Syntax Idea: p�ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X�

Vol. 4, No. 2, Februari 2022

MENGUKUR PENGARUH CAR, ROA, NIM, LDR, DAN RASIO NPL TERHADAP HARGA SAHAM BANK PADA ERA PRE-PANDEMIC DAN ERA DURING PANDEMIC COVID-19

Antonius Hermawan Permana, Eva Rosdiana Pohan, Yuda Yogi Ananda

Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia

Email: [email protected], [email protected], �dan [email protected]

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Return on Assets (ROA), Net Interest Margin (NIM), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Rasio Non-Performing Loan (NPL) terhadap Saham Perbankan yang Termasuk Indeks LQ45 pada masa pre-pandemic (2016-2019) dan during pandemic Covid-19 (2020 hingga Q3-2021). Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif deskriptif dengan menggunakan sampel 5 bank Tbk pada indeks LQ45 yaitu BNI, Bank Mandiri, BRI, BTN, dan BCA. Data variabel penelitian yang diambil bersifat kuartalan. Analisis data penelitian menggunakan program Statistical Product and Service Solutions (SPSS) versi 25. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pada era pre-pandemic, variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (harga saham perbankan) yaitu CAR, ROA, LDR, dan Rasio NPL. Sedangkan, pada era during pandemic, variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (harga saham perbankan) yaitu CAR, NIM, LDR, dan Rasio NPL.

Kata Kunci: Pre-Pandemic; During Pandemic; CAR; ROA; NIM; LDR; Rasio NP; harga saham bank

Abstract

The research goal is to analyze the effect of Capital Adequacy Ratio (CAR), Return on Assets (ROA), Net Interest Margin (NIM), Loan to Deposit Ratio (LDR), and Non-Performing Loan Ratio (NPL) on Banking Stock Prices included to LQ45 Index along pre-pandemic era (2016-2019) and during pandemic Covid-19 era (2020-Q3/2021). This research is a kind of descriptive quantitative research using a sample of 5 go public banks (Plc) listed on the LQ45 Index, namely BNI, Bank Mandiri, BRI, BTN, and BCA. The research data compiled by quarterly method. Data analysis of this research using the Statistical Product and Service Solutions (SPSS) version 25. The results of this research indicated that in the pre-pandemic era, the independent variables that had a significant effect on the dependent variable (banking stock prices) were CAR, ROA, LDR, and ratio NPL. Meanwhile, during the pandemic era, the independent variables that have a significant effect on the dependent variable (banking stock prices) are CAR, NIM, LDR, and NPL Ratio.

Keywords: Pre-Pandemic; During Pandemic; CAR; ROA; NIM; LDR; NPL Ratio; Bank Stock Price

Received: 2022-01-22; Accepted: 2022-2-05; Published: 2022-02-20

Pendahuluan

Bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang kegiatan utamanya yaitu menghimpun dana dari masyarakat, menyalurkan dana kepada masyarakat, dan melakukan jasa-jasa lain di bidang perbankan. Dengan kata lain, bank sebagai lembaga yang berperan sebagai perantara keuangan (financial intermediary), yaitu perantara antara pihak-pihak yang memiliki kelebihan dana dengan pihak-pihak yang membutuhkan dana. Oleh karena itu, bank harus dapat menjaga kepercayaan masyarakat dengan menjamin tingkat likuiditas perbankan yang sehat dan juga bisa menjalankan operasional secara efektif dan efisien untuk mencapai profitabilitas yang tinggi (Yolanda Darma Fernandes & Marlius, 2018).

Bank merupakan perusahaan yang dinamis yang mendorong pertumbuhan ekonomi nasional. Kegiatan usaha bank tidak hanya sebagai penyimpan dana dan penyalur kredit, namun juga sebagai penyedia alat-alat pembayaran, stabilisasi moneter, dan dinamisator pertumbuhan ekonomi suatu negara (Hartono, 2007). Dengan tingkat kinerja bank yang baik, akan dapat menarik minat investor untuk melakukan investasi pada bank tersebut. Hal ini dikarenakan investor melihat semakin sehat tingkat kinerja suatu bank, maka manajemen bank tersebut pada kategori baik, serta diharapkan dapat memberikan return yang memadai.

The stock market or equity market comprises several stock exchanges worldwide. Investors and the general public buy and sell shares that constantly switch their prices due to the law of demand and supply. A share or stock is ownership in the firm or corporation. Buyers try to buy a share at the lowest possible price, while sellers try to sell it at the highest possible price (Chhajer, Shah, & Kshirsagar, 2022). The largest stock exchange in the world is the New York Stock Exchange (NYSE), with as of February 2018, it had market capitalization worth US$30.1 trillion. The stock market is one of the most important platforms to raise money, along with debt markets which are more imposing but do not trade publicly. The stock exchange is highly liquid, making it easy for the interested parties to sell or buy securities easily. A key feature in any upcoming economy is the increased involvement of the people in the stock market and its upward movement, too (Patil, Patidar, & Jain, 2016).

Pasar saham atau pasar ekuitas terdiri dari beberapa bursa saham di seluruh dunia. Investor dan masyarakat umum membeli dan menjual saham yang terus-menerus mengubah harga mereka karena hukum permintaan dan penawaran (Chhajer et al., 2022). Saham atau saham adalah kepemilikan di perusahaan atau perusahaan. Pembeli mencoba membeli saham dengan harga serendah mungkin, sementara penjual mencoba menjualnya dengan harga setinggi mungkin.

