## PENGARUH NPL, LDR, ROA, ROE, NIM, BOPO, DAN CAR TERHADAP HARGA SAHAM PADA SUB SEKTOR PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK
INDONESIA TAHUN 2008 ± 2012 Sigit Dwi Wismaryanto
Fakultas Ekonomi Universitas Sarjanwiyata Tamansiswa Yogyakarta
sigitwismar@gmail.com

## ABSTRACT
This research aimed to examine the effect of NPL (Non Performing Loan), LDR (Loan to Deposit Ratio), ROA (Return On Assets), ROE (Return On Equity), NIM (Net Interest Margin), BOPO (Operating Expenses to Operating Income), and CAR (Capital Adequacy Ratio) on stock prices in the Banking Sub-Sector were listed on the Indonesia Stock Exchange in the period 2008 to 2012. Number of samples taken through purposive sampling method is as much as 24 of the total population of 32 commercial banks. Analysis technique using multiple linear regression analysis, whereas hypothesis testing using simultaneous significance test (test statistic F) and partial test of significance (t statistic test). Based on the classical assumption, there is multicollinearity between ROA and ROE variables. Therefore, the researcher chose to drop the ROE variable. The results showed that simultaneously, NPL, /'5 52$ 1,0 52$ DQG &$5 KDG VLJQLILFDQW HIIHFW RQ EDQNV¶ VWRFN SULFHV While SDUWLDOO\ 13/ 52$ DQG &$5 GLG QRW VLJQLILFDQWO\ LQIOXHQFH WKH EDQNV¶ VWRFN SULFH :KLOH LDR, NIM and ROA significantly. LDR ratio had significant negative effect. NIM ratio had significant positive and ROA ratio had significant negative effect on stock prices in the banking sub-sector were listed on the Indonesia Stock Exchange in the year 2008 to 2012.
Keywords : NPL, LDR, ROA, ROE, NIM, BOPO, CAR, and Stock Price

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Saham adalah salah satu instrumen investasi yang diperjualbelikan di pasar modal dalam bentuk modal sendiri. Bagi investor atau pemegang saham, terdapat dua keuntungan (return) yang diperoleh dengan
membeli atau memiliki saham yaitu dividen dan atau capital gain. Dividen merupakan bagian langsung dari keuntungan bersih perusahaan yang dibagikan kepada pemegang saham, sedangkan capital gain (loss) berasal dari fluktuasi harga saham. Harga saham yang terbentuk
ditentukan oleh mekanisme pasar yaitu penawaran dan permintaan yang berlangsung secara terus menerus (continuously, oleh karena itu harga saham cenderung
fluktuatif.
Penawaran dan permintaan pada perdagangan saham diasumsikan selalu dilatarbelakangi oleh pertimbangan yang rasional dari para investor, sehingga berbagai macam informasi yang akurat sangat dibutuhkan investor sebagai bahan analisis dalam membuat keputusan investasi di pasar modal. Informasi tersebut secara garis besar terbagi menjadi dua, yaitu informasi yang bersifat teknikal, dan informasi yang bersifat fundamental. Informasi yang bersifat teknikal berasal dari
informasi harga dan volume perdagangan sebagai alat utama untuk analisis, sedangkan informasi yang bersifat fundamental diperoleh dari hasil analisa terhadap kondisi makro ekonomi atau pasar, kondisi industri, dan kondisi spesifik perusahaan.
Pada hakikatnya, harga saham yang terbentuk di pasar (market price) merupakan representasi nilai intrinsik (intrinsic value) saham-saham tersebut. Slamet Sugiri (2011) mengatakan, nilai intrinsik saham diperoleh dari hasil analisis terhadap faktor-faktor fundamental perusahaan (kondisi internal). Pendapat lain mengatakan, jika kinerja suatu perusahaan baik, yang ditandai dengan profitabilitas meningkat,
berarti tingkat kekayaan (wealth) perusahaan juga meningkat, maka dampak akhirnya adalah peningkatan profitabilitas (return) yang dinikmati oleh pemegang saham (Suad Husnan, 2009). Sebaliknya, jika kinerja perusahaan buruk, maka profitabilitas perusahaan tersebut akan menurun, dan return pemegang saham juga akan menurun. Hal ini diperkuat oleh pendapat James C. Van Horne (Nugroho,2009:21) yang mengatakan, semakin baik kinerja perusahaan yang tercermin dari rasio-rasionya, maka semakin
tinggi
return saham perusahaan tersebut. Salah satu sumber informasi penilaian kinerja perusahaan berasal dari laporan keuangan perusahaan yang bersangkutan. Berdasarkan laporan itu, dapat dihitung sejumlah rasio - rasio keuangan seperti rasio profitabilitas, likuiditas, solvabilitas, dan lainnya. Etty Retno Wulandari (2011) mengatakan, tujuan adanya laporan keuangan yang dikeluarkan perusahaan dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk
melakukan investasi, evaluasi, dan perencanaan.
Laporan keuangan
menunjukkan kinerja profitabilitas perusahaan, kemampuan likuiditas dan solvensi, serta sruktur permodalan. Dengan menganalisa laporan keuangan ini, dapat diambil berbagai keputusan investasi seperti jual, beli, atau hold , yang diterjemahkan dalam penawaran dan permintaan saham di pasar modal sehingga akan membentuk harga saham.
Penelitian mengenai industri perbankan selalu menarik untuk diamati karena perbankan adalah suatu lembaga keuangan pendukung yang selalu berhubungan langsung dengan kegiatan perekonomian. Hal ini tidak terlepas dari peran bank itu sendiri sebagai perantara ( financial intermediary ) antara pihak yang kelebihan dana ( surplus unit ) dengan pihak yang kekurangan dana ( defisit unit ), yaitu tempat dimana sirkulasi serta transaksi-transaksi keuangan terjadi dan juga merupakan sarana pendukung dalam perkembangan perekonomian nasional. Disamping hal-hal di atas, catatan historis telah membuktikan bahwa saham-saham perbankan mampu memberikan tingkat imbal hasil (capital gain) yang menarik bagi para investor.
Pengukuran kinerja perusahaan perbankan dapat dilakukan melalui pendekatan RGEC (Risk Profile, Good Corporate Governance, Earnings, Capital) sesuai dengan Peraturan Bank Indonesia Nomor 13/1/PBI/2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. Beberapa indikator kuantitatif penilaian perbankan dengan menggunakan pendekatan RGEC adalah (1) Risk Profile : Non- Performing Loan (NPL), Loan to
Deposit Ratio (LDR) ; (2) Earnings :
Return On Assets (ROA), Return On Equity (ROE), Net Interest Margin (NIM), Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) ; (3) Capital : Capital Adequacy Ratio
(CAR).
Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini ingin menganalisis pengaruh rasio yang terdapat dalam Profil Risiko (Risk Profile), Rentabilitas (Earnings), dan Permodalan (Capital) terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan periode tahun 2008 hingga tahun 2012.

## B. Tinjauan Teori

## 1. Saham
Saham dapat didefinisikan sebagai tanda penyertaan modal seseorang atau pihak (badan usaha) dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Dengan menyertakan modal tersebut, maka pihak tersebut memiliki klaim atas pendapatan perusahaan, klaim atas asset perusahaan, dan berhak hadir dalam Rapat Umum Pemegang Saham (RUPS) (www.idx.co.id).
Saham (stock) merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling populer. Menerbitkan saham merupakan salah satu
pilihan perusahaan ketika memutuskan untuk pendanaan perusahaan. Perusahaan menerbitkan saham dilandasi oleh berbagai tujuan, diantaranya adalah untuk
melunasi hutang, atau membiayai rencana ekspansi usaha, seperti misalnya memperluas bisnis ke pasar yang baru atau segmen pasar yang baru, membangun atau memperluas fasilitas usaha, atau
peluncuran produk baru. Pada sisi yang lain, saham merupakan instrumen investasi yang banyak dipilih para investor karena saham
mampu
memberikan tingkat keuntungan (return) yang menarik.
Return adalah hasil yang diperoleh dari suatu investasi. Pada dasarnya, ada dua keuntungan yang diperoleh investor dengan membeli atau
memiliki saham:
a. Dividen , merupakan pembagian keuntungan yang diberikan perusahaan dan berasal dari keuntungan yang dihasilkan perusahaan. Dividen diberikan setelah mendapat persetujuan dari pemegang saham dalam RUPS. Jika seorang pemodal ingin mendapatkan dividen, maka pemodal tersebut harus
memegang saham tersebut dalam kurun waktu yang relatif lama yaitu hingga kepemilikan saham tersebut berada dalam periode dimana diakui sebagai pemegang saham yang berhak mendapatkan dividen. Dividen yang dibagikan perusahaan dapat berupa dividen tunai, artinya kepada setiap pemegang saham diberikan dividen berupa uang tunai dalam jumlah rupiah tertentu untuk setiap saham, atau dapat pula berupa dividen saham yang berarti kepada setiap pemegang saham diberikan dividen sejumlah saham sehingga jumlah saham yang dimiliki seorang pemodal akan bertambah dengan adanya pembagian dividen saham tersebut.
b. Capital Gain , merupakan selisih antara harga beli dan harga jual. Capital gain terbentuk dengan adanya aktivitas perdagangan saham di pasar sekunder. Misalnya Investor membeli saham ABC dengan harga per saham Rp 3.000 kemudian menjualnya dengan harga Rp 3.500 per saham yang berarti pemodal tersebut mendapatkan capital gain sebesar Rp 500 untuk setiap saham yang dijualnya.
Di pasar sekunder atau dalam aktivitas perdagangan saham sehari- hari, harga-harga saham mengalami fluktuasi baik berupa kenaikan maupun penurunan. Pembentukan harga saham terjadi karena adanya permintaan dan penawaran atas saham tersebut. Dengan kata lain harga saham terbentuk oleh supply dan demand atas saham tersebut. Supply dan demand tersebut terjadi karena adanya banyak faktor, baik yang sifatnya spesifik atas saham tersebut seperti kinerja perusahaan dan industri dimana perusahaan tersebut bergerak, maupun faktor yang sifatnya makro seperti tingkat suku bunga, inflasi, nilai tukar dan faktor- faktor non-ekonomi seperti kondisi sosial dan politik, dan faktor lainnya. Dalam penelitian ini return saham yang dirujuk adalah capital gain (loss) karena berkaitan dengan naik atau turunnya harga saham.
2. Bank Menurut Undang-Undang RI Nomor 10 Tahun 1998 tanggal 10 November 1998 tentang Perbankan, yang dimaksud dengan Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup masyarakat banyak. Dapat disimpulkan bahwa usaha perbankan meliputi tiga kegiatan, yaitu menghimpun dana, menyalurkan dana, dan memberikan jasa bank lainnya. Kegiatan menghimpun dan menyalurkan dana
merupakan kegiatan pokok bank sedangkan memberikan jasa bank lainnya hanya kegiatan pendukung. Kegiatan menghimpun dana, berupa mengumpulkan dana dari masyarakat dalam
bentuk simpanan giro,
tabungan, dan deposito. Biasanya bank memberikan balas jasa yang menarik seperti bunga dan hadiah sebagai rangsangan bagi masyarakat. Kegiatan menyalurkan dana, berupa pemberian
pinjaman kepada masyarakat. Sedangkan jasa-jasa perbankan lainnya diberikan untuk mendukung kelancaran kegiatan utama tersebut.
Pasal 4 Undang-Undang Nomor 10 7DKXQ  PHQMHODVNDQ ´3HUEDQNDQ
Indonesia bertujuan menunjang pelaksanaan pembangunan nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan, pertumbuhan ekonomi,
dan stabilitas nasional ke arah peningkatan kesejahteraan rakyat
EDQ\DN´ Meninjau lebih dalam terhadap kegiatan usaha bank, maka perbankan di Indonesia dalam melakukan usahanya harus didasarkan atas asas demokrasi ekonomi yang menggunakan prinsip kehati-hatian.
Secara filosofis bank memiliki fungsi makro dan mikro terhadap proses pembangunan bangsa.
Mengingat fungsi dan peran bank yang sangat strategis dan sangat dekat dengan kehidupan perkonomian masyarakat suatu bangsa dan negara, maka penelitian ini meneliti perbankan sebagai object penelitian.

