Hilda  Nainggolan  (2022).  Analisis  Likuiditas  Pendanaan  Terhadap  Harga  Saham  Dan  Risiko  Bank  Di Negara Asean – 3. (7) 11.
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 11, November 2022

## ANALISIS  LIKUIDITAS  PENDANAAN  TERHADAP  HARGA  SAHAM  DAN RISIKO BANK DI NEGARA ASEAN – 3

## Hilda Nainggolan, Susy Muchtar
Program Studi Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Trisakti Email: hilda.nainggolan02@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham, risiko aset bank dan pengambilan risiko bank. Selanjutnya, menguji pengaruh Loan Ratio , Capital dan Return on Asset terhadap pengambilan risiko bank. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data perbankan yang terdaftar di Indonesia Stock Exchange , Thailand Stock Exchange dan Malaysia Stock Exchange pada periode 2005 – 2021. Penelitian ini menggunakan pengumpulan data sekunder yang berasal dari Bankscope dan World Development Indicators . Sampel penelitian yang dipilih menggunakan metode purposive sampling sehingga diperoleh 26 bank yang menjadi sampel. Analisis data yang digunakan untuk uji hipotesis yaitu analisis regresi  data  panel  dengan  menggunakan  program Eviews 10.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa likuiditas pendanaan memiliki pengaruh negatif terhadap harga saham serta likuiditas pendanaan tidak memiliki pengaruh terhadap risiko aset bank dan  pengambilan  risiko  bank.  Namun,  pada Loan  Ratio dan Return  on  Asset memberikan  pengaruh  positif  terhadap  pengambilan  risiko  bank  dan Capital ditemukan pengaruh negatif terhadap pengambilan risiko.
Kata Kunci : Capital ,  Likuiditas  pendanaan  (FL), Loan  Ratio (LR), Return  on  Asset (ROA), Stock Price (SP).

## Abstract
This research aims to analyze the effect of funding liquidity on stock prices, bank asset risk and bank risk taking. Next, examine the effect of Loan Ratio, Capital and Return on Assets on bank risk taking. The data used in this study are banking data listed on the  Indonesia  Stock  Exchange,  Thailand  Stock  Exchange  and  Malaysia  Stock Exchange in the period 2005 – 2021. This study uses secondary data collection from Bankscope  and  World  Development  Indicators.  The  research  sample  was  selected using purposive sampling method in order to obtain 26 banks as samples. The data analysis used to test the hypothesis is panel data regression analysis using the Eviews 10 program. The results show that funding liquidity has a negative effect on stock prices and funding liquidity has no effect on bank asset risk and bank risk taking. However, the Loan Ratio and Return on Assets have a positive effect on bank risk taking and Capital found a negative effect on risk taking.
Keywords : Capital, Funding Liquidity (FL), Loan Ratio (LR), Return on Asset (ROA), Stock Price (SP)

## Pendahuluan
Perekonomian  dunia  mengalami  perubahan  yang  disebabkan  oleh  gejolak  krisis keuangan global. Krisis keuangan global berawal pada tahun 2007 di Amerika Serikat yang kemudian dampaknya semakin dirasakan oleh negara-negara lainnya di dunia pada tahun 2008 termasuk Indonesia (Tran, 2020) . Dalam rangka memulihkan perekonomian, dilakukan  sejumlah  kebijakan  yang  sangat  agresif.  Pada  triwulan  I  sampai  dengan triwulan III tahun 2008, pertumbuhan ekonomi di Indonesia tercatat diatas 6%, namun pada triwulan IV pertumbuhan ekonomi mendapat tekanan berat ( https://www.bi.go.id ). Krisis  keuangan  global  berdampak  terhadap  sektor  perbankan  hingga  membuat  krisis likuiditas pada bank-bank Badan Usaha Milik Negara (BUMN) dan Swasta (Abbas & Ali, 2020) .
Pada tahun 2007-2008 terjadi krisis keuangan yang salah satu penyebabnya adalah likuiditas  pendanaan (Funding  Liquidity) .  Likuiditas  bank  telah  menjadi  fokus  utama pada reformasi regulasi keuangan sejak bahaya krisis likuiditas dalam Krisis Keuangan Global (Abbas,  Ali,  Yousaf,  &  Wong,  2021) .  Respon  terhadap  krisis  keuangan  tahun 2008  memunculkan  Basel  III  pada  tahun  2010  yang  merupakan  reformasi  pengaturan tentang rasio kecukupan modal, tingginya variasi Aset Tertimbang Menurut Risiko antar Bank-bank, leverage yang  sangat  tinggi  dan liquidity  crunch (https://www.ojk.go.id). Merujuk  data  Laporan  perekonomian  Indonesia  Tahun  2008  ( https://www.bi.go.id ) sebagian  besar  pertumbuhan  ekonomi  di  Asia  melambat  akibat  krisis  ekonomi  global. Ekonomi negara Asia seperti Malaysia dan Thailand mengalami perlambatan cukup tajam di triwulan IV-2008 (Adusei, 2015) .
Ekonomi  dunia  yang  mengalami  konsekuensi  krisis  ekonomi  global  terdiri  dari sektor  perdagangan  dan  sektor  finasial.  Pada  sektor  perdagangan  performa  ekspor tertekan karena anjloknya harga yang berdampak cukup kuat khususnya ke negara-negara pengekspor komoditas Sumber Daya Alam (SDA). Sementara itu, pada sektor finansial, dampak  dari  krisis  ekonomi  global  yang  terindikasi  dari  menurunnya  bursa  saham merambat  ke  kawasan  Asia (Masum,  2014) .  Krisis  kepercayaan  banyak  melanda perbankan yang memicu terjadinya credit crunch . Perbankan mengalami sikap skeptis atau  kurangnya  kepercayaan  dalam  menyalurkan  kredit  dikarenakan  tingginya kekhawatiran  akan  risiko  gagal  bayar,  sehingga  bank  memperketat  persyaratan  kredit. Selain itu, perbankan juga mengalami kesulitan dalam menyediakan dana kepada nasabah (Blaško & Sinkey Jr, 2006) .
Drehmann  dan  Nikolaou  (2013)  menyatakan  bahwa  setiap  bank  harus  mampu menyel esaikan  kewajibannya.  Di  negara  berkembang,  bank  lebih  memilih  untuk memiliki aset likuid yang lebih tinggi dibandingkan dengan negara maju. Rokhim dan Min  (2020)  menemukan  bahwa  bank  dengan  likuiditas  yang  lebih  tinggi  dalam  hal simpanan  cenderung  mengambil  risiko  yang  lebih  rendah  dimana  penemuan  tersebut berbeda dengan Lucchetta (2007) yang menyatakan bahwa karena peningkatan simpanan
likuiditas  melalui  pinjaman  antar  bank,  bank  mengambil  lebih  banyak  risiko (Borio, 2000) .
Munteanu  (2012)  meneliti  bank  komersial  Rumania  dan  menyimpulkan  bahwa likuiditas  tetap  menjadi  indikator  penting  yang  mempengaruhi  bank  selama  krisis keuangan 2007 – 2008 (Draper & Smith, 1998) . Penelitian lain dilakukan oleh Ivashina dan  Scharfstein  (2010)  yang  menemukan  bahwa  ketersediaan  pendanaan  yang  lebih tinggi  dalam  bentuk  deposito  dalam  masa  krisis  menyebabkan  peningkatan  pinjaman. Pinjaman  adalah  variabel  yang  berhubungan  erat  dengan  pengambilan  risiko (Challa, 2015) . Saunders dan Cornett (2016) menemukan bahwa distribusi pinjaman dalam total aset perbankan dianggap sebagai pendorong yang sangat penting bagi risiko likuiditas di perbankan.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Blasko  dan  Sinkey  (2006)  menemukan hubungan positif antara rasio pinjaman, di mana rasio yang lebih tinggi meningkatkan NPL dan kebangkrutan (Nikolaou & Drehmann, 2009) .
Abbas  dan  Ali  (2020)  dalam  penelitiannya  menyatakan  bahwa  bank-bank  yang bermodal baik akan mengambil sikap berbeda dari bank-bank yang kekurangan modal. Studi  ini  memberikan  bukti  bahwa  bank  dengan  likuiditas  tinggi  berperilaku  berbeda dengan bank dengan likuiditas rendah (Abbas & Ali, 2020) . Adusei (2015) menganalisis bank pedesaan di negara Ghana dan penelitian tersebut menyimpulkan bahwa dampak risiko likuiditas bervariasi dengan ukuran bank namun, hubungan antara risiko likuiditas dan stabilitas bank adalah positif dan signifikan di Ghana. Pada penelitian lainnya yang diungkapkan  oleh  Jeitschko  dan  Jeung  (2005)  berpendapat  bahwa  terdapat  hubungan antara  modal  dan  risiko  lebih  tinggi  dapat  bersifat  positif  atau  negatif  dalan  dalam penelitiannya tersebut menemukan bahwa hubungan tersebut berdasarkan pada kekuatan penjamin simpanan, manajer bank, dan pemegang saham (Dahir, Mahat, & Ali, 2018) . Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rokhim  dan  Min  (2020), Abbas dan Ali (2020), Saunders dan Cornett (2016), Adusei (2015), Munteanu (2012), Ivashina  dan  Scharfstein  (2010),  Blasko  dan  Sinkey  (2006)  serta  penelitian  yang dilakukan oleh Jeitschko dan Jeung (2005), maka penulis tertarik melakukan penelitian dengan judul “Analisis Likuiditas Pendanaan Terhadap Harga Saham Dan Risiko Bank Di Negara Asean – 3” .

