## ANALISIS PENGARUH CURRENT RATIO, DEBT TO EQUITY RATIO, TOTAL ASSET TURN OVER, DAN RETURN ON EQUITY TERHADAP HARGA SAHAM

## Muhamad Jusmansyah
E-mail: jusmansyah61@gmail.com Universitas Budi Luhur Jakarta

## ABSTRACT
This study aims to determine the effect of Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Assets Turn Over and  Return  On  Equity  on  Stock  Prices  in  Coal  Mining  Companies  Listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange 2015-2019 Period. Sampling was done by purposive sampling. The research sample used 21 companies from  25  coal mining  sub-sector companies listed  on  the Indonesia  Stock  Exchange  for the period  2015-2019.  The  analytical  tool  used  is  multiple  linear  regression  analysis  and  uses  the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) program version 23. The data used in this study are secondary data, namely in the form of complete financial reports during the study period. The results showed that Total Assets Turn Over has a significant effect on stock prices, while Current Ratio, Debt to Equity Ratio and Return On Equity have no effect on stock prices.
Keywords:  Current  Ratio,  Debt  to  Equity  Ratio,  Total  Assets  Turn  Over,  Return  On  Equity,  Stock Prices.

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Current Ratio , Debt to Equity Ratio , Total  Assets  Turn  Over dan Return  On  Equity Terhadap  Harga  Saham  pada Perusahaan  Pertambangan  Sub  Sektor  Batu  Bara  yang  Terdaftar  pada  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2015-2019.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  cara purposive sampling .  Sampel  penelitian  menggunakan  21  perusahaan  dari  25  perusahaan pertambangan sub  sektor batu bara  yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia periode 2015- 2019.  Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  linear  berganda  dan menggunakan  program Statistical  Package for  the  Social  Sciences (SPSS)  versi  23.  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu berupa laporan keuangan yang lengkap selama periode penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Total Assets Turn Over berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham, sedangkan Current Ratio , Debt to Equity Ratio dan Return On Equity tidak berpengaruh terhadap Harga Saham.
Kata kunci: Current Ratio , Debt to Equity Ratio , Total Assets Turn Over , Return On Equity , Harga Saham .

## PENDAHULUAN
Pengelolaan  hasil  bumi khususnya  mineral  non  minyak  adalah rangkaian kegiatan dalam rangka upaya pencarian, penambangan (penggalian), pengolahan, pemanfaatan dan penjualan bahan galian. Bahan galian seperti mineral, batu bara, panas bumi, migas. Sektor pertambangan  di  Indonesia  tetap  akan  menjadi  tulang  punggung  pembangunan  di Indonesia dengan melihat potensi sumber daya mineral yang masih luas dan belum digarap secara maksimal oleh perusahaan lokal maupun perusahaan asing. Tidak walaupun saat ini konsumsi dari produk mineral mengalami penurunan (2020) karena pandemi covid19 yang dapat menekan aktifitas diseluruh dunia.
Potensi  sumber  daya  batu  bara  di  Indonesia  sangat  melimpah  terutama  di  Pulau Kalimantan  dan  Pulau  Sumatera,  sedangkan  di  daerah  lainnya  dapat  dijumpai  batu  bara walaupun  dalam  jumlah  kecil  dan  belum  dapat  ditentukan  keekonomisannya,  seperti  di Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Papua  dan  Sulawesi.  Dari  segi  kuantitas,  batu  bara  termasuk cadangan  energi  fosil  terpenting  bagi  Indonesia.  Batu  bara  sebaiknya  tidak  langsung dibakar,  akan    lebih  bermakna  dan  efisien  jika  dikonversi  menjadi  migas  sintetis,  atau bahan petrokimia lain yang bernilai ekonomi tinggi.
Saham sektor pertambangan pada awal 2018 tercatat mengalami penguatan 24,78% jauh  meninggalkan  sektor  lainnya.  Saham  sektor  pertambangan  juga  mencatatkan pertumbuhan tertinggi pada tahun 2018. Indeks sektor pertambangan naik sebesar 21,56% hingga 9 Oktober 2018. Padahal pada periode yang sama, IHSG melorot 8,79%. Dari sisi performa  saham,  Bayan  Resources  (BYAN),  Bukit  Asam  (PTBA),  Indo  Tambangraya Megah  (ITMG) dan Vale Indonesia (INCO)  mencetak kenaikan signifikan,  yaitu  masing- masing 96,07%, 98,14%, 34,57% dan 20,14%.
Harga  saham-saham  tambang  naik  berkat  fundamental  perusahaan.  Kinerja keuangan di semester I-2018 cukup bagus dan ada emiten yang melakukan aksi korporasi. Seperti BYAN berhasil membukukan kenaikan pendapatan sebesar 97% yoy menjadi US$ 837  juta  per  Juni  2018.  Laba  bersih  juga  melonjak  123%  menjadi  US$  121,48  juta. Pendapatan PTBA juga tumbuh 17% yoy menjadi Rp 10,53 triliun. Laba bersih naik 33% menjadi Rp 2,57 triliun.

## TELAAH LITERATUR DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Tipe penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Suranto (2019)  penelitian  kuantitatif  menekankan  analisisnya  pada  data-data  numerikal  (angka) yang  diolah  dengan  metode  statistika.  Penelitian  kuantitatif  yaitu  penelitian  yang memungkinkan  pencatatan  hasil  penelitian  berupa  angka.  Penelitian  kuantitatif  ini menggunakan metode deskriptif. Suranto (2019) metode deskriptif yaitu menganalisis dan menyajikan data secara sistematik sehingga lebih mudah untuk dipahami dan disimpulkan. Sampel  adalah  bagian  dari  suatu  populasi  yang  diambil  dengan  cara  tertentu,  memiliki karakteristik tertentu yang dianggap bisa mewakili populasi tersebut. Teknik pengambilan sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah purposive  sampling . Purposive sampling dilakukan dengan pertimbangan tertentu berdasarkan beberapa kriteria.

