Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan                                                                         p-ISSN 2548 – 298X Akreditasi No. 32a/E/KPT/2017                                                                                          e-ISSN 2548 – 5024 DOI: 10.24034/j25485024.y2019.v3.i1.4117

## PERAN EKSISTENSI SAHAM DI LQ45 PADA KINERJA PROFITABILITAS PERUSAHAAN
Herman Karamoy karamoy_herman@yahoo.com Hizkia H. D. Tasik Universitas Sam Ratulangi

## ABSTRACT
Many companies in Indonesia compete to improve the financial performance to be listed in LQ45 index.  LQ45 index is the house of 45 stocks with high liquidity, big market capitalization and good financial performance. This paper  aims  to  investigate  whether  the  existence  status  of  stocks  in  LQ45  index  in  the  past  affects the  current profitability performance of the companies. This study relies on semesterly data from 19 companies dated from 2012 to 2015. The companies chosen have experienced to be listed in LQ45 at least once. ANTM stock is the only stock that has experienced both entering and exiting the LQ45, while the rest have only experienced either entering or exiting the LQ45. The movement of the stock occurs every six months based on an evaluation of Indonesian Stock Exchange. Using panel data regression model of Net Profit Margin (NPM), the findings suggests that the existence of stocks in LQ45 index in previous period significantly affect the NPM. The results are robust and consistent across specifications either using fixed effect or random effect approaches. The magnitude ranges from 22,77 to 26,87 percentage points.
Key words: existence status; profitability; NPM; LQ45 index

## ABSTRAK
Banyak  perusahaan  di  Indonesia  berkompetisi  untuk  memperbaiki  kinerja  keuangan  untuk  bisa terdaftar  di  indeks  LQ45.  Indeks  LQ45  adalah  rumah  bagi  45  saham  dengan  likuiditas  yang  tinggi, kapitalisasi  pasar  yang  besar  serta  kinerja  keuangan  yang  baik.  Studi  ini  bertujuan  untuk menginvestigasi  apakah  eksistensi  saham  di  LQ45  di  masa  lampau  mempengaruhi  profitabillitas perusahaan  saat  ini.  Penelitian  ini  menggunakan  data  semesteran  dari  19  perusahaan  yang  ada  di indeks LQ45 dari tahun 2012 sampai 2015. Ke-19 Perusahaan yang terpilih telah terdaftar dalam indeks LQ45 setidaknya satu kali. Saham ANTM adalah satu-satunya saham yang tercatat masuk dan keluar dalam indeks LQ45, berbeda dengan saham lainnya yang hanya tercatat masuk atau keluar dari indeks LQ45. Pergerakan dari saham  terjadi setiap enam bulan sekali berdasarkan hasil evaluasi dari Bursa Efek  Indonesia.  Dengan  menggunakan  model  regresi  data  panel,  hasil  penelitian  ini  menyarankan bahwa  eksistensi  di  indeks  LQ45  mempengaruhi Net  Profit  Margin (NPM)  dengan  besaran  dampak berkisar 22,77 sampai 26,78 poin. Hasil ini robust dan konsisten di semua spesifikasi yang digunakan.
Kata kunci: status eksistensi; profitabilitas; NPM; indeks LQ45

## PENDAHULUAN
Dengan  berkembangnya  ekonomi  dan perdagangan,  masyarakat  memiliki  makin banyak pilihan untuk mengalokasikan dana- nya  baik  investasi  fisik  maupun  digital. Investasi fisik dapat berupa tanah, properti, tabungan,  valuta  asing  atau  saham  yang
dapat  dijadikan  pilihan  yang  dapat  di- pertimbangkan.  Investasi  digital  dapat  be- rupa crypto  currency,  mobile  application, dan sebagainya.  Pemilihan  saham  untuk  inves- tasi  dibutuhkan  pengetahuan  yang  cukup atas kinerja perusahaan maupun perkemba- ngan  saham  di  pasar.  Investasi  merupakan
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 73
penempatan  sejumlah  dana  pada  saat  ini dengan harapan akan ada imbalan di masa mendatang.  Imbalan  yang  ada  pada  era digital ini sudah semakin bervariasi dengan rate of return yang juga makin bervariasi. Jika tanah hanya memberikan imbalan yang kecil tapi  stabil,  saham  dapat  memiliki  imbalan yang  sangat  besar  namun  tidak  stabil  se- hingga  dibutuhkan  kemampuan  untuk dapat  membaca  perkembangan  harga  dari saham  tersebut.  Harga  saham  merupakan salah  satu  penentu  pemilihan  saham  yang akan  dibeli  masyarakat.  Namun,  status saham  di  bursa  saham,  sebagai  contoh,  di indeks  LQ45  juga  dapat  mempengaruhi keputusan  calon  investor  untuk  membeli saham  tersebut.  Hal  ini  disebabkan  oleh keyakinan masyarakat terhadap saham yang ada  di  LQ45  di  mana  saham-saham  ini memiliki kekuatan finansial yang lebih baik dari  saham-saham  yang  ada  di  luar  LQ45. Saham  terindeks  LQ45  biasanya  disebut saham blue-chips .  Keyakinan  ini  tidak  lepas dari  persepsi  risiko  yang  dimiliki  oleh masyarakat  di  mana  saham  yang  ada  di LQ45  memiliki  risiko  yang  lebih  kecil dibanding  dengan  saham  yang  ada  di  luar LQ45.
Indeks  LQ45  merupakan  indeks  atas kumpulan  saham  dengan  tingkat  likuiditas yang baik dan dapat menjadi acuan baik bagi investor,  pedagang,  broker,  maupun  analis saham untuk melihat perkembangan saham dan pasar. Indeks LQ45 dapat menjadi proxi bagi  IHSG  karena  korelasi  indeks  LQ45 dengan  IHSG  sangat  tinggi,  yaitu  99,99 persen. Indeks LQ45 sangat mempengaruhi IHSG  karena  saham  yang  tercatat  pada indeks LQ45 merupakan saham dengan nilai kapitalisasi pasar yang besar, sehingga per- gerakannya  dapat  mempengaruhi  pergera- kan  IHSG.  Sebagian  masyarakat  akan merasa  lebih  tenang  dengan  menginves- tasikan dananya di saham yang terdapat di LQ45 dibanding dengan saham yang berada di luar LQ45. Pemilihan saham tersebut akan mendorong  peningkatan  volume  perdaga- ngan lalu meningkatkan harga saham yang selanjutnya meningkatkan kapitalisasi pasar.
Eksistensi saham di LQ45 sangat dipengaru- hi  oleh  faktor  eksternal  dan  internal (Prasetya  dan  Tasik  (2017).  Penelitian  ter- dahulu menemukan hubungan antara faktor eksternal dengan indikator keuangan saham. Tandelilin  (2010)  menemukan  bahwa  suku bunga dan harga saham memiliki hubungan negatif.  Suku  bunga  yang  tinggi  dapat mempengaruhi  nilai  sekarang  atau present value dari aliran kas perusahaan. Hal ini akan membuat pilihan investasi yang lain menjadi tidak menarik lagi. Di lain pihak, suku bunga yang  tinggi  juga  akan  meningkatkan  biaya modal  perusahaan.  Selain  suku  bunga, inflasi juga merupakan faktor eksternal yang dapat mempengaruhi harga saham. Tingkat inflasi  yang  tinggi  biasanya  dikaitkan  de ngan kondisi ekonomi yang terlalu panas di- mana  permintaan  atas  produk  melebihi penawaran  yang  ada.  Hal  ini  akan  me- nyebabkan penurunan daya beli masyarakat. Prasetya dan Tasik (2017) menemukan bah- wa faktor eksternal seperti Produk Domestik Bruto (PDB) tidak mempengaruhi keberada- an  saham  untuk  masuk  di  LQ45.  Faktor internal seperti kapitalisasi pasar dan Return On Asset (ROA) juga tidak mempengaruhi- nya. Volume perdagangan merupakan satu- satunya faktor internal yang mempengaruhi masuk tidaknya suatu saham di LQ45. Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  menetapkan  kriteria- kriteria  saham  untuk  dapat  masuk  dalam indeks LQ45, yaitu masuk dalam peringkat 60  besar  dalam  12  bulan  terakhir,  dengan melihat  nilai  transaksi  atau  volume  per- dagangan;  memiliki  ranking  terbesar  ber- dasarkan rata–rata kapitalisasi pasar selama 12 bulan terakhir; dan telah terdaftar di BEI minimal 3 bulan terakhir.
Jika  suatu  saham  terdaftar  pada  LQ45, sangat diharapkan bahwa kinerja keuangan dari  perusahaan  menjadi  lebih  baik,  pro- duktif  dan profitable .  Sayangnya,  menurut pengetahuan  kami,  belum  ada  studi  yang mencoba  melihat  hubungan  antara  status eksistensi  saham di  LQ45 dengan  indikator profitabilitas perusahaan. Studi ini mencoba menginvestigasi  hubungan  dari  kedua variabel  ini  dengan  mengontrol  beberapa
74 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
indikator  keuangan  yang  ada.  Diharapkan studi  ini  dapat  membantu dalam  formulasi kebijakan  apakah  perlu  ada  keseragaman regulasi  bagi  perusahaan  dengan  saham yang terdaftar pada LQ45 dengan perusaha- an  yang  sahamnya  tidak  terdaftar,  khusus- nya terkait dengan usaha menjaga kestabilan kinerja keuangan perusahaan.

