Abstrak — Persaingan bisnis di era pasar bebas saat ini semakin ketat. Setiap perusahaan membutuhkan modal agar dapat lebih berkembang  dan  tetap  eksistensi.  Salah  satu  cara  perusahaan untuk  memperoleh  modal  adalah  dengan  menawarkan  saham di  Bursa  Efek  Indonesia.  Namun  harga  saham  yang diperdagangkan  dapat  berubah  tiap  waktu,  sehingga  para investor perlu melakukan analisis terhadap kinerja perusahaan yang  ditinjau  dari  rasio  keuangan  perusahaan  dan  makro ekonomi  di  Indonesia  terlebih  dahulu  agar  memperoleh keuntungan  baik  dari  dividen  maupun capital  gain . Berdasarkan  analisis  menggunakan  regresi  data  panel diperoleh  estimasi  model  data  panel  yang  sesuai  untuk pemodelan  harga  saham  12  perusahaan  terdaftar  di Jakarta Islamic  Index (JII)  70  tahun  2013-2018  adalah Fixed  Effect Model dengan Cross-section SUR.  Secara  simultan,  semua variabel independen yang terdiri dari Current Ratio (CR), Debt to Equity Ratio (DER), Return on Equity (ROE), Return on Asset (ROA), Price  to  Book  Value (PBV), Earning  Per  Share (EPS), Price Earning Ratio (PER), kurs rupiah, dan suku bunga secara bersama-sama  berpengaruh  signifikan.  Namun  secara  parsial hanya variabel CR, DER, ROE,  PBV, EPS, Kurs Rupiah, dan Suku  Bunga  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  harga saham dengan koefisien determinasi sebesar 96,15%.
Kata  Kunci— Data  Panel,  Fixed  Effect  Model, Harga  Saham, SUR.

## I. PENDAHULUAN
ERSAINGAN bisnis di era pasar bebas saat ini semakin ketat.  Setiap  perusahaan  dituntut  untuk  selalu  berupaya meningkatkan  kinerjanya  agar  lebih  berkembang  dan  tidak terdisrupsi  oleh  kompetitor.  Sementara  dalam  upaya pengembangan  tersebut  tentu  membutuhkan  modal.  Modal bagi perusahaan dapat diperoleh salah satunya adalah dengan cara menawarkan saham perusahaan melalui pasar modal di Bursa Efek Indonesia.
Saham  merupakan  selembar  kertas  bukti  kepemilikan terhadap  suatu  perusahaan  [1].  Sedangkan  saham  syariah merupakan  saham  yang  diterbitkan  oleh  perusahaan  yang memiliki  kegiatan  dan  cara  pengelolalan  bisnis  tidak melanggar prinsip-prinsip syariah [2]. Jakarta Islamic Index 70  (JII  70)  merupakan  indeks  untuk  mengukur  performa harga dari 70 saham-saham syariah yang memenuhi kriteria investasi sesuai syariat Islam serta memiliki kinerja keuangan yang baik dan likuiditas transaksi yang tinggi.
Saham syariah di Indonesia mengalami pertumbuhan yang signifikan,  berdasarkan  data  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK) nilai  kapitalisasi  pasar  saham  syariah  di  BEI  akhir  bulan Januari  2019  sebesar  Rp3.861,714  triliun  atau  meningkat
lebih dari 96% sejak tahun 2011 [3]. Indeks JII 70 pertama kali diluncurkan pada tanggal 17 Mei 2018 didominasi salah satunya oleh perusahaan sektor konstruksi bangunan, properti dan real estate .
Harga  saham  yang  diperdagangkan  di  pasar  modal  dapat berubah  setiap  waktu  yang  disebabkan  oleh  faktor  internal seperti  laporan  keuangan  perusahaan  dan  faktor  eksternal yaitu makro ekonomi di Indonesia. Oleh karena itu investor perlu  melakukan  analisis  terlebih  dahulu  agar  memperoleh keuntungan baik dari dividen maupun capital gain [1]. Berbagai penelitian mengenai pengaruh keuangan perusahaan dan makro ekonomi di Indonesia telah dilakukan sebelumnya. Salah satunya oleh Gursida  yang  menganalisis pengaruh  rasio  keuangan  perusahaan  dan  faktor  makro ekonomi  di  Indonesia  seperti  tingkat  inflasi  dan  nilai  tukar rupiah  terhadap  harga  saham  [4].  Selanjutnya  penelitian menggunakan  metode  regresi  data  panel  oleh  Srihardianti, dkk dengan estimasi model fixed effect dengan cross-section SUR  ( Seemingly  Unrelated  Regression )  untuk  memodelkan pengaruh PDB terhadap konsumsi energi di Indonesia dimana kelebihan  dari  metode  ini  adalah  tidak  memerlukan  asumsi homoskedastisitas  dan  non-autokorelasi  seperti  regresi  data panel pada umumnya [5].
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode  regresi  data panel untuk menganalisis pengaruh kinerja perusahan sektor konstruksi  bangunan,  properti  dan real  estate di  JII  70 berdasarkan faktor internal maupun eksternal terhadap harga saham.  Variabel  independen  dari  faktor  internal  yang digunakan yaitu rasio keuangan perusahaan yang terdiri dari rasio  likuiditas  (CR),  rasio  solvabilitas  (DER),  rasio profitabilitas  (ROE  dan  ROA),  dan  rasio  pasar  (PBV,  EPS, dan  PER),  variabel  makro  ekonomi  di  Indonesia  digunakan sebagai faktor eksternal yang terdiri dari kurs rupiah dan suku bunga, sedangkan harga saham perusahaan sebagai variabel dependen.  Metode  ini  menggabungkan  data time  series dengan lebih dari satu variabel yang dikumpulkan dalam satu periode yang sama.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Missing Value Missing  value merupakan  kejadian  dimana  terdapat  data yang hilang atau tidak tersedia pada observasi. Metode yang umum  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut adalah  menggunakan mean  imputation ,  dimana  data  yang hilang akan digantikan dengan nilai rata-rata pada kelompok data tersebut [6].
Pemodelan Harga Saham Sektor Konstruksi Bangunan, Properti dan Real Estate di JII 70 Tahun 2013-2018 Menggunakan Regresi Data Panel (FEM Cross-section SUR)
M. Bagus Rahmatullah, Imam Safawi Ahmad, dan Santi Puteri Rahayu Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : santi_pr@statistika.its.ac.id
P

