Abstrak —Investasi saham telah menjadi pilihan banyak orang terutama di zaman sekarang ini. Pastinya perlu cermat dalam melakukan investasi saham suatu perusahaan, yaitu dengan melihat kinerja keuangan perusahaan. Salah satu indikator penting untuk menilai prospek kinerja perusahaan di masa mendatang yaitu dengan melihat rasio profitabilitas yang dapat diperoleh dari laporan keuangan perusahaan. Bila investor menjadikan rasio profitabilitas sebagai indikator dalam pengambilan keputusan, maka investor dapat membeli harga saham yang tepat untuk di investasikan. Pada penelitian ini, akan digunakan data rasio profitabilitas, diantaranya yaitu Return on Assets (ROA),  Return on Equity  (ROE),  Operating Profit Margin (OPM), Net Profit Margin (NPM) dan Earning per Share (EPS) serta data harga saham dari PT Bank Mandiri Tbk periode 2009-2018. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh rasio profitabilitas terhadap harga saham, maka akan dilakukan metode regresi komponen utama dan regresi ridge yang merupakan metode regresi yang tepat untuk mengatasi masalah multikolinieritas pada data rasio profitabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode regresi komponen utama didapatkan rasio ROA dan ROE berpengaruh  positif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk, rasio ROE dan OPM berpengaruh negatif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk, serta rasio NPM tidak berpengaruh secara signifikan terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk. Untuk hasil penelitian pada metode regresi ridge didapatkan rasio ROA, NPM, dan EPS berpengaruh positif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk, sedangkan rasio ROE dan OPM berpengaruh negatif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk. Kemudian berdasarkan kriteria nilai R-Square  terbesar dan nilai MSE terkecil maka diperoleh regresi ridge sebagai metode terbaik dalam mengatasi masalah multikolinieritas pada kasus data rasio profitabilitas PT Bank Mandiri Tbk.
Kata Kunci —Harga Saham, Multikolinieritas, Rasio Profitabilitas, Regresi Komponen Utama, Regresi Ridge.

## I. PENDAHULUAN
NVESTASI  adalah kegiatan menanam modal pada satu atau lebih instrumen pada waktu tertentu dengan harapan memperoleh keuntungan.  Sebelum melakukan investasi saham, individu atau organisasi harus memastikan bahwa investasi yang dilakukan adalah tepat. Artinya ia harus menilai dari berbagai alternatif yang akan mendatangkan pengembilan positif di waktu yang akan datang, baik dalam bentuk dividen yaitu pengembalian atau penghasilan yang berdasarkan pada keuntungan yang diperoleh perusahaan yang sahamnya kita miliki, maupun dalam bentuk capital gain yaitu kelebihan harga jual dari harga beli saham [1]. Dalam melakukan investasi saham, penting bagi para investor mengetahui kinerja keuangan perusahaan dan efek terhadap harga saham. Sumber informasi mengenai kinerja keuangan
suatu perusahaan dapat diperoleh dari laporan keuangan suatu perusahaan [2].
Untuk melakukan analisis perusahaan, disamping dilakukan dengan melihat laporan keuangan perusahaan, juga bisa dilakukan  dengan  menganalisis  rasio keuangan. Dari sudut pandang investor, salah satu indikator penting untuk menilai prospek perusahaan di masa datang adalah dengan melihat pertumbuhan profitabilitas perusahaan. Indikator ini perlu diperhatikan untuk mengetahui sejauhmana investasi yang akan dilakukan investor di suatu perusahaan mampu memberikan return yang sesuai dengan harapan investor. Apabila rasio profitabilitas perusahaan tinggi, ini akan memberikan daya tarik bagi investor yang mengakibatkan saham perusahaan tersebut akan diminati oleh banyak investor, yang akibatnya akan meningkatkan harga saham perusahaan tersebut [3].
Penulis akan melakukan perbandingan antara metode regresi komponen utama dengan regresi ridge pada analisis pengaruh dari rasio keuangan profitabilitas terhadap harga saham. Untuk membandingkan  kedua metode tersebut digunakan kriteria pembanding yaitu nilai koefisien determinasi (R 2 ) dan Mean of Squares Error (MSE). Pada penelitian ini, akan digunakan lima  rasio keuangan profitabilitas, diantaranya yaitu Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Operating Profit Margin (OPM), Net Profit Margin (NPM),  dan Earning per Share (EPS). Dalam penelitian ini yang menjadi objek penelitian merupakan salah satu perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang  mengandung masalah multikolinieritas pada data rasio profitabilitas.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## A. Rasio Profitabilitas
Rasio profitabilitas merupakan salah satu analisis rasio keuangan yang bisa mengukur seberapa besar kemampuan suatu perusahaan mendapatkan laba baik dalam sektor penjualan, asset ataupun laba untuk modal sendiri [4]. Jika suatu perusahaan dinilai menguntungkan serta menjanjikan laba di masa mendatang maka akan semakin banyak investor yang akan menanamkan dananya buat membeli saham tersebut, dan hal tersebut bisa mendorong naiknya harga saham menjadi lebih tinggi [5].

## B. Retur non Asset (RAO)
Return on  Asset (ROA)  merupakan rasio  yang mencerminkan kemampuan perusahaan dalam mengelola seluruh kekayaan atau aset yang dimiliki untuk menghasilkan
Perbandingan Metode Regresi Komponen Utama dan Regresi Ridge pada Analisis Pengaruh Rasio Keuangan Profitabilitas terhadap Harga Saham
Perusahaan Perbankan
Evan Azhar Fauzan, dan Soehardjoepri Departemen Aktuaria, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : joepri_its@yahoo.com
I
laba sehingga dapat dikatakan bahwa jika nilai ROA tinggi maka kinerja perusahaan semakin baik.  Berikut rumus perhitungan dari ROA [2].
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝐿𝐿𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏ℎ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇 𝐿𝐿𝑎𝑎𝑇𝑇𝑏𝑏𝑎𝑎𝐿𝐿 × 100% (1)

## C. Retur non Equity (ROE)
Return on Equity (ROE) adalah rasio yang menunjukkan efisiensi penggunaan modal sendiri. Nilai ROE yang tinggi mencerminkan penerimaan perusahaan atas peluang investasi yang baik dan manajemen biaya yang efektif. Berikut rumus perhitungan dari ROE [6].
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝐿𝐿𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏ℎ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇 𝑏𝑏𝑎𝑎𝑒𝑒𝑏𝑏𝑇𝑇𝐿𝐿𝑏𝑏 × 100% (2)