## Pasar Modal
Menurut  Tandelilin  (2017)  pasar  modal  adalah  pertemuan  antara  pihak  yang  memiliki kelebihan  dana  dengan  pihak  yang  membutuhkan  dana  dengan  cara  memperjual-belikan sekuritas yang umumnya memiliki umur lebih dari satu tahun seperti saham, obligasi dan reksa  dana.  Dana  yang  didapatkan  perusahaan  melalui  penjualan  saham  merupakan  hasil perdagangan  saham-saham  perusahaan  yang  dilakukan  di  pasar  perdana.  Perusahaan pertama  kali  menjual  sekuritasnya  di  pasar  perdana  dan  proses  itu  disebut  dengan  Initial Public  Offering  (IPO).  Setelah  sekuritas  dijual  di  pasar  perdana,  barulah  kemudian sekuritas diperjualbelikan oleh investor di pasar sekunder. Transaksi yang terjadi di pasar sekunder  tidak  akan  memberikan  perusahaan  tambahan  dana,  karena  transaksi  ini  hanya terjadi antar investor, bukan dengan perusahaan.

## Harga Saham
Menurut  Wira  (2019)  saham  adalah  suatu  bukti  kepemilikan  perusahaan  riil.  Menurut Kasmir (2019) saham merupakan surat tanda kepemilikan perusahaan.Harga saham adalah cerminan dari kinerja perusahaan. Di dalam periode yang pendek harga bisa berfluktuatif, tetapi dalam jangka panjang, fundamental yang baik dapat dilihat dari grafik harga saham yang  baik.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  harga  saham  penutupan.  Harga saham  penutupan  adalah  harga  terakhir  muncul  pada  sebuah  saham  sebelum  bursa  tutup. Harga  penutupan  saham  ditentukan  diakhir  hari.  Harga  penutupan  ini  juga  menjadi  dasar penghitungan  indeks  suatu  saham.Ada  dua  tekhnik  analisis  yang  dipakai  investor  untuk mengetahui  suatu  saham  apakah  layak  beli  pada  saat tertentu  atau tidak.  Teknik  tersebut adalah:
a. Analisis Fundamental
Analisis  Fundamental  memperhitungkan  beberapa  faktor  seperti  kinerja  perusahaan, analisis  persaingan  usaha,  analisis  industri,  analisis  ekonomi  dan  pasar  makro-mikro. Dengan  begitu,  dapat  diketahui  apakah  perusahaan  tersebut  masih  sehat  atau  tidak.
Analisis  fundamental digunakan untuk mengetahui  apakah saham tersebut overvalued atau undervalued .
b. Analisis Teknikal
Analisis  Teknikal  adalah  teknik  yang  menganalisa  fluktuasi  harga  saham  dalam rentang  waktu  tertentu.  Pada  dasarnya  analisis  teknikal  digunakan  untuk  menentukan apakah saham tersebut sudah overbought atau oversold .
Current Ratio
Menurut  Wira  (2019)  Current  Ratio  adalah  rasio yang  didapat  dari  membagi  asset  lancar dengan hutang lancar.

## 𝑪𝒖𝒓𝒓𝒆𝒏𝒕 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐 = Asset Lancar Kewajiban Lancar
Sumber: Husnan dan Pudjiastuti (2015:83)

## Debt to Equity Ratio
Menurut  Fahmi  (2017).  Maka,  semakin  rendah  rasio  ini  semakin  baik  karena  aman  bagi kreditor saat likuidiasi.

## 𝑫𝒆𝒃𝒕 𝑻𝒐 𝑬𝒒𝒖𝒊𝒕𝒚 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐  = Total Utang Total Modal Sendiri

## Sumber: Hanafi dan Halim (2016:121)

## Total Assets Turn Over
Kasmir (2019) menyatakan bahwa Total Assets Turnover merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur perputaran semua aktiva yang dimiliki perusahaan.
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕𝒔 𝑻𝒖𝒓𝒏 𝑶𝒗𝒆𝒓  = Penjualan

## Total Aktiva

## Sumber: Kasmir (2018:186)

## Return On Equity
Hanafi  (2017)  menyatakan  bahwa Return  On  Equity mengukur  kemampuan  perusahaan menghasilkan laba bersih
𝑹𝒆𝒕𝒖𝒓𝒏 𝑶𝒏 𝑬𝒒𝒖𝒊𝒕𝒚  = Laba Bersih setelahnbunga dan Pajak

## Jumlah Modal Sendiri
Sumber: Tandelilin  (2017:375)

## Kerangka Teoritis
Kerangka teoritis dapat  memudahkan pembaca untuk melihat tujuan penelitian  ini dilakukan.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  perusahaan  pertambangan  sub  sektor batu bara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2019. Variabel independen yang  digunakan  yaitu Current  Ratio,  Debt  to  Equity  Ratio,  Total  Assets  Turn  Over dan Return On Equity . Variabel dependen yang digunakan yaitu Harga Saham.