## Metode Penelitian
Rancangan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif. Metode penelitian yang digunakan yaitu pengujian hipotesis, untuk menguji pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen yaitu pengaruh pengaruh likuiditas pendanaan terhadap risiko aset bank, pengaruh likuiditas pendanaan terhadap pengambilan  risiko  pada  perbankan,  pengaruh  likuiditas  pendanaan  terhadap pengambilan risiko pada perbankan, pengaruh Loan Ratio terhadap pengambilan risiko, pengaruh Capital terhadap  pengambilan  risiko,  pengaruh Return  on  Asset terhadap pengambilan risiko dan pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham. Selain itu, terdapat variabel kontrol yaitu size , GDP dan inflation rate untuk mencegah adanya hasil perhitungan bias (Dushku, 2016) .
Dalam penelitian ini akan menggunakan data panel yang merupakan penggabungan dari data time series dan cross sectional pada sektor perbankan yang terdaftar di bursa efek Indonesia, bursa efek Thailand dan bursa efek Malaysia untuk periode 2005 – 2021. Penelitian  ini  terdiri  dari  3  (tiga)  variabel  dependen  atau  variabel  terikat,  4  (empat) variabel independen atau variabel bebas dan 3 (tiga) variabel kontrol.
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan pengumpulan data sekunder.  Data  pada  penelitian  ini  berasal  dari Bankscope dan World  Development Indicators .  Data  penelitian  ini  terdiri  dari  data  perbankan  yang  terdaftar  di  Indonesia Stock Exchange , Thailand Stock Exchange dan Malaysia Stock Exchange pada periode 2005 – 2021.
Metode  penarikan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  cara purposive sampling , dimana jumlah populasi perusahaan yang memenuhi kriteria tertentu dijadikan sebagai  sampel.  Sampel  diperoleh  berdasarkan  kriteria  tertentu  untuk  tujuan  tertentu (Riduwan, 2010). Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu:
1. Bank  komersial  yang go-public dan  terdaftar  di  bursa  efek  Indonesia,  bursa  efek Thailand dan bursa efek Malaysia untuk periode 2005 – 2021.
2. Bank dengan laporan keuangan yang lengkap untuk periode 2005 - 2021.
3. Tersedia data laporan keuangan selama periode 2005 – 2021.

## Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini metode analisis data yang digunakan adalah metode regresi data panel yang bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh likuiditas pendanaan terhadap  harga  saham,  risiko  aset  bank  dan  pengambilan  risiko  bank.  Selanjutnya, menguji pengaruh Loan Ratio , Capital dan Return on Asset terhadap pengambilan risiko bank. Model regresi data panel bersumber dari data panel yang terdiri dari observasi pada unit cross-section atau individu yang diukur pada beberapa periode waktu yang berbeda. Model data panel yang terdapat dalam regresi data panel, yaitu fixed effect, common effect dan random effect . Software yang digunakan untuk pengolahan dan pengujian data pada penelitian ini adalah dengan menggunakan E-views 10.0.