## D. Operating Profit Margin (OPM)
Operating  Profit  Margin (OPM)  merupakan ukuran persentase hasil laba sebelum bunga dan pajak dari penjualan. Seperti hal nya GPM, jika nilai OPM suatu perusahaan tinggi maka pengelolaan operasional perusahaan akan semakin baik. Berikut rumus perhitungan dari OPM [2].
𝑅𝑅𝑂𝑂𝑂𝑂 = 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑇𝑇𝑜𝑜𝑏𝑏𝑏𝑏𝐿𝐿𝑏𝑏𝑏𝑏𝑇𝑇𝑜𝑜𝐿𝐿𝑇𝑇 𝑃𝑃𝑏𝑏𝑜𝑜𝑃𝑃𝑒𝑒𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑜𝑜 × 100% (3)

## E. Net Profit Margin (NPM)
Net Profit Margin (NPM) merupakan rasio yang menunjukkan tingkat efisiensi perusahaan dalam memperoleh keuntungan bersih atas aktifitas penjualan bersih perusahaan. Jika nilai NPM suatu perusahaan tinggi maka kegiatan operasional perusahaan akan semakin produktif dan perusahaan akan memperoleh laba yang optimal. Berikut rumus perhitungan dari NPM [2].
𝑁𝑁𝑂𝑂𝑂𝑂 = 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝐿𝐿𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏ℎ
𝑃𝑃𝑏𝑏𝑜𝑜𝑃𝑃𝑒𝑒𝐿𝐿𝑇𝑇𝐿𝐿𝑜𝑜 𝐿𝐿𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏ℎ × 100% (4)

## F. Earning per Share (EPS)
Earning per Share (EPS)  merupakan rasio untuk mengukur keberhasilan manajemen dalam mencapai keuntungan bagi pemegang saham. Rasio ini dapat mencerminkan keuntungan yang dihasilkan dari setiap lembar sahamnya. Semakin besar nilai rasio EPS, para pemodal memprediksikan pertumbuhan laba perusahaan yang tinggi. Berikut rumus perhitungan dari EPS [1].
𝑅𝑅𝑂𝑂𝐸𝐸 = 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝐿𝐿𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏ℎ 𝐽𝐽𝑒𝑒𝐽𝐽𝑇𝑇𝐿𝐿ℎ 𝑏𝑏𝐿𝐿ℎ𝐿𝐿𝐽𝐽 × 100% (5)

## G. Harga Saham
Harga saham merupakan nilai sekarang atau present value dari penghasilan yg akan diterima oleh pemodal dimasa yg
Tabel 7.
Statistika deskriptif variabel penelitian PT. Bank Mandiri
Variabel Mean  Median  Maks. Min. Standar Deviasi Harga Saham ( Y ) 4560, 225 4562, 500 8000, 000 1069, 000 1650, 494 ROA ( X 1 ) 1,371 1,299 2,600 0,400 0,650 ROE ( X 2 ) 11,042 10,562  21,200 2,800 5,352 OPM ( X 3 ) 41,192  43,135  51,600  25,200 6,549 NPM ( X 4 ) 31,947 31,615 39,900 19,900 5,425 EPS ( X 5 ) 2,504 2,542 2,940 1,826 0,266 Tabel 8. Hasil uji multikolinearitas Variabel VIF Keputusan ROA ( X 1 ) 26,090868 H 0 ditolak ROE ( X 2 ) 24,943268 H 0 ditolak OPM ( X 3 ) 32,087586 H 0 ditolak NPM ( X 4 ) 27,108972 H 0 ditolak EPS ( X 5 ) 6,723957 H 0 gagal ditolak
Tabel 9. Hasil uji KMO dan bartlett’s test Keputusan Nilai KMO 0,510 H 0 gagal ditolak P-value dari Bartlett’s Test 0,000 H 0 ditolak Tabel 10. Hasil nilai MSA
ROA ROE OPM NPM EPS 0,62 0,53 0,38 0,39 0,66 Tabel 11. Hasil uji pengulangan dari KMO dan bartlett’s test Keputusan Nilai KMO 0,630 H 0 gagal ditolak P-value dari Bartlett’s Test 0,000 H 0 ditolak Tabel 12. Hasil uji pengulangan MSA
ROA ROE OPM EPS 0,58 0,62 0,59 0,70
Tabel 1.
Hasil eigen value dan kumulatif proporsi Komponen Utama Eigen Value Kumulatif Proporsi PC 1 2,81987171 0,7050
PC 2
0,96482954 0,9462
PC 3
0,18921741 0,9935
PC 4
0,02608134 1,0000
Tabel 2. Hasil uji f pada model PCR Nilai F hitung P-value Keputusan 3,541 0,03915 H 0 ditolak Tabel 3.
Hasil uji t pada model PCR Variabel Nilai t hitung P-value Keputusan PC 1 -0,083 0,9340 H 0 gagal ditolak PC 2 -2,660 0,0115
H 0 ditolak
Tabel 4. Hasil uji f pada model PCR setelah pengujian ulang
Nilai F hitung P-value Keputusan 7,266 0,01041 H 0 ditolak Tabel 5. Hasil ramalan harga cabai rawit Variabel Nilai t hitung P-value Keputusan PC2 -2,695 0,0104 H 0 ditolak Tabel 6.
Hasil uji durbin-watson pada model PCR
Nilai dU Nilai d P-value Keputusan 1,54436 1,9703 0,4605 H 0 gagal ditolak
akan datang. Harga saham dipengaruhi menurut hukum permintaan  dan penawaran.  Semakin banyak  orang yang ingin membeli suatu saham, maka harga saham tersebut akan cenderung naik [6]. Pada penelitian ini akan digunakan harga saham close (harga penutupan) yang merupakan harga yang diminta oleh penjual atau pembeli pada saat akhir hari .

## H. Koefisien Determinasi (Nilai R-Square)
Nilai R-Square adalah nilai yang menunjukkan seberapa jauh kemampuan variabel bebas dapat menjelaskan variabel terikat. Nilai R-Square adalah diantara nol dan satu. Jika R- Square bernilai kecil maka kemampuan variabel bebas dalam menerangkan variasi variabel terikat semakin terbatas [7].

