30 A. JENIS DAN SUMBER DATA
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder yaitu data yang mengacu pada informasi yang dikumpulkan oleh seseorang dan bukan peneliti yang melakukan studi mutakhir (Ghozali, 2011). Data tersebut diperoleh dari bankscope serta web resmi masing-masing bank penelitian. Adapun data yang digunakan adalah data bank commercial go public di ASEAN.
B. POPULASI, SAMPEL, DAN TEKNIK SAMPEL
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh bank commercial go public di negara ASEAN sebanyak 68 bank.
Sampel yang digunakan sebanyak 49 bank dari enam negara di ASEAN dengan tahun pengamatan 2010 - 2014. Sampel diambil dengan metode purposive sampling. Adapun kriteria sampel yang digunakan sebagai berikut: 1. Bank tersebut merupakan bank commercial go public.
2. Bank yang diamati pada tahun 2010 – 2014.
3. Bank yang mempublikasikan laporan tahunan (annual report) per 31 Desember selama lima tahun pengamatan 2010 - 2014.
4. Bank tersebut menampilkan informasi yang lengkap mengenai profil anggota board dalam laporan tahunan (annual report) serta informasi market capitalizationpada tahun penelitian.
5. Memiliki data yang lengkap lainnya yang terkait dengan variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu informasi keuangan terkait variabel dependen, variabel independen dan variabel kontrol penelitian.
C. DEFINISI OPERASIONAL DAN PENGUKURAN VARIABEL
Variabel-variabel yang diuji dalam penelitian ini terdiri dari variabel dependen berupa ROA dan TOBIN’S Q. Variabel independen yaitu board diversity (keragaman board) yang meliputi proporsi wanita, proporsi board berkebangsaan asing, usia pada boarddan latar belakang pendidikanboard. Variabel kontrol yaitu board independence, board activity, danloan.
Hubungan antar variabel ini telah dijelaskan pada latar belakang penelitian ini. Penelitian ini merupakan replikasi dan pengembangan dari penelitian Meca, et al. (2015). Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan penelitian sebelumnya dengan menggunakan proksi dan tahun penelitian yang berbeda serta menambahkan beberapa variabel independen yang berbeda. Adapun definisi masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
1. Pengukuran Variabel Dependen
Variabel dependen pada penelitian ini yaitu bank performance. Dua variabel dependen yang digunakan untuk analisis menggunakan ROA serta Tobin’s Q.
a. Return On Assets (ROA)
Return On Assets (ROA) merupakan salah satu rasio probabilitas yang mengukur efektivitas perusahaan dalam
menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang dimilikinya. ROA digunakan karena secara langsung berkaitan dengan kemampuan manajemen untuk mendayagunakan aset perusahaan, yang pada akhirnya milik pemegang saham. ROA merefleksikan keuntungan bisnis dan efisiensi perusahaan dalam pemanfaatan total aset (Chen et al., 2005). Proksi ini dihitung sebagai berikut :
= ( )
b. Tobin’s Q
Secara sederhana, Tobin’s Q adalah pengukur kinerja dengan membandingkan dua penilaian dari aset yang sama. Tobin’s Q merupakan rasio dari nilai pasar aset perusahaan yang diukur oleh nilai pasar dari jumlah saham yang beredar dan utang (enterprise value) terhadap replacement cost dari aktiva perusahaan (Rose, 2007). Tobin’s Q digunakan untuk mengetahui apakah perusahaan dalam kondisi tumbuh, tidak tumbuh (stagnan) atau bahkan menurun, sehingga mereka dapat memutuskan apa yang harus dilakukan dalam kondisi tersebut melalui harga saham. Tobin’s Q sebagai pengukur nilai perusahaan, karena kondisi pasar yang baik akan berpotensi meningkatkan harga pasar saham. Tobin’s Q dihitung dengan :
2. Pengukuran Variabel Independen
Variabel independen pada penelitian ini yaitu board diversityyang difokuskan pada Gender, Nationality, Age dan Education. Variabel independen didefinisikan dengan %WANITA dan %ASING untuk mewakili keragaman gender dan nationality pada board. Mereka dihitung sebagai persentase director and commissioner wanita dan asing pada board, masing-masing. Gender dan nationality diversity terkait dengan representasi anggota ini di ruang rapat.
