PENGARUH KINERJA KEUANGAN DENGAN PENDEKATAN RGEC TERHADAP HARGA SAHAM (Studi pada Bank Umum-Buku IV Periode )

(1)

1

PENGARUH KINERJA KEUANGAN DENGAN PENDEKATAN

RGEC TERHADAP HARGA SAHAM

(Studi pada Bank Umum-Buku IV Periode 2016-2020)

Salshabila Aulia Dewi1_{, Emmelia Tan., S.E., MBA.}2

Prodi Manajemen, Universitas Pelita Bangsa

E-mail: [email protected]_,_{[email protected]}2

ABSTRAK

Pada saat pandemi COVID-19 dunia menghadapi krisis kesehatan maupun krisis ekonomi sektor perbankan ikut terkena dampaknya. Fenomena ini berdampak kepada likuiditas perbankan yang berlimpah tertinjau dari dana pihak ketiga (DPK) bank yang terus naik. Kemudian penyaluran kredit terganggu yang menyebabkan laju

loan to deposit ratio (LDR) menjadi turun signifikan. Dengan demikian, perusahaan

perbankan harus meningkatkan kinerja dan manajemen resiko dengan pendekatan RGEC untuk kelancaran operasi dan kestabilan nilai saham. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui penilaian kinerja keuangan dengan pendekatan RGEC terhadap harga saham pada Bank Umum-Buku IV di Indonesia pada tahun 2016-2020. Dengan

risk profile yang di proksikan dengan NPL, LDR, good corporate governance dengan self assessment, earning di proksikan dengan ROA, NIM, kemudian capital di

proksikan dengan CAR dengan menggunakan analisis regresi data panel. Pengujian ini menggunakan metode pengambilan sample pada penelitian ini adalah purposive

sampling dengan data sekunder. Sampel dalam penelitian ini adalah 7 perusahaan

perbankan yang termasuk ke dalam Bank Umum-Buku IV pada tahun 2020. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa secara bersama-sama NPL, LDR, GCG, ROA, NIM, CAR berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Sedangkan secara parsial, hanya LDR yang berpengaruh negatif signifkan terhadap harga saham.

Kata kunci: NPL, LDR, GCG, ROA, NIM, CAR, Harga Saham. PENDAHULUAN

Pada saat pandemi COVID-19 dunia menghadapi krisis kesehatan

maupun krisis ekonomi sektor

perbankan pun ikut terkena

dampaknya. Dengan adanya

pemangkasan suku bunga acuan Bank Indonesia (BI) 7-day reverse rate (BI7DRR) menyebabkan tren Bunga deposito mengalami penurunan dalam beberapa bulan terakhir. Akan tetapi,

(2)

2

jumlah simpanan masyarakat

khususnya deposito terus meningkat di tengah pandemi COVID-19. Fenomena

ini berdampak kepada likuiditas

perbankan yang berlimpah tertinjau dari dana pihak ketiga (DPK) bank yang terus naik. Sekaligus laju loan to deposit ratio (LDR) menjadi turun signifikan. Pada tahun 2020 banyak pemilik dana cenderung menabung untuk deposito. 13 tahun yang lalu tepatnya pada tahun 2008 kasus kebangkrutan di Amerika Serikat ini menjadi kasus terbesar pada 2008 mengungkapkan seberapa besar pasar keuangan kepada aset ‘usang’ hipotek subprime dan turunannya saat itu terjadi melonjak kembali. Masalah ini timbul kembali karena industry hipotek memberikan dana para peminjam yang

sebenarnya tidak mampu untuk

membayar. Bagi dunia, hal ini

menandakan berakhirnya pertumbuhan. Bagaimana dengan Indonesia sendiri? Indonesia pada tahun 2009, wartawan BBC Jonathan Head melaporkan negara Asia Tenggara ini kurang bergantung pada ekspor sehingga kemungkinan akan dapat menahan dampak krisis lebih baik daripada tetangganya. Pertumbuhan ekonomi Indonesia di tahun 2008 sebesar 6,01%, menjadi turun sebesar 4,63% di tahun 2009 dan di tahun 2018 indonesia di perkirakan akan tumbuh di tingkat 5,17%.

Perbandingan seperti itu sangat terlihat signifikan jika dilihat dari rasio kredit yang bermasalah atau

non-performing loan (NPL) di

masing-masing periode. Berdasarkan OJK, rasio NPL perbankan pada September

2020 mencapai 3,15% (gross) dan 1,07% (nett). Bank adalah badan usaha

yang menghimpun dana dari

masyarakat berupa simpanan dan mengalokasikan kepada masyarakat dalam kredit dana atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak (UU No.10 tahun 1998).

Menurut Dendawijaya dalam

(Panjaitan & Wardani, 2015) bank adalah lembaga keuangan yang usaha pokoknya menghimpun dana dalam bentuk giro, tabungan dan deposito kemudian menyalurkan kembali dana tersebut ke masyarakat dalam bentuk kredit, modal kerja dan investasi serta memberikan jasa-jasa dalam lalu lintas peredaran uang. Kinerja keuangan diberitahukan oleh laporan keuangan

yang diterbitkan secara periodik

dimana laporan keuangan tersebut

menunjukan keadaan bank yang

sebenarnya. Kinerja keuangan bank yang sehat dapat mengembalikan tingkat kepercayaan masyarakat pada

bank itu sendiri (SAHRUL

MUNIROH, 2014). mengacu pada

Peraturan Bank Indonesia

No.13/1/PBI/2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, yaitu :

dengan menggunakan Pendekatan

Risiko (Risk-based Bank Rating) baik

secara individual maupun secara

konsolidasi, dengan cakupan penilaian meliputi faktor-faktor sebagai berikut: Profil Risiko (risk profile), Good

Corporate Governance (GCG), Rentabiltas (earnings), dan permodalan (capital) atau disingkat menjadi metode RGEC.

(3)

3

Rumusan Masalah:

Dalam penelitian (Salsabilla & Yunita, 2020) menyatakan bahwa dengan pendekatan RGEC berpengaruh

terhadap harga saham, kinerja

keuangan yang baik dalam perbankan juga menjadi pengaruh yang baik terhadap harga saham. (Indriani & Dewi, 2016) menyimpulkan profil risiko, NIM, CAR berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap harga saham, sedangkan GCG dan ROA berpengaruh positif dam signifikan terhadap harga saham, tingginya angka kredit bermasalah dan tingginya modal

dapat menjadi penilaian kinerja

menurun dan terdapat pengaruh yang baik jika tata kelola perusahaan dan perolehan laba selalu meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan latar belakang diatas pengaruh kinerja keuangan dengan menggunakan metode RGEC terhadap harga saham perbankan, maka rumusan masalah pada penelitian ini adalah:

1. Bagaimana kinerja keuangan Bank Umum-Buku IV ditinjau dari Risk

Profile berpengaruh terhadap harga

saham pada tahun 2016-2020? 2. Bagaimana kinerja keuangan Bank

Umum-Buku IV ditinjau dari Good

Corporate Governance berpengaruh

terhadap harga saham pada tahun 2016-2020?

3. Bagaimana kinerja keuangan Bank

Umum-Buku IV ditinjau dari

Earnings berpengaruh terhadap harga saham pada tahun 2016-2020? 4. Bagaimana kinerja keuangan Bank

Umum-Buku IV ditinjau dari

Capital berpengaruh terhadap harga

saham pada tahun 2016-2020?

