penghindaran pajak, karakter eksekutif, karakteristik perusahaan, kepemilikan keluarga dan dimensi tata kelola perusahaan yang diperoleh dari website BEI
www.idx.co.id serta laporan keuangan perusahaan khususnya terkait dengan informasi ekonomi dan keuangan. Data lainnya diperoleh dari jurnal, buku, dan
sumber-sumber literatur lainnya yang memberikan informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
3.5 Metode Analisis Data
Data yang terdapat dalam penelitian ini akan diuji dan dianalisis dengan metode analisis statistik, yaitu :
3.5.1 Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif adalah teknik deskriptif yang memberikan informasi mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud menguji hipotesis
Nurgiyantoro et al., 2004. Analisis statistik deskriptif yang dilakukan dalam penelitian ini berupa pengumpulan data-data yang diperoleh dari laporan
keuangan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2013.
3.5.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui kelayakan penggunaan model regresi dalam penelitian ini. Uji asumsi klasik tersebut terdiri dari uji
normalitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.
3.5.2.1 Uji Normalitas
Universitas Sumatera Utara
Tujuan dari uji normalitas data adalah untuk menguji kenormalan distribusi data dalam model regresi pada variabel penganggu
atau variabel residual Ghozali, 2009. Pengujian ini bertujuan menguji apakah dalam mode l regresi, variabel dependen dan independen memiliki
distribusi normal. Pengujian terhadap normalitas data menggunakan uji Kolmogrov Smirnov, dengan membandingkan nilai p value dengan tingkat
signifikansi 5. Jika p value 5 maka data berdistribusi normal.
3.5.2.2 Uji Multikolinearitas
Multikolinieritas merupakan uji yang digunakan dengan tujuan menguji apakah model regresi terdapat korelasi antar variabel independen Ghozali,
2009. Tidak adanya korelasi antar variabel independen menunjukkan model regresi yang baik. Problem multikolinieritas terjadi ketika ada hubungan korelasi
antar variabel independen. Untuk membantu penghitungannya maka digunakan SPSS 16 sebagai
alat bantu penilaian tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Pengukuran terhadap variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh
variabel indepenen lainnya menggunakan fungsi tolerance. Nilai tolerance yangrendah maka sama dengan nilai VIF tinggi karena nilai tolerance berbanding
terbalik terhadap VIF VIF=1tolerance. Nilai cutoff yang digunakan adalah nilai tolerance 0,10 atau sama
dengan nilai VIF 10. Variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0.10, dan ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10,
maka terjadi problem multikolinieritas begitu juga sebaliknya.
Universitas Sumatera Utara
3.5.2.3 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara residual pada suatu pengamatan dengan pengamatan yang lain dalam
model. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari
satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series.
Kesimpulan ada tidaknya autokorelasi didasarkan pada ; Jika nilai Durbin-Watson berada range nilai Du hingga 4-Du maka ditarik kesimpulan
bahwa model tidak terdapat autokorelasi Wibowo, 2012:102. Menurut Ghozali 2006:99 Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
3.5.2.4 Uji Heteroskedastisitas
