50
diproksikan dengan
kepemilikan manajerial
KM.
Nilai Perusahaan Y
Diproksikan dengan Price
Book Value PBV yaitu
perbandingan rasio harga
pasar terhadap nilai buku.
Rasio
3.5 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam peneliti ini adalah studi dokumentasi, yaitu dengan cara mengumpulkan data, mencatat dan mengkaji data
sekunder berupa laporan keuangan perusahaan yang telah dipublikasikan dalam periode pengamatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder,
yang diproleh melalui media internet dengan cara mengunduh laporan keuangan perusahaan perkebunan melalui situs Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id pada
tahun 2011-2014.
3.6 Metode Analisis Data
Data dalam penelitian ini di analisis dengan menggunakan analisis regresi berganda. Regresi linear berganda ditujukan untuk menentukan hubungan linear
antar beberapa variabel bebas dengan variabel terikat Situmorang, et al., 2007:18.
Universitas Sumatera Utara
51
Analisis linear berganda digunakan dalam penelitian ini karena model yang diuji memiliki lebih dari satu variabel independen yang hanya mempengaruhi satu variabel
dependen. Berikut adalah model analisis regresi berganda dalam penelitian ini sebagai berikut:
Y = a + b1 X1+ b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + e
Keterangan : Y = Nilai perusahaan Price Book Value
X
1
= Kinerja keuangan Return On Equity X
2
= Kinerja keuangan Return On Assets X
3
= Pengungkapan Corporate Social Responsibility X
4
= Good Corporate Governance Kepemilikan Manajerial A = Konstanta
B = Koefisien regresi yang menunjukkan perubahan variabel dependen berdasarkan pada variabel independen.
e = tingkat kesalahan standar error
3.7 Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan analisa statistik menggunakan perangkat lunak statistik. Alat analisis data yang
digunakan adalah stastik deskriptif, yakni untuk mendeskripsikan variabel-variabel
Universitas Sumatera Utara
52
dalam peneliti ini. Analisis yang digunakan dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Sebelum data di analisis, maka untuk keperluan analisis data tersebut terlebih dahulu
di uji asusmsi klasik sebelum pengujian hipotesis.
3.7.1 Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali 2006:19, “statistik deskripitif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean,
standar deviasi, maksimum, dan minimum, sehingga secara kontekstual dapat lebih mudah di mengerti oleh pembaca”.
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Untuk mengetahui apakah model regresi benar-benar menunjukkan hubungan yang signifikan dan model yang digunakan layak atau tidak layak
untuk digunakan, sehingga pelu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang dilakukan adalah uj normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi
dan uji heteroskedasitas.
3.7.2.1 Uji Normalitas
Menurut Erlina 2008:154, “uji normalitas berguna untuk tahap awal dalam metode analisis data”. Jika data normal, gunakan
statistik parametrik dan jika data tidak normal gunakan statistik non parametrik atau lakukan treatment agar data normal. Cara yang
digunakan untuk melihat apakah data normal atau tidak adalah dengan melakukan analisis grafik dengan melihat grafik histogram dan
Universitas Sumatera Utara
53
probability plot dan dengan melakukan analisis statistik. Analisis
grafik ini dapat dilakukan dengan melihat grafik histogram dan probability plot
sedangkan analisis statistik dapat dilakukan dengan uji Kolmogrov-Smirnov.
Menurut Ghozali 2006:111, ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu:
a. Analisis Grafik Cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan
melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati normal. Namun
demikian hanya dengan melihat histogram, hal ini dapat membingungkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil.
Maka metode lain yang dapat digunakan adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif
dari distribusi normal. Dasar untuk pengambilan keputusan yaitu:
- Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan
pola distribusi normal maka model regresi memnuhi asumsi normalitas.
- Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan
Universitas Sumatera Utara
54
pola distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Analisis Statistik Uji statistik yang digunakan adalah uji statistik Kolmogrov -
Smirnov K-S. Pedoman dalam pengambilan keputusan normal
atau tidaknya data yang akan diolah yaitu: - Jika hasil signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data
terdistribusi normal. - Jika hasil signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka data
tersebut tidak terdistribusi secara normal.
3.7.2.2 Uji Multikolonieritas
Menurut Erlina 2008:103, “multikolonieritas adalah situasi
adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya”. Dalam hal ini, kita sebut variabel-variabel bebas ini
tidak orthogonal. Variabel bebas yang bersifat orthogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi di antara sesamanya sama
dengan nol. Model regresi yang baik selayaknya tidak terjadi multikolonieritas. Multikolonieritas dapat dilihat dari VIF Variance
Inflation Factor , jika VIF 10 maka tingkat multikolonieritas dapat
ditoleransi. Multikolonieritas dilihat juga melalui TOL Tolerance. Nilai TOL berkebalikan dengan nilai VIF. Tolerance TOL mengukur
Universitas Sumatera Utara
55
variabilitas dari variabel independen yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, multikolonieritas terjadi jika VIF
10 dan nilai tolerance 0,10.