The positive correlation between financial literacy and probability of stock market participation has driven policymakers' efforts to increase financial literacy through financial education. The effects of such efforts are, however, not clear (Daniel Fernandes, Lynch Jr, & Netemeyer, 2014), (Lusardi, 2019) (Willis, 2011). Recent studies, therefore, call for more research on how individuals learn about financial matters (Hastings, Madrian, & Skimmyhorn, 2013). In this study, we investigate the relevance of three learning channels: private networks (i.e., family and friends), financial advisors, and media (i.e., newspapers, television, and internet sites) for individuals' stock market participation (stock ownership and portfolio shares in stocks).

Korelasi positif antara literasi keuangan dan probabilitas partisipasi pasar saham telah mendorong upaya pembuat kebijakan untuk meningkatkan literasi keuangan melalui pendidikan keuangan. Efek dari upaya tersebut, bagaimanapun, tidak jelas (Daniel Fernandes et al., 2014), (Lusardi, 2019), (Willis, 2011). Studi terbaru, oleh karena itu, menyerukan penelitian lebih lanjut tentang bagaimana individu belajar tentang masalah keuangan (Hastings et al., 2013). Dalam studi ini, kami menyelidiki relevansi tiga saluran pembelajaran: jaringan pribadi (yaitu, keluarga dan teman), penasihat keuangan, dan media (yaitu, surat kabar, televisi, dan situs internet) untuk partisipasi pasar saham individu (kepemilikan saham dan saham portofolio dalam saham).

Harga saham yang terbentuk ditentukan oleh pasar yaitu dan permintaan yang berlangsung dan permintaan oleh karena itu harga saham cenderung fluktuatif (Paradiba & Nainggolan, 2015). 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 berasal dari informasi harga dan volume perdagangan (Fatma, 2020).

Dalam melakukan suatu investasi pada sektor perbankan, investor biasanya cenderung melihat pada daftar LQ45, yaitu indeks pasar saham di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang terdiri dari 45 perusahaan yang memenuhi kriteria tertentu, yaitu termasuk dalam top 60 perusahaan dengan kapitalisasi pasar tertinggi dalam 1-2 bulan terakhir, termasuk dalam top 60 perusahaan dengan nilai transaksi tertinggi di pasar reguler dalam 12 bulan terakhir, telah tercatat di Bursa Efek Indonesia selama minimal 3 (tiga) bulan, memiliki kondisi keuangan, prospek pertumbuhan dan nilai transaksi yang tinggi.

Berdasarkan data dari BEI bahwa ada 32 perusahaan sub sektor perbankan yang harga sahamnya terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Selanjutnya dari semua emiten sub sektor perbankan yang termasuk dalam kriteria indeks LQ45 dan juga dengan posisi harga saham yang cenderung stabil sepanjang periode tahun 2016 sampai dengan Q3-2021, maka bank yang masuk dalam penelitian yaitu yaitu BNI, Bank Mandiri, BRI, BTN, dan BCA.

Harga saham merupakan harga penutupan pasar saham selama periode pengamatan untuk tiap-tiap jenis saham yang dijadikan sampel dan pergerakannya senantiasa diamati oleh para investor. Harga saham adalah harga penentu kekayaan pemegang saham (Brigham & Houston, 2010).

Dalam (Qoribulloh, 2013), �secara umum, semakin baik kinerja suatu perusahaan maka semakin tinggi laba usaha dan semakin banyak keuntungan yang dinikmati oleh pemegang saham, sehingga semakin besar kemungkinan harga saham perusahaan tersebut akan naik. Meskipun demikian, perusahaan yang memiliki kinerja baik sekalipun harga sahamnya dapat turun karena kondisi pasar.

Jenis-jenis Rasio Keuangan dalam penelitian ini:

1. Rasio Rentabilitas

A. Return on Asset (ROA)

Return on Asset (ROA) diperoleh dengan cara membandingkan laba bersih setelah pajak terhadap total aset. Semakin tinggi hasil ROA suatu perusahaan mencerminkan bahwa rendahnya penggunaan aset untuk menghasilkan laba. Persamaan ROA dapat dituliskan sebagai berikut:

B. Net Interest Margin (NIM)

Net Interest Margin (NIM) merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva produktifnya dalam rangka menghasilkan pendapatan bunga bersih.

Berdasarkan Surat Edaran (SE) Bank Indonesia (BI) No.13/24/ DPNP tanggal 25 Oktober 2011, rumus NIM adalah sebagai berikut:

2. Rasio Likuiditas

Menurut (Darmawi, 2011), LDR (Loan to Deposit Ratio) adalah salah satu ukuran likuid dari konsep persediaan yang berbentuk rasio pinjaman terhadap deposit. Menurut (Kasmir, 2012), LDR (Loan to Deposit Ratio) adalah rasio yang digunakan untuk mengukur komposisi jumlah kredit yang diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri yang digunakan.

LDR adalah rasio yang mengukur sejauh mana kemampuan bank dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan dengan mengandalkan kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya.

