1. Konstanta sebesar 78,192 menunjukkan bahwa jika tidak ada variabel Komisaris independen X1, komite audit X2, leverage
X3 dan Ukuran perusahaan X4, maka audit report lag Y adalah 78 hari.
2. Setiap terjadi kenaikan pada variabel Komisaris Independen X1 akan diikuti kenaikan pada variabel audit report lag Y sebesar
14,021 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan. 3. Setiap terjadi kenaikan pada variabel Komite audit X2 akan
diikuti kenaikan pada variabel audit report lag Y sebesar 0,160 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan.
4. Setiap terjadi kenaikan pada variabel Leverage X3 akan diikuti kenaikan pada variabel audit report lag Y sebesar 1,300 satuan
dan variabel lainnya dianggap konstan. 5. Setiap terjadi kenaikan pada variable Ukuran perusahaan X4
akan diikuti penurunan pada variable audit report lag Y sebesar -2,998 satuan dan variable lainya dianggap konstan.
4.2.3.2 Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi R
2
dilakukan untuk menunjukkan seberapa besar presentase variasi variabel independen yang digunakan
dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi R
2
terletak diantara nol dan satu. Hasil uji koefisien determinasi dapat dilihat pada table berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6 Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R square
Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.331
a
.096 .064
20.651 a.Predictors: constant, Komisaris independen, komite audit,
leverage, ukuran perusahaan b.Dependen variable: Audit Report Lag
Sumber : Output SPSS, Diolah 2014
Hasil uji koefisien determinasi pada tabel 4.6 menunjukkan besarnya R
2
0,96 atau 9,6. Dengan demikian besarnya pengaruh komisaris inependen, komite audit, leverage dan ukuran perusahaan
terhadap audit report lag pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2010-2013 adalah hanya sebesar 9,6.
Sedangkan sisanya adalah sebesar 90,4 adalah dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Standart Error of
Estimate SEE pada penelitian ini 20,65. Semakin kecil nilai standart akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel
dependen.
4.2.3.3 Pengujian Koefisien Regresi Parsial Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui apakah secara individu atau parsial variabel independen mempunyai pengaruh terhadap harga saham,
dengan asumsi variabel independen lainnya konstan. Jika t
hitung
t
tabel
maka h
o
ditrima atau ha ditolak, sedangkan jika t
hitung
t
tabel
maka h
o
Universitas Sumatera Utara
ditolak atau h
a
diterima. Dalam penelitian ini t
tabel
dihitung dengan menggunakan rumus n-k.
Dimana : n : banyaknya observaasi
k : banyaknya variabel bebas dan terikat Hasil pengujian koefisien regresi parsial dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 4.7 Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 78.192
18.337 4.264
.000 Komisaris
Independen 14.021
17.039 .078
.823 .412
Komite Audit .160
2.049 .009
.078 .938
Leverage 1.300
.772 .157
1.684 .095
Ukuran Perusahaan
-2.998 1.517
-.227 -1.976 .051
a.Dependen Variabel : Audit Report Lag Sumber : Output SPSS 18, Diolah 2014
H
a1
: Komisaris Independen X
1
berpengaruh terhadap audit report
lag Y pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI.
Dari tabel 4.7 menunjukkan bahwa variabel Komisaris Independen X
1
memiliki t
hitung
sebesar 0,823 sedangkan t
tabel
1.699 data t-tabel df = 116 pada tingkat signifikansi α = 5 sehingga t
hitung
t
tabel
maka Komisaris independen X
1
secara parsial tidak berpengaruh terhadap
Universitas Sumatera Utara
audit report lag Y . Signifikansi penelitian menunjukkan signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 0,412 0,05 maka Ho diterima dan H
a1
ditolak sehingga Komisaris Independen X
1
tidak berpengaruh signifikan terhadap audit report lag Y.
H
a2
: Komite Audit X
2
berpengaruh terhadap audit report lag Y
pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI.
Dari tabel 4.7 menunjukkan bahwa variabel Komite audit X
2
memiliki t
hitung
sebesar 0,078 sedangkan t
tabel
1.699 data t-tabel df = 116 pada tingkat signifikansi α = 5 sehingga t
hitung
t
tabel
maka Komite audit X
2
secara parsial tidak berpengaruh terhadap audit report lag Y . Signifikansi penelitian menunjukkan signifikansi yang lebih besar dari
0,05 0,938 0,05 maka Ho diterima dan H
a2
ditolak sehingga Komite X
2
audit tidak berpengaruh signifikan terhadap audit report lag Y.
H
a3
: Leverage X
3
berpengaruh terhadap audit report lag Y pada
perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI.
Dari tabel 4.7 menunjukkan bahwa variabel Leverage X
3
yang diproksikan dengan DER memiliki t
hitung
sebesar 1,684 sedangkan t
tabel
1.699 data t- tabel df = 116 pada tingkat signifikansi α = 5 sehingga
t
hitung
t
tabel
maka Leverage X
3
secara parsial tidak berpengaruh terhadap audit report lag Y. Signifikansi penelitian menunjukkan
signifikansi yang lebih besar dari 0,05 0,095 0,05 maka Ho diterima dan H
a3
ditolak sehingga leverage X
3
tidak berpengaruh signifikan terhadap audit report lag Y.
Universitas Sumatera Utara
H
a4
: Ukuran Perusahaan X
4
berpengaruh terhadap audit report
lag Y pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI.
Dari tabel 4.7 menunjukkan bahwa variable Ukuran perusahaan X
1
yang diproksikan dengan LN total asset memiliki t
hitung
sebesar -1,976 sedangkan t
tabel
1.699 data t- tabel df = 116 pada tingkat signifikansi α =
5 sehingga t
hitung
t
tabel
maka ukuran perusahaan X
4
secara parsial berpengaruh negatif terhadap audit report lag Y.Signifikansi penelitian
menunjukkan signifikansi yang lebih besar dari 0,05 0,051 0,05 maka Ho ditolak dan H
a4
diterima sehingga ukuran perusahaan X4 berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap audit report lag Y.
4.2.3.4 Pengujian Koefisien Regresi Serentak Uji F
