BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Corporate Governance Perception Index (CGPI) periode tahun

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Obyek Penelitian Obyek penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Corporate Governance Perception Index (CGPI) periode tahun Berdasarkan kriteria tertentu maka diperoleh sampel sebanyak 30 dari 9 perusahaan manufaktur. Kemudian, dalam pembahasan nantinya akan dibedakan menjadi dua bagian, yaitu untuk mengamati pengaruh likuiditas terhadap tata kelola perusahaan dan mengamati pengaruh tata kelola perusahaan terhadap nilai perusahaan. 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai ringkasan data yang digunakan dalam penelitian seperti mean, standar deviasi, varians, modus, sum, range, minimum, dan juga maksimum. Analisis ini juga digunakan untuk melihat distribusi data yang digunakan dalam penelitian. Berikut hasil statistik deskriptif dari data yang digunakan dalam penelitian. 29

2 Tabel IV.1 Deskripsi Statistik Model Regresi 1 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LnCGPI E LnVOLUME E ILQ PZR LnTOTAL_ASSETS E LEVERAGE Valid N (listwise) 30 Sumber: data yang diolah penulis Tabel IV.2 Deskripsi Statistik Model Regresi 2 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Q LnCGPI LnSALES CUM_RET Valid N (listwise) 30 Sumber: data yang diolah penulis 30

3 Data yang digunakan pada model pertama dapat dilihat pada table IV.1 nilai rata-rata LnCGPI yaitu sebesar , memiliki nilai minimum sebesar , sedangkan nilai maksimumnya sebesar , dan memiliki standar deviasi sebesar Nilai rata-rata LnVOLUME yaitu sebesar , memiliki nilai minimum sebesar , sedangkan nilai maksimumnya sebesar ,dan memiliki standar deviasi sebesar Nilai rata-rata LnTOTAL_ASSETS yaitu sebesar , memiliki nilai minimum sebesar , sedangkan nilai maksimumnya sebesar , dan memiliki standar deviasi sebesar Nilai rata-rata Leverage yaitu sebesar , memiliki nilai minimum sebesar 0.22, sedangkan nilai maksimumnya sebesar 0.67, dan memiliki standar deviasi sebesar Data yang digunakan pada model kedua dapat dilihat pada tabel IV.2, nilai rata-rata Q yaitu sebesar , memiliki nilai minimum sebesar 0.665, sedangkan nilai maksimumnya sebesar 3.122, dan memiliki standar deviasi sebesar Nilai rata-rata LnSALES yaitu sebesar 15,8692 memiliki nilai minimum sebesar , sedangkan nilai maksimumnya sebesar ,dan memiliki standar deviasi sebesar Nilai rata-rata CUM_RET yaitu sebesar , memiliki nilai minimum sebesar , sedangkan nilai maksimumnya sebesar 2.046,dan memiliki standar deviasi sebesar

4 B. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah data yang digunakan telah terdistribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Berikut hasil uji normalitas untuk model regresi 1 dan model regresi 2 : a. Model Regresi 1 Dengan melihat hasil pada grafik histogram dan grafik normal dapat disimpulkan terdapat pola distribusi yang normal. Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal sehingga dapat simpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Tabel IV.3 Output Analisis Model Regresi 1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a Mean Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute.171 Positive.111 Negative Kolmogorov-Smirnov Z.939 Asymp. Sig. (2-tailed).342 a. Test distribution is Normal. Sumber : Data sekunder yang diolah (Lampiran) 32

5 b. Model Regresi 2 Dengan melihat hasil pada grafik histogram dan grafik normal dapat disimpulkan terdapat pola distribusi yang normal. Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal sehingga dapat simpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Tabel IV.4 Output Analisis Model Regresi 2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a Mean Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute.093 Positive.093 Negative Kolmogorov-Smirnov Z.507 Asymp. Sig. (2-tailed).959 a. Test distribution is Normal. Sumber : Data sekunder yang diolah (Lampiran) 2. Uji Heteroskedastisitas Hasil uji heteroskedastisitas ditunjukkan dengan melihat penyebaran data pada grafik scatter plot. Apabila titik titik pada grafik scatter plot menyebar, maka data yang digunakan dalam penelitian 33

6 tersebut terbebas dari heteroskedastisitas. Akan tetapi, apabila titik-titik pada grafik tersebut membentuk pola tertentu, maka dalam data tersebut terdapat indikasi adanya heteroskedastisitas. a. Model Regresi 1 Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak baik diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Dari penyebaran titik-titik tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi 1. Grafik IV.1 Hasil Pengujian Heteroskedastisitas Data Sumber: Data Sekunder yang Diolah (lampiran) 34

7 b. Model regresi 2 Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak baik diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Dari penyebaran titik-titik tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi 2. Grafik IV.2 Hasil Pengujian Heteroskedastisitas Data Sumber: Data Sekunder yang Diolah (lampiran) 3. Uji Multikolinearitas Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas didasarkan pada nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Apabila nilai tolerance lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10 maka tidak terdapat multikolinieritas dalam penelitian tersebut. Akan tetapi, apabilai nilai 35