## 3. Laporan Keuangan
Menurut American Accounting Association (Soemarsono,2004:34), laporan keuangan adalah laporan yang dirancang untuk para pembuat keputusan, terutama pihak diluar perusahaan, mengenai posisi keuangan dan hasil usaha perusahaan. Laporan keuangan memuat catatan informasi keuangan suatu perusahaan pada suatu periode akuntansi yang dapat digunakan untuk menggambarkan kinerja perusahaan tersebut. Laporan keuangan yang
lengkap biasanya meliputi Neraca, Laporan Laba Rugi, Laporan Perubahan Ekuitas, Laporan Arus Kas, dan catatan lain serta materi penjelasan yang merupakan bagian terintegrasi dari laporan keuangan. Menurut Standar Akuntansi Keuangan yang dikeluarkan oleh Ikatan Akuntan Indonesia tujuan laporan keuangan adalah menyediakan informasi yang menyangkut posisi keuangan, kinerja, serta perubahan posisi keuangan suatu perusahaan yang bermanfaat bagi
sejumlah besar pemakai dalam pengambilan keputusan. Pemakai yang dimaksud diantaranya adalah investor, karyawan, pemberi pinjaman (kreditur), pemasok, pelanggan, pemerintah, maupun masyarakat. Tujuan pemakai melihat laporan keuangan agar mereka dapat membuat keputusan ekonomi. Keputusan ini misalnya mencakup keputusan untuk menahan atau menjual investasi mereka dalam perusahaan atau keputusan untuk mengangkat kembali atau mengganti manajemen.

## 4. Rasio Keuangan
Rasio keuangan adalah hasil perhitungan antara dua macam data keuangan perusahaan yang dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan, yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antara kedua data keuangan tersebut yang pada umumnya dinyatakan secara numerik, baik dalam persentase atau kali. Hasil perhitungan rasio ini dapat digunakan untuk mengukur kinerja keuangan bank pada periode tertentu, dan dapat dijadikan tolok ukur untuk menilai tingkat kesehatan bank selama
periode keuangan tersebut. Rasio keuangan perbankan yang sering diumumkan dalam laporan tahunan yang dipublikasikan meliputi rasio (1)
Profil Risiko (Risk Profile) : NPL (Non-Performing Loan) , LDR (Loan to Deposit Ratio), (2) Rentabilitas (Earnings) : ROA (Return On Assets) , ROE (Return On Equity) , NIM (Net
Interest Margin) , BOPO (Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional), dan (3) Permodalan (Capital) : CAR (Capital Adequacy Ratio) .
5. RGEC (Risk Profile, Good Corporate Governance, Earnings,
Capital)
Krisis keuangan global yang terjadi beberapa tahun terakhir memberi pelajaran berharga bahwa inovasi dalam produk, jasa, dan aktivitas perbankan yang tidak diimbangi dengan penerapan Manajemen Risiko yang memadai dapat menimbulkan berbagai permasalahan mendasar pada bank maupun terhadap sistem keuangan secara
keseluruhan.
Pengalaman dari krisis keuangan global tersebut mendorong perlunya peningkatan efektivitas penerapan Manajemen Risiko dan Good Corporate Governance (GCG). Tujuannya adalah agar bank mampu mengidentifikasi permasalahan secara lebih dini, melakukan tindak lanjut perbaikan yang sesuai dan lebih cepat, serta menerapkan GCG dan Manajemen Risiko yang lebih baik sehingga bank lebih tahan dalam menghadapi krisis. Sejalan dengan perkembangan tersebut di atas, Bank Indonesia menyempurnakan metode penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.
Pada tanggal 5 Januari 2011 Bank Indonesia telah mengeluarkan Peraturan Bank Indonesia (PBI) nomor 13/1/PBI/2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. Tingkat kesehatan bank adalah hasil penilaian kondisi bank
yang dilakukan terhadap risiko dan kinerja bank. Penilaian tingkat kesehatan bank umum tersebut menggantikan PBI sebelumnya nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum yang telah berlaku selama hampir tujuh tahun. Secara umum PBI tersebut tidak berubah drastis seperti ketika penilaian tingkat
kesehatan bank umum tahun 2004 (CAMELS) yang pada saat itu menyempurnakan PBI sebelumnya tahun 1991 (CAMEL).
Penyempurnaan penilaian kesehatan bank dilatarbelakangi oleh perubahan kompleksitas usaha dan profil risiko,
penerapan pengawasan secara konsolidasi, serta perubahan pendekatan penilaian kondisi bank yang diterapkan secara internasional mempengaruhi pendekatan Penilaian Tingkat Kesehatan Bank. Secara substantif ada beberapa perubahan faktor-faktor penilaian, namun dari sisi prinsip dan proses perhitungan tingkat kesehatan, PBI nomor 13/1/PBI/2011 tersebut tidak jauh berbeda dengan PBI Nomor 6/10/PBI/2004. PBI nomor 13/1/PBI/2011 hanya mengelompokan dan membobot ulang terhadap faktor atau dimensi penilaian yang dari segi cakupan relatif tidak banyak berubah. PBI nomor 13/1/PBI/2011 menggolongkan faktor penilaian menjadi hanya empat faktor yaitu (1) Profil Risiko atau Risk Profile , (2) Good Corporate Governance (GCG), (3) Rentabilitas atau Earnings , dan (4) Permodalan atau Capital . Jadi pendekatan evaluasi kinerja dan tingkat kesehatan bank umum yang baru ini bisa disingkat menjadi RGEC, menggantikan
pendekatan CAMELS sebelumnya.
Jika dipetakan secara lengkap, faktor kualitas asset (A), likuiditas (L), dan sensitivitas terhadap risiko pasar (S) pada pendekatan CAMELS melebur ke dalam faktor profil risiko (R) pada Sistem RGEC, sedangkan faktor rentabilitas (E) dan permodalan (C) tetap ada pada sistem yang baru. Faktor baru yaitu Good Corporate Governance (G) menggantikan faktor Manajemen (M) pada pendekatan CAMELS. Dua komponen lainnya untuk faktor Manajemen pada sistem CAMELS yaitu Penerapan Sistem Manajemen Resiko dan Kepatuhan Bank, sebagian besar indikatornya masuk ke profil risiko pada sistem RGEC.
6. NPL (Non-Performing Loan)
NPL adalah besarnya persentase kredit bermasalah terhadap total kredit yang diberikan oleh bank kepada pihak ketiga. Kredit bermasalah adalah kredit yang masuk dalam golongan kurang lancar, diragukan, dan macet. NPL bruto adalah semua kredit bermasalah dibandingkan dengan total kredit. Sementara NPL neto semua kredit bermasalah sudah dikurangi dengan dana cadangan (PPAP) untuk menutupi kredit bermasalah tersebut, sehingga nilai NPL neto lebih kecil dibandingkan dengan nilai NPL bruto. Kredit merupakan kredit yang diberikan kepada pihak ketiga tidak termasuk kredit kepada bank lain.
Rumus Rasio Non-Performing Loan (NPL) berdasarkan SE (Surat Edaran) BI No 3/30/DPNP tanggal 14
Desember 2001 adalah:
ࡺࡼࡸ ൌ ࡷ࢘ࢋࢊ࢏࢚ ࡮ࢋ࢘࢓ࢇ࢙ࢇ࢒ࢇࢎ

## ࢀ࢕࢚ࢇ࢒ ࡷ࢘ࢋࢊ࢏࢚
(2.1)
7. LDR (Loan to Deposit Ratio)
Peraturan Bank Indonesia menyatakan bahwa kemampuan likuiditas bank dapat diproksikan
dengan LDR, yaitu rasio kredit yang diberikan kepada pihak ketiga dalam rupiah dan valuta asing, tidak termasuk kredit kepada bank lain, terhadap dana pihak ketiga yang mencakup giro, tabungan, dan deposito dalam rupiah dan valuta asing, tidak termasuk dana antar bank.
Rasio LDR dihitung dengan cara membagi jumlah kredit yang diberikan oleh bank terhadap dana pihak ketiga.
Rumus Rasio Loan to Deposit Ratio (LDR) berdasarkan SE BI No 3/30/DPNP tanggal 14 Desember
2001 adalah:
ࡸࡰࡾ ൌ ࡷ࢘ࢋࢊ࢏࢚

## ࡰࢇ࢔ࢇ ࡼ࢏ࢎࢇ࢑ ࡷࢋ࢚࢏ࢍࢇ
(2.2)
8. ROA (Return On Assets)
ROA adalah rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan bank menghasilkan keuntungan secara relatif dibandingkan dengan total asetnya. ROA memberikan gambaran tentang seberapa efisien bank dalam menggunakan asetnya untuk menghasilkan laba bersih. Cara menghitung persentase ROA adalah dengan membagi laba tahunan perusahaan dengan total aset.
Rumus Rasio Return On Assets (ROA) berdasarkan SE BI No 3/30/DPNP tanggal 14 Desember
2001 adalah:
ࡾࡻ࡭ ൌ ࡸࢇ࢈ࢇ ࡿࢋ࢈ࢋ࢒࢛࢓ ࡼࢇ࢐ࢇ࢑ ࡾࢇ࢚ࢇି࢘ࢇ࢚ࢇ ࢀ࢕࢚ࢇ࢒ ࡭࢙ࢋ࢚ (2.3) 9. ROE (Return On Equity)
ROE mengukur profitabilitas perusahaan dengan mengungkapkan seberapa banyak keuntungan yang dihasilkan
perusahaan dalam mengelola ekuitas pemegang saham.
ROE dihitung dengan cara membagi laba bersih dengan ekuitas pemegang saham dan dinyatakan dengan persentase. Laba bersih adalah untuk tahun fiskal penuh sebelum dividen yang dibayarkan kepada pemegang saham biasa, tetapi setelah dividen saham preferen. Ekuitas pemegang saham tidak termasuk saham preferen.
Rumus Rasio Return On Equity (ROE) berdasarkan SE BI No
3/30/DPNP tanggal 14 Desember
2001 adalah:
ࡾࡻࡱ ൌ ࡸࢇ࢈ࢇ ࡿࢋ࢚ࢋ࢒ࢇࢎ ࡼࢇ࢐ࢇ࢑ ࡾࢇ࢚ࢇି࢘ࢇ࢚ࢇ ࡱ࢑࢛࢏࢚ࢇ࢙
(2.4)
10. NIM (Net Interest Margin)
NIM adalah rasio yang digunakan untuk mengetahui kemampuan
manajemen bank dalam hal
pengelolaan aktiva produktif sehingga bisa menghasilkan bunga bersih. Aktiva produktif yang diperhitungkan adalah aktiva produktif yang
menghasilkan bunga (interest bearing assets) . Pendapatan bunga bersih itu sendiri bisa dihitung dengan cara pendapatan bunga dikurangi dengan beban bunga yang disetahunkan.
Pendapatan bunga misalnya bisa
berasal dari bunga pinjaman kepada nasabah, sedangkan beban bunga dapat berupa bunga tabungan atau bunga deposito yang dibayarkan kepada nasabah bank. Semakin tinggi rasio NIM, yang berarti semakin tinggi profitabilitas bank, akan berpengaruh positif bagi harga saham.
Net Interest Margin mirip dengan margin kotor pada perusahaan non- finansial.
NIM dihitung sebagai persentase dari aset yang dikenakan bunga. Sebagai contoh, rata-rata pinjaman bank kepada nasabah adalah 1 juta rupiah dalam setahun dengan memperoleh pendapatan bunga sebesar 60.000 rupiah dan membayar bunga pinjaman sebesar 30.000 rupiah. NIM kemudian dihitung sebagai (60.000 ± 30.000)/1.000.000 = 3%. Pendapatan bunga bersih sama dengan bunga yang diperoleh dikurangi bunga dibayarkan kepada nasabah. Secara khusus untuk bank jika non- performing asset tinggi, maka NIM akan turun.
Rumus Rasio Net Interest Margin
(NIM) berdasarkan SE BI No 3/30/DPNP tanggal 14 Desember
2001 adalah:
ࡺࡵࡹ ൌ ࡼࢋ࢔ࢊࢇ࢖ࢇ࢚ࢇ࢔ ࡮࢛࢔ࢍࢇ ࡮ࢋ࢙࢘࢏ࢎ ࡾࢇ࢚ࢇି࢘ࢇ࢚ࢇ ࡭࢑࢚࢏࢜ࢇ ࡼ࢘࢕ࢊ࢛࢑࢚࢏ࢌ
(2.5)
11. BOPO (Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional)
Rasio BOPO atau sering disebut rasio efisiensi digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen lembaga keuangan dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional. Rasio ini membandingkan antara jumlah biaya operasional dan pendapatan operasional bank. Semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien biaya operasional yang dikeluarkan lembaga keuangan yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu lembaga keuangan dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Semakin efisien manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional,
maka profitabilitas bank akan semakin
meningkat yang pada
akhirnya return pemegang saham juga akan meningkat.
Rumus Rasio Beban Operasional Pendapatan Rasional (BOPO) berdasarkan SE BI No 3/30/DPNP
tanggal 14 Desember 2001 adalah:
࡮ࡻࡼࡻ ൌ ࡮ࢋ࢈ࢇ࢔ ࡻ࢖ࢋ࢘ࢇ࢙࢏࢕࢔ࢇ࢒ ࡼࢋ࢔ࢊࢇ࢖ࢇ࢚ࢇ࢔ ࡻ࢖ࢋ࢘ࢇ࢙࢏࢕࢔ࢇ࢒
(2.6)
12. CAR (Capital Adequacy Ratio)
CAR adalah rasio kecukupan modal yang berfungsi menampung risiko kerugian yang kemungkinan dihadapi oleh bank. Semakin tinggi CAR maka semakin baik kemampuan bank tersebut dalam menanggung risiko dari setiap kredit atau aktiva produktif yang berisiko sehingga bank dapat menjaga likuiditasnya dan stabilitas serta efisiensi operasional bank. Dengan demikian, akan berpengaruh positif terhadap profitabilitas bank sekaligus terhadap harga sahamnya. CAR dihitung dengan cara membagi modal dengan Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR). Perhitungan modal dan ATMR berdasarkan ketentuan Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM) yang berlaku. Rumus Rasio Capital Adequacy Ratio (CAR) berdasarkan SE BI No 3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001 adalah:
࡯࡭ࡾ ൌ ࡹ࢕ࢊࢇ࢒ ࡭ࢀࡹࡾ
(2.7)
C. Rumusan Masalah
1. Apakah secara simultan rasio-rasio NPL, LDR, ROA, ROE, NIM, BOPO, dan CAR berpengaruh terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012?
2. Apakah rasio Profil Risiko Non- Performing Loan (NPL) berpengaruh terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012?
3. Apakah rasio Profil Risiko Loan to
Deposit Ratio (LDR) berpengaruh
terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun
2012? 4. Apakah rasio Rentabilitas Return on Assets (ROA) berpengaruh
terhadap harga saham pada Sub
Sektor Perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012? 5. Apakah rasio Rentabilitas Return on Equity (ROE) berpengaruh
terhadap harga saham pada Sub
Sektor Perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun
2012?
6. Apakah rasio Rentabilitas Net Interest Margin (NIM) berpengaruh terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012? 7. Apakah rasio Rentabilitas Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode
tahun 2008 sampai dengan tahun 2012?
8. Apakah rasio Permodalan Capital
Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012?
9. Dari ke-7 variabel tersebut,
variabel manakah yang mempunyai pengaruh dominan terhadap harga saham pada Sub Sektor Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012?

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Sifat penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Sumber data yang digunakan adalah data sekunder. Data variabel- variabel bebas (X) diperoleh dari laporan kinerja tahunan yang dipublikasikan pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012 kepada investor di official website masing-masing bank umum. Sedangkan data variabel terikat (Y) diperoleh dari direktori website Yahoo! Finance berupa harga saham historis masing-masing bank pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan cara dokumentasi laporan kinerja tahunan (annual report) bank umum yang dipublikasikan tahun 2008 hingga 2012 serta dokumentasi harga saham historis tahun 2008 hingga 2012, sehingga data penelitian berupa data panel.
Populasi yang
digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh bank umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012. Dari direktori tersebut, jumlah bank umum selama periode penelitian sejumlah 32 bank. Jumlah sampel yang diteliti dalam
penelitian ini berjumlah 24 bank umum yang diambil dengan menggunakan metode purposive sampling .
Tabel 2.1

## Populasi Penelitian
No. Kode Saham Nama Emiten Tanggal IPO 1 AGRO Bank Rakyat Indonesia Agroniaga Tbk. 08/08/03 2 BABP Bank ICB Bumiputera Tbk. 15/07/02 3 BACA Bank Capital Indonesia Tbk. 08/10/07 4 BAEK Bank Ekonomi Raharja Tbk. 08/01/08 5 BBCA Bank Central Asia Tbk. 31/05/00 6 BBKP Bank Bukopin Tbk. 10/07/06 7 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 25/11/96 8 BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk. 10/01/01 9 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. 10/11/03 10 BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. 17/12/09 11 BCIC Bank Mutiara Tbk. 25/06/97 12 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk. 06/12/89 13 BEKS Bank Pundi Indonesia Tbk. 13/07/01 14 BJBR BPD Jawa Barat dan Banten Tbk. 08/07/10 15 BJTM BPD Jawa Timur Tbk. 12/07/12 16 BKSW Bank QNB Kesawan Tbk. 21/11/02 17 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk. 14/07/03 18 BNBA Bank Bumi Arta Tbk. 31/12/99 19 BNGA Bank CIMB Niaga Tbk. 29/11/89 20 BNII Bank Internasional Indonesia Tbk. 21/11/89 21 BNLI Bank Permata Tbk. 15/01/90 22 BSIM Bank Sinarmas Tbk. 13/12/10 23 BSWD Bank of India Indonesia Tbk. 01/05/02 24 BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk. 12/03/08 25 BVIC Bank Victoria International Tbk. 30/06/99 26 INPC Bank Artha Graha Internasional Tbk. 29/08/90 27 MAYA Bank Mayapada Internasional Tbk. 29/08/97 28 MCOR Bank Windu Kentjana International Tbk. 03/07/07 29 MEGA Bank Mega Tbk. 17/04/00 30 NISP Bank OCBC NISP Tbk. 20/10/94 31 PNBN Bank Pan Indonesia Tbk. 29/12/82 32 SDRA Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk. 15/12/06
Sumber : Direktori Bursa Efek Indonesia (data diolah)

## Tabel 2.2 Sampel Penelitian
No. Kode Saham Nama Emiten Tanggal IPO 1 AGRO Bank Rakyat Indonesia Agroniaga Tbk. 08/08/03 2 BABP Bank ICB Bumiputera Tbk. 15/07/02 3 BACA Bank Capital Indonesia Tbk. 08/10/07 4 BAEK Bank Ekonomi Raharja Tbk. 08/01/08 5 BBCA Bank Central Asia Tbk. 31/05/00 6 BBKP Bank Bukopin Tbk. 10/07/06 7 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 25/11/96 8 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. 10/11/03 9 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk. 06/12/89 10 BEKS Bank Pundi Indonesia Tbk. 13/07/01 11 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk. 14/07/03 12 BNBA Bank Bumi Arta Tbk. 31/12/99 13 BNGA Bank CIMB Niaga Tbk. 29/11/89 14 BNII Bank Internasional Indonesia Tbk. 21/11/89 15 BNLI Bank Permata Tbk. 15/01/90 16 BSWD Bank of India Indonesia Tbk. 01/05/02 17 BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk. 12/03/08 18 BVIC Bank Victoria International Tbk. 30/06/99 19 MAYA Bank Mayapada Internasional Tbk. 29/08/97 20 MCOR Bank Windu Kentjana International Tbk. 03/07/07 21 MEGA Bank Mega Tbk. 17/04/00 22 NISP Bank OCBC NISP Tbk. 20/10/94 23 PNBN Bank Pan Indonesia Tbk. 29/12/82 24 SDRA Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk. 15/12/06
Sumber : Direktori Bursa Efek Indonesia (data diolah)
Teknik analisis yang digunakan adalah teknik analisis regresi linier berganda untuk meneliti pengaruh variabel-variabel bebas (X 1 , X 2 , ..., X k ) terhadap satu variabel terikat (Y). Terdapat 3 jenis pemodelan dalam analisis regresi dengan data panel. Model pertama disebut constant coefficient model atau common effects model. Model ini mengasumsikan bahwa tidak terdapat komponen yang
spesifik baik pada cross section maupun urut waktu, sehingga estimasi persamaan dapat dilakukan dengan metode Ordinary Least Square (OLS) biasa seperti pada data yang berdimensi satu yaitu cross section atau urut waktu saja. Kelemahan mendasar
model ini adalah ketidakmampuan model untuk
membedakan varians unik dalam suatu cross section atau sejumlah cross section , sehingga dalam hal ini seluruh bank
diasumsikan homogen baik pada cross section maupun urut waktu, yang pada kenyataanya adalah tidak sesuai dengan keadaan sesungguhnya. Kondisi tiap bank saling berbeda, bahkan satu bank pada suatu waktu akan sangat berbeda dengan kondisi bank tersebut pada waktu yang lain. Sehingga model pertama ini tidak digunakan dalam penelitian.
Model kedua disebut fixed effects model (pemodelan efek tetap), dan model ketiga disebut random effects model (pemodelan efek random). Untuk menguji apakah pemodelan efek random adalah lebih baik dibandingkan dengan pemodelan efek tetap, dilakukan Uji Hausman (Hausman Test).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Estimasi Model Regresi Linier Berganda
Hasil estimasi regresi dengan menggunakan model efek tetap adalah sebagai berikut : Tabel 3.1
Estimasi Regresi Fixed Effects Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1830.868 2468.583 0.741668 0.4602 NPL? -25.50895 48.95549 -0.521064 0.6036 LDR? 21.12886 12.94839 1.631775 0.1063 ROA? -221.5222 225.9732 -0.980303 0.3296 ROE? 21.83651 15.34815 1.422745 0.1583 NIM? -125.4798 159.6605 -0.785916 0.4340 BOPO? -3.221776 22.28880 -0.144547 0.8854 CAR? -29.81908 24.43003 -1.220591 0.2255
Sedangkan hasil estimasi regresi dengan menggunakan pendekatan efek random adalah sebagai berikut :
Tabel 3.2 Estimasi Regresi Random Effects Model Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8573.847 1503.318 5.703284 0.0000 NPL? 55.26680 41.46039 1.333002 0.1852 LDR? -5.733479 10.03404 -0.571403 0.5689 ROA? -279.2562 190.0841 -1.469119 0.1446 ROE? 13.41752 13.64566 0.983281 0.3276 NIM? 122.1089 80.71287 1.512880 0.1331 BOPO? -76.26525 13.37466 -5.702221 0.0000 CAR? -54.85720 18.38124 -2.984412 0.0035
Untuk menguji apakah pemodelan efek random adalah lebih baik dibandingkan dengan pemodelan efek tetap, dilakukan uji Hausman (Hausman Test). Hasil pengujian adalah sebagai berikut :
Tabel 3.3 Uji Hausman Evaluasi Random Effects Model Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 32.131527 7 0.0000
Hipotesis null adalah penggunaan efek random lebih baik dibandingkan dengan model efek tetap. Oleh karena p-value Chi- Sq Statistic 0,0000 < 5%, maka H 0 diterima yang artinya bahwa pemodelan dengan efek random memiliki pendekatan yang lebih baik
dibandingkan pemodelan dengan efek tetap. Dengan demikian, estimasi model regresi linier pada penelitian ini akan menggunakan pendekatan efek random (random effects method). Sehingga persamaan regresinya menjadi :

## Persamaan 3.1 Persamaan Regresi Random Effects Model
HARGASAHAM = C(1) + C(2)*NPL + C(3)*LDR + C(4)*ROA + C(5)*ROE + C(6)*NIM + C(7)*BOPO + C(8)*CAR + [CX=R]
HARGASAHAM = 8573.847 + 55.26680*NPL - 5.733479*LDR - 279.2562*ROA
+
13.41752*ROE + 122.1089*NIM - 76.26525*BOPO - 54.85720*CAR + [CX=R]
Dimana [CX=R] adalah konstanta pembeda untuk objek i (dalam hal ini adalah bank) dalam pemodelan menggunakan pendekatan efek random.

## B. Evaluasi Model Linier Berganda

## 1. Uji Normalitas
Pada penelitian ini, uji normalitas menggunakan histogram dan uji statistik Jarque- Bera untuk mendiagnosa apakah residual berdistribusi normal atau tidak. Hasil uji normalitas adalah sebagai berikut :
Gambar 3.1

## Uji Normalitas
Uji normalitas dengan metode ini mensyaratkan bahwa nilai Jarque-Bera harus signifikan (lebih kecil dari 2), atau pada tingkat signifikansi 5%, probabilitas harus lebih besar dari 5%, maka dapat dinyatakan residual berdistribusi normal.
Pada Gambar 3.1 di atas terlihat bahwa nilai Jarque-Bera sangat jauh lebih besar dari 2, hal ini didukung oleh probabilitasnya yang juga sangat jauh lebih kecil dari 0,05 sehingga pada persamaan 3.2, distribusi
residual dapat dinyatakan tidak normal. Oleh karena itu, perlu dilakukan koreksi.
Cara koreksi pada uji normalitas adalah dengan mendeteksi data outlier atau nilai ekstrim dan mengeliminasinya sehingga akan didapatkan estimator yang bersifat BLUE. Untuk mendeteksi data outlier, digunakan data statistik deskriptif seluruh variabel yang diteliti. Hasil statistik deskriptif tersaji dalam tabel berikut :
Tabel 3.4 (1)

## Statistik Deskriptif
HARGASA HAM NPL LDR ROA Mean 1628.222 3.573167 74.93917 1.709750 Median 705.0000 2.510000 78.14500 1.825000 Maximum 9200.000 50.96000 120.6500 6.100000 Minimum 50.00000 0.000000 40.22000 -12.90000 Std. Dev. 2068.663 5.477621 15.59100 2.141297 Skewness 1.701342 6.362788 -0.156762 -3.504867 Kurtosis 5.154974 51.16920 2.521468 23.02075 Jarque-Bera 81.11086 12411.06 1.636453 2249.834 Probability 0.000000 0.000000 0.441214 0.000000 Sum 195386.7 428.7800 8992.700 205.1700 Sum Sq. Dev. 5.09E+08 3570.515 28926.42 545.6331 Observations 120 120 120 120
0 4 8 12 16 20 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012
Observations 120 Mean 9.17e-13 Median -258.0944 Maximum 5025.544 Minimum -3417.081 Std. Dev. 1364.271 Skewness 1.196757 Kurtosis 5.335158 Jarque-Bera 55.90939 Probability 0.000000

## Tabel 3.4 (2) Statistik Deskriptif
ROE NIM BOPO CAR Mean 11.99358 6.197000 80.76817 18.11633 Median 13.48000 5.435000 83.06500 15.92000 Maximum 43.83000 14.00000 157.5000 50.37000 Minimum -135.6900 1.770000 41.60000 8.020000 Std. Dev. 20.64922 2.478198 18.76292 7.085774 Skewness -4.143763 1.277684 0.403743 1.989335 Kurtosis 27.43981 4.268173 6.037460 8.113271 Jarque-Bera 3329.938 40.69084 49.39099 209.8768 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 1439.230 743.6400 9692.180 2173.960 Sum Sq. Dev. 50740.45 730.8341 41893.63 5974.776 Observations 120 120 120 120 Dengan melihat nilai Jarque-Bera dan probabilitasnya, hanya variabel LDR yang berdistribusi normal. Semakin tinggi nilai
Jarque-Bera, atau semakin rendah nilai probabilitasnya, menunjukkan semakin tidak normal distribusi data pada variabel yang diteliti. Dapat terlihat bahwa variabel NPL adalah variabel dengan tingkat distribusi data yang paling tidak normal, disusul dengan ROE, ROA, CAR, Harga Saham, BOPO, dan kemudian NIM.
Pada variabel NPL, nilai rata-rata (mean) adalah 3,57 dan nilai tengah (median) sebesar 2,51. Nilai minimum adalah 0,00 dan nilai maksimum sebesar 50,96. Nilai maksimum sangat jauh dari nilai mean maupun median sehingga patut diduga nilai 50,96 adalah data outlier. Data ini diperoleh dari NPL sampel Bank Pundi Indonesia Tbk. (BEKS) pada tahun 2010.
Sedangkan pada variabel ROE, nilai yang sangat jauh dari rata-rata maupun nilai tengahnya berada pada -135,69 yang juga berasal dari sampel BEKS pada tahun 2009. Pada variabel ROA, nilai ekstrim sebesar -12,9 juga berasal dari sampel BEKS pada tahun 2010. Pada variabel CAR, nilai ekstrim terletak pada sampel Bank Capital Indonesia (BACA) pada tahun 2007 yaitu sebesar 50,37.
Agar data panel tetap seimbang (balanced), maka seluruh data yang berasal dari sampel BEKS dan BACA harus turut dieliminasi, sehingga tersisa 22 bank sebagai sampel (110 observasi). Dengan cara yang sama seperti teknik di atas, didapatkan bahwa model regresi yang lebih baik adalah pendekatan efek random. Hasil uji normalitas dengan jumlah sampel 22 bank (110 observasi) adalah sebagai berikut :

## Gambar 3.2 Uji Normalitas 110 Observasi
Terlihat bahwa nilai Jarque-Bera maupun probabilitasnya sudah jauh lebih baik dibandingkan dengan menggunakan 24
sampel (120 obeservasi) dan mulai mendekati distribusi normal. Namun
demikian, nilai Jarque-Bera masih lebih
besar dari 2, dan probabilitas masih lebih kecil dari 5%. Sehingga diperlukan peninjauan kembali terhadap data dari 22 sampel bank yang diteliti untuk menemukan kembali data outlier yang perlu dieliminasi.

## Tabel 3.5 (1)

## Statistik Deskriptif 110 Observasi
HARGASA HAM NPL LDR ROA Mean 1766.061 2.785364 75.99409 2.058000 Median 780.0000 2.510000 79.11500 1.905000 Maximum 9200.000 8.820000 120.6500 6.100000 Minimum 51.00000 0.350000 40.22000 -1.640000 Std. Dev. 2107.557 1.703426 15.43734 1.235399 Skewness 1.594125 1.121541 -0.204253 0.346379 Kurtosis 4.758094 4.514692 2.585109 3.722203 Jarque-Bera 60.75591 33.57614 1.553807 4.590157 Probability 0.000000 0.000000 0.459828 0.100753 Sum 194266.7 306.3900 8359.350 226.3800 Sum Sq. Dev. 4.84E+08 316.2809 25975.95 166.3570 Observations 110 110
110 110 0 2 4 6 8 10 12 14 16 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 110
Mean 1.08e-12 Median -180.1368 Maximum 4161.204 Minimum -2891.972 Std. Dev. 1380.696 Skewness 0.665504 Kurtosis 3.531867 Jarque-Bera 9.416305 Probability 0.009021

## Tabel 3.5 (2) Statistik Deskriptif 110 Observasi
ROE NIM BOPO CAR Mean 15.57382 6.260727 78.30618 17.39745 Median 14.99000 5.440000 82.23500 15.82000 Maximum 43.83000 14.00000 114.6300 34.30000 Minimum -18.96000 1.770000 41.60000 10.47000 Std. Dev. 10.34342 2.522352 15.82271 5.233984 Skewness 0.202211 1.273102 -0.867439 1.268066 Kurtosis 3.647936 4.170643 3.191245 4.366226 Jarque-Bera 2.673816 35.99548 13.96256 38.03497 Probability 0.262657 0.000000 0.000929 0.000000 Sum 1713.120 688.6800 8613.680 1913.720 Sum Sq. Dev. 11661.50 693.4863 27289.04 2986.010 Observations 110 110 110 110
Dengan teknik identifikasi yang sama seperti di atas, data-data outlier ditemukan terdapat pada sampel AGRO, BABP, BNBA, BVIC, dan MCOR. Sehingga sampai pada tahap ini sampel yang tersisa untuk diteliti berjumlah 17 sampel bank (85 observasi). Hasil uji
Hausman masih menunjukkan model efek random sebagai model yang lebih baik dibanding model efek tetap. Uji normalitas ditunjukkan oleh histogram dan statistik Jarque-Bera sebagai berikut :

## Gambar 3.3 Uji Normalitas 85 Observasi
Nilai Jarque-Bera lebih kecil dari 2, serta didukung oleh nilai probabilitasnya yang lebih besar dari 5%. Artinya, pada estimasi regresi random effects mo del dengan 85
observasi, sudah memenuhi prasyarat uji normalitas. Dengan demikian, persamaan regresinya menjadi :
0 2 4 6 8 10 12 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 85
Mean 5.88e-14 Median -125.7090 Maximum 3506.896 Minimum -3195.822 Std. Dev. 1478.812 Skewness 0.238532 Kurtosis 2.442964 Jarque-Bera 1.904987 Probability 0.385778

## Persamaan 3.2 Persamaan Regresi 85 Observasi
HARGASAHAM = C(1) + C(2)*NPL + C(3)*LDR + C(4)*ROA + C(5)*ROE
+
C(6)*NIM + C(7)*BOPO + C(8)*CAR + [CX=R] HARGASAHAM = 8366.919 - 291.8017*NPL + 4.781376*LDR - 776.2168*ROA + 131.1358*ROE + 1.239875*NIM - 68.99555*BOPO ± 67.91336*CAR + [CX=R]

## 2. Uji Multikolinieritas
Salah satu cara termudah untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas digunakan cara penghitungan koefisien korelasi antar variabel independen. Koefisien korelasi antar variabel ditunjukkan pada tabel berikut:

## Tabel 3.6

## Koefisien Korelasi 85 Observasi
NPL LDR ROA ROE NIM BOPO CAR NPL 1.00000 0 - 0.04520 0 - 0.32968 7 - 0.28985 1 - 0.21342 9 0.13001 7 - 0.13461 1 LDR - 0.04520 0 1.00000 0 - 0.00607 9 - 0.25148 6 0.43134 7 0.23439 1 0.19071 3 ROA - 0.32968 7 - 0.00607 9 1.00000 0 0.83965 4 0.61057 2 - 0.57233 4 0.13749 0 ROE - 0.28985 1 - 0.25148 6 0.83965 4 1.00000 0 0.48293 5 - 0.52105 9 - 0.22502 5 NIM - 0.21342 9 0.43134 7 0.61057 2 0.48293 5 1.00000 0 - 0.29326 3 0.11711 1 BOPO 0.13001 7 0.23439 1 - 0.57233 4 - 0.52105 9 - 0.29326 3 1.00000 0 - 0.06072 4 CAR - 0.13461 1 0.19071 3 0.13749 0 - 0.22502 5 0.11711 1 - 0.06072 4 1.00000 0 Koefisien korelasi yang tinggi (mendekati -1 atau 1) menunjukkan
adalanya multikolinieritas. Berdasarkan rule of thumb , koefisien korelasi dibawah -0,7 atau diatas
0,7 mengindikasikan adanya multikolinieritas. Kesimpulan yang bisa diambil dari Tabel 3.7 di atas adalah terjadi
hubungan linier yang sangat kuat antara variabel ROA dengan variabel ROE.
Hal ini dapat dimaklumi karena secara teoritis, Return On Equity (ROE) dan Return On Assets (ROA) mencerminkan aspek yang serupa, yakni rasio pendapatan. Dengan
demikian, teknik koreksi yang dilakukan adalah dengan mendrop salah satu variabel ROA atau ROE. Dengan menghilangkan variabel ROE, maka estimasi regresi dan persamaannya menjadi :
Tabel 3.7

## Estimasi Regresi tanpa Variabel ROE
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11543.76 1932.883 5.972301 0.0000 NPL? -325.1461 123.5663 -2.631350 0.0102 LDR? -12.49505 13.78852 -0.906192 0.3676 ROA? -5.804869 247.2677 -0.023476 0.9813 NIM? 37.75147 107.1979 0.352166 0.7257 BOPO? -77.59032 17.08945 -4.540247 0.0000 CAR? -113.4297 36.53106 -3.105021 0.0027

## Persamaan 3.3

## Persamaan Regresi tanpa Variabel ROE
HARGASAHAM =
C(1) + C(2)*NPL + C(3)*LDR + C(4)*ROA + C(5)*NIM + C(6)*BOPO + C(7)*CAR + [CX=R] HARGASAHAM = 11543.76 - 325.1461*NPL - 12.49505*LDR - 5.804869*ROA + 37.75147*NIM - 77.59032*BOPO - 113.4297*CAR + [CX=R]
Gambar 4.4

## Uji Normalitas tanpa Variabel ROE
0 2 4 6 8 10 12 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 85
Mean -6.42e-14 Median -284.0721 Maximum 3728.597 Minimum -3247.166 Std. Dev. 1476.163 Skewness 0.518023 Kurtosis 3.033417 Jarque-Bera 3.805545 Probability 0.149155
Tetapi kemudian timbul permasalahan sebelumnya yaitu tidak terpenuhinya uji prasyarat normalitas. Hal ini ditunjukkan oleh nilai Jarque-Bera yang lebih besar dari 2, meskipun probabilitasnya sudah lebih besar dari 5%. Dengan demikian, diperlukan pengkajian ulang agar model dapat
menghasilkan estimator yang
berkarakteristik BLUE.
Pertama, ditinjau kembali statistik deskriptif dengan 17 bank sebagai sampel yang telah tidak mengikutsertakan variabel ROE sebagai variabel independen
.
Tabel 3.8 Statistik Deskriptif tanpa Variabel ROE HARGASA HAM NPL LDR ROA Mean 2246.149 2.518824 77.73212 2.399294 Median 1360.000 2.510000 79.93000 2.100000 Maximum 9200.000 8.200000 120.6500 6.100000 Minimum 51.00000 0.350000 43.60000 0.090000 Std. Dev. 2176.475 1.461099 14.94292 1.097955 Skewness 1.330700 1.006368 -0.191061 0.782982 Kurtosis 3.868672 5.098181 2.858111 3.519660 Jarque-Bera 27.75830 29.93938 0.588448 9.641445 Probability 0.000001 0.000000 0.745109 0.008061 Sum 190922.7 214.1000 6607.230 203.9400 Sum Sq. Dev. 3.98E+08 179.3241 18756.44 101.2624 Observations 85 85 85 85 NIM BOPO CAR Mean 6.706941 74.69824 17.19800 Median 5.700000 80.03000 15.70000 Maximum 14.00000 101.2500 33.27000 Minimum 3.700000 41.60000 10.80000 Std. Dev. 2.578403 15.50672 4.672944 Skewness 1.299147 -0.889555 1.282733 Kurtosis 3.471849 2.662234 4.727386 Jarque-Bera 24.69876 11.61426 33.87773 Probability 0.000004 0.003006 0.000000 Sum 570.0900 6349.350 1461.830 Sum Sq. Dev. 558.4458 20198.50 1834.258 Observations 85 85 85
Dengan teknik yang sama pada Uji Normalitas sebelumnya, didapatkan bahwa sampel BSWD dan SDRA harus dieliminasi, sehingga tersisa 15 bank (75 Observasi). Estimasi regresinya menjadi :
Tabel 3.9

## Estimasi Regresi 75 Observasi tanpa Variabel ROE
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11035.12 2171.519 5.081754 0.0000 NPL? -351.5618 134.5809 -2.612271 0.0111 LDR? -11.25525 15.38846 -0.731408 0.4670 ROA? 22.12703 274.3922 0.080640 0.9360 NIM? 127.4035 125.5188 1.015016 0.3137 BOPO? -71.72056 18.38105 -3.901876 0.0002 CAR? -141.5921 47.16032 -3.002356 0.0037
Kemudian dilakukan kembali pengujian normalitas. Hasilnya adalah sebagai berikut:
Gambar 3.5
Uji Normalitas 75 Observasi tanpa Variabel ROE
Dapat dilihat bahwa model yang baru dengan menggunakan 15 bank sebagai sampel (75 observasi) telah memenuhi Uji Normalitas.
Sedangkan Uji Multikolinieritas dapat dilihat kembali melalui tabel koefisien korelasi berikut : Tabel 3.10

## Koefisien Korelasi 75 Observasi
NPL LDR ROA NIM BOPO CAR NPL 1.000000 0.006646 -0.319602 -0.177213 0.164451 -0.175323 LDR 0.006646 1.000000 -0.080804 0.383960 0.233537 0.233633 ROA -0.319602 -0.080804 1.000000 0.618015 -0.598646 0.109378
0 2 4 6 8 10 12 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 75
Mean 2.29e-12 Median -244.1676 Maximum 3277.720 Minimum -3385.354 Std. Dev. 1473.544 Skewness 0.340334 Kurtosis 2.834330 Jarque-Bera 1.533613 Probability 0.464494
NIM -0.177213 0.383960 0.618015 1.000000 -0.341486 0.287218 BOPO 0.164451 0.233537 -0.598646 -0.341486 1.000000 -0.084564 CAR -0.175323 0.233633 0.109378 0.287218 -0.084564 1.000000
Karena sudah tidak terdapat lagi hubungan linier yang kuat antar variabel independen, maka multikolinieritas juga sudah tidak ada pada model regresi linier ini. Kesimpulannya, hingga pada tahap evaluasi
ini, estimasi regresi linier yang paling baik adalah seperti pada Tabel 3.9, dimana persamaan regresinya adalah sebagai berikut :
Persamaan 3.5

## Persamaan Regresi
HARGASAHAM =
C(1) + C(2)*NPL + C(3)*LDR + C(4)*ROA + C(5)*NIM + C(6)*BOPO + C(7)*CAR + [CX=R] HARGASAHAM = 11035.12 - 351.5618*NPL - 11.25525*LDR + 22.12703*ROA + 127.4035*NIM - 71.72056*BOPO - 141.5921*CAR + [CX=R]

## 3. Uji Autokorelasi
Ada berbagai macam cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi. Salah satu yang paling sering digunakan adalah dengan melihat nilai statistik Durbin-Watson. Pada Persamaan 3.5 nilai statistik-d Durbin-
Watson adalah 0,882498. Sedangkan syarat tidak adanya autokorelasi adalah nilai statistik-d Durbin Watson harus berada diantara dU dengan (4-dU).
Tabel 3.11

## Nilai-nilai Statistik Tertimbang Persamaan 4.5
Weighted Statistics R-squared 0.385354 Mean dependent var 1215.533 Adjusted R-squared 0.331120 S.D. dependent var 1467.491 S.E. of regression 1200.188 Sum squared resid 97950672 F-statistic 7.105464 Durbin-Watson stat 0.882498 Prob(F-statistic) 0.000007
Jumlah observasi n adalah 75, dan jumlah variabel independen k adalah 6. Sehingga nilai batas bawah (dL) tabel adalah 1,458 dan nilai batas atas (dU) tabel adalah 1,801. Sedangkan syarat untuk menghilangkan
autokorelasi adalah nilai statistik-d  harus berada diantara (dU=1,801) dengan (4- dU=2,199). Karena nilai statistik-d Durbin- Watson adalah < dL, maka dapat disimpulkan terjadi autokorelasi positif.
Diduga, autokorelasi disebabkan karena adanya mekanisme cobwebb (lagged response). Dampak variabel lag tidak hanya yang bersifat successive, satu periode langsung dibelakangnya (t-1), namun bisa terjadi pada beberapa periode (t-2), (t-3), dan
seterusnya. Maka prosedur koreksi pertama yang dapat dilakukan adalah dengan menambahkan term lag satu periode variabel terikat (Y t-1 ) sebagai variabel bebas pada model regresi awal. Sehingga estimasi regresinya menjadi : Tabel 3.12 Estimasi Regresi dengan 1 Term Lag Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4200.734 1084.968 3.871760 0.0003 NPL 129.2113 72.58749 1.780076 0.0809 LDR -24.24880 7.856170 -3.086594 0.0032 ROA 36.23794 131.5816 0.275403 0.7841 NIM 161.8323 51.64348 3.133644 0.0028 BOPO -28.88406 9.164344 -3.151787 0.0027 CAR -43.34458 25.05712 -1.729831 0.0896 HARGASAHAM(- 1) 0.809139 0.071714 11.28291 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 139.1641 0.0488 Idiosyncratic random 614.1726 0.9512 Weighted Statistics R-squared 0.917110 Mean dependent var 2525.336 Adjusted R-squared 0.905952 S.D. dependent var 2152.491 S.E. of regression 660.1113 Sum squared resid 22658843 F-statistic 82.19087 Durbin-Watson stat 2.468275 Prob(F-statistic) 0.000000 Nilai statistik-d Durbin-Watson meningkat menjadi 2,468275 yang berarti > dU, artinya masih terjadi autokorelasi negatif. Untuk itu akan dicoba untuk menambahkan kembali
lag variabel terikat 2 periode sebelumnya (Y t-2 ) sebagai variabel independen. Estimasi regresinya menjadi :

## Tabel 3.13 Estimasi Regresi dengan 2 Term Lag
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4997.435 1687.938 2.960674 0.0054 NPL 173.6699 99.28111 1.749274 0.0888 LDR -32.96263 12.37600 -2.663431 0.0115 ROA 135.7669 158.8686 0.854586 0.3984
NIM 188.5532 67.24172 2.804110 0.0081 BOPO -30.78037 12.25057 -2.512566 0.0166 CAR -64.24545 34.32916 -1.871454 0.0694 HARGASAHAM(- 1) 0.657221 0.180180 3.647577 0.0008 HARGASAHAM(- 2) 0.106871 0.160080 0.667609 0.5086 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 624.2681 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.921652 Mean dependent var 3039.526 Adjusted R-squared 0.904242 S.D. dependent var 2468.453 S.E. of regression 763.8588 Sum squared resid 21005289 F-statistic 52.93627 Durbin-Watson stat 2.382095 Prob(F-statistic) 0.000000
Nilai statistik-d menurun dan semakin mendekati syarat tidak terjadinya autokorelasi yaitu antara dU dengan (4-dU).
Namun demikian, nilai statistik-d 2,382095 masih > dU yaitu sebesar 2,199 yang artinya masih terjadi autokorelasi negatif.
Metode lain adalah dengan mentransformasi variabel dalam bentuk logaritma natural.
Estimasi regresi 3.13 jika ditransformasikan dalam bentuk logaritma natural menjadi :
Tabel 3.14

## Estimasi Regresi dengan Transformasi Log
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.58416 2.644966 4.757777 0.0000 LOG(NPL) 0.086786 0.077828 1.115098 0.2722 LOG(LDR) -1.320733 0.378285 -3.491373 0.0013 LOG(ROA) 0.006840 0.092082 0.074282 0.9412 LOG(NIM) 1.003542 0.209998 4.778818 0.0000 LOG(BOPO) -0.968818 0.305846 -3.167670 0.0031 LOG(CAR) -0.121587 0.236621 -0.513848 0.6105 LOG(HARGASAHA M(-1)) 0.386820 0.155705 2.484314 0.0178 LOG(HARGASAHA M(-2)) 0.066719 0.105706 0.631173 0.5319 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 0.083262 0.0881 Idiosyncratic random 0.267956 0.9119 Weighted Statistics R-squared 0.842660 Mean dependent var 6.751294 Adjusted R-squared 0.807695 S.D. dependent var 0.784727 S.E. of regression 0.344123 Sum squared resid 4.263144 F-statistic 24.10043 Durbin-Watson stat 2.078015 Prob(F-statistic) 0.000000
Nilai statistik-d Durbin Watson sudah berada pada range tidak terjadi autokorelasi yaitu sebesar 2,078015. Sehingga persamaan regresinya hingga tahap evaluasi ini menjadi:

## Persamaan 3.6
Persamaan Regresi
LOG(HARGASAHAM) = C(1) + C(2)*LOG(NPL) + C(3)*LOG(LDR) + C(4)*LOG(ROA) + C(5)*LOG(NIM) + C(6)*LOG(BOPO) +
C(7)*LOG(CAR) + C(8)*LOG(HARGASAHAM(-1)) +
C(9)*LOG(HARGASAHAM(-2)) + [CX=R]
LOG(HARGASAHAM) = 12.58416 + 0.086786*LOG(NPL) - 1.320733*LOG(LDR) +
0.006840*LOG(ROA) + 1.003542*LOG(NIM) ±
0.968818*LOG(BOPO) - 0.121587*LOG(CAR) + 0.386820*LOG(HARGASAHAM(-1)) + 0.066719*LOG(HARGASAHAM(-2)) + [CX=R]

## 4. Uji Heteroskedastisitas
Deteksi awal masalah heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik sebar (scatter plot) dari variabel residual kuadrat dan variabel independen. Residual kuadrat dinotasikan dengan (resid2). Grafik sebarnya dapat dilihat pada gambar berikut:

## Grafik Sebar Identifikasi Heteroskedastisitas
Grafik di atas menunjukkan bahwa data masing-masing variabel independen tidak tersebar secara acak dan membentuk pola tertentu, sehingga dapat diduga tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. Namun untuk memastikannya kembali, akan digunakan Uji Park.
Uji Park dilakukan dengan cara membuat estimasi regresi, tetapi variabel terikatnya diganti dengan logaritma residual kuadrat. Residual kuadarat dinotasikan dengan
(resid2). Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.15

## Uji Park Identifikasi Heteroskedastisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 17.09811 16.39458 1.042913 0.3039 LOG(NPL) 0.111437 0.504119 0.221053 0.8263 LOG(LDR) 1.756438 2.293142 0.765953 0.4487 LOG(ROA) 0.236728 0.561689 0.421457 0.6759 LOG(NIM) -0.885524 1.345089 -0.658338 0.5145 LOG(BOPO) -2.648294 2.084888 -1.270233 0.2122 LOG(CAR) -2.844362 1.518649 -1.872955 0.0692 LOG(HARGASAHA M(-1)) 0.033871 0.898150 0.037712 0.9701 LOG(HARGASAHA M(-2)) -1.070974 0.609480 -1.757191 0.0874
Dari hasil tersebut diketahui bahwa probabilitas untuk masing-masing variabel tidak ada yang bersifat signifikan pada tingkat signifikansi 5%, sehingga dapat disimpulkan tidak ada masalah
heteroskedastisitas. Dengan
demikian, Persamaan 3.6 merupakan model estimasi regresi yang akan diinterpretasikan untuk menguji hipotesis.
C. Uji Hipotesis
-4 -2 0 2 4 6 8 10 .0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 RESID2 LOG(NPL)
LOG(LDR) LOG(ROA) LOG(NIM)
LOG(BOPO)
LOG(CAR) LOG(HARGASAHAM(-1)) LOG(HARGASAHAM(-2))
Setelah melalui tahapan pengestimasian model dan evaluasi, maka model yang paling tepat dalam spesifikasi empiris atau memenuhi karakteristik BLUE adalah Persamaan 3.6.

## 1. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis pertama yang menyatakan bahwa ³ Rasio- rasio NPL, LDR, ROA, ROE, NIM, BOPO, dan CAR secara simultan berpengaruh terhadap harga saham pada 6XE 6HNWRU 3HUEDQNDQ´ . Tingkat
signifikansi yang digunakan adalah sebesar Į    GI    GDQ GI Diketahui nilai F Tabel adalah sebesar 2,208518. Nilai statistik F dapat dilihat pada nilai-nilai statistik tertimbang pada estimasi regresi Tabel 3.14 yaitu sebesar 24,10043. Karena nilai statistik F > nilai kritis pada tabel, maka hipotesis yang menyatakan bahwa variabel-variabel bebas secara bersama-sama mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat diterima.