## TINJAUAN TEORETIS
Dalam  melakukan  investasi,  suatu portfolio yang  baik  sangat  diperlukan  sebab dalam  pengambilan  keputusan  mengenai portfolio apa  yang  akan  dipilih  membutuh- kan  informasi  pendukung  yang  baik  pula, misalnya tingkat imbalan dan risiko (contoh- nya,  standar  deviasi).  Tanpa  memper- timbangkan  risiko  yang  ada,  maka  ke- putusan yang diambil dapat memiliki risiko yang  tinggi  (Suryani  dan  Herianti,  2015). Berbagai  tes  dibutuhkan  untuk  melihat apakah portfolio yang  diambil  memiliki kinerja yang  baik.  Selain  mengukur  tingkat imbalannya, risiko juga perlu diukur dengan baik (Jogiyanto, 2010). Pilihan investasi saat ini  sudah  menjadi  semakin  majemuk.  Ber- bagai  penulis  mencoba  mengembangkan berbagai metode dalam melakukan investasi yang  menguntungkan,  mulai  dari  investasi properti atau real estate (Waller dan Wright, 2019),  investasi  crypto  currency  (Danial, 2019),  investasi  saham  (Malkiel,  2019),  dan sebagainya. Dalam investasi saham, masya- rakat  ditawarkan  dengan  berbagai  pilihan mulai  dari  pilihan  pasar  sekunder  hingga pilihan  saham  berdasarkan  berbagai  per- timbangan  dan  fitur  yang  ditawarkan  oleh pasr  sekunder.  Sebagai  contoh  masyarakat Indonesia  dapat  memilih  saham  di  pasar sekunder  seperti  ke National  Association  of Securities  Dealers  Automated  Quotations (Nasdaq) di Amerika Serikat.
Chung et al. (1996) mengemukakan bah- wa pasar sekunder ada untuk perdagangan berbagai  sekuritas.  Masing-masing  pasar sekunder memiliki fitur  yang membedakan pasar  satu  dengan  lainnya. New  York  Stock Exchange (NYSE)  dan American  Stock  Ex- change (AMEX) adalah dua pasar yang juga
berada  di  Amerika  Serikat  yang  memiliki marketplace fisik  untuk  perdagangan  seku- ritas.  Keduanya  memiliki limit  orders yang membuat  anggota  pasar  yang  lain  me- ninggalkan  mereka  dan  bertindak  sebagai dealer di saham-saham tertentu.
Di  lain  pihak,  Kandel  dan  Marx  (1997) menjelaskan bahwa pasar Nasdaq memiliki fitur  institusional  yang  membuatnya  ber- beda dari pasar lainnya termasuk Bursa Efek Indonesia  (BEI).  Salah  satu  yang  mem- bedakan  adalah  adanya minimum  tick  size yang  tetap  yang  relatif  lebih  besar  di- bandingkan dengan harga relevannya, tidak memiliki limit orders yang mengikat, adanya metode alternatif yang dapat menarik order flow , serta adanya batasan pada sebaran. Hal yang  paling  membedakan  dengan  NYSE adalah  NYSE  memiliki limit  orders yang mengikat. Demsetz (1997) juga mengangkat isu  ini  di  mana limit  orders ini  merupakan fitur  NYSE  dan  dimasukkan  dalam  kuota untuk menentukan bid terbaik yang tersedia serta  kuota ask .  Sedangkan  pasar  Nasdaq, limit order dikelola secara terpisah oleh dealer dan  adalah  bagian  terpisah  dari  peng- kuotaan pasar oleh dealer yang lain. Schwert (1997)  menambahkan  bahwa  nilai  kuota yang  ditampilkan  harus  mencerminkan  ke- mampuan dealer untuk  membeli  atau  men- jual pada kuota yang ditampilkan, sehingga mereka  harus  menutupi  biaya  pembuatan pasar.
Goff (1994) berargumen bahwa, berbeda dengan data NYSE dan AMEX, data Nasdaq memungkinkan  untuk  dilakukan  pemerik- saan  hubungan  antara  anomali.  Yaitu dengan  cara  memeriksa  perusahaan  yang jauh  lebih  kecil  dari  yang  diperiksa  dalam penelitian  sebelumnya.  Selain  itu,  karakter- istik  dari  perusahaan  kecil  di  NYSE  dan AMEX berbeda dari karakteristik perusaha- an  kecil  di  Nasdaq.  Perusahaan  kecil  di NYSE  dan  AMEX  sering  berukuran  kecil karena kinerja masa lalu yang buruk semen- tara banyak perusahaan kecil di Nasdaq itu kecil karena kriteria inklusi minimal Nasdaq dibandingkan  dengan  NYSE  dan  AMEX. Selain  itu,  terdapat  juga  perbedaan  dalam
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 75
struktur mikro dari pasar NYSE dan AMEX dan  struktur  mikro  dari  pasar  Nasdaq. Perusahaan NYSE dan AMEX diperdagang- kan melalui sistem di mana seorang spesialis tunggal membuat pasar dalam suatu saham. Sedangkan  perusahaan  Nasdaq  diper- dagangkan  melalui  sistem  yang  memung- kinkan  banyak  pembuat  pasar.  Perbedaan ini    menunjukkan  bahwa  hubungan  antara anomali mungkin berbeda antara perusaha- an  Nasdaq  dan  perusahaan  NYSE  atau AMEX.  Jika  hubungan  berbeda,  perbedaan ini  dapat  memberikan  informasi  tambahan untuk  digunakan  dalam  mencari  penyebab anomali. Goff menemukan bahwa hubungan antara  anomali  tidak  sama  untuk  per- usahaan  Nasdaq  seperti  untuk  perusahaan NYSE dan AMEX. Dengan demikian, temu- an  dan  kesimpulan  studi  yang  didasarkan pada data NYSE dan AMEX mungkin tidak berlaku untuk perusahaan Nasdaq, sehingga pemilihan  antara  satu  pasar  sekunder  de- ngan  pasar  sekunder  lainnya  harus  diper- timbangkan  berdasarkan  fitur  yang  ada pada pasar itu.
Chung  dan  Hradzdil  (2010)  juga  me- nambahkan  beberapa  poin  dalam  mem- bedakan  NYSE,  AMEX  dan  Nasdaq  dalam terkait  isu  likuiditas.  Perbedaan  yang  men- colok  lainnya  adalah  aturan  perdagangan dan mekanisme penetapan harga pembuka- an  yang  berperan  dalam  sejauh  mana likuiditas  terkait  dengan  efisiensi  pasar.  Di satu  sisi,  NYSE  dan  AMEX  didorong  oleh pesanan pasar lelang (dengan dealer mono- polistik dan spesialis), Nasdaq adalah pasar multi-dealer  yang  lebih  kompetitif.  Selain dari  akun  mereka  sendiri,  spesialis  mem- fasilitasi  perdagangan  melalui  limit order yang  menyediakan  komponen  besar  likui- ditas di NYSE atau AMEX, sedangkan pada Nasdaq,  tanpa  buku  pesanan  batas  pusat, dealer  terus-menerus  memposting  penawa- ran  perusahaan  dan  meminta  penawaran pada layar elektronik. Dealer Nasdaq, di sisi lain,  tidak  bergantung  pada  limit order investor  dan  harus  mengirim  penawaran harga untuk setidaknya 1.000 saham. Bahkan dengan  tidak  adanya  perdagangan, dealer
Nasdaq  memiliki  insentif  untuk  merevisi kuotasi mereka mengikuti rilis berita terkait harga;  jika  tidak,  mereka  rentan  terhadap pedagang  lain.  Hasil  penelitian  Chung  dan Hrazdil  mengkonfirmasi  bahwa  peningka- tan likuiditas meningkatkan efisiensi pasar, dan menunjukkan bahwa efek ini diperkuat selama  periode  dengan  informasi  baru. Setelah  mengendalikan  efek  likuiditas  dan informasi,  perusahaan  Nasdaq  mengalami peningkatan  efisiensi  pasar.  Mereka  juga mengkonfirmasi  bahwa  simpulan  efisiensi pasar  tidak  seragam  di  berbagai  portofolio yang  dibentuk  berdasarkan  frekuensi  per- dagangan, volume dan kapitalisasi pasar.
Karena  adanya  sejumlah  perbedaan antara  satu  pasar  dengan  pasar  lain,  maka perpindahan  antar  pasar  pun  tidak  bisa terelakkan.  Dang et  al. (2018)  menjelaskan bahwa  perpindahan  dari  pasar  sekunder satu  ke  yang  lain  sangat  mungkin  terjadi. Perpindahan sukarela pertama dari NYSE ke Nasdaq  adalah  yang  dilakukan  oleh  Aero- flex Corporation pada tahun 2000. Sebelum tahun  2000,  perusahaan  pindah  ke  NYSE seolah-olah  karena  memiliki  persyaratan daftar yang lebih ketat, dan karena langkah tersebut  dapat  dianggap  sebagai  sinyal peningkatan  kualitas  perusahaan.  Di  sisi lain, alasan untuk pindah ke Nasdaq belum dipahami  dengan  baik.  Tidak  ada  bukti empiris  yang  jelas  tentang  bagaimana likuiditas  dipengaruhi  ketika  perusahaan pertama  pindah  dari  NYSE  ke  Nasdaq. Setiap kali dilakukan perpindahan dari satu pasar  ke  pasar  lainnya,  perusahaan  harus mengalami biaya yang mahal. Namun biaya perpindahan  tersebut  tidak  sebanding  de- ngan  pemghematan  yang  didapatkan  atas biaya  perdagangan  yang  dikenakan  suatu pasar  sehingga  dapat  meningkatkan  likui- ditas. Alasan lain yang disebutkan termasuk peningkatan  volume  perdagangan  yang diharapkan dan peningkatan visibilitas per- usahaan.  Ada  beberapa  kemungkinan  pen- jelasan  yang  mendasari  alasan  yang  di- nyatakan secara publik untuk beralih tempat listing  saham.  Yang  pertama  adalah  meng- ambil  keuntungan  dengan  ukuran  yang
76 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
relatif besar dari perusahaan yang berpindah ke Nasdaq, yang didominasi oleh perusaha- an  kecil.  Peningkatan  visibilitas  ini  dapat membantu  menghilangkan  perbedaan  da- lam  likuiditas  di  kedua  bursa  efek  dan meningkatkan  volume  perdagangan.  Selain itu,  Nasdaq  dianggap  lebih  berfokus  pada teknologi, dan karena itu terdaftar di bursa dapat  mengubah  persepsi  perusahaan  oleh asosiasi.
Dang et  al. (2018)  menemukan  bahwa perpindahan  ke  Nasdaq  meningkatkan biaya  perdagangan,  meningkatkan  visibi- litas,  menarik  lebih  banyak  penyedia  likui- ditas  dalam  jangka  panjang,  mendukung kenaikan  volume  perdagangan  berikutnya. Hasil  mereka  menunjukkan  bahwa  aspek multi-dimensi  mungkin  menjadi  pertimba- ngan  penting  dalam  perpindahan  antar bursa.
Hal  ini  dibenarkan  oleh  Carrion  (2013) di  mana  adanya  perdagangan  dengan frekuensi yang tinggi (HFT) di pasar Nasdaq sebagai akibat dari partisipasi perdagangan yang  menyebabkan spread menjadi  lebih lebar saat HFT menyediakan likuiditas atau menjadi  lebih  sempit  saat  HFT  menarik likuiditas.  Hal  ini  berbeda  dengan  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG) dari  Bursa Efek  Indonesia  atau  yang  disebut  dengan IDX composite  indeks .  IDX  (2018)  menyebut- kan pada IDX Fact Book bahwa bertransaksi di  IDX  didasarkan  pada  sistem  pasar  ber- basis order di mana ada batasan order yang di- tentukan per hari atau sesi. Pedagang dapat membeli  dan  menjual  sekuritas  dengan menggunakan nama mereka sebagai bagian dari  portofolio  investasi.  Sistem  perdaga- ngan akan mengecek atau memvalidasi hal- hal  di  bawah  ini  pada  masukan order dan menambahkannya  sebelum  menerima  dan submit order :
1. Price  step dan  pergerakan  harga  maxi- mum
2. Batasan harga minimum
3. Harga dan volume penolakan otomatis
4. Batasan perdagangan cash
Untuk  menjamin  keamanan  dan  ke- tersediaan,  perdagangan  remote  didukung
oleh  suatu link yang  disiapkan  khusus. Beberapa  hal  yang  dilakukan  pada  IDX adalah  adanya  sesi pre-opening,  pre-closing dan post-opening . Beberapa karakteristik dari sesi pre-opening , yaitu:
1. Sesi  ini  mengijinkan  anggota  IDX  untuk menjual dan membeli order sesuai dengan ketersedian  stok, step  value dan  batasan penolakan otomatis.
2. Saham  diperdagangkan  pada  sesi  ini dapat berupa saham yang termasuk pada indeks  LQ45  dan  saham  lainnya  yang ditentukan  berdasarkan  kebijakan  per- dagangan
3. Harga  yang  ditawarkan  berdasarkan harga sebelumnya
4. Order book tidak bisa dilihat
5. Sedangkan  beberapa  karakteristik  sesi pre-closing adalah:
6. Sesi  ini  mengijinkan  anggota  IDX  untuk menjual dan membeli order sesuai dengan ketersedian  stok, step  value dan  batasan penolakan otomatis.
7. Order baru yang masuk ke IDX pada sesi ini  tidak  didistribusi  pada  pelanggan datafeed .
8. Saham-saham  yang  diperdagangkan  pa- da  sesi  ini  adalah  saham  yang  dikeluar- kan dari hak dan warrant.
9. Harga  yang  ditawarkan  berdasarkan harga  sebelumnya  atau  harga  pembuka- an.
10. Matching  process menggunakan call auction mechanism
11. Beberapa  karakteristik  dari  sesi post- trading adalah:
12. Anggota  IDX  dapat  menjual  dan  mem- beli order pada harga penutupan
13. Perubahan  pada  harga  penjualan  atau pembelian  hanya  dapat  dilakukan  pada harga penutupan
14. Saham-saham  yang  diperdagangkan pada  sesi  ini  adalah  saham-saham  yang dikeluarkan dari hak dan warrant.
15. IDX  juga  memfasilitasi  perdagangan saham lewat negosiasi antara pembeli dan penjual.  Pada  pasar  negosiasi,  perdaga- ngan  dilaksanakan  lewat  prosess indi- vidual  bid (negosiasi  langsung)  antara
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 77
anggota  IDX,  investor,  antara  investor maupun antara enggota IDX dan investor. Aturan untuk pasar negosiasi adalah: 1. Saham-saham  diperdagangkan  dengan menggunakan unit per lembar.
2. Price  fraction tidak  berlaku,  tapi  di- rekomendasikan  untuk  menggunakan harga  saham  pada  pasar  reguler  sebagai referensi
3. Transaksi  yang  cocok  tidak  akan  mem- pengaruhi  perhitungan  indeks  sebab transaksi  itu  dilakukan  pada  pasar reguler.
4. Tanggal settlement didasarkan  pada kesepakatan antara penjual dan pembeli, jika tidak terjadi kesepakatan, maka harus mengikuti aturan T+2.
Setiap  awal  bulan,  IDX  merilis  daftar saham  yang  layak  untuk  penjualan  marjin dan  singkat  di  bawah  kriteria  yang  mem- pertimbangkan  likuiditas  dan  kinerja  keua- ngan  perusahaan.  Kriteria  yang  digunakan adalah:
1. Jika  saham  sudah  didaftarkan  di  IDX setidaknya  12  bulan,  maka  saham  itu harus  diperdagangkan  setidaknya  90 persen  dari  total  hari  perdagangan selama  6  bulan  dan  diperdagangkan pada  pasar  reguler  dengan  nilai  per- dagangan  harian  rata-rata  lebih  dari  5 miliar  rupiah  selama  6  bulan  terakhir, nilai perdagangan harian rata-rata lebih dari 250 juta dan volume lebih dari 500 ribu lembar saham pada 6 bulan terakhir.
2. Jika saham didaftarkan pada IDX selama 3 sampai 12 bulan, maka saham itu harus diperdagangkan  setidaknya  90  persen dari  total  hari  perdagangan  untuk  3 bulan terakhir  jika terdaftar kurang dari 6 bulan atau 6 bulan jika sudah terdaftar lebih dari 6 bulan.
Apapun  jenis  investasi  yang  dipilih, risiko  selalu  ada.  Risiko  yang  ada  harus dipelajari  dengan  baik  untuk  menghindari kerugian  yang  kemudian  menekan  tingkat imbalan,  misalnya  dengan  menggunakan analisa korelasi atau Bayesian (Miller, 2018). Untuk  menghindari  risiko yang  tinggi  atau yang tidak pasti, masyarakat lebih memilih
saham-saham blue-chips dibanding  dengan saham-saham  non blue-chips. Menurut Srivastava  dan  Sheikh  (2016)  mengungkap- kan  bahwa  saham-saham blue-chips diang- gap sebagai saham dengan nilai yang tinggi untuk  investasi  jangka  panjang.  Biasanya saham-saham  ini  memiliki  pertumbuhan yang  baik  di  jangka  panjang  karena  per- usahaannya  memiliki  reputasi  yang  baik khususnya  dalam  hal  pendapatan  yang stabil.  Jika  terjadi  kelesuan  ekonomi,  para investor  memilih  saham-saham  ini  sebagai tempat  pelarian  karena  keamanan  yang dimiliki oleh saham-saham ini.
Naik  turunnya  kinerja  suatu  saham dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  dan  hubu- ngan antara faktor-faktor yang dapat meng- gerakkan  pasar-pasar  keuangan  masih  me- rupakan suatu misteri. Sehingga dibutuhkan data time  series yang  cukup  panjang  untuk dapat  memahami  hubungan  dari  pasar- pasar ini. Salah satu manfaat dengan meng- gunakan data time series yang panjang adalah dapat menemukan keterkaitan antara pasar sebelum terjadinya suatu kejadian, misalnya krisis  keuangan 2008, dengan  pasar  setelah krisis  keuangan.  Data  yang  baik  biasanya tersedia  jika  saham-saham  yang  dipilih adalah blue-chips (Guedes et al., 2017). Selain  bermanfaat  bagi  masyarakat dalam  pengambilan  keputusan  investasi, indeks dari saham-saham blue-chips ini juga dipakai  sebagai  cerminan  kinerja  indeks saham gabungan suatu negara. Annaert et al. (2011)  menggunakan  indeks  saham blue- chips sebagai  proxi  indeks  pasar  seluruh saham  yang  tercatat  pada  Brussels  Stock Exchange dengan menggunakan data 1833 – 2005.  Mereka  menemukan  bahwa  indeks saham blue-chips dapat menangkap fakta dari imbalan  berbobot  nilai  dari  seluruh  saham yang terdaftar pada Brussels Stock Exchange pada periode tersebut.
Indeks  saham blue-chips di  dunia  me- liputi LQ 45, DJIA, S dan P 500, S dan P 400, Nasdaq  100,  Russell  2000  ETFs  dan  masih banyak lagi. Ivanov et al. (2013) mempelajari perilaku price discovery dari beberapa indeks saham blue-chips termasuk DJIA, S dan P 500,
78 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
S  dan  P  400,  Nasdaq  100,  dan  Russell  2000 ETFs.  Mereka  menilai  bahwa  terjadi  tren yang meningkat pada metriks perdagangan price  discovery dari  semua  indeks  kecuali DJIA.  Hal  ini  lebih  disebabkan  oleh  pasar spot bukan  karena future  market yang mendorong price  discovery .  Hal  ini  karena ketertarikan  investor  yang  kemudian  men- dorong  adanya  proses arbitrage yang  ke- mudian  mendorong  harga-harga  dari  dana yang diperdagangkan sama dengan nilai net assets yang  muncul  untuk  mempromosikan spot  market  price  discovery .  Di  Indonesia, saham-saham blue-chips ini  dikenal  dalam indeks  LQ45.  Laman  IDX  mendefinisikan indeks LQ45 adalah indeks yang mengukur performa  harga  dari  45  saham-saham  yang memiliki  likuiditas  tinggi  dan  kapitalisasi pasar  besar  serta  didukung  oleh  funda- mental  perusahaan  yang  baik.  (Definisi  ini diambil dari laman resmi IDX yang diakses pada  15  Agustus  2019  melalui  alamat: https://www.idx.co.id/produk/indeks).
Laman  Wikipedia  mencatat  bahwa Bursa Efek Indonesia mendefinisikan LQ 45 sebagai  indeks  dari  45  perusahaan  yang termasuk  dalam  60  perusahaan  dengan kapitalisasi  pasar tertinggi  dalam  1-2  bulan terakhir,  60  perusahaan  dengan  nilai  tran- saksi  tertinggi  di  pasar  reguler  dalam  12 bulan  terakhir,  telah  tercatat  di  Bursa  Efek Indonesia selama minmal 3 bulan, memiliki kondisi  keuangan,  prospek  pertumbuhan dan nilai transaksi yang tinggi. Indeks LQ 45 dihitung  setiap  enam  bulan  oleh  divisi penelitian  dan  pengembangan  Bursa  Efek Indonesia. (Materi diambil dari laman Wiki- pedia  yang  diakses  pada  16  Agustus  2019 lewat link: https:// id.wikipedia.org/wiki/ Indeks_LQ  45).  IDX  (2018)  menjelaskan, hingga  saat  ini,  indeks  LQ45  meliputi  se- tidaknya 70 persen kapitalisasi pasar saham dan  nilai  transaksi  pada  pasar  reguler. Tanggal  perhitungan  yang  dijadikan  dasar adalah  13  Juli  1994  dengan  basis  nilai  100. Beberapa faktor yang dapat membuat saham masuk ke LQ45 adalah:
1. Saham-saham  harus  didaftarkan  pada IDX setidaknya 3 bulan
2. Kinerja  saham  di  pasar  reguler  adalah nilai perdagangan, volume dan frekuensi transaksi
3. Jumah  hari  perdagangan  pada  pasar reguler
4. Kapitasilasi  pasar  saham  pada  periode tertentu
5. Di  samping  faktor  likuiditas  dan kapitalisasi  pasar,  pemilihan  saham- saham  LQ45  didasarkan  pada  kondisi keuangan  dan  prospek  pertumbuhan perusahaan-perusahaanya Menurut definisi, keberadaan saham di LQ45 sangat bergantung pada likuiditas dan kapitalisasi. Meskipun begitu, Prasetya dan Tasik  (2017)  menemukan  bahwa,  dengan menggunakan  data  semesteran  dari  2012 hingga  2015,  kapitalisasi  pasar  tidak  signi- fikan  mempengaruhi  keberadaan  saham  di LQ45.  Volume  perdagangan  merupakan satu-satunya  faktor  internal  yang  mem- pengaruhi  masuk  tidaknya  suatu  saham  di LQ45.  Volume  perdagangan  yang  tinggi berasosiasi  dengan  tingginya  kecenderu- ngan  saham  tersebut  untuk  berada  dan berada di LQ45.
Dengan  masuknya  suatu  saham  di indeks  LQ45,  kinerja  perusahaan  idealnya dijaga dengan baik untuk dapat bertahan di LQ45  dan  menjadi  saham  pilihan  masya- rakat.  Namun,  filosofi reversal  of  fortune terkadang  masih  berlaku.  Banyak  saham blue-chips di  dunia  mengalami  kegagalan meskipun  tadinya  memiliki  kinerja  yang baik.  Poon  (2016)  mengemukakan  bahwa saham blue-chips pun  tidak  lepas  dari  ke- jatuhan,  misalnya  saham  Swiber,  Noble Group,  Nokia,  Lehman  Brothers,  dan Deutsche  Bank.  Hal yang  sama juga  terjadi pada  General  Electric  di  tahun  2018 (Bromels, 2018).
Goff  (1994) mengemukakan  bahwa  ter- dapat  banyak  studi  yang  mendokumen- tasikan  anomali stock  return dan  hubungan terbalik  antara risk-adjusted  returns dan ukuran perusahaan atau harga saham. Hasil studi  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubu- ngan  langsung  antara risk-adjusted  returns dan earnings–price ratio (E/P). Hasil penelitian
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 79
ini  menyarankan  bahwa  ada  kemungkinan pasar  sekuritas  menjadi  tidak  efisien  atau model penetapan harga aset tradisional yang digunakan untuk menyesuaikan risiko men- jadi misspecified . Inilah yang dapat memung- kinkan  terjadinya  kegagalan  dalam  per- forma suatu saham.
Sehingga  isu  bertahannya  suatu  saham di LQ45 menjadi cukup menarik, khususnya dalam  hal  psikologi  sebagai  saham blue- chips ,  yaitu  apakah  kinerja  yang  dicapai sebelum  masuk  ke  LQ45  dipertahankan hingga  saat  saham  itu  berada  di  dalam LQ45?  Dengan  kata  lain,  apakah  seorang pemenang tetap menjaga kemenangannya?