8 tolerance kurang dari 0,1 dan nilai VIF lebih besar dari 10 maka terdapat multikolinieritas dalam penelitian tersebut. Berikut hasil uji multikolinearitas untuk model regresi 1 dan model regresi 2 : a. Model Regresi 1 Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Sedangkan untuk nilai VIF menunjukan tidak ada yang melebihi 10. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi 1. Hal ini dapat dilihat pada lampiran halaman 61. b. Model Regresi 2 Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Sedangkan untuk nilai VIF menunjukan tidak ada yang melebihi 10. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi 2. Hal ini dapat dilihat pada lampiran halaman Uji Autokorelasi Apabila nilai durbin watson berkisar antara -2 sampai +2 maka koefisien regresi terbebas dari gangguan autokorelasi, sedangkan apabila angka durbin watson berada di bawah -2 berarti terdapat 36

9 autokorelasi positif dan jika angka durbin watson diatas +2 berarti terdapat autokorelasi negatif (Santoso, 2000). Hasil uji autokorelasi masing-masing model regresi dapat dilihat pada tabel di bawah ini: a. Model Regresi 1 Tabel IV.5 Hasil Pengujian Autokorelasi Data Dependen Variabel Durbin-Watson Keterangan LnCGPI Terbebas Autokorelasi Sumber: Data Sekunder yang Diolah Dari perhitungan diperoleh nilai durbin watson sebesar Sehingga, dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model regresi tersebut. b. Model Regresi 2 Tabel IV.6 Hasil Pengujian Autokorelasi Data Dependen Variabel Durbin-Watson Keterangan Q Terbebas Autokorelasi Sumber: Data Sekunder yang Diolah 37

10 Dari perhitungan diperoleh nilai durbin watson sebesar Sehingga, dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model regresi tersebut. C. Uji Hipotesis 1. Model Regresi 1 Pengujian hipotesis uji F digunakan untuk melihat apakah secara keseluruhan variabel bebas memilik pengaruh terhadap variabel terikat. Berikut hasil pengujian hipotesis secara simultan untuk model regresi 1: Tabel IV.7 Hasil Uji F Model Regresi 1 ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), LEVERAGE, LnTOTAL_ASSETS, ILQ, PZR, LnVOLUME b. Dependent Variable: LnCGPI Sumber: Data Sekunder yang Diolah Dari F test didapatkan nilai signifikansi F hitung sebesar Karena nilai tersebut lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05, maka hasil analisis dalam penelitian ini menunjukan bahwa secara bersamasama variabel independen ($volume), illiquidity, pzr dan variabel kontrol 38

11 (total assets, leverage) tidak memiliki pengaruh terhadap tata kelola perusahaan. Selanjutnya dilakukan pengujian determinasi untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model baru dalam menjelaskan variabel dependen, bisa dilihat di halaman 60. Nilai koefisien determinasi (adjusted R 2 ) sebesar %. Hal ini menunjukan bahwa -4.9% tata kelola perusahaan dipengaruhi oleh variasi dari variabel bebas yaitu $volume, illiquidity, dan pzr untuk mengukur likuiditas saham dan variabel kontrol (total assets dan leverage), sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model. Sementara itu secara parsial pengaruh dari variabel independen dan variabel kontrol tersebut terhadap tata kelola perusahaan ditunjukkan pada tabel yang ada di halaman 61. Dari tabel yang ada, dapat disusun persamaan regresi linier berganda untuk model regresi 1 sebagai berikut: 2. Model Regresi 2 Pengujian hipotesis uji F digunakan untuk melihat apakah secara keseluruhan variabel bebas memilik pengaruh terhadap 39

12 variabel terikat. Berikut hasil pengujian hipotesis secara simultan untuk model regresi 4: Tabel IV.8 Hasil Uji F Model Regresi 2 Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression a Sumber: data yang diolah penulis Dari F test didapatkan nilai signifikansi F hitung sebesar 0,020. Karena nilai tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05, maka hasil analisis dalam penelitian ini menunjukan bahwa secara bersama-sama variabel independen (CGPI) dan variabel kontrol (sales, cumulative return ) memiliki pengaruh terhadap nilai perusahaan. Selanjutnya dilakukan pengujian determinasi untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model baru dalam menjelaskan variabel dependen, seperti halaman 63. Nilai koefisien determinasi (adjusted R 2 ) sebesar 23 %. Hal ini menunjukan bahwa 23 % nilai perusahaan dipengaruhi oleh variasi dari variabel bebas yaitu CGPI untuk mengukur tata kelola perusahaan dan variabel kontrol (sales, cumulative return). 40

