Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 9(03), 2023, 4416-4429
Dominasi Peringkat RGEC Terhadap Laba Per Saham PT Bank Muamalat Indonesia Tbk
Husni Mubarok
Sistem Informasi Akuntansi Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Email korespondensi: husni.hub@abc.ac.id

## Abstract
The author takes a problem formulation which aims to determine the scientific statistical results of the RGEC Dominance ranking analysis of Earnings per Share at PT Bank Muamalat Indonesia Tbk 2008-2022. The research method  uses  quantitative  numerical  cases  with  a  descriptive  style  design.  This  research  uses  secondary  data techniques  from  the  Annual  Report  of  PT  Bank  Muamalat  Indonesia  Tbk  2008-2022  with  variable  analysis techniques using multiple regression and multiple correlation. The test results using the t test (partial test) of the Earnings indicator represented by Return on Assets (ROA) show that the most influence has a very strong positive value. H0 is accepted as a normally distributed residual on Earnings per Share, the test results using the F test (simultaneous test) prove that together -with the independent variable entity RGEC having a positive value is able to explain the very strong level of relationship between normally distributed residuals and Earnings per Share.
Keywords : earnings per share, partial, RGEC, sharia, simultaneous
Saran sitasi : Mubarok, H. (2023).  Dominasi Peringkat RGEC Terhadap Laba Per Saham PT Bank Muamalat Indonesia Tbk . Jurnal ilmiah ekonomi islam, 9 (03), 4416-4429. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i3.9840
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i3.9840

## 1. PENDAHULUAN
Terdepan  yang  menjadikan  pertama  pelayanan paripurna  untuk  nasabah  perbankan  syariah  menjadi tolak  ukur  kepuasan  perusahaan.  Globalisasi  dunia bisnis usaha industry menjamur seiring berkembangnya  kekuatan  perekonomian  dibidang keuangan  syariah.  Penggerak  utama  perekonomian dunia  salah  satunya  pasar  modal,  meningkatnya perusahaan yang mendaftar di BEI yang bertransaksi saham  kepada  pihak  investor  (Govia  et  al.,  2019). Pihak  investor  pastinya  akan  tertarik  untuk menanamkan  uangnya  diinvestasikan  di  perusahaan agar mendapatkan keuntungan yang sesuai keinginan yang  dikehendaki  sejalan  tinggi  rendahnya  Laba  per Saham perusahaan.
Harga  saham  akan  terbentuk  harganya  di  pasar modal  dengan  nilai  yang  ditetapkan  emitmen  untuk menilai setiap lembar saham yang dikeluarkan. Harga saham  akan  mengalami  nilai  perubahan  ketika diperdagangkan menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi, memungkinkan perusahaan untuk menyisihkan bagian  keuntungan  (Govia  et  al.,  2019).  Laba  per saham  merupakan  rasio  yang  mengukur  seberapa
besarnya  laba  bersih  dihasilkan  perusahaan  pada setiap  lembar  saham  dengan  membagi  laba  bersih perusahaan dengan jumlah saham yan beredar (Govia et al., 2019).
Laporan  keuangan  suatu  informasi  gambaran kondisi keuangan perusahaan (Hidayat, 2018). Rasio keuangan  teknik  analisis  yang  paling  digunakan (Dessi Herliana, 2021). Rasio keuangan secara umum sepesifik ada rasio likuiditas, rasio solvabilitas, rasio aktivitas,  rasio  profitabilitas  (Harahap,  2015).  Rasio keaungan yakni anka-angka diperoleh hasil perbandingan  antara  pos  laporan  keaunganyang berhubungan  relevan  (Hery,  2019).  Rasio  keuangan menjadi  bernilai  bagi  perusahaan  (Panjaitan,  2020). Analisis  laporan  keuangan  dapat  mengetahui  posisi keuangan perusahaan (Kasmir, 2015). Analisa laporan keuangan menyangkut kegunaan informasi akuntansi untuk mengambil keputusan berbisnis dan berinvestasi  (Karhab,  Utami,  &  Sartika,  2022). Kinerja keuangan untuk melihat perusahaan melaksanakan  secara  benar  (Fahmi,  2018).  Laporan Keuangan  untuk  mengetahui  kemampuan  bank  bisa menutupi penurunan asset akibat terjadinya kerugian
atas aset bank dengan menggunakan modalnya sendiri (Husni Mubarok, 2021).
Sesuai  dengan  latar  belakang  diatas  pada penelitian  terdahulu  (Govia  et  al.,  2019)  dan  (H Mubarok,  Suryanti,  &  Lesmana,  2022)    Penulis mengambil  rumusan  masalah  untuk  mengetahui secara ilmiah hasil statistik dari “Dominasi Peringkat RGEC  terhadap  Laba  per  Saham  pada  PT  Bank Muamalat  Indonesia  Tbk” untuk  memfokuskan permasalahan penulis membatasi data skunder laporan keuangan tahunan lima belas tahun dari 2008 sampai dengan 2022.
Laporan  keuangan  pada  sektor  perbankan  sama seperti  sektor  lembaga  keuangan  lainnya  dimana laporan laba-rugi perbankan memformulasikan komponen  penghambat  dan  penunjang  management proses  bisnis  bank  dalam  pencapaian  tujuan  untuk mengambil keputusan (Husni. Mubarok, 2022).
Earnings per Share (EPS) yaitu pendapatan per lembar  saham  yang  dapat  dilihat  pada  laporan  laba rugi (Murhadi, 2013). EPS mencerminkan pendapatan tiap lembar  saham yang  diperoleh  pemegang  saham, apabila  seua  pendapatan  tersebut  dibagikan  dalan bentuk  deviden  (Murhadi,  2013).  Harga  per  Saham adalah  alternative  berinvestasi,  informasi  sangat penting  bagi  investor  dalam  menggambil  suatu keputusan.  Harga  saham  merupakan  nilai  dari  suatu saham yang terbentuk di pasar surat berharga sebagai akibat  dari  penawaran  dan  permintaan  yang  ada (Sulia,  2017).  Perkembangan  harga  saham  di  pasar modal  merupakan  suatu  indikator  penting  untuk mempelajari tingkah laku pasar yaitu investor (Sulia, 2017). Laba per Saham untuk mengukur keberhasilan capaian  menajemen  bagi  pemegang  saham  (Dewi, 2017).
Risk  Profile faktor  ini  yaitu  penilaian  terhadap kualitas  penetapan  manajemen  risiko    dan  risiko inheren dalam aktivitas operasional bank diwakili (H Mubarok et al., 2022):
Non  Performing  Financing  (NPF)  Net yang menunjukkan  kemampuan  manajemen  bank  dalam mengelola  kredit  bermasalah  yang  diberikan  oleh pihak  bank  dengan  kriteria  kurang  lancar,  masih diragukan, dan macet (Husni. Mubarok, 2022). Rasio yang  besar  menunjukkan  bahwa  suatu  bank meminjamkan  seluruh  dananya  atau  tidak liquid . Sebaliknya, rasio yang kecil menunjukkan bank yang liquid dengan  kelebihan  kapasitas  dana  yang  siap untuk dibiayai. Menurut (Husni. Mubarok, 2022) NPF Net = (Kredit Bermasalah : Total Kredit) x 100%.
Giro  Wajib  Minimum  (GWM) Menurut (Peraturan Bank Indonesia Nomor 19/ 6/ PBI/ 2017, 2017)  giro  wajib  minimum,  yang  selanjutnya disingkat GWM, adalah jumlah dana minimum yang wajib dipelihara oleh bank yang besarnya ditetapkan oleh  Bank  Indonesia  sebesar  persentase tertentu dari DPK.  Bank  diwajibkan  memenuhi  GWM  dalam rupiah,  yang  terdiri  atas  GWM  primer,  GWM sekunder dan GWM financing deposite to ratio serta tambahan  GWM  valuta  bagi  bank  devisa.  Menurut artikel  (Husni.  Mubarok,  2020)  GWM  =  Giro  wajib minumum;  DPKt-2  =  Rata-rata  harian  jumlah  DPK bank dalam satu masa laporan untuk periode dua masa laporan  sebelumnya  yang  diformulasikan  GWM Rupiah  =  5%  x  DPKt-2  dan  GWM  Valuta  =  3%  x DPKt-2.
