BAB I PENDAHULUAN
3.5 Metode Analisis Data
Analisis data merupakan proses mencari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dari hasil proses pengumpulan data dimana bertujuan untuk mengetahui karakteristik setiap variabel pada sampel penelitian melalui analisis statistik. Analisis data penelitian memiliki tujuan untuk menyederhanakan dan membatasi temuan-temuan hingga menjadi satu susunan data yang teratur, tersusun serta lebih berarti. Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari laporan tahunan masing-masing perusahaan yang diperoleh dari pusat data BEI serta data keuangan.
3.5.1 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan uji prasyarat jika menggunakan analisis regresi linier. Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Uji asumsi klasik ini meliputi: uji normalitas residual, uji multikolinieritas, uji heteroskedasitas, dan
uji autokorelasi. Jika uji asumsi klasik ini dilanggar, misalnya model regresi tidak normal, terjadi multikolinieritas, terjadi heteroskedasitas maka hasil analisisnya tidak valid atau bias.
3.5.1.1 Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Untuk menguji apakah data berdistribusi normal atau tidak dilakukan uji statistik Kolmogorov-Smirnov Test.
52 Residual berdistribusi normal jika memiliki nilai signifikansi >0,05.
3.5.1.2 Uji Heterokedatisitas
bertujuan menguji apakah dalam Model Regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk melakukan Uji Heteroskedastisitas, yaitu uji Scatterplot.
Pengujian pada penelitian ini menggunakan Grafik Plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Tidak terjadi heteroskedastisitas apabila tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y.
3.5.1.3 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Ada 2 dasar pengambilan keputusan pada uji multikoliniearitas, yaitu:
a. Berdasarkan Nilai Tolerance
Apabila Tolerance > dari 0,10 maka model regresi yang peneliti pakai tidak Multikoloniearitas. Sebaliknya, Apabila tolerance < dari 0,10 Model Regresi yang peneliti pakai tidak mengalami Multikoloniearitas.
Regresi yang peneliti pakai mengalami Multikoloniearitas.
3.5.1.4 Uji Autokorelasi
Model regresi yang bagus adalah tidak terjadi korelasi. Pengambilan keputusan adalah dengan melihat Durbin-Watson dan membandingkannya dengan tabel DW.
a. Jika nilai DW < dL atau DW > (4 – dL) maka disimpulkan ada autokorelasi.
b. Jika nilai dU < DW < (4 – dU) maka disimpulkan tidak terjadi korelasi.
c. Jika nilai dL < DW < Du atau ( 4 – dL) < DW < (4 – dU) maka disimpulkan tidak ada Simpulan.
3.5.2 Uji Hipotsis
3.5.2.1 Uji Regresi Linier Berganda
Pada penelitian kali ini peneliti menggunakan uji statistik untuk dapat menunjukkan seberapa jauh pengaruh setiap variabel independent secara individual dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Pengujian hipotesis menggunakan analisis regresi berganda dengan formula sebagai berikut
TOBIN = a + b1 OUTSIDE + b2 GENDER+ b3 STUDY+ b4 AGE+ e Keterangan :
TOBIN = Nilai perusahaan
OUTSIDE = Keberadaan direktur asing GENDER = Keragaman gender STUDY = Latar belakang pendidikan AGE = Usia anggota dewan direksi b1, b2, b3,b4 = Koefisien Regresi
a = Konstanta
e = Error (variabel bebas lain di luar model regresi)
3.5.2.2 Uji t
Uji t digunakan dalam penelitian ini untuk menguji variabel bebas secara satu persatu ada atau tidaknya pengaruh terhadap variabel terikat (Y). Jika t hitung > t
tabel, maka menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen (Sugiyono, 2011). Dalam penelitian ini uji statistik t digunakan untuk mengetahui pengaruh keberadaan direktur asing (X1), keragaman gender (X2), latar belakang pendidikan (X3) dan usia anggota dewan direksi (X4) secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu nilai perusahaan (Y), dengan hipotesis sebagai berikut :
Ho : b1 0: Artinya variabel keberadaan direktur asing secara individu tidak berpengaruh positif terhadap nilai perusahaan.
Ho : b2 0: Artinya variabel keragaman gender secara individu tidak berpengaruh positif terhadap nilai perusahaan.
Ho : b3 0: Artinya variabel latar belakang pendidikan secara individu tidak berpengaruh positif terhadap nilai perusahaan.
Ho : b4 0: Artinya variabel usia anggota dewan direksi secara individu tidak berpengaruh positif terhadap nilai perusahaan.
Jika thitung < ttabel. Maka Ho diterima yang berarti variabel independen secara individual tidak mempengaruhi variabel dependen. Sedangkan jika thitung > ttabel
maka Ho ditolak yang berarti variabel independen secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen.
3.5.2.3 Uji F
Dalam penelitian ini menggunakan uji statistik F untuk mengetahui seberapa besar pengaruh positif yang signifikan antara variabel keberadaan direktur asing (X1), keragaman gender (X2), latar belakang pendidikan (X3) dan usia anggota dewan direksi (X4) berpengaruh positif yang signifikan terhadap variabel nilai perusahaan (Y).
Menurut Sugiyono (2011), mengemukakan apabila nilai F hitung lebih besar daripada F tabel, maka dapat dikatakan bahwa semua variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Kriteria untuk membuat hipotesis adalah sebagai berikut :
1) Hipotesis untuk Uji F
variabel dependen yaitu nilai perusahaan (Y).
Ho : b1 = b2 > 0, artinya variabel independen yaitu keberadaan direktur asing (X1), keragaman gender (X2), latar belakang pendidikan (X3) dan usia anggota dewan direksi (X4) secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu nilai perusahaan (Y).
2) Menentukan Ftabel dan Fhitung
Dengan tingkat promosi sebesar 95% atau taraf signifikansi sebesar 5%, jika Fhitung > Ftabel, maka Ho ditolak berarti masing-masing variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika Fhitung < Ftabel, maka Ho diterima yang berarti masing-masing variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
3.5.2.4 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen (Sugiyono, 2011). Dari koefisiensi determinasi ini (R2) dapat diperoleh suatu nilai untuk mengukur besarnya sumbangan dari beberapa variabel X terhadap variasi naik turunnya variabel Y. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
BAB V
SIMPULAN DAN SARAN