4. DESKRIPSI DATA DAN PEMBAHASAN

(1)

28

Universitas Kristen Petra

4. DESKRIPSI DATA DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Gambaran Umum

Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor konstruksiyang go public dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) mulai tahun 2008 – 2013. Data mengenai latar belakang politik didapatkan dari bagian profil dewan direksi dan komisaris pada laporan tahunan.

Penelitian ini berfokus untuk melihat pengaruh political connection dewan direksi dan komisaris terhadap ROE dan asset turnover. Jumlah observasi data pada penelitian ini adalah sebanyak 204 observasi yaitu yang memiliki kesesuaian dengan kriteria teknik sampling selama 6 tahun dari tahun 2008 – 2013.

Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini, seperti latar belakang politik dan jumlah dewan direksi dan komisaris, total asset, equity, revenue, profit.

Tabel 4.1. Klasifikasi Data Observasi Perusahaan

Kriteria Sampel Perusahaan Tahun

Perusahaan tahun sektor konstruksi yang terdaftar di BEI antara tahun 2008-2013 (6 tahun x 42 perusahaan)

252

Perusahaan yang tidak menyediakan laporan keuangan / annual report secara lengkap (6 tahun x 8 perusahaan)

48

Jumlah sampel akhir 204 (6 tahun x 34 perusahaan)

4.2. Deskripsi Data 4.2.1. Analisis Deskriptif

Pada analisis deskriptif,akan dijelaskan gambaran data nilai tertinggi, nilai terendah, nilai rata-rata, dan standar deviasi dari variabel independen political connection dewan direksi dan dewan komisaris, board size dewan direksi dan dewan komisaris, firm size serta variabel dependen return on equity dan asset turnover pada periode tahun 2008 – 2013 perusahaan sektor konstruksi yang

(2)

29

menjadi sampel penelitian. Berikut adalah hasil statistik deskriptif data political connection dewan direksi dan dewan komisaris, board size dewan direksi dan dewan komisaris, firm size serta variabel dependen return on equity dan asset turnover pada perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini:

Tabel 4.2. Statistik Deskriptif Variabel Return On Equity

Tahun Minimum Maksimum Mean Std. Deviasi

2008 0,770 20,657 6,027 4,860

2009 1,065 17,553 6,430 4,472

2010 0,000 26,040 9,658 7,664

2011 0,882 28,301 9,314 7,079

2012 2,191 27,728 10,744 6,912

2013 -2,515 25,787 12,052 7,546

2008 – 2013 -2,515 28,301 9,037 6,791

Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan Tabel 4.2 diketahui secara umum terjadi kenaikan nilai rasio ROE perusahaan sektor konstruksi pada periode tahun 2008 hingga 2013. Tercatat nilai return on equity tertinggi adalah sebesar 28,301% pada tahun 2011, sementara nilai terendah adalah sebesar -2,515 pada tahun 2013. Rata-rata variabelreturn on equity24 perusahaan selama periode tahun 2008-2013 adalah sebesar 9,037% dengan standart deviasi 6,791% yang menunjukkan bahwa keragaman data return on equity pada 24 perusahaan sampel masih wajar.

Tabel 4.3. Statistik Deskriptif Variabel Asset Turnover

2008 2,837 59,158 22,858 14,968

2009 3,919 50,783 19,364 14,064

2010 0,000 50,279 23,162 12,333

2011 9,062 55,538 24,037 11,656

2012 6,778 41,793 23,011 8,934

(3)

30

2013 4,281 46,492 24,340 9,841

2008 - 2013

0,000 59,158 22,795 12,052

Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan Tabel 4.3, diketahui secara umum terjadi kenaikan nilai rasio AT perusahaan sektor konstruksi pada periode tahun 2008 hingga 2013. Tercatat nilai asset turnover tertinggi adalah sebesar 24,340 pada tahun 2013, sementara nilai terendah adalah sebesar 19,364 pada tahun 2009. Rata-rata variabel asset turnover 24 perusahaan selama periode tahun 2008-2013 adalah sebesar 22,795%

dengan standart deviasi 12,052% yang menunjukkan bahwa keragaman data asset turnover pada 24 perusahaan sampel sama.