5. Bagaimana kinerja keuangan Bank Umum-Buku IV ditinjau dari aspek

RGEC (Risk Profile, Good

Corporate Governance, Earnings, Capital) berpengaruh terhadap harga

saham pada tahun 2016-2020.

TINJAUAN PUSTAKA

Menurut Handoko (2012, p. 8) manajemen merupakan suatu proses

perencanaan, pengorganisasian,

pengarahan dan pengawasan upaya-upaya para anggota dan penggunaan sumber daya organisasi lainya dengan tujuan mencapai organisasi yang telah disahkan. Menurut Irham Fahmi (2016, p. 2) manajemen keuangan merupakan penggabungan dari ilmu dan seni yang membahas, mengkaji, dan menganalisis tentang bagaimana seorang manajer memanfaatkan segala sumber daya

perusahaan untuk mencari dana,

mengelola dana, dan membagi dana dengan tujuan mampu memberikan keuntungan atau kesejahteraan bagi

para investor dan sustainability

(keberlanjutan) usaha bagi perusahaan.

1. Harga Saham

Harga saham menurut Darmadji dan Fakhrudin (2012, p. 102) merupakan harga yang terjadi di bursa pada waktu tertentu, harga saham dapat beralih naik atau pun turun dalam hitungan waktu yang begitu cepat dalam hitungan menit bahkan hitungan detik, hal tersebut

kemungkinan karena tergantung

dengan permintaan dan penawaran antara pembeli saham dan penjual saham. Harga saham ialah harga

(4)

4

penutupan saham selama periode pengamatan untuk setiap jenis saham

yang dijadikan sampel dan

pergerakannya senantiasa diamati oleh para investor untuk menjadi sebuah

pertimbangan. Menurut (Husnan,

2009:151) dalam (Indriani & Dewi, 2016) harga saham (stock price) adalah nilai sekarang (present value) dari penghasilan-penghasilan yang akan diterima oleh investor di masa yang akan datang. Pergerakan harga saham akan selalu naik turun, pergerakan

inilah yang dapat memberikan

keuntungan bagi para investor.

Dapat disimpulkan pengertian harga saham merupakan harga yang terbentuk sesuai dengan permintaan dan penawaran pada pasar jual beli saham dan biasanya harga saham adalah harga penutupan. Adapun

jenis-jenis harga saham menurut

Widoatmodjo (2012, p. 126) adalah sebagai berikut:

1. Harga Nominal

Harga yang sudah tercantum dalam sertifikat saham yang telah ditetapkan oleh emiten untuk menjadi tolak ukur setiap lembar saham yang diterbitkan. Besarnya harga nominal memberikan arti penting yang dalam, karena dividen

minimal biasanya ditetapkan

berdasarkan nilai nominal. 2. Harga Perdana

Harga perdana adalah harga pada waktu harga saham tersebut dicatat dibursa efek. Harga saham pada pasar perdana biasanya di sahkan oleh pemangku emisi (underwrite) dan emiten. Dengan seperti itu akan diketahui berapa harga saham emiten

itu akan dijual kepada masyarakat biasanya untuk memastikan harga perdana.

3. Harga pasar

Harga jual dari investor yang satu dengan investor yang lain merupakan harga pasar. Transaksi disini tidak lagi menyertakan emiten dari penjamin emisi harga ini yang disebut sebagai harga di pasar sekunder dan harga inilah yang benar-benar mewakili harga perusahaan penerbitnya, karena pada transaksi di pasar sekunder, kecil sekali terjadi negosiasi harga investor dengan perusahaan penerbit. Harga pasar

adalah harga yang setiap hari

diumumkan di surat kabar atau media lain.

4. Harga Pembukaan

Harga pembukaan merupakan harga yang diminta oleh penjual atau pembeli pada saat jam bursa dibuka. Bisa saja terjadi pada saat dimulainya hari bursa itu sudah terjadi transaksi atas suatu saham, dan harga sesuai dengan diminta oleh penjul dan pembeli. Dalam keadaan seperti itu, harga pembukuan bisa menjadi harga pasar, begitu juga dengan harga pasar mungkin juga akan menjadi harga pembukaan namun tidak selalu terjadi. 5. Harga Penutupan

Harga yang diminta oleh penjual atau pembeli pada saat akhir hari bursa merupakan harga penutupan. Pada keadaan ini, dimana bisa saja terjadi pada saat akhir hari bursa tiba-tiba terjadi transaksi atau suatu saham, karena ada kesepakatan antar penjual dan pembeli. Jika ini yang terjadi maka harga penutupan itu telah menjadi harga pasar. Namun demikian, harga ini

(5)

5

tetap menjadi harga penutupan pada hari bursa tersebut.

6. Harga Tertinggi

Harga tertinggi suatu saham adalah harga yang paling tinggi yang terjadi pada hari bursa. Harga ini dapat terjadi transaksi atas suatu saham lebih dari satu kali tidak pada harga yang sama. 7. Harga Terendah

Harga terendah merupakan harga yang paling rendah yang terjadi pada hari bursa. Harga ini dapat terjadi apabila terjadi transaksi 12 atas suatu saham lebih dari satu kali tidak pada harga yang sama. Dengan kata lain, harga terendah merupakan lawan dari harga tertinggi.

8. Harga Rata-Rata

Harga rata-rata adalah perataan dari harga tertinggi dan terendah.

2. Bank

Bank dikenali dengan lembaga keuangan yang memiliki kegiatan

utama menerima simpanan giro,

tabungan, dan deposito. Kemudian bank juga dikenal sebagai tempat untuk menukar uang, , memindahkan uang atau segala bentuk pembayaran dan setoran seperti pemabayaran listrik, telepon, air, pajak, uang kuliah dan pemabayaran lainnya (Dewi, 2018). Segala sesuatu yang mencakup dengan

bank, mencakup kelembagaan,

kegiatan usaha, serta cara dan proses

dalam melaksanakan kegiatannya

termasuk ke dalam perbankan.

Bank umum merupakan badan usaha yang memiliki wewenang menghimpun dana dari masyarakat dan memberikan layanan dalam lalu lintas pembayaran. Menurut ahli perbankan bank umum

ialah institusi keuangan yang

berorientasi pada laba. Bank umum

sendiri memiliki beberapa jenis

berdasarkan statusnya.

3. Kinerja Keuangan

Kinerja keuangan suatu

perusahaan sangat penting bagi

perusahaan. Karena kinerja keuangan

memiliki pengaruh dan dapat

digunakan sebagai alat untuk

mengetahui apakah perusahaan

mengalami perkembangan atau bahkan sebaliknya. Menurut (Mandasari, 2015) menerangkan kinerja sebagai suatu

bayangan mengenai pencapaian

pelaksanaan suatu

kegiatan/program/kebijaksanaan dalam mewujudkan sasaran, tujuan, misi dan visi organisasi yang tertuang dalam perumusan skema strategis (strategic

planning) pada suatu organisasi. Maka

dapat disimpulkan bahwa kinerja keuangan adalah suatu gambaran mengenai kondisi keuangan pada suatu

perusahaan yang dianalisis

menggunakan alat analisis keuangan, agar dapat diketahui mengenai baik buruknya keadaan keuangan pada suatu perusahaan yang menjadi cerminan prestasi kerja dalam periode tertentu. Pengukuran kinerja merupakan salah satu faktor yang sangat penting bagi perbankan, karena pengukuran kinerja

tersebut dapat menjadi pengaruh

perilaku pengambilan keputusan dalam perbankan. Menurut Subramanyam dan Wild (2014, p. 101) kinerja keuangan adalah pengakuan pendapatan dan pengaitan biaya yang menghasilkan laba yang lebih unggul dibandingkan arus kas untuk mengevaluasi kinerja

(6)

6

keuangan. Menurut Munawir (2012, p.

