47
3.7.4.3. Uji T-Statistik
Uji statistik t disebut juga sebagai uji signifikansi individual. Uji t dilakukan untuk mengetahui signifikansi secara parsial antara
variabel independen dengan variabel dependen dengan mengasumsikan bahwa variabel independen lainnya konstan. Dasar penerimaan atau
penolakan hipotesis dapat dilihat dengan membandingkan nilai t
hitung
dengan t
tabel
, apabila t
hitung
lebih besar dari t
tabel
maka Ho ditolak dan Ha diterima Ghozali, 2013: 99.
48
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Sampel Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor proporsi komisaris independen, ukuran komisaris, frekuensi rapat dewan, dan reputasi auditor
terhadap keberadaan komite manajemen risiko. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
BEI. Tahun penelitian yang dipilih dalam penelitian ini adalah tahun 2011-2014. Periode pengamatan dilakukan selama empat tahun agar peneliti dapat
menganalisis dan mengamati perkembangan perusahaan yang menjadi sampel penelitian selama periode waktu tersebut. Selama periode waktu penelitian
perusahaan yang menjadi sampel dapat mengalami perubahan baik dipengaruhi oleh faktor internal maupun eksternal perusahaan.
Pengambilan sampel dalam penelitian ini dengan menggunakan metode purposive sampling
, yaitu pemilihan sampel berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, dalam penelitian ini kriteria yang digunakan adalah:
1. Perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2011-2014. 2. Berturut-turut mengeluarkan laporan tahunan selama tahun penelitian.
3. Memiliki Komite Manajemen Risiko dan menyediakan data tentang keanggotaannya.
49
4.2 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dilakukan agar dapat memberikan gambaran tentang suatu data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, rata-rata mean dan standar
deviasi yang dihasilkan dari variabel-variabel penelitian. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah struktur modal, kinerja keuangan,
pertumbuhan, dan ukuran perusahaan sebagai variabel independen, serta nilai perusahaan sebagai variabel dependen. Hasil uji statistik deskriptif dengan
menggunakan program SPSS disajikan dalam tabel 4.1 berikut ini:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation Komite Manajemen Risiko
64 .60206
1.38021 .9700721
.20147096 Proporsi Komisaris
independen 64
.33333 44.00000
1.3441535 5.45972746
Ukuran Dewan Komisaris 64
3 9
4.97 1.808
Frekuensi Rapat Dewan 64
4 64
15.33 14.321
Valid N listwise 64
Sumber: Lampiran 7
Reputasi Auditor
Frequency Percent
Valid Percent Cumulative
Percent Valid
23 35.9
35.9 35.9
1 41
64.1 64.1
100.0 Total
64 100.0
100.0
Sumber: Lampiran 7
50
Dari hasil analisis statistik deskriptif tersebut diketahui bahwa jumlah observasi dalam penelitian N adalah 64. Pada variabel reputasi auditor dapat
diketahui bahwa 35,9 perusahaan perbankan menggunakan jasa akuntan publik yang berasal dari KAP non big four dan sebanyak 64,1 perusahaan
perbankan menggunakan jasa akuntan publik yang berasal dari KAP big four. Variabel komite manajemen risiko memiliki nilai minimum sebesar 0,60206,
nilai maksimum sebesar 1,38021, nilai rata-rata 0
,
9700721, dan standar deviasinya sebesar 0,20147096. Variabel proporsi komisaris independen yang
dimiliki perusahaan sampel mempunyai nilai minimum 0,33333, nilai maksimum 44,00000, nilai mean 1,3441535, dan standar deviasi 5,45972746.
Variabel ukuran dewan komisaris menunjukkan nilai minimum 3, nilai maksimum 9, dan nilai rata–rata 4,97 dan standar deviasinya sebesar 1,808.
Variabel frekuensi rapat dewan yang dimiliki perusahaan sampel memiliki nilai minimum 4, nilai maksimum 64 dan nilai rata-rata 15,33 dengan standart
deviasi 14,321.
4.3. Uji Asumsi Klasik 4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah distribusi data penelitian masing-masing variabel telah menyebar secara normal.Model
regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data
titik-titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram
51
dari residualnya. Dasar pengambilan keputusannya jika data hanya menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, atau grafik
histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Untuk melengkapi hasil analisis grafik normal
probability plot digunakan uji statistic non-parametrik Kolomogorov-Smirnoc
K-S. Pada uji statistic one-sample Kolmogorov Smirnov dapat dilihat probabilitas signifikan terhadap variabel. Jika probabilitas signifikan diatas
0,05, maka variabel tersebut terdistribusi secara normal Ghozali, 2013. Berikut uji normalitas dalam penelitian ini:
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 64
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .19022666
Most Extreme Differences Absolute
.053 Positive
.053 Negative
-.049 Test Statistic
.053 Asymp. Sig. 2-tailed
.200
c,d
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan tabel 4.2, diketahui nilai probabilitas atau Asymp. Sig. 2-tailed
sebesar 0,200. Nilai probabilitas sebesar 0,200 lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi yaitu 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas terpenuhi.
52
Gambar 4.1 Uji Normalitas Histogram
Sumber: Lampiran 7
Dari gambar 4.1 diatas menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal karena distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak
menceng skewness kiri maupun menceng skewness kanan.
53
Gambar 4.2 Grafik P-Plot
Sumber: Lampiran 7 Dengan melihat tampilan grafik normal plot dapat disimpulkan bahwa grafik
normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta mengikuti arah garis diagonal. Dapat dikatakan bahwa distribusi data model
regresi adalah normal.
4.3.2. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Pada model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen.Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah dengan cara
melihat nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai
Kategori