh lebih rendah 317,98491 dari harga rata-rata saham Bank Internasional Indonesia setiap akhir bulannya, atau lebih rendah 122,79% dari nilai aktualnya (258,96341).
Pada tabel hasil regresi dengan menggunakan metode FEM, variabel dan koefisien FE pada period, nilai 1.432,6001 terpaut lebih rendah 260,99990 dari harga rata-rata saham rata-rata  pada  akhir  bulan  Januari  2008,  atau  lebih  rendah  15,41%  dari  nilai  aktualnya (1.693,6).
Hal  ini  diartikan,  ketika  semua  variabel  bebas  bernilai  nol,  maka  harga  rata-rata  saham tertinggi alami terjadi pada bulan Januari 2008 dengan nilai sebesar 1.432,6001 (jumlah antara konstanta dengan koefisien 2008M01--C, yakni 874,5589 dan 558,0412).
Sebaliknya, ketika semua variabel bebas bernilai nol, maka harga rata-rata saham terendah alami terjadi pada akhir bulan Agustus 2004 dengan nilai sebesar 354,0814 (jumlah antara konstanta dengan koefisien 2004M08--C, yakni 874,5589 dan -520,4775). Nilai 354,0814 terpaut jauh lebih rendah 376,41860 dari harga rata-rata saham pada akhir bulan Agustus 2004, atau lebih rendah 51,53% dari nilai aktualnya (730,5).

## PENUTUP

## Kesimpulan
Studi ini dilakukan untuk mengetahui dampak 5 kelompok indikator keuangan bank terhadap  harga  sahamnya,  yakni  ukuran  rentabilitas,  likuiditas,  solvabilitas,  skor  prediksi kebangkrutan Altman, dan ukuran kesulitan keuangan lainnya. Berbagai kombinasi dari 5 kelompok  indikator  ini  menghasilkan  variabel  sebanyak  29.  Skor  prediksi  kebangkrutan Altman dinyatakan dalam huruf latin Z dengan 2 indikator, yakni Z dan Zb.
Ukuran  rentabilitas  dinyatakan  dalam  huruf  latin  r  dengan  6  indikator,  yakni Net Interest  Margin,  Net  Profit  Margin,  Operating  Cost  Ratio,  Return  on  Asset,  Return  on Investment, dan Return on Equity. Tiga indikator lainnya meliputi pendapatan operasional, beban operasional, dan total pendapatan (operasional dan non-operasional).
Ukuran  likuiditas  dinyatakan  dalam  huruf latin q  dengan  13  indikator,  yakni Cash Ratio; Likuiditas Wajib Minimum 1 dan 2; Giro Wajib Minimum (RR) 1 dan 2; Call Money Ratio 1, 2, dan 3; Loan to Deposit Ratio 1 dan 2; Loan to Asset Ratio, likuiditas jangka pendek ( current ratio), dan capital turn-over.
Ukuran solvabilitas dan ukuran kesulitan keuangan lainnya dinyatakan dalam huruf latin s dengan 5 indikator, yakni utang, utang jangka panjang, Debt to Equity Ratio, Long- term Debt to Asset Ratio, dan beban finansial (DAR).
Data 20 bank yang bersifat cross-section dan memiliki rentang periodik yang cukup panjang, yakni 80 periode laporan keuangan bulanan, membuat metode analisis yang cocok dan tepat untuk menganalisis kondisi ini adalah dengan menggunakan teknik analisis data panel.  Estimasi  model  data  panel  dilakukan  dengan  3  pendekatan,  yakni: pooled  least square  (PLS),  model  efek  tetap  (FEM),  dan  model  efek  acak  (REM).  Untuk  mengetahui pilihan terbaik diantara ke-3 model tersebut, hasil uji Chow dan Hausman menyimpulkan bahwa metode FEM merupakan teknik analisis terbaik bagi hasil estimasi data panel dalam studi ini.

## Table 1: Kesesuaian hasil estimasi dengan hipotesis dan teori
Tabel – Kesean hipotesis dan teori
Kode  Variabel Koefisien Hubungan Hipotesis  Sesuai Teori q6  Call Money Ratio 1 47.43979 – –  q1  Cash Ratio 0.961775 – –  s2  Utang jangka panjang 0.000150 –   r1  Net Interest Margin 62.81598    s4  Rasio utang jangka panjang thd aset  40.18300    q7  Call Money Ratio 2 15.67266  –  r3  Operating Cost Ratio 3.680484  –  r7  Pendapatan Operasional 0.000372    s1  Utang (debt) 9.72e-06   
Catatan:
1. Likuiditas berbanding terbalik dengan pendapatan. Pendapatan berjalan searah dengan harga saham.
2. Semakin besar utang (jangka panjang) suatu bank, semakin tinggi kredibilitas bank tersebut di mata pemberi pinjaman, semakin tinggi apresiasi investor terhadap harga saham bank tersebut.