Tabel 4.4. Statistik Deskriptif Variabel Political Connection DD

2008 0,000 0,250 0,010 0,051

2009 0,000 0,250 0,010 0,051

2010 0,000 0,167 0,179 0,815

2011 0,000 0,333 0,090 0,408

2012 0,000 0,2 0,090 0,408

2013 0,000 0,333 0,098 0,408

2008 - 2013 0,000 0,333 0,080 0,438

Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan Tabel 4.4, diketahui secara umum terjadi perbedaan nilai rasio political connection dewan direksi perusahaan sektor konstruksi pada periode tahun 2008 hingga 2013. Tercatat nilai political connection dewan direksi tertinggi adalah sebesar 0,333 pada tahun 2011 dan 2013, sementara nilai terendah adalah sebesar 0 mulai tahun 2008-2013. Rata-rata variabel political connection dewan direksi24 perusahaan selama periode tahun 2008-2013 adalah sebesar 0,080 dengan standart deviasi 0,438 yang menunjukkan bahwa keragaman data political connection dewan direksipada 24 perusahaan sampel juga sangat besar.

Tabel 4.5. Statistik Deskriptif Variabel Political Connection DK

(4)

31

2008 0,000 0,667 0,181 0,215

2009 0,000 0,667 0,171 0,217

2010 0,000 0,667 0,338 0,812

2011 0,000 0,667 0,354 ,808

2012 0,000 0,714 0,541 1,094

2013 0,000 0,778 0,543 1,096

2008 - 2013

0,000 0,778 0,354 0,796

Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan Tabel 4.5, diketahui secara umum terjadi kenaikan nilai rasio political connection dewan komisaris perusahaan sektor konstruksi pada periode tahun 2008 hingga 2013. Tercatat nilai political connection dewan komisaris tertinggi adalah sebesar 0,778 pada tahun 2013, sementara nilai terendah adalah sebesar 0 mulai tahun 2008-2013. Rata-rata variabel political connection dewan komisaris24 perusahaan selama periode tahun 2008-2013 adalah sebesar 0,354 dengan standart deviasi 0,796 yang menunjukkan bahwa keragaman data political connection dewan komisaris pada 24 perusahaan sampel besar.

Tabel 4.6. Statistik Deskriptif Variabel Board Size DD

2008 2,000 10,000 5,000 2,022

2009 2,000 10,000 4,958 2,032

2010 2,000 9,000 5,125 2,365

2011 2,000 9,000 5,125 2,309

2012 2,000 9,000 5,292 2,349

2013 2,000 8,000 5,042 2,196

2008 - 2013

2,000 10,000 5,090 2,180

Sumber : Lampiran 2

(5)

32

Berdasarkan Tabel 4.6, diketahui secara umum terjadi fluktuasi nilai rasio board size dewan direksi perusahaan sektor konstruksi pada periode tahun 2008 hingga 2013. Tercatat nilai board size dewan direksi tertinggi adalah sebesar 10 orang pada tahun 2008 dan 2009, sementara nilai terendah adalah sebesar 2 orang pada tahun 2008-2013. Rata-rata variabel board size dewan direksi24 perusahaan selama periode tahun 2008-2013 adalah sebesar 5,090 dengan standart deviasi 2,180 yang menunjukkan bahwa keragaman data board size dewan direksipada 24 perusahaan sampel masih wajar.

Tabel 4.7. Statistik Deskriptif Variabel Board Size DK

2008 2,000 12,000 4,542 2,245

2009 2,000 12,000 4,500 2,265

2010 2,000 10,000 4,292 2,136

2011 2,000 10,000 4,208 2,105

2012 2,000 10,000 4,250 2,111

2013 2,000 9,000 4,250 1,962

2008 - 2013

2,000 12,000 4,340 2,106

Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan Tabel 4.7, diketahui secara umum terjadi fluktuasi nilai rasio board size dewan komisaris perusahaan sektor konstruksi pada periode tahun 2008 hingga 2013. Tercatat nilai board size dewan komisaristertinggi adalah sebesar 12 orang pada tahun 2008 dan 2009, sementara nilai terendah adalah sebesar 2 orang pada tahun 2008-2013. Rata-rata variabel board size dewan komisaris 24 perusahaan selama periode tahun 2008-2013 adalah sebesar 4,340 dengan standart deviasi 2,106 yang menunjukkan bahwa keragaman data board size dewan komisaris pada 24 perusahaan sampel masih wajar.

