45 tingkat signifikansi 0,05, maka disimpulkan bahwa model cukup layak dalam
mencocokkanfit data.
4.5 Koefisien Determinasi Nagelkerke R Square
Dalam regresi logistik, dapat digunakan statistik Nagelkerke’s �
� 2
untuk mengukur kemampuan model regresi logistik dalam mencocokkan atau
menyesuaikan data. Dengan kata lain, nilai statistik dari Nagelkerke’s �
� 2
dapat diinterpretasikan sebagai suatu nilai yang mengukur kemampuan variabel-variabel
bebas dalam menjelaskan atau menerangkan variabel tak bebas. Tabel 4.8 menyajikan nilai statistik dari Nagelkerke’s
�
� 2
.
Tabel 4.8 Nagelkerke R Square
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 118.083
a
.118 .170
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.
Berdasarkan Tabel 4.8, nilai statistik Nagelkerke R Square 0,170. Nilai tersebut diinterpretasikan sebagai kemampuan variabel Proporsi Dewan Komisaris
X1, Ukuran Perusahaan X2, Leverage X3, Ukuran Kantor Audit X4, dan Frekuensi Rapat Dewan Komisaris X5, dalam mempengaruhi Risk Management
Committee Y sebesar 17, sisanya 83 dijelaskan oleh variabel-variabel atau faktor-faktor lain.
4.6 Uji Signifikansi Model secara Simultan
Tabel Omnibus Tests of Model Coefficients Tabel 4.9 berfungsi untuk melihat hasil pengujian secara simultan pada regresi logistik, yakni melihat
Universitas Sumatera Utara
46 pengaruh variabel bebas independen secara bersama-sama simultaneously
terhadap variabel dependen. Berdasarkan Tabel 4.9, diperoleh nilai probabilitas Sig. 0,015. Karena nilai probabilitas 0,015 lebih kecil dari 0,05, maka
disimpulkan bahwa variabel bebas yang digunakan secara bersama-sama berpengaruh signifikan secara statistik, terhadap risk management committee.
Tabel 4.9 Uji Signifikansi Model secara Simultan
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df
Sig. Step 1
Step 14.053
5 .015
Block 14.053
5 .015
Model 14.053
5 .015
4.7 Uji Signifikansi Pengaruh Parsial Uji Wald
Dalam regresi linear, baik sederhana maupun berganda, uji � digunakan
untuk menguji signifikansi dari pengaruh parsial. Pada regresi logistik, uji signifikansi pengaruh parsial dapat diuji dengan uji Wald. Dalam uji Wald,
statistik yang diuji adalah statistik Wald Wald statistic. Nilai statistik dari uji Wald berdistribusi chi-kuadrat.
Pengambilan keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan nilai probabilitas dari uji Wald. Berikut aturan
pengambilan keputusan berdasarkan pendekatan nilai probabilitas.
���� ����� ����������� ≥ ������� ������������, � �������� ��� �
1
�������. ���� ����� ����������� ������� ������������, �
������� ��� �
1
��������.
Universitas Sumatera Utara
47
Tabel 4.10 Uji Signifikansi Pengaruh Parsial
Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Step 1
a
X1 -1.578
2.077 .577
1 .448
.206 X2
-.116 .079
2.157 1
.142 .890
X3 12.828
5.037 6.485
1 .011
372340.710 X4
-.072 .476
.023 1
.879 .930
X5 .043
.024 3.193
1 .074
1.044 Constant
-8.070 4.598
3.080 1
.079 .000
a. Variables entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5.
�
�
: Proporsi Dewan Komisaris X1 berpengaruh signifikan terhadap Risk Management Committee Y
Berdasarkan Tabel 4.10, nilai probabilitas Sig. dari proporsi dewan komisaris X1 adalah 0,448, yakni lebih besar dari 0,05, maka proporsi dewan
komisaris tidak berpengaruh signifikan tidak signifikan secara statistika terhadap risk management committee, pada tingkat signifikansi 5.
�
�
: Ukuran Perusahaan X2 berpengaruh signifikan terhadap Risk Management Committee Y
Berdasarkan Tabel 4.10, nilai probabilitas Sig. dari ukuran perusahaan X2 adalah 0,142, yakni lebih besar dari 0,05, maka ukuran perusahaan tidak
berpengaruh signifikan tidak signifikan secara statistika terhadap risk management committee, pada tingkat signifikansi 5.
�
�
: Leverage X3 berpengaruh signifikan terhadap Risk Management Committee Y
Berdasarkan Tabel 4.10, nilai probabilitas Sig. dari leverage X3 adalah 0,011, yakni lebih kecil dari 0,05, maka leverage berpengaruh signifikan tidak
Universitas Sumatera Utara
48 signifikan secara statistika terhadap risk management committee, pada tingkat
signifikansi 5.
�
�
: Ukuran Kantor Audit X4 berpengaruh signifikan terhadap Risk Management Committee Y
Berdasarkan Tabel 4.10, nilai probabilitas Sig. dari ukuran kantor audit X4 adalah 0,879, yakni lebih besar dari 0,05, maka ukuran kantor audit tidak
berpengaruh signifikan tidak signifikan secara statistika terhadap risk management committee, pada tingkat signifikansi 5.
�
�
: Frekuensi Rapat Dewan Komisaris X5 berpengaruh signifikan terhadap Risk Management Committee Y
Berdasarkan Tabel 4.10, nilai probabilitas Sig. dari frekuensi rapat dewan komisaris X5 adalah 0,074, yakni lebih besar dari 0,05, maka frekuensi
rapat dewan komisaris tidak berpengaruh signifikan tidak signifikan secara statistika terhadap risk management committee, pada tingkat signifikansi 5.
Universitas Sumatera Utara
49
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
1.1. Kesimpulan
Berdasarkan pada penjelasan sebelumnya, maka penelitian ini menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Terdapat pengaruh tidak signifikan Proporsi Komisaris Independen
terhadap Pembentukan Risk Management Committee pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2. Terdapat pengaruh tidak signifikan Ukuran Perusahaan terhadap
Pembentukan Risk Management Committee pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
3. Terdapat pengaruh signifikan Leverage terhadap Pembentukan Risk
Management Committee pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
4. Terdapat pengaruh tidak signifikan Ukuran Kantor Auditor Publik
terhadap Pembentukan Risk Management Committee pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
5. Terdapat pengaruh tidak signifikan Frekuensi Rapat Dewan terhadap
Pembentukan Risk Management Committee pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
6. Terdapat pengaruh signifikan Proporsi Komisaris Independen, Ukuran
Perusahaan, Leverage, Ukuran Kantor Auditor Publik dan Frekuensi
Universitas Sumatera Utara
50 Rapat Dewan terhadap Pembentukan Risk Management Committee pada
perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 7.
Koefisien Determinasi menunjukkan bahwa tingkat kemampuan Proporsi Komisaris, Ukuran Perusahaan, Leverage, Ukuran Kantor
Auditor dan Frekuensi Rapat Dewan menjelaskan Pembentukan RMC adalah sebesar 17 sedangkan sisanya sebesar 83 dijelaskan oleh
variabel lain yang tidak dijelaskan pada penelitian ini.
7.2. Saran
