BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 42 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Penyajian dan Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif Berdasarkan nilai pada masing-masing variabel dapat diketahui nilai penelitian seperti nilai mean, standar deviasi, variance, skewness, standar error of skewness, kurtosis, standar error of kurtosis, minimum, dan maksimum dari masing-masing variabel yang terdapat dalam penelitian. Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Tabel 4.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif EVA MVA GCG N Valid Missing Mean Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Minimum Maximum

2 43 Dari Output statistik deskriptif pada tabel 4.1 diatas dapat diketahui bahwa : 1. EVA memiliki nilai rata-rata sebesar standar devition variance swekness standar error of swekness 0,235 kurtosis standar error of kurtosis 0,465 minimum sebesar maximum sebesar MVA memiliki nilai rata-rata sebesar standar deviation sebesar variance sebesar swekness sebesar standar error of swekness sebesar 0,235 kurtosis sebesar standar error of kurtosis 0,465 minimum sebesar maximum sebesar GCG memiliki nilai rata-rata sebesar 0,3682 standar deviation sebesar 0,14297 variance sebesar 0,20 swekness sebesar -1,121 standar error of swekness sebesar 0,235 kurtosis sebesar standar error of kurtosis sebesar 0,465 minimum sebesar 0,00 maximum sebesar 0, Uji Normalitas Data Uji Normalitas Data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal, berikut Normalitas data Ks.Test terhadap Uji Residual dari regresi GCG dengan MVA. 43

3 44 Tabel 4,2 Hasil Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 106 Normal Mean Parameters a Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute.244 Positive.244 Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed).000 a. Test distribution is Normal. Berdasarkan dari hasil uji Ks.Test di atas diketahui bahwa variabel GCG terhadap MVA memiliki data yang tidak terdistribusi dengan data tidak normal karena nilai Asymp. Sig. 0,000 < 0,05 menurut Dwi Priyatno (2008;28). Uji Normalitas Data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal, berikut Normalitas data Ks.Test terhadap Uji Residual dari regresi GCG dengan EVA. 44

4 45 Tabel 4,2 Hasil Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 106 Normal Mean Parameters a Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute.244 Positive.244 Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed).000 a. Test distribution is Normal. Berdasarkan dari hasil uji Ks.Test di atas diketahui bahwa variabel GCG terhadap EVA memiliki data yang tidak terdistribusi dengan data tidak normal karena nilai Asymp. Sig. 0,000 < 0,05 menurut Dwi Priyatno (2008;28). Untuk mengubah nilai residual agar berdistribusi normal, peneliti melakukan transformasi data dengan bentuk transformasi Logaritma 10 (Ln) terhadap GCG. Setelah itu, data diuji ulang berdasarkan asumsi normalitas. Hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini : 45

5 46 Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 106 Normal Mean Parameters a Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute.105 Positive.092 Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed).194 a. Test distribution is Normal. Dari Tabel di atas dilihat bahwa nilai Asymp.sig. (2-tailed) nya sebesar 0,194 nilainya lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data pada penelitian terdistribusi normal. 3. Uji Hipotesis 3.1. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Untuk mengetahui besarnya kontribusi variabel independen GCG (Good Corporate Governance) terhadap variabel Dependen yaitu MVA (Market Value Added) dan EVA (Economic Value Added), dilakukan uji koefisien determinasi sebagai berikut : 46

6 47 Tabel 4.4 Hasil Uji Koefisien Dterminasi (R 2) Model Summary b R Adjusted R Model R Square Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), LnGCG b. Dependent Variable: EVA Hasil analisis regresi pada tabel diatas dihasilkan nilai koefisien determinasi adjusted R Square sebesar 0,040. Hal ini menunjukan bahwa pengaruh variabel independen GCG terhadap variabel dependen EVA adalah signifikan karena R Square 0,040 < 0,05. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), LnGCG b. Dependent Variable: MVA Hasil analisis regresi pada tabel diatas dihasilkan nilai koefisien determinasi adjusted R Square sebesar 0,034. Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen GCG terhadap variabel dependen MVA adalah signifikan karena R Square 0,034 < 0,05. 47

7 Uji Koefisien Regresi Secara Simultan (Uji F) ANOVA atau analisis varian merupakan uji koefisien regresi secara bersama-sama (uji F) untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara bersama-sama (simultan) dapat berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian menggunakan tingkat signifikan 0,05. Tabel 4.5 Hasil Uji F ANOVA b Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), LnGCG b. Dependent Variable: EVA Dari hasil output diatas diperoleh nilai F hitung sebesar 4,959 diperoleh dari tabel statistik pada tingkat signifikan 0,028 < 0,05 maka Ho ditolak. Jadi dapat disimpulkan bahwa GCG berpengaruh signifikan positif terhadap EVA. 48

8 49 ANOVA b Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant),LnGCG b. Dependent Variable: MVA Dari hasil output diatas diperoleh nilai F hitung sebesar 4,336 diperoleh dari tabel statistik pada tingkat signifikan 0,040 < 0,05 maka Ho ditolak. Jadi dapat disimpulkan bahwa GCG berpengaruh signifikan positif terhadap MVA Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji t) Uji t (uji koefisien regresi secara parsial) digunakan untuk mengetahui apakah secara parsial (individual) GCG berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap EVA dan MVA. Pengujian menggunakan tingkat signifikan 0,05 dengan uji 2 sisi. Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini : 49

9 50 Tabel 4.8 Hasil Uji t Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) LnGCG a. Dependent Variable: EVA Dari hasil output diatas dapat disimpulkan bahwa secara parsial GCG berpengaruh positif terhadap EVA. Demikian pula variabel EVA memiliki nilai t hitung sebesar dikarenakan nilai t hitung t tabel ( ,987) dan signifikan (0,028 0,05). Maka Ho di terima. Jadi, dapat disimpulkan bahwa secara parsial GCG berpengaruh signifikan terhadap EVA. Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) LnGCG a. Dependent Variable: MVA Dari hasil output diatas dapat disimpulkan bahwa secara parsial GCG berpengaruh positif / negatif terhadap MVA. Demikian pula variabel MVA 50

10 51 memiliki nilai t hitung sebesar dikarenakan nilai t hitung t tabel ( ,987) dan signifikan (0,040 0,05). Maka Ho di terima. Jadi, dapat disimpulkan bahwa secara parsial GCG berpengaruh signifikan terhadap MVA. Berdasarkan Pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa penelitian yang mengukur hubungan board independence dengan kinerja perusahaan dengan menggunakan data laporan keuangan akan menemukan hubungan yang negatif, sementara penelitian yang menggunakan data stock return dan yield spread akan menemukan hasil yang positif. Dalam hal ini termasuk didalamnya board governance sebagai salah satu elemen utama dari corporate governance itu sendiri, menurut hasil penelitian Intan Novia FN dan Niki Lukviarman (2005). 51