31) tujuan dari dilakukannya

pengukuran kinerja keuangan

perusahaan tersebut adalah sebagai berikut:

1. Tingkat Likuiditas

Kemampuan perusahaan untuk

memenuhi kewajiban keuangan

yang harus segera diselesaikan pada saat ditagih menunjukan likuiditas.

2. Tingkat Solvabilitas

Solvabilitas memperlihatkan

kemampuan perusahaan untuk

memenuhi kewajiban keuangannya

apabila perusahaan tersebut

dilikuidasi, baik keuangan jangka pendek maupun jangka panjang.

3. Tingkat Rentabilitas

Rentabilitas atau yang sering

disebut dengan profitabilitas

menunjukan kemampuan

perusahaan untuk menghasilkan laba selama periode tertentu.

4. Tingkat Stabilitas

Stabilitas memperlihatkan

kemampuan perusahaan dalam

melakukan usahanya dengan stabil,

yang diukur dengan

mempertimbangkan kemampuan

perusahaan untuk membayar

hutang-hutangnya serta membayar beban bunga atas hutang-hutangnya tepat pada waktunya.

4. Metode RGEC

Manajemen risiko dimulai dengan adanya kesadaran bahwa risiko tidak dapat dihindari maupun dilenyapkan tetapi risiko harus dikendalikan. Dari

metode CAMELS kemudian

disempurnakan dan di sesuaikan

dengan petunjuk pelaksanaan dalam

pengaturan Bank Indonesia Nomor

13/1/PBI/2011 tentang penilaian

tingkat kesehatan bank umum menjadi metode RGEC dengan indikator (Risk

Profile, Good Corporate Governance, Earnings, dan Capital) pedoman

perhitungan selanjutnya diatur dalam Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011 perihal penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum yang mewajibkan bank umum untuk melakukan penilaian

sendiri (Self Assesment) tingkat

kesehatan bank dengan menggunakan metode RGEC (Gandawari et al., 2017).

a. Profil Risiko

Profil risiko adalah gambaran

kesehatan keseluruhan risiko yang melekat pada operasional bank, bank perlu menyusun laporan profil risiko. Selain untuk kepentingan pelaporan pada Bank Indonesia,

penyusunan profil risiko juga

diperlukan sebagai bahan supervisi untuk mengendalikan risiko bank secara efektif. Dalam penelitian ini peneliti mengukur faktor risk profile dengan menggunakan 2 indikator yaitu faktor risiko kredit dengan rumus NPL (Non Performing Loan) dan risiko likuiditas LDR (Loan

Deposit Ratio). Adapun penjelasan

mengenai risiko kredit dan risiko

likuiditas menurut (Daniswara,

2016) adalah sebagai berikut: i) Risiko Kredit

Risiko kredit adalah risiko yang terjadi akibat dari kegagalan debitur dan/ pihak lain dalam kewajibannya memenuhi kewajiban pada bank. Risiko kredit dapat di proksikan

(7)

7

dengan NPL seperti yang termuat dalam laporan keuangan publikasi.

Berdasarkan Surat Edaran BI

No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011. Non Performing Loan diukur dengan rumus sebagai berikut: 𝑵𝑷𝑳 = 𝑲𝒓𝒆𝒅𝒊𝒕 𝑩𝒆𝒓𝒎𝒂𝒔𝒂𝒍𝒂𝒉

𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑲𝒓𝒆𝒅𝒊𝒕 × 𝟏𝟎𝟎% ii) Risiko Likuiditas

Risiko likuiditas adalah risiko yang terjadi dari akibat ketidakmampuan

bank dalam keharusannya

memenuhi kewajiban yang akan jatuh tempo dari sumber pendanaan arus kas, dan/atau dari aset likuid

berkualitas tinggi yang dapat

digunakan, dengan mengganggu aktivitas serta keadaan keuangan bank. Rasio yang dapat digunakan risiko likuiditas ialah Loan Deposit

Ratio (LDR). Loan Deposit Ratio

diukur dengan rumus sebagai

berikut:

𝑳𝑫𝑹 =𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑲𝒓𝒆𝒅𝒊𝒕 𝒀𝒂𝒏𝒈 𝒅𝒊𝒃𝒆𝒓𝒊𝒌𝒂𝒏 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑫𝒂𝒏𝒂 𝑷𝒊𝒉𝒂𝒌 𝑲𝒆𝒕𝒊𝒈𝒂

× 𝟏𝟎𝟎% b. Good Corporate Governance

GCG adalah tata kelola manajemen bank yang baik sangat menentukan

keberhasilan suatu bank dalam

mengelola bank agar terus tumbuh dan maju. Menurut SK BI No. 9/12/DPNP tahun 2008 semakin tinngi kinerja GCG, maka kulaitas manajemen dalam melaksanakan operasional bank sangat baik, sehingga bank tersebut bisa

mencapai laba yang dinginkan.

Penilaian pelaksanaan GCG bank

mempertimbangkan faktor-faktor

penilaian GCG secara komprehensif dan terstuktur, mencakup governance

structur, governance process, dan

governance outcome. Berdasarkan SE

BI No. 15/15/DPNP tahun 2013 bank diharuskan melakukan penilaian sendiri (self assessment) melalui laporan Self

Assessment pelaksanaan Good Corporate Governance. Sesuai dengan

Surat Edaran BI No. 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011 Good Corporate Governance diukur dengan rumus sebagai berikut:

𝑮𝒐𝒐𝒅 𝑪𝒐𝒓𝒑𝒐𝒓𝒂𝒕𝒆 𝑮𝒐𝒗𝒆𝒓𝒏𝒂𝒏𝒄𝒆 = 𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝑲𝒐𝒎𝒑𝒐𝒔𝒊𝒕 𝑮𝑪𝑮 c. Rentabilitas (Earnings)

Rentabilitas (Earnings) merupakan aspek yang digunakan untuk menjadi penilaian kemampuan bank dalam

meningkatkan keuntungan.

Kemampuan ini dapat dilakukan dalam satu periode kegunaan aspek ini juga untuk menjadi tolak ukur tingkat efisiensi usaha dan profitabilitas yang

dicapai bank yang bersangkutan

(Paramartha & Darmayanti, 2017). Dalam peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011 Pasal 7 Ayat 2 meliputi kinerja earnings, dan sustainability

earnings bank. Indikator yang digunakan yaitu Return On Assets (ROA) dan Net Interest Margin (NIM).

i) Return On Assets (ROA)

Return On Asstes (ROA) adalah salah

satu rasio profitabilitas. Dalam analisis laporan keuangan, rasio ini paling

sering disoroti, karena mampu

menunjukan keberhasilan perusahaan menghasilkan keuntungan pada masa lampau untuk kemudian di proyeksikan di masa yang akan datang. Semakin

besar ROA menunjukan kinerja

(8)

8

(Christian et al., 2017). Penilaian

earnings (rentabilitas) diukur dengan

rasio ROA menggunakan rumus

sebagai berikut:

𝑹𝑶𝑨 = 𝑳𝒂𝒃𝒂 𝒔𝒆𝒃𝒆𝒍𝒖𝒎 𝒑𝒂𝒋𝒂𝒌

𝑹𝒂𝒕𝒂 − 𝒓𝒂𝒕𝒂 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕 × 𝟏𝟎𝟎% ii) Net Interest Margin (NIM)