## I. Mean of Square Error (MSE)
Mean of Squares Error (MSE) merupakan salah satu pengukuran kesalahan dihitung dengan mengkuadratkan selisih antara nilai ramalan atau prediksi dengan nilai sebenarnya. Semakin kecil nilai MSE maka semakin akurat nilai suatu ramalan [8].

## J. Uji Signifikasi Keseluruhan Regresi (Uji F)
Uji F atau uji serentak merupakan pengujian signifikan seluruh variabel bebas secara simultan atau secara bersama- sama terhadap variabel terikat. Hipotesis dari uji F sebagai berikut [2].
𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 = 𝛽𝛽 3 = 𝛽𝛽 𝑜𝑜 = 0 (Tidak ada pengaruh signifikan antara variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat).
𝐻𝐻 1 : minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑃𝑃 ≠ 0 ; 𝑗𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛𝑛 (Terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat).
Hipotesis Null ditolak jika p-value lebih kecil dari nilai alpha (5%) atau nilai F hitung lebih besar dari nilai F Tabel , sedangkan hipotesis Null gagal tolak jika p-value lebih besar dari nilai alpha (5%) atau nilai F hitung lebih kecil dari nilai F Tabel [9].

## K. Uji Signifikansi Koefisien Regresi (Uji t)
Uji t atau uji parsial bertujuan untuk  menguji  pengaruh variabel bebas  terhadap variabel terikat  secara parsial. Hipotesis dari uji t sebagai berikut [4].
𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 𝑃𝑃 = 0 (Tidak ada pengaruh signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat).
𝐻𝐻 1 : 𝛽𝛽 𝑃𝑃 ≠ 0 ;  𝑗𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛𝑛 (Terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat).
Hipotesis Null ditolak jika p-value lebih kecil dari nilai alpha (5%) atau nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel , sedangkan hipotesis Null gagal tolak jika p-value lebih besar dari nilai alpha (5%) atau nilai t hitung lebih kecil dari nilai t tabel [9].

## L. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi linier berganda ditemukan adanya korelasi atau hubungan antara variabel bebas. Untuk mengidentifikasi adanya multikolinearitas dapat dilihat dengan melihat  nilai VIF ( Variance Inflation Factors ).  Hipotesis dari uji multikolinieritas sebagai berikut:
𝐻𝐻 0 : Tidak terdapat multikolinieritas 𝐻𝐻 1 : Terdapat multikolinieritas Hipotesis Null ditolak jika  nilai  VIF melebihi 10, sedangkan hipotesis Null gagal tolak jika nilai VIF kurang dari 10 [10].
Tabel 18. Hasil uji breusch pagan godfrey (BPG) pada model PCR
Statistik Uji BPG ( LM ) P-value Keputusan 0,0023282 0,9615 H 0 gagal ditolak Tabel 19.
Hasil uji shapiro wilk pada model PCR Statistik Uji Shapiro Wilk ( W hitung ) P-value Keputusan 0,98044 0,7061 H 0 gagal ditolak
Tabel 20. Hasil uji f pada model regresi ridge Nilai F hitung P-value Keputusan 9,753282 7.600443 x 10 -5 H 0 ditolak Tabel 21.
Hasil uji t pada model regresi ridge Variabel Nilai t hitung P-value Keputusan ROA ( Z 1 ) 2,1787 0,0360 H 0 ditolak ROE ( Z 2 ) -6,0362 0,0000 H 0 ditolak OPM ( Z 3 ) -2,9839 0,0051 H 0 ditolak NPM ( Z 4 ) 2,0352 0,0492 H 0 ditolak EPS ( Z 5 ) 4,0244 0,0003 H 0 ditolak
Tabel 13. Hasil uji multikolinearitas pada model regresi ridge Variabel VIF Keputusan ROA ( Z 1 ) 1.21192 H 0 gagal ditolak ROE ( Z 2 ) 1.22785 H 0 gagal ditolak OPM ( Z 3 ) 0.88024 H 0 gagal ditolak NPM ( Z 4 ) 0.97380 H 0 gagal ditolak EPS ( Z 5 ) 1.44978 H 0 gagal ditolak
Tabel 14.
Hasil uji durbin-watson pada model regresi ridge Nilai dU Nilai d P-value Keputusan 1,78594 1,9376 0,4487 H 0 gagal ditolak Tabel 15.
Hasil uji breusch pagan godfrey (BPG) pada model regresi ridge
Statistik Uji BPG ( LM ) P-value Keputusan 10,393 0,06484 H 0 gagal ditolak
Tabel 16. Hasil uji shapiro wilk pada model regresi ridge Statistik Uji Shapiro Wilk ( W hitung ) P-value Keputusan 0,96698 0,2875 H 0 gagal ditolak
Tabel 17. Hasil nilai R-square dan MSE pada model PCR dan regresi ridge Metode Nilai R-Square Nilai MSE PCR 0,1605 2229706,000 Regresi ridge 0,2765 228,495

## M. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi  bertujuan untuk menguji apakah  pada model regresi linier  ditemukan adanya  korelasi antara residual satu  pengamatan  dengan pengamatan lainnya. Metode pengujian autokorelasi yang sering digunakan yaitu menggunakan uji Durbin-Watson . Hipotesis dari uji Durbin- Watson sebagai berikut:
𝐻𝐻 0 : Tidak terdapat autikorelasi
𝐻𝐻 1 : Terdapat autokorelasi Hipotesis Null ditolak jika nilai Durbin-Watson ( d ) lebih kecil dari nilai batas bawah ( dL )  tabel Durbin-Watson , hipotesis Null gagal tolak jika nilai Durbin-Watson ( d ) lebih besar dari nilai batas atas ( dU ) tabel Durbin-Watson , sedangkan hipotesis tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti jika nilai d terletak diantara nilai dL dan dU [9].

## N. Uji Heterokedasitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah  data sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual pada seluruh pengamatan. Salah satu metode untuk  mengidentifikasi  adanya  heteroskedastisitas  yaitu  uji Breusch Pagan Godfrey (BPG) dimana nilai residu kuadrat diregresikan dengan variabel bebas.  Hipotesis dari uji Breusch Pagan Godfrey (BPG) sebagai berikut:
𝐻𝐻 0 : Tidak terdapat heteroskedastisitas
𝐻𝐻 1 : Terdapat heteroskedastisitas Hipotesis Null ditolak jika p-value lebih kecil dari nilai alpha (5%), sedangkan hipotesis Null gagal tolak jika p-value lebih besar dari nilai alpha (5%) [11].