Financing  to  Deposit  Ratio  (FDR) merupakan rasio  antara  semua  jumlah  kredit  yang  diberikan dengan  uang  yang  diterima  bank.  FDR  digunakan untuk  mengukur  level  likuid  bank  untuk  memenuhi permintaan  kredit  (Tamin,  Hilmi,  Ilham,  &  Usman, 2022).  FDR  untuk  mengukur  level  liquiditas (Gunawan, I., Purnamasari, E. D., & Setiawan, 2020). FDR  menyatakan  seberapa  jauh  kemampuan  bank dalam  membayar  kembali  penarikan  dana  yang dilakukan deposan dengan mengandalkan kredit yang diberikan  sebagai  sumber  likuiditasnya  (Husni. Mubarok,  2021).  Menurut  (Husni.  Mubarok,  2020) merumuskan  FDR  =  (Kredit  yang  diberikan  :  Dana Masyarakat) x 100%.
Good  Corporate  Governance  (GCG) yaitu penilaian  atas  kualitas manajemen  bank  pelaksanaan prinsip-prinsip GCG. Prinsip-prinsip GCG dan fokus penilaian  terhadap  pelaksanaan  prinsip-prinsip  GCG berpedoman pada ketentuan Bank Indonesia mengenai  pelaksanaan  GCG  bagi  Bank  Umum Syariah  dengan  memperhatikan  karakteristik  dan kompleksitisas usaha bank (Husni. Mubarok, 2020).
Tabel 1. Pemeringkatan Peringkat Tingkat PK.1 Bank  tercerminkan  secara  umum sangat baik (Husni. Mubarok, 2020). PK.2 Bank  tercerminkan  secara  umum  baik (Husni. Mubarok, 2020). PK.3 Bank tercerminkan secara umum cukup baik (Husni. Mubarok, 2020). PK.4 Bank  tercerminkan  secara  umum kurang baik (Husni. Mubarok, 2020).
PK.5 Bank tercerminkan secara umum tidak baik (Husni. Mubarok, 2020).
Earnings meliputi evaluasi atas kinerja rentabilitas, sumber-sumber rentabilitas, kesinambungan rentabilitas, dan manajemen rentabilitas. Penilaian dilakukan dengan mempertimbangkan  tingkat,  tren,  struktur,  stabilitas, rentabilitas  bank,  dan  perbandingan  kinerja  bank dengan kinerja per group, baik melalui analisis aspek kuantitatif maupun kualitatif, diwakili (H Mubarok et al., 2022):
Return On Asset (ROA) yang sering disebut juga return on investment adalah pengukuran kemampuan perusahaan secara keseluruhan di dalam menghasilkan keuntungan dengan jumlah keseluruhan aktiva  yang  tersedia  di  dalam  perusahaan  (Kasmir, 2012). Return  on  Asset (ROA)  menjadi  tolak  ukur perusahaan menghasilkan keuntungan dari toatal asset (Dessi  Herliana,  2021).  Menurut  (Husni  Mubarok, 2022)  menjabarkan  ROA  =  (Laba  Bersih  Sebelum Pajak : Total Aktiva)  x 100%.
Return on Equity (ROE) mengkaji sejauh mana perusahaan  menggunakan  sumber  daya  milik perusahaan  memberikan  keuntungan  atas  ekuitas (Panjaitan, 2020). ROE untuk mengukur keuntungan bersih setelah pajak dengan modal (Dewi, 2017). ROE mengkaji  perusahaan  menggunakan  sumber  daya untuk  memberikan  keuntungan  atas  ekuitas  (Yessy Arsita,  2021).  Bertambah  tinggi retun beranjak  baik berarti deviden yang  dibagikan  atau  ditanamkan kembali  sebagai retained  earning juga  semakin banyak.  Bagi  para  pemangku  saham  bank  yang bersangkutan  maka  rumus  ini  mempunyai  arti  yang sangat  fundamental  untuk  mengukur  kemampuan manajemen  dalam  mengelola  capital  yang  tersedia untuk mendapatkan Net Income . Menurut (Kurniasari, 2017)  dalam  (Husni  Mubarok,  2021)  menjelaskan Return  On  Equity =  ( Net  Income  :  Total  Equity )  x 100%.
Biaya  Operasional  terhadap  Penerimaan Operasional (BOPO) menurut kamus keuangan ialah kelompok  rasio  yang  mengukur  kemampuan  dan keefektivan  operasional  suatu  perusahaan  dengan jalur  mengumpamakan  satu  terhadap  lainnya  (Husni Mubarok,  2021).  Berbagai  nilai  pendapatan  dan penyisihan  dari  laporan laba  rugi  dan terhadap  skor- skor  dalam  neraca  (Husni  Mubarok,  2021).  Rasio biaya  operasional  dimanfaatkan  untuk  mengukur tingkat  efisiensi  dan  kemampuan  bank  dalam melaksanakan  kegiatan  operasi  (Tamin  et  al.,  2022). BOPO  perbandiangan  antara  biaya  operasi  terhadap pendapatan  operasi  (Yusriani,  2018)  menghasilkan
kerja manajemen perbankan lebih baik (Syakhrun, M., Amin,  A.,  2019).  Menurut  (A.  Faisal,  R.  Samben, 2018) memformulasikan BOPO = (Biaya Operasional: Penerimaan Operasional) x 100%.
Net  Interest  Margin  (NIM) juga  digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam menghasilkan pendapatan dari bunga dengan melihat kinerja  bank  dalam  menyalurkan  kredit,  mengingat pendapatan  operasional  bank  sangat  tergantung  dari selisih bunga dari kredit yang disalurkan. NIMterindikasikan  kemampuan  asset  produktif menghasilakn  bunga  (Debora,  2020).  NIM  adalah rasio  bunga  bersih  yang  dikumpulkan  suatu  bank dibandingkan  dengan  rata-rata  aktiva  produktifnya. Menurut  (Husni  Mubarok,  2021)  mengiterpretasikan NIM = (Pendapatan Bunga Bersih : Rata-Rata Aktiva Produktif) x 100%.
Capital meliputi evaluasi atas kecukupan modal dan pengelolaan modal dalam melakukan perhitungan modal  bank  wajib  mengacu  pada  ketentuan  Bank Indonesia  yang  mengatur  kewajiban  penyediaan modal minimum bagi bank umum. Capital Adequacy Ratio (CAR) merupakan aspek penting dalam rangka peningkatan bisnis mewadahi resiko-resiko, bertambah CAR maka bertambah kuat bank mengurus resiko-resiko  kredit.  Keadaan  yang  menguntungkan bank  tersebut  akan  memberikan  operasi  bank,  CAR indicator  kinerja  bank  mengukur  cukup  modal pemberian  kredit  pada  nasabah  (Amalia  &  Diana, 2022). Menurut (Husni. Mubarok, 2020) menuturkan CAR = (Modal Bank : Total ATMR) x 100%.

## 2. METODE PENELITIAN
Menurut  pendapat  (Sugiyono,  2014)  Metode Deskriptif merupakan metode yang digunakan untuk menggambarkan  atau  menganalisis  suatu  hasil penelitian  tetapi  tidak  digunakan  untuk  membuat kesimpulan  yang  lebih  luas.  Jenis  penelitian  penulis memanfaatkan studi kasus kuantitatif desain deskriptif karena  data  sekunder  berbentuk  angka.  Sumber  data skunder  berfokus  perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia,  data  skunder  yang  digunakan  dalam analisis ini dari laporan keuangan PT Bank Muamalat Indonesia  Tbk  tahun  2008-2022. Menurut  pemikiran (Sugiyono,  2014) Purposive  Sampling yakni  teknik penentuan  sampel  dengan  pertimbangan  tertentu pemilihan  sekelompok  subjek  dalam  purposive sampling  didasarkan  atas  ciri-ciri  tertentu  yang dipandang mempunyai sangkut paut yang erat dengan ciri-ciri populasi yang sudah diketahui sebelumnya.
