## Jurnal Maksipreneur:
Manajemen, Koperasi, dan Entrepreneurship Vol. 12  No. 2 Juni  2023 hal. 632 – 646

## Pengaruh ROA, NIM, dan BOPO terhadap Harga
Saham Perbankan LQ20 di Bursa Efek Indonesia Periode 2016-2022 Menggunakan Analisis Data Panel
Djoko Wijono 1
Bambang Sugeng Dwiyanto 2
Andriya Risdwiyanto 3
Jemadi 4
1,2,3,4 Manajemen, Universitas Proklamasi 45, Indonesia
1 Penulis koresponden: dj.wijono@gmail.com
Abstract . This study aims to determine the effect of Return on Assets (ROA), Net Interest Margin  (NIM),  and  Operating  Expenses  on  Operating  Income  (OEOI)  on  the  Share Price of banks in the LQ20 listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) during 2016 to  2022.  The  sample  used  in  this  study  consisted  of  4  banks  in  the  LQ20  listed  on  the IDX.  This  study  uses  panel  data  obtained  from  Bank  Indonesia  reports  and  audited financial reports on banking companies listed on the IDX. By using the Common Effect Model  with  Eviews,  the  F-test  result  shows  that  the  ROA,  NIM,  and  BOPO  variables simultaneously have a significant effect on  the Stock Price. Based on the t-test results, the  ROA  has  a  positive  effect  on  the  Stock  Price  with  a  statistically  strong  level  of significance.  The  NIM  has  a  negative  effect  on  Stock  Price,  while  the  BOPO  has  no effect  on  the  Stock  Price.  The  prediction  of  the  three  independent  variables  on  Stock Price  is  92.9%,  while  37.1%  remaining  is  influenced  by  other  factors  that  are  not included in the research model.
Keywords :  Bank; Net Interest Margin (NIM); Operating Expenses to Operating Income (OEOI) Ratio; Return on Assets (ROA); Stock price.
Abstrak . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Return on Assets (ROA), Net  Interest  Margin (NIM),  dan  Biaya  Operasional  Pendapatan  Operasional  (BOPO) terhadap Harga Saham perbankan dalam LQ20  yang terdaftar di  Bursa Efek Indonesia (BEI)  selama  tahun  2016  sampai  dengan  tahun  2022.  Sampel  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri atas empat bank dalam LQ20 yang terdaftar di BEI. Penelitian ini menggunakan  data  panel  yang  diperoleh  dari  laporan  Bank  Indonesia  dan  laporan  ke- uangan yang telah diaudit pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI.  Berdasar- kan Common Effect Model menggunakan Eviews , hasil uji F menunjukkan bahwa varia- bel  ROA,  NIM,  dan  BOPO  secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  Harga Saham. Berdasarkan hasil uji t, ROA berpengaruh secara positif terhadap Harga Saham dengan tingkat signifikansi yang kuat secara statistik. Selanjutnya, NIM terbukti memi-
liki pengaruh negatif terhadap Harga Saham, sedangkan BOPO tidak berpengaruh terha- dap Harga Saham. Prediksi dari ketiga variabel independen terhadap Harga Saham men- capai  92,9%,  sedangkan  37,1%  sisanya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang  tidak  dima- sukkan ke dalam model penelitian ini.
Kata kunci :  Bank; Harga saham; Net Interest Margin (NIM); Operating Expenses to Operating Income Ratio (BOPO); Return on Assets (ROA).
Article Info: Received: June 23, 2023 Accepted: July 2, 2023                     Available online: July 4, 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.30588/jmp.v12i2.1558

