B. Hasil Analisis Data
1. Pengujian Asumsi Klasik
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda. Agar hasil regresi harus memenuhi 4 asumsi klasik, yaitu
Normalitas, autokorelasi, multikolinieritas, heteroskedastisitas
. a.
Uji
Normalitas
Uji normalitas menggunakan metode grafik. Hasiluji normalitas dapat dilihat pada grafik di bawah ini.
Gambar IV.1. Uji Normalitas Berdasarkan grafik normal
probability plots
diatas terlihat titik- titik menyebar berhimpit di sekitar garis diagonal dan hal ini
menunjukkan bahwa residual terdistribusi secara normal. perpustakaan.uns.ac.id
commit to user
b. Uji
Multikolinieritas Multikolinieritas
terindikasi apabila terdapat hubungan linier diantara variabel independen yang digunakan dalam model. Metode
untuk menguji adanya
multikolinieritas
dilihat dari nilai
tolerance value
atau
Variance Inflation Factor
VIF. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai VIF variabel independen dibawah nilai 10
dan
tolerance value
diatas 0,10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolinieritas
dalam model regresi sehingga model tersebut dapa digunakan sebagai dasar analisis. Hasil yang diperoleh
dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel IV.3 Hasil Uji
Multikolinieritas
Variabel Tolerance
VIF Kesimpulan
DIR BOD
AUDCOM RISCOM
RENCOM 0,774
0,961 0,640
0,595 0,480
1,292 1,041
1,562 1,680
2,084 Bebas Multikolinieritas
Bebas Multikolinieritas Bebas Multikolinieritas
Bebas Multikolinieritas Bebas Multikolinieritas
Sumber: Data diolah
c. Uji
Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika perpustakaan.uns.ac.id
commit to user
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk menguji
ada tidaknya heteroskedastisitas di dalam penelitian ini menggunakan dengan melihat pola diagram pencar residual. Hasil pengujian
heteroskedastisitas dapat dilihat pada diagram 4.1 dibawah ini. Diagram 4.1
Uji Heteroskedastisitas
Pada diagram 4.1 di atas diketahui bahwa diagram pencar tidak membentuk pola atau acak, maka regresi tidak mengalami gangguan
heteroskedastisitas d.
Uji
Autokorelasi
Untuk mendeteksi adanya
autokorelasi
, dapat dilihat dari nilai
Durbin Watson DW
. perpustakaan.uns.ac.id
commit to user
Tabel IV.4 Hasil Uji
Autokorelasi
Model DW
dl Du
4-du 4-dl
Keterangan Regresi
Model 1,990
1,38 1,72
2,28 2,62
Bebas autokorelasi
Dengan nilai
DW
sebesar 1,990 dimana angka tersebut berada diantara d
U
– 4-d
U
1,72 ≤ 1,990 ≤ 2,28, maka dapat disimpulkan bebas autokorelasi dari model regresi tersebut. Berdasarkan uji asumsi klasik
normalitas,
autokorelasi, multikolinieritas, heteroskedastisitas
diperoleh bahwa dalam model yang digunakan sudah tidak terjadi penyimpangan
asumsi klasik, artinya model regresi pada penelitian dapat digunakan sebagai dasar analisis.
2. Pengujian Hipotesis
a. Analisis Regresi Berganda
Berdasarkan pengujian data, hasil regresi berganda untuk menguji pengaruh
corporate governance
, dalam hal ini kepemilikan ukuran direksi DIR, ukuran dewan komisaris BOD, komite audit
AUDCOM, komite pemantau resiko RISCOM, komite remunerasi dan nominasi RENCOM terhadap kinerja perusahaan, ditunjukkan
pada tabel berikut: perpustakaan.uns.ac.id
commit to user
Tabel IV.5 Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Variabel Koefisien Regresi
t
hitung
Signifikansi Konstanta
DIR BOD
AUDCOM RISCOM
RENCOM 4,256
0,003 -0,378
0,094 0,025
-0,070 0,018
-3,127 0,631
1,767 -3,355
0,986 0,003
0,531 0,084
0,002
F hitung F Prob
R
2
Adjusted R
2
5,262 0,001
0,354 0,287
Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel IV.5, diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: ROA
= 4,256+0,003DIR-0,378BOD
+0,094 AUDCOM
- 0,025RISCOM
–0,070RENCOM a.
Konstanta sebesar 4,256 menunjukkan bahwa jika faktor, DIR, BOD, AUDCOM, RISCOM, RENCOM konstan maka besarnya
kinerja Bank Pembangunan Daerah sebesar 4,256. b.