Net Interest Margin (NIM) adalah rasio

yang dapat dipakai untuk meninjau bagaimana kemampuan bank dalam

memperoleh pendapatan bunga

bersihnya dengan mengelola aset produktif yang dapat menghasilkan bunga. Dengan menggunakan NIM dapat menunjukan tingkat profitabilitas stautu bank, yang akhirnya akan mempengaruhi harga saham suatu bank (Febiolla et al., 2019). Penilaian

earnings (rentabilitas) diukur dengan

rasio NIM menggunakan rumus sebagai berikut:

𝑵𝑰𝑴 = 𝑷𝒆𝒏𝒅𝒂𝒑𝒂𝒕𝒂𝒏 𝒃𝒖𝒏𝒈𝒂 𝒃𝒆𝒓𝒔𝒊𝒉

𝑹𝒂𝒕𝒂 − 𝒓𝒂𝒕𝒂 𝒂𝒔𝒆𝒕 𝒑𝒓𝒐𝒇𝒖𝒌𝒕𝒊𝒇 × 𝟏𝟎𝟎% d. Permodalan (Capital)

Faktor penting dalam bisnis

perbankan adalah modal, namun modal hanya membiayai sebagian kecil dari harta bank. Menurut Pandia (2016, p. 28) modal merupakan uang yang ditanamkan oleh pemiliknya sebagai pokok untuk memulai usaha maupun untuk memperbesar usahanya yang

dapat menghasilkan suatu guna

menambah kekayaan. Menurut (Alam & Nohong, 2019) CAR (Capital

Adequacy Ratio) adalah rasio kecukupan modal yang berfungsi menampung risiko yang kemungkinan dihadapi oleh bank. Semakin tinggi CAR maka semakin baik kemampuan bank tersebut untuk menanggung risiko

dari setiap kredit/aktiva produktif yang berisiko. CAR diukur dengan rumus sebagai berikut:

𝑪𝑨𝑹 = 𝑴𝒐𝒅𝒂𝒍 𝒃𝒂𝒏𝒌

𝑨𝑻𝑴𝑹 × 𝟏𝟎𝟎%

5. Hipotesis Penelitian

H1: Risk Profile berpengaruh terhadap harga saham.

H2: Good Corporate Governance berpengaruh terhadap harga saham. H3: Earnings berpengaruh terhadap harga saham.

H4: Capital berpengaruh terhadap harga saham.

6. Model Penelitian

Model penelitian adalah suatu gambaran berupa grafik atau diagram tentang kenyataan baik proses maupun struktur yang didalamnya terdapat teori dan formula yang disederhanakan agar

mudah dipahami dengan

memperlihatkan unsur atau elemen yang dianggap penting.

(9)

9

METODE PENELITIAN

Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif yang digunakan untuk

menggambarkan secara sistematis

suatu hasil penelitian dengan berfokus kepada kajian mengenai pengaruh kinerja keuangan terhadap harga saham

perbankan. Dalam penelitian ini

peneliti menggunakan data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh melalui berbagai sumber berupa laporan keuangan perbankan antara lain di Bursa Efek Indonesia dan

Otoritas Keuangan dan studi

kepustakaan yang relevan di bidang keuangan, seperti buku, jurnal, majalah, dari internet atau website yang menunjang penelitian ini. Objek yang dipilih untuk penelitian ini adalah Bank Umum-Buku IV.

1. Populasi dan Sampel

Populasi adalah sebagai suatu kumpulan subjek, variabel, konsep, atau fenomena. Kita dapat meneliti

setiap anggota populasi untuk

mengetahui sifat populasi yang

bersangkutan Morissan (2012, p. 19). Sedangkan sampel Menurut Sugiyono (2017, p. 81) adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Populasi dalam penelitian ini adalah Bank Umum-Buku IV yaitu tercatat sebanyak 7 bank dengan periode 2016-2020. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive

sampling dengan tujuan untuk

mendapatakan sampel yang

representatif sesuai dengan kriteria

yang ditentukan. Kriteria yang

dijadikan pertimbangan dalam memilih sampel adalah:

1. Bank yang termasuk kedalam Bank Umum Kelompok Usaha Buku IV tahun 2020.

2. Bank telah menerbitkan laporan tahunan yang disajikan dalam satuan nilai rupiah.

3. Bank mencantumkan data peringkat

komposit Good Corporate

Governance selama periode

2016-2020.

4. Bank yang telah menerbitkan

laporan tahunan (annual report)

kelengakapan data mengenai

variabel yang bersangkutan dalam penelitian ini.

Data dalam penelitian ini menggunakan penggabungan data yaitu dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020 pada bank yang dipilih sebagai sampel penelitian, dimana jumlah sampel yang digunakan adalah perkalian antara jumlah bank sebanyak 7 bank dengan jumlah pengamatan yaitu 5 tahun. Sehingga jumlah pengamatan yang digunakan menjadi 35 sampel. Teknik pengolahan data dalam penelitian ini

menggunakan perhitungan

komputerisasi program EVIEWS 12.

Analisis yang digunakan dalam

penelitian ini adalah data panel yang merupakan penggabungan antara data deret waktu (time-series) dan data deret lintang (cross-section).

(10)

10

HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Analisis Statistik Deskriptif

Tabel 1. Hasil Uji Analisis Statistik Deskriptif

Berdasarkan tabel 1. di atas menunjukan bahwa Observation pada setiap variabel valid adalah 35, terlihat bahwa mean NPL yang diukur dari besarnya jumlah kredit bermasalah dan total kredit dari beberapa bank yang diteliti adalah 2,645143, dengan nilai

minimum 1,300000 dan nilai

maksimum 4,300000. Nilai

penyimpangan data NPL adalah

sebesar 0,688628 lebih kecil dari mean sebesar 2,645143, dengan demikian penyebaran data untuk variabel NPL dalam penelitian ini adalah merata dan tidak terdapat perbedaan yang tinggi antara data yang satu dengan data yang lainnya.

Mean LDR yang diukur dari

jumlah total kredit dan dana pihak ketiga dari beberapa bank yang diteliti

adalah 9005,486. Dengan nilai

minimum sebesar 6680,000 dan nilai maksimum sebesar 11526,00, nilai

penyimpangan data LDR adalah

sebesar 817,6412 lebih kecil dari mean sebesar 9005,486. Dengan demikian penyebaran data untuk variabel LDR dalam penelitian ini adalah merata dan tidak terdapat perbedaan yang tinggi

antara data yang satu dengan data yang lainnya.

Mean GCG yang diukur dari

nilai komposit dari beberapa bank yang diteliti adalah 1,714286. Dengan nilai minimum sebesar 1,000000 dan nilai maksimum sebesar 2,000000, nilai

penyimpangan data GCG adalah

sebesar 0,458349 lebih kecil dari mean sebesar 1,714286. Dengan demikian penyebaran data untuk variabel GCG dalam peneltian ini adalah merata dan tidak terdapat perbedaan yang tinggi antara data yang satu dengan data yang lainnya.

Mean ROA yang diukur dengan

laba sebelum pajak dan rata-rata total aset dari beberapa bank yang diteliti adalah sebesar 2,579714. Dengan nilai minimum sebesar 0,500000 dan nilai maximum sebesar 4,000000, nilai

penyimpangan data ROA adalah

sebesar 0,926742 lebih kecil dari mean sebesar 2,579714. Dengan demikian penyebaran data untuk variabel ROA dalam penelitian ini adalah merata dan tidak terdapat perbedaan yang tinggi antara data yang satu dengan data yang lainnya.