## LATAR BELAKANG
Pasar modal dan sektor perbankan memiliki peran yang sangat penting dalam per- ekonomian suatu negara. Pasar modal merupakan tempat bagi investor untuk berinves- tasi dalam instrumen keuangan seperti saham, obligasi, dan reksa dana. Sementara itu, sektor  perbankan  berfungsi  sebagai  lembaga  keuangan  yang  memberikan  pinjaman, menghimpun  dana,  dan  menyediakan  berbagai  layanan  keuangan  kepada  masyarakat dan perusahaan. Dalam konteks ini, penting untuk memahami faktor-faktor yang mem- pengaruhi  kinerja  perbankan  dan  harga  saham  perbankan  di  pasar  modal.  Salah  satu faktor kunci yang perlu diperhatikan adalah kinerja keuangan perbankan yang tercermin melalui  indikator  seperti Return  on  Assets (ROA), Net  Interest  Margin (NIM),  dan Operational Income Operating Costs atau BOPO.
ROA menggambarkan efisiensi penggunaan aset perbankan dalam menghasilkan keuntungan, sedangkan NIM merupakan selisih antara pendapatan bunga yang dihasil- kan dari kegiatan pemberian pinjaman dengan biaya bunga yang dibayar oleh perbank- an. BOPO adalah rasio yang mengukur perbandingan Biaya Operasional terhadap Pen- dapatan  Operasional.  Pendapatan  Operasional  untuk  mengetahui  tingkat  efisiensi  dan kemampuan  bank  dalam  melakukan  kegiatan  operasinya  dengan  cara  membagi  total biaya  operasional  dan  total  pendapatan  operasional  yang  dihitung  per  posisi  (bukan periode tahunan). Penelitian mengenai pengaruh ROA, NIM, dan BOPO terhadap harga saham perbankan sangat penting karena dapat memberikan wawasan  yang lebih dalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi nilai pasar dan performa perusahaan perbank- an.  Penelitian  ini  dapat  membantu  para  pemangku  kepentingan  seperti  investor,  analis pasar  modal,  dan  regulator  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  informasional  dan akurat dalam mengelola investasi di sektor perbankan.
Hasil  penelitian  sebelumnya  oleh  Wismaryanto  (2013)  dan  Purwanti  (2020)  me- nunjukkan bahwa ROA, NIM, dan BOPO secara signifikan mempengaruhi harga saham perbankan  di  pasar  modal.  Mereka  menemukan  bahwa  perbankan  dengan  ROA  yang tinggi cenderung memiliki harga saham yang lebih tinggi. Selain itu, perbankan dengan NIM yang lebih tinggi juga cenderung memiliki harga saham yang lebih tinggi. Temuan ini  menunjukkan  bahwa  kinerja  keuangan  perbankan  memiliki  hubungan  yang  kuat dengan harga saham di pasar modal.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  menganalisis  pengaruh Return  on  Assets (ROA), Net Interest Margin (NIM), dan Operational Income Operating Costs (BOPO)
terhadap  harga  saham  perbankan  di  Bursa  Efek  Indonesia  dalam  periode  tahun  2016- 2022.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencapai  beberapa  tujuan  spesifik,  yaitu  meng- identifikasi  hubungan  antara  ROA,  NIM,  dan  BOPO  dengan  harga  saham  perbankan, dan menguji apakah ROA, NIM, dan BOPO memiliki pengaruh  yang signifikan terha- dap harga saham perbankan di pasar modal. Dengan menganalisis hubungan ini, peneli- tian ini dapat memberikan kontribusi berupa pengayaan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi harga saham perbankan.
Dengan  mempertimbangkan  pentingnya  kinerja  keuangan  perbankan  dan  peng- aruhnya  terhadap  harga  saham,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh ROA, NIM, dan BOPO terhadap harga saham perbankan di Bursa Efek Indonesia dalam periode 2016-2022, khusunya untuk saham-saham bluechip LQ20. Melalui analisis data panel,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  kompre- hensif dan mendalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi harga saham perbankan dan  implikasinya  bagi  para  pemangku  kepentingan  di  sektor  perbankan  dan  pasar modal.

