mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Dari hasil analisis data diperoleh hasil yang ditunjukkan pada Tabel 4.7 sebagai berikut:
Tabel 4.7 Hasil Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.512
a
.262 .243
6.81220 a. Predictors: Constant, CSP
b. Dependent Variable: ROA Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat diketahui bahwa nilai adjusted R
2
adalah 0,243. Hal ini menunjukkan bahwa sebesar 24,3 Return on Asset Perusahaan
yang terdaftar di National Center forSustainability Reporting dan juga di Bursa Efek Indonesiadipengaruhi oleh variabel independen yang digunakan yaitu
Corporate Social Performance Sedangkan sisanya sebesar 75,7 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
4.2.2.2 Uji Asumsi Klasik pada Regresi yang Kedua 1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau
tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Metode yang dapat dipakai untuk normalitas adalah
Kolmogorov Smirnov. Uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dalam Tabel 4.8 sebagai berikut:
Tabel 4.8 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
CSP ROE
N 40
40 Normal Parameters
a,,b
Mean .6563
23.1268 Std. Deviation
.23987 9.27073
Most Extreme Differences Absolute
.165 .137
Positive .127
.137 Negative
-.165 -.078
Kolmogorov-Smirnov Z 1.046
.865 Asymp. Sig. 2-tailed
.224 .443
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah Berdasarkan Tabel 4.8 dapat diketahui bahwa nilai K-S untuk CSP adalah
1,046 dengan signifikansi 0,224, ROE memiliki K-S sebesar 0,865 dengan signifikansi 0,443. Hal ini berarti bahwa CSP dan ROE berdistribusi secara
normal karena memiliki nilai signifikansi diatas 0,05. Metode lain untuk mengetahui normalitas adalah dengan menggunakan
metode analisis grafik, baik dengan melihat grafik secara histrogram ataupun dengan melihat secara Normal Probability Plot. Normalitas dapat dideteksi
dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Berdasarkan tampilan grafik histogram dapat dilihat pada Gambar 4.4, Uji normalitas dengan melihat grafik secara histogram dapat disimpulkan bahwa
variabel residual berdistribusi normal karena data mengikuti arah garis grafik histogramnya.
Gambar 4.4 Grafik Histogram
Sedangkan berdasarkan grafik normal plot dapat dilihat pada Gambar 4.5, dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal. Hal ini
mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 4.5 Normal Plot 2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regressi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen
Berdasarkan Tabel 4.9 diperoleh hasil bahwa variabel CSP, ROE bebas dari multikolinearitas yang ditunjukkan dengan nilai tolerance 0,10 dan nilai VIF
10.
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
CSP 1.000
1.000 a. Dependent Variable: ROE
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
3. Uji Heteroskedastisitas