Tabel 4.8. Statistik Deskriptif Variabel Firm Size

2008 20,280 30,100 27,129 2,471

(6)

33

2009 20,230 30,130 27,342 2,474

2010 20,220 30,470 27,466 2,508

2011 20,200 30,540 27,643 2,544

2012 20,210 30,840 27,918 2,579

2013 20,230 31,070 28,048 2,557

2008 - 2013

20,200 31,070 27,591 2,499

Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan Tabel 4.8, diketahui secara umum terjadi kenaikan nilai firm size perusahaan sektor konstruksi pada periode tahun 2008 hingga 2013. Tercatat nilai firm size tertinggi adalah sebesar 28,048 pada tahun 2013, sementara nilai terendah adalah sebesar 20,210 pada tahun 2012. Rata-rata variabel firm size24 perusahaan selama periode tahun 2008-2013 adalah sebesar 27,591 dengan standart deviasi 2,499 yang menunjukkan bahwa keragaman data firm size pada 24 perusahaan sampel kecil.

4.3. Analisis Regresi Linear Berganda 4.3.1. Uji Asumsi Klasik

Asumsi klasik merupakan 4 syarat dasar yang harus dipenuhi agar suatu model regresi linier dapat menghasilkan penduga (estimator) yang terbaik, linear, dan tidak bias. Untuk penelitian ini penduga yang dimaksud adalah return on equity (ROE) dan asset turnover (AT) yang dipengaruhi secara teori oleh variabel political connection dewan direksi dan dewan komisaris dengan variabel kontrol firm size serta board size.Keempat asumsi tersebut adalah normalitas, multikolinieritas.heterokedastisitas, dan autokorelasi.

1. Normalitas

Pengujian normalitas dilakukan untuk memastikan model regresi yang terbentuk dapat menghasilkan nilai sisa pendugaan atau residual yang memenuhi distribusi normal. Pengujian asumsi normalitas dengan menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov dimana model regresi disimpulkanmemnuhi asumsi distribusi normal jika nilai signifikansi uji Kolmogorov-Smirnov yang dihasilkan adalah lebih besar dari 0,05.

(7)

34

Berikut adalah hasil pengujian normalitas dengan metode Kolmogorov- Smirnov untuk 2 model regresi return on equitydan asset turnover:

Tabel 4.9. Uji Normalitas Awal

Model ROE AT

Kolmogorov-Smirnov Z 1,688 2,789 Signifikansi 0,007 0,000 Sumber: Lampiran 3

Berdasarkan pada hasil table 4.9 di atas, diketahui bahwa 2 model regresi yang telah tersusun menghasilkan nilai residual yang masih memiliki nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,007 dan 0,000. Hal ini berarti sebaran nilai residualmasih belum memenuhi asumsi normalitas data. Secara statistika untuk mengatasi masalah dalam normalitas dapat dilakukan dengan cara mereduksi data pencilan (outlier). Hasil deteksi data outlier dengan metode casewise diagnostic yang disediakan SPSS menghasilkan beberapa perusahaan yang merupakan kategori outlier yang tercantum dalam Lampiran 4, sehingga observasi-observasi tersebut akan dihilangkan dari analisis.

Tabel 4.10. Data outlier ROE

ROE (outlier)

Case number

Kode

Perusahaan Nama Perusahaan

62 SCBD

Danayasa Arthatama

66 SCBD

Danayasa Arthatama

118 LPCK Lippo Cikarang

156 PWON Pakuwon Jati

Tabel 4.11. Data outlier asset turnover

(8)

35

AT (outlier)

Case number

Kode

Perusahaan Nama Perusahaan

1 ADHI Adhi Karya

2 ADHI Adhi Karya

3 ADHI Adhi Karya

4 ADHI Adhi Karya

5 ADHI Adhi Karya

6 ADHI Adhi Karya

200 TOTL

Total Bangun Persada

145 DGIK Nusa Konstruksi

31 BSDE Bumi Serpong

Hasil dari pengujian normalitas setelah peneliti menghilangkan data perusahaan outlier adalah:

Tabel 4.12. Uji Normalitas Akhir

Model ROE AT

Kolmogorov-Smirnov Z 1,143 0,974 Signifikansi 0,146 0,299 Sumber: Lampiran 5

Berdasarkan hasil pengujian ulang normalitas setelah menghilangkan data perusahaan outlier seperti yang tertera pada tabel 4.12, diperolehnilai signifikansi dari uji Kolmogorov-Smirnov yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,146 dan 0,299 yang berarti model regresi return on equity (ROE)dan asset turnover (AT) sudah memenuhi asumsi normalitas. Dengan demikian maka pada analisis selanjutnya untuk analisis regresi linier berganda untuk 2 rasio yang dipergunakan akan dilakukan dengan menggunakan data hasil reduksi outlier.

2. Multikolinieritas

Multikolinieritas adalah terjadinya korelasi yang sangat kuat antar variabel independen dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah yang diantara

(9)

36

variabel independennya tidak terjadi korelasi yang sangat kuat (non multikolinieritas).Pengujian asumsi non-multikolinieritas menggunakan nilai tolerance dan VIF dari tiap variabel independen dari model regresi. Dikatakan tidak terjadi multikolinieritas dalam estimasi model regresi apabila nilai tolerance yang dihasilkan lebih besar dari 0,1 atau nilai VIF kurang dari 10. Berikut adalah hasil pengujian multikolinieritas dari 3 model regresi yang diestimasi:

Tabel 4.13. Uji Multikolinieritas

Variabel Terikat Variabel Bebas Tolerance VIF

ROE dan AT

DD 0,402 2,491

DK 0,447 2,239

Board size DD 0,717 1,394

Board size DK 0,703 1,422

Firm size 0,836 1,196

Sumber: Lampiran 5

Hasil uji multikolinieritas antar variabel independen dan kontrol berdasarkan pada tabel 4.13 di atas diketahui bahwa pada 2 variabel independen dan 3 variabel kontrol kesemuanya menghasilkan nilai tolerance yang lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF yang lebih kecil dari 10, sehingga dengan pengujian ini dapat disimpulkan 2 model regresi yang diestimasi sudah memenuhi asumsi non- multikolinieritas.

3. Heterokedastisitas

Heterokedastisitas adalah terjadinya ketidaksamaan varians yang besar antar nilai residual yang dihasilkan model regresi.Model regresi yang terbaik adalah apabila terjadi kesamaan varians dari nilai residual atau non heterokedastisitas. Dalam penelitian ini untuk menguji ada tidaknyaheteroskedasdisitas dalam model regresi dilakukan dengan menggunakan uji korelasi rank spearman. Hasil yang menunjukkan kondisi non heterokedastisitas apabila nilai signifikansi hasil uji korelasi rank spearman lebih besar dari tingkat kesalahan 0,05 (5%). Hasil uji korelasi rank spearman untuk 2 model regresi yang diestimasi adalah sebagai berikut:

(10)

37

Tabel 4.14. Uji Korelasi Rank Spearman

Variabel Terikat Variabel Bebas r spearman Sig r

Return On Equity

DD 0,135 0,107

DK 0,049 0,563

Board size DK -0,059 0,481

Firm size -0,004 0,959

Asset Turnover

DD 0,159 0,053

DK 0,153 0,067

Board size DK 0,014 0,865

Firm size 0,016 0,849

Sumber : Lampiran 5

Berdasarkan hasil uji heterokedastisitas pada tabel 4.14 di atas, dapat diketahui bahwa besarnya nilai signifikansi untuk semua korelasi rank spearman di 2 model regresi untuk tiap-tiap variabel independen dan kontrol semuanya sudah lebih besar dari tingkat kesalahan 0,05. Dari hasil uji rank spearman ini dapat disimpulkan pada 2 model regresi yang diestimasi kesemuanya sudah tidak terjadi heteroskedastisitas.

4. Autokorelasi

Asumsi dari model regresi linier yang lainnya adalah bahwa nilai residual yang masuk ke dalam fungsi regresi adalah random atau tidak berkorelasi (non autokorelasi).Jika tidak random atau berkorelasi, maka terjadi autokorelasi. Untuk mendeteksi adatidaknya autokorelasi dalam penelitian ini akandigunakan nilai Durbin-Watson. Apabilai nilai Durbin Watson hasil estimasi 2 model regresi berada di antara nilai 1,65 sampai 2,35 maka model regresi sudah memenuhi asumsi non autokorelasi.

Berdasarkan hasil output SPSS didapatkan nilai durbin-watsonseperti yang tercantum pada tabel sebagai berikut:

(11)

38

Tabel 4.15. Uji Durbin-Watson

Model ROE AT

Durbin-Watson

Statistic 1,659 2,222

Nilai Kritis 1,65 ≤ DW ≤ 2,35 1,65 ≤ DW ≤ 2,35 Keterangan Non Autokorelasi Non Autokorelasi Sumber : Lampiran 5

Pada tabel 4.15 di atas diperoleh nilai Durbin-WatsonStatistic untuk 2 model regresi yang diestimasi sudah berada di dalam rentang nilai kritis 1,65 sampai dengan 2,35sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang diestimasi sudah memnuhi asumsi non-autokorelasi.

4.3.2. Model Regresi

Tabel berikut ini adalah hasil regresi linier berganda untuk pendugaan pengaruh terhadap Return On Equity (ROE) dan Asset Turnover (AT)dengan variabel independen political connection dewan direksi dan dewan komisaris serta variabel kontrol board size dan firm size:

Tabel 4.16. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda

Variabel Independen

Variabel Dependen:

ROE AT

Konstanta 25,454 51,818

DD -2,685 -1,703

DK 1,470 1,097

Board size DD 0,023 -0,005

Board size DK 1,229 -0,671

Firm size -0,804 -0,955

F_hitung 5,670 1,950

Sig. Fhitung 0,000 0,090

(12)

39

Variabel Independen

Variabel Dependen:

ROE AT

R-Square 0,170 0,066

Sumber: Lampiran 5

Dari pengolahan data diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : ROE = 25,454 – 2,685DD + 1,470DK + 0,023Bsize DD + 1,229BsizeDK - 0,804FSize + e

AT = 51,818 – 1,703DD + 1,097DK - 0,005Bsize DD - 0,671BsizeDK - 0,955FSize + e

Model persamaan regresi seperti tertulis di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:

a. Model Regresi ROE 1. Konstanta

Nilai konstanta dihasilkan sebesar 25,454 memiliki arti bahwa besarnya nilai Return On Equity dari perusahaan sampel adalah 25,454 apabila variabel independen political connection dewan direksi dan dewan komisaris serta variabel kontrol tidak memberikan pengaruh sama sekali atau besar pengaruh 2 variabel independen dan 3 variabel kontrol sama dengan nol.

2. Koefisien Regresi DD

Nilai koefisien regresi political connection dewan direksi adalah sebesar - 2,685 memiliki arti bahwa apabila rasio political connection dewan direksi naik sebesar satu persen maka besarnya nilai Return On Equity dari perusahaan sampel akan turun sebesar 2,685 dengan asumsi bahwa pengaruh dari variabel independen yang lain yaitu political connection dewan komisaris serta variabel kontroltidak berubah atau konstan.

3. Koefisien Regresi DK

Nilai koefisien regresi political connection dewan komisaris adalah sebesar 1,470 memiliki arti bahwa apabila rasio political connection dewan komisaris naik sebesar satu persen maka besarnya nilai Return On Equity dari perusahaan sampel akan naik sebesar 1,470 dengan asumsi bahwa pengaruh dari

(13)

40

variabel independen yang lain yaitu political connection dewan direksi serta variabel kontroltidak berubah atau konstan.

b. Model Regresi Asset Turnover 1. Konstanta

Nilai konstanta dihasilkan sebesar 51,818 memiliki arti bahwa besarnya nilai Asset Turnover dari perusahaan sampel adalah 51,818 apabila variabel independen political connection dewan direksi dan dewan komisaris serta variabel kontrol tidak memberikan pengaruh sama sekali atau besar pengaruh 2 variabel independen dan 3 variabel kontrol sama dengan nol.

2. Koefisien Regresi DD

Nilai koefisien regresi political connection dewan direksi adalah sebesar - 1,703 memiliki arti bahwa apabila rasio political connection dewan direksi naik sebesar satu persen maka besarnya nilai Asset Turnover dari perusahaan sampel akan turun sebesar 1,703 dengan asumsi bahwa pengaruh dari variabel independen yang lain yaitu political connection dewan komisaris serta variabel kontroltidak berubah atau konstan.

3. Koefisien Regresi DK

Nilai koefisien regresi political connection dewan komisaris adalah sebesar 1,097 memiliki arti bahwa apabila rasio political connection dewan komisaris naik sebesar satu persen maka besarnya nilai Asset Turnover dari perusahaan sampel akan naik sebesar 1,097 dengan asumsi bahwa pengaruh dari variabel independen yang lain yaitu political connection dewan direksi serta variabel kontroltidak berubah atau konstan.

4.3.3. Koefisien Determinasi

Model regresi terhadap Return On Equity (ROE) dan Asset Turnover (AT) menghasilkan nilai R-Square sebesar 0,170 dan 0,066 (Tabel 4.16). Hasil ini menunjukkan bahwa variabel independen political connection dewan direksi dan dewan komisaris lebih bagus dalam menjelaskan keragaman data pada variabel Return On Equity (ROE) dibandingkan dengan Asset Turnover. Diketahui nilai R-

(14)

41

Square untuk model regresi Return On Equity (ROE) sebesar 0,170 yang berarti variabel political connection dewan direksi dan dewan komisaris serta variabel kontrol board size dan firm size mampu menjelaskan 17% keragaman data Return On Equity, sedang pada variabel dependenasset turnover hanya mampu dijelaskan sebesar 6,6%.

4.3.4. Uji F

Uji F dalam analisis regresi dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama semua variabel independen terhadap variabel dependen. Pada penelitian ini uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara political connection dewan direksi dan dewan komisaris serta variabel kontrol terhadap return on equity (ROE)dan asset turnover (AT).

Hasil uji F sesuai dengan tabel 4.16 diperoleh nilai signifikansi F hitung sebesar 0,000 dan 0,090, dimana pengaruh secara bersama-sama terjadi signifikan hanya pada pengaruh terhadap Return On Equity (ROE) sementara pada variabel Asset Turnover (AT) tidak terjadi pengaruh yang signifikan.

4.3.5. Uji t

Uji t dalam analisis regresi dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara parsial (sendiri-sendiri) variabel independen terhadap variabel dependen. Pada penelitian ini uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara political connection dewan direksi dan dewan komisaris serta variabel kontrol secara parsial terhadap return on equity (ROE) dan asset turnover (AT). Hasil dari uji t analisis regresi ditampilkan pada tabel sebagai berikut:

Tabel 4.17. Hasil Uji t Persamaan Regresi (Uji Signifikansi Parsial) Variabel

Terikat Variabel Bebas t Sig t Keterangan

Return On Equity

DD -1,414 0,160 Tidak Sig

DK 1,486 0,140 Tidak Sig

Board size DD 0,082 0,935 Tidak Sig

(15)

42

Variabel

Terikat Variabel Bebas t Sig t Keterangan

Board size DK 4,122 0,000 Sig

Firm size -3,489 0,000 Sig

Variabel

Terikat Variabel Bebas t Sig t Keterangan

Asset Turnover

DD -0,476 0,635 Tidak Sig

DK 0,589 0,557 Tidak Sig

Board size DD -0,009 0,993 Tidak Sig

Board size DK -1,195 0,234 Tidak Sig

Firm size -2,200 0,029 Sig

Sumber : Lampiran 5

Uji t untuk variabel political connection dewan direksi diperoleh nilai signifikansi t hitung sebesar 0,160 dan 0635. Diketahui bahwa nilai signifikansi t hitung variabel untuk variabel political connectiondewan direksi semuanya lebih besar dibandingkan tingkat kesalahan 0,05 (5%). Kesimpulan analisis yang diperoleh adalah political connection dewan direksi tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Return On Equity (ROE) dan Asset Turnover (AT).

Uji t untuk variabel political connection dewan komisarisdiperoleh nilai signifikansi t hitung sebesar 0,140 dan 0,557. Diketahui bahwa nilai signifikansi t hitung variabel untuk variabel political connection dewan komisaris semuanya lebih besar dibandingkan tingkat kesalahan 0,05 (5%). Kesimpulan analisis yang diperoleh adalah political connection dewan komisaris juga tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Return On Equity (ROE) dan Asset Turnover (AT).