## KAJIAN TEORITIS
Return  on  Assets (ROA), Net  Interest  Margin (NIM),  dan Operational  Income Operating Costs (BOPO) dan harga saham ( Stock Price ) adalah konsep-konsep penting dalam  konteks  perbankan  dan  pasar  modal.  Kajian  teoritis  ini  menyajikan  definisi  dan hubungan antara ROA, NIM, BOPO dan harga saham, serta relevansinya dalam sektor perbankan dan pasar modal di Indonesia.
ROA ( Return on Assets )
ROA  ( Return  on  Assets )  merupakan  rasio  keuangan  yang  penting  dalam  meng- ukur efisiensi penggunaan aset perusahaan untuk menghasilkan laba. Menurut Brigham dan Houston (2021), ROA dianggap sebagai rasio yang mengukur kemampuan perusa- haan  dalam  menghasilkan  laba  bersih  dari  penggunaan  aset  yang  dimiliki.  ROA  dihi- tung  dengan  membagi  laba  bersih  dengan  total  aset  perusahaan.  Gitman  dan  Zutter (2019)  menyatakan  bahwa  ROA  mencerminkan  tingkat  pengembalian  yang  dihasilkan perusahaan dari aset yang digunakan dalam operasi bisnisnya. ROA yang tinggi menun- jukkan efisiensi penggunaan aset untuk menghasilkan laba.
Pandey  (2020)  menjelaskan  bahwa  ROA  memberikan  informasi  tentang  sejauh mana perusahaan dapat mengoptimalkan penggunaan asetnya. ROA yang tinggi meng- indikasikan  bahwa  perusahaan  lebih  efisien  dalam  mengelola  dan  memanfaatkan asetnya. ROA dipandang sebagai rasio keuangan yang mengukur efisiensi penggunaan aset  oleh  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba.  ROA  dihitung  dengan  membagi  laba bersih  perusahaan  dengan  total  asetnya.  ROA  menjadi  indikator  penting  untuk  meng- evaluasi  kinerja  keuangan  perusahaan,  termasuk  perbankan.  ROA  yang  tinggi  menun- jukkan bahwa perusahaan mampu menghasilkan laba yang lebih besar dengan aset yang dimilikinya. Menurut penelitian  yang dilakukan  oleh Wijaya dan Amelia (2017), Putri et  al. (2022),  serta  Hadi et  al. (2021),  ROA  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap harga  saham  perbankan.  Mereka  menemukan  bahwa  perbankan  dengan  ROA  yang tinggi cenderung memiliki harga saham  yang lebih tinggi, karena ROA mencerminkan tingkat keuntungan yang dihasilkan oleh perusahaan.
NIM ( Net Interest Margin )
NIM  ( Net  Interest  Margin )  adalah  rasio  yang  penting  dalam  mengukur  efisiensi perbankan dalam menghasilkan pendapatan bunga dari aset  produktifnya. Berikut ada- lah definisi dan konsep dasar NIM yang dapat ditemukan dalam literatur Saunders et al. (2018) menyatakan bahwa NIM merupakan  rasio  yang mengukur selisih antara penda- patan bunga bersih yang dihasilkan oleh bank dengan aset produktif yang dimiliki. NIM dihitung  dengan  membagi  selisih  pendapatan  bunga  bersih  dengan  aset  produktif. Mishkin dan Eakins (2018) menjelaskan bahwa NIM mencerminkan kemampuan bank dalam  menghasilkan  pendapatan  bunga  dari  portofolio  asetnya.  NIM  yang  tinggi  me- nunjukkan efisiensi bank dalam mengelola aset produktifnya.
NIM juga diartikan sebagai selisih antara pendapatan bunga yang dihasilkan oleh perbankan dari kegiatan pemberian pinjaman dengan biaya bunga yang dibayarkan oleh perbankan  atas  sumber  dana  yang  diperoleh.  NIM  merupakan  indikator  penting  dalam mengukur  efisiensi  pengelolaan  dana  dan  kegiatan  bunga  perbankan.  Penelitian  oleh Larasati et  al. (2017)  menunjukkan  bahwa  NIM  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap harga saham perbankan. Hasil penelitian mereka menemukan bahwa perbank- an  dengan  NIM  yang  lebih  tinggi  cenderung  memiliki  harga  saham  yang  lebih  tinggi, karena  NIM  mencerminkan  kemampuan  perbankan  dalam  menghasilkan  pendapatan bunga  yang  lebih  tinggi.  Namun,  penelitian  Putri et  al. (2022),  Indah  K.  dan  Rasyid (2022), serta Hadi et al. (2021) menemukan bukti sebaliknya, yaitu NIM tidak membe- rikan pengaruh signifikan terhadap harga saham perbankan.
BOPO ( Operational Income Operating Costs )
Menurut  Rachmawati  dan  Kristijanto  (2009),  BOPO  merupakan  salah  satu  rasio yang  digunakan  untuk  menilai  rentabilitas  dalam  industri  perbankan.  Rasio  BOPO menggambarkan tingkat efisiensi bank dalam kegiatan operasionalnya. Rasio BOPO di- hitung dengan cara membandingkan antara biaya operasional dengan pendapatan opera- sional  dalam periode tertentu.  Semakin tinggi  rasio  BOPO, maka  kegiatan operasional Bank menjadi semakin tidak efisien. Sebaliknya, semakin rendah rasio BOPO, maka ke- giatan operasional Bank akan semakin efisien.
Surat Edaran (SE) Bank Indonesia nomor 15/29/DKBU tanggal 31 Juli 2013 me- nyebutkan  bahwa  BOPO  ( Operational  Income  Operating  Costs ) adalah  rasio  yang mengukur  perbandingan  Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional.  Penda- patan  operasional  untuk  mengetahui  tingkat  efisiensi  dan  kemampuan  bank  dalam melakukan kegiatan operasinya dengan cara membagi total biaya operasional dan total pendapatan  operasional  yang  dihitung  per  posisi  (tidak  disetahunkan).  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Wismaryanto  (2013),  BOPO  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terha- dap  harga  saham  perbankan.  Hasil  penelitian  mereka  menunjukkan  bahwa  perbankan dengan BOPO yang rendah cenderung memiliki harga saham  yang lebih tinggi, karena BOPO mencerminkan tingkat efisiensi bank dalam kegiatan operasionalnya. Hasil pene- litian tersebut bertentangan dengan hasil penelitian Sembiring dan Sinaga (2020), serta Harahap dan Hairunnisah (2017).
Harga Saham ( Stock Price )
Harga  saham  mencerminkan  nilai  pasar  suatu  perusahaan  yang  dipengaruhi  oleh berbagai  faktor.  Berikut  ini  adalah  beberapa  definisi  dan  konsep  dasar  tentang  harga saham  yang  dijelaskan  dalam  literatur.  Bodie et  al. (2022)  menjelaskan  bahwa  harga
saham adalah harga per lembar saham yang ditentukan oleh permintaan dan penawaran saham perusahaan di pasar modal. Harga saham mencerminkan tingkat kepercayaan dan keyakinan investor terhadap prospek perusahaan. Larasati et al. (2017) mengemukakan beberapa  faktor  yang  dapat  memengaruhi  fluktuasi  harga  saham,  baik  dari  dalam maupun luar perusahaan. Faktor-faktor internal yang berpengaruh meliputi laba perusa- haan,  pertumbuhan  aset  tahunan,  tingkat  likuiditas,  nilai  kekayaan  total,  dan  volume penjualan.  Di  sisi  lain,  faktor-faktor  eksternalnya  meliputi  kebijakan  pemerintah  dan dampaknya,  pergerakan  suku  bunga,  fluktuasi  nilai  tukar  mata  uang,  rumor  dan  senti- men pasar, serta penggabungan usaha.
Harga saham merupakan harga pasar  yang ditentukan oleh permintaan dan pena- waran  saham  perusahaan  di  pasar  modal,  sedangkan  harga  pasar  saham  adalah  harga penutupan bursa efek. Harga saham dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk kinerja keuangan  perusahaan,  sentimen  pasar,  dan  kondisi  ekonomi  secara  keseluruhan.  Studi sebelumnya  oleh  Wismaryanto  (2013)  dan  Purwanti  (2020)  menemukan  bahwa  ROA, NIM,  dan  BOPO  secara  signifikan  mempengaruhi  harga  saham  perbankan  di  pasar modal. Mereka menemukan pula bahwa perbankan dengan ROA yang lebih tinggi juga cenderung  memiliki  harga  saham  yang  lebih  tinggi,  dan  perbankan  dengan  NIM  yang lebih tinggi  juga cenderung memiliki harga saham  yang lebih tinggi.  Hasil ini menun- jukkan bahwa ada korelasi yang kuat antara kinerja keuangan perbankan dan harga sa- hamnya.

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  desain  penelitian  kuantitatif.  Data  dikumpulkan  dari laporan keuangan publik perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode tahun 2016-2022.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi penelitian ini terdiri atas perusahaan-perusahaan perbankan yang terma- suk dalam indeks  LQ20  di  BEI  selama periode  tahun  2016-2022.  LQ20  adalah indeks yang terdiri atas 20 perusahaan perbankan terbesar di Indonesia. Sampel penelitian akan dipilih secara purposive sampling , yaitu dengan memilih beberapa perusahaan perbank- an  yang  memiliki  kriteria  tertentu,  yaitu  unit  sampel  memiliki  pelaporan  keuangan publik perusahaan perbankan  yang lengkap selama  periode  tahun 2016-2022  sebanyak empat  bank  dengan  empat  macam  data  kinerja  keuangan.  Jumlah  sampel  keseluruhan yang diperoleh sebanyak 28 data.

## Teknik dan Instrumen Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari laporan keuangan publik perusahaan perbankan  yang ter- sedia  di  situs web BEI  dan  laporan  keuangan  tahunan  perusahaan.  Data  yang  diperlu- kan untuk penelitian ini meliputi Return on Assets (ROA), Net Interest Margin (NIM), dan  Beban  Operasional  Pendapatan  Rasional  (BOPO)  dan  harga  saham  ( Stock  Price ). Instrumen pengumpulan data yang digunakan adalah analisis dokumen.

## Alat Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  data  panel.  Analisis  data  panel  me- mungkinkan penggunaan data lintas waktu (2016-2022) dan panel perusahaan (perusa- haan perbankan yang dipilih).

## 1. Pendekatan Data Panel
Pendekatan Data Panel digunakan untuk menganalisis data yang mencakup obser- vasi waktu yang berulang dari beberapa individu atau unit pengamatan. Dalam analisis data  panel,  variasi  lintas  waktu  dan  lintas  individu  diperhitungkan  untuk  mendapatkan estimasi yang lebih akurat dan efisien. Terdapat beberapa metode pendekatan data panel yang umum digunakan, seperti Common/Pooled OLS , Fixed Effects (FE), dan Random Effects (RE). Menurut Baltagi (2016), analisis data panel memungkinkan sebuah peneli- tian  untuk  memanfaatkan  variasi  antarindividu  dan  variasi  antartemporal  dalam  data untuk mendapatkan estimasi yang lebih baik daripada yang mungkin diperolehnya dari analisis data lintas waktu atau lintas individu secara terpisah. Kerangka analisis regresi data panel ditunjukkan pada Gambar 1.
Sumber : Gujarati dan Porter (2012).
Gambar 1. Kerangka Analisis Regresi Data Panel

## 2. Model Regresi Data Panel
Model  regresi  data  panel  digunakan  untuk  menghubungkan  variabel  dependen dengan  satu  atau  lebih  variabel  independen.  Terdapat  beberapa  model  regresi  yang umum digunakan dalam analisis data panel, seperti:
• Model Common/Pooled OLS : Model ini mengabaikan perbedaan individu dan waktu, mengasumsikan  koefisien  regresi  yang  sama  untuk  semua  individu.  Wooldridge (2011)  menyatakan  bahwa  model Common/Pooled  OLS cocok  digunakan  ketika tidak ada perbedaan individu yang relevan dalam variabel dependen.
• Model Fixed  Effects (FE):  Model  ini  memperhitungkan  perbedaan  individu  dengan menambahkan  variabel dummy individu  dalam  model.  Menurut  Baltagi  (2016), model Fixed Effects mengontrol efek individu yang tidak berubah seiring waktu.
• Model Random Effects (RE):  Model ini mengasumsikan adanya efek individu  yang bersifat acak dalam model regresi. Greene (2019) menjelaskan bahwa model Random Effects memperlakukan  efek  individu  sebagai  variabel  acak  dan  memperhitungkan variasi antarindividu dan variasi antartemporal.
Dalam memilih model yang paling sesuai untuk  mengelola data panel, beberapa peng- ujian dapat dilakukan, antara lain:
• Uji Chow:
Uji  Chow digunakan untuk menentukan model  yang paling tepat,  apakah itu model Common Effect atau Fixed Effect dalam melakukan estimasi data panel.
• Uji Hausman:
Uji Hausman adalah pengujian statistik yang digunakan untuk memilih antara model Fixed  Effect atau Random  Effect yang  paling  sesuai  digunakan  dalam  analisis  data panel.
• Uji Lagrange Multiplier :
Uji Lagrange  Multiplier digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah  model Random Effect lebih  baik  daripada  metode Common  Effect (OLS)  dalam  menganalisis  data panel.
Berdasarkan  pengujian-pengujian  tersebut,  penelitian  ini  dapat  memilih  model  yang paling sesuai untuk mengelola data panel dan mendapatkan hasil estimasi yang akurat.

## 3. Uji Asumsi Regresi Data Panel
Sebelum  melakukan  analisis  regresi  pada  data  panel,  pengujian  asumsi-asumsi yang relevan perlu dilakukan. Beberapa uji asumsi yang umum dilakukan dalam analisis data panel meliputi:
• Uji  normalitas:  Uji  ini  menggunakan  histogram  dan  uji  statistik  Jarque-Bera  untuk mendiagnosis apakah residual berdistribusi normal atau tidak. Normalitas merupakan syarat  untuk  mendapatkan  estimator  yang  bersifat  BLUE  ( Best  Linier  Unbiased Estimator ).
• Uji heteroskedastisitas: Uji ini digunakan untuk memeriksa apakah terdapat heteros- kedastisitas  dalam  model  regresi  data  panel  yang  digunakan.  Menurut  Wooldridge (2011), heteroskedastisitas terjadi apabila varian error tidak konstan di semua tingkat variabel independen.
• Uji  autokorelasi:  Uji  ini  digunakan  untuk  memeriksa  apakah  terdapat  autokorelasi dalam  model  regresi  data  panel.  Greene  (2019)  menjelaskan  bahwa  autokorelasi muncul ketika terjadi korelasi antara error pada waktu yang berbeda dalam model.

## 4. Uji hipotesis
Uji signifikansi pengaruh secara parsial koefisien regresi masing-masing variabel independen  dalam  penelitian  ini  (ROA,  NIM,  dan  BOPO)  terhadap  harga  saham.  Uji signifikansi pengaruh gabungan dari ketiga variabel independen tersebut terhadap harga saham.

## 5. Model Penelitian
Model penelitian yang diusulkan dalam penelitian ini ditunjukkan pada persamaan [1].
Harga Saham = β0 + β1*ROA + β2*NIM + β3*BOPO + ε --------------------[1]
Keterangan:
• Harga Saham adalah variabel dependen yang diukur dengan harga saham perusahaan perbankan yang menjadi sampel penelitian ini.
• ROA,  NIM,  dan  BOPO  adalah  variabel  independen  yang  mewakili Return  on  Assets , Net  Interest Margin , dan Operational Income Operating Costs masing-masing perusahaan.
• β0, β1, β2, dan β3 adalah koefisien regresi yang akan diestimasi.
• ε adalah galat acak.

## 6. Interpretasi Hasil Analisis
Hasil analisis data panel perlu diinterpretasikan secara hati-hati. Beberapa langkah penting dalam menginterpretasikan hasil analisis data panel penelitian ini adalah:
• Menginterpretasikan  koefisien  regresi,  yaitu  menggambarkan  hubungan  antara  va- riabel independen dan variabel dependen.
• Menafsirkan  koefisien  efek  individu  (FE  model),  yaitu  menggambarkan  pengaruh individu spesifik pada variabel dependen.
• Menafsirkan  koefisien  efek  acak  (RE  model),  yaitu  menggambarkan  efek  individu yang bersifat acak pada variabel dependen.
• Menganalisis  signifikansi  statistik,  yaitu  memeriksa  apakah  koefisien  regresi  atau efek individu/acak tersebut signifikan secara statistik.
• Menafsirkan goodness-of-fit , yaitu mengevaluasi sejauh mana model yang diestima- si cocok dengan data panel yang diamati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemilihan Model Regresi Data Panel
Menurut Ghozali  (2018),  pemilihan model  yang tepat  pada penelitian ini  dilaku- kan dengan beberapa pengujian. Pengujian-pengujian tersebut terdiri atas:

## 1. Uji Chow
Uji  Chow  bertujuan  untuk  menentukan  model  yang  paling  cocok  antara Common Effect  Model (CEM)  dengan Fixed  Effect  Model (FEM).  Nilai  Prob  0,0341  <  0,05 (Tabel 1), maka model yang terpilih adalah model FEM.

## Tabel 1. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.538366 (3,21) 0.0841 Cross-section Chi-square 8.663536 3 0.0341 Sumber: Hasil olah data dengan Eviews (2023).

## 2. Uji Hausman
Uji  Hausman  merupakan  pengujian  untuk  menentukan  penggunaan  metode  antara Fixed Effect Model (FEM) dengan Random Effect Model (REM). Nilai Prob 0,0547 < 0,05 (Tabel 2), maka model yang terpilih adalah model REM.

## Tabel 2. Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 7.615097 3 0.0547 Sumber: Hasil olah data dengan Eviews (2023).

## 3. Uji Lagrange Multiplier
Uji Lagrange Multiplier bertujuan untuk menentukan model yang paling tepat antara Random  Effect  Model (REM)  dan Common  Effect  Model (CEM).  Prob  Breusch- Pagan 0,6839 > 0,05 (Tabel 3), maka model yang terpilih adalah model CEM. Berda- sarkan uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier maka model yang terba- ik dalam penelitian ini adalah Common Effect Model (CEM).
Tabel 3. Hasil Uji Lagrange Multiplier
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 0.165727 2.534922 2.700649 (0.6839) (0.1114) (0.1003) Honda -0.407096 1.592144 0.837956 -- (0.0557) (0.2010) King-Wu -0.407096 1.592144 0.586832 -- (0.0557) (0.2787) Standardized Honda 0.796807 2.045372 -1.230414 (0.2128) (0.0204) -- Standardized King-Wu 0.796807 2.045372 -1.444104 (0.2128) (0.0204) -- Gourierioux, et al.* -- -- 2.534922 (>= 0.10)
Sumber: Hasil olah data dengan Eviews (2023).