3.7.2.3 Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2006:95, “uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara kesalahan penganggu pada
periode t dengan kesalahan penggangu pada periode t- l sebelumnya”.
Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Cara
yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson DW. Autokorelasi muncul karena
observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Hal ini terjadi karena kesalahan penggangu tidak bebas dari observasi
lainnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi terjadi atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson
DW, uji ini hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat pertama first order autokorelasi dan mensyaratkan adanya intercept
konstanta.
Universitas Sumatera Utara
56
Tabel 3.4 Kriteria Pengambilan Keputusan
Metode Durbin-Watson
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi negative No decision
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi positif Tolak
4 – du d 4
Tidak ada korelasi negative No decision
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada
korelasi positif
atau negative Tidak ditolak
du d 4 – dl
Sumber : Imam Ghozali 2006:96
3.7.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2006:105, “uji ini bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residu
satu pengamatan ke pengamatan lainnya”. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Metode yang digunakan untuk menguji ada atau tidaknya
heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai variabel dependen ZPRED dengan residualnya SRESID. Dasar
analisis tersebut sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
57
1. Titik- titik tersebar di atas dan bawah atau sekitar angka 0. 2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau bawah saja.
3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
3.7.3 Penggujian Hipotesis 3.7.3.1 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji statistik-t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual
dalam menerangkan variabel dependen dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan. Ghozali, 2006:84. Tahap pengujiannya sebagai
berikut: 1. Ho
: β = 0, bearti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Ha : β = 0,
bearti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap dependen secara parsial.
2. Menentukan tingkat signif ikan α yaitu sebesar 5 .
3. Jika profitabilitas signifikansi lebih besar dari 0,05 maka variabel bebas secara individu tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan,
jika lebih kecil dari 0,05 maka variabel bebas secara individu berpengaruh terhadap nilai perusahaan.
Universitas Sumatera Utara
58
3.7.3.2 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel independen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F table.Ghozali, 2006:84.
Tahap pengujiannya adalah sebagai berikut: 1. Ho :
1 = 2 = 3 = 4 = 0, berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama
terhadap variabel dependen. Ha : 1 = 2 = 3 = 4 = 0, berarti
ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
2. Menentukan besarnya nilai F hitung dan signifikan F Sig F. 3.
Menentukan tingkat signifikan α yaitu sebesar 5 . 4. Menganalisis data penelitian yang diolah dengan criteria
penggujian sebagai berikut: - Jika nilai sig F
≥ 0,05 maka Ho diterima, artinya variabel bebas secara simultan tiak mempengaruhiu variabel terikat secara
signifikan. - Jika nilai sig F
≤ 0,05 maka Ho ditolak, artinya variabel bebas secara simultan mempengaruhi variabel terikat secara
signifikan.
Universitas Sumatera Utara
59
3.7.3.3 Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R² bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Nilainya antara 1 sampai 0, jika semakin mendekati maka model semakin baik. Ghozali, 2006:83.
Tetapi koefisien tersebut memiliki kelemahan yaitu bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam
model. Setiap ada tambahan variabel independen maka R² pasti meningkat tidak perduli apakah variabel tersebut berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen. Sehingga dianjurkan untuk menggunakan Adjusted R-Square pada saat mengevaluasi model
regresi terbaik karena nilai Adjusted R-Square dapat naik atau turun apabila salah satu variabel independen ditambahkan ke dalam model.
Universitas Sumatera Utara
60
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dengan menggunakan metode dokumentasi yaitu mengumpulkan dan menganalisis data sekunder yang
berupa laporan keuangan yang telah diaudit, laporan auditor independen, dan laporan tahunan perusahaan Perkebunan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Selanjutnya
data dianalisis dengan mengunakan analisis statistik deskriptif dan uji asumsi klasik dengan menggunakan software SPSS versi 17.0. Proses pengolahannya dimulai
dengan memasukkan data-data penelitian ke program SPSS sehingga menghasilkan output yang sesuai dengan metode analisis data yang digunakan.
Dalam menentukan sampel digunakan metode purposive sampling yaitu dengan menggunakan kriteria-kriteria tertentu agar sampel yang dihasilkan benar-
benar representatif. Melalui metode tersebut diperoleh 18 delapan belas perusahaan Perkebunan
yang memenuhi kriteria dengan empat tahun periode pengamatan yaitu dari tahun 2011 hingga 2014, sehingga jumlah unit yang dianalisis sebanyak 40 unit
analisis 10 x 4.
Universitas Sumatera Utara
61
4.2 Hasil Penelitian 4.2.1 Statistik Deskriptif