3. Semakin besar porsi utang jangka panjang terhadap nilai aset suatu bank, semakin kecil modal dan utang jangka pendek bank tersebut, semakin tinggi apresiasi investor terhadap harga saham bank tersebut.
Dari 29 variabel bebas dalam persamaan yang ingin diestimasi, 3 variabel likuiditas (q),  3  variabel  rentabilitas  (r),  dan  3  variabel  solvabilitas  (s)  dan  konstanta  masing- masingnya memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pembentukan variabel terikat harga saham pada α=5%. Sembilan variabel yang dimaksud adalah q1, q6, q7, r1, r3, r7, s1, s2, dan s4. Per definitif, variabel yang dimaksud adalah cash ratio, call money ratio 1 dan 2, net interest margin, operating cost ratio, pendapatan operasional, utang (debt), utang jangka panjang, dan rasio utang jangka panjang terhadap aset.

## Saran
Walau pengumpulan data dan penghitungan variabel dilakukan dengan seteliti dan seakurat  mungkin,  beberapa  kekurangan  dan  kesalahan  bersifat  mutlak  dan  relatif. Kekurangan  mutlak  terletak  pada  ketiadaan  semua  data  pada  satu  periode  atau  pada beberapa bagian dari laporan keuangan saja.
Perubahan pada sistem akuntansi yang dipaksakan mendadak oleh otoritas moneter di  Indonesia  tidak  seharusnya  menihilkan  bagian  laporan  kualitas  aset  produktif  di keseluruhan periode. Ketidakkonsisten otoritas moneter juga sangat nampak pada tiadanya metode  atau  pedoman  untuk  menyesuaikan  perbedaan  sistem  pelaporan  akuntansi perbankan untuk kepentingan pihak lain di luar industri perbankan.
Banyak item yang lama dihilangkan tanpa kejelasan pemindahan atau penghapusan. Di sisi lain, banyak item yang baru dimunculkan tanpa kejelasan dari mana asal datanya pada  masa  lalu.  Akibatnya,  pemaksaaan  sistem balanced-panel data pada teknik analisis dalam penulisan ini memperlihatkan kesemuan data yang cacat integritasnya.
Indikator kesulitan finansial dan prediksi kebangkrutan suatu bank akan lebih baik dilakukan bila berdasarkan usia aset finansial di satu sisi dan usia utang di sisi lain. Data ini biasanya terdapat pada laporan keuangan bank triwulanan. Studi lanjutan perlu dilakukan demi menggantikan ketidakrelevanan dan keusangan variabel dan/atau indikator Z-Score Atlman dalam memprediksi kebangkrutan suatu bank.
Tulisan  ini  akan  menjadi  lebih  aktual  dan  mutakhir  ketika  prognosa  awal  pasca analisis  studi  terdahulu  yang  terkait  bisa  ditutupi,  yakni  belum  dimasukkannya  variabel harga  relatif  daripada  saham  seperti  yang  dinyatakan  dalam  beberapa  variabel  berikut, antara lain PER, EPS, DPS, PBV, PCF, DCF, dan DDM. Deviden dan arus kas tidak dilaporkan ke publik per bulan, kecuali per kuartal dan tahunan.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Rawi,  Khalid,  Raj  Kiani,  and  Rishma  R  Vedd.  2008.  The  Use  Of  Altman  Equation  For Bankruptcy Prediction In An Industrial Firm (Case Study). International Business & Economics Research Journal. Vol.7, No.7.
Altman,  Edward  I.  1968.  Financials  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the  Prediction  of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance. 23 (4).
Ardiani, Anita. 2007. Analisis Pengaruh Kinerja Keuangan terhadap Perubahan Harga Saham pada  Perusahaan  Perbankan  di  Bursa  Efek  Jakarta,  Skripsi,  Fakultas  Ekonomi, Universitas Negeri Semarang.
Bank Indonesia. 2010. Dinamika Transformasi Pengawasan Bank di Indonesia, Jakarta.
