HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.5 Analisis Regresi Linier Berganda
Penelitian ini dianalisis dengan model regresi linear berganda untuk melihat seberapa besar pengaruh dewan direksi, komisaris independen dan ukuran perusahaan terhadap kinerja perusahaan yang diproksikan dengan ROE dengan model dasar sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e Dimana:
Y = Kinerja Perusahaan yang diproksikan dengan ROE
X1 = Dewan Direksi
X2 = Komisaris Independen X3 = Ukuran Perusahaan a = Konstanta
b1, b2, b3= Koefisien regresi e = error atau variabel gangguan
Tabel 4.10 Analisis Regresi Linier Berganda Coefficients
Model
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -.589 .451 -1.305 .196
Dewan Direksi -.010 .011 -.119 -.957 .342
Komisaris
Independen .419 .227 .219 1.848 .039
Ukuran Perusahaan .024 .016 .176 1.448 .152
Sumber : Data Diolah SPSS, 2017
Berdasarkan Tabel 4.10 diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut.
Y = -0,589 - 0,010X1 +0,419 X2 + 0,024 X3 +e Keterangan :
1. Kostanta sebesar -0,589 menunjukkan bahwa apabila variabel independen bernilai 0 maka nilai kinerja perusahaan sebesar -0,589.
2. X1 adalah variabel dewan direksi yang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0,010. Hal ini mempunyai arti bahwa kenaikan 1% variabel dewan komisaris maka kinerja perusahaanakan mengalami kenaikan 0,010 dengan asumsi variabel lain tetap.
3. X2 adalah variabel komisaris independen yang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0,0419. Hal ini mempunyai arti bahwa kenaikan 1%
variabel komisaris independen maka kinerja perusahaan akan mengalami kenaikan 0,419 dengan asumsi variabel lain tetap.
4. X3 adalah variabel ukuran perusahaan yang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0,024. Hal ini mempunyai arti bahwa kenaikan 1%
variabel ukuran perusahaan maka kinerja perusahaanakan mengalami kenaikan 0,024 dengan asumsi variabel lain tetap.
4.6 Uji Hipotesis
4.6.1 Uji Parsial (Uji t)
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen yaitu dewan direksi, komisaris independen dan ukuran perusahaan terhadap kinerja perusahaan dengan model dasar sebagai berikut:
Uji t dilakukan dengan membandingkan antara t hitung dengan t tabel dengan tingkat signifikasi 5%. Kriteria pengujian yang digunakan adalah:
1. jika t hitung > t tabel (n-k-1) dan nilai sig < 0,05 maka variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.
2. jika t hitung <t tabel (n-k-1) maka variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat..
Nilai t tabel dengan df = n – k – 1 = 75-3-1= 71 maka nilai t tabel diperoleh sebesar 1,66. Selain itu uji t tersebut dapat pula dilihat dari
besarnya probabilitas value (p value) dibandingkan dengan 0,05 (Taraf signifikansi α =5%).
Dari hasil penelitian, didapatkan bahwa koefisien regresi, nilai t dan signifikansi secara parsial adalah sebagai berikut:
Tabel 4.11 Pengujian Parsial (Uji t) Coefficients
Model
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -.589 .451 -1.305 .196
Dewan Direksi -.010 .011 -.119 -.957 .342 Komisaris
Independen .419 .227 .219 1.848 .039
Ukuran Perusahaan .024 .016 .176 1.448 .152 Sumber : Data Diolah SPSS, 2017
Berdasarkan hasil pengujian parsial (uji t) dari tabel 4.11dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Variabel dewan direksi memiliki nilai thitung<ttabel dimana -0,957 < 1,666 dengan tingkat signifikansi 0,342 lebih besar dari 0,05 sehingga dapat dinyatakan bahwa dewan direksi tidak berpengaruhterhadap variabel kinerja perusahaan.
2. Variabel komisaris independen memiliki nilai thitung>ttabel
dimana 1,848> 1,666 dengan tingkat signifikansi 0,039 lebih kecil dari 0,05 sehingga dapat dinyatakan bahwa komisaris independen berpengaruhterhadap variabel kinerja perusahaan.
3. Variabel ukuran perusahaan memiliki nilai thitung<ttabel dimana 1,448 < 1,666 dengan tingkat signifikansi 0,152 lebih besar
dari0,05 sehingga dapat dinyatakan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruhterhadap variabel kinerja perusahaan.
4.6.2 Uji Signifikansi Pengaruh Simultan (Uji F)
Uji F ini digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara bersama-sama (simultan) variabel-variabel independen (bebas) terhadap variable dependen (terikat).
Kriteria pengujian yang digunakan adalah :
1. Jika F hitung > F tabel (n-k-1) maka secara statistik data yang digunakan membuktikan bahwa semua variabel independen berpengaruh terhadap nilai variabel (Y).
2. Jika F hitung < F tabel (n-k-1) maka secara statistik data yang digunakan membuktikan bahwa semua variabel independen tidak berpengaruh terhadap nilai variabel (Y).
Untuk melihat variabel independen berpengaruh secara signifikan dapat dilihat dengan signifikansi setiap variabel independen dengan taraf signifikansi 5 % atau 0,05.