## 2. Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t)
Uji ini digunakan untuk menguji hipotesis kedua hingga hipotesis kesembilan. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah sebesar Į    0DND MLND VXDWX YDULDEHO bebas memiliki p-value statistik t yang lebih kecil dari 0,05, maka variabel tersebut secara signifikan mempengaruhi variabel terikat. Sebaliknya, jika p-value statistik t lebih besar dari 0,05, maka variabel tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Hipotesis kedua, menyatakan bahwa ³ Rasio Non-Performing Loan (NPL) berpengaruh negatif terhadap harga saham pada Sub 6HNWRU 3HUEDQNDQ´ Dari Tabel 3.14 memperlihatkan bahwa nilai probabilitas statistik t lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,2722. Artinya, Log(NPL)
tidak berpengaruh
signifikan
terhadap
Log(hargasaham).
Dengan demikian, hipotesis kedua ditolak.
Hipotesis ketiga, menyatakan bahwa ³ Rasio Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh positif terhadap harga saham pada Sub 6HNWRU 3HUEDQNDQ´ Dari Tabel 3.14 memperlihatkan bahwa Nilai probabilitas statistik t lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,0013. Ini berarti variabel Log(LDR) berpengaruh
signifikan terhadap
Log(hargasaham). Tetapi, koefisien variabel Log(LDR) memiliki nilai negatif 1,320733, yang artinya variabel Log(LDR) berpengaruh negatif terhadap Log(hargasaham). Jika
Log(LDR) naik sebesar 1%, maka Log(hargasaham) akan turun sebesar Rp 1,320733. Dengan demikian, hipotesis ketiga ditolak.
Hipotesis keempat, menyatakan bahwa ³ Rasio Return On Assets (ROA) berpengaruh positif terhadap harga saham pada Sub Sektor Per EDQNDQ´ Dari Tabel 3.14 memperlihatkan bahwa nilai probabilitas statistik t lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,9412. Artinya, variabel Log(ROA) tidak berpengaruh signifikan terhadap
Log(hargasaham).
Walaupun koefisien variabel Log(ROA) bernilai positif 0,006840, namun tidak dapat dinyatakan bahwa Log(ROA) berpengaruh positif terhadap Log(hargasaham). Dengan demikian, hipotesis keempat ditolak. Hipotesis kelima, menyatakan bahwa ³ Rasio Return On Equity (ROE)
berpengaruh positif terhadap harga saham pada 6XE 6HNWRU 3HUEDQNDQ´ Hipotesis kelima tidak dapat disimpulkan, karena variabel ROE mempunyai hubungan linier positif yang sangat kuat dengan variabel
ROA sehingga
terjadi multikolinieritas yang menyebabkan variabel ROE dihilangkan dalam model regresi.
Hipotesis keenam, menyatakan bahwa ³ Rasio Net Interest Margin (NIM) berpengaruh positif terhadap harga saham SDGD 6XE 6HNWRU 3HUEDQNDQ´ Dari
Tabel 3.14 memperlihatkan bahwa nilai probabilitas statistik t lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,0000. Ini berarti variabel Log(NIM) berpengaruh signifikan terhadap Log(hargasaham). Koefisien variabel Log(NIM) bernilai positif 1,003542, yang artinya variabel Log(NIM) berpengaruh positif terhadap Log(hargasaham).
Jika
Log(NIM) naik sebesar 1%, maka Log(hargasaham) akan naik sebesar Rp 1,003542. Dengan demikian, hipotesis keenam diterima.
Hipotesis ketujuh, menyatakan bahwa
³5DVLR %HEDQ 2SHUDVLRQDO WHUKDGDS Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh negatif terhadap harga saham SDGD 6XE 6HNWRU 3HUEDQNDQ´ Dari Tabel 3.14 memperlihatkan bahwa nilai probabilitas statistik t lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,0031. Ini berarti variabel Log(BOPO) berpengaruh signifikan terhadap Log(hargasaham). Koefisien variabel Log(BOPO) bernilai negatif 0,968818, yang artinya variabel Log(BOPO) berpengaruh negatif terhadap Log(hargasaham). Jika Log(BOPO) naik sebesar 1%, maka Log(hargasaham) akan turun sebesar Rp 0,968818. Dengan demikian, hipotesis ketujuh diterima.
Hipotesis kedelapan, menyatakan bahwa ³ Rasio Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh positif terhadap harga saham SDGD 6XE 6HNWRU 3HUEDQNDQ´ Dari Tabel 3.14 memperlihatkan bahwa nilai probabilitas statistik t lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,6105 yang menunjukkan bahwa variabel Log(CAR) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Log(hargasaham).
Koefisien variabel Log(CAR) bernilai negatif 0,121587, namun tidak dapat disimpulkan bahwa Log(CAR) berpengaruh negatif
terhadap Log(hargasaham).
Dengan demikian,
hipotesis kedelapan ditolak.
Hipotesis kesembilan, menyatakan bahwa ³ Variabel yang mempunyai pengaruh dominan terhadap harga saham pada Sub
Sektor Perbankan adalah rasio Return On Assets (ROA). Untuk melihat varibel independen yang berpengaruh paling dominan terhadap variabel dependen adalah dengan melihat nilai statistik t variabel independen. Nilai terbesar, menunjukkan pengaruh yang paling dominan. Dari Tabel 3.14 memperlihatkan bahwa nilai statistik t terbesar adalah variabel Log(NIM) yaitu sebesar 4,778818. Dengan demikian, variabel Log(NIM) merupakan variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap Log(hargasaham). Maka, hipotesis kesembilan ditolak. Cukup jelas mengapa NIM adalah variabel yang paling berpengaruh secara signifikan karena selain NIM merupakan salah satu variabel pendapatan, pengaruh operasional perbankan dalam hal efisiensi juga semakin baik sehingga NIM terus bergerak naik dengan nilai yang tidak terlalu besar namun cukup konsisten. Sementara itu variabel ROA dari tahun ke tahun cenderung tetap.
Selain variabel Log(NPL), Log(LDR), Log(ROA), Log(NIM), Log(BOPO), dan Log(CAR), terdapat variabel lain yang turut membentuk Log(hargasaham),
yaitu
Log(hargasaham) satu periode sebelumnya (t-1), dan Log(hargasaham) dua periode sebelumnya (t-2).
Variabel Log(hargasaham t-1 ) memiliki koefisien positif sebesar 0,386820, yang berarti
Log(hargasaham t-1 ) berpengaruh
positif terhadap Log(hargasaham t ). Jika Log(hargasaham t-1 ) naik sebesar Rp 1, maka Log(hargasaham t ) akan naik sebesar Rp 0,386820. Nilai probabilitas statistik t lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,0178. Ini berarti
variabel Log(hargasaham t-1 ) berpengaruh signifikan terhadap Log(hargasaham t ).
Variabel
Log(hargasaham t-2 ) memiliki
koefisien positif sebesar 0,066719, tetapi nilai probabilitas statistik t lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,5319. Ini berarti variabel Log(hargasaham t-2 ) tidak berpengaruh signifikan terhadap Log(hargasaham t ).
3. Uji Kelaikan Suai (Goodness of Fit)
Goodness of Fit suatu model dapat dilihat dari koefisien determinasi (R 2 ) atau Adjusted R 2 . Nilai-nilai tersebut menerangkan tingkat hubungan antar variabel-variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Pada Tabel 3.14 dapat dilihat nilai R 2 sebesar 0,842660 dan nilai Adjusted R 2 sebesar 0,807695. Jika digunakan nilai Adjusted R 2 sebagai interpretasi, berarti variasi pada variabel-variabel independen mampu menjelaskan 80,77% variasi pada variabel dependen. Artinya, secara umum dapat dikatakan bahwa persamaan 3.6 memiliki nilai akurasi mencapai 80,77% dapat menjelaskan kondisi sebenarnya.

## IV. KESIMPULAN
1. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel NPL, LDR, ROA, NIM, BOPO, CAR, Harga Saham (t-1) , dan Harga Saham (t-2) secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham t bank umum.
2. Secara parsial, pengaruh variabel NPL, LDR, ROA, NIM, BOPO, CAR, Harga Saham (t-1) , dan Harga Saham (t-2) terhadap Harga
Saham (t) adalah :
a) NPL tidak berpengaruh signifikan. Artinya, tidak dapat digeneralisasikan bahwa NPL berpengaruh terhadap harga saham bank- bank umum pada kurun waktu 2008 ± 2012. Peraturan Bank Indonesia No. 15/2/2013 menetapkan bahwa suatu bank dinyatakan dalam pengawasan intensif jika NPL neto lebih besar dari 5%. Dengan kata lain, bank- bank yang memiliki rasio NPL neto diatas 5% dapat dikatakan berisiko dari sudut pandang investor di bursa saham. Pada penelitian ini, rasio NPL yang digunakan adalah rasio NPL bruto yang nilainya tentu lebih besar dari rasio NPL neto seperti yang sudah dijelaskan pada Tinjauan Teori, dimana rata-rata besarnya adalah dibawah 5%. Dari kacamata investor, hal ini adalah indikasi baik dari sisi penilaian risiko, yaitu selama range pergerakannya tidak melebihi
angka 5%, maka investor menilai bank dalam kondisi baik atau normal. Inilah alasannya mengapa pada periode 2008 ± 2012, fluktuasi NPL tidak berpengaruh signifikan terhadap pergerakan harga saham.
b) LDR berpengaruh negatif dan signifikan. Artinya, dapat digeneralisasikan bahwa LDR berpengaruh negatif terhadap harga saham bank-bank umum pada kurun waktu 2008 ± 2012. Semakin tinggi LDR, maka harga saham akan menurun. Secara teoritis, naiknya LDR tentu akan memperbesar peluang bank dalam memperoleh kenaikan pendapatan. Namun pasca krisis 2008, dan seiring dengan arahan dari Bank Indonesia mengenai aturan pengetatan NPL dengan tujuan menekan jumlah kredit bermasalah, bank-bank umum menjadi lebih selektif dalam mencairkan kredit kepada pihak ketiga. Inilah yang menyebabkan secara umum nilai LDR menurun walaupun tidak terlalu signifikan, sementara harga-harga sahamnya terus naik seiring meningkatnya kepercayaan investor bahwa perekonomian akan terus membaik pasca krisis.
c) ROA tidak berpengaruh signifikan. Artinya, tidak dapat digeneralisasikan bahwa ROA berpengaruh terhadap harga saham bank- bank umum pada kurun waktu 2008 ± 2012. Hal ini dikarenakan oleh pesatnya pertumbuhan pendapatan bank-bank umum juga diikuti oleh kenaikan nilai asetnya yang kurang lebih berimbang. Akibatnya, nilai ROA cenderung stabil atau tidak terlalu fluktuatif, sementara harga-harga sahamnya terus merangkak naik.
d) NIM berpengaruh positif dan signifikan. Artinya, dapat digeneralisasikan bahwa NIM berpengaruh positif terhadap harga saham bank-bank umum pada kurun waktu 2008 ± 2012. Semakin tinggi NIM, maka harga saham juga akan meningkat. NIM merupakan sumber utama pendapatan bank seperti yang telah dijelaskan pada Tinjauan Teori, sehingga sangat rasional jika NIM mempengaruhi laba bank yang kemudian berpengaruh terhadap harga sahamnya.
e) BOPO berpengaruh negatif dan signifikan.
Artinya, dapat digeneralisasikan bahwa BOPO berpengaruh negatif terhadap harga saham bank-bank umum pada kurun waktu 2008 ± 2012. Semakin tinggi BOPO, maka harga saham akan menurun.
BOPO
merupakan salah satu indikator tingkat efisiensi, dimana semakin besar BOPO, berarti beban operasional semakin besar. Begitupun sebaliknya, semakin kecil persentase BOPO menunjukkan semakin efisien bank dalam menjalankan operasionalnya, dengan asumsi bahwa pendapatan bernilai tetap. Oleh karena itu besar kecilnya
persentase BOPO
berpengaruh langsung terhadap laba bank umum yang kemudian turut mempengaruhi harga sahamnya.
f) CAR tidak berpengaruh signifikan. Artinya, tidak dapat digeneralisasikan bahwa CAR berpengaruh terhadapa harga saham bank- bank umum pada kurun waktu 2008 ± 2012. Menurut Surat Edaran Bank Indonesia No. 15/11/DPNP/2013 menetapkan bahwa CAR minimum bank umum agar mendapatkan Fasilitas Pendanaan Jangka Pendek (FPJP) adalah sebesar 8%, setelah sebelumnya pada tahun 2008 ditetapkan sebesar 5%. Pada penelitian ini rata-rata CAR bank umum melampaui batas minimum yang ditetapkan oleh BI sehingga sama halnya dengan NPL, hal ini merupakan sinyal yang baik bagi investor, selama angkanya tidak kurang dari yang ditetapkan oleh BI. Optimisme investor terus menguat seiring membaiknya kondisi perekonomian dan juga perbankan, sehingga peningkatan harga-harga saham bank umum melebihi fluktuasi CAR setiap tahunnya. Inilah yang menyebabkan CAR tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham bank umum dalan kurun waktu 2008 ± 2012.
g) Terdapat variabel lain yang turut mempengaruhi Harga Saham (t) , yaitu Harga Saham pada satu periode sebelumnya (t-1). Harga Saham (t-1) berpengaruh positif dan signifikan. Bagi para investor, informasi fundamental dalam memprediksi harga saham bank umum di masa yang akan datang
memang merupakan sumber informasi yang utama, tetapi bukan
satu-satunya.
Diharapkan juga untuk memperhatikan informasi teknikal yang terbukti dalam penelitian ini bahwa harga saham satu periode (t-1) turut mempengaruhi harga saham.
h) Terdapat variabel bebas yang lain yaitu Harga Saham pada dua periode sebelumnya (t-2), tetapi tidak berpengaruh signifikan.
i) Net Interest Margin (NIM) adalah variabel yang berpengaruh paling dominan terhadap Harga Saham bank umum.
j) Berdasarkan penelitian ini dan penelitian- penelitian sebelumnya, variabel-variabel prediktor yang relatif konsisten berpengaruh signifikan terhadap harga saham bank umum diantaranya adalah ROA, NIM, dan BOPO. Sehingga para investor diharapkan untuk lebih memperhatikan variabel-variabel tersebut dalam analisis harga saham bank umum.

## V. REFERENSI
1. Anisma, Yuneita. 2012. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Harga Saham
Perusahaan Perbankan yang Listing di Bursa Efek Indonesia (BEI). Jurnal Sosial
Ekonomi Pembangunan, Tahun II No.5,
Fakultas Ekonomi Universitas Riau, Pekanbaru.
2. Ariefianto, M.D. 2012. Ekonometrika :
Esensi dan Aplikasi dengan Menggunakan Eviews. Jakarta : Erlangga.
3. Dianasari, Novita. 2012. Pengaruh CAR, ROE, LDR dan NPL Terhadap Return Saham Serta Pengaruh Saat Sebelum dan Sesudah Publikasi Laporan Keuangan Pada Bank Go Public di Bursa Efek Indonesia.
Jurnal Akuntansi, Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma, Bekasi. 4. Fakhruddin, M., dan Hadianto, M.S. 2001.
Perangkat dan Model Analisis Investasi di
Pasar Modal. Jakarta : PT Elex Media Komputindo.
5. Hartono, Jogiyanto. 2010. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Ketujuh.
Yogyakarta : BPFE.
6. Hermuningsih, Sri. 2012. Pengantar
Pasar Modal Indonesia . Edisi Pertama. Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
7. Husnan, Suad. 2009. Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas. Edisi Keempat. Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
8. Istanti, R.D. 2012. Pengaruh CAR, LDR, NPL, dan ROA terhadap Harga Saham pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di
Bursa Efek Indonesia. Skripsi, Jurusan Ilmu Akuntansi Universitas STIKUBANK, Semarang. 9. Jatmiko, Bambang. 2007. Modul Metodologi Penelitian. Unpublished Modul. Buku 1. UIN Syarif Hidayatullah, Jakarta.
10. Jatmiko, Candra. 2009. Pengaruh Kinerja Keuangan dan Risiko Sistematis terhadap Harga Saham Perbankan yang Listing di
Bursa Efek Indonesia. Skripsi, Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas
Negeri Malang, Malang.
11. Kuncoro, Mudrajad. 2011. Metode Kuantitatif. Edisi Keempat. Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
12. Kurniadi, Rintistya. 2012. Pengaruh CAR, NIM, LDR terhadap Return Saham Perusahaan Perbankan Indonesia. Jurnal Akuntansi, Vol.1 No.1, Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang, Semarang.
13. Kuspita, Maya. 2011. Pengaruh CAR, LDR, NPL, BOPO, ROA dan DPS terhadap Return Saham pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Skripsi, Jurusan
Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Pembangunan Nasional ³9HWHUHDQ´ <RJ\DNDUWD 14. Matondang, M.O. 2009. Pengaruh Kinerja Keuangan terhadap Harga Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia. Skripsi, Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi
Universitas Sumatera Utara, Medan.
15. Nugroho, I.A., 2009. Analisis Pengaruh Informasi Fundamental Terhadap Return Saham : Studi Komparatif pada Sub Sektor Industri Otomotif Terhadap Sub Sektor Industri Textil Sepanjang Periode Tahun 2003 sampai dengan Tahun 2007 di Bursa Efek Indonesia. Thesis Magister Manajemen, Universitas Diponegoro, Semarang.
16. Peraturan Bank Indonesia Nomor 12/19/PBI/2010 tentang Giro Wajib Minimum Bank Umum pada Bank Indonesia. Dipublikasikan melalui www.bi.go.id 17. Peraturan Bank Indonesia Nomor 13/1/PBI/2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. Dipublikasikan melalui www.bi.go.id 18. Peraturan Bank Indonesia Nomor 14/18/PBI/2012 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank Umum.
Dipublikasikan melalui www.bi.go.id
19. Sekaran, Uma. 2006.
Metodologi Penelitian untuk Bisnis. Buku 1, Edisi Keempat. Diterjemahkan oleh : Kwan Men Yon. Jakarta : Salemba Empat.
20. Sekaran, Uma. 2006.
Metodologi Penelitian untuk Bisnis. Buku 2, Edisi Keempat. Diterjemahkan oleh : Kwan Men Yon. Jakarta : Salemba Empat.
21. Setyawan, A.W.D., 2012. Pengaruh Komponen Risk Based Bank Rating terhadap Harga Saham Perusahaan Perbankan yang Go Public di Bursa Efek Indonesia (BEI)
Tahun 2008-2011. Skripsi, Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Diponegoro, Semarang.
22. Soemarsono, S.R. 2004. Akuntansi: Suatu Pengantar . Buku 1, Edisi Kelima. Jakarta : Salemba Empat.
23. Sugiri, Slamet. 2011. Seminar Exploring WKH 3URVSHFW RI ,QYHVWPHQW LQ ,QGRQHVLD¶V Financial Market di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta.
24. Sumodiningrat, Gunawan. 2012. Ekonometrika Pengantar. Edisi Kedua.
Yogyakarta : BPFE.
25. Tambunan, A.P. 2007. Menilai Harga Wajar Saham (Stock Valuation). Jakarta : PT Elex Media Computindo.
26. Tandelilin, Eduardus. 2009. Portofolio dan Investasi : Teori dan Aplikasi. Edisi Pertama. Yogyakarta : Kanisius.
27. Van Horne, and Wachowicz.1997. Prinsip-Prinsip Manajemen Keuangan. Edisi Kesembilan. Jakarta : Salemba Empat.
28. Vidyatama, F., dan Mardhono. 2012. Pengaruh CAR, ROA, dan LDR terhadap Harga Saham Bank Pemerintah di Indonesia Periode 2004 ± 2011. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan, Vol.4 No.2, Fakultas
Ekonomi Universitas Negeri Malang, Malang. 29. Wijayanti. 2010.
Analisis Kinerja
Keuangan dan Harga Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia (BEI). Journal of
Indonesian Applied Economics Vol.4 No.1 h.71-80, Universitas Brawijaya, Malang.
30. Winarno,
W.W.
2011. Analisis
Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. Edisi Ketiga. Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
31. Wiyono, Gendro. 2012. Modul Metodologi Penelitian. Unpublished Modul. Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa,
Yogyakarta.
32. Wulandari, E.R. 2011. Seminar
Exploring the Prospect of Investment in ,QGRQHVLD¶V )LQDQFLDO 0DUNHW di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.
33. Yamin, S., Rachmach L.A., dan Kurniawan, H. 2011. Regresi dan Korelasi dalam Genggaman Anda : Aplikasi dengan Software SPSS, Eviews, MINITAB, dan STATGRAPHICS. Jakarta : Salemba Empat.
34. Zaqi, Mochamad. 2006. Reaksi Pasar Modal Indonesia Terhadap Peristiwa-
peristiwa Ekonomi dan Peristiwa-peristiwa Sosial-Politik Dalam Negeri : Studi pada Saham LQ45 di BEJ Periode 1999 ± 2003. Thesis Magister Manajemen,, Universitas Diponegoro, Semarang.
35. Direktori Bursa Efek Indonesia. 2013. www.idx.co.id
36. Direktori Finansial Yahoo!. 2013. www.finance.yahoo.com 37. Direktori Bank Indonesia. 2013. www.bi.go.id