## O. Uji Normalitas
Uji normalitas pada model regresi bertujuan untuk menguji apakah nilai residual  berdistribusi normal.  Metode  yang dipergunakan dalam menguji normalitas model regresi yaitu uji  statistik Shapiro  Wilk .  Cara untuk  mendeteksi uji normalitas dengan menggunakan uji Shapiro  Wilk yaitu melihat nilai signifikansi residual. Hipotesis dari uji Shapiro Wilk sebagai berikut.
𝐻𝐻 0 : Reidual berdistribusi normal
𝐻𝐻 1 : Reidual tidak berdistribusi normal Hipotesis Null ditolak jika p-value lebih kecil dari nilai alpha (5%), sedangkan hipotesis Null gagal tolak jika p-value lebih besar dari nilai alpha (5%) [12].

## P. Analisis Komponen Utama
Analisis  Komponen  Utama  ( Principal  Component Analysis / PCA) adalah suatu teknik statistik untuk mengubah dari sebagian besar variabel asli yang saling berkorelasi satu dengan yang lainnya menjadi satu set variabel baru yang lebih kecil dan saling bebas.  PCA  bertujuan  untuk  mereduksi dimensi suatu data tanpa mengurangi karakteristik data tersebut  secara signifikan,  sehingga lebih mudah untuk menginterpretasikan data-data tersebut. Hasil dari PCA yaitu suatu variabel baru yang dinamakan skor komponen utama, yang selanjutnya dapat dipakai dalam pengujian regresi komponen utama [13]. Berikut merupakan bentuk persamaan dari variabel skor komponen utama [14].
𝑂𝑂𝑃𝑃 1 = +𝑎𝑎 11 𝑍𝑍 1 + 𝑎𝑎 12 𝑍𝑍 2 + ⋯ + 𝑎𝑎 1𝑎𝑎 𝑍𝑍 𝑎𝑎 + 𝑐𝑐
𝑂𝑂𝑃𝑃 2 = +𝑎𝑎 21 𝑍𝑍 1 + 𝑎𝑎 22 𝑍𝑍 2 + ⋯ + 𝑎𝑎 2𝑎𝑎 𝑍𝑍 𝑎𝑎 + 𝑐𝑐
dan seterusnya hingga persamaan (6):
𝑂𝑂𝑃𝑃 𝑎𝑎 = +𝑎𝑎 𝑎𝑎1 𝑍𝑍 1 + 𝑎𝑎 𝑎𝑎2 𝑍𝑍 2 + ⋯ + 𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑍𝑍 𝑎𝑎 + 𝑐𝑐 (6) Keterangan  : 𝑂𝑂𝑃𝑃 : Variabel bebas (skor komponen utama)
𝑍𝑍 : Variabel baru baku
𝑎𝑎 : Koefisien regresi
𝑒𝑒 : Residual atau error
Q. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)  adalah uji  statistik  untuk mengetahui apakah sampel  data layak dan dapat dianalisis secara keseluruhan. Jika nilai KMO tinggi (mendekati satu) menunjukkan bahwa kecukupan data dapat diterima dan bisa dilakukan analisis faktor, sedangkan jika nilai KMO kurang dari 0.5 maka data tidak cukup mewakili secara keseluruhan. Hipotesis dari uji KMO sebagai berikut:
𝐻𝐻 0 : Jumlah data cukup untuk difaktorkan 𝐻𝐻 1 : Jumlah data tidak cukup untuk difaktorkan Hipotesis Null ditolak jika nilai KMO lebih kecil dari 0.5, sedangkan hipotesis Null gagal tolak jika nilai KMO lebih besar dari 0.5 [13].
R. Bartlett’s Test Bartlett’s Test adalah uji  untuk melihat apakah matriks korelasinya merupakan matriks  identitas  yang akan menunjukkan bahwa antar variabel bebas tidak berkorelasi. Hipotesis dari uji Bartlett’s Test sebagai berikut:
𝐻𝐻 0 : Matriks korelasi merupakan matriks identitas 𝐻𝐻 1 : Matriks korelasi bukan merupakan matriks identitas
S. Matriks Korelasi Anti-Image (Nilai MSA)
Matriks Korelasi Anti-Image  Matrices digunakan untuk menentukan variabel mana saja yang valid, dengan cara melihat nilai Measure of Sampling  Adequacy (MSA)  pada bagian diagonal. Jika nilai MSA lebih dari 0.5 menunjukkan bahwa  variabel tersebut dapat diterima dan bisa dilakukan analisis komponen utama [9].

## T. Penentuan Jumlah Komponen Utama
Dalam menentukan jumlah komponen utama dapat dilakukan dengan menggunakan nilai eigen dan nilai kumulatif proporsi.  Jumlah komponen utama dapat ditentukan dengan memilih komponen utama yang memiliki nilai eigen lebih besar dari satu. Kemudian penentuan jumlah komponen utama yaitu dengan melihat  kumulatif  proporsi keragaman total yang mampu dijelaskan bernilai lebih dari 90% [13].

## U. Regresi Komponen Utama
Regresi  Komponen  Utama  ( Principal  Component Regression / PCR)  merupakan analisis regresi untuk mengetahui hubungan antara variabel terikat dengan sejumlah  skor  komponen utama sebagai variabel bebas. Penggunaan  skor  komponen utama sebagai variabel bebas pada PCR dilakukan  untuk menyelesaikan adanya kasus multikolinieritas antar variabel bebas.  Berikut merupakan bentuk persamaan regresi dari PCR [15].
𝑌𝑌 = 𝑤𝑤 + 𝑚𝑚 1 𝑂𝑂𝑃𝑃 1 + 𝑚𝑚 2 𝑂𝑂𝑃𝑃 2 + ⋯ + 𝑚𝑚 𝑜𝑜 𝑂𝑂𝑃𝑃 𝑜𝑜 + 𝑒𝑒 (7) Keterangan  : 𝑌𝑌 : Variabel terkait
𝑂𝑂𝑃𝑃 : Variabel bebas (skor komponen utama) 𝑤𝑤 : Konstanta 𝑚𝑚 1 : Koefisien regresi, 𝑖𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛𝑛 𝑒𝑒 : Residual atau error
V. Regresi Ridge Regresi ridge merupakan  salah satu metode  untuk menstabilkan nilai koefisien regresi karena adanya multikolinieritas  yang  merupakan modifikasi dari metode kuadrat terkecil. Modifikasi tersebut dilakukan dengan menambahkan tetapan bias c pada diagonal matriks yang mempengaruhi besarnya koefisien penduga ridge dan penduga yang dihasilkan adalah penduga yang bias. Berikut merupakan bentuk persamaan dalam mencari nilai estimasi parameter regresi ridge [16].
𝛽𝛽 𝑅𝑅 (𝑐𝑐) = (𝑍𝑍 𝑇𝑇 𝑍𝑍 + 𝑐𝑐𝑐𝑐) −1 𝑍𝑍 𝑇𝑇 𝑌𝑌, 𝑐𝑐 > 0 (8) Keterangan  : 𝛽𝛽 𝑅𝑅 : Nilai estimasi parameter regresi ridge 𝑍𝑍 :  Matriks  variabel bebas  yang telah ditransformasi dengan pemusatan dan penskalaan 𝑌𝑌 :  Vektor  variabel  terikat  yang telah ditransformasi dengan pemusatan dan penskalaan 𝑐𝑐 : Matriks identitas 𝑐𝑐 : Nilai tetapan bias

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data harga saham bersumber dari dan https://www.investing.com, serta data rasio profitabilitas keuangan dari laporan keuangan perusahaan tahun 2009- 2018 yang diakses melalui laman resmi perusahaan terkait.

## B. Variabel Penelitian
Pada penelitian ini, variabel yang digunakan adalah variabel rasio ROA, ROE, OPM, NPM, dan EPS sebagai variabel bebas, serta harga saham close (sebagai variabel terikat) dari salah perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang memenuhi persyaratan untuk uji regresi komponen utama dan regresi ridge .

## C. Langkah Analitis
Langkah-langkah analisis pada penelitian ini diantaranya yaitu sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data harga saham close dan menghitung lima rasio profitabilitas dari salah satu perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI.
2. Melakukan deskripsi data dan perhitungan statistika deskriptif.
3. Pengujian multikolinearitas dengan nilai VIF.
4. Analisis komponen utama
a. Pengujian kelayakan data dengan KMO, nilai MSA, dan Barlett’s Test .
b. Penentuan jumlah komponen utama berdasarkan nilai eigen dan kumulatif proporsi.
c. Pemodelan PCA dan menghasilkan skor komponen utama
5. Regresi komponen utama a. Pemodelan  regresi linear antara variabel terikat (harga saham) dengan skor komponen utama.
b. Pegujian signifikansi keseluruhan regresi dan pengujian signifikansi koefisien regresi
c. Pengujian multikolinieritas yang dilakukan dengan nilai VIF untuk memastikan model sudah tidak mengandung masalah multikolinieritas.
d. Pengujian Durbin Watson .
e. Pengujian Breusch Pagan Godfrey (BPG).
f. Pengujian Shapiro Wilk .
g. Transformasi model ke bentuk awal
6. Regresi ridge
a. Melakukan transformasi data melalui centering dan rescaling
b. Penentuan nilai tetapan bias c dengan pendekatan nilai VIF
c. Persamaan model regresi ridge
d. Pegujian signifikansi keseluruhan regresi dan pengujian signifikansi koefisien regresi.
e. Melakukan pengujian multikolinieritas yang dilakukan dengan nilai VIF untuk memastikan model sudah tidak mengandung masalah multikolinieritas.
f. Pengujian Durbin Watson .
g. Pengujian Breusch Pagan Godfrey (BPG). h. Pengujian Shapiro Wilk .
i. Transformasi model ke bentuk awal
7. Pemilihan model terbaik dengan kriteria nilai R-Square terbesar dan MSE terkecil
8. Melakukan interpretasi hasil analisis
9. Penarikan kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif
Pada penelitian ini digunakan data harga saham dan rasio profitabilitas dari perusahaan PT Bank Mandiri Tbk. Berikut merupakan nilai rata-rata, median, maksimum, minimum, serta standar deviasi dari variabel penelitian.
Berdasarkan Tabel 1 untuk seluruh nilai rata-rata, median, maksimum, minimum, dan standar deviasi bernilai positif sehingga disimpulkan bahwa data yang digunakan pada penelitian ini seluruhnya bernilai positif.

## B. Pengujian Multikolinieritas
Untuk mengetahui pengaruh rasio profitabilitas terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk maka perlu dilakukan pemodelan regresi linier berganda. Dari hasil regresi dapat dibentuk suatu model persamaan regresi sebagai berikut.
𝑌𝑌 = −1888,380 + 4896,030(𝑋𝑋 1 ) − 752,700(𝑋𝑋 2 ) + 28,070(𝑋𝑋 3 ) − 22,470(𝑋𝑋 4 ) + 3039,100(𝑋𝑋 5 )
Setelah mendapatkan model persamaan regresi nya, perlu dilakukan pengujian asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi, salah satunya yaitu uji multikolinieritas untuk mengecek apakah terdapat korelasi antar variabel bebas. Berikut merupakan tabel nilai VIF dari masing-masing variabel bebas dalam penelitian ini.
Berdasarkan Tabel 2 diperoleh hasil yaitu pada variabel ROA, ROE, OPM, dan NPM bernilai lebih dari 10 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa terdapat masalah multikolinieritas. Dengan munculnya masalah multikolinieritas pada model regresi linier berganda,
maka perlu diatasi menggunakan metode PCR dan regresi ridge.
C. Analisis Komponen Utama Analisis Komponen Utama ( Principal Component Analysis / PCA) merupakan tahap awal sebelum dilakukannya PCR. Ada beberapa tahapan dalam PCA yaitu pengujian kelayakan data menggunakan KMO, nilai MSA tiap  variabel, dan Bartlett’s Test , penentuan jumlah komponen utama serta pemodelan PCA hingga menghasilkan skor komponen utama yang akan digunakan sebagai variabel baru.
Pengujian KMO bertujuan untuk melihat kecukupan sampel secara keseluruhan. Untuk Bartlett’s test bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antar variabel bebas. Berikut merupakan tabel perolehan hasil uji KMO dan Bartlett’s Test dari masing-masing variabel bebas dalam penelitian ini.
Berdasarkan Tabel 3 diperoleh hasil yaitu pada nilai KMO sudah lebih dari 0,5 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa data secara keseluruhan cukup dan layak lanjut ke PCA. Untuk p-value Bartlett’s Test diperoleh kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa matriks korelasinya bukan merupakan matriks identitas yang menunjukkan bahwa antar variabel bebas berkorelasi.
Pengecekan nilai MSA bertujuan untuk melihat kecukupan sampel di tiap variabel. Berikut merupakan tabel perolehan hasil nilai MSA dari masing-masing variabel bebas dalam penelitian ini .
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh hasil yaitu nilai MSA dari rasio ROA, ROE, dan EPS lebih dari 0,5 sedangkan untuk nilai MSA dari rasio OPM dan NPM kurang dari 0,5. Dengan adanya hasil dua variabel bebas yang tidak memenuhi syarat nilai MSA maka perlu adanya pengulangan pengujian dengan mengeluarkan satu-satu variabel hingga semua variabel memberikan hasil nilai MSA yang memenuhi syarat. Berdasarkan hasil nilai MSA yang dibawah 0,5 maka dipilihlah untuk mengeluarkan variabel NPM dari analisis data sehingga dilakukan pengujian ulang untuk 4 variabel bebas.  Berikut merupakan tabel perolehan hasil uji pengulangan dari KMO dan Bartlett’s Test. Berdasarkan Tabel 5 diperoleh hasil yaitu pada nilai KMO sudah lebih dari 0,5 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa data secara keseluruhan cukup dan layak lanjut ke PCA. Lalu untuk p-value Bartlett’s Test diperoleh kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa matriks korelasinya bukan merupakan matriks identitas yang menunjukkan antar variabel  bebas berkorelasi.  Berikut merupakan tabel perolehan hasil uji pengulangan dari nilai MSA.
Berdasarkan Tabel 6 diperoleh hasil yaitu untuk seluruh nilai MSA dari tiap variabel diperoleh lebih dari 0,5 sehingga dapat disimpulkan bahwa data variabel ROA, ROE, OPM, dan EPS layak lanjut ke PCA .
Hasil dari PCA yaitu menghasilkan variabel baru berupa skor komponen utama, namun sebelumnya perlu ditentukan jumlah komponen utama yang dapat menunjukkan jumlah variabel baru yang akan dipakai untuk diproses ke PCR. Berikut merupakan tabel eigen value dan kumulatif proporsi dari tiap komponen utama.
Berdasarkan Tabel 7  diperoleh hasil nilai eigen yang memiliki nilai lebih besar dari satu adalah nilai eigen pada komponen  pertama ( PC 1 ). Kemudian diperoleh juga nilai kumulatif proporsi yang benilai lebih dari 90% adalah nilai kumulatif proporsi pada komponen kedua ( PC 2 ). Dari kedua hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa jumlah komponen utama adalah sebanyak dua komponen.
Berdasarkan dua komponen utama yang telah ditetapkan, maka dapat dilakukan analisis komponen utama dengan mereduksi dimensi data dari variabel ROA, ROE, OPM, dan EPS menjadi dua baru yaitu variabel skor komponen utama PC 1 dan PC 2 . Kemudian dari proses mereduksi dimensi data maka keempat variabel bebas ditransformasikan menjadi suatu variabel angka baku ( Z k ) . Dari masing-masing variabel skor komponen utama dapat dibentuk suatu model persamaan PCA yang nantinya akan dipakai dalam pemodelan PCR. Berikut merupakan model persamaan PCA .

## D. Regresi Komponen Utama
Regresi Komponen Utama ( Principal Component Regression / PCR) merupakan analisis regresi untuk mencari tahu hubungan antara variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk sebagai variabel terikat dengan variabel skor komponen utama yaitu PC 1 dan PC 2 sebagai variabel bebas. Dari hasil regresi antara variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk dan variabel skor komponen utama dapat dibentuk suatu model persamaan regresi. Berikut merupakan model persamaan PCR.
𝑌𝑌 = 4560,230 − 12,350(𝑂𝑂𝑃𝑃 1 ) − 673,200(𝑂𝑂𝑃𝑃 2 )
Setelah mendapatkan model persamaan regresi nya, selanjutnya perlu dilakukan pengujian signifikansi parameter model yang terdiri dari uji F dan uji t . Berikut merupakan tabel perolehan hasil uji F pada model PCR.
Berdasarkan Tabel 8 diperoleh p-value bernilai kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa variabel PC 1 dan PC 2 secara bersama- sama berpengaruh terhadap variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk .
Tabel 9 merupakan tabel perolehan hasil uji t pada model PCR. Berdasarkan Tabel 9 diperoleh hasil pada variabel PC 1 memiliki p-value lebih dari 0,05 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0. Pada variabel PC 2 memiliki p-value kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0. Dari kedua hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa variabel PC 2 berpengaruh terhadap variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk, sedangkan variabel PC 1 tidak berpengaruh terhadap variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk. Maka perlu mengeluarkan variabel PC 1 dari analisis regresi dan melakukan regresi ulang antara variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk dengan variabel PC 2. Berikut merupakan model persamaan PCR dari hasil pengujian ulang .
𝑌𝑌 = 4560,200  − 673,200(𝑂𝑂𝑃𝑃 2 )
Tabel 10 merupakan tabel perolehan hasil uji F pada model PCR setelah pengujian ulang.  Berdasarkan Tabel 10 diperoleh hasil yaitu p-value bernilai kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa variabel PC 2 berpengaruh signifikan terhadap variabel
harga saham PT Bank Mandiri Tbk. Berikut merupakan tabel perolehan hasil uji t pada model PCR setelah pengujian ulang. Berdasarkan Tabel 11 diperoleh hasil yaitu pada variabel PC 2 memiliki p-value kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa variabel PC 2 berpengaruh signifikan terhadap variabel  harga saham PT Bank Mandiri Tbk.
Selanjutnya melakukan beberapa uji  asumsi yaitu uji multikolinieritas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas, dan uji  normalitas.  Dari hasil pengujian ulang sebelumnya, didapatkan bahwa regresi dilakukan hanya dengan satu variabel bebas yaitu PC 2 sehingga dapat disimpulkan bahwa dari hasil PCR sudah mengatasi masalah multikolonieritas karena sudah dipastikan bahwa tidak mungkin terjadi korelasi antar variabel bebas jika yang diregresikan hanya satu variabel bebas.
Tabel 12 merupakan tabel perolehan hasil uji Durbin- Watson pada model PCR.  Berdasarkan Tabel  12  diperoleh hasil yaitu nilai Durbin-Watson ( d ) sebesar 1,9703 dimana bernilai lebih besar dari nilai batas atas ( dU ) tabel Durbin- Watson sebesar 1,54436 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa model PCR tidak terdapat masalah autokorelasi.
Tabel 13 merupakan tabel perolehan hasil uji Breusch Pagan Godfrey (BPG) pada model PCR. Berdasarkan Tabel 13 diperoleh hasil yaitu p-value bernilai lebih besar dari 0,05 sehingga keputusan adalah  gagal  tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa  model PCR tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
Tabel 14 merupakan tabel perolehan hasil uji Shapiro Wilk pada model PCR. Berdasarkan Tabel 14 diperoleh hasil yaitu p-value bernilai lebih besar dari 0,05 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa model PCR menghasilkan residual yang berdistribusi normal.
Model PCR yang diperoleh memuat variabel bebas yaitu PC 2 yang bersifat abstrak, maka perlu melakukan transformasi  variabel  ke bentuk variabel awal. Pertama lakukan penyederhanaan model PCR yang didapat dengan mensubstitusikan persamaan model PCA ke dalam model PCR yang telah didapatkan. Kemudian lakukan penyederhanaan  model dengan mengubah bentuk standarisasi normal (variabel angka baku Z k ) ke dalam bentuk awal variabel nya. Berikut merupakan hasil model persamaan regresi yang telah ditransformasi ke dalam bentuk awal variabelnya.
𝑌𝑌 = 6344,419  + 99,426 𝑋𝑋 1 − 5,157 𝑋𝑋 2 − 96,318 𝑋𝑋 3 + 840,233 𝑋𝑋 5