Date: 08/04/21 Tim e: 21:09 Sam ple: 2016 2020

HARGA_SA... NPL LDR GCG ROA NIM CAR Mean 7530.143 2.645143 9005.486 1.714286 2.579714 6.025143 2189.257 Median 4400.000 2.800000 8959.000 2.000000 2.700000 5.630000 2199.000 Maxim um 33850.00 4.300000 11526.00 2.000000 4.000000 9.300000 2958.000 Minim um 750.0000 1.300000 6580.000 1.000000 0.500000 4.350000 1516.000 Std. Dev. 8641.962 0.688628 817.6412 0.458349 0.926742 1.362268 269.4104 Skewnes s 1.940193 -0.173672 0.179718 -0.948683 -0.205317 0.970121 -0.176137 Kurtos is 6.015482 2.974242 5.658450 1.900000 2.284299 2.977666 4.685681 Jarque-Bera 35.21952 0.176913 10.49497 7.014583 0.992902 5.490680 4.324859 Probability 0.000000 0.915343 0.005261 0.029978 0.608687 0.064226 0.115045 Sum 263555.0 92.58000 315192.0 60.00000 90.29000 210.8800 76624.00 Sum Sq. Dev. 2.54E+09 16.12307 22730261 7.142857 29.20090 63.09627 2467787. Obs ervations 35 35 35 35 35 35 35

(11)

11

Mean NIM yang diukur dengan pendapatan bunga bersih dan rata-rata aset produktif dari beberapa bank yang

diteliti adalah sebesar 6,025143.

Dengan nilai minimum sebesar

4,350000 dan nilai maksimum sebesar 9,300000, nilai penyimpangan data NIM adalah sebesar 1,362268 lebih kecil dari mean sebesar 6,025143. Dengan demikian penyebaran data untuk variabel NIM dalam penelitian ini adalah merata dan tidak terdapat perbedaan yang tinggi antara data yang satu dengan data yang lainnya.

Mean CAR yang diukur dengan

modal bank dan ATMR dari beberapa bank yang diteliti adalah sebesar 2189,257. Dengan nilai minimum sebesar 1516,000 dan nilai maksimum sebesar 2958,000, nilai penyimpangan data CAR adalah sebesar 269,4104 lebih kecil dari mean sebesar 2189,257. Dengan demikian penyebaran data untuk variabel CAR dalam penelitian ini adalah merata dan tidak terdapat perbedaan yang tinggi antara data yang satu dengan data yang lainnya.

Mean Harga Saham yang diukur dengan harga penutupan dari beberapa bank yang diteliti adalah

sebesar 7530,143. Dengan nilai

minimum sebesar 750,000 dan nilai maksimum sebesar 33850,00, nilai penyimpangan data Harga Saham adalah sebesar 8641,962 lebih besar dari mean sebesar 7530,143. Dengan demikian penyebaran data untuk variabel Harga Saham dalam penelitian ini adalah tidak merata karena adanya

perbedaan yang tinggi antara data yang satu dengan data yang lainnya.

Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas

Tabel 2. Hasil Uji Normalitas

2. Uji Multikolonieritas

Tabel 3. Hasil Uji Multikolonieritas

3. Uji Heteroskedasitas

Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedasitas

4. Uji Autokorelasi

Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi

Berdasarkan hasil pada tabel diatas bahwa model pengujian terbebas

dari masalah normalitas,

0 2 4 6 8 10 12 -8000 -6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000

Serie s: Standa rdized Res idua ls Sa mpl e 2016 2020

Obs e rva ti ons 35 Me a n 1.10e -13 Me di a n 42.46998 Ma xi mum 5495.817 Mi ni mum -7318.162 Std. De v. 2340.711 Ske wne s s -0.418282 Kurtos i s 4.818970 Ja rque -Be ra 5.845717 Proba bi l i ty 0.053780

NPL LDR GCG ROA NIM CAR

NPL 1.000000 0.196275 0.254525 -0.794864 -0.186580 0.105361 LDR 0.196275 1.000000 0.322308 -0.092664 -0.040036 -0.270642 GCG 0.254525 0.322308 1.000000 -0.398336 0.003365 -0.212323 ROA -0.794864 -0.092664 -0.398336 1.000000 0.481387 -0.103134 NIM -0.186580 -0.040036 0.003365 0.481387 1.000000 0.017166 CAR 0.105361 -0.270642 -0.212323 -0.103134 0.017166 1.000000

Heteroskedasticity Test: White Null hypothesis: Homoskedasticity

F-statistic 9.020570 Prob. F(26,8) 0.0016 Obs*R-squared 33.84553 Prob. Chi-Square(26) 0.1390 Scaled explained SS 29.09747 Prob. Chi-Square(26) 0.3067

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 08/04/21 Time: 14:28 Sample: 1 35

Included observations: 35

Collinear test regressors dropped from specification

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3.27E+09 2.20E+09 -1.487871 0.1751 NPL^2 -64186791 33978120 -1.889062 0.0956 NPL*LDR -4034510. 3453718. -1.168164 0.2764 NPL*GCG -33496996 40589729 -0.825258 0.4331 NPL*ROA -77483071 50801538 -1.525211 0.1657 NPL*NIM -12043983 16154667 -0.745542 0.4773 NPL*CAR 1657017. 6505274. 0.254719 0.8054 NPL 1.01E+09 5.62E+08 1.797929 0.1099 LDR^2 116672.9 56951.73 2.048627 0.0747 LDR*GCG -6709055. 2908155. -2.306980 0.0499 LDR*ROA -6763025. 3174695. -2.130292 0.0658 LDR*NIM 2056016. 1165501. 1.764061 0.1157 LDR*CAR -173002.6 345810.7 -0.500281 0.6303 LDR 9994168. 14185767 0.704521 0.5011 GCG^2 3.63E+08 1.48E+08 2.449817 0.0399 GCG*ROA 54617848 42378849 1.288800 0.2335 GCG*NIM -61371204 18168541 -3.377883 0.0097 GCG*CAR -8592009. 11583349 -0.741755 0.4794 ROA^2 -2220768. 25662037 -0.086539 0.9332 ROA*NIM -19429895 17005142 -1.142589 0.2862 ROA*CAR -2610398. 7415932. -0.351999 0.7339 ROA 9.19E+08 5.58E+08 1.648887 0.1378 NIM^2 4928805. 5207241. 0.946529 0.3716 NIM*CAR 1184194. 3585638. 0.330260 0.7497 NIM -74989361 1.31E+08 -0.571275 0.5835 CAR^2 376833.8 686987.4 0.548531 0.5983 CAR 17989461 64866880 0.277329 0.7886 R-squared 0.967015 Mean dependent var 22528249 Adjusted R-squared 0.859814 S.D. dependent var 37464848 S.E. of regression 14027375 Akaike info criterion 35.81787 Sum squared resid 1.57E+15 Schwarz criterion 37.01771 Log likelihood -599.8127 Hannan-Quinn criter. 36.23205 F-statistic 9.020570 Durbin-Watson stat 2.404165 Prob(F-statistic) 0.001566

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags

F-statistic 2.668639 Prob. F(2,26) 0.0883 Obs*R-squared 5.961103 Prob. Chi-Square(2) 0.0508

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 08/04/21 Time: 14:25 Sample: 1 35

Included observations: 35

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1055.485 16799.91 -0.062827 0.9504 NPL -563.2130 2407.142 -0.233976 0.8168 LDR 59.66528 122.5975 0.486676 0.6306 GCG 202.1949 2453.754 0.082402 0.9350 ROA -509.5199 2195.440 -0.232081 0.8183 NIM 468.8415 862.8815 0.543344 0.5915 CAR -215.1995 370.2362 -0.581249 0.5661 RESID(-1) 0.493067 0.217246 2.269620 0.0318 RESID(-2) -0.110018 0.205065 -0.536501 0.5962 R-squared 0.170317 Mean dependent var -6.81E-12 Adjusted R-squared -0.084970 S.D. dependent var 4815.687 S.E. of regression 5016.111 Akaike info criterion 20.09573 Sum squared resid 6.54E+08 Schwarz criterion 20.49568 Log likelihood -342.6753 Hannan-Quinn criter. 20.23379 F-statistic 0.667160 Durbin-Watson stat 1.944026 Prob(F-statistic) 0.715218

(12)

12

multikolonieritas, heteroskedasitas dan autokorelasi.