Berdasarkan Surat Edaran (SE) Bank Indonesia (BI) No.13/30/DPNP tanggal 16 Desember 2011, rumus LDR adalah sebagai berikut:

3. Rasio Solvabilitas

Rasio kecukupan modal atau Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio yang menunjukkan kemampuan bank dalam mempertahankan modal yang ada untuk menutup kemungkinan kerugian dalam perkreditan, penyertaan, surat berharga, dan tagihan pada bank lain. CAR merupakan proporsi tertentu dari total Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR) yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengukur, mengawasi, dan mengontrol risiko-risiko yang timbul yang dapat berpengaruh terhadap besarnya modal bank.

Berdasarkan Surat Edaran (SE) Bank Indonesia (BI) No.13/30/DPNP tanggal 16 Desember 2011, rumus CAR adalah sebagai berikut:

4. Rasio Kredit Bermasalah

Rasio kredit bermasalah disebut juga rasio kredit macet terhadap total kredit yang disalurkan dalam istilah perbankan. Dalam hal ini total kredit (total loan) merupakan akumulasi performing loan dan non-performing loan.

NPL adalah suatu kredit bermasalah yang terdiri dari kredit yang berklasifikasi kurang lancar, diragukan dan juga macet. NPL atau kredit bermasalah merupakan salah satu parameter utama dalam menilai kinerja fungsi di dalam dunia perbankan dan institusi keuangan lainnya.

Menurut regulator (Bank Indonesia) melalui SE BI No.13/30/DPNP tanggal 16 Desember 2011, rasio NPL yang sehat adalah tidak lebih dari 5%. Berdasarkan Surat Edaran (SE) Bank Indonesia (BI) No.13/30/DPNP tanggal 16 Desember 2011, kalkulasi Rasio NPL sebagai berikut:

Metode Penelitian

Jenis data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif, berdasarkan sumbernya data yang digunakan adalah data sekunder dengan jenis data runtun waktu (time series) kuartalan selama kurun waktu 5 (lima) tahun dari tahun 2016 sampai dengan Q3-2021. Sumber data sekunder merupakan sumber yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen (Jogiyanto, 2000).

Jenis penelitian ini merupakan penelitian kausalitas, yaitu penelitian yang bertujuan untuk menguji hipotesis dan mengetahui hubungan serta pengaruh antara dua variabel atau lebih terhadap variabel lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh variabel independen yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR), Return on Asset (ROA), Net Interest Margin (NIM), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Rasio Non-Performing Loan (NPL) terhadap variabel dependen yaitu harga saham (Closing Price) di Bank Umum Konvensional yang terdaftar di Indeks LQ45.

Hasil dan Pembahasan

Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan program Statistic Package for the Social Science versi 25.0 (SPSS 25.0). Data yang diolah dalam penelitian ini berupa data dari Bursa Efek Indonesia periode pelaporan keuangan tahun 2016 sampai dengan Q3-2021.

Hasil penelitian ini dibagi menjadi 2 (dua) besaran periode yakni pada era pre-pandemic Covid-19 (2016-2019) dan era during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021). Di mana nantinya akan diketahui perbedaan variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependen untuk masing-masing periode. Selain itu, dalam penelitian ini menganalisis ada tidaknya perbedaan harga saham perbankan antara era pre-pandemic Covid-19 dan during pandemic Covid-19.

1. Uji Asumsi Klasik

A. Uji Normalitas

Dalam penelitian ini uji normalitas data dilakukan dengan analisis grafik dengan menggunakan SPSS versi 25.

1) Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Hasil penelitian menunjukkan grafik normal plot terlihat penyebaran titik-titik (data) disekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah sumbu diagonal. Grafik ini menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.

Hal ini juga sejalan dengan hasil uji normalitas Kolmogorov Smirnov, di mana hasil penelitian diketahui bahwa nilai Asymp. Sig (2-tailed) sebesar 0,896 lebih besar dari 0,05. Maka, sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji Kolmogorov Smirnov, dapat disimpulkan bahwa data penelitian berdistribusi normal.

2) Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Hal ini juga sejalan dengan hasil uji normalitas Kolmogorov Smirnov, di mana hasil penelitian diketahui bahwa nilai Asymp. Sig (2-tailed) sebesar 0,924 lebih besar dari 0,05. Maka, sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji Kolmogorov Smirnov, dapat disimpulkan bahwa data penelitian berdistribusi normal.

B. Uji Multikolinearitas

Ada beberapa metode pengujian yang bisa digunakan, diantaranya 1) dengan melihat variance inflation factor (VIF) pada regresinya; 2) membandingkan nilai koefisien determinan individual (R²) dengan nilai determinan secara serentak (R²); dan 3) dengan melihat nilai eigenvalue dan condition index.

1) Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Diketahui nilai VIF variabel CAR sebesar 2,229; ROA sebesar 9,615; NIM sebesar 3,388; LDR sebesar 3,456; dan NPL sebesar 2,424. Sedangkan nilai tolerance variabel CAR sebesar 0,449; ROA sebesar 0,104; NIM sebesar 0,295; LDR sebesar 0,289; dan NPL sebesar 0,413. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa antar variabel pada penelitian ini tidak terjadi multikolinearitas.

Selain itu, dapat diketahui bahwa nilai eigenvalue sebesar 0,001 dan nilai condition index sebesar 74,785, maka dapat disimpulkan bahwa antar variabel pada penelitian ini tidak terjadi multikolinearitas.

2) Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Diketahui nilai VIF variabel CAR sebesar 2,593; ROA sebesar 8,142; NIM sebesar 2,437; LDR sebesar 3,493; dan NPL sebesar 7,708. Sedangkan nilai tolerance variabel CAR sebesar 0,386; ROA sebesar 0,123; NIM sebesar 0,410; LDR sebesar 0,286; dan NPL sebesar 0,130. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa antar variabel pada penelitian ini tidak terjadi multikolinearitas.

Selain itu, dapat diketahui bahwa nilai eigenvalue sebesar 0,001 dan nilai condition index sebesar 63,658, maka dapat disimpulkan bahwa antar variabel pada penelitian ini tidak terjadi multikolinearitas.

C. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mendeteksi apakah variasi residual dalam pengujian model sama pada semua data dan model regresi layak digunakan dalam penelitian. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatterplot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya).

Model yang baik didapatkan jika terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar ataupun sebaliknya.

1) Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Gambar 1

Uji Heteroskedastisitas, hasil olah data SPSS versi 2025

Dari grafik scatterplot tersebut di atas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar di seluruh area. Diketahui bahwa titik titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.

2) Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Gambar 2

Uji Heteroskedastisitas, hasil olah data SPSS versi 2025

D. Uji Autokorelasi

Pada penelitian ini akan dibahas analisis korelasi sederhana dengan metode Pearson atau sering disebut Product Moment Pearson. Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah (X naik maka Y naik) dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik (X naik maka Y turun).

1) Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Dari tabel Durbin-Watson atas nilai dL dan dU pada signifikansi 0,05, dengan n = 75 dan k = 5 variabel independen maka diketahui nilai dL = 1,4866 dan dU = 1,7698.

Berdasarkan hasil regresi diketahui nilai d (DW) = 1,925 lebih besar dibandingkan dari batas atas (dU) = 1,7698 dan kurang dari (4-dU) = 2,2302, atau terletak pada range dU<d<4-dU. Maka sebagaimana dasar pengambilan keputusan dalam uji autokorelasi Durbin-Watson, dapat disimpulkan dalam penelitian ini tidak terdapat gejala autokorelasi.

2) Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Dari tabel Durbin-Watson atas nilai dL dan dU pada signifikansi 0,05, dengan n = 35 dan k = 5 variabel independen maka diketahui nilai dL = 1,1601 dan dU = 1,8029.

Berdasarkan hasil regresi diketahui nilai d (DW) = 1,853 lebih besar dibandingkan dari batas atas (dU) = 1,8029 dan kurang dari (4-dU) = 2,1971, atau terletak pada range dU<d<4-dU. Maka sebagaimana dasar pengambilan keputusan dalam uji autokorelasi Durbin-Watson, dapat disimpulkan dalam penelitian ini tidak terdapat gejala autokorelasi.

2. Uji Korelasi

a. �Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Tabel 1

Rekapitulasi Hasil Koefisien Korelasi terhadap Variabel Dependen

Variabel Independen	Koefisien Korelasi
CAR	0,595
ROA	0,618
NIM	0,437
LDR	-0,788
NPL	-0,594

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Berdasarkan Tabel 1 dapat diperoleh sebagai berikut:

a) Terdapat hubungan korelasi yang sedang (0,40 ≤ 0,595 ≤ 0,599) dan searah (bernilai positif) antara variabel CAR (X1) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan positif, yang artinya semakin tinggi nilai CAR, maka akan semakin meningkatkan Harga Saham.

b) Terdapat hubungan korelasi yang kuat (0,60 ≤ 0,618 ≤ 0,799) dan searah (bernilai positif) antara ROA (X2) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan positif, yang artinya semakin tinggi nilai ROA, maka akan semakin meningkatkan Harga Saham.

c) Terdapat hubungan korelasi yang sedang (0,40 ≤ 0,437 ≤ 0,599) dan searah (bernilai positif) antara NIM (X3) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan positif, yang artinya semakin tinggi nilai NIM, maka akan semakin meningkatkan Harga Saham.

d) Terdapat hubungan korelasi yang kuat (0,60 ≤ 0,788 ≤ 0,799) dan berhubungan terbalik/tidak searah (bernilai negatif) antara LDR (X4) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan negatif, yang artinya semakin tinggi nilai LDR, maka akan menurunkan Harga Saham.

e) Terdapat hubungan korelasi yang sedang (0,40 ≤ 0,594 ≤ 0,599) dan berhubungan terbalik/tidak searah (bernilai negatif) antara NPL (X5) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan negatif, yang artinya semakin tinggi nilai rasio NPL, maka akan menurunkan Harga Saham.

b. Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Tabel 2

Rekapitulasi Hasil Koefisien Korelasi terhadap Variabel Dependen

Variabel Independen	Koefisien Korelasi
CAR	0,839
ROA	0,661
NIM	0,344
LDR	-0,820
NPL	-0,744

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Berdasarkan Tabel 2 dapat diperoleh sebagai berikut:

a) Terdapat hubungan korelasi yang sangat kuat (0,80 ≤ 0,839 ≤ 1,00) dan searah (bernilai positif) antara variabel CAR (X1) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan positif, yang artinya semakin tinggi nilai CAR, maka akan semakin meningkatkan Harga Saham.

b) Terdapat hubungan korelasi yang kuat (0,60 ≤ 0,661 ≤ 0,799) dan searah (bernilai positif) antara ROA (X2) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan positif, yang artinya semakin tinggi nilai ROA, maka akan semakin meningkatkan Harga Saham.