## B. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  merupakan  metode  statistika  yang berkaitan  dengan  pengumpulan  dan  penyajian  data  untuk memberikan  suatu  informasi  yang  jelas  dan  berguna  bagi pembaca  [7].  Metode  grafik  yang  digunakan  adalah time series  plot dan scatter  plot .  Sedangkan  rata-rata,  standar deviasi,  dan  koefisien  variasi  untuk  mendeskripsikan karakteristik data dengan rumus sebagai berikut:
n i i=1 1 x = x n  2 ( 1 ) i i=1 n x = n x s    100% . KV s = x
Keterangan:
x = rata-rata n = banyak data x i = data pengamatan ke- i
s = standar deviasi
KV = koefisien variasi

## C. Data Panel
Data panel merupakan kumpulan data di mana perilaku unit cross  section (misalnya  individu,  perusahaan,  negara) yang  diamati  sepanjang  waktu  [8].  Berikut  merupakan beberapa kelebihan data panel [9]:
a. Estimasi data panel dapat mengatasi heterogenitas. b. Data panel dapat memberi lebih banyak informasi, variasi, degree of freedom , efisiensi, namun lebih sedikit kolinieritas antarvariabel jika menggabungkan antara data time series dan cross section .
c. Data  panel  paling  cocok  untuk  menganalisis  dinamika perubahan.
d. Data  panel  paling  baik  untuk  mengukur  dan  mendeteksi dampak  yang  tidak  bias  dilihat  pada  data time  series murni atau cross section murni.
e. Mudah dalam mempalajari perilaku model yang rumit. f.  Data panel dapat meminimumkan bias yang terjadi.
1. Regresi Data Panel
Model umum dari regresi data panel adalah sebagai berikut [10]:
'
it it it y = α + x β + u
Keterangan: i = 1,2,...,P t = 1,2,...,T P = jumlah individu ( cross section ) T = jumlah periode waktu ( time series ) y it = individu ke- i untuk periode ke- t pada variabel dependen  = intersep (konstanta) x it = vektor k variabel independen unit ke- i waktu ke- t 𝛽 = slope (parameter regresi) berukuran k x 1 u it = komponen error gabungan cross section dan time series 2. Estimasi Model Regresi Data Panel
Metode  regresi  data  panel  terdapat  tiga  estimasi  parameter yang  akan  digunakan  yaitu  estimasi Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect Model (REM).
a. Common Effect Model (CEM)
Pada  pendekatan  ini  diasumsikan  nilai  intersep  dan koefisien slope sama untuk setiap unit cross section dan time series . Persamaan CEM adalah sebagai berikut:
1 1 2 2 ... it K K it y x x x u           i =1,2,…, P ; t =1,2,…, T Jika x'x tidak  singular,  solusi  dari  metode  OLS  untuk 𝛽̂ dapat dinyatakan sebagai berikut [11]:
-1 β = (x'x) x'y , b. Fixed Effect Model (FEM)
Pada pendekatan ini koefisien slope diasumsikan konstan, namun nilai intersep berbeda dengan menambahkan variabel dummy.  Perbedaan  tersebut  dapat  terletak  antar  individu maupun antar waktu.
Persamaan  FEM  variasi  antar  individu  dinyatakan sebagai berikut:
0       i i i i i y D α x ε
Sedangkan  FEM  untuk  variasi  antar  waktu  dinyatakan pada persamaan berikut:
0       t t t t t y D α x ε
Metode Least  Square  Dummy  Variable (LSDV) digunakan untuk estimasi model FEM, dimana memasukkan variabel dummy sebagai variabel independen. Nilai 𝛽̂ dapat dinyatakan sebagai berikut:
' 1 1 1 ( ) P T i t             i i it it x - x )(x - x β dengan
' 1 1 1 ( )(y ) i it P T i t y        
     i it x - x
c. Random Effect Model (FEM)
REM  merupakan  estimasi  parameter  untuk  regresi  data panel  menggunakan  asumsi  nilai  konstanta  untuk  setiap individu  ( 𝛼 𝑖 )  adalah  variabel  random.  Estimasi  REM  dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:
it i it y u     ' it x β
REM  menggunakan Generalized  Least  Square (GLS). Penduga GLS dari β dapat dituliskan sebagai berikut [12]:
-1 -1 -1 β = (x'Ω x) x'Ω y
3. Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel
Pada  pemilihan  untuk  model  estimasi  parameter  CEM, FEM, dan REM yang tepat, digunakan tiga pengujian antara lain uji chow , uji lagrange multiplier , dan uji hausman .
a. Uji Chow
Uji ini digunakan untuk menentukan model terbaik antara CEM dan FEM. Hipotesis uji chow sebagai berikut [13]: 𝐻 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 =. . . = 𝛼 𝑃 𝐻 0 : min. terdapat satu , , 1, 2, ..., ; i j i j P i j     
Statistik uji yaitu:
        2 2 2 1 1 FEM CEM FEM hitung R R PT P K x R P F      
Keterangan:
P = Jumlah individu ( cross section ) T = Jumlah periode waktu ( time series ) K = Jumlah variabel penjelas 𝑅 𝐹𝐸𝑀 2 = koefisien determinasi dari model FEM
𝑅 𝐶𝐸𝑀 2 = koefisien determinasi dari model CEM
(4)
(5) (6) (7)
(9)
(10) (11) (12) (13) (8) (1)
(2) (3)
Jika  nilai F hitung > F ( P-1,PT-P-K;  α ) atau p-value <  α,  maka tolak H 0 , sehingga model yang terpilih adalah FEM.
b. Uji Lagrange Multiplier
Pada  pengujian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  model estimasi  terbaik  antara  CEM  dengan  REM.  Hipotesis pengujian ini adalah sebagai berikut [14]:
2 0 : 0 u H   2 1 : 0 u H   Statistik uji yaitu: 2 2 1 1 1 2 2( 1) ( ) 1 P it i P T it i t PT LM T T u x u          
       
Keterangan: P = jumlah individu ( cross section ) T = jumlah periode waktu ( time series ) u it = error cross section dan time series pada CEM Jika  nilai 𝐿𝑀 ≥ 𝜒 (𝐾,𝛼) 2 atau p-value <  α,  maka  tolak H 0 , sehingga model yang terpilih adalah REM. c. Uji Hausman
Uji  ini  digunakan  untuk  memilih  REM  dengan  FEM. Prosedur pengujiannya adalah sebagai berikut [12]:
  0 : 0 i H E C x  
  1 : 0 i H E C x  
Statistik uji yaitu:
      1 T FEM REM FEM REM H Var Var
              FEM REM   
Jika  nilai 𝐻 ≥ 𝜒 (𝐾,𝛼) 2 atau  p- value <  α  ,  maka  tolak H 0 , sehingga model yang terpilih adalah FEM.

## D. Pemeriksaan Multikolinearitas
Pemeriksaan  multikolinearitas  bertujuan  untuk  menguji apakah  model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi  untuk variabel  bebas  [8].  Untuk  mendeteksi  multikolinearitas  di dalam  model  regresi  dapat  digunakan  besaran Variance Inflation Factor (VIF) dengan rumus sebagai berikut.:
2 1 1 k k VIF R  
Jika  diperoleh  nilai  VIF  <  10  maka  tidak  terjadi  kasus multikolinearitas.

## E. Uji Asumsi Residual
Pengujian  asumsi  residual  yang  meliputi  independen, normalitas, dan uji identik.
1. Uji Independen
Salah  satu  cara  untuk  deteksi  adanya  kasus  autokorelasi adalah uji Durbin Watson sebagai berikut [9].
𝐻 0 ∶  𝜌 = 0 (tidak terdapat autokorelasi)
𝐻 0 ∶  𝜌 ≠ 0 (terdapat autokorelasi) Statistik uji yaitu:
2 1 1 1 2 1 1 ( ) N T it it i t N T it i t u u d u         
Tolak 𝐻 0 jika d < dU atau (4-d) < dU
Jika  model  yang  terpilih  adalah  FEM,  maka  tidak  perlu melakukan uji autokorelasi. Hal ini dikarenakan model FEM memiliki kelebihan diantaranya dapat mengontrol perbedaan waktu antar individu, sehingga estimasi koefisien dari model FEM tidak dapat dibiaskan karena karakteristik waktu yang bervariasi dihilangkan [15].
2. Uji Normalitas Uji Jarque-Bera (JB)  digunakan  untuk  jumlah  sampel yang  besar.  Pertama  melakukan  perhitungan  nilai  skewness dan kurtosis untuk residual, selanjutnya menghitung nilai JB dengan hipotesis sebagai berikut [8]:
𝐻 0 ∶ residual berdistribusi normal 𝐻 1 ∶ residual tidak berdistribusi normal Statistik Uji:
  2 2 3 6 24 S k JB n    
    
Keterangan: n = banyak data S = koefisien skewness k = koefisien kurtosis H 0 akan ditolak apabila 𝐽𝐵 ≥ 𝜒 (2,𝛼) 2 atau p-value < α. 3. Uji Identik
Asumsi  persyaratan  homoskedastisitas  adalah  variansi residual  bersifat  identik  atau  konstan  dan  tidak  terjadi korelasi antar unit cross-section . a. Asumsi Homoskedastisitas
Uji Glejser merupakan  salah  satu  metode  untuk mengidentifikasi heteroskedastisitas [15].
𝐻 0 ∶ residual identik (homoskedastisitas) 𝐻 1 ∶ residual tidak identik (heteroskedastisitas) Statistik uji yaitu:
            2 2 2 1 1 1 1 1 1 / / 1 P T it i i t P T P T i it i it i t i t hitung y y K y y y y PT K F        
        Tolak  jika hasil p-value < α atau ( , 1; ) K PT K hitung F F    
b. Asumsi Korelasi antar Unit Cross-section
Jika  terjadi  heteroskedastisitas  pada varians-covarians residual, selanjutnya dilakukan pengujian korelasi antar unit cross-section dengan hipotesis sebagai berikut [12]: H 0 : heteroskedastisitas tanpa ada korelasi antar unit cross-section . H 1 : heteroskedastisitas dan ada korelasi antar unit cross-section . Statistik uji:
1 2 2 1 LM N i ij i j T r      
dimana r ij adalah koefisien korelasi residual unit cross section ke- i dengan unit cross section ke- j Tolak H 0 jika 𝜆 𝐿𝑀 ≥ 𝜒 (𝑃(𝑃−1)/2;𝛼) 2 atau p-value < α. Metode yang  tepat  jika  terjadi H 0 ditolak  adalah cross-section SUR ( Seemingly Uncorrelated Regression ).
F. Seemingly Unrelated Regression Seemingly  Unrelated  Regression (SUR)  terdiri  dari beberapa  persamaan  yang  error-nya  saling  berkorelasi  [12]. Model  SUR  adalah  sebuah  sistem  dari  persamaan  regresi linier yang dirumuskan sebagai berikut:
i i i i   X β y ε
(14) (15) (16) (17)
(18)
(19) (20) (21)
Didefinisikan variabel yang baru sebagai berikut: y * = K -1 y , x * = K -1 X , 𝜺 * = K -1 𝜺 maka model regresi y = x 𝜷 + 𝜺 menjadi K -1 y = K -1 x 𝜷 + K -1 𝜺 atau dapat ditulis y* = x* 𝜷 + 𝜺 * . Error pada  model  yang  telah  ditransformasi  memiliki  nilai ekspektasi yaitu nol, yaitu:
E ( 𝜺 * ) = K -1 E ( 𝜺 ) = 0.
Sehingga  matriks  kovariansi  dari 𝜺 * dapat  dinyatakan sebagai berikut.
Var ( 𝜺 * ) = E {[ 𝜺 * - E ( 𝜺 * )][ 𝜺 * - E ( 𝜺 * )]’} = E ( 𝜺 * 𝜺 * ’)
= E ( K -1 𝜺 𝜺 ’ K -1 ) = K -1 E ( 𝜺 𝜺 ’) K -1 = 𝝈 2 K -1 𝛀 K -1 = 𝝈 2 K -1 𝑲𝑲 K -1 = 𝝈 2 I
Setelah  ditransformasi  ternyata  model  regresi  memenuhi asumsi regresi klasik tidak terdapat autokorelasi yaitu 𝐸 ( 𝜺 *) =  0  dan  homoskedasitas  yaitu 𝑉𝑎𝑟 ( 𝜺∗ )  = 𝝈 2 I .  Dengan demikian  dapat  digunakan langkah-langkah  pada  metode OLS  untuk  mencari  estimasi  parameter β model  regresi menggunakan  metode Generalized  Least  Square (GLS) yaitu:
                  * ' * ' ' ' 1 ' 1 ' ' 1 1 ' ' ' ' 1 ' ' 1 ' ' *' * ( ) ( ) ( ) ( ) ( )              -1 -1 -1 -1 ' ' -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 β β y β y β y β y β y β y x x K x K x K x K x K K x x K K
x Ω x x Ω x Ω x x Ω x x Ω x x Ω I x Ω x x Ω x Ω x Ω x y x dengan 2 1 ' 2 ' ' 2 1 1 1 1 1 1 ) ( ( ) ' var( (( ) )) ( ) ( )           ' K K K K β Ω σ x x σ x x σ x x
Matriks varian kovarian dari Ω dinyatakan pada persamaan sebagai berikut:
11 12 1 21 22 2 1 2 ... ... .
. .
. . . . . . . ... T T T T T T T T T P P T P P PP           
 