Uji Chow-Test

Tabel 6. Hasil Uji Chow-Test

Berdasarkan hasil pengujian diatas dapat dilihat bahwa nilai probabilitas section F dan

Cross-section Chi-square < 0,05. Yang

artinya H0 ditolak sehingga model yang dapat digunakan adalah fixed effect. Karena hasil uji chow-test H0 ditolak maka dilakukan uji hausman.

Uji Hausman-Test

Tabel 7. Hasil Uji Hausman-Test

Berdasarkan hasil pengujian uji

hausman test menyatakan bahwa nilai

probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Yang artinya model terbaik dan cocok digunakan dalam analisis regresi adalah model pendekatan Fixed Effect.

Analisis Regresi Data Panel

Tabel 8. Hasil Uji Regresi Data Panel Fixed Effect

Berdasarkan hasil regresi pada tabel 8. Di buat model analisis data panel terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi harga saham pada 7 perusahaan Bank Umum-Buku IV dapat disimpulkan pada persamaan sebagai berikut: Harga Sahamit = 14087,74 +873,7883*NPL -2,456380*LDR +4993,203*GCG +2094,965*ROA -265,06944*NIM +0,404202*CAR + e Keterangan:

𝛼 = 14087,74 diartikan bahwa jika semua variabel bebas dianggap bernilai nol maka harga saham sebesar 14087,74.

NPL = nilai koefisien NPL sebesar

873,7883. Jika variabel lainnya

diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap kenaikan 1% NPL, harga saham akan naik sebesar 873,7883.

Redundant Fixed Effects Tests Equation: MODEL_FEM Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 11.852727 (6,22) 0.0000 Cross-section Chi-square 50.498261 6 0.0000

Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: HARGA_SAHAM Method: Panel Least Squares Date: 08/04/21 Time: 13:41 Sample: 2016 2020 Periods included: 5 Cross-sections included: 7 Total panel (balanced) observations: 35

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 45923.44 17413.53 2.637227 0.0135 NPL -3882.355 2529.450 -1.534861 0.1360 LDR -4.345602 1.266993 -3.429854 0.0019 GCG -2283.188 2548.340 -0.895951 0.3779 ROA 2808.588 2298.597 1.221871 0.2319 NIM -829.6873 887.1524 -0.935225 0.3577 CAR 5.791011 3.656745 1.583652 0.1245

R-squared 0.689491 Mean dependent var 7530.143 Adjusted R-squared 0.622953 S.D. dependent var 8641.962 S.E. of regression 5306.521 Akaike info criterion 20.16812 Sum squared resid 7.88E+08 Schwarz criterion 20.47919 Log likelihood -345.9420 Hannan-Quinn criter. 20.27550 F-statistic 10.36242 Durbin-Watson stat 1.088576 Prob(F-statistic) 0.000005

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 71.116362 6 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

NPL 873.788279-3882.355021 2054803.5... 0.0009 LDR -2.456380 -4.345602 0.350895 0.0014 GCG 4993.203...-2283.187818 4271277.0... 0.0004 ROA 2094.965... 2808.588284 1678302.9... 0.5817 NIM -265.069947 -829.687346 1869709.0... 0.6797 CAR 0.404202 5.791011 6.679622 0.0371

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: HARGA_SAHAM Method: Panel Least Squares Date: 08/04/21 Time: 13:53 Sample: 2016 2020 Periods included: 5 Cross-sections included: 7 Total panel (balanced) observations: 35

C 14087.74 15365.68 0.916832 0.3692 NPL 873.7883 1994.671 0.438061 0.6656 LDR -2.456380 0.913016 -2.690401 0.0134 GCG 4993.203 2494.800 2.001444 0.0578 ROA 2094.965 1807.501 1.159040 0.2589 NIM -265.0699 1451.334 -0.182639 0.8568 CAR 0.404202 3.271162 0.123565 0.9028 Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

Dependent Variable: HARGA_SAHAM Method: Panel Least Squares Date: 08/04/21 Time: 13:59 Sample: 2016 2020 Periods included: 5 Cross-sections included: 7 Total panel (balanced) observations: 35

C 14087.74 15365.68 0.916832 0.3692 NPL 873.7883 1994.671 0.438061 0.6656 LDR -2.456380 0.913016 -2.690401 0.0134 GCG 4993.203 2494.800 2.001444 0.0578 ROA 2094.965 1807.501 1.159040 0.2589 NIM -265.0699 1451.334 -0.182639 0.8568 CAR 0.404202 3.271162 0.123565 0.9028 Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

(13)

13

LDR = nilai koefisien LDR sebesar

-2,45638. Jika variabel lainnya

diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap kenaikan 1% LDR, harga saham akan turun sebesar -2,45638.

GCG = nilai koefisien GCG sebesar

diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap kenaikan 1% GCG, harga saham akan naik sebesar 2,45638.

ROA = nilai koefisien ROA sebesar

diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap kenaikan 1% ROA, harga saham akan naik sebesar 2094,965.

NIM = nilai koefisien NIM sebesar

-265,0699. Jika variabel lainnya

diasumsikan bernilai tetap. Maka setiap kenaikan 1% NIM, harga saham akan turun sebesar -265,0699.

CAR = nilai koefisien CAR sebesar

disimpulkan bernilai tetap. Maka setiap CAR kenaikan 1% CAR, harga saham akan naik sebesar 0,404202.

Pengujian Hipotesis

Tabel 9. Hasil Estimasi Data Panel Fixed Effect

Hasil Uji F

Berdasarkan hasil pada tabel 9. yang menampilkan hasil pengolahan data menggunakan pendekatan fixed

effect model diketahui bahwa F-statistic

sebesar 23,15691 sementara nilai

F-tabel pada tingkat signifikan 𝛼 = 5% n

= 35 k = 7 df1 (k-1) = 6, df2 = n-k = 28, nilai F-Tabel sebesar 2,445. Dengan demikian F-statistic 23,15691 > F-tabel 2,445. Nilai prob. F-statistic sebesar

0,000000 < 0,05. Maka dapat

disimpulkan bahwa variavel-variabel bebas dalam penelitian ini secara

bersama-sama memiliki pengaruh

terhadap variabel terikat.

Hasil Uji T

Berdasarkan hasil pada tabel 9. Berdasarkan t tabel dengan jumlah n = 35 k =7 (df=n-k) t tabel 2,04841 Non

performing loan (NPL) memiliki nilai

t-statistic sebesar 0,438061.