Sementara untuk variabel kontrol diketahui yang memberikan pengaruh signifikan adalah pada variabel board size DK dan firm size, sehingga dalam hal ini variabel firm size dan board size DK memiliki kontribusi yang signifikan dalam turut menyusun model penduga persamaan regresi terutama untuk model regresi Return On Equity (ROE) dan Asset Turnover (AT)..

(16)

43

4.4. Analisis dan Pembahasan

4.4.1. Political Connection Terhadap ROE

Hasil yang didapat berdasarkan analisa maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis political connection yang dimiliki dewan komisaris dan dewan direksi secara signifikan dapat mempengaruhi ROE perusahaan tidak diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Sobel (2014) bahwa perusahaan yang salah satu atau lebih dewan direksi atau komisaris terlibat politik, tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROE perusahaan. Karena ROE ini berhubungan dengan profit yang mana menurut Sobel (2014) bahwa kemampuan perusahan dalam mendapat keuntungan yang besar tergantung dari kemampuan manajemen dan perusahaan untuk mendapat revenue sebanyak-banyaknya dengan diimbangi dengan pengeluaran yang seminimal mungkin.

4.4.2. Political Connection Terhadap Asset Turnover

Hasil analisis data menunjukkan bahwa political connection tidak berpengaruh signifikan terhadap asset turnover. Hasil penelitian ini mendukung penelitian Bertrand (2006) yang dalam penelitiannya menyatakan bahwa political connection tidak memiliki pengaruh terhadap tingkat pengembalian asset perusahaan. Menurut Leunupun (2003), asset turnover dipengaruhi oleh besar kecilnya penjualan dan total aktiva, baik lancar maupun aktiva tetap. Karena itu, asset turnover dapat diperbesar dengan menambah aktiva pada satu sisi dan pada sisi lain diusahakan agar penjualan dapat meningkat relatif lebih besar dari peningkatan aktiva.

4.4.3. Board Size

Analisa yang dilakukan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa board size dewan direksi tidak memiliki pengaruh terhadap ROE dan asset turnover. Hal ini mendukung penelitian dari Sobel (2014) yang menyatakan bahwa profit perusahaan ditentukan oleh kemampuan manajemen perusahaan dan bukan ditentukan dari jumlah dewan.

(17)

44

Tetapi board size dewan komisaris menunjukkan hasil yang sebaliknya.

Board size dewan komisaris memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROE perusahaan. Brown & Caylor (2004) menyatakan bahwa perusahaan dengan banyak commissioner mempunyai ROE dan dividend yield yang lebih tinggi.

Dalam penelitian tersebut juga diungkapkan bahwa banyaknya proporsi jumlah dewan komisaris dalam perusahaan memberi pengaruh yang positif karena mereka memiliki keahlian yang berbeda-beda sehingga bisa membantu perusahaan untuk mendapatkan sesuatu yang lebih baik terutama dalam hal pendapatan.

4.4.4. Firm Size

Ukuran perusahaan menunjukkan besar kecilnya perusahaan. Dalam penelitian ini ukuran perusahaan diukur dengan total aset yang ada dalam perusahaan.Perusahaan harus mampu mengelola dan memanfaatkan aset tersebut sebaik-baiknya sehingga menghasilkan keuntungan atau laba bagi perusahaan.

Sebuah perusahaan yang ukuran/skalanya besar dan sahamnya tersebar luas memiliki kekuatan tersendiri dalam menghadapi masalah bisnis dan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba lebih tinggi karena usaha tersebut didukung oleh aset yang besar, sehingga kendala perusahaan yang behubungan dengan aset dapat diatasi (Alizna, 2009). Perusahaan yang besar memiliki total aset yang besar, sehingga perusahaan mampu mengoptimalkan kineja perusahaan, dengan aset yang dimilikinya. Oleh sebab itu ukuran perusahaan merupakan salah satu faktor yang menentukan kemampuan perusahaan menghasilkan laba. Pernyataan diatas mendukung hasil dari penelitian ini dengan hasil analisanya adalah firm size / ukuran perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROE dan asset turnover.