            I I I I I I
Ω I I I I dimana 11 12 1 21 22 2 1 2 ... ... . . . . . . . . . . ... P P P P PP         
             
Metode Generalized Least Square (GLS) berbeda dengan OLS,  sehingga  uji  asumsi  residual  yang  diperlukan  hanya normalitas.  Keuntungan  utama  dari  spesifikasi  SUR  adalah perlakuannya  terhadap  korelasi  antar  pengamatan  pada titik waktu tertentu.
Langkah selanjutnya adalah pengujian signifikansi parameter yang  dilakukan  melalui dua tahap  yaitu uji serentak dan uji parsial.
1. Uji Serentak
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. 𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 =. . . = 𝛽 𝑘 = 0 𝐻 0 : minimal ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0, 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 Statistik uji yaitu:
1 1 1 1 ( ) '[ ( ' ) '] ( ) / ( 1) ' / ( ) hitung P K PT P K F        
   Rβ q R X Ω X R Rβ q ε Ω ε dimana R adalah matriks korelasi residual berukuran P×P . Tolak H 0 jika hasil F hitung > F ( P+K-1,PT-P-K; α ) atau p-value < α 2. Uji Parsial
Uji  parsial  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  tiap variabel  independen  secara  individu  terhadap  variabel dependen.
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0, 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 Statistik uji yaitu:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽̂ 𝑘 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑘 ) Tolak H 0 jika hasil p-value < α atau | t hitung | > t ( PT-P-K; α/2 )

## G. Saham
Saham (stock) berwujud selembar kertas yang menerangkan  kepemilikan  terhadap  suatu  perusahaan  yang menerbitkan  surat  berharga  tersebut  [1].  Saham  syariah adalah  saham  yang  diterbitkan  oleh  perusahaan  yang memiliki  kegiatan  dan  cara  pengelolalan  bisnis  tidak melanggar prinsip-prinsip syariah [2]. BEI memiliki 21 jenis indeks saham, salah satunya adalah Jakarta Islamic Index 70 (JII  70).  Indeks  yang  mengukur  performa  harga  dari  70 saham-saham  syariah  yang  memiliki kinerja keuangan  yang baik dan likuiditas transaksi yang tinggi.
Harga saham dipengaruhi oleh beberapa faktor utama yaitu faktor  internal  dan  faktor  eksternal.  Faktor  internal dipengaruhi  oleh  rasio  keuangan  perusahaan  dan  faktor eksternal  oleh  makro  ekonomi  di  Indonesia  seperti  kurs rupiah dan suku bunga [16].
1. Faktor Internal Perusahaan
Rasio  keuangan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui kinerja perusahaan antara lain:
a. Current Ratio (CR)
Rasio untuk mengukur kemampuan perusahaan membayar kewajiban jangka pendeknya [17].
𝐶𝑅 = 𝐴𝑠𝑒𝑡 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟
𝐾𝑒𝑤𝑎𝑗𝑖𝑏𝑎𝑛 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟
b. Debt to Equity Ratio (DER)
Rasio  untuk  mengukur  besarnya  proporsi  utang  terhadap ekuitas [17].
𝐷𝐸𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑡𝑎𝑛𝑔
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠
c. Return On Equity (ROE)
Rasio  pengukuran  jumlah  laba  bersih  yang  dapat dihasilkan dari keseluruhan ekuitas [18].
𝑅𝑂𝐸 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠
d. Return On Asset (ROA)
Rasio  pengukuran  jumlah  laba  bersih  yang dapat dihasilkan dari jumlah aset yang dimiliki [18].
𝑅𝑂𝐴 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
e. Price to Book Value (PBV)
Rasio yang mengukur kinerja harga pasar saham terhadap nilai buku saham [18].
(22) (23) (24)
(28)
(29)
(25)
(26) (27) (30) (31) (32) (33)
𝑃𝐵𝑉 = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑎𝑠𝑎𝑟 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑢𝑘𝑢 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑢𝑘𝑢 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝐵𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟
f. Earning Per Share (EPS)
Jumlah laba yang diberikan kepada pemegang saham dari setiap lembar saham yang dimiliki [19].
𝐸𝑃𝑆 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝐵𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟
g. Price Earning Ratio (PER)
Rasio yang diperoleh dari harga pasar saham biasa dibagi dengan laba perusahaan [19].
𝑃𝐸𝑅 = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚

## 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑝𝑒𝑟 𝐿𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚

## 2. Faktor Eksternal Perusahaan
Faktor  eksternal  perusahaan  yang  mempengaruhi  harga saham adalah makro ekonomi di Indonesia yaitu kurs rupiah dan suku bunga.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  tiap kuartal periode 2013-2018 dari laporan keuangan perusahaan melalui idnfinancials.com . Data kurs rupiah dan suku bunga yang  diunduh  dari bi.go.id serta  data  harga  saham  melalui finance.yahoo.com .

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Deskripsi Satuan 𝑌 Harga Saham Rupiah (Rp) 𝑋 1 CR Persen (%) 𝑋 2
DER Persen (%) 𝑋 3 ROE Persen (%) 𝑋 4 ROA Persen (%) 𝑋 5
PBV Satuan 𝑋 6
EPS Rupiah (Rp) 𝑋 7 PER Satuan 𝑋 8 Kurs Rupiah Rupiah (Rp) 𝑋 9 Suku Bunga Persen (%)
Tabel 2. Struktur Data Penelitian Perusahaan (i) Tahun Kuartal (t) Y it X 1it … X 9it ADHI 2013 1 Y 11 X 111 … X 911 ADHI 2013 2 Y 12 X 112 … X 912 ADHI 2013 3 Y 13 X 113 … X 913 ADHI 2013 4 Y 14 X 114 … X 914 ADHI 2014 1 Y 15 X 115 … X 915 : : :
: : : : ADHI 2018 4 Y 124 X 1124 … X 9124 : : :
: : : WSKT 2013 1 Y 121 X 1121 … X 9121
: : :
: : : : WSKT 2018 4 Y 1224 X 11224 … X 91224
C. Langkah Analisis
Berikut adalah langkah-langkah analisis yang akan dilakukan pada  penelitian  berdasarkan  tujuan  penelitian  yang  telah dirumuskan:
1. Mendeskripsikan karakteristik rasio keuangan perusahaan properti  dan real  estate yang  terdaftar  di  JII  70  Bursa  Efek Indonesia, kurs rupiah, dan suku bunga.
a. Mengumpulkan  data  laporan  keuangan  perusahaan,  kurs rupiah,  suku  bunga,  dan  penutupan  harga  saham  periode 2013-2018.
b. Melakukan perhitungan rasio keuangan perusahaan. c. Melakukan analisis statistika deskriptif terhadap data rasio keuangan  perusahaan, tingkat  inflasi,  kurs  rupiah,  dan  suku bunga.
2. Menganalisis pengaruh kinerja perusahaan terhadap harga saham menggunakan regresi data panel
a. Melakukan pemilihan estimasi model regresi data panel.
b. Melakukan pemodelan untuk estimasi  model regresi data panel yang terpilih.
c. Pemeriksaan multikolinearitas.
d. Pengujian asumsi residual.
e. Uji signifikansi parameter model yang terpilih.
g. Melakukan  interpretasi  model  regresi  data  panel  yang terpilih.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hal pertama yang dilakukan mengatasi missing value karena terdapat data yang hilang di beberapa variabel rasio keuangan pada  perusahaan  yaitu  PT  Alam  Sutera  Realty  Tbk  (ASRI) dan  PT  Pembangunan  Perumahan  Tbk  (PTPP)  pada  tahun 2013 di kuartal ke-3.
Tabel 3.
Estimasi Missing Value dengan Listwise Means ASRI PTPP ASRI PTPP X 1 88,574 147,705 X 5 1,399 3,212 X 2 159,584 325,666 X 6 35,197 124,884 X 3 16,476 14,387 X 7 20,717 26,49 X 4 6,351 3,297
Data yang hilang pada setiap variabel akan diganti dengan nilai  seperti  yang  ditunjukkan  Tabel  3.  Misalkan  X 1 untuk missing  value  pada  perusahaan  ASRI  diisi  dengan  nilai 88,574,  sedangkan  nilai  147,705  untuk  perusahaan  PTPP, begitu pula seterusnya .
A. Karakteristik  Harga  Saham  dan  Rasio  Keuangan Perusahaan serta Faktor Makro Ekonomi di Indonesia
Setiap  variabel  dideskripsikan  menggunakan  nilai  rata- rata,  standar  deviasi,  nilai  minimum,  dan  maksimum  serta perusahaan  yang  memiliki  nilai  minimum  atau  maksimum seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Karakteristik Data tiap Variabel per Kuartal Tahun 2013-2018 Variabel Rata-rata St. Deviasi Min Maks Y 1268,57 938,59 58 (BKSL) 4190 (PTPP) X 1 188,38 122,06 49,28 (ASRI) 696,72 (LPKR) X 2 180,15 126,74 22,63 (BSDE) 632,09 (ADHI) X 3 12,45 8,402 -2,55 (BKSL) 43,95 (BSDE) X 4 4,95 4,056 -1,55 (BKSL) 29,21 (BSDE) X 5 1,915 1,272 0,23 (LPKR) 7,42 (PTPP) X 6 71,52 70,09 -5,33 (BKSL) 449,16 (WSKT) X 7 37,69 89,31 -94,53 (BKSL) 1200 (BKSL) X 8 13002 1329 9768 15004 X 9 6,156 1,272 4,25 7,75
(34) (35) (36) (37)
Rata-rata  harga  saham  pada  Tabel  4  sebesar  Rp1268,57 dengan  nilai  standar  deviasi  sebesar  938,596.  Perusahaan BKSL  memiliki  harga  saham  terendah  pada  tahun  2015 kuartal ke-4 yaitu sebesar Rp58. Sedangkan PTPP pada tahun 2016  kuartal  ke-3  memiliki  harga  saham  Rp4190  atau tertinggi dibandingkan perusahaan lain.
Current  ratio (X 1 )  memiliki  rata-rata  sebesar  188,386 persen  dengan  standar  deviasi  122,065.  Perusahaan  yang memiliki  current  ratio  terendah  adalah  ASRI  dengan persentase  49,281  persen  pada  tahun  2015  kuartal  ke-3, sedangkan tertinggi dimiliki oleh LPKR di periode yang sama dengan  nilai  696,715  persen.  BKSL  merupakan  perusahaan dengan nilai terendah untuk variabel harga saham (Y), Return on equity (X 3 ), Return on asset (X 4 ), Earning per share (X 6 ), Price earning ratio (X 7 ).
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui bahwa Rata-rata kurs rupiah  (X 8 )  selama  kurun  waktu  2013  hingga  2018  adalah Rp13002 dimana pelemahan nilai tukar rupiah terhadap dolar tertinggi  pada  tahun  2018  kuartal  ke-3  yaitu  sebesar Rp15004.  Sedangkan  Bank  Indonesia  rata-rata  menentukan suku  bunga  (X 9 )  sebesar  6,1563  persen  dan  persentase tertinggi  terjadi  pada  akhir  tahun  2014  yaitu  sebesar  7,75 persen.
Gambar  1.  Grafik  Harga  Saham  Perusahaan  Sektor  Konstruksi  Bangunan, Properti dan Real Estate di JII 70 per Kuartal Tahun 2013-2018.
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  pergerakan  harga  saham perusahaan  sektor  konstruksi  bangunan,  properti  dan real estate di  JII  70  tahun  2013  hingga  2018  mengalami perubahan  yang  fluktuatif.  Perusahaan  PWON  dan  WSKT cenderung  mengalami  pergerakan  naik  dari  tahun  2013 hingga  tahun  2018,  sedangkan  perusahaan  lainnya mengalami penurunan harga saham, dimana perusahaan yang mengalami  penurunan  tertinggi  adalah  ADHI  dengan persentase sebesar 94,74%.
Hubungan  antara  dua  variabel  dapat  diketahui  secara visual  melalui scatterplot dimana  dapat  dilihat  apakah variabel-variabel  tersebut  berhubungan  secara  positif  atau negatif, maupun tidak memiliki hubungan.
Gambar  2. Scatterplot Variabel  Independen  (X)  Terhadap  Variabel Dependen (Y).
Berdasarkan Gambar 2 pola yang terbentuk hanya variabel debt to equity ratio (X 2 ), return on equity (X 3 ), price to book value (X 5 ), earning  per  share (X 6 )  yang  memiliki kecenderungan  hubungan  positif  terhadap  harga  saham, sedangkan untuk variabel return on asset (X 4 ) kecenderungan memiliki hubungan yang negatif dan sisanya tidak memiliki pola hubungan linier terhadap harga saham (Y).

## B. Estimasi Model Regresi Data Panel
Pemilihan  estimasi  model  regresi  data  panel  dapat menggunakan  tiga  uji  yaitu  Uji Chow ,  Uji Lagrange Multiplier ,  dan  Uji Hausman .  Hasil  uji  masing-masing ditunjukkan pada tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Pengujian Estimasi Model Uji Statistik Uji Hipotesis Tabel Chow F = 30,256 (0,0000) H 0 : CEM
H 0 : FEM tabel F = 1,823 Lagrange Multiplier LM = 334,07 (0,0000) H 0 : CEM H 0 : REM 2 tabel  =16,919 Hausman H = 31,256 (0,0003) H 0 : REM H 0 : FEM
2 tabel  =16,919
Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh  hasi  tolak  H 0 pada  ketiga uji tersebut, maka estimasi model terbaik yang paling banyak terpilih  adalah  FEM.  Langkah  selanjutnya  dilakukan pemodelan menggunakan pendekatan FEM.

## C. Pemeriksaan Multikolinearitas
Salah satu asumsi yang harus dipenuhi sebelum melakukan analisis  regresi  data  panel  adalah  tidak  adanya  kasus multikolinearitas antar variabel independen.
Tabel 6. Nilai Kolinearitas Variabel Independen Variabel VIF Variabel VIF X 1 1,225 X 6 1,701 X 2 2,902 X 7 1,181 X 3 8,077 X 8 1,515 X 4 7,974 X 9 1,232 X 5 2,052
Tabel  6  dari  masing-masing  variabel  memiliki  nilai  VIF yang kurang dari 10. Maka dapat diambil keputusan bahwa tidak  terjadi  gejala  multikolinearitas  pada  model  FEM tersebut. Sehingga analisis dapat dilanjutkan pada pengujian asumsi residual.

## D. Uji Asumsi Residual
Langkah  berikutnya  setelah  diperoleh  model  dengan semua  variabel  signifikan  adalah  pengujian  asumsi  residual yaitu identik, independen, dan berdistribusi normal.
500 250 0 4000 2000 0 500 250 0 40 20 0 30 15 0 8 4 0 400 200 0 4000 2000 0 1000 500 0 4000 2000 0 14000 12000 10000 7 6 5 C urre nt Ratio H a rg a S a h a m ( R p ) De bt to Equity Ratio Re turn O n Equity Re turn O n Asse t Price  to Book Value Earning Pe r Share Price  Earning Ratio Kurs Rupiah BI Rate
Berdasarkan  [17]  jika  model  yang  terpilih  adalah  FEM, maka tidak perlu melakukan uji autokorelasi.
Berdasarkan  Gambar  3  diperoleh  informasi  nilai  JB sebesar 31,162 > nilai tabel nilai Chi Kuadrat dengan df = 2 yaitu 5,991, selain  itu p-value juga kurang dari  (0,000 < 0,05), maka residual tidak berdistribusi normal.
Pengujian  asumsi  residual  identik  bertujuan  untuk mengetahui  homogenitas  dari  varians  residual  dan  tidak terdapat korelasi antar unit cross-section . Berdasarkan  hasil uji Glejser diperoleh  F hitung lebih  besar  dari  F 0,05,(6,281) yaitu 100,818 > 1,914 dan nilai itu p-value sebesar 0,000 < (0,05). Maka dengan demikian dapat disimpulkan ada heteroskedastisitas.
Gambar 3. Uji Normalitas Jarque-Bera.
Selanjutnya dilakukan pengujian asumsi korelasi antar unit cross  section dengan  uji Breusch-Pagan  LM  Test dan diperoleh  nilai 𝜆 𝐿𝑀 sebesar  251,738  > 𝜒 (66;0,05) 2 =  85,965.
Selain  itu  nilai  itu p-value sebesar  0,000  <  (0,05),  maka diambil keputusan untuk tolak H 0 . Dengan demikian struktur varian  kovarian  residual  dari  model  FEM  mengalami heteroskedastisitas  dan  terdapat  korelasi  antar  unit cross section .  Sehingga  metode  yang  paling  tepat  untuk mengestimasi parameter model fixed effect adalah Seemingly Unrelated Regression (SUR).

## E. Pemodelan FEM Cross-section SUR
Pemodelan selanjutnya menggunakan model FEM dengan Cross-section SUR. Asumsi yang harus dipenuhi pada model FEM Cross-section SUR adalah hanya residual berdistribusi normal.  Pengujian  ini  menggunakan  uji Jarque-Bera yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Uji Normalitas Jarque-Bera FEM Cross-section SUR.
Pada  Gambar  4  dapat  diketahui p-value lebih  dari  (0,999331 > 0,05) , selain itu nilai JB sebesar 0,001339 < Chi Kuadrat dengan df = 2 yaitu 5,991. Sehingga dapat diambil keputusan  gagal  tolak  H 0 ,  dengan  demikian  disimpulkan bahwa residual telah berdistribusi normal.
Langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  signifikansi parameter dimana diperoleh hasil pengujian serentak minimal terdapat  satu variabel  yang  berpengaruh signifikan terhadap model.  Selanjutnya  akan  diuji  signifikansi  variabel  secara parsial yang ditunjukkan Tabel 7.
Tabel 7.
Hasil Pengujian Parsial
Var Koefisien |t hitung | P-Value Keputusan X 1 0,875 8,235 0,0000 Tolak H 0 X 2 -2,178 10,334 0,0000 Tolak H 0 X 3 -23,323 7,741 0,0000 Tolak H 0 X 4 4,510 0,803 0,4227 Gagal tolak H 0 X 5 510,589 31,717 0,0000 Tolak H 0 X 6 4,836 19,207 0,0000 Tolak H 0 X 7 -0,007 0,144 0,8856 Gagal tolak H 0 X 8 0,103 11,555 0,0000 Tolak H 0 X 9 -32,175 3,955 0,0001 Tolak H 0
Tabel 7 memberikan informasi bahwa variabel X 4 dan X 7 memiliki  nilai  |t hitung |  yaitu  0,803  dan  0,144  <    t (0,025,  278) = 1,969 dan p-value >  (0,05), maka gagal tolak H 0 . Sehingga kedua  variabel  tersebut  tidak  signifikan  dan  harus dikeluarkan dari model.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan sebelumnya, maka diperoleh model akhir regresi data panel menggunakan Fixed  Effect  Model dengan Cross-section SUR  tanpa memasukkan variabel X 4 dan X 7 sebagai berikut:
1 2 3 ( 706, 272) 0, 877 2, 205 21, 313 i it y X X X        5 6
8 9 513, 713 4, 847 0,104 34, 966 X X X X   
dengan 𝑦̂ 𝑖𝑡 =  estimasi  harga  saham  sektor  konstruksi  bangunan, properti dan real estate di JII 70 perusahaan ke- i tahun ke- t . 𝑥 1𝑖𝑡 = current ratio pada perusahaan ke- i tahun ke- t (%). 𝑥 2𝑖𝑡 = debt to equity ratio perusahaan ke- i tahun ke- t (%). 𝑥 3𝑖𝑡 = return on equity pada perusahaan ke- i tahun ke- t (%). 𝑥 5𝑖𝑡 = price to book value pada perusahaan ke- i tahun ke- t . 𝑥 6𝑖𝑡 = earning per share perusahaan ke- i tahun ke- t (Rp). 𝑥 8𝑖𝑡 = kurs rupiah pada perusahaan ke- i tahun ke- t (Rp). 𝑥 9𝑖𝑡 = suku bunga pada perusahaan ke- i tahun ke- t (%).
Pada Tabel 8 disajikan nilai 𝛼̂ 𝑖 yang merupakan konstanta untuk masing-masing perusahaan sektor konstruksi bangunan, properti dan real estate di JII 70 dimana nilainya berbeda untuk masing-masing perusahaan.
Tabel 8. Estimasi Konstanta Setiap Perusahaan
Perusahaan i  PT Adhi Karya Tbk (ADHI) 1295,227 PT Agung Podomoro Land Tbk (APLN) -189,1842 PT Alam Sutera Realty Tbk (ASRI) -237,8929 PT Sentul City Tbk (BKSL) -661,9312 PT Bumi Serpong Damai Tbk (BSDE) -31,72466 PT Ciputra Development Tbk (CTRA) -35,81681 PT Lippo Karawaci Tbk (LPKR) -418,0511 PT Pembangunan Perumahan Tbk (PTPP) 890,5140 PT Pakuwon Jati Tbk (PWON) -1012,094 PT Summarecon Agung Tbk  (SMRA) -341,6340 PT Wijaya Karya Tbk (WIKA) 705,6689 PT Waskita Karya Tbk (WSKT) 36,91933
Pada  persamaan  (38)  diatas  memiliki  arti  bahwa  dengan asumsi  variabel  lainnya  dianggap  konstan  atau  tetap  maka meningkatnya  variabel current  ratio (X 1 )  sebesar  seratus persen akan  meningkatkan  harga saham perusahaan sebesar 87,7 rupiah, peningkatan seratus persen debt  to  equity ratio (X 2 )  akan  menurunkan  harga  saham  220,5  rupiah,  variabel return  on  equity (X 3 )  yang  mengalami  kenaikan  sebesar sepuluh persen maka terjadi penurunan harga saham sebesar 213,13  rupiah,  variabel price  to  book  value (X 5 )  yang meningkat  satu  satuan  maka  harga  saham  naik  sebesar 513,713  rupiah,  sedangkan  untuk earning  per  share (X 6 ) perusahaan  yang  bertambah  seratus  rupiah  maka  akan
(38)
meningkatkan  harga  saham  484,7  rupiah.  Pada  variabel makro  ekonomi  untuk  kurs  rupiah  (X 8 )  yang  mengalami peningkatan  sebesar  seratus  rupiah  maka  harga  saham meningkat  10,4  rupiah,  sedangkan  suku  bunga  (X 9 )  yang meningkat  satu  persen  maka  harga  saham  perusahaan berkurang 34,966 rupiah.
Model  pada  persamaan  (38)  memiliki  koefisien determinasi  (R 2 )  sebesar  96,15%  yang  berarti  bahwa variabel-variabel  tersebut  dapat  menjelaskan  keragaman variabel  respon  sebesar  96,15%.  Sedangkan  3,85%  sisanya dijelaskan oleh variabel yang tidak terdapat dalam model.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah dilakukan pada bab 4, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut 1. Rata-rata  harga  saham  perusahaan  sektor  konstruksi bangunan, properti dan real estate di JII 70 dari tahun 2013 hingga  2018  sebesar  Rp1268,57  dimana  rata-rata  harga saham  perusahaan  tertinggi  dimiliki  oleh  PTPP.  Dari  dua belas  perusahaan  hanya  harga  saham  PWON  dan  WSKT yang  mengalami  pergerakan  cenderung  naik  dibandingkan perusahaan  lainnya.  LPKR  merupakan  perusahaan  dengan rata-rata current ratio tertinggi sepanjang tahun 2013 hingga 2018.  BSDE  dan  BKSL  merupakan  dua  perusahaan  yang memiliki  rata-rata debt  to  equity  ratio (X 2 )  terendah.  Rata- rata  tertinggi  variabel return  on  equity (X 3 )  dan return  on asset (X 4 )  dimiliki  oleh  PWON.  APLN  merupakan perusahaan dengan rata-rata price to book value (X 5 ) terendah dibandingkan  perusahaan  lain.  Pada  variabel earning  per share (X 6 ) dan price earning ratio (X 7 ), BSDE memiliki rata- rata terendah untuk earning per share dan price earning ratio terendah  kedua  setelah  PWON.  Sedangkan  untuk  variabel makro  ekonomi  di  Indonesia  dari  tahun  2013  hingga  2018, rata-rata kurs rupiah (X 8 ) sebesar Rp13002 dan suku bunga (X 9 ) memiliki rata-rata 6,1563 persen..
2. Variabel  yang  signifikan  berpengaruh  terhadap  harga saham perusahaan sektor konstruksi bangunan, properti dan real estate di JII 70 adalah current ratio (X 1 ), debt to equity ratio (X 2 ), return  on  equity (X 3 ), price  to  book  value (X 5 ), earning  per  share (X 6 ),  kurs  rupiah  (X 8 ),  dan  suku  bunga (X 9 ).

## B. Saran
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan diperoleh variabel  yang  signifikan  yaitu current  ratio , debt  to  equity ratio,  return  on  equity,  price  to  book  value,  earning  per share ,  kurs  rupiah,  dan  suku  bunga.  Maka  dari  itu  investor
dan perusahaan perlu memperhatikan kondisi rasio keuangan perusahaan  dan  makro  ekonomi  di  Indonesia  agar memperoleh  keuntungan  dari  peningkatan  harga  saham. Selain  itu  Bank  Indonesia  sebaiknya  lebih  memperhatikan dalam pengambilan kebijakan untuk menentukan suku bunga demi  menjaga  stabilitas  perekonomian  dan  kinerja perusahaan  khususnya  sektor  konstruksi  bangunan,  properti dan real estate di JII 70.
Saran  terhadap  penelitian  selanjutnya  adalah  menambah jumlah  variabel  penelitian,  lama  periode  ( time  series) ,  dan jumlah  unit cross  secttion .  Selain  itu  dapat  menggunakan metode regresi data panel fixed effect model dengan period- SUR  agar  dapat  memodelkan  harga  saham  dengan  variasi antar waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Darmadji  and  H.  Fakhruddin, Pasar  Modal  di  Indonesia . Jakarta: Salemba Empat, 2011.
[2] Bursa  Efek  Indonesia,  “Produk  Syariah,”  2019.  [Online]. Available: https://www.idx.co.id/idx-syariah/produk-syariah/.
[3] Otoritas  Jasa  Keuangan,  “Saham  Syariah,”  2019.  [Online]. Available: https://ojk.go.id/id/kanal/syariah/data- danstatistik/saham-syariah/Default.aspx.
[4] L. Gursida, “Pengaruh Analisis Fundamental dan Makro Ekonomi Terhadap Harga Saham,” J. Terap. Manaj. dan Bisnis , vol. 3, no. 2, 2017.
[5] M.  Srihardianti  and  et  al,  “Metode  Regresi  Data  Panel  Untuk Peramalan Konsumsi Energi di Indonesia,” J. Gaussian , vol. 5, no. 3, 2016.
[6] R. Little and D. Rubin, Statistical Analysis with Missing Data , 2nd ed. New York: John Wiley & Sons, Inc, 2002.
[7] R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, and K. Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists , 9th ed. USA: Prentice Hall, 2012.
[8] I.  Ghozali  and  D.  Ratmono, Analisis  Multivariate  dan Ekonometrika Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Eviews 10 Edisi 2 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2017.
[9] D.  Gujarati  and  D.  Porter, Dasar-Dasar  Ekonometrika  Edisi  5 Buku 2 . Jakarta: Salemba Empat, 2012.
[10] B.  Baltagi, Econometric  Analysis  of  Panel  Data .  England:  John Wiley & Sons, Ltd, 2005.
[11] N. Draper and H. Smith, Applied Regression Analysis . New York: John Wiley & Sons, Inc, 1998.
[12] W.  Greene, Econometric  Analysis .  New  York:  Macmillan Publishing Company, 2003.
[13] D.  Asteriou  and  S.  Hall, Applied  Econometrics  A  Modern Approach , Revised. New York: Palgrave Macmillan, 2007.
[14] A. Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews . Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2013.
[15] U.  Kohler  and  F.  Kreuter, Data  Analysis  Using  Stata ,  3rd  ed. College Station: Stata Press, 2012.
[16] Brigham and Houston, Dasar-dasar Manajemen Keuangan Buku 1 , 11th ed. Jakarta: Salemba Empat, 2010.
[17] Hery, Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: Grasindo, 2017.
[18] D.  E.  Kieso,  J.  J.  Weygandt,  and  T.  D.  Warfield, Intermediate Accounting ,  16a  ed.  Hoboken,  New  Jersey:  John  Wiley  &  Sons, 2016.