Koefisien Determinasi R2 Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t

4.4. Pengujian Hipotesis dan Pembahasan

4.4.1. Pengujian Goodness of Fit

Ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of fit nya. Secara statistik dapat diukur dari nilai Adjusted R2 koefisien determinasi, nilai statistik F uji signifikansi simultan, dan nilai statistik t uji signifikansi parameter individual. Pengujian hipotesis diuraikan dengan menggunakan uji F dan uji t.

4.4.1.1. Koefisien Determinasi R2

Nilai koefisien determinasi yang ditunjukkan dengan nilai Adjusted R2 dari model regresi digunakan untuk mengetahui besarnya risiko kebangkrutan yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya. Berdasarkan pada tabel 4.11, menunjukkan bahwa koefisien determinasi menunjukkan nilai Adjusted R2 sebesar 20.3 untuk model 1 dan 76.9 untuk model 2. Hal ini berarti bahwa tanpa menyertakan variabel kontrol, kompensasi eksekutif dan manajemen laba mampu mempengaruhi risiko kebangkrutan perusahaan sebesar 20.3. Pada model 2 dimana variabel kontrol disertakan dapat dilihat bahwa kompensasi eksekutif, manajemen laba, ukuran perusahaan, debt ratio, dan return on assets mampu mempengaruhi risiko kebangkrutan sebesar 76.9. Sisanya sebesar 23.1 Universitas Sumatera Utara dipengaruhi oleh variabel lain diluar variabel yang digunakan. Tabel 4.11 Koefisien Determinasi R2 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .459 a .211 .203 .41019 a. Predictors: Constant, sqrtDACC, sqrtEC Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 2 .880 a .775 .769 .23635 a. Predictors: Constant, sqrtROA, sqrtDACC, sqrtSIZE, sqrtDEBT, sqrtEC Sumber : Data Sekunder yang Diolah, 2012

4.4.1.2. Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t

Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan alat analisis regresi berganda diperoleh hasil sebagai berikut. Tabel 4.12 Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 2.332 .231 10.100 .000 sqrtEC .086 .015 .361 5.661 .000 sqrtDACC 1.507 .357 .269 4.220 .000 a. Dependent Variable: sqrtRISK 2 Constant 2.090 .245 8.536 .000 sqrtEC .048 .015 .187 3.115 .002 sqrtDACC .803 .209 .134 3.843 .000 sqrtSIZE .000 .001 -.022 -.380 .704 sqrtDEBT - 1.256 .081 -.590 - 15.581 .000 sqrtROA 2.025 .221 .355 9.162 .000 a. Dependent Variable: sqrtRISK Sumber : Data Sekunder yang Diolah, 2012 Universitas Sumatera Utara Berdasarkan Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa variabel independen yaitu kompensasi eksekutif dan manajemen laba keduanya signifikan baik pada model 1 maupun pada model 2, hal ini dapat dilihat dari probabilitas signifikansi untuk variabel kompensasi eksekutif sebesar 0.000 dan 0.002 dan variabel manajemen laba 0.000 dan 0.000. Dua variabel kontrol yaitu debt ratio dan return on assets juga signifikan, hal ini dapat dilihat dari nilai signifikansi variabel debt ratio sebesar 0.000 dan variabel return on assets sebesar 0.000, sedangkan variabel ukuran perusahaan tidak signifikan dimana probabilitas signifikansi sebesar 0.704. 4.4.1.3. Uji Signifikansi Simultan Uji F Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan ke dalam model dapat menjadi variabel penjelas atau predictor bagi variabel dependen. Pada dasarnya nilai F diturunkan dari tabel ANOVA Analysis of Variance. Hasil uji signifikansi simultan dalam penelitian ini baik untuk model 1 maupun model 2 dapat dilihat pada tabel 4.13 berikut : Universitas Sumatera Utara Tabel 4.13 Uji Signifikansi Simulatan Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 8.723 2 4.362 25.923 .000 a Residual 32.641 194 .168 Total 41.364 196 a. Predictors: Constant, sqrtDACC, sqrtEC b. Dependent Variable: sqrtRISK Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 2 Regression 36.588 5 7.318 131.000 .000 a Residual 10.613 190 .056 Total 47.201 195 a. Predictors: Constant, sqrtROA, sqrtDACC, sqrtSIZE, sqrtDEBT, sqrtEC b. Dependent Variable: sqrtRISK Sumber : Data Sekunder yang Diolah, 2012 Berdasarkan tabel 4.13 di atas diperoleh nilai F hitung sebesar 25.923 dan 131.000 dengan tingkat signifikan 0.000, hal ini mengindikasikan bahwa variabel independen dapat menjadi penjelas variabel dependen. Hal ini berarti bahwa risiko kebangkrutan RISK dapat dijelaskan oleh variabel kompensasi eksekutif EC dan manajemen laba DACC sebagai variabel independen serta Ukuran Perusahaan SIZE, Debt Ratio DEBT dan Return on Assets ROA sebagai variabel kontrol.

4.4.2. Pengujian Hipotesis