BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda.Analisis data dimulai dengan mengolah data
dengan menggunakan aplikasi Microsoft Excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik, pengujian mengunakan regresi berganda dan diakhiri dengan pengujian hipotesis.Pengujian
dilakukan dengan menggunakan aplikasiSPSS. Metode pengambilan sampel dilakukan dengan teknik purposive sampling. Objek
penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di bursa efek Indonesia selama periode 2013 sampai dengan 2014, dimana jumlah perusahaan manufaktur tersebut
adalah 151 perusahaan. Dari jumlah tersebut, perusahaan yang memenuhi kriteria dalam penelitian sampel tersebut adalah sejumlah 21 perusahaan.
4.2. Analisis Hasil Penelitian
4.2.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif descriptive statistic memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum,
range, kurtosis,dan skewness Ghozali, 2006.Pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai minimum, nilai maksimum, mean, dan standar deviasi.Berikut ini ditampilkan hasil
analisis statistik deskriptif dari variabel corporate social responsibility, ROE, dan manajemen laba.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1. Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
CSR 42
0,101 1,000
0,602 0,32829
ROE 42
0,036 0,478
0,222 0,10973
Manajemen Laba 42
0,030 1,478
0,569 0,37009
Valid N listwise 42
Sumber: Hasil analisis data 2016 Dari pengujian statistik deskriptif yang tersaji pada Tabel 4.1.menunjukkan hasil sebagai
berikut: 1.
Variabel Corporate Social Responsibility CSR memiliki nilai terendah yaitu 0,101 dan nilai tertinggi 1,000 dengan nilai rata-rata 0,602 dan standar deviasi 0,32829.
2. Variabel kinerja keuangan ROE memiliki nilai terendah yaitu 0,036 dan nilai tertinggi 0,478
dengan nilai rata-rata 0,222 dan standar deviasi 0,10973. 3.
Variabel manajemen laba memiliki nilai terendah yaitu 0,030 dan nilai tertinggi 1,478 dengan nilai rata-rata 0,569 dan standar deviasi 0,37009.
4.2.2. Pengujian Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, residual atau variabel pengganggu berdistribusi normal atau tidak.Model regresi yang baik adalah yang
memiliki distribusi normal atau mendekati normal.Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan statistic Kolmogorov-Smirnov K-S.Kriteria yang digunakan dalam tes ini adalah
Universitas Sumatera Utara
dengan membandingkan antara tingkat signifikansi yang didapat dengan tingkat alpha yang digunakan, dimana data tersebut dikatakan terdistribusi normal bila sig. alpha.Hasil uji
normalitas regresi linier sederhana dan analisis regresi moderasi masing-masing dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2. Hasil Pengujian Normalitas Model dengan
One-Sample Unstandardized Residual
N 42
Normal Parameters
a,b
Mean 0,0000000
Std. Deviation 0,0704321
Most Extreme Differences Absolute
0,105 Positive
0,105 Negative
-0,084 Kolmogorov-Smirnov Z
0,547 Asymp. Sig. 2-tailed
0,946 Sumber: Hasil analisis data 2016
Berdasarkan Tabel 4.2. hasil uji kolmogorov-Smirnov K-Syakni nilai signifikansi diatas 0,05 dengan nilai asymp. Sig 2-tailed sebesar 0,946.Hal ini menunjukkan bahwa data penelitian
berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-
variabel ini tidak orthogonal. Dalam mengetahui apakah terjadi multikolinearitas dapat dilihat
Universitas Sumatera Utara
dari nilai tolerance diatas 0,1 dan nilai Variance Inflation Factor VIF variabel dibawah 10. Uji multikolinearitas dengan melihat nilai tolerance dan VIF menunjukkan hasil seperti pada Tabel
4.3.berikut:
Tabel 4.3. Hasil Pengujian Multikolinearitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
Constant -0,064
0,026 -2,444 0,019
1 CSR 1,304
0,095 0,910
13,687 0,000 0,988 1,012
ManajemenLaba 0,000
0,003 0,010
0,148 0,883 0,988 1,012
Sumber: Hasil analisis data 2016 Pada Tabel 4.3. menunjukkan masing-masing variabel independen memiliki nilai
tolerance yang lebih besar dari 0,1 yaitu variabel CSR dengan nilai tolerance 0,988 dan variabel manajemen laba dengan nilai tolerance 0,988. Dilihat dari nilai VIF masing-masing variabel
independen memiliki nilai lebih kecil dari 10 yaitu untuk VIF CSR 1,012 ; dan VIF manajemen laba 1,012. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode tertentu dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya.Model
regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi.Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan pengujian Durbin-Watson DW. Hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 4.4.:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4. Hasil Pengujian Autokorelasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 0,622
a
0,387 0,376
0,0582733 1,848
Sumber: Hasil analisis data 2016 Pada Tabel 4.4. dapat diketahui bahwa nilai dari Durbin-Watson menunjukkan tidak
terjadi autokorelasi, karena berada pada kisaran angka 1 sampai dengan 2. Nilai DW-statistik yang didapatkan sebesar 1,848. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai dUDW4-dU
atau 1,60611,8482,3939. Hal ini menunjukkan tidak terjadi autokorelasi positif atau negatif pada model regresi yang digunakan.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua
pengamatan pada model regresi.Metode pengujian yang digunakan adalah uji statistik Glejser. Model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas bila nilai signifikansi variabel
bebasnya terhadap nilai absolute residual diatas α 0,05.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5. Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients
B Std.
Error Beta
t Sig.
1 Constant
0,037 0,007
5,698 0,000
CSR 0,044
0,026 0,130
1,675 0,096
ManajemenLaba 0,006
0,018 0,386
0,357 0,722
Sumber: Hasil analisis data 2016 Pada Tabel 4.5. dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi semua variabel pada uji Glejser
diatas 5 atau 0,05 yaitu sebesar 0,096 dan 0,722. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.2.3. Analisis Regresi Sederhana
Analisis regresi merupakan studi ketergantungan satu atau lebih veriabel bebas terhadap variabel terikat dengan maksud meramalkan nilai variabel terikat.Pada penelitian ini
menggunakan regresi linier sederhana simple regression analysis untuk mengetahui pengaruh antara pengungkapan CSR pada kinerja keuangan yang diproksikan dengan Return on Equity
ROE perusahaan manufaktur di bursa efek Indonesia tahun 2013 – 2014.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6. Hasil Analisis Regresi Linier Sederhana
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients B
Std. Error Beta
t Sig.
1 Constant
-0,035 0,011
-3,088 0,002
CSR 0,462
0,046 0,614
10,010 0,000
Sumber: Hasil analisis data 2016 ROE = -
0,035 + 0,462 CSR + ε Nilai konstanta sebesar -0,035 berarti bahwa jika nilai variabel bebas yaitu pengungkapan
CSR X sama dengan nol konstan, maka kinerja keuangan yang diproksikan dengan ROE Y sebesar -3,5 persen. Koefisien pengungkapan CSR X sebesar 0,462 berarti bahwa jika
pengungkapan CSR X bertambah 1 kali, maka ROE Y akan meningkat sebesar 46,2 persen.
4.2.4. Analisis Regresi Variabel Moderating
Kategori