c) Terdapat hubungan korelasi yang rendah (0,20 ≤ 0,344 ≤ 0,399) dan searah (bernilai positif) antara NIM (X3) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,021 < 0,05). Sedangkan arah hubungan positif, yang artinya semakin tinggi nilai NIM, maka akan semakin meningkatkan Harga Saham.

d) Terdapat hubungan korelasi yang sangat kuat (0,80 ≤ 0,820 ≤ 1,00) dan berhubungan terbalik/tidak searah (bernilai negatif) antara LDR (X4) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan negatif, yang artinya semakin tinggi nilai LDR, maka akan semakin menurunkan Harga Saham.

e) Terdapat hubungan korelasi yang kuat (0,60 ≤ 0,744 ≤ 0,799) dan berhubungan terbalik/tidak searah (bernilai negatif) antara NPL (X5) dengan Harga Saham (Y) secara signifikan (0,000 < 0,05). Sedangkan arah hubungan negatif, yang artinya semakin tinggi nilai rasio NPL, maka akan semakin menurunkan Harga Saham.

3. Koefisien Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai R² mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel-variabel dependen.

a. Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Tabel 3

Hasil Koefisien Determinasi

Indikator	R²
Pre-Pandemic	0,723

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

R Square disebut koefisien determinasi dibaca bahwa R Square adalah 0,723 artinya variabel CAR, ROA, NIM, LDR, dan NPL terhadap harga saham berdampak dan berpengaruh sebesar 72,3% dan sisanya 27,7% tidak dapat dijelaskan pasti atau dipengaruhi oleh faktor lainnya.

b. Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Tabel 4

Hasil Koefisien Determinasi

Indikator	R²
During Pandemic	0,873

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

R Square disebut koefisien determinasi dibaca bahwa R Square adalah 0,873 artinya variabel CAR, ROA, NIM, LDR, dan NPL terhadap harga saham berdampak dan berpengaruh sebesar 87,3% dan sisanya 12,7% tidak dapat dijelaskan pasti atau dipengaruhi oleh faktor lainnya.

4. Analisis Regresi Linier Berganda

Dalam uji regresi ada hubungan yang erat antara korelasi dan regresi, dimana teknik korelasi digunakan untuk menganalisis kuatnya hubungan variabel, sedangkan regresi digunakan untuk mengetahui pengaruh berubahnya nilai variabel tertentu bila variabel lain berubah.

a. Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Tabel 5

Hasil Regresi Linier Berganda

Nama Variabel	Koefisien Regresi	Sig.
Konstanta	43.550,06	0,000
CAR	1.105,871	0,000
ROA	-3.849,55	0,002
NIM	197,182	0,683
LDR	-441,178	0,000
NPL	-2.872,75	0,000

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Berdasarkan Tabel 5, diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:

Y =	43.550,06 + 1.105,871 X₁ � 3.849,55 X₂ + 197,182 X₃ � 441,178 X₄ � 2.872,75 X₅

Persamaan regresi linear berganda di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:

a) Konstanta sebesar 43.550,06; artinya jika CAR (X₁), ROA (X₂), NIM (X₃), LDR (X₄) dan NPL (X₅), nilainya adalah 0, maka taksiran pengaruh Harga Saham (Y) nilainya positif yaitu sebesar 43.550,06.

b) Koefisien regresi CAR (X₁) sebesar 1.105,871; artinya jika variabel CAR mengalami kenaikan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami peningkatan 1.105,871, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara CAR dan Harga Saham.

c) Koefisien regresi ROA (X₂) sebesar -3.849,55; artinya jika variabel ROA mengalami penurunan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami penurunan 3.849,55, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai negatif artinya tidak terjadi hubungan positif antara ROA dan Harga Saham.

d) Koefisien regresi NIM (X₃) sebesar 197,182; artinya jika variabel NIM mengalami kenaikan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami peningkatan 197,182, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara NIM dan Harga Saham.

e) Koefisien regresi LDR (X₄) sebesar -441,178; artinya jika variabel LDR mengalami penurunan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami penurunan 441,178, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai negatif artinya tidak terjadi hubungan positif antara LDR dan Harga Saham.

f) Koefisien regresi NPL (X₅) sebesar -2.872,75; artinya jika variabel NPL mengalami penurunan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami penurunan 2.872,75, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai negatif artinya tidak terjadi hubungan positif antara NPL dan Harga Saham.

b. Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Tabel 6

�Hasil Regresi Linier Berganda

Nama Variabel	Koefisien Regresi	Sig.
Konstanta	24.575,99	0,140
CAR	1.984,891	0,000
ROA	214,632	0,919
NIM	-3.166,01	0,004
LDR	-252,541	0,047
NPL	-5.684,76	0,019

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Berdasarkan Tabel 6, diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:

Y =	24.575,99 + 1.984,891 X₁ + 214,632 X₂� 3.166,01 X₃ � 252,541 X₄ � 5.684,76 X₅

Persamaan regresi linear berganda di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:

a) Konstanta sebesar 24.575,99; artinya jika CAR (X₁), ROA (X₂), NIM (X₃), LDR (X₄) dan NPL (X₅), nilainya adalah 0, maka taksiran pengaruh Harga Saham (Y) nilainya positif yaitu sebesar 24.575,99. Nilai konstanta 24.575,99 dengan signifikansi 0,14 > 0,05 menunjukkan bahwa nilai konstanta tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Hal tersebut menyebabkan tingkat koefisien determinasi menjadi tinggi. Agar sebuah model masuk dalam kategori baik, maka nilai signifikansi pada konstanta harus tidak signifikan.