Data  skunder  yang  diolah  dengan SPSS diharapkan  dapat  diketahui  perkembangan  laporan keuangan  tiap  tahun  apakah  memiliki  hubungan dengan beberapa kemungkinan yang terjadi diantaranya  positif  signifika/tidak  signifikan,  negatif signifikan/tidak signifikan. Data skunder dari Annual Report PT Bank Muamalat Indonesia Tbk tahun 2008- 2022  diolah  dalam  analisis  statistik  untuk  gambaran persoalan data yang dimiliki dengan cara menata data. Menurut  pemikiran  (Sugiyono,  2014)  Statistik deskriptif  yang  mempunyai  tugas  mengatur  dan menganalisa  data  angka,  supaya  dapat  memberikan gambaran  secara  ringkas,  teratur  dan  jelas mengenai suatu peristiwa keadaan yang dapat ditarik pengertian atau  arti  tertentu.  Analisis  statistik  suatu  cara menggambarkan  persoalan  yang  berdasarkan  data yang  dimiliki  dengan  cara  menata  data  tersebut sehingga mudah dipahami tentang karakteristik data, dijelaskan  dan  berguna  untuk  keperluan  selanjutnya (Husni. Mubarok, 2022).
Pengecekan  Normalitas  Data  menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov  One  Sample  Test dengan mengamati nilai signifikansi residual, dengan melihat dari nilai probabilitasnya, dimana jika probabilitas > 0,050  maka  residual  terdistribusi  normal  (Priyatno, 2013).  Uji Multikolineritas dimanfaatkan  untuk menguji  apakah  model  regresi  kedapatan  adanya korelasi antar variabel bebas independen (Sudarmanto, 2013). Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji  apakah  dalam  model  regresi  linear  ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu periode t-1 sebelumnya (Priyatno, 2013). Uji Heteroskedastisitas bermaksud  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi  terjadi  ketidaksamaan variance dari  residual pada  satu  peninjauan  ke  pengamatan  yang  lain (Priyatno, 2013).
Uji  t  (Uji  Parsial)  dipergunakan  untuk memperlihatkan pengaruh dari masing-masing variabel  independen  terhadap  variabel  independen (Lind, A. Douglas, 2014). Jika probabilitas > 0,050 H0 diterima, probabilitas < 0,050 H1 diterima/H0 ditolak (Marita, 2015). Ketentuan apabila t  hitung > t table dan nilai signifikansi < 0,050 (α = 5%) maka variabel bebas secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat sedangkan jika t  hitung < t table dan nilai  signifikansi  <  0,050  (α  =  5%)  maka  variabel bebas  secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  terikat  (Lestari,  Farida,  & Chamidah, 2020).
Uji  F  (Uji  Simultan)  dipergunakan  untuk mengetahui  adanya  pengaruh  signifikansi  simultan dari  semua  variabel  independen  terhadap  variabel dependen  (Lind,  A.  Douglas,  2014).  Tingkat signifikansi F hitung > 0,050 H0 diterima, F hitung < 0,050  H1  diterima/H0  ditolak  (Marita,  2015). Ketentuan  apabila  F    hitung  >  F  table  dan  nilai signifikansi  <  0,050  (α  =  5%)  maka  variabel  bebas secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel terikat sedangkan jika F  hitung < F table dan nilai  signifikansi  <  0,050  (α  =  5%)  maka  variabel bebas  secara  simultan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap variabel terikat (Lestari et al., 2020).
Menurut  pendapat  (Santoso  &  Hamdani,  2007) Analisis  regresi  berganda  dan  korelasi  regresi berganda ialah analisa terhadap suatu fenomena yang menunjukan  hubungan  sebab  akibat,  dimana  suatu variabel terkait ditentukan oleh lebih dari satu variable bebas.
Variabel X1 NPF Net Variabel X2 GWM.IDR Variabel X3 FDR Variabel X4 GCG Variabel X5 ROA Variabel Y Earnings per Share Variabel X6 ROE Variabel X7 BOPO Variabel X8 NIM Variabel X9 CAR
Gambar 1. Frame Work Penelitian
Menurut  (Husni.  Mubarok,  2022)  Pedoman untuk  memberikan  interpretasi  koefisien  korelasi, keriteria  pengujian  jika  signifikansi  >  0,050  H0 diterima, jika signifikansi < 0,050 Ha diterima sebagai berikut:
Tabel 2. Interval Hubungan Interval Hubungan 0,800 – 1,000 Sangat Kuat 0,600 – 0,799 Kuat 0,400 – 0,599 Sedang 0,200 – 0,399 Lemah 0,000 – 0,199 Sangat Lemah Tabel 3. Hipotesis Penelitian Hipotesis Penjelasan H.1 NPF.Net  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham
H.2 GWM.IDR  berpengaruh  parsial  nilai positif signifikan terhadap Laba per Saham
H.3 FDR  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham.
H.4 GCG  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham.
H.5 ROA  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham.
H.6 ROE  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham.
H.7 BOPO  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham.
H.8 NIM  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham.
H.9 CAR  berpengaruh  parsial  nilai  positif signifikan terhadap Laba per Saham.
H.10 NPF.Net, GWM.IDR, FDR, GCG, ROA,ROE,BOPO, NIM, CAR
Hipotesis Penjelasan berpengaruh simultan nilai positif signifikan terhadap Laba per Saham.
