4.6. Metode Analisis Data
Hipotesis pertama dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linier berganda. Persamaan yang dibangun adalah sebagai berikut:
Y = b + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
D
1
+ ε
dimana: Y =
CSRI Corporate Social Responsibility Index
X
1
= Ukuran perusahaan Rp X
2
= Profitabilitas
Rp X
3
= Ukuran dewan komisaris orang X
4
= Umur perusahaan tahun D
1
= Profil perusahaan variabel dummy 1 : high profile
0 : low profile b
= konstansta
b
1
…b
5
= koefisien regresi
ε = error term
Model di atas digunakan jika salah satu variabel bebas bersifat kualitatif. Gujarati 2007 menyatakan bahwa dalam beberapa kasus, variabel terikat tidak
hanya dipengaruhi oleh variabel-variabel yang bersifat kuantitatif, tetapi juga bisa dipengaruhi oleh variabel yang bersifat kualitatif. Oleh karena itu, variabel kualitatif
tersebut dijadikan sebagai variabel dummy di dalam model dan dinyatakan dengan 35
Universitas Sumatera Utara
simbol D. Koefisien-koefisien b , b
1
, b
2
, …,b
5
diestimasi dengan menggunakan metode kuadrat terkecil atau ordinary least square OLS.
Hipotesis kedua dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linier sederhana. Persamaan yang dibangun adalah sebagai berikut:
Z = b + b
1
Y +
ε dimana:
Z = Harga saham Rp
Y = CSRI
Corporate Social Responsibility Index b
= konstansta
b
1
= koefisien
regresi ε =
error term Koefisien-koefisien b
dan b
1
diestimasi dengan menggunakan metode kuadrat terkecil atau ordinary least square OLS.
Untuk menguji apakah variabel independen secara serempak berpengaruh terhadap variabel dependen, maka digunakan uji F. Kriteria uji yang digunakan
adalah: a.
H diterima bila Sig. F
α
0,05
b. H
1
diterima bila Sig. F α
0,05
Untuk menguji apakah variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen, maka digunakan uji t. Kriteria uji yang digunakan
adalah: 36
Universitas Sumatera Utara
a. H
diterima bila Sig. t α
0,05
b. H
1
diterima bila Sig. t α
0,05
Untuk mendapatkan hasil parameter yang baik, maka dilakukan uji kualitas data dan pengujian asumsi klasik sehingga diperoleh hasil yang unbiased atau BLUE
Best Linear Unbiased Estimation. Uji kualitas data dilakukan dengan mendeteksi ada tidaknya data outlier di dalam pengamatan. Asumsi klasik yang diuji adalah
asumsi normalitas, multikolinieritas, dan heteroskedastisitas.
a. Outlier
Kategori