b) Koefisien regresi CAR (X₁) sebesar 1.984,891; artinya jika variabel CAR mengalami kenaikan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami peningkatan 1.984,891, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara CAR dan Harga Saham.

c) Koefisien regresi ROA (X₂) sebesar 214,632; artinya jika variabel ROA mengalami kenaikan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami peningkatan 214,632, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara ROA dan Harga Saham.

d) Koefisien regresi NIM (X₃) sebesar -3.166,01; artinya jika variabel NIM mengalami penurunan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami penurunan 3.166,01, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai negatif artinya tidak terjadi hubungan positif antara NIM dan Harga Saham.

e) Koefisien regresi LDR (X₄) sebesar -252,541; artinya jika variabel LDR mengalami penurunan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami penurunan 252,541, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai negatif artinya tidak terjadi hubungan positif antara LDR dan Harga Saham.

f) Koefisien regresi NPL (X₅) sebesar -5.684,76; artinya jika variabel NPL mengalami penurunan 1%, maka taksiran Harga Saham (Y) akan mengalami penurunan 5.684,76, di mana variabel lain ceteris paribus. Koefisien bernilai negatif artinya tidak terjadi hubungan positif antara NPL dan Harga Saham.

5. Uji F

Uji F digunakan untuk mengetahui tingkat signifikan pengaruh variabel independen secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel dependen. Uji F CAR (X₁), ROA (X₂), NIM (X₃), LDR (X₄) dan NPL (X₅) terhadap Harga Saham (Y).

a. Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Tabel 7 Hasil Uji F

Indikator	Nilai
F _hitung	36,027
df1	5
df2	69

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95% atau tingkat signifikansi sebesar 5% (α = 5%), df1 (jumlah variabel - 1) = 6 - 1 = 5 dan df2 (jumlah sampel - jumlah variabel independen - 1) atau 75 - 5 - 1 = 69, hasil diperoleh untuk F_tabel sebesar 2,35.

Karena F_hitung lebih besar dari F_tabel maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel-variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, atau dengan kata lain variabel CAR, ROA, NIM, LDR, dan NPL secara simultan berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham.

b. Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Tabel 8

�Hasil Uji F

Indikator	Nilai
F _hitung	39,714
df1	5
df2	29

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95% atau tingkat signifikansi sebesar 5% (α = 5%), df1 (jumlah variabel - 1) = 6 - 1 = 5 dan df2 (jumlah sampel - jumlah variabel independen - 1) atau 35 - 5 - 1 = 29, hasil diperoleh untuk F_tabel sebesar 2,55.

6. Uji t-statistik

Uji t-statistik digunakan untuk menguji signifikan secara parsial pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam model regresi yang sudah dihasilkan. Hasil pengolahan data uji t-statistik menggunakan SPSS versi 25 dapat dilihat sebagai berikut:

a. Hasil penelitian pre-pandemic Covid-19 (2016-2019)

Tabel 9

�Hasil Nilai t-statistik

Nama Variabel	t	Sig.
CAR	3,991	0,000
ROA	-3,196	0,002
NIM	0,409	0,683
LDR	-6,826	0,000
NPL	-3,970	0,000

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Untuk mengetahui nilai t_tabel menggunakan α = 5%, df residual = 69, dapat diketahui nilai t_tabel sebesar 1,99495. Berdasarkan hasil data pada Tabel 9 tersebut:

a) Capital Adequacy Ratio (CAR)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 3,991 > dari t_tabel1,99495 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Capital Adequacy Ratio (CAR) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,000 < 0,05.

b) Return on Asset (ROA)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 3,196 (area negatif) > dari t_tabel 1,99495 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Return on Asset (ROA) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,002 < 0,05.

c) Net Interest Margin (NIM)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 0,409 < dari t_tabel 1,99495 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Net Interest Margin (NIM) secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,683 > 0,05.

d) Loan to Deposit Ratio (LDR)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 6,826 (area negatif) > dari t_tabel 1,99495 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Loan to Deposit Ratio (LDR) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,000 < 0,05.

e) Rasio Non-Performing Loan (NPL)

Dapat disimpulkan bahwa thitung 3,970 (area negatif) > dari t_tabel 1,99495 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Rasio Non-Performing Loan (NPL) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,000 < 0,05.

b. Hasil penelitian during pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021)

Tabel 10

Hasil Nilai t-statistik

Nama Variabel	t	Sig.
CAR	4,705	0,000
ROA	0,102	0,919
NIM	-3,168	0,004
LDR	-2,078	0,047
NPL	-2,485	0,019

Sumber: data sekunder, diolah menggunakan SPSS versi 25

Untuk mengetahui nilai t_tabel menggunakan α = 5%, df residual = 29, dapat diketahui nilai t_tabel sebesar 2,04523. Berdasarkan hasil data pada Tabel 10 tersebut:

a) Capital Adequacy Ratio (CAR)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 4,705 > dari t_tabel 2,04523 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Capital Adequacy Ratio (CAR) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,000 < 0,05.