Menurut  (Sugiyono,  2014)  Statistik  deskriptif yang  mempunyai  tugas  mengatur  dan  menganalisa data  angka,  supaya  dapat  memberikan  gambaran secara  ringkas,  teratur  dan  jelas  mengenai  suatu peristiwa keadaan yang dapat ditarik pengertian atau arti  tertentu.  Formula  Persamaan  Regresi  Linear menurut  (Husni  Mubarok,  2021)  adalah  sebagai berikut:
Y = α +β1X1 +β2X2 +β3X3 +β4X4 +β5X5 +β6X6 +β7X7 +β8X8 +β9X9 +e
Dimana:
Variabel Y = Variabel Earnings per Share (EPS) α = Konstanta
Variabel X1 = Variabel NPF.Net Variabel X2 = Variabel GWM.IDR Variabel X3 = Variabel FDR Variabel X4 = Variabel GCG Variabel X5 = Variabel ROA Variabel X6 = Variabel ROE Variabel X7 = Variabel BOPO Variabel X8 = Variabel NIM Variabel X9 = Variabel CAR β = Koefisien regresi variabel bebas e = Kesalahan sisa

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Penelitian
Hasil penelitian ilmiah statistik dari Domination of RGEC Rating on Earnings per Share at PT Bank Muamalat Indonesia Tbk 2008-2022 terlihat sebagai berikut:
Tabel 4. Rasio Keuangan Tahun Risk Profile GCG Earnings Capital Earning Per Shares NPF Net  GWM FDR ROA  ROE  BOPO  NIM CAR 2022 0.86 7.5 40.6 2 0.09 0.53 96.62 0.7 32.7 0.53 2021 0.08 3.00 38.33 2 0.02 0.20 99.29 1.59 23.76 0.87 2020 3.95 3.24 69.84 3 0.03 0.29 99.45 1.94 15.21 0.98 2019 4.30 4.82 73.51 3 0.05 0.45 99.50 0.83 12.42 1.60 2018 2.58 5.41 73.18 3 0.08 1.16 98.24 2.22 12.34 4.51 2017 2.75 5.10 84.41 3 0.11 0.87 97.68 2.48 13.62 2.56 2016 1.40 5.58 95.13 2 0.22 3.00 97.76 3.21 12.74 7.89 2015 4.20 5.10 90.30 2 0.20 2.78 97.36 4.09 12.00 7.30 2014 4.85 5.12 84.14 2 0.17 2.20 97.33 3.36 13.91 5.77 2013 1.56 5.10 99.99 1 0.50 11.41 93.86 4.64 14.05 16.18 2012 1.81 5.30 94.15 2 1.54 29.16 84.47 4.64 11.57 52.68
Tahun Risk Profile GCG Earnings Capital Earning Per Shares NPF Net  GWM FDR ROA  ROE  BOPO  NIM CAR 2011 1.78 5.13 85.18 2 1.52 20.79 85.25 5.01 12.01 185.08 2010 3.51 5.21 91.52 1 1.36 17.78 87.38 5.24 13.26 122.10 2009 4.10 5.25 85.82 2 0.45 8.03 95.50 5.15 11.10 61.19 2008 3.85 7.89 104.41 2 2.60 33.14 78.94 7.42 10.81 252.62 Tabel 5. One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean NPF.Net 15 2.7720 1.45776 .37639 GWM.IDR 15 5.2500 1.24088 .32039 FDR 15 80.7027  19.33080 4.99119 GCG 15 2.1333 .63994 .16523 ROA 15 .5960 .78210 .20194 ROE 15 8.7860  11.20573 2.89331 BOPO 15 93.9087 6.56284 1.69452 NIM 15 3.4987 1.89742 .48991 CAR 15 14.7667 5.84067 1.50806 EPS 15 48.1240  78.01216 20.14265 Sumber data skunder diolah SPSS (2023)
Menjelaskan output table One-sample memperlihatkan N sebanyak 15 jumlah sampel yang
dipakai  dimana NPF.Net nilai mean 2,7720, std deviation 1,45776, std  error  mean 0,37639; GWM.IDR nilai mean 5,2500, std deviation 1,24088, std error mean 0,32039; FDR nilai mean 80,7027, std deviation 19,33080, std  error  mean 4,99119;  GCG nilai mean 2,1333, std  deviation 0,63994, std  error mean 0,16523; ROA nilai mean 0,5960, std deviation 0,78210, std  error  mean 0,20194;  ROE  nilai mean 8,7860, std  deviation 11,20573, std  error  mean 2,89331;  BOPO  nilai mean 93,9087, std  deviation 6,56284, std  error  mean 1,69452;  NIM  nilai mean 3,4987, std  deviation 1,89742, std  error  mean 0,48991;  CAR  nilai mean 14,7667, std  deviation 5,84067, std  error  mean 1,50806;  EPS  nilai mean 48,1240, std  deviation 78,01216, std  error  mean 20,14265.
Tabel 6. One-Sample Test Test Value = 0 t df Sig. (2-tailed)  Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper NPF.Net 7.365  14 .000 2.77200 1.9647 3.5793 GWM.IDR 16.386  14 .000 5.25000 4.5628 5.9372 FDR 16.169  14 .000 80.70267 69.9976 91.4077 GCG 12.911  14 .000 2.13333 1.7789 2.4877 ROA 2.951  14 .011 .59600 .1629 1.0291 ROE 3.037  14 .009 8.78600 2.5805 14.9915 BOPO 55.419  14 .000 93.90867 90.2743 97.5430 NIM 7.141  14 .000 3.49867 2.4479 4.5494 CAR 9.792  14 .000 14.76667 11.5322 18.0011 EPS 2.389  14 .032 48.12400 4.9223 91.3257 Sumber data skunder diolah SPSS (2023) Menjelaskan  output  table  O ne-sample  test memperlihatkan N sebanyak 15 jumlah sampel yang dipakai:
a. NPF.Net  nilai  t  hitung  7,365;  nilai degree  of freedom 14  nilai Sig.  (2-tailed) 0,000  <  0,050 hipotesis  Ha  diterima  ada  dominasi  NPF.Net terhadap  EPS  dimana mean  difference 2,77200; 95% confidence  interval  of  the  difference  lower
1,9647 and upper 3,5793.
b. GWM.IDR  nilai t  hitung  16,386;  nilai degree  of freedom 14  nilai Sig.  (2-tailed) 0,000  <  0,050 hipotesis  Ha  diterima  ada  dominasi  GWM.IDR terhadap  EPS  dimana mean  difference 5,25000; 95% confidence  interval  of  the  difference  lower 4,5628 and upper 5,9372.
c. FDR nilai t hitung 16,169; nilai degree of freedom 14 nilai Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi FDR terhadap EPS dimana mean  difference 80,70267;  95% confidence
interval of the difference lower 69,9976 and upper 91,4077.
d. GCG nilai t hitung 12,911; nilai degree of freedom
14 nilai Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi GCG terhadap EPS dimana mean  difference 2,13333;  95% confidence interval of the difference lower 1,7789 and upper 2,4877.
e. ROA nilai t hitung 2,951; nilai degree of freedom
14 nilai Sig. (2-tailed) 0,011 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi ROA terhadap EPS dimana mean  difference 0,59600;  95% confidence interval of the difference lower 0,1629 and upper 1,0291.
f. ROE nilai t hitung 3,037; nilai degree of freedom
14 nilai Sig. (2-tailed) 0,009 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi ROE terhadap EPS dimana mean  difference 8,78600;  95% confidence interval of the difference lower 2,5805 and upper 14,9915.
g. BOPO  nilai  t  hitung  55,419;  nilai degree  of freedom 14  nilai Sig.  (2-tailed) 0,000  <  0,050 hipotesis  Ha  diterima  ada  dominasi  BOPO terhadap EPS dimana mean difference 93,90867; 95% confidence  interval  of  the  difference  lower
90,2743 and upper 97,5430.
h. NIM nilai t hitung 7,141; nilai degree of freedom
14 nilai Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi NIM terhadap EPS dimana mean  difference 3,49867;  95% confidence interval of the difference lower 2,4479 and upper
4,5494.
i. CAR nilai t hitung 9,792; nilai degree of freedom
14 nilai Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi CAR terhadap EPS dimana mean  difference 14,76667;  95% confidence interval of the difference lower 11,5322 and upper 18,0011.
j. EPS nilai t hitung 2,389; dimana mean difference 48,12400;  95% confidence  interval  of  the difference lower 4,9223 and upper 91,3257; nilai degree of freedom 14 nilai Sig. (2-tailed) 0,032 < 0,050  hipotesis  Ha  diterima  ada  dominasi NPF.Net,  GWM.IDR,  FDR,  GCG,  ROA,  ROE, BOPO, NIM, CAR terhadap EPS.
Gambar 2. Regression Charts Sumber data skunder diolah SPSS (2023)
Menjelaskan output gambar Regression  charts diatas membuktikan hasil Uji Normalisai data dengan peluang Sig.  (2-tailed) 0,000  <  0,050,    hipotesis  Ha menerima  penelitian  ini  bahwa  terdapat  perbedaan yang signifikan dari gambar Histogram menginformasikan Mean = -5,42E-15 Std. Deviation 0,598  Jumlah  N  sebanyak  15  kurva  berbentuk lonceng; Normal P-P Plot of Regrssion Standardized Residual memperlihatkan  penyebaran  data  skunder berada  pada  sekitar  garis  mengikuti  arah  garis diagonal dan Scatterplot nilai  residual  keseluruhan variable  terstandarisasi  terlihat  titik-titik  menyebar
secara  acak  serta  tersebar  baik  diatas  angka  0  pada sumbu Y dengan demikian model Analyze Regression
Linear memenuhi  uji  asumsi  model  ini  layak  untuk dilanjutkan ke pengujian tahap selanjutnya.
Tabel 7. Correlations
EPS  NPF.Net  GWM.IDR  FDR  GCG  ROA  ROE  BOPO  NIM  CAR Pearson Correlation EPS 1.000 .126 .471 .453  -.322 .932 .844 -.901 .795  -.335 NPF.Net .126 1.000 .033 .428 .227 .064 .003 .001 .248  -.567 GWM.IDR .471 .033 1.000 .270  -.201 .495 .433 -.507 .363 .096 FDR .453 .428 .270  1.000  -.300 .549 .580 -.529 .783  -.842 GCG -.322 .227 -.201  -.300  1.000  -.397  -.438 .439  -.553  -.062 ROA .932 .064 .495 .549  -.397  1.000 .974 -.990 .832  -.363 ROE .844 .003 .433 .580  -.438 .974  1.000 -.982 .828  -.388 BOPO -.901 .001 -.507  -.529 .439  -.990  -.982  1.000  -.813 .314 NIM .795 .248 .363 .783  -.553 .832 .828 -.813  1.000  -.593 CAR -.335 -.567 .096  -.842  -.062  -.363  -.388 .314  -.593  1.000 Sumber data skunder diolah SPSS (2023) Menjelaskan output table Correlations memperlihatkan  nilai  EPS  sebesar  1,000  yaitu  N sebanyak 15 jumlah sampel yang dipakai maka hasil hipotesis penelitian sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Hipotesis Relasi Hipotesis
Keterangan
H.1 NPF.Net  hasil model correlations  pearson corelation senilai  0,126  terhadap  EPS menunjukkan  terjadi  hubungan  parsial sangat  lemah  arah  positif  signifikan semakin  sangat  lemah  NPF.Net  maka semakin sangat lemah EPS.
H.2 GWM.IDR hasil model correlations pearson  corelation senilai  0,471  terhadap EPS menunjukkan terjadi hubungan parsial sedang  arah  positif  signifikan  semakin lemah GWM.IDR maka sedang EPS.
H.3 FDR  hasil  model correlations  pearson corelation senilai  0,453  terhadap  EPS menunjukkan  terjadi  hubungan  parsial sedang  arah  positif  signifikan  semakin sangat  lemah  FDR  maka  semakin  sedang EPS.
H.4 GCG  hasil  model correlations  pearson corelation senilai  -0,322  terhadap  EPS menunjukkan  terjadi  hubungan  parsial sangat  lemah  arah  negatif  signifikan semakin sangat lemah GCG maka semakin sangat lemah EPS.
H.5 ROA  hasil  model correlations  pearson corelation senilai  0,932  terhadap  EPS menunjukkan  terjadi  hubungan  parsial sangat kuat arah positif signifikan semakin sangat kuat ROA maka semakin sangat kuat EPS.
H.6 ROE  hasil  model correlations  pearson corelation senilai  0,844  terhadap  EPS menunjukkan  terjadi  hubungan  parsial sangat kuat arah positif signifikan semakin sangat  lemah  ROE  maka  semakin  sangat kuat EPS.
H.7 BOPO  hasil  model correlations  pearson corelation senilai  -0,901  terhadap  EPS menunjukkan  terjadi  hubungan  parsial sangat  lemah  arah  hubungan  negatif signifikan  semakin  sangat  lemah  BOPO maka semakin sangat lemah EPS.
H.8 NIM  hasil  model correlations  pearson corelation senilai  0,795  terhadap  EPS menunjukkan terjadi hubungan parsial kuat arah  hubungan  positif  signifikan  semakin kuat NIM maka semakin kuat EPS.
H.9 CAR  hasil  model correlations  pearson corelation senilai  -0,335  terhadap  EPS menunjukkan  terjadi  hubungan  parsial sangat  lemah  arah  hubungan  negatif signifikan  semakin  sangat  lemah  CAR maka semakin sangat lemah EPS.
Tabel 9. Variables Entered/Removed a
Model Variables Entered Variables Removed  Method 1 CAR, GCG, GWM.IDR, NPF.Net, ROA, NIM, FDR, ROE, BOPO b
. Enter
a. Dependent Variable : EPS
b. All requested variables entered .
Data skunder diolah bersumber SPSS (2023)
Menafsirkan  membenarkan  perhitungan  N sejumlah 15 data sepesimen dimanfaatkan membuktikan segenap variables entered CAR, GCG,
GWM.IDR, NPF.Net, ROA, NIM, FDR, ROE, BOPO terhadap  EPS  menggunakan method  enter masing- masing  variabel  bisa  melanjutkan  untuk  tahapan pengujian penelitian.
Tabel 10. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .985 a .971 .917  22.41930 .971  18.279 9 5 .003 2.968
a. Predictors: (Constant) , CAR, GCG, GWM.IDR, NPF.Net, ROA, NIM, FDR, ROE, BOPO b. Dependent Variable : EPS Sumber data skunder diolah SPSS (2023)
Menjelaskan output  analyze  regression  linear model summary N  sebanyak  15 jumlah  sampel  yang dipakai.  Angka  R  senilai  0,985  ini  menunjukkan terjadi  tingkat  hubungan  Uji  F  (F  Simultan)  yang sangat  kuat  antara  variabel  bebas  RGEC  yang diwakilkan  rasio  CAR,  GCG,  GWM.IDR,  NPF.Net, ROA,  NIM,FDR,  ROE,  BOPO  terhadap  variabel terikat  EPS.  Angka  R2  ( R  Square )  senilai  0,971  ini menunjukkan  bahwa  prosentase  variasi  variabel independen  RGEC  yang  digunakan  dalam  model summary mampu menjelaskan sebesar 98,5% variasi variabel  dependent  EPS,  sedangkan  sisanya  sebesar 1,5%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan  dalam  model  penelitian. Adjusted  R Square senilai 0,917 selalu lebih kecil dari R Square harga  positif  untuk  regresi  dengan  lebih  dari  dua variabel  bebas  digunakan Adjusted  R2 sebagai koefisien determinasi. Standard Error of the Estimate senilai  22,41930  suatu  ukuran  banyaknya  kesalahan model  regresi  dalam  memprediksikan  nilai  Y  dari hasil  regresi  banyaknya  kesalahan  dalam  prediksi Laba  per  Saham  sebesar  22,41930  sebagai  pedoman jika Standard error of the estimate kurang dari standar deviasi Y 22,41930 maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y. F Change sebesar 18,279 dengan  probabilitas Sig.  F  Change sebesar  0,003  < 0,050  hipotesis  Ha  diterima  ada  pengaruh  variabel bebas  terhadap  variabel  terikat. Degree  of  Freedom (df )  merupakan  pengukuran  jumlah  informasi  dari
sample yang telah digunakan df1 = k (jumlah variabel terikat dan bebas) – 1 ➔ 10 –1 = 9; df2 = N (jumlah sampel data pembentuk regresi)  – k ➔ 15 – 10 = 5. Durbin Watson untuk N = 15; k - 1 ➔ 10 – 1 = 9, taraf signifikansi  5%,  diperoleh  nilai  dW  =  2,968;  dL  = 0,1753 dan dU= 3,2160.
Tabel 11. ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 82689.444  9  9187.716 18.279 .003 b
Residual 2513.124  5 502.625 Total 85202.568  14 a. Dependent Variable : EPS
b. Predictors: (Constant) , CAR, GCG, GWM.IDR, NPF.Net, ROA, NIM, FDR, ROE, BOPO Sumber data skunder diolah SPSS (2023) Menjelaskan output  analyze  regression  linear model Anova N sebanyak 15 jumlah sampel total sum of squares senilai 85202,568 yang dipakai menunjukkan regression  sum  of  squares senilai 82689,444 mean  square 9187,716, residual  sum  of squares senilai 2513,124 mean square 502,625; total Degree  of  Freedom  (df )  14  tingkat  signifikan menggunakan ά = 5% (0.05) df 1 = 9;  df 2 = 5 untuk itu F Hitung 18,279  >  F Tabel 4,77  hipotesis  Ha  diterima  ada pengaruh Uji F (F Simultan) signifikan sebesar 0,003 < 0,050 antara variabel RGEC yang diwakilkan rasio CAR, GCG, GWM.IDR, NPF.Net, ROA, NIM, FDR, ROE, BOPO terhadap variabel EPS.
Tabel 12. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 919.064 983.905 .934 .393 NPF.Net -3.227 5.836 -.060 -.553 .604 .496 2.016 GWM.IDR 1.757 8.855 .028 .198 .851 .297 3.363 FDR -1.417 1.131 -.351 -1.253 .266 .075 13.313 GCG -.771 18.972 -.006 -.041 .969 .244 4.106 ROA 155.436 67.501 1.558 2.303 .070 .013 77.630
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF ROE -10.473 3.576 -1.504 -2.929 .033 .022 44.724 BOPO -7.895 9.712 -.664 -.813 .453 .009 113.167 NIM 12.536 10.480 .305 1.196 .285 .091 11.013 CAR -3.949 4.003 -.296 -.986 .369 .066 15.225
a. Dependent Variable : EPS Earnings  Per  Share  (EPS)  =  919,064  -
3,227NPF.Net + 1.757GWM.IDR - 1.417FDR  -  0,771GCG  +  155,436ROA  -
10,473ROE  -  7,895BOPO  +  12,536NIM  - 3,949CAR

## Sumber data skunder diolah SPSS (2023)
Menjelaskan output
model Coefficients
persamaannya  adalah Constant B  sebesar  919,064
dengan Std. Error sebesar 983,905 t hitung 0,934 Sig. 0,393 dapat diartikan variabel RGEC yang diwakilkan rasio NPF.Net, GWM.IDR, FDR, GCG, ROA, ROE, BOPO,  NIM,  CAR  dengan  masing-masing  nilainya maka Earning per Share (EPS) senilai 1061,061 data skunder N = 15 jumlah sampel yang dipakai.
Analisa Korelasi Berganda
Tabel 13. Hasil Hipotesis Coefficients Hipotesis Keterangan H.1 NPF.Net  hasil output  coefficients    Unstandardized  Coefficients  B -3,227 Std.  Error 5,836, Standardized Coefficients Beta -0,060 t hitung -0,553 Sig. 0,604 diartikan jika variabel independen lain  nilainya  tetap  NPF.Net  mengalami  penurunan  dengan  nilai  1%  maka  EPS  akan  mengalami penurunan -3.227 bernilai negative signifikan terjadi hubungan parsial tidak searah antara NPF.Net terhadap EPS. Nilai tolerance 0,496 dimana VIF Hitung 2,016 < 10 hipotesis Ha diterima terdapat hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
H.2 GWM.IDR  hasil output  coefficients    Unstandardized  Coefficients  B 1,757 Std.  Error 8,855
Standardized Coefficients Beta 0,028 t hitung 0,198 Sig. 0,851 diartikan jika variabel independen lain nilainya  tetap  GWM.IDR  mengalami  peningkatan  dengan  nilai  1%  maka  EPS  akan  mengalami peningkatan  1.757  bernilai  positif  signifikan  terjadi  hubungan  parsial  searah  antara  GWM.IDR terhadap EPS. Nilai tolerance 0,297 dimana VIF Hitung 3.363 < 10 hipotesis Ha diterima terdapat hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
H.3 FDR hasil output coefficients  Unstandardized Coefficients B -1,417 Std. Error 1,131 Standardized Coefficients Beta -0,351 t hitung -1,253 Sig. 0,266 diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap  FDR  mengalami  penurunan  dengan  nilai  1%  maka  EPS  akan  mengalami  penurunan  -1.417 bernilai  negatif  signifikan  terjadi  hubungan  parsial  tidak  searah  antara  FDR  terhadap  EPS.  Nilai tolerance 0,075  dimana  VIF  Hitung  13,313  >  10  hipotesis  H0  diterima  terdapat  hubungan  antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
H.4 GCG hasil output coefficients  Unstandardized Coefficients B -0,771 Std. Error 18,972 Standardized Coefficients Beta -0,006 t hitung -0,041 Sig. 0,969 diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap  GCG  mengalami  penurunan  dengan  nilai  1%  maka  EPS  akan  mengalami  penurunan  -0,771 bernilai  negatif  signifikan  terjadi  hubungan  parsial  tidak  searah  antara  GCG  terhadap  EPS.  Nilai tolerance 0,244 dimana VIF Hitung 4,106 < 10 hipotesis Ha diterima terdapat hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
H.5 ROA hasil output coefficients  Unstandardized Coefficients B 155,436 Std. Error 67,501 Standardized Coefficients Beta 1,558 t hitung 2,303 Sig. 0,070 diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap ROA  mengalami  peningkatan  dengan  nilai  1%  maka  EPS  akan  mengalami  peningkatan  155,436 bernilai positif signifikan terjadi hubungan parsial searah antara ROA terhadap EPS. Nilai tolerance 0,013  dimana  VIF  Hitung  77,630  >  10  hipotesis  H0  diterima  terdapat  hubungan  antar  variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
Hipotesis Keterangan H.6 ROE hasil output coefficients  Unstandardized Coefficients B -10,473 Std. Error 3,576 Standardized Coefficients Beta -1,504 t hitung -2,929 Sig. 0,033 diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap  ROE  mengalami penurunan  dengan  nilai  1% maka  EPS  akan mengalami penurunan  -10,473 bernilai  negatif  signifikan  terjadi  hubungan  parsial  tidak  searah  antara  ROE  terhadap  EPS.  Nilai tolerance 0,022  dimana  VIF  Hitung  44.724  >  10  hipotesis  H0  diterima  terdapat  hubungan  antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
H.7 BOPO hasil output coefficients  Unstandardized Coefficients B -7.895 Std. Error 9,712 Standardized Coefficients Beta -0,664 t hitung -0,813 Sig. 0,453 diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap BOPO mengalami penurunan dengan nilai 1% maka EPS akan mengalami penurunan  -7.895 bernilai  negatif  signifikan terjadi  hubungan  parsial  tidak  searah  antara  BOPO  terhadap  EPS.  Nilai tolerance 0,009  dimana  VIF  Hitung  113.167  >  10  hipotesis  H0  diterima  terdapat  hubungan  antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
H.8 NIM hasil output coefficients  Unstandardized Coefficients B 12.536 Std. Error 10.480 Standardized Coefficients Beta 0,305 t hitung 1,196 Sig. 0,285 diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap NIM  mengalami  peningkatan  dengan  nilai  1%  maka  EPS  akan  mengalami  peningkatan  12.536 bernilai positif signifikan terjadi hubungan searah antara NIM terhadap EPS. Nilai tolerance 0,091 dimana VIF Hitung 11.013 > 10 hipotesis H0 diterima terdapat hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
H.9 CAR hasil output coefficients  Unstandardized Coefficients B -3,949 Std. Error 4,003 Standardized Coefficients Beta -0,296 t hitung -0,986 Sig. 0,369 diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap  CAR  mengalami  penurunan  dengan  nilai  1%  maka  EPS  akan  mengalami  penurunan  -3.949 bernilai  negatif  signifikan  terjadi  hubungan  parsial  tidak  searah  antara  CAR  terhadap  EPS.  Nilai tolerance 0,066  dimana  VIF  Hitung  15.225  >  10  hipotesis  H0  diterima  terdapat  hubungan  antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap EPS.
Analisa Regresi Berganda Uji t (Uji Parsial) : hasil  Uji  t  hipotesis  secara  parsial  yang  telah dilaksanakan  berdasarkan table  Analyze  Regression Linear  model  coefficents indikator Earnings yang diwakili  rasio Return  on  Aset (ROA) dikolom Standardized  Coefficients  Beta menunjukkan  paling berpengaruh  sebesar  1,558  bernilai  positif  tingkat hubungan  uji  parsial  sangat  kuat  t  hitung  2,303  <  t table  2.14479  signifikan  0,070  >  0,050  hipotesis  H0 diterima  residual  terdistribusi  normal  terhadap Earnings per Share .
Analisa  Regresi  Berganda  Uji  F  (Uji Simultan): hasil Uji F hipotesis secara simultan yang telah ditunaikan berdasarkan table Analyze Regression  Linear  model  Summary and  table  Anova membuktikan  secara  bersama-sama  entitas  variabel independen  RGEC  sebesar  0,985  bernilai  positif mampu menjelaskan 98,5% tingkat hubungan sangat kuat  F Hitung 18,279  >  F Tabel 4,77  signifikan  0,003  < 0,050 maka hipotesis Ha diterima residual terdistribusi  normal  ada  pengaruh  antara  variabel RGEC yang diwakilkan rasio CAR, GCG, GWM.IDR, NPF.Net, ROA, NIM, FDR, ROE, BOPO terhadap variabel Earning per Share .
Tabel 14 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -13.9397 255.2002 48.1240 76.85303 15 Residual -14.89715 24.10709 .00000 13.39809 15 Std. Predicted Value -.808 2.694 .000 1.000 15 Std. Residual -.664 1.075 .000 .598 15
a. Dependent Variable : EPS

## Data skunder diolah bersumber SPSS (2023)
Menafsirkan  membenarkan  perhitungan  N sejumlah 15 data sepesimen  RGEC yang diwakilkan
rasio NPF.Net, GWM.IDR, FDR, GCG, ROA, ROE, BOPO,  NIM,  CAR  dengan  masing-masing    nilainya
maka Earning  per  Share (EPS)  dimanfaatkan  untuk membuktikan  segenap residuals  statistics predicted value  minimum -13,9397 maximum 255,2002 mean 48,1240 std. deviation 76,85303; residual minimum - 14,89715 maximum 24,10709 mean 0,00000 std. deviation 13,39809; std.  predicted  value minimum - 0,808 maximum 2,694 mean 0,000 std.  deviation 1,000; std. residual minimum -0,664 maximum 1,075 mean 0,000 std. deviation 0,598.

## 3.2. Pembahasan
Pembahasan  hasil  penelitian  ilmiah  pengolahan data  skunder  yang  diolah  dengan SPSS dari Domination  of  RGEC  Rating  on  Earnings  per Share at PT Bank Muamalat Indonesia Tbk 2008- 2022 terlihat sebagai berikut:
a. Risk Profile penilaian terhadap kualitas penetapan manajemen  risiko    dan  risiko  inheren  dalam aktivitas operasional bank, sebagai berikut:
1) NPF Net terhadap Laba per Saham: t hitung - 0,553 < t table 2.14479 hasil tingkat hubungan parsial  negatif  sangat  lemah  dan  signifikan 0,604 > 0,050 hipotesis Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap Laba per Saham.
2) GWM.IDR  t  hitung  0,198  <  t  table  2.14479 hasil tingkat hubungan parsial negatif sangat lemah dan signifikan 0,851 > 0,050 hipotesis Ho  diterima  residual  terdistribusi  normal terhadap Laba per Saham.
3) FDR  t  hitung  -1,253  <  t  table  2.14479  hasil tingkat hubungan parsial negatif sangat lemah dan  signifikan  0,266  >  0,050  hipotesis  Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap Laba per Saham.
b. Good  Corporate  Governance  (GCG) yaitu penilaian  atas  kualitas  manajemen  bank:  GCG  t hitung  - 0,041 <  t  table  2.14479  hasil  tingkat hubungan  parsial  negatif  sangat  lemah  dan signifikan 0,969 >  0,050  hipotesis  Ho  diterima residual  terdistribusi  normal  terhadap  Laba  per Saham.
c. Earnings meliputi evaluasi atas kinerja rentabilitas, sebagai berikut:
1) ROA  t  hitung  2,303  >  t  table  2.14479  hasil tingkat  hubungan  parsial  positif  sangat  kuat dan  signifikan 0,070 >  0,050  hipotesis  Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap Laba per Saham.
2) ROE  t  hitung  -2,929  <  t  table  2.14479  hasil tingkat hubungan parsial negatif sangat lemah
dan  signifikan 0,033 <  0,050  hipotesis  H1 diterima residual terdistribusi normal terhadap Laba per Saham.
3) BOPO t hitung - 0,813 < t table 2.14479 hasil tingkat hubungan parsial negatif sangat lemah dan  signifikan 0,453 >  0,050  hipotesis  Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap Laba per Saham.
4) NIM  t  hitung  1,196  <  t  table  2.14479  hasil tingkat  hubungan  parsial  positif  sangat  kuat dan  signifikan 0,285 >  0,050  hipotesis  Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap Laba per Saham.
d. Capital meliputi  evaluasi  atas  kecukupan  modal dan pengelolaan modal: CAR t hitung - 0,986 < t table  2.14479  hasil  tingkat  hubungan  parsial negatif sangat lemah dan signifikan 0,369 > 0,050 hipotesis Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap Laba per Saham.
e. RGEC berpengaruh  simultan  sebesar  0,985 bernilai  positif  mampu  menjelaskan  98,5% tingkat hubungan sangat kuat F Hitung 18,279 > F Tabel 4,77 signifikan 0,003 < 0,050 maka hipotesis Ha diterima  ada  pengaruh  antara  variabel RGEC terhadap  variabel Laba  per  Saham residual terdistribusi normal

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan penelitian hasil ilmiah diatas  bahwa  Domination  of  RGEC  Rating  on Earnings  per  Share  at  PT  Bank  Muamalat  Indonesia Tbk  2008-2022  mencerminkan  keadaan  bank  secara umum sehat, berdasarkan hasil uji hipotesis secara Uji t  (Uji  Parsial)  yang  telah  dilaksanakan  indikator Earnings  yang  diwakili  rasio Return  on  Aset menunjukkan  paling  berpengaruh  bernilai  positif tingkat  hubungan  parsial  sangat  kuat  hipotesis  H0 diterima  terhadap  Laba  per  Saham  residual terdistribusi normal, dan hasil uji hipotesis secara Uji F  (Uji  Simultan)  yang  telah  ditunaikan  berdasarkan membuktikan  secara  bersama-sama  entitas  variabel independen  RGEC  bernilai  positif  tingkat  hubungan sangat  kuat  hipotesis  Ha  diterima  ada  pengaruh terhadap  variabel  Laba  per  Saham  residual terdistribusi  normal.  Bank  menjaga  kesehatan  agar pihak  investor  menanamkan  modalnya  untuk meningkatkan harga saham dan penelitian kedepannya menambah variabel yang belum diteliti.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Saya mengucapkan terima kasih kepada PT Bank Muamalat  Indonesia  Tbk  yang  sudah  berkontribusi menyediakan annual  reports sehingga  naskah penelitian ini bisa terselesaikan tepat waktu.

## 6. REFERENSI
A.  Faisal,  R.  Samben,    and  S.  P.  (2018).  Analisis kinerja keuangan. Kinerja , 14 (1), 6. https://doi.org/doi: 10.29264/jkin.v14i1.2444 Amalia,  D.,  &  Diana,  N.  (2022).  Pengaruh  BOPO, CAR,  dan  FDR  Terhadap  Profitabilitas  Bank Bukopin  Syariah  Periode  2013-2020. Jurnal
Ilmiah Ekonomi Islam , 8 (1), 1095. https://doi.org/10.29040/jiei.v8i1.4166 Debora,  B.  W.  W.  S.  (2020).  Analisis  Pengaruh Npl,Nim,Ldr,Car,Terhadap Roa Pada
Perusahaan  Perbankan  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia  Periode  Tahun  2016-2018. Jurnal Manajemen Bisnis , 23 (3), 383–398.
Dessi  Herliana.  (2021).  Pengaruh  Current  Ratio  dan Debt to Equity Ratio Terhadap Return On Assets pada  Perusahan  Pertambangan  Sub  Sektor Batubara  yang  Terdaftar  di  BEI  Tahun  2016— 2018. Jurnal  Mahasiswa  Akuntansi  Unsurya , 1 (NO.1), 7.
Dewi,  M.  (2017).  Analisis  Rasio  Keuangan  untuk Mengukur  Kinerja  Keuangan  PT  Smartfren Telecom,  Tbk. Jurnal  Penelitian  Ekonomi Akuntansi (JENSI) , 1 (1), 1–14.
Fahmi,  I.  (2018). Analisis  Laporan  Keuangan (1st ed.). Bandung: Alfabeta.
Govia, J., Dayani, V. O. S., Purba, M. N., Ramayanti,
E.,  Tanoto,  M.,  Teng,  S.  H.,  &  Cynthia,  C.
(2019). Pengaruh Laba per Saham, Rasio Hutang dan  Pengembalian  atas  Aset  (ROA)  terhadap
Harga Saham. Owner , 3 (2), 21.
https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.119 Gunawan,  I.,  Purnamasari,  E.  D.,  &  Setiawan,  B. (2020). Pengaruh CAR , NPF , FDR , dan BOPO terhadap Profitabilitas (ROA) . 01 , 19–36.
Harahap,  S.  S.  (2015). Analisis  Kritis  Atas  Laporan Keuangan . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Hery.  (2019). Analisis  Laporan  Keuangan .  Jakarta: PT Grasindo.
Hidayat,  W.  W.  (2018). Dasar-Dasar  Analisa Laporan  Keuangan .  Ponorogo:  Uwais  Inspirasi
Indonesia.
Karhab, R. S., Utami, E., & Sartika, D. (2022). Analisa rasio  laporan  keuangan  guna  menilai  kinerja manajemen  pada  UMKM. KINERJA:  Jurnal Ekonomi Dan Manajemen , 19 (3), 506.
https://doi.org/10.29264/jkin.v19i3.11695
Kasmir. (2015). Analisis Laporan Keuangan (Keenam). Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Kurniasari,  R.  (2017).  Analisis  Return  On  Assets (ROA)  dan  Return  On  Equity  Terhadap  Rasio Permodalan  (Capital  Adequacy  Ratio)  Pada  PT Bank Sinarmas Tbk. J. Akunt. Dan Keuang , 4 (2), 150–158. https://doi.org/doi: https://doi.org/10.31294/moneter.v4i2.2412 Lestari,  J.  S.,  Farida,  U.,  &  Chamidah,  S.  (2020). Pengaruh  Kepemimpinan,  Kedisiplinan,  Dan Lingkungan  Kerjaterhadap  Prestasi  Kerja  Guru. ASSET: Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 2 (2), 38– 55. https://doi.org/10.24269/asset.v2i2.2388 Lind,  A.  Douglas,  W.  G.  M.  &  S.  A.  W.  (2014).
Teknik-Teknik  Statistika  dalam  Bisnis  dan Ekonomi (15th ed.). Jakarta: Salemba Empat. Marita,  W.  E.  (2015).  Pengaruh  Struktur  Organisasi dan  Ukuran  Perusahaan  Terhadap  Penerapan Business  Entity  Concept. AKRUAL:  Jurnal
Akuntansi , 7 (1), 18. https://doi.org/10.26740/jaj.v7n1.p18-40
Mubarok,  H,  Suryanti,  E.,  &  Lesmana,  H.  (2022).
Dominasi  Elemen  Penilaian  RGEC  Atas  Harga Saham PT Bank Panin Dubai Syariah Tbk. Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) , 2 (2), 88– 95.
https://doi.org/https://doi.org/10.31294/jasika.v2 i2.1466 Mubarok, Husni. (2020). Penilaian Tingkat
Kesehatan  Bank  dan  Perubahan  Harga  Saham PT Bank Rakyat Indonesia Agroniaga Tbk . 17 (2),
125–156.
https://doi.org/https://doi.org/10.25170/balance. v17i2
Mubarok,  Husni.  (2021).  Pengaruh  Rasio  Laporan Keuangan terhadap Rasio Profitabilitas PT Bank Panin  Tbk. Jurnal  Of  Accounting  and  Finance
(JACFIN) , 1 (02), 1–13. https://doi.org/https://doi.org/10.46772/jacfin.v1
i02.369
Mubarok,  Husni.  (2022).  Pengaruh  Indikator  Rasio Keuangan  Terhadap  Non-Performing  Financing Net  Pada  PT  Bank  Syariah  Indonesia  Tbk. Ekonomi,  Keuangan,  Investasi  Dan  Syariah (EKUITAS) , 3 (4), 778–784. https://doi.org/10.47065/ekuitas.v3i4.1586
Mubarok,  Husni.  (2021).  Pengaruh  BOPO  ,  CAR  ,
NIM , FDR , NPF Net , ROA Terhadap ROE pada PT  Bank  Rakyat  Indonesia  Syariah  Tbk. DIRHAM  Jurnal  Ekonomi  Islam , 2 (1),  11–29. https://doi.org/https://doi.org/10.53990/djei.v2i1 .98
Mubarok, Husni. (2022). Pengaruh Indikator Kinerja Keuangan  Terhadap  Return  On  Asset  PT  BRI
Agroniaga Tbk. Jurnal Ilmiah Wahana Akuntansi , 17 (1), 80–96. https://doi.org/https://doi.org/10.21009/wahana.
17.016
Murhadi,  W.  (2013). Analisis  Laporan  Keuangan Proyeksi dan Val uasi Saham . Jakarta: Salemba Empat.
Panjaitan,  R.  Y.  (2020).  Analisis  Rasio  Keuangan Untuk  Menilai  Kinerja  Keuangan :  Studi  Kasus Pada  Sebuah  Perusahaan  Jasa  Transportasi. Jurnal Manajemen , 6 , 60.
Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  19/  6/  PBI/  2017. (2017). LEMBARAN  NEGARA  REPUBLIK INDONESIA No.87, . (223), 1–9. Priyatno,  D.  (2013). Analisis  korelasi,  regresi  dan multivariate  dengan  SPSS .  Yogyakarta:  Gava Media.
Santoso,  P.  B.,  &  Hamdani,  M.  (2007). Statistika
Deskripsi  dalam  Bidang  Ekonomi  dan  Niaga . Jakarta: Erlangga. Sudarmanto, R. G. (2013). Setatistik Terapan berbasis Komputer Dengan Program IBM SPSS Statistik 19 . Jakarta: Mitra Wacana Media. Sugiyono.  (2014). Metode  Penelitian  Administrasi .
Bandung: Alfabeta.
Sulia. (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Audit  Delay  Pada  Perusahaan Lq45  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil , 7 (2), 129–140. https://doi.org/10.20961/jab.v14i1.149
Syakhrun, M., Amin, A., & A. (2019). Pengaruh CAR, BOPO,  NPF  Dan  FDR  Terhadap  Profitabilitas Pada Bank Umum Syariah Di Indonesia . 2 (1), 1– 10.
Tamin, M., Hilmi, H., Ilham, D., & Usman, A. (2022).
Pengaruh Biaya Operasional Pendapatan
Operasional (BOPO) Dan Financing To Deposit Ratio  (FDR)  Terhadap  Profitabilitas  Pada  Bank Umum  Syariah  Di  Indonesia  Tahun  2016-2020. Jurnal Akuntansi Malikussaleh (JAM) , 1 (1), 124. https://doi.org/10.29103/jam.v1i1.7447 Yessy Arsita. (2021). Analisis Rasio Keuangan Untuk Mengukur Kinerja Keuangan Pt Sentul City, Tbk.
Jurnal Manajemen Pendidikan Dan Ilmu Sosial , 2 (1), 152–167.
Yusriani.  (2018).  Pengaruh  CAR,  NPL,  BOPO  dan LDR  Terhadap  Profitabilitas  Pada  Bank  Umum Milik  Negara  Persero  di  Bursa  Efek  Indonesia.
. .Jurnal  Riset  Edisi  XXV  UNIBOS  Makassar , 4 (2).