## H 1
Current Ratio
Debt to Equity Ratio
H 3

## H 4

## Gambar 1  Kerangka Teoritis

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  model  regresi  linier  berganda,  dimana  regresi merupakan  salah  satu teknik  dalam  ilmu  statistika  untuk  mengetahui  hubungan  antar  dua atau  lebih  variabel.  Model  regresi  linier  berganda  diasumsikan  terdapat  hubungan  linier antara  variabel  terikat  dengan  lebih  dari  satu  variabel  bebas.  Data  yang  sudah  diperoleh kemudian  diolah  menggunakan  program Statistical  Package  for  the  Social  Sciences (SPSS) versi 23 untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dalam penelitian dan data dianalisis menggunakan regresi linier berganda sebagai uji persyaratan. Penelitian ini menggunakan uji regresi linier berganda dengan model sebagai berikut:
Sumber: Sutapa (2018:15)
Keterangan:
HS = Harga Saham CR = Current Ratio
DER = Debt to Equity Ratio
TATO  = Total Assets Turn Over
ROE = Return On Equity
a = Constanta
β = Koefisien regresi
e
= Error
Pokok  penelitian  disebut  Variabel  Penelitian  (Arikunto  2011).  Penggunaan  Variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y) yang yang digunakan dalam penelitian ini

## 1. Variabel Bebas
Variabel terikat dapat dipengaruhi oleh variabel bebas (Arikunto, 2011) variabel bebas yang dipilih adalah:
a. (X1) sebagai Current Ratio (CR)
b. (X2) sebagai Debt to Equity Ratio (DER)
c. (X3) sebagai Total Assets Turn Over (TATO)
Total Assets Turn Over
Return On Equity Harga Saham
Harga Saham = a + β1 CR + β2 DER + β3 TATO + β4 ROE + e
d. (X4) sebagai Return on Equity (ROE)

## 2. Variabel Terikat
Menurut Suranto (2019) variabel terikat adalah variabel penelitian yang diukur untuk mengetahui  besarnya  efek  atau  pengaruh  lain.  Besarnya  pengaruh  diamati  dari  ada- tidaknya,  timbul-hilangnya,  membesar-mengecilnya  atau  berubahnya  variasi  yang tampak  sebagai  akibat  perubahan  pada  variabel  lain.  Dalam  penelitian  ini  variabel terikat  adalah  harga  saham.  Harga  saham  adalah  cerminan  dari  kinerja  perusahaan. Harga saham  yang digunakan  yaitu harga saham  penutupan. Harga saham penutupan adalah harga yang terakhir muncul pada sebuah saham sebelum bursa tutup

## Teknik Analisis Data
Pada  penelitian  ini  data  diolah  menggunakan  program Statistical  Package  for  the  Social Sciences (SPSS) versi 23 dan menggunakan metode regresi linier berganda melalui uji data dan  hipotesis.  Pengujian  data  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.

## Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan uji analisis regresi liner berganda terhadap hipotesis penelitian, terlebih dahulu perlu dilakukan uji asumsi klasik yang akan diolah terdiri dari
 Uji Normalitas
 Uji Multikolinearitas
 Uji Heterokedastisitas
 Uji Autokorelasi

## Uji Normalitas
Menurut  Ghozali  (2018)  uji  normalitas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  variabel pengganggu  atau  residual  berdistribusi  normal.  Dapat  diketahui  bahwa  uji  t  dan  f mengasumsikan  nilai  residual  mengikuti  distribusi  normal.  Jika  asumsi  tersebut terlewatkan maka model regresi dianggap tidak valid dengan jumlah sampel yang ada. Uji normalitas dapat dideteksi dengan dua cara analisis, yaitu:
- Analisis Grafik
Analisis  ini  menggunakan  metode  grafik  yaitu  dengan  melihat  penyebaran  data  pada sumbu  diagonal  dari  grafik  Normal P-Plot  of  Regression  Standardized  Residual . Dasar  pengambilan  keputusan  jika  titik-titik  menyebar  disekitar  garis  diagonal  dan mengikuti arah garis diagonal maka nilai residual tersebut berdistribusi normal.
- Analisis Statistik Analisis ini menggunakan metode uji Sample Kolmogorov-Smirnov , digunakan untuk mengetahui apakah sebaran data berdistribusi normal. Untuk mengetahui apakah data terdistribusi  normal  atau  tidak  yaitu  dengan  nilai  signifikan  >  0,05  maka  dapat dikatakan data berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Menurut  Ghozali  (2018)  uji  multikolinearitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model regresi  ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel  bebas.  Model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel  bebas.  Untuk  mendeteksi  apakah terdapat korelasi antara variabel bebas dapat dilihat dari dua hal, yaitu nilai Tolerance dan
Variance  Inflation  Factor (VIF).  Nilai  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  adanya multikolinearitas adalah Tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10.

## Uji Heterokedastisitas
Menurut  Ghozali  (2018)  uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang  baik  yaitu  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Uji  ini  dilakukan  dengan  cara  melihat grafik scatterplot dimana  Y=  SRESID  dan  X=ZPRED.  Dasar  analisisnya  adalah  sebagai berikut:
1. Jika  ada  pola  tertentu,  seperti  titik-titik  yang  ada  membentuk  pola  tertentu  yang beraturan  (bergelombang,  melebar  kemudian  menyempit)  maka  telah  terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika  tidak  ada  pola  yang  jelas,  serta titik-titik  menyebar  diatas  dan  dibawah  angka  0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode dengan periode  sebelumnya  (t-1).  Umumnya  terjadi  pada  data time  series .  Ada  beberapa  cara untuk  mendeteksi  gejala  autokorelasi  yaitu  uji  Durbin  Watson  (DW  Test),  uji  Langrage Multipier (LM Test), uji statistika Q dan Run Test.