## Uji Asumsi Klasik

## 1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  diindikasikan  oleh  data  residual  yang  dibentuk  oleh  model  regresi linier yang terdistribusi secara normal. Pengujian residual berdistribusi normal meng- gunakan  uji  Jarque-Bera.  Hasil  uji  Jarque-Bera  dalam  penelitian  ini  menunjukkan nilai Prob. 0,612659 > 0,05, maka residual data penelitian ini berdistribusi normal.
0 1 2 3 4 5 6 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 Series: Standardized Residuals
Sample 2016 2022 Observations 28 Mean 6.33e-13 Median -27.74471 Maximum 3161.302 Minimum -2179.210 Std. Dev. 1306.460 Skewness 0.447155 Kurtosis 2.799702 Jarque-Bera 0.979895 Probability 0.612659
Sumber: Hasil olah data dengan Eviews (2023).

## Gambar 2. Hasil Uji Normalitas

## 2. Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  adalah  uji  yang  dilakukan  untuk  memastikan  apakah  dalam suatu model regresi terdapat interkorelasi atau kolinearitas antarvariabel bebas. Inter- korelasi adalah hubungan yang kuat antara variabel bebas yang satu dengan variabel bebas  yang  lain  dalam  suatu  model  regresi.  Dari  hasil  pengujian  multikolinearitas, koefisien X1 dan X2 sebesar 0,68149 < 0,80, X1 dan X3 sebesar 0,68123 < 0,80, dan X2 dan X3 sebesar 0,11647 < 0,80. Hasil uji tersebut menunjukkan bah model regre- si dalam penelitian ini terbebas dari multikolinearitas.

## Tabel 4. Hasil Uji Multikolinearitas
X1 X2 X3 X1 1,00000 0,68149 -0,68123 X2 0,68149 1,00000 -0,11647 X3 -0,68123 -0,11647 1,00000 Sumber: Hasil olah data dengan Eviews (2023).

## 3. Uji Heteroskedatisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan untuk  menguji  apakah dalam model regresi  terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Jika nilai probabilitas
lebih  kecil  dari  0,05  maka  persamaan  regresi  regresi  tersebut  mengandung  adanya heteroskedastisitas. Metode uji heteroskedastisitas adalah uji Glejser. Dari uji Glejser menunjukkan  nilai Prob .  Variabel  X1,  X2,  dan  X3  lebih  besar  dari  0,05  sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat masalah heteroskedatisitas.

## Tabel 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas (Uji Glejser)
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Date: 06/30/23   Time: 10:36 Sample: 2016 2022 Periods included: 7 Cross-sections included: 4 Total panel (balanced) observations: 28
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2412.886 1880.962 1.282794 0.2118 X1 -310.3304 435.6634 -0.712317 0.4831 X2 386.6965 217.6481 1.776705 0.0883 X3 -41.44402 23.04931 -1.798059 0.0848 Sumber: Hasil olah data dengan Eviews (2023).
Uji  autokorelasi  tidak  dilakukan  pada  penelitian  ini,  karena  Gujarati  dan  Porter (2012) berpendapat bahwa apabila model penelitian terdapat autokorelasi dari estimator Ordinary Least Squares (OLS), maka hal itu masih dianggap sebagai Linear Unbiased Estimators (ULS)  yang  dapat  diartikan  bahwa  metode  OLS  dapat  digunakan  dalam beberapa situasi.

## Analisis Regresi Data Panel
Analisis regresi  data panel  digunakan untuk  mempelajari hubungan antara varia- bel ROA (X1), NIM (X2), dan BOPO (X3) terhadap Harga Saham (Y). Hasil estimasi persamaan  regresi  data  panel  yang  dihasilkan  melalui  proses  uji  Chow,  Hausman,  dan Lagrange  Multiplier menetapkan  penelitian  ini  lebih  tepat  menggunakan Common Effect Model (CEM). Hasil analisis statistik berdasarkan model tersebut disajikan pada Tabel  6.  Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  berganda  dalam  penelitian  ini,  maka  persa- maan garis regresi dapat dilihat pada persamaan [2].
Stock Price = 10299,70 + 2114,687 ROA – 2280,246 NIM + 50,37280 BOPO -------------[2]
Persamaan [2] dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Konstanta  (C)  sebesar  10299,70  menyatakan  bahwa  jika  variabel  ROA,  NIM,  dan BOPO konstan, maka besarnya Stock Price adalah 10299,70.
2. Koefisien regresi  ROA sebesar 2114,687 menyatakan bahwa setiap kenaikan  ROA sebesar  1%  akan  berdampak  pada  kenaikan Stock  Price sebesar  2114,687  dengan asumsi variabel independen lainnya konstan.
3. Koefisien regresi NIM sebesar –2280,246 menyatakan bahwa setiap penurunan NIM sebesar 1%  akan berdampak pada  kenaikan Stock Price sebesar –2280,246  dengan asumsi variabel independen lainnya konstan.
4. Koefisien BOPO sebesar 50,37280 menyatakan bahwa setiap kenaikan BOPO sebe- sar  1%  akan  berdampak  pada  peningkatan  Stock  Price  sebesar  50,37280  dengan asumsi variabel independen lainnya konstan.