## Hasil Dan Pembahasan Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif menjelaskan tentang karakteristik data yang digunakan dalam penelitian yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi. Nilai minimum  merupakan  nilai  terendah  untuk  setiap  variabel,  sedangkan  nilai  maksimum merupakan nilai tertinggi untuk setiap variabel dalam penelitian. Nilai mean merupakan nilai rata-rata dari setiap variabel dalam penelitian. Standar deviasi merupakan sebaran data penelitian yang digunakan untuk mencerminkan data itu heterogen atau homogen yang bersifat fluktuatif. Statistik deskriptif menggambarkan data dengan menggunakan pendekatan statistik setiap variabel. Adapun variabel dependen dalam penelitin ini adalah SP,  LLP,  ZSCORE  dan  variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah  FUNDING, LOAN  RATIO,  CAPITAL,  ROA.  Dalam  penelitian  ini  juga  terdapat  variabel  kontrol yaitu SIZE, ECONOMIC, INFLATION.
Pada tabel 9 berikut ini merupakan statistik deskriptif dari variabel-variabel yang digunakan:

## Tabel 1 Statistik Deskriptif
Sumber : Output regresi data panel Eviews 10.0
Dari  hasil  statistik  deskriptif  pada  tabel  1,  maka  dapat  diinterpretasikan  sebagai berikut:
1. Stock  Price memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  934.7265  dengan  nilai  standar  deviasi sebesar 1889.377. CIMB Thai Bank Public Company Limited di Thailand memiliki nilai Stock Price terendah dengan nilai sebesar 0.530000 pada tahun 2019, sedangkan bank  yang  memiliki  nilai Stock  Price tertinggi  adalah  Bank  Negara  Indonesia (Persero) Tbk. di Indonesia sebesar 9900.000 pada tahun 2017.
2. Loan Loss Provision memiliki nilai rata-rata sebesar 1.150892 dengan nilai standar deviasi sebesar 1.058563. Bank Mayapada Internasional Tbk. di Indonesia memiliki nilai Loan Loss Provision terendah dengan nilai sebesar -2.424792 pada tahun 2020, sedangkan  bank  yang  memiliki  nilai Loan  Loss  Provision tertinggi  adalah TMBThanachart Bank Public Company Limited di Thailand sebesar 7.613213 pada tahun 2007.
3. Z-score memiliki nilai rata-rata sebesar 3.293228 dengan nilai standar deviasi sebesar 2.729355. TMBThanachart Bank Public Company Limited di Thailand memiliki nilai Z-score terendah dengan nilai sebesar -3.616390 pada tahun 2007, sedangkan bank yang memiliki nilai Z-score tertinggi adalah Public Bank Berhad di Malaysia sebesar 14.34709 pada tahun 2011.
4. Funding  Liquidity memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0.707208  dengan  nilai  standar deviasi sebesar 0.102411. Thanachart Capital Public Company Limited di Thailand memiliki nilai Funding Liquidity terendah dengan nilai sebesar 0.000000 pada tahun 2021, 2020 dan 2019, sedangkan bank yang memiliki nilai Funding Liquidity tertinggi
SP? LLP? ZSCORE? FUNDING? LOANRATIO? CAPITAL? ROA? SIZE? ECONOMIC? INFLATION? Mean 934.7265 1.150892 3.293228 0.707208 0.632015 0.112725 0.012728 14.96821 0.040003 0.032787 Median 32.12500 0.917132 2.941995 0.715950 0.640137 0.103074 0.011791 16.55000 0.050067 0.030149 Maximum 9900.000 7.613213 14.34709 0.884300 0.803464 0.519433 0.104147 19.18000 0.075134 0.131087 Minimum 0.530000 -2.424.792 -3.616.390 0.000000 0.343429 0.001088 -0.069984 8.230000 -0.060990 -0.011387 Std. Dev. 1889.377 1.058563 2.729355 0.102411 0.082795 0.047263 0.010030 3.476270 0.028704 0.028458 Skewness 2.473533 1.366786 1.464642 -2.511.953 -1.084.381 4.056257 0.515738 -0.658098 -1.877.848 1.215782 Kurtosis 8.560949 6.989876 6.471370 17.11593 4.480985 32.69419 30.03959 1.759508 6.513245 5.107650 Jarque-Bera 1020.240 430.7940 379.9565 4134.523 127.0169 17450.85 13484.75 60.24448 487.0866 190.6989 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 413149.1 508.6942 1455.607 312.5858 279.3506 49.82466 5.625861 6615.950 17.68129 14.49190 Sum Sq. Dev. 1.57E+09 494.1647 3285.175 4.625200 3.023086 0.985113 0.044366 5329.243 0.363343 0.357147 Observations 442 442 442 442 442 442
442 442 442 442 Cross sections 26 26 26 26 26 26 26 26 26
26
adalah Bank Mayapada Internasional Tbk. di Indonesia sebesar 0.884300 pada tahun 2014.
5. Loan  Ratio memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0.632015  dengan  nilai  standar  deviasi sebesar  0.082795.  Bank  Central  Asia  Tbk.  di  Indonesia  memiliki  nilai Loan  Ratio terendah  dengan  nilai  sebesar  0.343429  pada  tahun  2006,  sedangkan  bank  yang memiliki nilai Loan Ratio tertinggi adalah Bank of Ayudhya Public Company Ltd di Thailand sebesar 0.803464 pada tahun 2014.
6. Capital memiliki nilai rata-rata sebesar 0.112725 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.047263. Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. di Indonesia memiliki nilai Capital terendah  dengan  nilai  sebesar  0.001088  pada  tahun  2005,  sedangkan  bank  yang memiliki nilai Capital tertinggi adalah Thanachart Capital Public Company Limited di Thailand sebesar 0.519433 pada tahun 2021.
7. Return  on  Asset memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0.012728  dengan  nilai  standar deviasi  sebesar  0.010030.  TMBThanachart  Bank  Public  Company  Limited  di Thailand memiliki nilai Return on Asset terendah dengan nilai sebesar -0.069984 pada tahun  2007,  sedangkan  bank  yang  memiliki  nilai Return  on  Asset tertinggi  adalah Thanachart  Capital  Public  Company  Limited  di  Thailand  sebesar  0.104147  pada tahun 2019.

