Yusnita Octafilia Th. A. Y. I
Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

HEALTH LEVEL OF BANKING SECTOR LISTED ON THE INDONESIA STOCK EXCHANGE Friska Friska; Yusnita Octafilia Th. A. Y. I
Procuratio : Jurnal Ilmiah Manajemen Vol 12 No 4 (2024): Procuratio : Jurnal Ilmiah Manajemen
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/procuratio.v12i4.4885

Abstract

This study aims to determine the effect of CAR, NPL, NIM, ROA, LDR and PDN on stock prices and also to analyze the soundness of banks by using the CAMELS method to find out if a bank is healthy. CAR, NPL, NIM, ROA, LDR, PDN and stock prices are measured by looking at the financial statements of companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the 2009-2018 period. The population in this study were 44 banks listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the 2009-2018 period. After selection according to the purposive sampling method in the population, there are 26 banking companies that are used as samples. This study used a quantitative method with a descriptive approach to determine the effect between CAR, NPL, NIM, ROA, LDR and PDN on stock prices, using secondary data and data analysis techniques using multiple regression analysis. Based on the results of the study, CAR, LDR and PDN did not significant effect on stock prices. While NPL, NIM and ROA had significant effect on stock prices in banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) in 2009-2018. The results of the CAMELS analysis show that banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the 2009-2018 period banks are categorized healthy. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh CAR, NPL, NIM, ROA, LDR, dan PDN terhadap harga saham serta menganalisis kesehatan bank dengan menggunakan metode CAMELS untuk mengetahui apakah suatu bank sehat. CAR, NPL, NIM, ROA, LDR, PDN, dan harga saham diukur dengan melihat laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) untuk periode 2009-2018. Populasi dalam penelitian ini adalah 44 bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) untuk periode 2009-2018. Setelah dilakukan seleksi sesuai dengan metode purposive sampling, terdapat 26 perusahaan perbankan yang dijadikan sampel. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif untuk mengetahui pengaruh antara CAR, NPL, NIM, ROA, LDR, dan PDN terhadap harga saham, menggunakan data sekunder dan teknik analisis data dengan regresi berganda. Berdasarkan hasil penelitian, CAR, LDR, dan PDN tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Sementara itu, NPL, NIM, dan ROA berpengaruh signifikan terhadap harga saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2009-2018. Hasil analisis CAMELS menunjukkan bahwa perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2009-2018 dikategorikan sebagai bank yang sehat.
OPTIMIZATION OF LQ45 INDEX STOCK PORTFOLIO ON THE INDONESIA STOCK EXCHANGE USING SINGLE INDEX MODEL Wily Andresen; Teddy Chandra; Evelyn Wijaya; Yusnita Octafilia Th. A. Y. I; Mimelientesa Irman
Bilancia : Jurnal Ilmiah Akuntansi Vol. 10 No. 1 (2026): Bilancia : Jurnal Ilmiah Akuntansi
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/bilancia.v10i1.5823

Abstract

This research aims to identify and analyze the optimization of the LQ45 Index stock portfolio on the Indonesia Stock Exchange using the Single Index Model for the period 2013-2023. The population in this study consists of the 45 companies listed in the LQ45 Index. The sample was selected using purposive sampling, resulting in 34 companies. The research began by collecting closing stock price data from January 1, 2013, to December 31, 2024, to determine the optimal portfolio. The analysis technique used is quantitative descriptive analysis through the Single Index Model approach. The results of this study indicate that the performance of the Single Index and Markowitz methods in forming optimal portfolio results in the same portfolio return. However, there is a difference in the variance and standard deviation values, with the Single Index method showing higher values compared to the Markowitz method. Furthermore, 31 out of the 34 sample stocks were included in the optimal portfolio, namely HRUM, BRPT, EMTK, TOWR, MEDC, AMRT, AKRA, INKP, ITMG, BBCA, ANTM, PTBA, ESSA, ADRO, BBNI, MAPI, ACES, CPIN, BMRI, KLBF, BBRI, GGRM, UNVR, BBTN, ICBP, EXCL, INCO, PGAS, INDF, UNTR, and TLKM. Based on the optimal portfolio, the expected return is 3.282%, with a risk of 0.267% from the investment in this portfolio. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis Optimalisasi Portofolio saham Indeks LQ45 di Bursa Efek Indonesia Menggunakan Single Index Model Pada Year 2013-2023. Populasi dalam penelitian ini adalah Perusahan yang terdaftar pada Indeks Saham LQ45 sebanyak 45 perusahaan. Pemilihan sampel data dilakukan secara purposive sampling di dapat sebanyak 34 perusahaan. Yang telah di kumpulkan dimulai dengan mengumpulkan data harga saham penutupan periode 1 Januari 2013 – 31 Desember 2024 sampai mendapatkan portofolio optimal. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif kuantitatif dengan tahapan Single Index Model. Hasil Penelitian ini menunjukkan terlihat antara kinerja metode Single Indeks dan Markowitz dalam membentuk portofolio optimal menghasilkan return portofolio yang sama, hanya yang menunjukan perbedaan pada variance dan standar deviasi memiliki nilai yang berbeda antara metode tersebut, dengan nilai yang di tunjukan lebih tinggi pada metode Single Indeks dari pada metode Markowitz. Kemudian terdapat 31 saham dari 34 sampel penelitian yang termasuk portofolio optimal yaitu HRUM, BRPT, EMTK, TOWR, MEDC, AMRT, AKRA, INKP, ITMG, BBCA, ANTM, PTBA, ESSA, ADRO, BBNI, MAPI, ACES, CPIN, BMRI, KLBF, BBRI, GGRM, UNVR, BBTN, ICBP, EXCL, INCO, PGAS, INDF, UNTR, dan TLKM. Berdasarkan portofolio optimal yang terbentuk maka return ekspektasinya adalah sebesar 3.282%. Dan risiko yang harus dihadapi dari hasil investasi pada portofolio tersebut adalah sebesar 0.267%.