## Tabel 6.  Hasil Analisis Regresi Data Panel Dengan Common Effect Model
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Sample: 2016 2022 Periods included: 7 Cross-sections included: 4 Total panel (balanced) observations: 28
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10299.70 3730.446 2.760984 0.0109 X1 2114.687 864.0360 2.447453 0.0221 X2 -2280.246 431.6539 -5.282578 0.0000 X3 50.37280 45.71289 1.101939 0.2814 R-squared 0.629005     Mean dependent var 6117.286 Adjusted R-squared 0.582631     S.D. dependent var 2144.925 S.E. of regression 1385.710     Akaike info criterion 17.43738 Sum squared resid 46084618     Schwarz criterion 17.62769 Log likelihood -240.1233     Hannan-Quinn criter. 17.49556 F-statistic 13.56363     Durbin-Watson stat 0.954823 Prob(F-statistic) 0.000022 Sumber: Hasil olah data dengan Eviews (2023).

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Berdasarkan  hasil  olah  data  statistik  yang  disajikan  pada  Tabel  6,  Prob  (F- statistic )  sebesar 0,000022 lebih kecil dari α=0,05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa variabel  ROA,  NIM,  dan  BOPO  berpengaruh  signifikan  terhadap Stock  Price perusa- haan perbankan secara simultan pada tingkat kepercayaan 95 persen.

## Uji Parsial (Uji t)
Hasil uji t penelitian ini (Tabel 6) menunjukkan bahwa apabila nilai probabilitas t- hitung (yang ditunjukkan pada kolom Prob.) lebih kecil dari tingkat kesalahan  α=0,05, maka variabel independen tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, atau sebaliknya. Hasil uji t pada variabel X1 (ROA) memiliki nilai probabilitas sebesar 0,0221.  Hasil  tersebut  mengindiasikan  bahwa  variabel  X1  (ROA)  berpengaruh  signifi- kan terhadap harga saham, karena prob 0,0221<0,05. Selanjutnya, hasil uji t pada varia- bel X2 (NIM) memiliki nilai probabilitas sebesar  0,0000. Hasil tersebut  mengindikasi- kan  bahwa  variabel  X2  (NIM)  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  harga  saham, karena  prob  0,0000<0,05.  Hasil  uji  t  berikutnya  pada  variabel  X3  (BOPO)  memiliki nilai  probabilitas  sebesar  0,2814.  Hasil  tersebut  mengindikasikan  bahwa  variabel  X3 (BOPO) tidak berpengaruh terhadap variabel harga saham, karena prob 0,2814>0,05.
Uji Koefisien Determinasi (R- square )
Hasil  estimasi  regresi  data  panel  pada  Tabel  6  dengan  model Common  Effect (CEM)  digunakan  untuk  menguji  kecocokan  model  ( goodness  of  fit ).  Hasil  pengujian
menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  R²  =0,629005.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa semua variabel independen ROA, NIM, dan BOPO mampu menjelaskan variasi naik  turunnya  Harga  Saham  perusahaan  perbankan  sebesar  62,9%,  sedangkan  sisanya sebesar 37,1% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan ke dalam model penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, return  on  assets (ROA)  ber- pengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham perusahaan perbankan LQ20 yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016-2022.  ROA  merupakan  laba  bersih dibagi dengan total aset. Hasil ini mengindikasikan bahwa laba bersih dan total aset ber- pengaruh  terhadap  harga  saham.  Pengaruh  positif  yang  dimaksud  adalah  apabila  rasio ROA  meningkat,  maka  harga  saham  perbankan  juga  akan  meningkat  atau  sebaliknya. Semakin tinggi total aset yang dimiliki bank, maka semakin rendah rasio ROA yang di- hasilkan, dan Hal itu juga diartikan terjadinya penurunan harga saham. Namun, apabila total  aset  semakin  rendah,  maka  rasio  ROA  yang  dihasilkan  akan  semakin  tinggi.  Hal itu dapat diartikan terjadinya kenaikan harga saham.
Dari  pengujian  tersebut,  variabel net  interest  margin (NIM)  ditemukan  berpeng- aruh negatif dan signifikan terhadap harga saham pada perbankan LQ20 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2022. Temuan empiris penelitian ini tidak sesuai dengan hipotesis penelitian yang menyatakan bahwa variabel NIM berpengaruh positif terhadap  harga  saham  perbankan.  Selanjutnya,  variabel operational  income  operating costs (BOPO)  tidak  berpengaruh  terhadap  harga  saham  pada  perbankan  LQ20  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016-2022.  Temuan  empiris  penelitian  ini juga  tidak  sesuai  dengan  hipotesis  penelitian  yang  menyatakan  bahwa  variabel  BOPO berpengaruh positif terhadap harga saham perbankan.

## Saran
ROA  menggambarkan  bagaimana  perusahaan  dapat  memperoleh  laba  dengan menggunakan  aset  yang  dimiliki  perusahaan.  Apabila  dengan  aset  yang  dimiliki,  per- usahaan dapat memperoleh laba yang cukup tinggi, maka perusahaan akan memberikan sinyal  positif  kepada  pasar,  karena  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  perusahaan  dapat mengelola atau menggunakan aset yang dimilikinya secara efektif dan efisien. Investor akan tertarik untuk menanamkan modalnya dengan membeli saham perusahaan tersebut, karena mereka beranggapan perusahaan dapat memperoleh keuntungan yang lebih besar apabila aset yang dimiliki semakin besar atau lebih banyak. Dengan adanya respon posi- tif dari pasar terhadap perusahaan, maka kondisi tersebut dapat memancing peningkatan permintaan dan berakibat pada naiknya harga saham. Hal sebaliknya dapat terjadi ketika rasio ROA mengalami penurunan, maka harga saham pun dapat mengalami penurunan.
Pendapatan bunga bersih (NIM) merupakan pendapatan utama bank, yaitu penda- patan  bunga  bersih  yang  merupakan  selisih  antara  pendapatan  bunga  dari  penyaluran kredit  dengan  beban  bunga  atas  dana  pihak  ketiga  yang  disimpan  di  bank.  Temuan empiris penelitian menyatakan bahwa variabel NIM dapat berpengaruh negatif terhadap harga  saham  perbankan.  Oleh  karena  itu,  bank  perlu  mengamati  tujuan  pihak  ketiga menyimpan uangnya di bank semata-mata karena pendapatan bunga atau alasan lain.

