Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 15, maka diperoleh
hasil sebagai berikut:
a. Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih dan menunjukkan
arah hubungan variabel dependen dengan variabel independen. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut ini:
Tabel 4.5 Analisis Hasil Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant .563
.008 72.078
.000 X
-3.771E-14 .000
-.183 -1.713
.090 a. Dependent Variable: Y
Berdasarkan tabel di atas, didapatlah persamaan regresi sebagai beikut:
Y = 0.563 + -3.771 X +
ε Keterangan :
1 Konstanta sebesar 0,563 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel
independen X = 0 maka kelengkapan pengungkapan laporan keuangan sebesar 0,563.
2 β
1
sebesar -3.771 menunjukkan bahwa setiap kenaikan manajemen laba sebesar 1 akan diikuti oleh kenaikan kelengkapan pengungkapan laporan
keuangan sebesar -3.771.
Universitas Sumatera Utara
b. Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas 0.5 dan mendekati 1.
Koefisien determinasi R square menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampai
dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel- variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi
variabel dependen semakin terbatas. Nilai R square memiliki kelemahan yaitu
nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap
variabel dependen.
Tabel 4.6 Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.183
a
.033 .022
.0725489 1.166
a. Predictors: Constant, X b. Dependent Variable: Y
Pada model summary, nilai koefisien korelasi R sebesar 0,183 yang berarti
bahwa tidak ada korelasi atau hubungan antara kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y dengan variabel independennya, manajemen laba X
Universitas Sumatera Utara
karena berada dibawah 0,5. Angka adjusted R square atau koefisien determinasi adalah 0,022. Hal ini berarti 2.2. variasi atau perubahan dalam kelengkapan
pengungkapan laporan keuangan dapat dijelaskan oleh variasi dari manajemen laba, sedangkan sisanya 97.8 dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Standar Error
of Estimate SEE adalah 0,0725489, yang mana semakin besar SEE akan membuat model regresi kurang tepat dalam memprediksi variabel dependen.
c. Pengujian Hipotesis