## Analisis Data
Pemilihan Model Regresi Panel
1. Hasil Uji Chow
Uji  Chow  digunakan  untuk  memilih  antara Common  Effect  Model atau Fixed Effect Model. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
a. Apabila nilai probabilitas cross section Chi-square < a (0.05), maka keputusan yang  diperoleh  yaitu  H0  ditolak,  artinya  model  yang  digunakan  adalah Fixed effect model .
b. Apabila nilai probabilitas cross section Chi-square > a (0.05), maka keputusan yang diperoleh yaitu H0 diterima, artinya model yang digunakan adalah Common effect model .
Tabel 2 Hasil Chow Test Model Dependen Chi-square Prob Keputusan 1 STOCK PRICE 462.927560 0.0000 Ditolak  H 0 ,  Fixed  Effect terpilih 2 LLP 171.907551 0.0000 Ditolak  H 0 ,  Fixed  Effect terpilih 3 ZSCORE 1211.895676  0.0000 Ditolak  H 0 ,  Fixed  Effect terpilih
Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan  table  hasil  uji chow  test ,  hasil  keseluruhan  model  menunjukkan bahwa nilai probabilita cross section Chi-square sebesar 0.0000 < 0.05, maka keputusan yang diperoleh yaitu H 0 ditolak sehingga model yang digunakan adalah Fixed effect . Jika
model yang dipilih adalah model dari Fixed effect , maka diperlukan pengujian selanjutnya dengan  menggunakan hausman  test untuk  menguji  apakah  akan  menggunakan  model fixed effect atau random effect .

## 2. Hasil Uji Hausman Test
Uji Hausman digunakan untuk memilih model estimasi terbaik antara Fixed Effect Model atau Random  Effect  Model .  Kriteria  pengambilan  keputusan  adalah  sebagai berikut:
a. Apabila nilai probabilitas cross section Statistic < a (0.05), maka keputusan yang diperoleh yaitu H 0 ditolak, artinya model yang digunakan adalah Fixed effect model.
b. Apabila nilai probabilitas cross section Statistic > a (0.05), maka keputusan yang diperoleh yaitu H 0 diterima, artinya model yang digunakan adalah Random effect model.
Tabel 3 Hasil Hausman Test Model Dependen Chi- square Prob Keputusan 1 STOCK PRICE 89.507863 0.0000  Ditolak  H 0 ,  Fixed  Effect terpilih 2 LLP 7.183250 0.1265  Diterima  H 0 ,  Random  Effect terpilih 3 ZSCORE 7.872294 0.3440  Diterima  H 0 ,  Random  Effect terpilih
Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
• Berdasarkan tabel hasil uji hausman test , hasil model 1 menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section  Statistic sebesar  0.0000  <  0.05,  maka  keputusan  yang dapat diperoleh yaitu H 0 ditolak sehingga model yang digunakan adalah Fixed effect model .
• Berdasarkan tabel hasil uji hausman test , hasil model 2 menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section  Statistic sebesar  0.1265  >  0.05,  maka  keputusan  yang dapat diperoleh yaitu H 0 diterima sehingga model yang digunakan adalah Random effect  model .  Jika  model  yang  dipilih  adalah  model  dari Random  effect ,  maka diperlukan pengujian selanjutnya dengan menggunakan Lagrange Multiplier Test untuk menguji apakah akan menggunakan model common effect atau random effect .
• Berdasarkan tabel hasil uji hausman test , hasil model 3 menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section  Statistic sebesar  0.3340  >  0.05,  maka  keputusan  yang dapat diperoleh yaitu H 0 diterima sehingga model yang digunakan adalah Random effect  model .  Jika  model  yang  dipilih  adalah  model  dari Random  effect ,  maka diperlukan pengujian selanjutnya dengan menggunakan Lagrange Multiplier Test untuk menguji apakah akan menggunakan model common effect atau random effect .
3. Hasil Uji Lagrange Multiplier Tests for Random Effects
Uji Lagrange Multiplier digunakan untuk memilih model estimasi terbaik antara Common Effect Model dan Random Effect Model . Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
a. Apabila nilai probabilitas cross section Statistic < a (0.05), maka keputusan yang diperoleh  yaitu  H 0 ditolak,  artinya  model  yang  digunakan  adalah Random  effect model.
b. Apabila nilai probabilitas cross section Statistic > a (0.05), maka keputusan yang diperoleh yaitu H 0 diterima, artinya model yang digunakan adalah Common effect model.
Tabel 4 Hasil Lagrange Multiplier Test Model Dependen Chi- square Prob Keputusan 1 LLP 260.3242 0.0000 Ditolak  H 0 ,  Random  Effect terpilih 2 ZSCORE 2686.491  0.0000 Ditolak  H 0 ,  Random  Effect terpilih
Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan  tabel  hasil  uji Lagrange  Multiplier  Test ,  hasil  keseluruhan  model menunjukkan bahwa nilai probabilita cross-section Statistic sebesar 0.0000 < 0.05, maka keputusan yang dapat diperoleh yaitu H 0 ditolak sehingga model yang digunakan pada keseluruhan model adalah Random effect model.

## Pengujian Model Regresi
1. Hasil Uji F
Uji  untuk  menentukan  apakah  terdapat  hubungan  linier  antara  variabel  respon dengan variabel prediktor. Kriteria pengambilan keputuan adalah sebagi berikut:
a. Apabila nilai probabilitas F-Statistic < a (0.05), maka keputusan yang diperoleh yaitu H 0 ditolak, artinya secara bersama-sama variabel independen mempengaruhi variabel dependen .
b. Apabila nilai probabilitas F-Statistic > a (0.05), maka keputusan yang diperoleh yaitu  H 0 diterima,  artinya  secara  bersama-sama  variabel  independen  tidak mempengaruhi variabel dependen .