## DAFTAR REFERENSI
Baltagi, B. H. (2016). Econometric Analysis of Panel Data (5th ed.). John Wiley & Sons, Inc.
Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. (2022). Essentials of Investments (12th ed.). NY: McGraw-Hill/Irwin Brigham, E. F. & Houston, J. F. (2021). Fundamentals of Financial Management (15e ed.). Cengage Learning.
Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate dngan Program IBM SPSS 25 (Ed. 9). Semarang: BP Universitas Diponegoro.
Gitman, L. J. & Zutter, C. J. (2019). Principles of Managerial Finance (15th ed.). Boston: Prentice-Hall, Inc.
Greene, W. H.. (2019). Econometric Analysis (Global Ed.). NJ: Prentice-Hall, Inc. Gujarati, D. N. & Porter, D. C. (2012). Essentials of Econometrics (5th ed.). NY:
McGraw-Hill Education.
Hadi, M., Ambarwati, M. D., & Haniyah, R. (2021). Pengaruh Return on Asset, Return on Equity, Net Interest Margin, Net Profit Margin, Earning per Share dan Net Income terhadap Stock Price Sektor Perbankan Tahun 2016-2020. Jurnal Manajemen Bisnis dan Inovasi Universitas Sam Ratulangi (JMBI Unsrat) , 8 (3), 770–792. https://doi.org/10.35794/jmbi.v8i3.36743
Harahap, D. A., & Hairunnisah, A. I. (2017). Pengaruh NPL, LDR, GCG, NIM, ROA, ROE, CAR, BOPO terhadap Harga Saham pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari Tahun 2010-2014. Jurnal Dimensi , 6 (1), https://doi.org/10.33373/dms.v6i1.522
Indah K., A. T., & Rasyid, H. A. (2022). Pengaruh Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE) dan Net Interest Margin (NIM) terhadap Harga Saham pada Bank BCA, Tbk. Owner: Riset dan Jurnal Akuntansi , 6 (3), 2390–2401. https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.965
Larasati, R., Isynuwardhana, D., & Muslih, M. (2017). Analisis Pengaruh Non Performing Loan dan Net Interest Margin terhadap Harga Saham pada 5 Bank Umum Konvensional Penyalur Kredit Terbesar di Indonesia Tahun 2010-2015. E- Proceeding of Management , 4 (1), 402–410.
Mishkin, F. S., & Eakins, S. G. (2018). Financial Markets and Institutions (9th ed.). Harlow: Pearson.
Pandey, I. M. (2020). Financial Management . Vikas Publishing House, Ltd.
Purwanti, P. (2020). Pengaruh ROA, ROE, dan NIM terhadap Harga Saham pada Perusahaan Sektor Perbankan yang Terdaftar di BEI Periode 2015-2019. Jurnal Aplikasi Manajemen, Ekonomi dan Bisnis , 5 (1), 75–84. https://doi.org/10.51263/jameb.v5i1.115
Putri, B. I., Putri, M., & Octavia, A. N. (2022). Pengaruh ROA, ROE, dan NIM terhadap Harga Saham pada Perusahaan PT Bank Central Asia, Tbk. Periode 2012-2021. Jurnal Ilmiah Solusi , 20 (4), 378–387. http://dx.doi.org/10.26623/slsi.v20i4.6052
Rachmawati, T., & Kristijanto, D. (2009). Pengaruh Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Net Interest Margin (NIM) dan Rasio Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) terhadap Harga Saham Bank di Bursa Efek Indonesia. DIE: Jurnal Ilmu Ekonomi dan Manajemen , 6 (1), 67–94.
https://doi.org/10.30996/die.v6i1.91
Saunders, A., Cornett, M., & Erhemjamts, O. (2018). Financial Institutions Management: A Risk Management Approach (9th ed.). McGraw-Hill Education.
Sembiring, E. br, & Sinaga, R. V. (2020). Pengaruh Kinerja Keuangan terhadap Harga Saham pada Perusahaan LQ45 yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal
Manajemen dan Bisnis , 20 (2), 209–219. https://doi.org/10.54367/jmb.v20i2.1013
Wijaya, E., & Amelia, A. (2017). Analisis Pengaruh Net Interest Margin (NIM), Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE), dan Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap Harga Saham pada Perusahaan Perbankan di Bursa Efek Indonesia dalam Menentukan Investasi. Procuratio: Jurnal Ilmiah Manajemen , 5 (1), 38–47. Wismaryanto, S. D. (2013). Pengaruh NPL, LDR, ROA, ROE, NIM, BOPO, dan CAR terhadap Harga Saham pada Sub Sektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen , 3 (1), 29–60.
Wooldridge, J. M. (2011). Econometric Analysis of Cross-section and Panel Data (2nd ed.). Cambridge: The MIT Press.