Koefisien regresi DIRb
1
bernilai positif yaitu 0,003 hal ini menunjukkan bahwa ukuran dewan direksi mempunyai pengaruh
positifterhadap kinerja Bank Pembangunan Daerah. c.
Koefisien regresi BOD b
2
bernilai negatif yaitu 0,003, hal ini menunjukkan bahwa ukuran dewan komisaris independen
mempunyai pengaruh negatif terhadap kinerja Bank Pembangunan Daerah.
d. Koefisien regresi AUDCOM b
4
bernilai positif yaitu 0,094, hal ini menunjukkan bahwa komite audit mempunyai pengaruh positif
commit to user
terhadap kinerja Bank Pembangunan Daerah. e.
Koefisien regresi RISCOM b
4
bernilai positif yaitu 0,025, hal ini menunjukkan bahwa banyaknya jumlah rapat komite pemantau
resiko mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja Bank Pembangunan Daerah.
f. Koefisien regresi RENCOM b
5
bernilai negatif yaitu -0,070, hal ini menunjukkan bahwa jumlah rapat komite pemantau remunerasi
dan nominasi mempunyai pengaruh negatif terhadap kinerja Bank Pembangunan Daerah, artinya semakin banyak rapat komite
remunerasi dan nominasi akan menurunkan kinerja Bank Pembangunan Daerah.
b. Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing- masing variabel independen secara individu. Pengujian regresi
digunakan pengujian dua arah
two tailed test
dengan menggunakan α
= 5 yang berarti bahwa tingkat keyakinan adalah sebesar 95. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
commit to user
Tabel IV.7 Hasil uji t
Variabel t-hitung
Sign t-tabel
Kesimpulan DIR
BOD AUDCOM
RISCOM RENCOM
0,018 -3,127
0,631 1,767
-3,355 0,986
0,003 0,531
0,084 0,002
1,960 1,960
1,960 1,960
1,960 Tidak signifikan
Signifikan Tidak signifikan
Signifikan Signifikan
Berdasarkan hasil perhitungan menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel BOD dan RENCOM mempunyai signifikansi dibawah
0,05, hal ini berarti BOD dan RENCOM berpengaruh signifikan terhadap Kinerja perusahaan pada taraf signifikansi 5. Nilai t hitung
RISCOM mempunyai signifikansi lebih kecil dari 0,10, ini berarti RISCOM berpengaruh signifikan terhadap kinerja perusahaan pada
taraf signifikansi 10. Sedangkan nilai t hitung DIRdan AUDCOM mempunyai signifikansi lebih besar dari 0,10, ini berarti DIR dan
AUDCOM tidak berpengaruh signifikan terhadap Bank Pembangunan Daerah.
c. Uji F
Uji F adalah untuk menguji ketepatan model regresi, apakah ukuran direksi DIR, ukuran dewan komisarisindependen BOD,
komite auditor independen AUDCOM, komite pemantau resiko RISCOM, komite remunerasi dan nominasi RENCOM sudah tepat
dalam mengukur kinerja perusahaan ROA. Berdasarkan data yang diolah bahwa nilai F
hitung
5,262 dengan signifikansi 0,001 lebih kecil perpustakaan.uns.ac.id
commit to user
dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak artinya ada pengaruh yang signifikan dari ukuran direksi DIR, ukuran dewan
komisaris BOD, komite audit AUDCOM, komite pemantau resiko RISCOM, komite remunerasi dan nominasi RENCOM secara
bersama-sama terhadap kinerja Bank Pembangunan Daerah, hal ini menunjukkan bahwa variabel independen sudah tepat dalam mengukur
variabel dependennya sehingga model regresi sudah fit. d.
Koefisien Determinasi R
2
Hasil perhitungan untuk nilai R
2
dengan bantuan program SPSS, dalam analisis regresi berganda diperoleh angka koefisien
determinasi yang disesuaikan atau adj R
2
sebesar 0,287. Hal ini berarti 28,7 variasi perubahan kinerja Bank Pembangunan Daerah
dijelaskan oleh variasi ukuran direksi DIR, ukuran dewan komisaris BOD, komite audit AUDCOM, komite pemantau resiko
RISCOM, komite remunerasi dan nominasi RENCOM. Sementara sisanya sebesar 71,3 diterangkan oleh faktor lain yang tidak ikut
terobservasi.
C. Pembahasan
Kategori