## METODE PENELITIAN
Masuk-keluarnya  suatu  saham  dari kelompok blue-chips dapat  mempengaruhi kinerja  perusahaan,  baik  pengaruh  positif maupun pengaruh negatif. Pengaruh positif- nya  dapat  berupa  perbaikan  pada  kinerja, sedangkan  pengaruh  negatifnya  adalah  se-
baliknya. Pengaruh positif ini bisa diakibat- kan dorongan perusahaan untuk memenuhi persyaratan  untuk  bisa  masuk  ke  LQ45 ataupun  untuk  mempertahankan  posisi  di LQ45. Pengaruh yang negatif bisa diakibat- kan  oleh  menurunnya  semangat  menjaga kinerja  setelah  saham  tersebut  keluar  dari LQ45.  Penelitian  ini  memfokuskan  pada periode  2012  hingga  2015  dengan  data  per semester.  Sehingga  periode  yang  dimiliki berjumlah  delapan  semester  per  saham. Periode ini dipilih karena pada periode ini, terjadi kenaikan, kestabilan dan penurunan IHSG  di  Bursa  Efek  Indonesia  sehingga dipandang  cukup  mewakili  beberapa  kon- disi yang terjadi di pasar Indonesia. Saham- saham  yang  dipilih  adalah  saham-saham yang  pernah  masuk  dan  keluar LQ45  pada periode yang dipilih untuk studi ini. Sektor dari saham ini sangat bervariasi, mulai dari sektor  perbankan  hingga  sektor  pertamba- ngan.  Tabel  1  mendaftarkan  semua  saham yang menjadi sampel pada penelitian ini.
Tabel 1