## Tabel 5 Hasil Uji F
Model Dependen F-Statistic Prob Keputusan 1 STOCK PRICE 45.11826 0.000000                 Ditolak H 0 2 LLP 7.893523 0.000004                 Ditolak H 0 3 ZSCORE 107.0306 0.000000                 Ditolak H 0
Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
• Berdasarkan  hasil  uji  F,  terlihat  bahwa  probabilita  F-statistic  pada  model  1 menghasilkan nilai sebesar 0.000000 < 0.05. Dengan demikian hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel independen yaitu funding liquidity, size, economic growth dan inflation rate memberikan pengaruh terhadap stock price sehingga model regresi layak digunakan dalam penelitian ini.
• Berdasarkan  hasil  uji  F,  terlihat  bahwa  probabilita F-statistic pada  model  2 menghasilkan nilai sebesar 0.000004 < 0.05. Dengan demikian hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel independen yaitu funding liquidity, size, economic growth dan inflation rate memberikan pengaruh terhadap loan  loss  provision sehingga  model  regresi  layak  digunakan  dalam penelitian ini.
• Berdasarkan  hasil  uji  F,  terlihat  bahwa  probabilita F-statistic pada  model  3 menghasilkan nilai sebesar 0.000000 < 0.05. Dengan demikian hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel independen yaitu funding liquidity, loan ratio, capital, return on asset, size, economic growth dan inflation rate memberikan pengaruh terhadap Zscore sehingga model regresi layak digunakan dalam penelitian ini.
2. Uji Goodness of Fit (Adjusted R 2 )
Uji goodness  of  fit dilakukan  untuk  mengukur  besarnya  pengaruh  variabel independen terhadap variabel dependen yang diindikasikan oleh nilai adjusted r-squared .
a. Apabila nilai R 2 mendekati 1, maka hubungan variabel independen dan dependen menunjukkan hubungan yang sangat kuat.
b. Apabila nilai R 2 mendekati 0, maka hubungan variabel independen dan dependen menunjukkan hubungan yang sangat lemah.
Tabel 6 Hasil Uji Goodness of Fit Model Dependen R 2 Adjusted R 2 1 STOCK PRICE 0.760525 0.743669 2 LLP 0.367383 0.358847 3 ZSCORE 0.633202 0.627286 Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
• Berdasarkan hasil uji goodness of fit pada model 1, diperoleh nilai adjusted r-square sebesar 0.743669. Hal ini berarti variabel independen yaitu funding liquidity, size, economic growth dan inflation rate mampu menjelaskan variasi stock price sebesar 74.3669%  dan  sisanya  sebesar  25.6331%  menjelaskan  bahwa stock  price dapat dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model ini. Sehingga terdapat hubungan  kuat  antara funding  liquidity,  size,  economic  growth dan inflation  rate terhadap stock price .
• Berdasarkan hasil uji goodness of fit pada model 2, diperoleh nilai adjusted r-square sebesar 0.358847. Hal ini berarti variabel independen yaitu funding liquidity, size, economic growth dan inflation rate mampu menjelaskan variasi loan loss provision sebesar  35.8847%  dan  sisanya  sebesar  64.1153%  menjelaskan  bahwa loan  loss provision dapat dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model ini. Sehingga terdapat hubungan lemah antara funding liquidity, size, economic growth dan inflation rate terhadap loan loss provision .
• Berdasarkan hasil uji goodness of fit pada model 3, diperoleh nilai adjusted r-square sebesar 0.627286. Hal ini berarti variabel independen yaitu funding liquidity, loan ratio,  capital,  return  on  asset,  size,  economic  growth dan inflation  rate mampu menjelaskan  variasi Z-score sebesar  62.7286%  dan  sisanya  sebesar  37.2714% menjelaskan bahwa Zscore dapat dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam  model  ini.  Sehingga  terdapat  hubungan  kuat  antara funding  liquidity,  loan ratio, capital, return on asset, size, economic growth dan inflation rate terhadap Z- score .

## Analisis Regresi Data Panel
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji  regresi  data  panel.  Pada penelitian yang menggunakan data panel terdapat tiga model yang bisa digunakan yaitu model common effect, model fixed effect , dan random effect model . Hasil uji model regresi dalam penelitian ini yaitu menggunakan fixed effect model untuk variabel dependen stock price dan random effect model untuk varaibel dependen loan loss provision serta Z-score . Uji regresi bertujuan untuk menganalisis pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham,  pengaruh  likuiditas  pendanaan  terhadap  risiko  aset  bank,  pengaruh  likuiditas pendanaan  terhadap  pengambilan  risiko  bank,  pengaruh Loan  Ratio terhadap pengambilan  risiko  bank,  pengaruh Capital terhadap  pengambilan  risiko  bank  dan pengaruh Return on Asset terhadap pengambilan risiko bank. Hasil pengolahan statistik regresi ganda menghasilkan persamaan model regresi yaitu:
Persamaan Regresi Model 1:
𝑺𝑷 𝒊,𝒕 =   −8145.551 − 2313.485 𝑭𝑳 𝒊𝒕 +  726.6297 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊𝒕 + 2585.587 𝑬𝑪𝑶𝑵𝑶𝑴𝑰𝑪 𝒊𝒕 − 8033.252 𝑰𝑵𝑭𝑳𝑨𝑻𝑰𝑶𝑵 𝒊𝒕 + e 𝒊𝒕 Persamaan Regresi Model 2:
𝑳𝑳𝑷 =  3.866561  − 0.028975𝑭𝑳 𝒊𝒕 −  0.161990 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊𝒕 − 1.692773 𝑬𝑪𝑶𝑵𝑶𝑴𝑰𝑪 𝒊𝒕 − 6.184383 𝑰𝑵𝑭𝑳𝑨𝑻𝑰𝑶𝑵 𝒊𝒕 + e 𝒊𝒕

## Persamaan Regresi Model 3:
𝒁 − 𝑺𝒐𝒓𝒆 =   −0.564674 + 0.822834 𝑭𝑳 𝒊𝒕 +  2.222570 𝑳𝑹 𝒊𝒕
− 4.663388 𝑪𝑨𝑷𝑰𝑻𝑨𝑳 𝒊𝒕 +  107.6160 𝑹𝑶𝑨 𝒊𝒕 + 0.050853 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊𝒕 + 5.668463 𝑬𝑪𝑶𝑵𝑶𝑴𝑰𝑪 𝒊𝒕 +  1.198061𝑰𝑵𝑭𝑳𝑨𝑻𝑰𝑶𝑵 𝒊𝒕 + e 𝒊𝒕

## Uji T
Uji T atau individual pada penelitian ini diperohel hasil sebagai berikut:

## 1. Hasil Uji t regresi model 1
Tabel 7 Hasil Uji t Regresi Model 1 Variabel Independen Variabel Dependen Stock Price Koefisien Probabilitas Kesimpulan Konstanta -8145.551 - - FUNDING -2313.485 0.0007 Negatif Signifikan SIZE 726.6297 0.0000 Positif Signifikan
ECONOMIC 2585.587 0.1616 Tidak Signifikan INFLATION -8033.252 0.0041 Negatif Signifikan Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan  hasil  uji  t  dengan  menggunakan fixed  effect  model pada  Tabel  7 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
• Funding  Liquidity (FUNDING)  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.0007  <  0,05 (alpha  5%)  yang  menunjukan  pengaruh  signifikan.  Besarnya  koefisien  sebesar  - 2313.485.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  adanya  pengaruh  negatif  dan signifikan antara Funding Liquidity terhadap Stock Price.
• Size (SIZE)  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.0000  <  0,05  (alpha  5%)  yang menunjukan  pengaruh  signifikan.  Besarnya  koefisien  sebesar  726.6297.  Hasil penelitian  ini  menyimpulkan  adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara Size terhadap Stock Price.
• Economic Growth memiliki nilai probabilitas sebesar 0.1616 > 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan  pengaruh  tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Economic Growth terhadap Stock Price. Inflation Rate memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0041 < 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar -8033.252. Hasil penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Inflation Rate terhadap Stock Price.
2. Hasil Uji t regresi model 2
Tabel 8 Hasil Uji t Regresi Model 2 Variabel Independen Variabel Dependen Loan Loss Provision Koefisien Probabilitas Kesimpulan Konstanta 3.866561 - - FL -0.028975 0.9558 Tidak Signifikan SIZE -0.161990 0.0000 Negatif Signifikan ECONOMIC -1.692773 0.2723 Tidak Signifikan INFLATION -6.184383 0.0021 Negatif Signifikan Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan hasil uji t dengan menggunakan random effect model pada Tabel 8 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
• Funding  Liquidity (FUNDING)  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.9558  >  0,05 (alpha  5%)  yang  menunjukan  pengaruh  tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Funding Liquidity terhadap Loan loss provision.
• Size (SIZE)  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.0000  <  0,05  (alpha  5%)  yang menunjukan  pengaruh  signifikan.  Besarnya  koefisien  sebesar  -0.161990.  Hasil
penelitian  ini  menyimpulkan  adanya  pengaruh  negatif  dan  signifikan  antara Size terhadap Loan loss provision.
• Economic Growth memiliki nilai probabilitas sebesar 0.2723 > 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan  pengaruh  tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa tidak  terdapat  pengaruh  signifikan  antara Economic  Growth terhadap Loan  loss provision.
• Inflation  Rate memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.0021  <  0,05  (alpha  5%)  yang menunjukan  pengaruh  signifikan.  Besarnya  koefisien  sebesar  -6.184383.  Hasil penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Inflation Rate terhadap Loan loss provision.
3. Hasil Uji t regresi model 3
Tabel 9 Hasil Uji t Regresi Model 2 Variabel Independen Variabel Dependen Z-score Koefisien Probabilitas Kesimpulan Konstanta -0.564674 - - FUNDING 0.822834 0.1596 Tidak Signifikan LOANRATIO 2.222570 0.0000 Positif Signifikan CAPITAL -4.663388 0.0001 Negatif Signifikan ROA 107.6160 0.0000 Positif Signifikan SIZE 0.050853 0.4596 Tidak Signifikan ECONOMIC 5.668463 0.0000 Positif Signifikan INFLATION 1.198061 0.5046 Tidak Signifikan Sumber: Summary Hasil Pengolahan Eviews 10.0
Berdasarkan hasil uji t dengan menggunakan random effect model pada Tabel 9 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
• Funding  Liquidity (FUNDING)  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.1596  >  0,05 (alpha  5%)  yang  menunjukan  pengaruh  tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Funding Liquidity terhadap Zscore.
• Loan Ratio (LOANRATIO) memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 < 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar 2.222570. Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara Loan Ratio terhadap Zscore.
• Capital (CAPITAL) memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0001 < 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar -4.663388. Hasil penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara Capital terhadap Zscore.
• Return on Asset (ROA) memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 < 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan pengaruh signifikan. Besarnya koefisien sebesar 107.6160. Hasil
penelitian ini menyimpulkan adanya pengaruh positif dan signifikan antara Return on Asset terhadap terhadap Zscore.
• Size (SIZE)  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.4596  >  0,05  (alpha  5%)  yang menunjukan  pengaruh  tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Size terhadap Zscore.
• Economic Growth memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000 < 0,05 (alpha 5%) yang menunjukan  pengaruh  signifikan.  Besarnya  koefisien  sebesar  5.668463.  Hasil penelitian  ini  menyimpulkan  adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara Economic Growth terhadap Zscore.
• Inflation  Rate memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0.5046  >  0,05  (alpha  5%)  yang menunjukan  pengaruh  tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara Inflation Rate terhadap Zscore.

## Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  dengan  menggunakan  uji  t,  maka  dapat dijelaskan pengaruh dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen sebagai berikut:
H 1 :  Terdapat pengaruh likuiditas pendanaan terhadap harga saham.
Berdasarkan  hasil  uji  regresi,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat pengaruh negatif antara likuiditas pendanaan terhadap harga saham pada perbankan yang ada  di  Indonesia,  Thailand  dan  Malaysia.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  semakin  besar likuiditas  pendaanaan  suatu  bank  maka  harga  saham  suatu  bank  cenderung  semakin rendah dan jika likuiditas pendanaan suatu bank semakin kecil maka harga saham suatu bank  akan  semakin  tinggi.  Penelitian  sebelumnya  oleh  Rokhim  dan  Min  (2020) menemukan pengaruh yang signifikan antara likuiditas pendanaan dan harga saham yang dihitung menggunakan Stock Price Volatility (SRV) atau menggunakan standar deviasi harga saham harian bank (Sharma, 2011) .
H 2 :  Terdapat pengaruh likuiditas pendanaan terhadap risiko aset bank.
Berdasarkan hasil uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh antara Likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko bank pada perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia (Sharif, Purohit, & Pillai, 2015) . Hal ini menjelaskan bahwa besar atau kecilnya nilai dari likuiditas pendanaan tidak berpengaruh terhadap  risiko  aset  suatu  bank.  Penelitian  ini  berbeda  dengan  yang  ditemukan  oleh Rokhim dan Min (2020) bahwa likuiditas pendanaan berpengaruh negatif terhadap risiko aset bank. Di negara berkembang, bank lebih memilih untuk memiliki aset likuid yang lebih tinggi dibandingkan dengan negara maju, dimana bank dengan likuiditas yang lebih tinggi dalam hal simpanan cenderung mengambil risiko yang lebih rendah (Anthony & Millon,  2018) .  Abbas  et  all.  (2021)  menemukan  bahwa  hubungan  antara  likuiditas pendanaan dan pengambilan risiko bank bervariasi sesuai dengan kapitalisasi perbankan. Temuan  menunjukkan  bahwa  bank-bank  yang  dikapitalisasi  dengan  baik  menahan likuiditas  yang  lebih  rendah  dan  meminjamkan  lebih  banyak  untuk  mengamankan keuntungan  yang  lebih  tinggi (Rokhim  &  Min,  2020) .  Namun,  hasil  penelitian  ini
menunjukkan  tidak  terdapat  pengaruh  antara  likuiditas  pendanaan  terhadap  risiko  aset bank dikarenakan risiko aset bank hanya menggunakan risiko kerugian aktiva produktif melalui Loan  Loss  Provision. Menurut  penelitian  lainnya  resiko  aset  bank  juga  dapat mempertimbangkan penggunaan aset tertimbang menurut resiko, pertimbangan tersebut dirasa perlu untuk melihat risiko aset bank secara keseluruhan berdasarkan profil risiko masing-masing aset (Munteanu, 2012) .
H 3 :  Terdapat  pengaruh  Likuiditas  pendanaan  terhadap  pengambilan risiko bank.
Berdasarkan hasil uji regresi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh antara likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko bank pada perbankan yang  ada  di  Indonesia,  Thailand  dan  Malaysia.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  besar  atau kecilnya nilai dari likuiditas pendanaan tidak berpengaruh terhadap pengambilan risiko suatu bank. Hasil penelitian ini sedikit berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh ElBannan  (2015) ,  menyampaikan  bahwa  bank  dengan  likuiditas  pendanaan berpengaruh  positif  terhadap  pengambilan  risiko  yang  lebih  tinggi.  Pengaruh  tersebut memiliki makna bahwa semakin tinggi likuiditas pendanaan maka bank semakin agresif dalam  mengambil  risiko.  Namun,  hasil  penelitian  ini  selaras  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh Duncan  (1996) ,  bahwa  tidak  menemukan  terdapat  hubungan  antara likuiditas  pendanaan  terhadap  pengambilan  risiko  di  suatu  bank.  Hal  ini  dikarenakan kewajiban bank dalam menyelesaikan kewajibannya dapat teratasi dengan mengandalkan sumber pendanaan yang stabil seperti deposito, sehingga dalam pengambilan risiko kredit tidak perlu mempertimbangkan pertumbuhan pinjaman ataupun kredit (Lucchetta, 2007) . H 4 :  Terdapat pengaruh Loan Ratio terhadap pengambilan risiko bank.
Berdasarkan  hasil  uji  regresi,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat pengaruh  positif  antara Loan  Ratio terhadap  pengambilan  risiko  bank  pada  perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia. Hal ini menjelaskan bahwa semakin tinggi Loan Ratio suatu bank maka akan meningkatkan toleransi terhadap pengambilan risiko. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Hunjra, Ijaz, Chani, Irfan, & Mustafa, 2014) yang juga menemukan bahwa Loan Ratio berhubungan positif dengan Z-score secara  signifikan,  bahwa  semakin  tinggi  proporsi  pinjaman  akan meningkatkan risiko. Risiko kredit akan timbul ketika debitur tidak mampu memenuhi pembayaran kembali pinjamannya sehingga menyebabkan bank tidak dapat menyalurkan dana nasabah kembali pada simpanan (Lee & Hsieh, 2013) .
H 5 :  Terdapat pengaruh Capital terhadap pengambilan risiko bank.
Berdasarkan  hasil  uji  regresi,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat pengaruh negatif antara Capital terhadap pengambilan risiko bank pada perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia (Tanasković & Jandrić, 2015) . Hasil penelitian ini  menjelaskan  bahwa  semakin  besar capital atau  modal  suatu  bank  maka  akan meningkatkan kehati-hatian terhadap pengambilan risiko. Begitupun sebaliknya, semakin kecil capital atau  modal  suatu  bank,  maka  bank  tersebut  akan  semakin  agresif  dalam pengambilan risiko. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ivashina & Scharfstein,
(2010) berpendapat  bahwa  hubungan  antara  modal  terhadap  pengambilan  risiko  dapat
bersifat positif atau negatif dan menemukan bahwa hubungan tersebut didasarkan pada kekuatan penjamin simpanan, manajer bank, dan pemegang saham (Lassoued, Sassi, & Attia, 2016) .
H 6 :  Terdapat  pengaruh Return  on  Asset terhadap  pengambilan  risiko bank.
Berdasarkan  hasil  uji  regresi,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat pengaruh  positif  antara Return  on  Asstes terhadap  pengambilan  risiko  bank  pada perbankan yang ada di Indonesia, Thailand dan Malaysia (Tandon & Malhotra, 2013) . Hal  ini  menjelaskan  bahwa  semakin  besar Return  on  Asstes suatu bank  maka  bank tersebut akan semakin agresif dalam mengambil risiko. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Jain & Bajaj (2017) yang menyampaikan bahwa pengaruh likuiditas pendanaan  terhadap  pengambilan  risiko  dengan  memasukkan  variabel  kontrol  seperti ROA ditemukannya pengaruh yang signifikan, sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat pengembalian aset dapat menjadi pengaruh terhadap pengambilan risiko bank (Laeven & Levine, 2009) .

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  dan  menganalisis  pengaruh  likuiditas pendanaan  terhadap  harga  saham,  pengaruh  likuiditas  pendanaan  terhadap  risiko  aset bank, pengaruh likuiditas pendanaan terhadap pengambilan risiko bank, pengaruh Loan Ratio terhadap pengambilan risiko bank, pengaruh Capital terhadap pengambilan risiko bank dan pengaruh Return on Asset terhadap pengambilan risiko bank. Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian adalah sebagai berikut:
1. Likuiditas pendanaan memiliki pengaruh negatif terhadap harga saham.
2. Likuiditas pendanaan tidak memiliki pengaruh terhadap risiko aset bank.
3. Likuiditas pendanaan tidak memiliki pengaruh terhadap pengambilan risiko bank.
4. Loan Ratio memiliki pengaruh positif terhadap pengambilan risiko bank.
5. Capital memiliki pengaruh negatif terhadap pengambilan risiko bank.
6. Return on Asset memiliki pengaruh positif terhadap pengambilan risiko bank.

## BIBLIOGRAFI
Abbas, Faisal, & Ali, Shoaib. (2020). Dynamics of bank capital ratios and risk-taking: Evidence from US commercial banks. Cogent Economics & Finance , 8 (1), 1838693. Google Scholar .
Abbas, Faisal, Ali, Shoaib, Yousaf, Imran, & Wong, Wing Keung. (2021). Dynamics of funding liquidity and risk-taking: evidence from commercial banks. Journal of Risk and Financial Management , 14 (6), 281. Google Scholar .
Adusei,  Michael.  (2015).  The  impact  of  bank  size  and  funding  risk  on  bank  stability.
Cogent Economics & Finance , 3 (1), 1111489. Google Scholar .
Anthony,  Saunders,  &  Millon,  Cornett  Marcia.  (2018). Financial  institutions management:  a  risk  management  approach .  McGraw-Hill  Education. Google Scholar .
Blaško, Matej, & Sinkey Jr, Joseph F. (2006). Bank asset structure, real-estate lending, and  risk-taking. The  Quarterly  Review  of  Economics  and  Finance , 46 (1),  53–81. Google Scholar .
Borio, Claudio. (2000). III. Special feature: Market liquidity and stress: selected issues and policy implications. BIS Quarterly Review . Google Scholar .
Challa,  Kiran.  (2015). Equity  share  price  determinants  an  empirical  analysis . Google Scholar.
Dahir,  Ahmed  Mohamed,  Mahat,  Fauziah  Binti,  &  Ali,  Noor  Azman  Bin.  (2018). Funding liquidity risk and bank risk-taking in BRICS countries: An application of system  GMM  approach. International  Journal  of  Emerging  Markets . Google Scholar .
Draper, Norman R., & Smith, Harry. (1998). Applied regression analysis (Vol. 326). John Wiley & Sons. Google Scholar .
Duncan,  Keith.  (1996).  Lawrence  J  Gitman  Roger  Juchau  Ken  Pearson  &  Michael Clemens (1995) Principles of Managerial Finance in Australia Australia: Harpers Educational. Journal of Management & Organization , 2 (2), 61–62. Google Scholar .
Dushku, Elona. (2016). Some empirical evidence of loan loss provisions for Albanian banks. Journal  of  Central  Banking  Theory  and  Practice , 5 (2),  157–173. Google Scholar .
ElBannan,  Mona  A.  (2015).  Do  consolidation  and  foreign  ownership  affect  bank  risk taking in an emerging economy? An empirical investigation. Managerial Finance . Google Scholar .
Hunjra,  Ahmed  Imran,  Ijaz,  Muhammad,  Chani,  Dr,  Irfan,  Muhammad,  &  Mustafa,
Umer. (2014). Impact of dividend policy, earning per share, return on equity, profit after tax on stock prices. Hunjra, AI, Ijaz, M. S, Chani, MI, Hassan, S. and Mustafa, U.(2014). Impact of Dividend Policy, Earning per Share, Return on Equity, Profit after  Tax  on  Stock  Prices.  International  Journal  of  Economics  and  Empirical Research , 2 (3), 109–115. Google Scholar .
Ivashina, Victoria, & Scharfstein, David. (2010). Bank lending during the financial crisis of 2008. Journal of Financial Economics , 97 (3), 319–338. Google Scholar .
Jain, Neha, & Bajaj, Kanchan. (2017). Impact of Earnings per Share on Market Price of Share with Special Reference to Selected Companies Listed on NSE. International Journal  of  Engineering  and  Management  Research  (IJEMR) , 7 (3),  1–9. Google Scholar .
Laeven,  Luc,  &  Levine,  Ross.  (2009).  Bank  governance,  regulation  and  risk  taking. Journal of Financial Economics , 93 (2), 259–275. Google Scholar .
Lassoued, Naima, Sassi, Houda, & Attia, Mouna Ben Rejeb. (2016). The impact of state and  foreign  ownership  on  banking  risk:  Evidence  from  the  MENA  countries. Research in International Business and Finance , 36 , 167–178. Google Scholar .
Lee,  Chien  Chiang,  &  Hsieh,  Meng  Fen.  (2013).  The  impact  of  bank  capital  on profitability and risk in Asian banking. Journal of International Money and Finance , 32 , 251–281. Google Scholar .
Lucchetta, Marcella. (2007). What do data say about monetary policy, bank liquidity and bank risk taking? Economic Notes , 36 (2), 189–203. Google Scholar .
Masum,  Abdullah.  (2014).  Dividend  policy  and  its  impact  on  stock  price–A  study  on commercial banks listed in Dhaka stock exchange. Global Disclosure of Economics and Business , 3 (1). Google Scholar .
Munteanu,  Ionica.  (2012).  Bank  liquidity  and  its  determinants  in  Romania. Procedia Economics and Finance , 3 , 993–998. Google Scholar .
Nikolaou, Kleopatra, & Drehmann, Mathias. (2009). Funding liquidity risk: Definition and measurement . Google Scholar .
Rokhim,  Rofikoh,  &  Min,  In.  (2020).  Funding  liquidity  and  risk  taking  behavior  in Southeast  Asian  banks. Emerging  Markets  Finance  and  Trade , 56 (2),  305–313. Google Scholar .
Sharif,  Taimur,  Purohit,  Harsh,  &  Pillai,  Rekha.  (2015).  Analysis  of  factors  affecting share  prices:  The  case  of  Bahrain  stock  exchange. International  Journal  of Economics and Finance , 7 (3), 207–216. Google Scholar .
Sharma,  Sanjeet.  (2011).  Determinants  of  equity  share  prices  in  India. Researchers World , 2 (4), 51. Google Scholar .
Tanasković,  Svetozar,  &  Jandrić,  Maja.  (2015).  Macroeconomic  and  institutional determinants  of  non-performing  loans. Journal  of  Central  Banking  Theory  and Practice , 4 (1), 47–62. Google Scholar .
Tandon,  Kamini,  &  Malhotra,  Nidhi.  (2013).  Determinants  of  stock  prices:  Empirical evidence  from  NSE  100  companies. International  Journal  of  Research  in Management & Technology , 3 (3), 2249–9563. Google Scholar .
Tran,  Dung  Viet.  (2020).  Funding  liquidity  and  bank  lending. Cogent  Economics  & Finance , 8 (1), 1734324. Google Scholar .
Copyright holder: Hilda Nainggolan (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: