35
Dependen: Kinerja
perusahaan Y
Ukuran kinerja operasional
Return On Asset ROA
Rasio
Sumber: Data diolah penulis, 2012
3.6 Metode Analisis Data
Keseluruhan data yang terkumpul selanjutnya dianalisis untuk dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penelitian ini. Dalam
menganalisis data, peneliti menggunakan program SPSS. Adapun metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menggambarkan
atau mendeskripsikan data yang telah dikumpulkan menjadi sebuah informasi. Gambaran atau deskripsi suatu data dilihat dari rata-rata mean,
median, modus, standar deviasi, maksimum dan minimum. Statistik deskriptif merupakan statistik yang menggambarkan data menjadi sebuah informasi
yang lebih jelas dan mudah dipahami. 2. Pengujian Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan suatu model yang baik, maka analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis,
pengujian asumsi klasik tersebut meliputi: Menurut Ghozali 2005:123 asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah:
a. Berdistribusi normal. b. Non-Multikolinearitas, artinya antara variabel independen dalam model
regresi tidak memiliki korelasi atau hubungan secara sempurna ataupun mendekati sempurna.
36 c. Non-Autokorelasi, artinya kesalahan pengganggu dalam model regresi
tidak saling berkorelasi. d. Homokedastisitas, artinya varians variabel independen dari satu
pengamatan ke pengamatan lain adalah konstan atau sama.
a. Uji Normalitas Menurut Ghozali 2005 uji normalitas bertujuan untuk menguji
apakah variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal. Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi normal
atau mendekati normal. Untuk melihat normalitas data dilakukan dengan menggunakan analisis grafik dan uji statistik non-parametik Kolmogorov-
Smirnov K-S. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram
dari nilai residualnya. Dasar pengambilan keputusannya: 1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari diagonalnya dan atau tidak mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas. Cara pengambilan keputusan pada uji statistik non parametrik
Kolmogorov-Smirnov K-S:
37 1. Jika nilai Asymp.Sig.2-tailed 0,05 artinya data residual tidak
berdistribusi normal. 2. Jika nilai Asymp.Sig.2-tailed 0,05 artinya data residual berdistribusi
norma b. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2005 uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel
residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Suatu model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Deteksi ada tidaknya
gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu.
Jika membentuk pola tertentu maka telah terjadi gejala heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi Pada data time series sering ditemukan adanya masalah autokorelasi.
Menurut Ghozali 2005 uji autokorelasi menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya.
d. Uji Multikolinearitas Multikolinieritas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel
independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini, kita
38 sebut variabel-variabel bebas ini tidak ortogonal Erlina, 2008. Variabel-
variabel yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi diantara sesamanya sama dengan nol. Jika terjadi korelasi
sempurna diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adlah koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir dan nilai standar
error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi
antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai variance inflation factor VIF dan korelasi diantara variabel independen. Jika nilai
VIF lebih besar dari 10, maka terjadi multikolinieritas diantara variabel independen. Disamping itu, suatu model dikatakan terdapat gejala
multikolinieritas, jika korelasi diantara variabel independen lebih besar dari 0,1 Ghozali, 2005.
3. Pengujian Hipotesis Penelitian Dalam penelitian ini, metode analisis yang digunakan untuk menguji
hipotesis adalah metode regresi berganda. Metode regresi berganti yaitu metode statistik untuk menguji hubungan antara beberapa variabel bebas
terhadap satu variabel terikat. Model yang digunakan dalam regresi berganda untuk melihat pengaruh
Corporate Governance Ukuran dewan komisaris dan Proporsi dewan
39 komisaris independen, Ukuran Perusahaan dan Struktur Kepemilikan
Kepemilikan institusional dan kepemilikan konsentrasi terhadap Kinerja Perusahaan dalam penelitian ini adalah:
Y=a+b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+b
5
X
5
+e
Keterangan: Y
= Kinerja Perusahaan a
= Konstanta b
1,
b
2,
b
3,
b
4,
b
5
= Koefisien Regresi X
1
= Ukuran Dewan Komisaris X
2
= Proporsi Dewan Komisaris Independen X
3
= Ukuran Perusahaan X
4
= Kepemilikan Konsentrasi X
5
= Kepemilikan Institusional e = Faktor Pengganggu
Pengujian hipotesis secara statistik dilakukan dengan menggunakan: 1. Uji Pengaruh Simultan F Test
Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-
sama terhadap variabel dependen atau terikat Ghozali, 2006. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikan 5. Jika nilai
signifikan F 0,05 artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara semua variabel independen terhadap variabel dependen. Jika nilai signifikan F
40 0,05 artinya tidak terdapat pengaruh antara variabel independen terhadap
variabel dependen. Dalam uji ni dilakukan dengan membandingkan signifikan F
hitung
dengan ketentuan:
a. Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05 maka H
a
ditolak, dan
b. Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05 maka H
a
diterima 2. Uji Parsial t Test
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas independen secara individual menerangkan variasi-variasi
dependen Ghozali, 2006. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikan 5. Jika nilai signifikan t 0,05 artinya terdapat
pengaruh yang signifikan antara satu variabel independen terhadap variabel dependen. Jika nilai signifikan t 0,05 artinya tidak terdapat
pengaruh antara satu variabel independen terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikan t
hitung
dengan ketentuan:
a. Jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05 maka H
a
ditolak, dan b. Jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05 maka H
a
diterima 3. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model
dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai
yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel
41 dependen terbatas, Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel
independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen.
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
Kategori