METODE PENELITIAN
F. Teknik Analisis Data
Teknik analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini
adalah statistik deskriptif, uji asumsi klasik, uji koefisien determinasi, uji statistik
F, regresi data panel model OLS dan uji statistik t.
Berikut ini penjelasan terperinci mengenai metode analisis dalam penelitian
ini:
1. Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai suatu variabel yang
dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, nilai maksimum dan nilai
minimum (Ghozali, 2009). Standar deviasi, nilai maksimum, dan nilai
minimum menggambarkan persebaran data. Data yang memiliki standar
deviasi yang semakin besar menggambarkan data tersebut semakin menyebar.
Standar deviasi, nilai maksimum, dan nilai minimum menggambarkan
persebaran variabel yang bersifat metrik.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah uji statistik yang dilakukan sebelum melakukan
analisis regresi linier berganda. Uji ini berguna untuk memastikan nilai
parameter untuk pengujian valid. Pengujian asumsi klasik yang harus
dipenuhi untuk menguji analisis ini antara lain : uji multikolonieritas,
a. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas menurut Ghozali (2011:105) bertujuan untuk
menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara
variabel bebas (independen). Untuk mendeteksi ada tidaknya
multikolonieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut.
1) Nilai R2 yang dihasilkan sangat tinggi, tetapi secara individual
variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan
mempengaruhi variabel dependen.
2) Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika
antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya
di atas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya
multikolonieritas.
3) Multikolonieritas dapat dilihat dari toleransi atau nilai Variance
Inflation Factor (VIF). Nilai toleransi di atas 0,10 atau VIF di bawah
10.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dan residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2011). Jika
pemindahan residual tetap maka disebut homoskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah model homoskesdatisitas atau tidak bersifat
untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model
regresi. Dasar pengambilan keputusan adalah dengan melihat ada
tidaknya pola tertentu antara Y yang diprediksi dan residual. Menurut
Ghozali (2011), dasar analisisnya adalah :
1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk
pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian
menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas.
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas
dan bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas.
c. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengui apakah dalam model
regresi variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal
(Ghozali, 2011). Pada uji t dan uji F diasumsikan bahwa nilai residual
mengikuti nilai normal namun jika asumsi itu tidak normal maka
statistik yang digunakan menjadi tidak valid. Model regresi yang baik
jika memiliki nilai residual yang persebarannya terlihat normal.
Terdapat dua cara untuk melakukan uji normalitas ini yaitu dengan
Uji statistik yang digunakan untuk menguji normalitas residual
dalam penelitian ini adalah uji statistik non-parametrik
Kolmogorov-Smirnov. Uji ini diyakini lebih akurat daripada uji normalitas dengan
grafik, karena uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan, jika
tidak hati-hati secara visual akan terlihat normal. Apabila asymptotic
significance dalam Uji Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari 5%, maka
data terdistribusi normal (Ghozali, 2009)
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu
model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t-1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada program
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu berkaitan satu dengan yang lainnya (Ghozali, 2009).
Padapenelitian ini, pengujian autokorelasi dilakukan dengan
menggunakan metode Durbin-Watson.
Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi menurut Sunyoto
(2009) yaitu:
a. Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
b. Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada
autokorelasi.
3. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) menunjukkan kontribusi variabel independen
terhadap variabel dependen. Nilai koefisien determinasi berkisar nol hingga
satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam
menjelaskan variabel dependen terbatas. Sedangkan nilai R2 yang mendekati
satu menandakan bahwa variabel dependen memberikan hampir semua
informasi yang dibutuhkan untuk mempredikasi variasi variabel dependen
4. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji signifikansi simultan menunjukkan pengujian pengaruh variabel
independen yang dimasukkan dalam model regresi mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Ghozali, 2009). Apabila
nilai probabilitas signifikan pada tingkat α = 5%, maka variabel independen
secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen (Ghozali, 2009).
Dengan demikian model regresi layak untuk diujikan.
a. Menyusun hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1)
H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = 0
Ha: β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ β4 ≠ 0
H0 : Profitabilitas, leverage, ukuran perusahaan dan umur perusahaan
secara simultan tidak berpengaruh terhadap implementasi corporate
Ha : Profitabilitas, leverage, ukuran perusahaan dan umur perusahaan
secara simultan berpengaruh terhadap implementasi corporate
governance.
b. Menentukan level of significance(α)
Level of significance atau taraf nyata yang digunakan dalam uji F
ini adalah 5% dan level of confidence 95%.
c. Mengambil Keputusan
1) Jika Sig < α: 0,05, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
berarti profitabilitas, leverage, ukuran perusahaan dan umur
perusahaan secara simultan berpengaruh terhadap kualitas
implementasi corporate governance.
2) Jika Sig > α: 0,05, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
berarti profitabilitas, leverage, ukuran perusahaan dan umur
perusahaan secara simultan tidak berpengaruh terhadap kualitas
implementasi corporate governance.
5. Uji Regresi Data Panel model OLS (Ordinary Least Square)
Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi dengan
metode penggabungan (pooling data) merupakan model yang diperoleh
dengan mengkombinasikan atau menggabungkan data cross section dan data
Common effect, Fixed Effect dan Random Effect (Wuri, 2014). Pada penelitian
ini hanya menggunakan model common effect yaitu dengan hanya
menggabungkan data cross section dan data time series maka dapat digunakan
metode OLS untuk mengestimasi data panel.
Persamaan regresi data panel tersebut adalah sebagai berikut :
GCG = α + β1 PROit + β2LEVit + β3LnMCAPit + β4AGEit + e Keterangan:
GCG : Kualitas implementasi corporate governance PRO : Profitabilitas
LEV : Leverage
LnMCAP : Logaritma natural dari market capitalization AGE : Umur perusahaan
α : Intersep (konstanta)
βi : Koefisien Regresi e : Error Term
6. Uji Statistik t
Uji statistik t digunakan untuk mengetahui pengaruh suatu variabel
independen secara individual dalam menjelaskan variasi variabel dependen
(Ghozali, 2009). Tingkat signifikansi (α) yang digunakan adalah sebesar 5%
(0,05). Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis didasarkan pada nilai
signifikansi p-value. Jika p-value (signifikansi) > α, maka hipotesis alternatif
penelitian ditolak. Sebaliknya jika p-value < daripada α, maka hipotesis
a. Merumuskan Hipotesis
H01 : Profitabilitas tidak berpengaruh positif terhadap kualitas
implementasi corporate governance.
H02 : Leverage tidak berpengaruh positifterhadap kualitas
implementasi corporate governance.
H03 : Ukuran perusahaan tidak berpengaruh positif terhadap
kualitas implementasi corporate governance.
H04 : Umur perusahaan tidak berpengaruh positif terhadap kualitas
implementasi corporate governance.
Ha1 : Profitabilitas berpengaruh positif terhadap kualitas
implementasi corporate governance.
Ha2 : Leverage berpengaruh positif terhadap kualitas implementasi
corporate governance.
Ha3 : Ukuran perusahaan berpengaruh positif terhadap kualitas
implementasi corporate governance.
Ha4 : Umur perusahaan berpengaruh positif terhadap kualitas
implementasi corporate governance.
b. Menentukan level of significance(α)
Level of significance atau taraf nyata yang digunakan dalam uji
c. Mengambil Keputusan
1) Jika Sig < α: 0,05, maka H01, H02, H03, H04 ditolak dan Ha1, Ha2, Ha3, Ha4 diterima.
2) Jika Sig > α: 0,05, maka maka H01, H02, H03, H04 diterima dan Ha1, Ha2, Ha3, Ha4 ditolak.
45
BAB IV