Mempunyai hubungan yang tidak searah dengan t-tabel yaitu 2,04841 sedangkan nilai probabilitas 0,6656 < 0,05. Hasil menunjukan bahwa

t-statistic lebih kecil dari t-tabel dan nilai

signifikansi diatas 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial NPL tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. .Loan to deposite rastio memiliki nilai tstatistic sebesar -2,690401 mempunyai hubungan yang tidak searah dengan t-tabel yaitu 2,04841 sedangkan nilai probabilitas

sebesar 0,0134 < 0,05. Hasil

menunjukan bahwa t-statistic lebih kecil dari t-tabel dan nilai signifikansi dibawah 0,05. Maka dapat disimpulkan

Dependent Variable: HARGA_SAHAM Method: Panel Least Squares Date: 08/04/21 Time: 13:59 Sample: 2016 2020 Periods included: 5 Cross-sections included: 7 Total panel (balanced) observations: 35

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 14087.74 15365.68 0.916832 0.3692 NPL 873.7883 1994.671 0.438061 0.6656 LDR -2.456380 0.913016 -2.690401 0.0134 GCG 4993.203 2494.800 2.001444 0.0578 ROA 2094.965 1807.501 1.159040 0.2589 NIM -265.0699 1451.334 -0.182639 0.8568 CAR 0.404202 3.271162 0.123565 0.9028 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

(14)

14

bahwa secara parsial LDR berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham. Good corporate governance

memiliki nilai t-statistic sebesar

2,001444 mempunyai hubungan yang tidak searah dengan t-tabel yaitu 2,04841 sedangkan nilai probabilitas

sebesar 0,0578 > 0,05. Hasil

menunjukan bahwa t-statistic lebih kecil dari t-tabel dan nilai signifikansi diatas 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial GCG tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Return on asset memiliki nilai

t-statistic sebesar 1,159040 mempunyai

hubungan tidak searah dengan t-tabel

yaitu 2,04841 sedangkan nilai

probabilitas sebesar 0,2589 > 0,05. Hasil menunjukan bahwa t-statistic lebih kecil dari t-tabel dan nilai signifikansi diatas 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial ROA tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Capital adequacy ratio

memiliki nilai t-statistic sebesar

0,123565 mempunyai hubungan yang tidak searah dengan t-tabel yaitu 2,04841 sedangkan nilai probabilitas

sebesar 0,9028 > 0,05. Hasil

menunjukan bahwa t-statistic lebih kecil dari t-tabel dan nilai signifikansi diatas 0,05. Maka dapat disimpulkan

bahwa CAR tidak berpengaruh

terhadap harga saham.

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2₎

Berdasarkan hasil pada tabel 9. menyatakan bahwa nilai Adjusted

R-squared sebesar 0,886622 yang berarti

88,7% variasi variabel terikat dapat

dijelaskan oleh variabel-variabel bebas sisanya sebesar 11,3% dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

Pembahasan

Berdasarkan hasil penelitian

yang didapatkan dari berbagai

pengujian diatas, menunjukan bahwa variabel kinerja keuangan dengan pendekatan RGEC yaitu: NPL, LDR, GCG, ROA, NIM, CAR secara

simultan berpengaruh signifikan

terhadap harga saham. Secara

keseluruhan variabel kinerja keuangan dengan pendekatan RGEC yang di proksikan dengan NPL, LDR, GCG,

ROA, NIM, CAR berpengaruh

terhadap harga saham sebesar 88,7% dan sisanya 11,3% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain diluar penelitian. Sedangkan dari pengujian secara parsial menunjukan bahwa hanya variabel LDR yang secara parsial berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Variabel NPL, GCG, ROA, NIM, CAR dari pengujian secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham.

Pengaruh risk profile terhadap harga saham

Rasio NPL pada penelitian ini

tidak memiliki pengaruh secara

signifikan terhadap harga saham. Hasil penelitian sejalan dengan penelitian Salshabila (2020) yang menyatakan bahwa tidak ada pengaruh secara signifikan antara non performing loan dan harga saham. Nilai rasio NPL yang tinggi dapat mencerminkan ketidak mampuan bank dalam melalukan

(15)

15

penyaluran kreditnya secara baik.

Dengan hal tersebut dapat

meningkatkan risiko dan menjadi pengaruh terhadap penurunan laba bank yang dapat menjadi pemicu menurunnya harga saham.

Rasio LDR pada penelitian ini

berpengaruh negatif signifikan

terhadap harga saham. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Sari (2018) yang menyatakan bahwa LDR

berpengaruh negatif signifikan

terhadap harga saham. Sesuai pada ketentuan BI bahwa batas LDR perbankan tidak boleh lebih dari 110%, jadi apabila ada sebuah perbankan yang memiliki LDR yang tinggi, maka bank tersebut berpotensi mempunyai resiko yang cukup tinggi juga.

Pengaruh good corporate governance terhadap harga saham

Rasio GCG pada penelitian ini tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Nadia J.M. Bangun (2018) yang menyatakan bahwa good

corporate governance tidak

berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Rasio GCG perbankan setiap tahunnya mengalami kenaikan yang artinya semakin besar nilai dari GCG menunjukan bahwa kinerja sektor perbankan turun tetapi jika disesuaikan dengan klasifikasi peringkat komposit GCG pada sektor perbankan walaupun nilai GCG mengalami peningkatan tetapi nilai rata-rata GCG perbankan masih dalam kategori baik. Maka hasil penelitian menyatakan GCG tidak

berpengaruh signifikan terhadap harga saham.

Pengaruh earnings terhadap harga saham

Rasio ROA dalam penelitian ini tidak berpengarih signifikan terhadap harga saham. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Salshabila & Yunita (2020) yang menyatakan bahwa ROA tidak berpengaruh signifikan

terhadap harga saham. ROA

mempunyai trendline yang mengalami penurunan penyebab tersebut oleh total aset bank yang lebih besar dari laba sebelum pajak. Ketidak mampuan sebuah perusahaan dalam mengelola

asetnya secara efektif dapat

memperbesar beban perusahaan

tersebut. Hal tersebut menggambarkan tingkat efektivitas perusahaan dalam mengelola asetnya untuk mendapatkan keuntungan tidak memberikan hasil secara langsung bagi para pemegang saham.

Rasio NIM dalam penelitian ini tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Maharani (2021) yang menyatakan bahwa NIM tidak berpengaruh signifikan terhadap

harga saham. NIM mengalami

penurunan maka tidak akan

berpengaruh pada naiknya harga saham perusahaan. Pasar saham tidak bereaksi

terhadap informasi rentabilitas

perusahaan perbankan yang diukur

dengan NIM. Informasi NIM

(16)

16

memberikan sinyal bagi para investor untuk mengambil keputusan investasi saham berpengaruh pada naiknya harga saham perusahaan.

Pengaruh Capital terhadap harga saham

Rasio CAR dalam penelitian ini tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Prayogo (2018) yang menyatkan bahwa CAR tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Tingginya nilai CAR

pada suatu perbankan akan

meningkatkan kinerjanya, dampaknya

harga saham pun turut naik.

Kemampuan bank dalam menutupi penurunan terhadap aktivanya yang diakibatkan oleh kerugian-kerugian yang dialami oleh bank semakin rendah. Maka dapat dikatakan bahwa CAR tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham.