## E. Regresi Ridge
Sebelum dilakukan pemodelan regresi, perlu dilakukan transformasi data menggunakan metode centering (pemusatan) and scaling (penskalaan). Setelah data ditransformasi, maka dilanjutkan penentuan nilai tetapan bias c menggunakan pendekatan nilai VIF. Untuk pendekatan VIF dilakukan dengan melihat nilai VIF dari berbagai nilai c dengan rentang 0 ≤ c ≤ 1 dan tiap rentang nilai c memiliki selisih nilai sebesar 0,1. Dengan ketentuan nilai VIF yang optimal adalah ketika nilai VIF kurang dari 10, maka didapatkan nilai tetapan bias c sebesar 0,1 karena nilai VIF di tiap variabelnya bernilai kurang dari 10.
Setelah didapatkan nilai tetapan bias c , maka dapat diperoleh model persamaan regresi ridge antara variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk dan variabel ROA, ROE, OPM, NPM, dan EPS yang telah ditransformasi serta adanya penambahan nilai tetapan bias c di estimasi nilai koefisien regresi. Kemudian dari proses transformasi data maka kelima variabel bebas ditransformasikan menjadi suatu variabel angka baku ( Z k ). Berikut merupakan model persamaan regresi ridge.
𝑌𝑌 = 1,739 𝑍𝑍 1 − 4,852 𝑍𝑍 2 − 2,031 𝑍𝑍 3 + 1,457 𝑍𝑍 4 + 3,515 𝑍𝑍 5 Setelah mendapatkan model persamaan regresi ridge , selanjutnya perlu dilakukan pengujian signifikansi parameter model yang terdiri dari uji F dan uji t .  Berikut merupakan tabel perolehan hasil uji F pada model regresi ridge. Berdasarkan Tabel 15 diperoleh hasil yaitu p-value kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa variabel ROA, ROE, OPM, NPM, dan EPS secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk.
Tabel 16 merupakan tabel perolehan hasil uji t pada model regresi ridge .  Berdasarkan Tabel 16  diperoleh hasil yaitu seluruh variabel bebas memiliki p-value yang kurang dari 0,05 sehingga keputusan adalah tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa kelima rasio secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel harga saham PT Bank Mandiri Tbk. Selanjutnya melakukan pengujian asumsi klasik yaitu uji multikolinieritas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas, dan uji normalitas. Berikut merupakan tabel perolehan hasil uji multikolinieritas berupa nilai VIF pada model regresi ridge. Berdasarkan Ta bel 17 diperoleh hasil yaitu pada variabel ROA, ROE, OPM, dan NPM bernilai kurang dari 10 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel dalam model regresi ridge tidak terdapat masalah multikolinieritas.
Tabel 18 merupakan tabel perolehan hasil uji Durbin- Watson pada model regresi ridge. Berdasarkan Tabel 18 diperoleh hasil yaitu nilai Durbin-Watson ( d ) sebesar 1,9376 dimana bernilai lebih besar dari nilai batas atas ( dU ) tabel Durbin-Watson sebesar 1,78594 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa model regresi ridge tidak terdapat masalah autokorelasi. Tabel 19  merupakan tabel perolehan hasil uji Breusch Pagan Godfrey (BPG) pada model regresi ridge. Berdasarkan Tabel 19 diperoleh hasil yaitu nilai signifikansi bernilai lebih besar dari 0,05 sehingga keputusan adalah gagal tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa model regresi ridge tidak terdapat gejala heteroskedastisitas. Tabel 20 merupakan tabel perolehan hasil uji Shapiro Wilk pada model regresi ridge. Berdasarkan Tabel 20  diperoleh hasil yaitu p-value bernilai lebih besar dari 0,05 sehingga keputusan adalah  gagal  tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa  model regresi ridge menghasilkan residual yang berdistribusi normal.
Model regresi ridge yang diperoleh memuat variabel bebas angka baku (variabel Z k ), maka perlu melakukan transformasi ke bentuk variabel awal. Dalam proses transformasi ini akan menghasilkan nilai estimasi parameter regresi yang sudah ditransformasikan. Berikut merupakan hasil model
persamaan regresi yang telah ditransformasi ke dalam bentuk awal variabelnya.
𝑌𝑌 = −32660,944 + 4415,706 𝑋𝑋 1 − 1496,300 𝑋𝑋 2 − 511,857 𝑋𝑋 3 +  443,275 𝑋𝑋 4 + 21810,099 𝑋𝑋 5
F. Pemilihan Model Terbaik
Penentuan model terbaik dilakukan dengan melihat nilai R- Square dan nilai Mean of Squares Error (MSE).  Berikut merupakan tabel perolehan hasil nilai R-Square dan MSE pada metode PCR dan regresi ridge . Berdasarkan Tabel 21 diperoleh hasil yaitu nilai R-Square yang terbesar yaitu pada metode regresi ridge , sedangkan untuk nilai MSE yang terkecil yaitu pada metode regresi ridge sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi terbaik  dalam membentuk model persamaan regresi linier pada kasus multikolinieritas yaitu metode regresi ridge.