1. Jika signifikansi > 0,05 maka pengaruh variabel independen tidak signifikan dan
2. Jika signifikansi < 0,05 maka pengaruh variabel independen signifikan.
Dengan menggunakan tingkat keyakinan 95% dan tingkat signifikan 0,05, df 1= jumlah variabel – 1 = 4-1 = 3 dan df 2(n-k-1) atau 75-3-1=71 maka diperoleh Ftabel sebesar 2,73.
Dari hasil penelitian didapatkan bahwa nilai F dan signifikansi secara simultan adalah sebagai berikut:
Tabel 4.12 Uji Pengaruh Simultan dengan Uji F ANOVAa
Sumber : Data Diolah SPSS, 2017
Pada tabel 4.12 nilai F hitung > F tabel yaitu 4,955 > 2,73 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,001 < 0,05 maka artinya dewan direksi (X1), komisaris independen (X2) dan ukuran perusahan (X3) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kinerja perusahaan (Y).
4.6.3 Uji Koefisien Determinasi (Uji R2
Koefisien determinasi merupakan suatu nilai (nilai proporsi) yang mengukur seberapa besar kemampuan variabel-variabel bebas yang digunakan dalam persamaan regresi, dalam menerangkan variasi variabel tak bebas.
)
Tabel 4.13 Koefisien Determinasi Model Summary
Sumber : Data Diolah SPSS, 2017
Berdasarkan Tabel 4.13 nilai koefisien determinasi terletak pada kolomAdjusted R-Square. Diketahui nilai koefisien determinasi sebesar
0,674 Nilai tersebut berarti seluruh variabel bebas, yakni dewan direksi, komisaris independen, dan ukuran perusahaan mempengaruhi variabel kinerja perusahaan sebesar 0,674 atau 67,4%, dan sisanya sebesar 32,6%
dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
4.6.4 Hasil Uji Variabel Moderating
Menurut Ghozali (2013:102) mengemukakan terdapat tiga cara menguji regresi dengan varaibel moderating, yaitu: (1) uji interaksi, (2) uji nilai selisih mutlak, dan (3) uji residual.
Dalam penelitian ini digunakan uji residual. Digunakannya uji residual karena pada uji interaksi dan uji nilai selisih mutlak mempunyai kecenderungan akan terjadi multikolinearitas yang tinggi antar variabel independen dan hal ini akan menyalahi asumsi klasik dalam regresi ordinary least square (OLS) (Ghozali, 2013:103). Untuk mengatasi multikolinearitas ini, maka dikembangkan metode lain yang disebut uji residual.
Tabel 4.14 Uji Signifikansi Debt to Equity Ratio dalam Memoderasi Hubungan antara Dewan Direksi terhadap Kinerja Perusahaan yang di proksikan dengan ROE (Uji Residual)
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) ,068 ,017 4,023 ,000
Kinerja Perusahaan 1,020 ,075 ,846 13,564 ,000 Sumber : Data diolah dari SPSS 2017
Dalam pengujian moderasi dengan pendekatan uji residual, suatu variabel dikatakan memoderasi variabel bebas jika koefisien regresi variabel bebas bernilai negatif dan signifikan (Ghozali, 2013:244).
Perhatikan bahwa koefisien regresi dari kinerja perusahaan bernilai positif, walaupun signifikan (Sig. 0000 > 0,05, tidak signifikan). Hal ini berarti variabel Debt to Equity Ratio tidak signifikan dalam memoderasi hubungan antara dewan direksi terhadap kinerja perusahaan.
Tabel 4.15 Uji Signifikansi Debt to Equity Ratio dalam Memoderasi Hubungan antara Komisaris Independen terhadap Kinerja Perusahaan yang di proksikan dengan ROE (Uji Residual)
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) ,068 ,018 3,829 ,000
Kinerja Perusahaan 1,037 ,080 ,835 12,981 ,000 Sumber : Data diolah SPSS, 2017
Dalam pengujian moderasi dengan pendekatan uji residual, suatu variabel dikatakan memoderasi variabel bebas jika koefisien regresi variabel bebas bernilai negatif dan signifikan (Ghozali, 2013:244).
Perhatikan bahwa koefisien regresi dari kinerja perusahaan bernilai positif, walaupun signifikan (Sig. 0000 > 0,05, tidak signifikan). Hal ini berarti variabel Debt to Equity Ratio tidak signifikan dalam memoderasi hubungan antara komisaris independen terhadap kinerja perusahaan.
Tabel 4.16 Uji Signifikansi Debt to Equity Ratio dalam Memoderasi Hubungan antara Ukuran Perusahaan terhadap Kinerja Perusahaan yang di proksikan dengan ROE (Uji Residual)
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) ,066 ,016 4,148 ,000
Kinerja Perusahaan 1,057 ,072 ,865 14,761 ,000 Sumber : Data primer diolah, 2017
Dalam pengujian moderasi dengan pendekatan uji residual, suatu variabel dikatakan memoderasi variabel bebas jika koefisien regresi variabel bebas bernilai negatif dan signifikan (Ghozali, 2013:244).
Perhatikan bahwa koefisien regresi dari kinerja perusahaan bernilai positif, walaupun signifikan (Sig. 0000 > 0,05, tidak signifikan). Hal ini berarti variabel Debt to Equity Ratio tidak signifikan dalam memoderasi hubungan antara ukuran perusahaan terhadap kinerja perusahaan.