KESIMPULAN

Variabel kinerja keuangan dengan pendekatan RGEC terdiri dari Risk Profile yang diukur dengan rasio NPL (Non Performing Loan) dan LDR (Loan to Deposite Ratio), tata kelola perusahaan GCG (Good Corporate

Governance), rentabilitas (Earnings)

yang diukur dengan rasio ROA (Return

On Asset) dan NIM (Net Interest Margin), permodalan (Capital) yang

diukur dengan rasio CAR (Capital

Adequacy Ratio) secara simultan

berpengaruh signifikan terhadap harga

saham Bank Umum-Buku IV periode 2016-2020 dengan metode RGEC dapat mengetahui kinerja pada suatu perbankan dapat dinilai baik, dan akan dihargai oleh investor jika pasar efisien harga saham akan terus meningkat dan menjadi salah satu pertimbangan dalam

pengambilan keputusan seorang

investor. Sedangkan secara parsial hanya LDR (Loan to Deposite Ratio) yang berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham.

SARAN

1. Pada penelitian selanjutnya,

disarankan sebaiknya peneliti dapat menambah sampel data baik jumlah

maupun tahun pengamatan,

mengingat terbatasnya jumlah dan periode waktu dalam penelitian ini. 2. Terdapat 11,3% variasi dari variabel

terikat yang belum dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas dalam penelitian ini. Sehingga diharapkan peneliti selanjutnya dapat meneliti variabel lain yang mempengaruhi harga saham.

3. Diharapkan kepada perusahaan

perbankan untuk memperhatikan

tingkat kesehatan keuangan

perbankan metode RGEC dengan baik sehingga dapat meningkatkan harga saham lebih baik lagi.

4. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan faktor-faktor lainnya dalam mengukur harga saham pada perusahaan perbankan. Misalnya dalam faktor profil risiko bisa menggunakan indikator profil risiko secara keseluruhan. Karena perusahaan yang memiliki kinerja

(17)

17

yang baik akan lebih memperhatikan performa dalam perusahaan tersebut

untuk mempertahankan atau

meningkatkan harga saham dan minat investor.

DAFTAR PUSTAKA

Alam, S., & Nohong, M. (2019).

Pengaruh Kepemilikan

Instritusional , Capital Adequacy Ratio , ( CAR ), Loan Deposit

Ratio ( LDR ) Terhadap

Profitabilitas Pada Beberapa Bank Yang Tercatat Di Bursa Efek Indonesia. Hasanuddin Journal of

Applied Business and Enterpreneurship, 2(3), 83–94.

A., Morissan M., D. (2012). Metode

Penelitian Survei. Jakarta: Kencana

Christian, F. J., Tommy, P., & Tulung, J. (2017). Analisa Kesehatan Bank Dengan Menggunakan Metode RGEC pada Bank BRI dan

Mandiri Periode 2012-2015.

Jurnal EMBA, 5(2), 530–540.

Daniswara, F. D. (2016). Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Berdasarkan Risk Profile, Good Corporate Governance, Earnings, and Capital (Rgec) Pada Bank Umum Konvensional Dan Bank Umum Syariah Periode 2011-2014. Gema, 30(51), 2344–2360. Darmadji, Tjiptono, dan F. (2012).

Pasar Modal Di Indonesia. Edisi. Ketiga. Jakarta : Salemba Empat

Dewi, M. (2018). Analisis Tingkat

Kesehatan Bank Dengan

Menggunakan Pendekatan Rgec (Risk Profile, Good Corporate Governance, Earnings, Capital).

Ihtiyath : Jurnal Manajemen Keuangan Syariah, 2(2). https://doi.org/10.32505/ihtiyath. v2i2.710

Fahmi, I. (2016). Manajemen Sumber

Daya Manusia Teori dan Aplikasi. Bandung: Alfabeta.

Febiolla, D., Mulyani, W. T., & Andreas, H. H. (2019). Pengaruh Tingkat Kesehatan Perbankan terhadap Harga Saham Perusahaan Perbankan di Bei Tahun 2008-2017. Perspektif Akuntansi, 2(3), 211–236.

http://ejournal.uksw.edu/persi Gandawari, Y., Areros, W., & Keles, D.

(2017). Analisis Tingkat

Kesehatan Bank Menggunakan Metode Rgec Pada Pt. Bank Sulutgo Periode 2014-2016. None,

5(003).

https://doi.org/10.35797/jab.5.003 .2017.16828.

Handoko, T. H. (2012). Manajemen

Personalia dan Sumber Daya Manusia. Yogyakarta. BPFE.

Indriani, N., & Dewi, S. (2016).

Pengaruh Variabel Tingkat

Kesehatan Bank Terhadap Harga Saham Perbankan Di Bursa Efek Indonesia. E-Jurnal Manajemen

Universitas Udayana, 5(5),

255183.

Mandasari, J. (2015). Analisis Kinerja Keuangan dengan Pendekatan Metode RGEC pada Bank BUMN

(18)

18

Periode 2012-2013. Jurnal

Administrasi Bisnis, 3(2), 363–

374.

Maharani, S. G. (2021). Analisis

Tingkat Kesehatan Bank

Menggunakan Metode RGEC Terhadap Harga Saham Bank

Pembangunan Daerah Tahun

2014-2018. Jurnal Mirai

Management, 6(1), 39–52. https://journal.stieamkop.ac.id/ind ex.php/mirai/article/view/772 Munawir, S. (2012). Analisis Informasi

Keuangan, Liberty, Yogyakarta.

Nadia J.M. Bangun. (2018). Analisis

Pengaruh Kesehatan Bank

Menggunakan Metode Risk Based Bank Rating Terhadap Harga Saham Pada Sektor Perbankan Yang Listing Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016.

E-Proceeding of Management :, 5(2), 1673–1681.

Pandia, F. (2016). Manajemen Dana

dan Kesehatan Bank. Jakarta: Rineka Cipta.

Panjaitan, H. P., & Wardani, D. P. K.

(2015). Pengaruh Tingkat

Kesehatan Bank Dengan

Menggunakan Metode Rgec (Risk Profile, Gcg, Earning, Dan Capital) Terhadap Harga Saham (Studi Empiris Pada Bank Umum Yang Tercatat Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2014). Journal of

Chemical Information and Modeling, 53(9), 253–271.

Paramartha, I., & Darmayanti, N.

(2017). Penilaian Tingkat

Kesehatan Bank Dengan Metode Rgec Pada Pt. Bank Mandiri

(Persero), Tbk. E-Jurnal

Manajemen Universitas Udayana, 6(2), 249124.

SAHRUL MUNIROH, D. (2014).

Analisis Kinerja Keuangan

Menggunakan Metode Rgec

(Risk, Gcg, Earning, Capital) Pada

Sektor Keuangan Perbankan.

Jurnal Ilmu Manajemen (JIM), 2(2).

Salsabilla, B., & Yunita, I. (2020). Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank Terhadap Harga Saham Perbankan Umum Konvensional Terdaftar Di

Bei 2014-2018. Jurnal

Manajemen Bisnis

Krisnadwipayana, 8(2), 92–103. https://doi.org/10.35137/jmbk.v8i 2.426

Sari, Y. Y., Yanti, B., & Zulbahri, L. (2018). Yuni, Budi & Liza. 9, 27– 46.

Sugiyono. (2017). Metode Penelitian

Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung : Alfabeta, CV.

Widoatmodjo, S. (2012). Cara Sehat

Investasi di Pasar Modal. Edisi Revisi. Jakarta: PT. Jurnalindo Aksara Grafika.

Widyatini. I. R., Prayogo. J. B. (2018). PENGARUH RISK PROFILE,

GOOD CORPORATE

GOVERNANCE, EARNING,

CAPITAL TERHADAP HARGA SAHAM PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK

(19)

19 Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952.

Wild., S. K. R. dan J. J. (2014). Analisi

Laporan Keuangan. Penerjemah Dewi Y. Jakarta: Salemba Empat.