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan memperoleh kesimpulan sebagai  berikut: (1) Pada metode PCR diperoleh hasil bahwa rasio ROA dan EPS berpengaruh positif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk dimana rasio ROA dan EPS akan menaikkan harga  saham setiap kenaikan satu satuannya, sedangkan rasio ROE dan OPM berpengaruh negatif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk dimana rasio ROE dan OPM akan menurunkan harga saham setiap kenaikan satu satuannya. Untuk rasio NPM tidak memberikan pengaruh secara signifikan dikarenakan pada pengecekan kelayakan data memperoleh nilai MSA yang lebih kecil dari 0,5 sehingga dikeluarkan dari analisis. Kemudian pada metode regresi ridge diperoleh hasil bahwa rasio ROA, NPM dan EPS berpengaruh positif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk dimana rasio ROA, NPM dan EPS akan menaikkan harga saham setiap kenaikan satu satuannya, sedangkan rasio ROE dan OPM berpengaruh negatif terhadap harga saham PT Bank Mandiri Tbk dimana rasio ROE dan OPM akan menurunkan harga saham setiap kenaikan satu satuannya. Maka berdasarkan interpretasi model PCR dan regresi ridge , rasio profitabilitas ROA dan EPS dapat dijadikan acuan oleh para investor dalam mempertimbangkan pembelian saham PT Bank Mandiri Tbk. (2)  Berdasarkan perbandingan nilai R-Square dan nilai MSE, maka dapat disimpulkan bahwa metode regresi ridge merupakan metode yang terbaik dalam mengatasi masalah multikolinieritas pada data rasio profitabilitas PT Bank Mandiri Tbk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Hertini, Y. Iskandar, and M. A. Basari, “Pengaruh earning per share (EPS) dan debt to equity ratio (DER) terhadap harga saham (studi pada PT garuda indonesia yang terdaftar di bursa efek indonesia periode tahun 2011-2017),” Business Management and Entrepreneurship Journal , vol. 2, no. 1, pp. 66–77, 2020.
[2] U. Widyaningsih, “Pengaruh Rasio Keuangan terhadap Harga Saham pada Perusahaan Perbankan Sektor LQ45 yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2018,” Departemen Manajemen, Sekolah Tinggi Ilmu Nobel Indonesia, 2019.
[3] E. Tandelilin, Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio . Yogyakarta: BPFE, 2001.
[4] S. Pebruary, “Pengaruh rasio profitabilitas, rasio likuiditas, rasio leverage dan pendapatan bunga terhadap rating sukuk korporasi periode 2010-2013,” Jurnal Dinamika Ekonomi & Bisnis , vol. 13, no. 1, pp. 94–112, 2010, doi: 10.34001/jdeb.v13i1.397.
[5] S. Octaviani and D. Komalasarai, “Pengaruh likuiditas, profitabilitas, dan solvabilitas terhadap harga saham,”
JAK (Jurnal Akuntansi) Kajian Ilmiah Akuntansi , vol. 3, no. 2, 2017.
[6] P. N. Indahsafitri and B. Wahono, “Pengaruh return on equity (ROE), net profit margin (NPM), gross profit margin (GPM) dan earning per share (EPS) terhadap harga saham (studi empiris pada perusahaan yang terdaftar dalam LQ45 BEI periode 2013-2016),” Jurnal Ilmiah Riset Manajemen , vol. 7, no. 2, 2018.
[7] Kurnia D., “Analisis signifikansi leverage dan kebijakan deviden terhadap nilai perusahaan,” JAK (Jurnal Akuntansi) Kajian Ilmiah Akuntansi , vol. 4, no. 2, 2017.
[8] N. B. Pratiwi, “Perbandingan Regresi Komponen Utama dengan Regresi Ridge untuk Mengatasi Masalah Multikolinieritas,” Departemen Matematika, Universitas Negeri Semarang, Semarang,
2016.
[9] H. I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 25 , 9th ed. Tanggerang: Badan Penerbit Universitas Dipenogoro, 2013.
[10]  M. Sriningsih and D. Hatidja, “Penanganan multikolinieritas dengan menggunakan analisis regresi komponen utama pada kasus impor beras di provinsi sulut,” Jurnal Ilmiah Sains , vol. 18, no. 1, pp. 18– 24, 2018.
[11]  F. Sinatra, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kesejahteraan di Kota Surabaya dengan Regresi Komponen Utama,” Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2018.
[12]  S. Aminah, N. Radita, and S. Widodo, “Eksperimentasi pembelajaran daring dengan video conference pada program studi teknik informatika di masa pandemi,” Jurnal Teknika , vol. 10, no. 1, pp. 37– 42, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.323.
[13]  M. S. N. van Delsen, A. Z. Wattimena, and S. Saputri, “Penggunaan metode analisis komponen utama untuk mereduksi faktor-faktor inflasi di kota ambon,” Barekeng , vol. 11, no. 2, pp. 109–118, 2017.
[14]  J. N. J. O. Siburian, R. Rahmawati, and A. Hoyyi, “Regresi komponen utama robust s-estimator untuk analisis pengaruh jumlah pengangguran di jawa tengah,” Jurnal Gausian , vol. 8, no. 4, pp. 439– 450, 2019, doi: 10.14710/j.gauss.8.4.439-450.
[15]  H. F. D. A. Larasati and Kariyam, “Analisis Pengaruh Rasio Profitabilitas terhadap Harga Saham Menggunakan Metode Regresi Komponen Utama,” in Prosiding Sendika , 2020, vol. 6, no. 1.
[16]  W. R. Anggraeni and N. N. Debataraja, “Estimasi parameter regresi ridge untuk mengatasi multikolinearitas,” Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , vol. 7, no. 4, pp. 295–302, 2018.