b) Return on Asset (ROA)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 0,102 < dari t_tabel 2,04523 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Return on Asset (ROA) secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,919 > 0,05.

c) Net Interest Margin (NIM)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 3,168 (area negatif) > dari t_tabel 2,04523 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Net Interest Margin (NIM) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,004 < 0,05.

d) Loan to Deposit Ratio (LDR)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 2,078 (area negatif) > dari t_tabel 2,04523 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Loan to Deposit Ratio (LDR) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,047 < 0,05.

e) Rasio Non-Performing Loan (NPL)

Dapat disimpulkan bahwa t_hitung 2,485 (area negatif) > dari t_tabel 2,04523 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel independen Rasio Non-Performing Loan (NPL) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Harga Saham (Closing Price) Bank yang Terdaftar pada Indeks LQ45 dengan tingkat signifikan 0,019 < 0,05.

7. Uji Beda

Uji Beda (Paired Sample T-Test) digunakan untuk mengkaji keefektifan perlakuan, ditandai adanya perbedaan rata-rata sebelum dan rata-rata sesudah diberikan perlakuan.

Tabel 11

�Hasil Paired Sample Test

Nama Variabel	t	df	Sig.
Pair1 Pre-Pandemic Covid19 � During Pandemic Covi19	-0,467	34	0,643

Paired Sample T-Test dilakukan untuk membandingkan mean dari 2 variabel yang saling berhubungan. Hipotesis:

H₀ =	Harga Saham Bank Perusahaan Sektor Perbankan yang Termasuk dalam Indeks LQ45 Periode 2016 hingga Q3-2021 pada Era Pre-Pandemic Covid-19 SAMA dengan Harga Saham Bank Perusahaan Sektor Perbankan yang Termasuk dalam Indeks LQ45 Periode 2016 hingga Q3-2021 pada Era During Pandemic Covid-19.
H₁ =	Harga Saham Bank Perusahaan Sektor Perbankan yang Termasuk dalam Indeks LQ45 Periode 2016 hingga Q3-2021 pada Era Pre-Pandemic Covid-19 TIDAK SAMA dengan Harga Saham Bank Perusahaan Sektor Perbankan yang Termasuk dalam Indeks LQ45 Periode 2016 hingga Q3-2021 pada Era During Pandemic Covid-19.

Pengambilan Keputusan:

� Jika t_hitung > t_tabel, maka H₀ ditolak dan H₁ diterima.

� Jika t_hitung < t_tabel, maka H₀ diterima dan H₁ ditolak.

Diperoleh hasil bahwa:

t_hitung (-0.467) > t_tabel_(0.05,34₎(-2,032), maka tolak H₀ dan terima H₁

Sehingga, dapat disimpulkan bahwa Harga Saham Bank yang Termasuk dalam Indeks LQ45 Periode 2016 hingga Q3-2021 pada Era Pre-Pandemic Covid-19 Berbeda/Tidak Sama dengan Harga Saham Bank Perusahaan Sektor Perbankan yang Termasuk dalam Indeks LQ45 Periode 2016 hingga Q3-2021 pada Era During Pandemic Covid-19.

Kesimpulan

Berdasarkan analisis dan pembahasan, kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: (1.) Pada periode Pre-Pandemic Covid-19 (2016-2019) dan During Pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021), Capital Adequacy Ratio (CAR) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. Dalam hal ini CAR pada kedua periode berpengaruh signifikan terhadap harga saham bank, karena dari sisi investor memandang tingkat CAR pada kelima bank tersebut masih di atas ketentuan regulator yakni 8-11%. Walaupun, pada kedua periode tersebut tingkat CAR juga cukup fluktuatif namun masih berada di atas tingkat yang ditentukan regulator. (2.) Pada periode Pre-Pandemic Covid-19 (2016-2019), Return on Assets (ROA) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. Sedangkan pada periode During Pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021), Return on Assets (ROA) secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. (3.) Pada periode Pre-Pandemic Covid-19 (2016-2019), Net Interest Margin (NIM) secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. Sedangkan pada periode During Pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021), Net Interest Margin (NIM) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. (4.) Pada periode Pre-Pandemic Covid-19 (2016-2019) dan During Pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021), Loan to Deposit Ratio (LDR) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. (5.) Pada periode Pre-Pandemic Covid-19 (2016-2019) dan During Pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021), Rasio Non-Performing Loan (NPL) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. (6.) Pada periode Pre-Pandemic Covid-19 (2016-2019) dan During Pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021), variabel Capital Adequacy Ratio (CAR), Return on Assets (ROA), Net Interest Margin (NIM), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Rasio Non-Performing Loan (NPL) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Bank Terdaftar di Indeks LQ45. (7.) Pada periode Pre-Pandemic Covid-19 (2016-2019), variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (harga saham perbankan) yaitu CAR, ROA, LDR, dan Rasio NPL. Di sisi lain, variabel independen NIM tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Perbankan terdaftar di LQ45. Sedangkan pada periode During Pandemic Covid-19 (2020-Q3/2021), variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (harga saham perbankan) yaitu CAR, NIM, LDR, dan Rasio NPL. Di sisi lain, variabel independen ROA tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham Perbankan terdaftar di LQ45. (8.) Harga Saham Bank yang Termasuk dalam Indeks LQ45 pada Era Pre-Pandemic Covid-19 BERBEDA/TIDAK SAMA dengan Harga Saham Bank Perusahaan Sektor Perbankan yang Termasuk dalam Indeks LQ45 pada Era During Pandemic Covid-19.