## Analisis Koefisien Korelasi
Menurut  Ghozali  (2018)  analisis  korelasi  bertujuan  untuk  mengukur  kekuatan  hubungan linear antara dua variabel. Korelasi tidak  menunjukkan  hubungan  fungsional  atau dengan kata  lain  analisis  korelasi  tidak  membedakan  antara  variabel  dependen  dengan  variabel independen. Nilai koefisien korelasi berkisar antara 0 sampai 1 atau 0 sampai -1, jika nilai semakin dekat 1  atau -1 maka  hubungan semakin kuat, jika  mendekati 0  maka  hubungan semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah yaitu apabila X naik maka Y naik  dan  nilai  negatif  menunjukkan  hubungan  tidak  searah  yaitu  apabila  X  naik  maka  Y turun.
Kriteria kekuatan suatu hubungan antar dua variabel:
 0 = Tidak ada korelasi antar dua variabel
 0 - 0,25 = Korelasi sangat lemah
 0,25 - 0,50 = Korelasi cukup
 0,50 - 0,75 = Korelasi kuat
 0,75 - 0,99 = Korelasi sangat kuat
 1
= Korelasi Sempurna

## Analisis Koefisiesn Determinasi (R2)
Menurut  Ghozali  (2018)  koefisien  determinasi  (R 2 )  untuk  mengukur  seberapa  jauh kemampuan  model  dalam  menerangkan  variasi  variabel  dependen.  Nilai  koefisien determinasi  adalah  antara  nol  dan  satu.  Nilai  R 2 yang  kecil  berarti  kemampuan  variabel dependen  sangat  terbatas.  Nilai  yang  mendekati  satu  berarti  variabel  independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Untuk regresi dengan lebih dari dua variabel dependen dapat dilihat pada kolom Adjusted R 2 dalam output tabel Model Summary .
Untuk  memperoleh  gambaran  nilai  rata-rata  (Mean),  standar  deviasi,  maksimum  dan minimum maka digunakan statistik deskriptif merupakan gambaran sebuah infomasi yang lebih  jelas  dan  mudah  dipahami.  Statistik  deskriptif  berhubungan  dengan  pengumpulan data, serta penyajian peningkatan tersebut (Ghozali, 2013)

## - Uji Asumsi Klasik
Untuk  mengetahui  terjadinya  ketidak  sesuaian  yang  dilakukan  pasca  analisa  Regresi dan  Koefisien  Determinasi  maka  digunakan  pengujian  Asumsi  Klasik.  Uji  Asumsi Klasik terdiri dari:
- Uji Normalitas
Tujuan melakukan Uji normalitas adalah agar bisa mengetahui model regresi, variabel- variabel  bebas  dan  variabel  terikat  memiliki  pembagian  yang  normal  atau  mendekati normal (Ghozali, 2013). adalah :
1. Memenuhi  asumsi  normalitas  pada  model  regresi  maka  titik  harus  berserakan disekeliling arah garis diagonal.
2. Jika  data  tidak  berserakan  mengikuti  garis  diagonal  maka  model  regresi persyaratannya belum sesuai dengan asumsi normalitas.
Uji  kolmogorovsmirnov  digunakan  sebagai  Uji  normalitas  lainnya..  Menurut  Imam Ghozali  (2013)  Dengan  menbandingkan  Z  hitung  dengan  tabel-tabel  dengan  kriteria distribusi data dapat dilihat sebagai berikut:
a. Distribusi data normal, apabila nilai probalitas > tarif signifikansi 5% (0,05),.
b. Distribusi data tidak normal jika nilai probabilitas < tarif sinifikansi 5% (0,05).
- Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas dipakai untuk memastikan variabel bebas terjadi Multikolinieritas atau  tidak.  Teknik  korelasi  product  moment  dipakai  antar  variabel  akan  menjadi multikolinieritas,  jadi  nilai  interkorelasi  antar  variabel  bebas  lebih  dari  atau  sama dengan  0,800  ,  demikian  juga  sebaliknya.  Nilai  VIF  ( Varian  Inflation  Factor )  dan Tolerance pada  proses  regresi  biasa  adalah  merupakan  metode  lain  dari  uji multikolinieritas,  jika VIF dan Tolerance hampir  pada angka 1 atau besaran VIF tidak lebih dari angka 10 maka Multikolinieritas tidak terjadi mada model ini.
- Uji Heteroskedastisitas Untuk  mamastikan  terjadi  ketidaksesuaian variance dari  residual  suatu  penelitian  ke penelitian  yang  lain  dalam  model  regeresi  maka  digunakan  Uji  heteroskedastisitas (Ghozali, 2013). Uji Homoskedastisitas jika variabel dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Homoskedastisitas atau yang belum terjadi Heteroskedastisitas adalah Model regresi yang baik. Kesalahan yang  terjadi  pada  Heterokedastisitas  apabila  tidak  random  (Acak)  namun  banyaknya satu  atau  lebih  variabel  menunjukan  hubungan  yang  sistematis.  Dengan  menggunakan Uji  Glejser  maka  akan  dapat  terdeteksi  adanya  heterokedastisitas  dari  tingkat signifikasinya.  Batas  terjadi  heterokesdastisitas  adalah  5%  jika  signifikansi  diatas  5% (0,05)  maka  dapat  dikatakan  tidak  terjadi  gejala  heterokedastisitas  dan  akan  terjadi heterokedastisitas  jika  berada  di  bawah  5  %  (0.05).  Untuk  menentukan heterokesdastisitas  dapat  juga  menggunakan  Grafik  Scatterplot,  akan  terjadi heterokesdastisitas  pada  model  yang  digunakan  jika  titik-titik  yang  terjadi  tidak menyebar  dari  atas  atau  di  bawah  angka  0  pada  sumbu  Y  demikian  sebalik  jika menyebar secara acak dibawah 0 pada sumbu Y maka tidak terdapat heterokesdastisitas pada model yang dipakai.

## - Uji Autokorelasi
Suatu  model  regresi  linier  ada  korelasi  antara  kesalahan  pengguna  pada  periode  t dengan  kesalahan  pada  periode t-1  maka  digunakan  Uji  Autokorelasi  (Ghozali,  2013). Pengamatan  terus  menerus  berkaitan  satu  sama  lain  akan  muncul  Autokorelasi,  yang disebabkan oleh residual terikat dari pengamatan ke pengamatan  lainnya. Regresi yang bebas  dari  Autokorelasi  adalah  model  regresi  yang  baik.  Dengan  menggunakan Run Test penelitian  ini  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  autokorelasi  karena Run  Test adalah  merupakan  bagian  dari  statistik  non  parametrik  untuk  dimanfaatkan  sebagai testing apakah diantara residual masih ada keterkaitan yang tinggi. Residual dinyatakan tidak  memiliki  hubungan  korelasi  apabila  hasil  tes  menunjukan  tingkat  signifikansi lebih dari 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa residual adalah acak atau random (tidak terdapat autokorelasi) (Ghozali, 2013).
- Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  linier  berganda  berfokus  pada  satu  variabel  dependen  dihubungkan dengan  dua  atau  lebih  variabel  independen.  Persamaan  regresi  linier  berganda  adalah sebagai berikut:
Keterangan:
Y = Harga Saham a
= Konstanta β1, β2, β3, β4 = Koefisien regresi masing-masing variabel X 1 = Current Ratio X 2 = Debt to Equity Ratio X 3 = Total Assets Turn Over X 4 = Return On Equity e = Error
- Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  adalah  pengujian  terhadap  suatu  pernyataan  dengan    enggunakan metode  statistik  sehingga  hasil  pengujian  tersebut  dapat  dinyatakan  signifika  secara statistik.  Dengan  melakukan  pengujian  statistik  terhadap  hipitesis  dapat  memutuskan apakah  hitpotesis  dapat  diterima  atau  tidak.  Adapun  dalam  penelitian  ini  yang digunakan adalah :
 Uji Parsial (Uji t)
 Uji Kelayakan Model (Uji F)
- Uji Parsial (Uji t)
Menurut  Mulyono  (2018)  uji  t  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen  secara  parsial  berpengaruh  nyata  atau  tidak  terhadap  variabel  dependen. Menurut  Ghozali  (2018)  uji  statistika  t  pada  dasarnya  menujukkan  seberapa  jauh pengaruh variabel independen secara parsial dalam menerangkan variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan berdasarkan signifikansi sebagai berikut:
1. Jika signifikansi > 0,05 maka H0 diterima.
Y = a + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + e
2. Jika signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak.
Kriteria pengambilan keputusan berdasarkan t tabel:
1. Jika t tabel > t hitung maka H0 diterima.
2. Jika t tabel < t hitung maka H0 ditolak.
- Uji Kelayakan Model (Uji F)
Menurut  Mulyono  (2018)  uji  f  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen  secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen. Adapun  kriteria  pengambilan  keputusan  berdasarkan  signifikansi  adalah  sebagai berikut:
1. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka H0 diterima.
2. Jika nilai signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak. Kriteria pengambilan keputusan berdasarkan f tabel:
1. Jika nilai f tabel > f hitung maka H0 diterima.
2. Jika nilai f tabel < f hitung maka H0 ditolak.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  menggunkan  data  sekunder  berupa  laporan  keuangan  yang diperoleh dari website Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id . www.idnfinancials.com dan website resmi perusahaan pertambangan sub sektor batu bara periode  2015-2019.  Dari  25  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Pengujian  data  menggunakan  program Statistical  Package  for  the  Social  Sciance (SPPS) versi 23 dan menggunakan Mocrosoft exel 2007 untuk menghitung variabel. Penelitian ini menggunakan empat variabel  bebas  yaitu Current  Ratio (X 1 ), Debt to Equity Ratio (X 2 ), Total  Assets  Turn  Over (X 3 )  dan Return  On  Equity (X 4 )  serta  satu  variabel  terikat  yaitu Harga Saham (Y).

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas dan uji autokorelasi. Uji asumsi klasik diperlukan untuk mengetahui apakah hasil regresi yang dilakukan  benar-benar  bebas  dari  gejala  heterokedastisitas,  gejala  multikolinearitas  dan gejala autokorelasi.

## Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji dan mengetahui data digunakan dalam penelitian ini  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Data  yang  berdistribusi  normal  dapat  dilihat  melalui probability plot dengan melihat penyebaran titik-titik pada sumbu diagonal grafik.
Berdasarkan hasil output uji normalitas tampilan histogram dapat diketahui bahwa sebaran data  merupakan  pola  distribusi  mendekati  normal,  karena  pola  kurva  distribusi  tidak miring kekiri dan kekanan sehingga dapat dikatakan kurva tersebut berbentuk lonceng dan berdistribusi normal.
Gambar 3 Normal P-P Plot
Sumber: Hasil output SPSS 23 metode stepwise
Berdasarkan  hasil output uji  normalitas  dengan  normal  P-P  Plot  dapat  diketahui  bahwa titik-titik  menyebar  disekitar  garis  diagonal  dan  mengikuti  garis  diagonal.  Dari  hasil tersebut menunjukan  bahwa pola  berdistribusi  normal,  maka  model regresi  memenuhi uji normalitas.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi  ditemukan  adanya korelasi  antar  variabel  bebas.  Untuk  mendeteksi  apakah  terdapat  korelasi  antara  variabel bebas. Untuk mendeteksi apakah terdapat korelasi antara variabel bebas dapat dilihat dari dua hal, yaitu nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF)
Tabel 1
Uji Multikolinearitas
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
Berdasarkan  hasil  output  uji  multikolinearitas  hasil  pengolahan  data  diperoleh  nilai Variance Inflation Factor (VIF) variabel Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Assets Turn  Over dan Return  On  Equity  Ratio lebih  dari  0,1.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa antar variabel tidak terjadi multikolineritas.
Coefficients a Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) LN_X1_CR LN_X2_DER LN_X3_TATO LN_X4_ROE .656 .932 1.000 .919 1.524 1.073 1.000 1.089

## Uji Heterokedasitisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik yaitu tidak terjadi heterokedastisitas.  Hasil  uji  heterkedastisitas  ini  dapat  dilihat  melalui  scatterplot  sebagai berikut:

