4.2.3.2 Uji Signifikansi Simultan F-Test
Uji F bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara bersama – sama terhadap variabel
dependen. Uji F dapat dicari dengan melihat F
hitung
dari tabel Anova.
Hipotesis : Ho : variabel independen tidak berpengaruh simultan
terhadap variabel dependen Ha : variabel independen berpengaruh simultan terhadap
variabel dependen. Kriteria :
1. jika probabilitas value 0,05 ; maka Ha diterima 2. jika probabilitas value 0,05 ; maka Ha ditolak
Tabel 4.7 Hasil Uji f
ANOVA
b
Model Sum of
Squares Df Mean
Square F
Sig. 1Regression
8.827 3
2.942 2.417 .073
a
Residual 90.092
74 1.217
Total 98.919
77 a. Predictors: Constant,
PROPORSI_DEWAN_KOMISARIS_INDEPENDE N, DEWAN_KOMISARIS, DEWAN_DIREKSI
b. Dependent Variable: ROA
Universitas Sumatera Utara
Pada tabel 4.7 dapat diketahui nilai F
hitung
sebesar 2,417 dan probabilitas value dalam penelitian ini adalah
0,073 probabilitas value lebih besar dari 0,05. Dengan demikian Ha ditolak yaitu dewan direksi, dewan komisaris,
dan komisaris independen tidak berpengaruh simultan terhadap ROA.
4.2.3.3 Uji Signifikansi Parsial T – Test
Uji T bertujuan untuk mengetahui seberapa besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen. Uji ini dilakukan dengan menggunakan hipotesis dan ketentuan sebagai berikut:
Hipotesis : Ho : variabel independen tidak berpengaruh positif
terhadap variabel dependen Ha : variabel independen berpengaruh positif terhadap
variabel dependen. Kriteria :
1. jika probabilitas value 0,05 α = 0,05 ; maka Ha
diterima 2. jika probabilitas value 0,05
α = 0,05 ; maka Ha ditolak.
Universitas Sumatera Utara
Jika Ha diterima artinya variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap vartiabel dependen. Hasil uji
T dapat dilihat pada table 4.9 sebagai berikut. Tabel 4.8
Hasil Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant 1.001
.685 1.462
.148 DEWAN_DIREKSI
.118 .072
.273 1.642
.105 DEWAN_KOMISARIS
.013 .102
.021 .129
.897 _DEWAN_KOMISARI
INDEPENDEN -.189
.769 -.029
-.246 .807
a. Dependent Variable: ROA Uji t dengan melihat signifikansi untuk masing-masing
variabel independen adalah sebagai berikut: 1.
Variabel Dewan Direksi berpengaruh secara positif tetapi tidak signifikan terhadap ROA, hal ini terlihat dari
nilai signifikansi 0.105 lebih besar dari 0.05. Nilai signifikansi untuk variabel ROA sebesar 0.105
˃ 0.05 maka H
a
ditolak. Artinya besarnya ukuran dewan direksi secara parsial tidak berpengaruh terhadap ROA.
2. Variabel Dewan Komisaris berpengaruh secara
positif tetapi tidak signifikan terhadap ROA, hal ini terlihat
Universitas Sumatera Utara
dari nilai signifikansi 0.897 lebih besar dari 0.05. Nilai signifikansi untuk variabel ROE sebesar 0.897
˃ 0.05 maka H
a
ditolak. Artinya besarnya ROA secara parsial tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba.
3. Variabel Proporsi dewan komisaris independen berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan terhadap
ROA, hal ini terlihat dari nilai signifikansi 0,807 lebih besar dari 0.05. Nilai signifikansi untuk variabel LDR
sebesar 0.807 0.05 maka H
a
ditolak. Artinya proporsi dewan komisaris independen secara parsial tidak
berpengaruh terhadap ROA.
Dewan direksi, dewan komisaris, dan proporsi dewan komisaris independen variabel independen secara
parsial tidak berpengaruh terhadap ROA variabel dependen karena nilai probabilitas atau nilai
signifikansinya lebih besar dari 5.
Berdasarkan hasil output tersebut maka rumus persamaan regresi adalah sebagai berikut:
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e Y = 1,001 + 0,118X1 + 0,013X2 – 0,189X3
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : 1. Konstanta sebesar 1,001 Menyatakan bahwa nilai ROA
akan bernilai 1,001, jika semua variabel independen dianggap konstan.
2. Koefisien regresi Dewan Direksi sebesar 0,118 menyatakan bahwa setiap penambahan jumlah dewan direksi maka akan
meningkatkan nilai ROA sebesar 0,118.
4. Koefisien regresi sebesar 0,013 menyatakan bahwa setiap
penambahan jumlah dewan komisaris independen maka
akan meningkatkan nilai ROA sebesar 0,013
5. Koefisien regresi Dewan Komisaris Independen sebesar - 0,189 menyatakan bahwa setiap kenaikan proporsi dewan
komisaris independen maka akan menurunkan ROAsebesar 0,189.
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian
Pengolahan regresi berganda di atas menunjukkan nilai R Square sebesar 0,089 atau 8,9. R Square menunjukkan seberapa jauh
kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai R Square berada di antara 0 sampai 1. Nilai R Square
yang mendekati 1 menunjukkan bahwa dalam model regresi, kemampuan
Universitas Sumatera Utara
Kategori