## Daftar Saham
No Kode Saham Nama Saham 1 ANTM Aneka Tambang (Persero) Tbk 2 BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 3 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk 4 BKSL Sentul City Tbk 5 CTRA Ciputra Development Tbk 6 INCO Vale Indonesia Tbk 7 HRUM Harum Energy Tbk 8 LPPF Matahari Department Store Tbk 9 MAIN Malindo Feedmill Tbk 10 MLPL Multipolar Tbk 11 MPPA Matahari Putra Prima Tbk 12 SCMA Surya Citra Media Tbk 13 SILO PT. Siloam International Hospitals Tbk 14 SRIL PT. Sri Rejeki Isman Tbk 15 SSIA Surya Semesta Internusa Tbk 16 SSMS PT. Sawit Sumbermas Sarana Tbk 17 TAXI Express Transindo Utama Tbk 18 VIVA PT. Visi Media Asia Tbk 19 WTON Wijaya Karya Beton Tbk Sumber: Data Penulis
80 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
Tabel  2  di  bawah  ini  menunjukkan perpindahan  saham  di  LQ45,  baik  masuk maupun  keluar,  pada  periode  2014–2016. Saham  Aneka  Tambang  (ANTM)  merupa- kan  saham  yang  melakukan  perpindahan dua arah, yaitu masuk dan keluar. Sedang-
kan  saham  lainnya  hanya  melakukan  per- pindahan  satu  arah,  hanya  masuk  atau keluar saja.
Perpindahan  terjadi  setiap  6  bulan  se- bagaimana  didasarkan  pada  evaluasi  Bursa Efek Indonesia (BEI).

## Tabel 2
Perpindahan Saham Masuk dan Keluar LQ45 periode 2014–2016 No  Periode Waktu Indeks Lq-45 Masuk Keluar 1 Agustus 2014 – Januari 2015 ANTM BBTN INCO LPPF SCMA BKSL MAIN MLPL SSIA VIVA 2 Februari 2015 – Juli 2015 MPPA SILO SSMS BDMN HRUM TAXI 3 Agustus 2015 – Januari 2016 SRIL WTON ANTM CTRA Pada penelitian ini, 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑖𝑡 adalah variable profitabilitas  untuk  saham 𝑖 = 1, … , 𝑁 yang diobservasi pada periode 𝑡 = 1, … , 𝑇 dengan mengikuti model regresi panel berikut ini:
𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝑥 ′ 𝑖𝑡 𝛽 + 𝑐 𝑖 + 𝑢 𝑖𝑡 (1)
di mana 𝑥 ′ 𝑖𝑡 adalah vektor baris berdimensi K dari  variabel  independen  yang  berubah setiap  periode,  α  adalah  intersep, β adalah vektor kolom dari parameter berdimensi K , 𝑐 𝑖 adalah individual-specific  effect dan 𝑢 𝑖𝑡 adalah idiosyncratic error term .  Variabel kunci pada  penelitian  ini  adalah  variabel  keluar- masuk (in-out) dan  variabel  kontrol  adalah variabel-variabel pasar dan indikator kinerja keuangan. Variabel in-out merupakan varia- bel dummy atau binari yang diberikan kode 1 jika saham tersebut berada dalam LQ45 dan 0 jika saham tersebut diluar LQ45.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mencoba menginvestigasi  apakah  variabel  pasar  dan indikator keuangan saham di masa lampau mempengaruhi status in-out saham tersebut di  LQ45.  Untuk  investigasi  ini,  penelitian menggunakan teknik regresi logistik dengan spesifikasi sebagai berikut:
𝑝 𝑖𝑡 ≡ Pr(𝑦 𝑖𝑡 = 1|𝑥 𝑖𝑡−1 ) = 𝑒 𝑥 𝑖𝑡−1 ′ 𝛽 /(1 + 𝑒 𝑥 𝑖𝑡−1 ′ 𝛽 ) (2)
di  mana 𝑥 ′ 𝑖𝑡−1 adalah  vektor  baris  ber- dimensi K dari  variabel  independen  pada periode t–1 yaitu  indicator  kinerja  per- usahaan  di  masa  lampau, 𝑒 adalah  nilai eksponen, β adalah vektor kolom dari para- meter  berdimensi K .  Variabel  kunci  pada penelitian ini adalah variabel-variabel pasar dan indikator kinerja keuangan. Sedangkan variabel 𝑦 𝑖𝑡 adalah  variabel  binari  status saham  di  LQ45,  dimana  masuk  =  1  dan keluar = 0.
Tabel  3  di  bawah  ini  mendaftarkan summary  statistics dari  variabel  yang  di- gunakan  pada  penelitian  ini  sedangkan Table 4 mendaftarkan summary statistics dari variabel yang diukur pada masa lampau (t – 1) atau disebut sebagai variabel lag. Periode yang  dipilih  untuk  merepresentasikan lag adalah 1 periode sebelumnya, dalam hal ini adalah 1 semester sebelumnya. Tabel 3 dan 4 menunjukkan  variabel  pasar  dan  indikator keuangan yang digunakan dalam penelitian ini.
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 81
Variabel  pasar  yang  digunakan  adalah volume  perdagangan  (vp),  nilai log dari vp (log_vp),  kapitalisasi  pasar  (kp),  nilai  log dari kp (log_kp), dan variabel binari masuk- keluar  ( inout ).  Sedangkan  indikator  keua- ngan perusahaan adalah return on asset (roa), net  profit  margin (npm), debt  to  asset  ratio , equity ratio, long-term debt to equity ratio, gross profit,  net  profit  after  tax,  liability,  asset,  long term debt, equity, nilai log dari asset (log_asset)
dan  nilai  log  dari liability (log_liability). Selain  variabel  pasar  dan  indikator,  pe- nelitian  ini  menggunakan  variabel  makro yaitu produk domestik bruto (PDB), nilai log dari PDB (log_pdb). Pada prinsipnya, varia- bel pasar inilah yang menjadi variabel yang dipandang  Bursa  Efek  Indonesia  sebagai variabel  yang  dapat  menentukan  status saham di LQ45, yaitu volume perdagangan dan kapitalisasi pasar.
Tabel 3 Summary Statistics Variable Obs Mean Min Max Stockid 152 10 1 19 Periode 76 2013.5 2012 2015 Semester 152 1.5 1 2 Period 152 4.5 1 8 timeorder 152 76.5 1 152 Vp 138  4.95E+09 33000 4.69E+10 log_vp 138  9.297746 4.52 10.67 pdb 152  143430.8 3343.7 459161.8 log_pdb 152  5.008036 3.52 5.661966 roa 138 0.09 -0.1148 2.8 kp 138  1.47E+13  2.25E+11  5.69E+13 log_kp 138 12.99 11.35 13.76 inout 152 0.12 0 1 npm 97 48.04 -92.28 932.81 debt_asset ratio 97 78.064 18.74 2058.58 longtermdebt_equity ratio  96 89.59 -796.46 704.07 grossprofit 97 1284836 43867 6866503 netprofitaftertax 97 465647.7  -1246531  2108188 liability 97  1.35E+07 455204 1.58E+08 asset 97  1.72E+07 239916 1.72E+08 longtermdebt 96 7934968 18754 9.72E+07 equity 97 4169650  -2544950  1.39E+07 log_asset 97 15.63 12.39 18.96 log_liability 97 15.00 13.03 18.88 Sumber: Data Penulis
Di  lain  pihak,  penelitian  ini  juga  me- miliki variabel-variabel masa lampau, yaitu variabel yang diukur pada masa lampau ( t– 1) .  Tabel  4  menghadirkan  variabel lag dari inout (inout_lag),  variabel lag dari net  profit margin (npm_lag),  variable lag dari debt  to
82 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
asset ratio (dar_lag), variabel lag dari long term debt  to  equity  ratio (ltde_ratio_lag),  variabel lag dari gross profit (grossprofit_lag), variabel lag dari net profit (netprofit_lag), variabel lag dari liability (liability_lag),  variabel lag dari asset (asset_lag),  variabel lag dari long  term debt (long-termdebt_lag)  dan  variabel lag dari equity (equity_lag).
Tabel 4 Summary Statistics Variable Obs Mean Min Max stockid 152 10 1 19 inout_lag 133 0.12 0 1 npm_lag 84 52.97 -80.54 932.81 dar_lag 84 81.22 18.74 2058.58 ltde_ratio_lag 83 88.07 -796.46 704.07 grossprofit_lag 84 1174229 43867 5639018 netprofit_lag 84 467841.4 -405811 2108188 liability_lag 84 1.32E+07 463680 1.43E+08 asset_lag 84 1.68E+07 239916 1.56E+08 longtermdebt_lag 83 7771513 18754 8.98E+07 equity_lag 84 4037684 -2544950 1.28E+07 Sumber: Data Penulis

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Analisa data pada penelitian ini dimulai dengan  mereplikasi  penelitian  yang  di- lakukan  oleh  Prasetya  dan  Tasik  (2017) dengan  menggunakan  model  regresi  logis- tik. Hasil replikasi ditunjukkan pada Tabel 5 yang  menunjukkan  bahwa  hanya  volume perdagangan  yang  mempengaruhi  status inout dari saham di LQ45. Sebagaimana yang ditemukan oleh Prasteya dan Tasik, kapitali- sasi pasar, return on asset (ROA) dan produk domestik  bruto  (PDB)  tidak  memiliki  pe- ngaruh  yang  signifikan  pada  periode  yang sama dengan periode inout .
Hasil pada Tabel 5 menjadi lampu hijau untuk melakukan penelitian ini, khususnya dalam  mengukur  pengaruh  variable inout terhadap indikator kinerja perusahaan. Indi- kator  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  indikator  profitabilitas yang  diproxi oleh net profit margin (NPM). Pemilihan NPM sebagai  proxi  didasarkan  pada  kebutuhan untuk  melihat  selisih  dari  laba  yang  di- dapatkan perusahaan dan NPM adalah salah satu  indikator  yang  dapat  merepresentasi- kannya.
Tabel 5
Model In-Out dengan Menggunakan
Teknik Regresi Logistik (1) (2) VARIABLES inout lnsig2u Kp 1.41e-14 (1.91e-14) Vp 5.30e-11* (2.87e-11) Roa -0.30 (1.25) Pdb 1.47e-06 (2.53e-06) Constant -2.61*** -14.05 (0.64) (42.55) Observations 138 138 Number of stockid 19 19 Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: Perhitungan Penulis
Gambar 1 menunjukkan perkembangan masuk-keluar  saham  di  LQ45.  Berdasarkan gambar  ini,  hampir  semua  saham  hanya memiliki satu kali kesempatan masuk pada indeks LQ45.
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 83
Sumber: Data Penulis

## Gambar 1 Perkembangan Masuk-Keluar Saham di LQ45 di Periode Studi
Hanya  satu  saham  yang  memiliki  dua kali  kesempatan  masuk  ke  LQ45,  yaitu saham BBTN. Hal ini ditunjukkan oleh grafik yang  memiliki  dua  puncak.  Periode  masuk dari saham-saham yang ada pada sampel ini bervariasi,  banyak  saham  yang  masuk  di tengah periode studi, beberapa masuk men- dekati  akhir  periode,  dan  ada  yang  masuk pada akhir periode seperti saham MPPA dan SSMS.  Tabel  6  menunjukkan  spesifikasi untuk  model  NPM  dengan  menggunakan teknik  regresi  data  panel yaitu dengan me- ngontrol variable inout dan debt to asset ratio (spesifikasi  (1)),  sedangkan  spesifikasi  (2) mengontrol variable tambahan net profit after tax ,  dan  spesifikasi  (3)  mengontrol  variable tambahan liability .  Hasil  pada  Tabel  6  me- nyarankan  bahwa  variable inout pada  peri- ode  sebelumnya  memiliki  pengaruh  ter- hadap  pembentukan  NPM,  yaitu,  saham- saham  yang  berada  pada  LQ45  memiliki
NPM  dengan  19,50  poin  (spesifikasi  (3)) hingga 24,44 poin (spesifikasi (1)) lebih tinggi dari saham-saham yang berada di luar LQ45.
Spesifikasi-spesifikasi  pada  model  5 menyimpulkan bahwa variable inout pada 1 periode  sebelumnya  memiliki  pengaruh terhadap NPM. Variabel debt to asset ratio dan net profit after tax juga memiliki pengaruh di semua  spesifikasi. Liability tidak  memiliki pengaruh  terhadap  NPM.  Sebagaimana pada  Table  6,  Tabel  7  juga  menunjukkan bahwa variabel inout secara konsisten mem- pengaruhi  perubahan  NPM  dengan  me- ngontrol  beberapa  indicator  keuangan  lain- nya,  dalam  hal  ini,  yaitu gross  profit (spe- sifikasi  (1)), long  term  debt  to  equity ratio (spesifikasi  (2)),  dan  ROA  (spesifikasi  (3)). Variabel  lainnya  yang  juga  memiliki  pe- ngaruh  signifikan  adalah debt  to  asset  ratio , net profit after tax, dan gross profit . Sedangkan ROA tidak memiliki pengaruh signifikan.
84 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
Tabel 6 Model NPM dengan Indikator Keuangan (bagian 1) (1) (2) (3) VARIABLES npm npm npm inout_lag 24.44* 18.26 19.50* (12.77) (11.42) (11.29) debt_asset_ratio -0.46** -0.65*** -0.56*** (0.21) (0.18) (0.19) netprofit_aftertax 0.00004*** 0.00004*** (7.61e-06) (7.85e-06) liability -0.00 (0.00) Constant 62.41*** 55.13*** 51.78*** (14.54) (11.69) (12.12) Observations 88 88 88 Number of stockid 13 13 13 Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Sumber: Perhitungan Penulis Tabel 7 Model NPM dengan Indikator Keuangan (bagian 2) (1) (2) (3) VARIABLES npm npm npm inout_lag 17.78* 24.35* 24.77* (10.53) (12.84) (13.25) debt_asset_ratio -0.30 -0.46** -0.51** (0.19) (0.22) (0.22) netprofit_aftertax 0.00006*** (9.24e-06) grossprofit -0.00002*** (4.61e-06) longtermdebt_equity_ratio -0.00 (0.03) roa 13.98 (16.31) Constant 47.95*** 62.49*** 62.78*** (11.39) (14.99) (14.85) Observations 88 88 83 Number of stockid 13 13 13 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: Perhitungan Penulis
Berbeda  dengan  Tabel  6  dan  7  yang hanya mengontrol indikator keuangan, tabel 8  menunjukkan  spesifikasi  model  regresi data  panel  yang  juga  memperhitungkan
variabel  pasar,  yaitu,  volume  perdagangan (VP)  dan  kapitalisasi  pasar  (KP).  Tujuan memasukkan  variabel  pasar  pada  model adalah untuk melihat lebih akurat pengaruh
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 85
inout dengan jenis variabel terkait yang lebih banyak.  Hasil  pada  Tabel  8  menunjukkan bahwa  variabel inout tetap  konsisten  mem- pengaruhi  NPM  sedangkan  variabel  pasar VP  dan  KP  juga  memiliki  pengaruh  yang
signifikan terhadap perubahan NPM dari ke- 19 saham terdaftar LQ45 yang ada. Namun, variable log dari VP tidak memiliki pengaruh meski  VP  itu  sendiri  memiliki  pengaruh terhadap perubahan NPM.