Age diversity pada board dilihat dari empat kelompok usia. Variabel ini dihitung dengan menjumlahkan skor usia board terhadap jumlah board setiap bank. Indikator skor usia board yang berusia lebih muda dari 40 tahun = 1, Berusia 41-50 tahun = 2, Berusia 51-60 tahun = 3, dan Berusia lebih tua dari 60 tahun = 4.
Education diversity pada board dilihat dari latar belakang pendidikan formal board of director dan commissioner yang terbagi kedalam 4 kelompok. Variabel ini dihitung dengan menjumlahkan skor latar belakang pendidikan terhadap jumlah board setiap bank. Pengelompokan board dimulai dari tingkatan pendidikan yang paling rendah sampai yang paling tinggi dengan indikator skor education yaitu di bawah sarjana = 1, Sarjana = 2, Master = 3, Doktor = 4.
3. Pengukuran Variabel Kontrol
Variabel Kontrol adalah variabel yang dikendalikan / dibuat konstan sehingga pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen, tidak dapat dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti. Variabel ini digunakan untuk menghindari hasil yang bias. Penelitian ini mempertimbangkan satu set variabel kontrol yang efeknya telah ditemukan dalam studi sebelumnya terkait dengan Board Structure dan Bank Structure.
Board structure diwakili oleh Board Independence, dan Board Activity. Board independence ditentukan oleh persentase director atau commissioner independen pada board of director and commissioner bank, dan BoardActivity diwakili oleh jumlah rapat boarddalam setahun. Variabel kontrol yang mengidentifikasi perbedaan dalam Bank Stucture yaitu Loan/Kredit yang diukur sebagai rasio kredit terhadap total aset (nilai buku).
Perspektif teori keagenan mengatakan bahwa director dan commissioner luar yang independen adalah mereka yang mengisi peran kontrol pada board paling efisien sebagai akibat dari konflik kecil kepentingan yang mereka hadapi. Kontribusi utama mereka adalah kemampuan mereka untuk tetap independen sementara mengawasi hal-hal operasi, melindungi aset perusahaan dan memegang tanggung jawab untuk berbagai pemangku kepentingan utama perusahaan dalam menjamin kelangsungan hidup masa depan dan keberhasilan perusahaan. Selain itu, kehadiran lebih tinggi dari director independen harus sejalan dengan pengetahuan, insentif, dan kemampuan yang diperlukan untuk memantau manajer (Harris dan Raviv, 2008).
Kegiatan board merupakan sebuah jumlah yang lebih tinggi dari pertemuan. Seperti saran dari beberapa penulis (Brick & Chidambaran, 2010) dalam Ramos & Olalla (2011), salah satu cara untuk memproksikan aktivitas board (dinamika pengambilan keputusan) adalah melalui frekuensi tahunan rapat board. Vafeas (1999) dalam Ramos & Olalla (2011) adalah salah satu penulis paling awal yang menyatakan bahwa frekuensi rapat board adalah atribut penting dari board yang dapat memiliki implikasi penting bagi kinerja perusahaan. Rapat board dapat dianggap sebagai ukuran efektivitas pemantauan dan, karena itu, mempengaruhi kinerja perusahaan. Rapat board memberikan kesempatan yang lebih besar untuk mendiskusikan dan bertukar pandangan tentang bagaimana untuk mengawasi tim manajemen (Conger et al., 1998).
D. METODE ANALISIS DATA
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi berganda atau multiple regression dengan program SPSS 17. Ghozali (2011) mengatakan bahwa regresi berganda adalah analisis untuk menguji pengaruh lebih dari 1 variabel independen terhadap 1 variabel dependen. Metode ini mensyaratkan untuk melakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu agar diperoleh hasil yang terbaik.
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran suatu data sampel sebelum memanfaatkan teknik analisis statistik yang
berfungsi menguji hipotesis. Pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah mean, minimum, maksimum dan standar deviasi.
2. Uji Normalitas
Asumsi normalitas untuk menguji apakah data berdistribusi normal atau tidak. Data yang baik adalah data yang berdistribusi normal sehingga dapat memperkecil kemungkinan terjadinya bias. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan taraf signifikansi yang telah ditentukan (5%). Apabila p-value di atas 0.05 maka data bisa dikatakan berdistribusi normal.
3. Uji Asumsi Klasik
Ada beberapa jenis asumsi yang harus dipenuhi agar parameter dalam model regresi linear klasik bersifat BLUE (Best Linear Unbiassed Estimator). Sehingga diperlukan uji asumsi klasik antara lain:
a. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas diperlukan untuk menguji apakah model regresi terdapat korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat korelasi di antara variabel independen. Uji dilakukan dengan melihat nilai VIF dan nilai tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance < 0.10 dan nilai VIF > 10. Apabila nilai VIF melebihi angka 10 maka terjadi
multikolinieritas dan jika nilai VIF di bawah 10 maka tidak terjadi multikolinieritas (Ghozali, 2011).
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas diartikan sebagai penyebaran titik data regresi yang tidak sama (hetero). Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2011). Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui gambaran hubungan antara nilai yang diprediksi dengan Studendized Delete Residual nilai tersebut. Model regresi yang baik adalah Homoskedastisitas. Cara untuk mengetahui apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak yaitu dengan melihat dari pola gambar Scatterplotmodel tersebut.
c. Uji Autokorelasi
Autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antar anggota serangkaian observasi yang diturunkan menurut waktu atau ruang. Autokorelasi sering terjadi pada sampel dengan metode pengumpulan time series. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi (Ghozali, 2011). Cara mudah mendeteksi autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin-Watson. Ketentuan bahwa sebuah model regresi telah terbebas dari autokorelasi adalah apabila nilai Durbin-Watson (DW) berada
lebih dari nilai dI dan lebih kecil dari nilai 4 – du (Ghozali, 2011). Persamaannya adalah dI < DW < 4 – du.
4. Uji Regresi Berganda
Analisis regresi mengukur kekuatan hubungan dan juga menunjukkan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen (Ghozali, 2011). Analisis yang digunakan adalah regresi berganda dengan variabel dependen adalah bank performance (ROA dan Tobin’s Q) dan variabel independennnya adalah Board Diversity (Gender, Nationality, Age dan Education). Serta variabel kontrol (Board Independence, Board Activity, dan Loan). Persamaan regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
ROA = β0 + β1 %WOMEN + β2 %ASING + β3 AGE + β4
EDUCATION + β5 %BoardIndep + β6 BoardActivity+ β7
Loans+ e
Tobin’s Q = β0 + β1 %WOMEN + β2 %ASING + β3 AGE + β4
EDUCATION + β5%BoardIndep + β6 BoardActivity + β7
Loans+ e Keterangan:
ROA = Return On Assets
Tobin’s Q = Tobin’s Q
β0 = Konstanta
β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7 = Koefisien Regresi
WOMEN = Persentase wanita
AGE = Rata-rata usia pada board EDUCATION = Rata-rata pendidikan pada board BoardIndep = Persentase BoardIndependen BoardActivity = Jumlah Meeting Board
Loans = Loanspada bank
5. Uji Hipotesis
a. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji signifikansi simultan bertujuan untuk mengetahui pengaruh bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen. Penentuan penerimaan atau penolakan hipotesis sebagai berikut:
1) Apabila probabilitas ≥ 0.05 dan F hitung < F tabel, maka semua variabel independen secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen.
2) Apabila probabilitas ≤ 0.05 dan F hitung > F tabel, maka semua variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.
b. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independen dalam menerangkan variabel dependen. Nilai R2 adjusted berkisar antara ≥ 0 dan ≤ 1. Semakin mendekati
angka 1 maka model semakin baik dan berarti variabel independen berpengaruh sempurna terhadap variabel dependen.
c. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen, dengan asumsi variabel konstan. Krieteria pengujiannya adalah sebagai berikut:
1) Jika p-value ≤ level of significant yang ditentukan, serta t-hitung lebih besar dari t-tabel berarti variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen. 2) Jika p-value ≥ level of significant yang ditentukan, serta
t-hitung lebih kecil dari t-tabel berarti variabel independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