BIBLIOGRAFI

Brigham, Eugene F., & Houston, Joel F. (2010). Dasar-Dasar Manajemen Keuangan: Essensial of Financial Management Buku 1. Google Scholar

Chhajer, Parshv, Shah, Manan, & Kshirsagar, Ameya. (2022). The applications of artificial neural networks, support vector machines, and long�short term memory for stock market prediction. Decision Analytics Journal, 2, 100015. Google Scholar

Darmawi, Darlim. (2011). Pendapatan usaha pemeliharaan sapi bali di Kabupaten Muaro Jambi. Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Peternakan, 14�22. Google Scholar

Djamaluddin, Said, Indah Nadia Sari, dan Aty Herawaty. (2019). Effect of Car, ROA, NIM, LDR and NPL on Stock Prices in Banking That Shared Listed in LQ45 Period 2013-2018. International Journal of Innovative Research and Development Vol.8 Issue 7.

Fatma, Elvira Rosa Tunjung. (2020). Pengaruh ROA, ROE, LDR, CAR, Dan NPL Terhadap Harga Saham (Studi Kasus Pada Perusahaan Sektor Perbankan Yang Termasuk Dalam Indeks LQ45 2015-2019). Jurnal Mitra Manajemen, 4(12), 1651�1663. Google Scholar

Fernandes, Daniel, Lynch Jr, John G., & Netemeyer, Richard G. (2014). Financial literacy, financial education, and downstream financial behaviors. Management Science, 60(8), 1861�1883. Google Scholar

Fernandes, Yolanda Darma, & Marlius, Doni. (2018). Peranan Customer Service Dalam Meningkatkan Pelayanan Kepada Nasabah Pada PT. Bank Pembangunan Daerah Sumatera Barat Cabang Utama Padang. Google Scholar

Hartono, Djoko Setyo. (2007). Perlindungan Konsumen Perbankan di Indonesia (Studi Kasus pada Bank Global). Value Added: Majalah Ekonomi Dan Bisnis, 3(2). Google Scholar

Hastings, Justine S., Madrian, Brigitte C., & Skimmyhorn, William L. (2013). Financial literacy, financial education, and economic outcomes. Annu. Rev. Econ., 5(1), 347�373. Google Scholar

Jogiyanto. (2000). Teori Portofolio dan Analisi Investasi halaman 570. Yogyakarta: BPEE UGM.

Kasmir. (2012). Analisis Laporan Keuangan. Cetakan Keempat. Jakarta: P.T. Raja Grafindo Persada.

Lusardi, Annamaria. (2019). Financial literacy and the need for financial education: evidence and implications. Swiss Journal of Economics and Statistics, 155(1), 1�8. Google Scholar

Nino, Yunaningsih, Sri Murni, dan Johan R. Tumiwa. (2016). Analisis Ukuran Perusahaan, Struktur Modal, Non-Performing Loan (NPL), Capital Adequacy Ratio (CAR), dan Return on Equity (ROE) Terhadap Harga Saham Perusahaan Perbankan Pada Indeks LQ45. Jurnal EMBA Vol. 4 No. 3 September 2016.

Paradiba, Lailan, & Nainggolan, Karlonta. (2015). Pengaruh laba bersih operasi terhadap harga saham pada perusahaan food and beverage yang terdaftar di BEI. Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis, 15(1). Google Scholar

Patil, S. S., Patidar, Kailash, & Jain, Megha. (2016). Stock market prediction using support vector machine. International Journal of Current Trends in Engineering & Technology, 2(1), 18�25. Google Scholar

Qoribulloh, A. Rizal. (2013). Pengaruh rasio keuangan terhadap harga saham pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011. Skripsi. Universitas Negeri Yogyakarta. Google Scholar

Riyadi, Selamet. (2017). Manajemen Perbankan Indonesia (Teori, Praktik, dan Studi Kasus). Depok: P.T. Rajagrafindo Persada.

Rodoni, Ahmad, dan Herni Ali. (2014). Manajemen Keuangan Modern. Jakarta: P.T. Mitra Wacana Media.

Sumantri, Muhammad Bayu Aji. (2020). The Influence of Financial Performances Toward Stock�s Price of State-Owned Bank Listed on the Indonesia Stock Exchange. Palarch�s Journal of Archaelogy of Egypt/Egyptology 17 (10), 3046-3053.

Willis, Lauren E. (2011). The financial education fallacy. American Economic Review, 101(3), 429�434. Google Scholar

Wismaryanto, Sigit Dwi. (2013). Pengaruh NPL, LDR, ROA, ROE, NIM, BOPO, dan CAR Terhadap Harga Saham pada Subsektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2012. Jurnal Manajemen Vol.3 No.1, Juni 2013.

Yuninda, Ratih Kusumawardhani. (2019). The Effect of ROA, Capital, Growth Assets, LDR, dan DER on-Share Prices in Registered Banking Sectors in Indonesia Stock Exchange Period 2010-2018. International Journal of Economics, Business and Accounting Research Vol.5, Issue-3.

Copyright holder:

Antonius Hermawan Permana, Eva Rosdiana Pohan, Yuda Yogi Ananda (2022)

First publication right:

Syntax Idea

This article is licensed under: