Multicollinearity Test Uji Statistik dan Hipotesis

“Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 573 variable independen yang memiliki nilai kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada kolerasi antar variable independen. Hasil perhitungan VIF juga lebih dari 10. Jadi disimpulkan tidak ada multikolinearitas antar variable pada model regresi ini. Tabel 4.3 Collinearity Statistics Sumber: Output SPSS 23. 2016

4.2.4. Autocolleration Test

Uji autokolerasi untuk menguji apakah dalam model regresi ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada periode t terhadap periode t1 sebelumnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokolerasi maka dapat digunakan dengan uji durbin Watson DW Test. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokolerasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variable lag diantara variable independen. Ghozali, 2016. H0 : tidak ada autokolerasi dan HA: ada auto kolerasi, dengan syarat dl ≤ d ≤ du. Tabel 4.4 Durbin –Watson Test Model Durbin-Watson 1 2,450 Sumber: Output SPSS 23. 2016 Berdasarkan tabel 4.4 di atas, kita dapat melihat hasil tes durbin Watson sebesar 2,450 yang mana dibandingkan dengan nilai tabel signifikansi 5, dan total sampel 100 n an total variabel bebas adalah 5 k=5 sehingga hasil durbin Watson tabel adalah 1,647. Karena hasil DW-Test 2,450 lebih besar dari 1,647 dan kurang dari 5 – 1,647 5-du, jadi dapat diambil kesimpulan bahwa H0 diterima atau disimpulkan tidak terdapat autokolerasi pada model regresi ini. 4.2.5 Coefficient Determinant - Test Pada intinya koefisien determinant mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variable dependen. Banyak peneliti yang menganjurkan untuk menggunakan Adjusted R square untuk mengevaluasi model, hal ini karena nilai adjusted R Square dapat naik dan turun jika satu variable independen ditambahkan kedalam model Ghozali , 2016. Berdasarkan tabel 5 dibawah ini bahwa adjusted R square adalah 0,294 atau 29,40. Hal ini berarti kepemilikan institusional, komite audit, komisioner independen, human capital efficiency dan capital employed efficiency dapan menjelaskan kinerja keuangan perusahaan sebesar 29, 40 dan 70,60 dijelaskan oleh faktor lain diluar model regresi pada penelitian ini. Table 4.5 Coeffision Determinant Sumber : Output SPSS 23. 2016

4.2.6. F- Test Simultaneous test

Uji ini pada dasarnya menunjukkan apakah semua variable independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant INST ,960 1,041 AUD ,921 1,085 COMIN ,934 1,071 HCE ,973 1,028 CEE ,969 1,032 Model R R Square Adjusted R Square 1 ,574 a ,330 ,294 Seminar Nasional dan Call for Papers “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 574 bersama – sama atau simultan terhadap variable dependen. Dasar pengambilan keputusan adalah jika signifikansi ≤ 0,05 maka disimpulkan semua variable independen secara simultan mempengaruhi variable dependen. Ghozali, 2016 Tabel 4.6 Anova F-Test Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 22,696 5 4,539 9,156 ,000 b Residual 46,106 93 ,496 Total 68,802 98 Sumber: Output SPSS 23. 2016 Berdasarkan hasil uji anova atau F test diatas, maka nilai F hitung sebesar 9,156 dengan probabilitas 0,000. Karena probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi kinerja keuangan perusahaan atau dapat dikatakan bahwa INST, AUD, COMIN,HCE dan CEE secara bersama – sama berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan. 4.2.7. T-Test Parametric Individual Test Uji signifikansi parametric individual uji statistic t, untuk menginterpretasikan koefisien variable bebas independen dapat menggunakan unstandardized coefficients . Ghozali, 2016. Berdasarkan tabel 7 dapat disimpulkan model regresi dalam penelitian ini adalah: CFP = 0,641-7,612INST + 0,274 AUD + 0,005 COMIN + 0,190 HCE + 1,400 CEE + + e Tabel 4.7 Coeffisient T-test Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Consta nt ,641 ,634 -1,012 ,314 INST -7,612 ,000 -,089 -1,026 ,308 ,960 1,041 AUD ,274 ,058 ,416 4,702 ,000 ,921 1,085 COMIN ,005 ,009 ,049 ,553 ,581 ,934 1,071 HCE ,190 ,048 ,338 3,931 ,000 ,973 1,028 CEE 1,400 ,453 ,267 3,093 ,003 ,969 1,032 Sumber: Output SPSS 23. 2016 4.2.8. Hipotesis Berdasarkan tabel 4.7 diatas, pada model regresi ini menunjukkan bahwa kepemilikan institusional H1 dan independen komisioner H3 tidak memiliki pengaruh terhadap kinerja