## Tabel 8
Model NPM dengan Indikator Keuangan dan Variabel Pasar (bagian 1) (1) (2) (3) Variables npm npm npm inout_lag 23.52* 25.03* 22.73* (13.27) (12.84) (13.19) debt_asset_ratio -0.44* -0.45** -0.48** (0.24) (0.22) (0.21) log_vp 6.82 (8.44) Vp 1.87e-09** (8.61e-10) Kp 8.58e-13** (4.36e-13) Constant -2.85 51.93*** 51.39*** (85.04) (15.95) (15.16) Observations 83 83 83 Number of stockid 13 13 13 Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Sumber: Perhitungan Penulis Tabel 9

## Model NPM dengan Indikator Keuangan dan Variabel Pasar (bagian 2)
(1) (2) (3) (4) VARIABLES npm npm npm npm inout_lag 22.77* 20.36 22.86* 19.00 (12.66) (13.63) (12.76) (11.66) debt_asset_ratio -0.39* -0.39** -0.38* -0.64*** (0.20) (0.19) (0.20) (0.19) Kp 1.20e-12***  1.00e-12*** 1.20e-12*** 0.00 (4.37e-13) (3.84e-13) (4.39e-13) (0.00) Vp 2.27e-09*** 2.31e-09*** 0.00 (8.13e-10) (8.79e-10) (0.00) log_vp 10.70 (7.82) Equity -0.00 (0.00) netprofit_aftertax 0.00004*** (8.78e-06) Constant 29.29* -55.72 29.81* 44.19*** (16.57) (79.93) (17.00) (15.06)
86 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
Observations 83 83 83 83 Number of stockid 13 13 13 13 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Sumber: Perhitungan Penulis
Tabel  9  juga  menunjukkan  konsistensi pengaruh inout terhadap NPM kecuali pada spesifikasi  (2)  dan  (4),  yaitu  di  saat  model mongontrol log-vp (spesifikasi  (2))  dan net proifit after tax bersama dengan volume per- dagangan dan kapitalisasi pasar (spesifikasi (4)).
Cukup  mengejutkan  bahwa  semua variable  pasar  (KP  dan  VP)  memiliki  pe- ngaruh signifikan terhadap NPM (spesifikasi (1)  dan  (3)).  Pada  model  ini  pengaruh variable inout adalah  NPM  dari  saham- saham  yang  berada  di  LQ45  akan  berada pada  22.77  poin  hingga  22.86  poin  lebih tinggi dari saham-saham yang berada di luar LQ45.  Pengaruh  kapitalisasi  pasar  pada spesifikasi (1) dan (3) relatif sama sedangkan volume  perdagangan  pada  spesifikasi  (3) memiliki  pengaruh  yang  lebih  besar  dari spesifikasi  (1).  Sebagaimana  dijelaskan  se- belumnya,  kapitalisasi  pasar  dan  volume perdagangan merupakan dua variabel yang dianggap  mempengaruhi  keluar-masuk saham  di  LQ  45  ( inout) pada  periode  yang sama menurut Bursa Efek Indonesia (BEI).
Satu  hal  yang  menarik  pada  hasil  di Tabel  9  adalah  saat equity dikontrol  (spe- sifikasi  (3)),  efek  dari  volume  perdagangan meningkat  dibanding  saat equity tidak dikontrol (spesifikasi (1)). Net profit after tax juga memiliki pengaruh signifikan terhadap perubahan  NPM  (spesifikasi  (4)).  Sebagai- mana di Tabel 8, hasil yang ditunjukkan di Tabel 9 juga memperlihatkan kalau volume perdagangan  dalam  bentuk log tidak  me- miliki  pengaruh,  berbeda  dengan  nilai volume yang sebenarnya.
Selanjutnya,  Tabel  10  memperlihatkan hasil  regresi  panel  dengan  menggunakan indikator keuangan yang lain, yaitu log asset, log  liability .  Juga,  tabel  ini  memperlihatkan hasil  regresi  dengan  mengontrol  variabel pasar dalam bentuk log , yaitu log kp dan log
vp. Sekali lagi, variabel inout seara konsisten mempengaruhi  NPM  di  spesifikasi  (1) sampai (3). Di saat model menggunakan nilai log dari  volume  perdagangan  dan  kapitali- sasi  pasar,  efek  dari inout menjadi  tidak signifikan.  Besaran  dari  efek inout berkisar pada 21,60 sampai 23,73 di mana itu berarti bahwa  saham  yang  berada  pada  LQ45 memiliki NPM 21,60 sampai 23,73 poin lebih besar dari saham yang berada di luar LQ45.
Yang menarik di sini adalah, pengaruh signifikan dari kapitalisasi pasar baik dalam nilai  sebenarnya  (spesifikasi  (1))  maupun dalam nilai log (spesifikasi (3)) tetap konsis- ten. Sedangkan volume perdagangan hanya memberi  pengaruh  signifikan  pada  nilai sebenarnya dan tidak pada nilai log . Debt to asset  ratio memiliki  pengaruh  signifikan  di semua  spesifikasi  kecuali  pada  spesifikasi (2). Pengaruh dari debt to asset ratio memiliki pengaruh  signifikan  dengan  kisaran  -0,35 sampai  –0,40  yang  artinya  penambahan  1 persen  pada debt  to  asset  ratio ,  NPM  akan berkurang  dengan  kisaran  -0,35  sampai  – 0,40.
Di  saat  variabel  makro  diperhitungkan baik dalam bentuk nilai sebenarnya maupun nilai log, variabel inout tetap konsisten mem- pengaruhi  NPM  secara  signifikan.  Variabel yang diambil pada studi ini adalah Produk Domestik Bruto (PDB).
Tabel 11 menunjukkan hasil regresi data panel  dengan  mengontrol  variabel  makro. Spesifikasi  (1)  menggunakan  nilai  PDB dalam  bentuk log sedangkan  spesifikasi  (2) menggunakan  nilai  PDB  yang  sebenarnya. Hasil  dari  regresi  ini  menyarankan  bahwa NPM  tidak  dipengaruhi  oleh  keberadaan PDB di Indonesia tapi jauh lebih dipengaruhi oleh  faktor  pasar  dan  faktor  internal perusahaan, yaitu indikator keuangan.
Besaran  pengaruh inout berkisar  pada 23,18  sampai  24,59  yang  berarti  bahwa
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 87
saham-saham yang berada di LQ45 memiliki NPM  23,18  sampai  24,59  poin  lebih  tinggi dari  saham-saham  yang  tidak  berada  di
LQ45. Debt to asset ratio juga secara konsisten mempengaruhi NPM di saat variabel makro dikontrol.
Tabel 10 Model NPM dengan Indikator Keuangan dan Variabel Pasar (bagian 3) (1) (2) (3) (4) VARIABLES npm npm npm npm inout_lag 23.45* 23.73* 21.60* 20.18 (12.67) (12.57) (12.23) (12.97) debt_asset_ratio -0.35* -0.26 -0.40* -0.39* (0.21) (0.25) (0.21) (0.22) Kp 1.19e-12*** 1.16e-12** (4.52e-13) (4.63e-13) Vp 2.43e-09*** 2.50e-09*** 2.48e-09*** (8.53e-10) (8.57e-10) (8.38e-10) log_asset -3.53 (5.85) log_liability -5.36 (5.72) log_kp 45.52*** 35.99** (14.45) (14.15) log_vp 9.52 (8.17) Constant 82.10 101.83 -543.63***  -496.65** (89.52) (79.88) (189.67) (211.07) Observations 83 83 83 83 Number of stockid 13 13 13 13 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: Perhitungan Penulis Tabel 11 Model NPM dengan Indikator Keuangan, Variabel Pasar dan Variabel Makro (1) (2) Variables npm npm inout_lag 24.59* 23.18* (12.68) (12.58) debt_asset_ratio -0.46** -0.38* (0.23) (0.22) kp 1.20e-12** (4.79e-13) vp 2.39e-09*** (8.62e-10) pdb 0.00 (0.00) log_pdb 1.10
(16.37) Constant 56.89 27.93 (82.74) (21.55) Observations 88 83 Number of stockid 13 13 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Sumber: Perhitungan Penulis
Dari semua hasil regresi yang ada, yaitu berdasarkan Tabel 9 spesifikasi (1), Tabel 10 spesifikasi  (1)  dan  Tabel  11  spesifikasi  (2), dapat  dilihat  bahwa  spesifikasi-spesifikasi inilah  yang  memiliki  jumlah  variabel  ter- banyak  yang  memberi  pengaruh  signifikan terhadap  NPM.  Pada  ketiga  spesifikasi  ini, variabel inout periode sebelumnya, kapitali-
88 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
sasi pasar, volume perdagangan dan debt to asset  ratio selalu  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  NPM.  Pada  ketiga  spe sifikasi ini, pengaruh inout periode sebelum- ya berkisar dari 22,77 (Tabel 9, spesifikasi (1)) sampai  23,45  (Tabel  10,  spesifikasi  (1)).  Pe- ngaruh kapitalisasi pasar berkisar dari 1,19e- 12 (Tabel 10 spesifikasi (1)) sampai 1,20e-12 (Tabel  9  spesifikasi  (1)  dan  Tabel  11  spe- sifikasi (20)). Pengaruh volume perdagangan berkisar  pada  2,27e-09  (Tabel  9  spesifikasi (1)) sampai 2.43e-09 (Tabel 10 spesifikasi (1)). Sedangkan  pengaruh debt  to  asset  ratio berkisar  dari  -0,35  (Table  10  spesifikasi  (1)) sampai -0,39 (Tabel 9 spesifikasi (1)).
Untuk menguji lebih jauh robustness dari hasil  yang  didapatkan  pada  Tabel  9  spe- sifikasi (1), Tabel 10 spesifikasi (1) dan Tabel 11  spesifikasi  (2),  studi  ini  melakukan investigasi  lebih  lanjut  dengan  melakukan regresi  panel  data  dengan  menggunakan pendekatan fixed effect dan random effect. Tabel  12  menghadirkan  hasil  regresi data  panel  dengan  pendekatan fixed  effect .
Penggunaan pendekatan fixed effect ini untuk mengontrol  efek  dari  variabel  yang  tidak berubah sepanjang waktu. Hal ini bertujuan untuk  mendapatkan  efek  yang  sebenarnya dari  variabel-variabel  yang  dikontrol.  Se- bagai  contoh,  variabel  yang  tidak  berubah sepanjang waktu adalah budaya, etos kerja, sistem  manajemen,  birorkrasi  pengambilan keputusan perusahaan dalam hal kebijakan investasi,  jual-beli  saham,  dan  sebagainya. Pengontrolan  pada  variabel-variabel  ini dapat  menyaring  informasi  yang  masuk khususnya  hal-hal  yang  mempengaruhi NPM. Dapat dilihat dengan jelas pada Tabel 12,  pengaruh  dari inout pada  periode sebelumnya  terjadi  peningkatan.  Sebelum- nya,  pengaruh inout periode  sebelumhya berkisar  dari  22,77  (Tabel  9,  spesifikasi  (1)) sampai 23,45 (Tabel 10, spesifikasi (1)). Hasil yang ditunjukkan pada Tabel 12, menunjuk- kan  pengaruhnya  berkisar  25,36  sampai 26,87.  Artinya  telah  terjadi  peningkatan pengaruh dari inout terhadap NPM berkisar 11 persen.
Tabel 11 Model NPM dengan Pendekatan Fixed Effect (1) (2) (3) Variables npm npm npm inout_lag 25.36* 26.87** 26.21** (12.89) (12.57) (12.11) debt_asset_ratio -0.48 -0.62 -0.21 (0.38) (0.38) (0.37) kp 8.69e-13 9.90e-13 1.51e-12* (9.35e-13) (9.13e-13) (9.03e-13) vp 3.24e-09*** 3.05e-09** 3.02e-09*** (1.20e-09) (1.17e-09) (1.13e-09) log_asset -50.69** (23.71) pdb -0.001*** (0.0004) Constant 34.04 838.58** 178.54*** (30.80) (377.51) (54.65) Observations 83 83 83 R-squared 0.19 0.24 0.29 Number of stockid 13 13 13 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: Perhitungan Penulis
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 89
Satu hal yang menarik pada pendekatan fixed effect ini adalah kapitalisasi pasar tidak konsisten  mempengaruhi  NPM  di  ketiga spesifikasi pada Tabel 12, sedangkan volume perdagangan memiliki pengaruh yang signi- fikan  dan  konsisten  di  ketiga  spesifikasi. Selain itu, dapat diamati bahwa pada varia- bel debt  to  asset  ratio yang  akhirnya  tidak memiliki  pengaruh.  Sebaliknya,  pada  spe- sifikasi  (3),  PDB  telah  memiliki  pengaruh signifikan terhadap NPM dan pengaruhnya negatif.  Hal  yag  sama  juga  dapat  diamati pada variabel log_asset (spesifikasi (2)) yang saat  ini  sudah  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap NPM.
Untuk  tes  selanjutnya,  penelitian  ini menggunakan  pendekatan random  effect . Hasil  dari  pendekatan  ini  dipresentasikan pada  Tabel  13.  Pada  Tabel  13  bahwa,  rata- rata  besaran  pengaruh  dari inout dengan menggunakan  pendekatan random  effect
lebih  kecil  dibanding  dengan  besaran  pe- ngaruh  dengan  menggunakan  pendekatan fixed  effect .  Penurunan  besaran  pengaruh pada  pendekatan random  effect diduga  se- bagai  akibat  dari  adanya term yang  tidak dapat dikontrol dan term tersebut masuk di dalam error term . Sedangkan pada pendeka- tan fixed  effect,  term yang  bersifat  konstan sepanjang  waktu  dikontrol  sehingga  dapat dilihat  besaran  pengaruh inout yang  lebih tepat, yang dalam hal ini adalah lebih besar dibanding  dengan  besarannya  dengan  me- nggunakan pendekatan random effect.
Untuk  melakukan  pemilihan  apakah pendekatan fixed  effect yang  dipilih  atau random  effect ,  penelitian  ini  dilanjutkan dengan melakukan uji Hausman (Hausman, 1978),  yaitu  dengan  mendapatkan  statistic Hausman  yang  terdistribusi  secara 𝜒2 dan dihitung dengan
𝐻  =   (𝛽𝑐  −  𝛽𝑒)′(𝑉𝑐  −  𝑉𝑒) − 1(𝛽𝑐  −  𝛽𝑒) (3)
Tabel 13 Model NPM dengan Pendekatan Random Effect (1) (2) (3) Variables npm npm npm inout_lag 22.77* 23.45* 23.18* (12.66) (12.67) (12.58) debt_asset_ratio -0.39* -0.35* -0.38* (0.20) (0.21) (0.22) Kp 1.20e-12*** 1.19e-12*** 1.20e-12** (4.37e-13) (4.52e-13) (4.79e-13) Vp 2.27e-09*** 2.43e-09*** 2.39-09*** (8.13e-10) (8.53e-10) (8.62e-10) log_asset -3.53 (5.85) Pdb 4.14e-06 (0.00007) Constant 29.29* 82.10 27.93 (16.57) (89.52) (21.55) Observations 83 83 83 Number of stockid 13 13 13 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: Perhitungan Penulis
di  mana 𝛽𝑐 adalah  vektor  koefisien  dari estimator yang  konsisten, 𝛽𝑒 adalah  vektor koefisien  dari  estimator  efisien, 𝑉𝑐 adalah matrix  kovarians  dari  estimator  konsisten,
90 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
dan 𝑉𝑒 adalah  matrix  kovarians  dari estimator efisien.
Penelitian ini akan melakukan Hausman test untuk  ketiga  spesifikasi  pada  Tabel  12 dan 13. Tabel 14 memperlihatkan hasil dari Hausman test dari  Tabel  10  spesifikasi  (1) dan tabel 12 spesifikasi (1).
Hausman test didasarkan  pada  tes spesifikasi  Hausman  (1978)  yang  mem- bandingkan  estimator  satu  yang  dianggap konsisten  dengan  estimator  yang  lain  yang dianggap  efisien  dengan  hipotesa  nol  yaitu estimator  yang  lain  merupakan  estimator
yang  efisien  dan  konsisten  dari  parameter yang  sebenarnya.  Sehingga  jika  memang seperti  itu,  maka  seharusnya  tidak  ada perbedaan  sistematik  antara  kedua  esti- mator.  Jika  terjadi  perbedaan  sistematik pada estimasi, maka asumsi dibalik estimasi itu dapat diragukan, misalnya asumsi bahwa ada efek khusus yang mempengaruhi NPM dan efek itu tidak berubah sepanjang waktu. Jika asumsi ini diragukan maka analisa data tidak tepat dilakukan dengan menggunakan pendekatan fixed  effect karena  asumsi fixed effect diragukan.

## Tabel 14
Hausman Test Spesifikasi 1 dari Tabel 12 dan 13

## Sumber: Perhitungan Penulis
Tabel  14  diartikan  sebagai  berikut,  b  = konsisten pada Ho dan Ha; B = tidak konsis- ten pada Ha, efisien pada Ho. Tes hipotesa yang  diambil  adalah  Ho:    perbedaan  pada koefisien  tidak  sistematik.  Dari  hasil  pada Tabel 14, dapat dihitung 𝜒2 sebagai 𝜒2 (2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)  =  0.21.  Sedang- kan,  Prob  > 𝜒2 =  0.8993.  Artinya  V_b-V_B adalah  bukan positive  defini te).  Pada  spe- sifikasi  ini,  hipotesa  yang  diangkat  adalah bahwa efek tingkat individu ( individual-level effects )  yang  cukup  digambarkan  lewat random-effects  model itu  diterima.  Selanjut- nya, penelitian ini melakukan Hausman Test spesifikasi (2) dari Tabel 12 dan 13. Tabel 15 di  bawah  ini  menghadirkan  hasil  tes  ter- sebut.  Sebagaimana dijelaskan  sebelumnya, pemilihan antara pendekatan fixed effect dan random effect sangat diperlukan untuk men- dapatkan estimator yang  konsisten  dan efisien  sehingga  untuk  melakukan  pemili- han,  Hausman test dilakukan . Dari  hasil  di
atas, dapat dihitung nilai 𝜒2 dari 𝜒2 (3) = (b- B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)  =  6.05  dan  Prob> chi2 = 0.1090, yang artinya adalah V_b-V_B bukan positive definite sehingga  model ran- dom effects diterima. Untuk hasil dari Haus- man Test spesifikasi (3) dari Tabel 12 dan 13 dapat dilihat pada Tabel 16 di bawah ini.
Dari hasil di atas, dapat dihitung nilai 𝜒2 dari 𝜒2 (3)  =  (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)  = 10.46  dan  Prob>chi2  =  0.0151.  Hasil  ini menyimpulkan  bahwa  model random effect tidak diterma, sehingga untuk spesifikasi (3) lebih  tepat  dijelaskan  dengan  pendekatan fixed  effect .  Sehingga  hasil  analisa  yang  ada pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa model  dengan  mengontrol  variabel  makro akan  lebih  tepat  menggunakan  pendekatan fixed  effect. Isu  terakhir  yang  perlu  di- investigasi  adalah  untuk  melihat  apakah kinerja keuangan pada periode sebelumnya mempengaruhi status eksistensi saham pada saat ini.
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 91

## Tabel 15
Hausman Test Spesifikasi (2) tabel 11 dan 12
Sumber: Perhitungan Penulis
Tabel 16 Hausman Test Spesifikasi (3) Tabel 11 dan 12

## Sumber: Perhitungan Penulis
Tabel  17  menghadirkan  hasil  regresi logistik  dengan  variabel  dependen  adalah inout dan variabel independen adalah kinerja keuangan  dengan  mengontrol  variabel  pa- sar,  volume  perdagangan.  Hasil  ini  me- nunjukkan  bahwa  semua  variabel  masa lampau,  yaitu  periode  sebelumnya  tidak memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap variabel inout. Bahkan  variabel  volume perdagangan  yang  sebelumnya  memiliki pengaruh  signifikan,  kini  tidak  memiliki pengaruh itu.
Tabel 17
In-out Model dengan Kinerja Keuangan Periode Sebelumnya (1) (2) Variables inout lnsig2u dar_lag -0.01 (0.00) npm_lag 0.01
(0.01) asset_lag 0.00 (0.00) vp -0.00 (0.00) Constant -1.92***  -15.39 (0.48) (858.31) Observations 81 81 Number of stockid 13 13 Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Sumber: Perhitungan Penulis

## SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  mengangkat  isu  terkait kekuatan status saham di LQ45 index dalam mempengaruhi kinerja keuangan khususnya profitabilitas  perusahaan.  Kinerja  profita- bilitas yang diukur adalah Net Profit Margin atau NPM. Terbatasnya literatur yang mem- bahas  mengenai  saham-saham  yang  ter-
92 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
daftar  pada  indeks  saham blue-chips men- dorong  penelitian  ini  untuk  dilakukan. Bahkan  sepengetahuan  penulis,  literatur yang  membahas  status  saham  di  indeks saham blue-chips seperti  LQ  45,  DJIA,  S&P 500, S&P 400, Nasdaq 100, Russell 2000 ETFs hanya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Prasetya  dan  Tasik  (2017)  yang  membahas faktor-faktor  yang  mempengaruhi  status masuk-keluarnya saham di LQ45.
Studi  ini  menggunakan  status  tersebut untuk menilai apakah status tersebut dapat mempengaruhi kinerja keuangan perusaha- an.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa status masuk-keluar saham di LQ45 pada  periode  sebelumnya,  di-proxi  oleh variabel inout_lag ternyata  mempengaruhi secara signifikan dengan magnitude berkisar 22,77  sampai  26,87  poin.  Artinya,  saham- saham yang berada di LQ45 memiliki NPM sebesar 22,77 sampai 26,87 poin lebih besar dari  saham-saham  yang  ada  di  luar  LQ45. Pengaruh  yang  signifikan  ini  konsisten  di hampir  semua  spesifikasi  yang  digunakan pada  studi  ini  baik  dengan  menggunakan model regressi data panel, pendekatan fixed effect maupun pendekatan random effect . Dengan menggunakan pendekatan fixed effect, magnitude  dari inout 11  persen  lebih besar  dari  tanpa  pendekatan fixed  effect . Setelah  melakukan  Hausman test ,  studi  ini menemukan  bahwa  pada  variabel  makro dimasukkan sebagai variabel kontrol, asum- si  pada  pendekatan random  effect ditolak sehingga  yang  diterima  adalah  pendekatan fixed effect . Namun, saat variabel makro tidak dikontrol, pendekatan random effect diterima. Hasil  dari  penelitian  ini  menyarankan bahwa secara psikologis keberadaan saham di  indeks  LQ45  sangat  mempengaruhi kinerja  keuangan  perusahaan  meskipun saham-saham  yang  tidak  berada  di  LQ45 yang  diambil  sebagi  sampel  penelitian  ini bukanlah saham-saham murahan melainkan saham-saham  yang  juga  pernah  masuk  di indeks  LQ45  atau  bahkan  baru  saja  keluar dari indeks LQ45.  Ternyata banyak hal yang terjadi  sehingga  nampak  perbedaan  yang mencolok antara saham-saham yang berada
di  LQ45  dan  saham-saham  yang  berada  di luar LQ45. Meski begitu, investigasi ini akan lebih baik jika ada penelitian-penelitian yang mencoba  menggali  dampak  dari  status saham  di  indeks  LQ45  terhadap  indikator- indikator  keuangan  yang  lain  untuk  mem- perkaya literatur dan memperkuat argumen mengenai  pengaruh  status  saham  di  LQ45 terhadap  kinerja  keuangan.  Satu  hal  yang menarik  untuk  dilakukan  adalah  dengan mengganti  NPM  dengan  indikator  profita- bilitas  yang  lain  seperti  ROA,  ROE,  dan sebagainya.  Selain  itu  investigasi  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  indikator keuangan  yang  lain  seperti  indikator  likui- ditas  yang  merupakan  salah  satu  per- syaratan  di  dalam  indeks  saham blue-chips. Juga, tidak menutup kemungkinan muncul- nya  pola  status  saat  investigasi  dilakukan berdasarkan sektor saham.

## DAFTAR PUSTAKA
Annaert,  J.,  F.  Buelens,  L.  Cuyvers,  M.  De Ceuster, dan M. Deloof. 2011. Are blue chip stock market indices good proxies for all-shares market indices? The case of the  Brussels  Stock  Exchange. Financial History  Review 18(03):  277-308.  Decem- ber 2011. DOI: 10.1017/ S0968565011000 187.
Antou,  R.  R.  dan  H.  Tasik.  2017.  Analisis Spillover  pada  Saham  yang  Masuk  di Indeks LQ45 dan Non LQ45. Jurnal Emba 5(3): 2713-2720.
Bromels,  J.  2018.  The  Fall  of  a  Blue  Chip: General  Electric's  Horrible  2018:  The Industrial  Giant's  Year  Began  Poorly and  Only  Got  Worse  from  There. Published  on  Dec  10,  2018  at  6:17AM. Accessed  on  Aug  16,  2019.  https:// www.fool.com/investing/2018/12/10/ the-fall-of-a-blue-chip-general-electrics- horrible.aspx.
Carrion,  A.  2013.  Very  Fast  Money:  High- Frequency  Trading  on  the  NASDAQ. Journal  of  Financial  Markets 16(4):  680– 711. doi:10.1016/j.finmar. 2013.06.005.
Peran Eksistensi Saham di LQ45 pada Kinerja Profitabilitas ...– Karamoy, Tasik 93
Chung, D. Y. dan K. Hrazdil. 2010. Liquidity and  Market  Efficiency:  Analysis  of
NASDAQ  Firms. Global  Finance  Journal
21(3): 262–274. doi:10.1016/j.gfj.2010.09. 004.
Chung, M. M. C., K. C. Han, dan M. K. S. Tse, 1996. Interrelationship Among the Price Indexes of the NYSE, AMEX, and OTC. International Review of Economics and Finance  5(1):  63–75.  doi:10.1016/s1059- 0560(96)90006-4.
Dang, V. A., D. Michayluk, dan T. P. Pham.
2018.  The  curious  case  of  changes  in trading  dynamics:  When  firms  switch from  NYSE  to  NASDAQ. Journal  of Financial  Markets .  doi:10.1016/  j.finmar. 2018.07.001.
Danial,  K.  2019.  Cryptocurrency  Investing for Dummies. ISBN 13: 978-1-119-53305- 4, For Dummies Publisher, first edition (March 6, 2019).
Demsetz,  H.,  1997.  Limit  Orders  and  the Alleged  Nasdaq  Collusion. Journal  of Financial Economics 45: 91-95. Goff,  D.  C.  1994.  The  Relationship  Among Firm  Size,  E/P,  and  Share  Price Anomalies:  NASDAQ  Stocks  Versus NYSE  and  AMEX  Stocks. Journal  of Economics  and  Finance 18(3):  287–299. doi:10.1007/bf02920488.
Guedes, E., A. Dionísio,  P. J. Ferreira, dan G. F.  Zebende.  2017.  DCCA  Cross- Correlation in Blue-Chips Companies: A View of the 2008 Financial Crisis in the Eurozone, Physica A 479 (2017) 38–47. Hausman,  J.  A.  1978.  Specification  Tests  in Econometrics.  Econometrica  46:  1251– 1271.
IDX. 2018. IDX Fact Book 2018. Research and Development Division, Indonesia Stock Exchange, diakses pada 21 Agustus 2019 melalui  laman  https://www.idx.co.id/ media/4648/20181218_fb-2018.pdf. Ivanov,  S.  I.,  F.  J.  Jones,  dan  J.  K.  Zaima. 2013. Analysis of DJIA, S&P 500, S&P 400, NASDAQ 100 and Russell 2000 ETFs and their  influence  on  price  discovery.  Global Finance  Journal 24(3):  171–187.  doi: 10.1016/j.gfj.2013.10.005.
Jogiyanto.  2010,  Portfolio  Theory  and Investment Analysis, Gajah Mada Press, Yogyakarta.
Kandel,  E.  dan  L.  M.  Marx.  1997.  Nasdaq Market  Structure  and  Spread  Patterns. Journal  of  Financial  Economics  45(1): 61–89. doi:10.1016/s0304-405x(96)00894-
x.
Malkiel, B. G. 2019. A Random Walk Down Wall  Street:  The  Time-Tested  Strategy for Successful Investing, W. W. Norton and  Company,  edition  12,  ISBN 10:1324002182, ISBN 13:9781324002185.
Miller,  M.  B.  2018.  Quantitative  Financial Risk Management, Wiley Finance Series, ISBN  13:9781119522201,  ISBN:1119522 20X.
Poon,  A.  2016.  Not  Too  Big  To  Fail:  5  Blue Chip Companies That Have Fallen From Grace:  5  Companies  that  are  Good Reminders  for  Us  that  Blue  Chip Companies are not Infallible. Online on September 27, 2016. Accessed on Aug 16, 2019.  https://dollarsandsense.sg/no- such-thing-as-too-big-to-fail-5-bluechip- companies-that-have-fallen- fromgrace/.
Prasetya,  A.  H.  dan  H.  H.  D.  Tasik.  2017. Analisis  Dampak  Variabel  Keuangan Saham  Terhadap  Keluar  –  Masuknya Saham  di  LQ-45  (Periode  2014  -  2015). Jurnal Emba 5(2): 1532 –1541. Schwert, G. W. 1997. Symposium on market microstructure:  Focus  on  Nasdaq.
Journal of Financial Economics 45(1): 3–8. doi:10.1016/s0304-405x(97)00014-7
Srivastava, U. Dan Sheikh, R. A. 2016. Stock performance  analysis  of  top  ten  Indian blue  chip  companies.  International Journal  of  Commerce  and  Management Research 2(11): 29-30.
Suryani,  A  dan  Herianti,  E.  2015.  The Analysis  of  Risk  Adjusted  Return Portfolio  Performance  Share  for  LQ  45 Index  in  Indonesia  Stock  Exchange  in 2010-2014 Periods. Procedia - Social and Behavioral  Sciences.  Volume  211,  25 November 2015, Pages 634-643, https:// doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.087
94 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 72 – 94
Tandelilin, E. 2010. Portofolio dan Investasi Teori  dan  Aplikasi.  Edisi  pertama. Kanisius. Yogyakarta.
Waller, R dan Wright, C. 2019. How to Invest in  Real  Estate:  The  perfect  beginner’s
guide  to  creating  wealth  and  passive income  without  making  mistakes. Amazon kindle. ISBN:1095634380 ; 978- 109563438