Bank Indonesia. 2010. Krisis Global dan Penyelamatan Sistem Perbankan Indonesia, Jakarta. Bank Indonesia. 2010. Menyingkap Tabir Seluk Beluk Pengawasan Bank, Jakarta.
Brealey, Richard A. and Stewart C. Myers. 1991. Principles of Corporate Finance, ed.4, New York: McGraw-Hill.
Chen, K.H. and Thomas A. Shimerda. 1981. An Empirical Analysis of Useful Financial Ratios. Financial Management. Spring, v10(1), 51-60.
Coleman, Robert D. 2006. Evolution of Stock Pricing, mba1971.hbs.edu.
Dugan,  M.T.  and  Christine  V.  Zavgren.  1989.  How  a  Bankruptcy  Model  Could  be Incorporated as an Analytical Procedure. The CPA Journal. v59(5), 64-65.
Ginting, Ramlan, et al. 2012. Kodifikasi Peraturan Bank Indonesia, Kelembagaan, Penilaian Tingkat  Kesehatan  Bank,  Pusat  Riset  dan  Edukasi  Bank  Sentral  (PRES).  Bank Indonesia, Jakarta
Gompers, Paul A., Joy L. Ishii, and Andrew Metrick. 2003. Corporate Governance and Equity Prices.
Irmayanto, Juli, et al. 2007. Bank dan Lembaga Keuangan, Jakarta: Penerbit Universitas Trisakti.
Judijanto, Loso and E.V. Khmaladze. 2003. Analysis of Bank Failure Using Published Financial Statements: The Case of Indonesia (Part 1). Journal of Data Science. Vol.1 No.2.
Judijanto, Loso and E.V. Khmaladze. 2003. Analysis of Bank Failure Using Published Financial Statements: The Case of Indonesia (Part II). Journal of Data Science. Vol.1 No.3.
Kusumastuti, Sri Yani. 2008. Model Regresi Data Panel. Jakarta: Universitas Trisakti.
Levy,  Robert  A.  1966.  Conceptual  Foundations  of  Technical  Analysis. Financial  Analyst Journal. 22 (4).
Peraturan  Bank  Indonesia  No.10/15/PBI/2008  tentang  Kewajiban  Penyediaan  Modal Minimum Bank Umum tertanggal 24.09.2008.
Peraturan  Bank  Indonesia  No.9/13/PBI/2007  tentang  Kewajiban  Penyediaan  Modal Minimum Bank Umum dengan Memperhitungkan Risiko Pasar.
Peraturan  Pemerintah  Pengganti  Undang-Undang  No.1/1998  tentang  Perubahan  atas Undang-Undang tentang Kepailitan (Perppu No.1/1998).
Perlakuan  Akuntansi  dan  Pelaporan  Saham,  http://gurumuda.com/bse/perlakuan- akuntansi-dan-pelaporan-saham
Ratio  Analysis and  Bankruptcy  Detection,  19.11.2003.  http://ocw.mit.edu/courses/ sloan- school-of-management/15-535-business-analysis-using-financial-statements- spring-2003/lecture-notes/class16.pdf
Reilly, Frank K. and Keith C. Brown. 1997. Investment Analysis and Portfolio Management, ed.5, Fort Worth, Tx: Dryden Press.
Shleifer, A. 2000. Inefficient Markets: An Introduction to Behavioral Finance, Oxford: Oxford University Press.
Somoye, Russell Olukayode Christopher, Ishola Rufus Akintoye, Jimoh Ezekiel Oseni. 2009. Determinants of Equity Prices in the Stock Markets, International Research Journal of Finance and Economics. EuroJournals. 30.
Sori,  Zulkarnain  Muhamad  dan  Hasbullah  Abd  Jalil.  2009.  Financial  Ratios,  Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Distress. Journal of Money. Investment and Banking, 11.
Sugiarti, Yenny dan Suyanto. 2007. Pengaruh Informasi Keuangan (Book Value, Earnings Per  Share)  terhadap  Harga  Saham  Perusahaan  Perbankan. Akuntansi  dan Teknologi Informasi. Vol.6, No.2.
The  Balance  Sheet:  Stockholders'  Equity,  http://www.cliffsnotes.com/study_guide  /The- Balance-Sheet-Stockholders-Equity.topicArticleId-21248,articleId-21196.html
Widayani,  Indri  Astuti.  2005.  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Profitabilitas Perbankan Periode 2000 – 2002 (Studi Empiris: Bank Umum di Indonesia), Tesis, Program  Studi  Magister  Manajemen,  Program  Pasca  Sarjana,  Universitas Diponegoro, Semarang.