13 Sementara itu secara parsial pengaruh dari variabel independen dan variabel kontrol tersebut terhadap nilai perusahaan ditunjukkan pada tabel yang ada di halaman 64. Dari tabel yang ada, dapat disusun persamaan regresi linier berganda untuk model regresi 2 sebagai berikut: D. Pembahasan 1. $Volume Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 1 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel $volume sebesar Nilai ini lebih besar dari nilai α = 1% dan menunjukkan tidak ada pengaruh antara variabel $volume terhadap tata kelola perusahaan. Kahn dan Winton (1998) menganalisis hubungan antara likuiditas dan monitoring oleh pemegang saham besar. Mereka berpendapat bahwa likuiditas pasar dapat merusak kontrol yang efektif oleh pemegang saham besar dengan memberi mereka insentif yang lebih untuk berspekulasi dari monitor. Sesuai dengan pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa $volume untuk mengukur likuiditas tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tata kelola perusahaan. Dengan demikian, hipotesis 1 ditolak. 41

14 2. Iliquiditas Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 1 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel iliquiditas sebesar Nilai ini lebih besar dari nilai α = 1% dan menunjukkan tidak ada pengaruh antara variabel iliquiditas terhadap tata kelola perusahaan. Bhide (1993) berpendapat bahwa likuiditas saham perusahaan secara efisien diatur untuk mempromosikan bagi para pemegang saham pasif. Tetapi pada faktanya, pemegang saham aktif lebih dominan dalam pengawasan perusahaan. jadi tidak terdapat hubungan antara likuiditas saham dengan tata kelola perusahaan. Sesuai dengan pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa iliquiditas untuk mengukur likuiditas tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tata kelola perusahaan. Dengan demikian, hipotesis 1 ditolak. 3. PZR ( The Proportion of Zero Return Month ) Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 1 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel pzr sebesar Nilai ini lebih besar dari nilai α = 1% dan menunjukkan tidak ada pengaruh antara variabel pzr terhadap tata kelola perusahaan. Dengan menggunakan variabel pzr berarti tidak berpengaruh terhadap tata kelola perusahaan, sama halnya dengan Bhide (1993) menemukan bahwa pemegang saham aktif 42

15 lebih berperan dalam pengelolaan perusahaan, sehingga tidak terdapat pengaruh antara likuiditas saham dengan tata kelola perusahaan. Sesuai dengan pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa pzr untuk mengukur likuiditas tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tata kelola perusahaan. Dengan demikian, hipotesis 1 ditolak. 4. CGPI ( Corporate Governance Perception Index ) Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 2 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel CGPI sebesar Nilai ini lebih kecil dari nilai α = 1% dan menunjukkan adanya pengaruh antara variabel CGPI sebagai proxy dari tata kelola perusahaan terhadap nilai perusahaan. Gompers et all (2003) menemukan bahwa perusahaan dengan hak pemegang saham yang lebih kuat memiliki nilai perusahaan, keuntungan, dan pertumbuhan penjualan yang lebih tinggi. Klapper dan Love (2004) juga menemukan bahwa tata kelola perusahaan yang baik sangat berkorelasi dengan kinerja operasional dan nilai perusahaan yang lebih baik. Sesuai dengan pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa tata kelola perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai perusahaan. Dengan demikian, hipotesis 2 diterima. 43

16 5. Nilai Perusahaan ( Tobin s Q ) Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 2 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel CGPI sebesar Nilai ini lebih kecil dari nilai α = 1% dan menunjukkan adanya pengaruh antara nilai perusahaan dengan tata kelola perusahaan. Nilai perusahaan yang diukur dengan proxy Tobin s Q memiliki pengaruh yang signifikan dengan tata kelola perusahaan yang menggunakan CGPI dalam pengukurannya. Semakin tinggi nilai perusahaan, itu berarti menunjukkan tata kelola yang bagus dari suatu perusahaan. 6. Cumulative Return (CUM_RET) Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 2 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel CUM_RET sebesar Nilai ini lebih besar dari nilai α = 1% dan menunjukkan tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel control cum_ret terhadap nilai perusahaan. 7. Total Assets Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 1 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel LnTOTAL_ASSETS sebesar Nilai tersebut lebih besar dari nilai α = 1% dan menunjukkan tidak adanya pengaruh antara 44

17 variabel kontrol LnTOTAL_ASSETS terhadap tata kelola perusahaan. 8. Sales Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 2 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel LnSALES sebesar Nilai ini lebih besar dari nilai α = 1% dan menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel control LnSALES terhadap nilai perusahaan. 9. Leverage Berdasarkan hasil perhitungan regresi parsial untuk model regresi 1 diketahui bahwa nilai signifikansi untuk variabel control Leverage sebesar 0,989. Nilai tersebut lebih besar dari nilai α = 1% sehingga menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel control Leverage terhadap tata kelola perusahaan. 45

18 Tabel IV.9 Hasil Pengujian Hipotesis No. Hubungan Hipotesis 1 Pengaruh antara variabel untuk Hipotesis 1 ditolak mengukur likuiditas saham yaitu $volume, ilq, dan pzr terhadap tata kelola perusahaan 2 Pengaruh antara tata kelola Hipotesis 2 diterima perusahaan terhadap nilai perusahaan 46