## Gambar 4 Scatterplot
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepswise
Berdasarkan  hasil output uji  heterokedastisitas  terlihat  bahwa  titik-titik  menyebar  diatas dan dibawah dan sekitar angka 0. Tetapi terdapat titik-titik mengumpul dibawah sehingga dapat  diartikan  terjadi  heterokedastisitas.  Uji  heterokedastisitas  terdapa  beberapa  metode yaitu Scatterplot, Uji Glejser, Uji Spearman Rho. Hasil uji Sperman Rho sebagai berikut:
Tabel 2

## Uji Spearman Rho

## Correlations
LN_X1_ CR LN_X2_ DER LN_X3_ TATO LN_X4_ ROE ABS_ RES
Spearman's
rho LN_X1_ CR Correlation Coefficient 1.000 -.490 ** .347 ** -.334 ** -.064 Sig. (2-tailed) . .000 .000 .001 .518 N 105 105 105 105 105
LN_X2_
DER Correlation Coefficient -.490 ** 1.000 -.363 ** .259 ** .060 Sig. (2-tailed) .000 . .000 .008 .542 N 105 105 105 105 105
LN_X3_
TATO Correlation Coefficient .347 ** -.363 ** 1.000 -.244 * -.131 Sig. (2-tailed) .000 .000 . .012 .183 N 105 105 105 105 105
LN_X4_ ROE Correlation Coefficient -.334 ** .259 ** -.244 * 1.000 .067 Sig. (2-tailed) .001 .008 .012 . .494 N 105 105 105 105 105 ABS_R ES Correlation Coefficient -.064 .060 -.131 .067 1.000 Sig. (2-tailed) .518 .542 .183 .494 . N 105 105 105 105 105
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
Dasar  pengambilan  keputusan  uji  Spearman  Rho  dilihat  pada  nilai  sig.(2-tailed)  Current Ratio (X 1 ), Debt to Equity Ratio (X 2 ), Total Assets Turn Over (X 3 ) dan Return On Equity (X 4 )  dengan  ABS_RES.  Apabila  nilai  sig.  (2-tailed)  >  0,05,  maka  tidak  terjadi heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil output pengolahan data diperoleh nilai sig. (2-tailed) pada Current  Ratio (X 1 )  sebesar  0,518, Debt  to  Equity  Ratio (X 2 )  sebesar  0,542, Total Assets Turn Over (X 3 ) sebesar 0,183 dan Return On Equity (X 4 ) sebesar 0,494  lebih dari 0,05. Hal tersebut dapat diartikan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  melihat  apakah  terjadi  korelasi  antara  suatu  periode dengan periode sebelumnya (t-1) karena model regresi yang baik adalah regresi bebas dari autokorelasi. Hasil uji autokorelasi sebagai berikut:

## Tabel 3 Uji Autokorelasi
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
Berdasarkan hasil output uji autokorelasi diperoleh nilai DW sebesar 1,962 dengan jumlah  sampel  (n)  sebanyak  105  dan  jumlah  variabel  bebas  (k)  sebanyak  4,  maka  dapat diketahui  bahwa  dL=1,6038  dan  dU=1,7617.  Data  penelitian  dapat  digambarkan  sebagai berikut:

## Gambar  5  Durbin Watson
Sumber: hasil pengolahan sendiri Berdasarkan  gambar  4.4  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Durbin  Watson  (DW)  sebesar  1,962 sehingga  dU<DW<4-dU=1,7617<1,962<2,2383  maka  hal  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi.

## Analisis Koefisien Korelasi
Untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  liniear  antara  dua  variabel.  Nilai  koefisien  korealsi berkisar  antara  0  sampai  1  atau  0  sampai  -1  maka  hubungan  semakin  kuat.  Apabila mendekati 0 maka hubungan semakin lemah
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .393 a .154 .146 1.44824 1.962
Tabel 4

## Koefisien Korelasi
Correlations LN_Y_HARGA SAHAM LN_X1_ CR LN_X2_ DER LN_X3_ TATO LN_X4_ ROE
Pearson
Correlation LN_Y_HARGA SAHAM 1.000 .369 -.180 .393 -.172 LN_X1_CR .369 1.000 -.517 .586 -.316 LN_X2_DER -.180 -.517 1.000 -.261 .271 LN_X3_TATO .393 .586 -.261 1.000 -.285 LN_X4_ROE -.172 -.316 .271 -.285 1.000 Sig. (1-tailed)  LN_Y_HARGA SAHAM . .000 .033 .000 .039 LN_X1_CR .000 . .000 .000 .001 LN_X2_DER .033 .000 . .004 .003 LN_X3_TATO .000 .000 .004 . .002 LN_X4_ROE .039 .001 .003 .002 . N LN_Y_HARGA SAHAM 105 105 105 105 105 LN_X1_CR 105 105 105 105 105 LN_X2_DER 105 105 105 105 105 LN_X3_TATO 105 105 105 105 105 LN_X4_ROE 105 105 105 105 105 Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
Berdasarkan hasil output uji korelasi dapat disimpulkan bahwa : 1. Korelasi antara Current  Ratio dengan Hasil Saham adalah 0,369  yang artinya Current Ratio mempunyai korelasi cukup dan memiliki arah positif dengan harga saham. Hal ini menunjukan  bahwa  hubungan  keduanya  searah,  yang  artinya  jika Current  Ratio meningkat maka  harga saham akan  mengalami peningkatan. Pada kolom Sig.(1-tailed) tingkat signifikansi sebesar 0,000<0,05 yang artinya terdapat hubungan yang signifikan antara Current Ratio dengan harga saham.
2. Korelasi antara Debt  to  Equity Ratio dengan Harga Saham adalah  -0,180  yang artinya Debt to Equity Ratio memiliki korelasi sangat lemah dan memiliki  arah negatif dengan harga saham. Hal ini menunjukan bahwa hubungan keduanya tidak searah, yang artinya jika Debt  to  Equity  Ratio meningkat  maka  harga  saham  mengalami  penurunan  .  Pada kolom  Sig.  (1-tailed)  tingkat  signifikan  sebesar  0,033<0,05  yang  artinya  terdaat hubungan yang signifikan antara Debt to Equity dengan harga saham
3. Korelasi antara Total Assets Turn Over dengan Harga Saham adalah 0,393 yang artinya Total  Assets  Turn  Over mempunyai  korelasi  cukup  dan  memiliki  arah  positif  dengan harga saham. Hal ini menunjukkan bahwa hubungan keduanya searah, yang artinya jika Total  Assets  Turn  Over meningkat  maka  harga  saham  akan  mengalami  peningkatan. Pada kolom Sig. (1-tailed) tingkat signifikan sebesar 0,000<0,05 yang artinya terdapat hubungan yang signifikan antara Total Assets Turn Over dengan harga saham.
4. Korelasi  antara Return  On  Equity dengan  Harga  Saham  adalah  -0,172  yang  artinya Return On Equity mempunyai korelasi sangat lemah dan memiliki arah negatif dengan harga  saham.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hubungan  keduanya  tidak  searah,  yang artinya  jika Return  On  Equity meningkat  maka  harga  saham  mengalami  penurunan. Pada kolom Sig. (1-tailed) tingkat signifikan sebesar 0,039<0,05 yang artinya terdapat hubungan yang signifikan antara Return On Equity dengan harga saham.

## 1.3.3 Analisis Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  (R 2 )  untuk  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  variabel independent  dalam  menerangkan  variabel  dependent.  Koefisien  determinasi  (R2)  dapat dilihat pada kolom Adjusted R2 dalam output tabel Model Summary sebagai berikut:

## Tabel 5
Koefisien Determinasi
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
Berdasarkan hasil output pada tabel Model Summary dapat diketahui pada kolom Adjusted R  Square sebesar  0,146  atau  14,6%  yang  artinya Total  Assets  Turn  Over mampu mempengaruhi  harga saham sebesar 14,6%, sisanya 85,4% dipengaruhi oleh variabel  lain di luar penelitian ini.

## Analisis Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda bertujuan untuk mengetahui arah hubungan satu variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas, apakah variabel bebas berhubungan positif atau negatif. Serta memprediksi nilai variabel terikat apabila variabel bebas mengalami kenaikan atau penurunan.
Tabel 6 Regresi Linear Berganda
Sumbe r:  hasil output
SPSS
23
metode stepwis
e
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .393 a .154 .146 1.44824 1.962 a. Predictors: (Constant), LN_X3_TATO b. Dependent Variable: LN_Y_HARGASAHAM Coefficients a
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig. Collinearity
Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1  (Constant) 7.207 .162 44.545 .000 LN_X3_T ATO .492 .114 .393 4.333 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: LN_Y_HARGASAHAM
Berdasarkan hasil output pada tabel Coefficients terlihat bahwa koefisien regresi antara harga saham diperbaharui variabel Total Asset Turn Over, maka dapat diketahui persamaan regresi sebagai berikut:
Keterangan:
LN_Y_HARGASAHAM = Harga Saham

## LN_X3_TATO
= Total Assets Turn Over
Persamaan regresi di atas dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Konstanta  sebesar  7,207  yang  artinya  jika Total  Assets  Turn  Over nilainya  0,  maka harga saham sebesar 7,207.
2. Koefisien regresi Total Assets Turn Over sebesar 0,492 yang artinya jika Total Assets Turn  Over mengalami  kenaikan  1  persen,  maka  harga  saham  akan  mengalami peningkatan  sebesar  0,492  persen  menunjukkan  bahwa  perusahaan  mampu menggunakan  aktiva  secara  efisien  sehingga  menghasilkan  penjualan  yang  baik.  Hal tersebut  akan  menarik  perhatian  investor  dan  akan  mempengaruhi  harga  saham perusahaan.

## Uji Hipotesis

## Uji Parsial (Uji t)
Uji parsial (Uji t) digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara parsial berpengaruh atau tidak terhadap variabel terikat. Kriteria pengambilan keputusan signifikasi.
 Jika signifikansi > 0,05 maka H0 diterima.
 Jika signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak.
Kriteria pengambilan keputusan berdasarkan t tabel:
 Jika t tabel > t hitung maka H0 diterima.
 Jika t tabel < t hitung maka H0 ditolak.

## Tabel 7 Uji Parsial (Uji t)
Coefficients a
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity
Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1  (Constant) 7.207 .162 44.545 .000 LN_X3_T ATO .492 .114 .393 4.333 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: LN_Y_HARGASAHAM
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
LN_Y_HARGASAHAM = 7,207 + 0,492 LN_X3_TATO
Berdasarkan  hasil output uji  parsial  pada  tabel Coefficients dapat  dilihat  sebagai berikut:
1. Hipotesis Total Assets Turn Over (X 3 ) H0: Total Assets Turn Over tidak berpengaruh terhadap Harga Saham. H3: Total Assets Turn Over berpengaruh terhadap Harga Saham.
Berdasarkan  tabel  4.16  dapat  diketahui  nilai  t  tabel  1,983  <  4,333 t  hitung  dan  pada kolom     Sig. sebesar 0,000 < 0,05 yang artinya Total Assets Turn Over berpengaruh positif dan signifikan terhadap Harga Saham sehingga H0 ditolak dan H3 diterima. Tabel 8 Variabel yang Dikeluarkan
Excluded Variables a Model Beta In t Sig. Partial
Correlation Collinearity Statistics Tolerance VIF
Minimum
Tolerance
1 LN_X1_ CR .211 b 1.909 .059 .186 .656 1.524 .656 LN_X2_ DER -.083 b -.886 .378 -.087 .932 1.073 .932 LN_X4_ ROE -.066 b -.691 .491 -.068 .919 1.089 .919
a. Dependent Variable: LN_Y_HARGASAHAM
b. Predictors in the Model: (Constant), LN_X3_TATO
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
2. Hipotesis Current Ratio (X 1 ) H0: Current Ratio tidak berpengaruh terhadap Harga Saham.
H1: Current Ratio berpengaruh terhadap Harga Saham.
Berdasarkan tabel 4.17 dapat diketahui  nilai t tabel 1,983 >1,909 t hitung dan pada kolom Sig. sebesar 0,059 > 0,05 yang artinya Current  Ratio tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Harga Saham sehingga H0 diterima dan H1 ditolak.
3. Hipotesis Debt to Equity Ratio (X 2 ) H0: Debt to Equity Ratio tidak berpengaruh terhadap Harga Saham.
H2: Debt to Equity Ratio berpengaruh terhadap Harga Saham.
Berdasarkan tabel 4.17 dapat diketahui nilai t tabel 1,983 > -0,886 t hitung dan pada kolom Sig. sebesar 0,378 > 0,05 yang artinya Debt to Equity Ratio tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Harga Saham sehingga H0 diterima dan H2 ditolak.
4. Hipotesis Return On Equity (X 4 ) H0: Return On Equity tidak berpengaruh terhadap Harga Saham. H4: Return On Equity berpengaruh terhadap Harga Saham.
Berdasarkan tabel 4.17 dapat diketahui nilai t tabel 1,983 > -0,691 t hitung dan pada kolom  Sig.  sebesar  0,491  >  0,05  yang  artinya Return  On  Equity tidak  berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Harga Saham sehingga H0 diterima dan H4 ditolak.

## Uji Kelayakan Modle (Uji F)
Uji  simultan  (Uji  F)  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  bebas  secara  simultan memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Kriteria pengambilan keputusan signifikansi:
 Jika signifikansi > 0,05 maka H0 diterima.
 Jika signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak.
Kriteria pengambilan keputusan berdasarkan f tabel:
 Jika f tabel > f hitung maka H0 diterima.
 Jika f tabel < f hitung maka H0 ditolak.

## Tabel 9 Uji Kelayakan Model (Uji F)
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 39.387 1 39.387 18.779 .000 b Residual 216.032 103 2.097 Total 255.420 104 a. Dependent Variable: LN_Y_HARGASAHAM b. Predictors: (Constant), LN_X3_TATO
Sumber: hasil output SPSS 23 metode stepwise
Berdasarkan  hasil output pada  tabel  Anova  dapat  dilihat  pada  kolom  Sig.  sebesar 0,000<0,05 yang artinya metode regresi layak digunakan dalam penelitian.

## Rangkuman Hipotesis
Interpretasi hasil penelitian berikut adalah merupakan rangkuman hipotesis penelitian yang menunjukkan  variabel  bebas  yang  dapat  mempengaruhi  secara  signifikan  dan  tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel terikat variabel terikat :
Tabel 10
Rangkuman Hipotesis Variabel Independen (X) Berpengaruh Tidak Berpengaruh Variabel Dependen (Y) Current Ratio (X1) √ Harga Saham Debt ti Equity (X2) √ Harga Saham Total Asset Turn Over ( X3) √ Harga Saham Return On Equity (X4) √ Harga Saham

## KESIMPULAN
Penelitian  ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh Current  Ratio, Debt to Equity Ratio, Total  Assets  Turn  Over dan Return  On  Equity terhadap  harga  saham  pada  perusahaan pertambangan sub  sektor batu bara  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015- 2019, berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Current  Ratio tidak  berpengaruh  terhadap  Harga  saham  pada  perusahaan pertambangan  sub  sektor  batu  bara  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015-2019
2. Debt  to  Equity tidak  berpengaruh  terhadap  Harga  Saham  pada  perusahaan pertambangan  sub  sektor  batu  bara  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015-2019
3. Total  Assets  Turn  Over berpengaruh  signifikan  terhadap  Harga  Saham  pada perusahaan pertambangan sub sektor batu bara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2019
4. Return  On  Equity tidak  berpengaruh  terhadap  Harga  Saham  pada  perusahaan pertambangan  sub  sektor  batu  bara  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015-2019

## REFERENSI
Fahmi, I. 2017. Analisis Laporan Keuangan . Bandung: Alfabeta.
Ghozali,  I.  2018. Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  IBM  SPSS  25  Edisi  9 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hanafi, M. M. 2017. Manajemen Keuangan . Yogyakarta: BPFE-YOGYAKARTA.
Hanafi,  M.  M.  dan  Abdul  Halim.  2016. Analisis  Laporan  Keuangan  Edisi  Kelima . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Husnan,  S.  dan  E.  Pudjiastuti.  2015. Dasar-Dasar  Manajemen  Keuangan  Edisi  Ketujuh . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Kasmir. 2018. Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Kasmir.  2019. Pengantar  Manajemen  Keuangan  Edisi  Kedua .  Jakarta:  Prenadamedia Group.
Mulyono.  2018. Berprestasi  Melalui  JFP  Ayo  Kumpulkan  Angka  Kreditmu .  Yogyakarta: DEEPUBLISH.
Sugiyono. 2017. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Suranto.  2019. Metodologi  Penelitian  dalam  Pendidikan  dengan  Program  SPSS . Tangerang: LOKA AKSARA. Diakses dari iPusnas.
Tandelilin,  E.  2017 Pasar  Modal  Manajemen  Portofolio  &  Investasi .  Yogyakarta:  PT KANISIUS.
Wira, D. 2019. Analisis Fundamental Saham Edisi Ketiga . Bogor: Exceed.
Jakarta  &  Indonesia  Stock  Exchange  |  Indonesia  Finance  Market.  IDN  Financials. www.idnfinancials.com (Diakses 5 September 2020).
www.idx.co.id ),
www.idnfinancials.com