39
3.2.4 Leverage LEV
Leverage merupakan tingkat ketergantungan perusahaan terhadap hutang dalam rangka membiayai kegiatan operasionalnya, dalam penelitian ini,
rumus yang digunakan adalah :
������� �������� ��� = Total Hutang
Total Ekuitas
3.2.5 Ukuran Perusahaan SIZE
Ukuran perusahaan dalam penelitian ini adalah suatu skala dimana dapat diklasifikasikan besar kecilnya perusahaan yang diukur dengan jumlah
karyawan, jumlah aktiva, volume penjualan, atau peringkat indeks yang dalam penelitian ini digunakan adalah total aset.
������ ������ℎ��� ���� = LN Total ����
3.2.6 Ukuran Dewan Komisaris UDK
Ukuran dewan komisaris diangap sebagai sebuah mekanisme pengendalian intern yang bertanggung jawab untuk mengawasi dan memonitor tindakan
manajemen puncak. Ukuran dewan komisaris yang digunakan dalam penelitian ini konsisten dengan Beasley 2000 dalam Sembiring 2005 yaitu
jumlah anggota dewan komisaris. ������ ����� ��������� ��� = ∑Dewan Komisaris Perusahaan
Universitas Sumatera Utara
40
Berdasarkan uraian tersebut diatas, maka secara ringkas dapat dilihat dari tabel sebagai berikut :
Tabel 3.1 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
No
Variabel Penelitian
Definisi Skala Pengukuran
1
Variabel Terikat
CSR Disclosure CSR Disclosure
merupakan data tahunan yang
diungkapkan perusahaan yang
meliput i tema lingkungan, energi,
kesehatan dan keselamatan tenaga
kerja, lain-lain tenaga kerja,
produk, keterlibatan masyarakat dan
umum CSR Disclosure diukur
menggunakan metode content analysis. Kategori
instrumen pengungkapan yang digunakan konsisten
dengan penelitian Sembiring 2005 yang
terdiri dari 78 item pengungkapan. Skala
pengukuran yang digunakan adalah apabila
item informasi tidak ada maka diberi skor 0,
sedangkan apabila item informasi yang ditentukan
ada dalam laporan tahunan maka diberi skor 1.
2 Variabel Bebas
Profitabilitas Profitabilitas adalah
kemampuan dari modal yang
diinvestasikan dalam keseluruhan
aktiva untuk menghasilkan
keuntungan bagi semua investor.
Terdapat beberapa ukuran untuk
menentukan profitabilitas
perusahaan, yaitu : return of equity,
return on assets, earning per share,
net profit margin. ������ �� ������ ���
= laba bersih setelah pajak EATtotal aset
Universitas Sumatera Utara
41
3 Umur Perusahaan Umur perusahaan
adalah lamanya waktu hidup suatu
perusahaan yang
menunjukkan bahwa perusahaan
tetap eksis, mampu bersaing dalam
dunia usaha dan mampu
mempertahankan kesinambungan
usahanya serta merupakan bagian
dari dokumentasi yang menunjukan
tujuan dari perusahaan
tersebut.Umur perusahaan,
diproksikan sejak perusahaan
didirikan.
Umur perusahaan dihitung
dengan tahun berjalan dikurangi
dengan tahun berdiri perusahaan.
���� ������ℎ��� ��� = Tahunberjalan
Tahun perusahan listing
di BEI atau Tahun IPO
4 Leverage LEV
Leverage merupakan tingkat
ketergantungan perusahaan terhadap
hutang dalam membiayai kegiatan
operasinya, dengan demikian leverage
juga mencerminkan tingkat resiko
keuangan perusahaan.
DER = Total Hutang Total Ekuitas
5 Ukuran
Perusahaan Ukuran perusahaan
adalah suatu skala dimana dapat
diklasifikasikan
Universitas Sumatera Utara
42
3.3 Populasi dan Sampel
3.3.1 Populasi Penelitian
Populasi adalah kumpulan dari semua kemungkinan orang-orang, benda- benda, dan ukuran lain, yang menjadi objek perhatian atau kumpulan
seluruh objek yang menjadi perhatian Suharyadi dan Purwanto,2009:7. Populasi dari penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan manufaktur
dengan sub sektor aneka industri yang terdaftar di BEI, dengan alasan perusahaan-perusahaan manufaktur lebih banyak mempunyai pengaruh atau
dampak terhadap lingkungan disekitarnya sebagai akibat dari aktivitas yang dilakukan perusahaan. Penelitian ini menggunakan periode penelitian tahun
2009 sampai dengan 2012.
3.3.2 Sampel Penelitian
Sampel adalah suatu bagian dari populasi tertentu yang menjadi perhatian Suharyadi dan Purwanto,2009:7. Pemilihan sampel dilakukan dengan
menggunakan metode purposive sampling yaitu teknik sampling yang besar kecilnya
perusahaan yang dapat diukur dengan
jumlah karyawan, total aktiva, volume
penjualan, atau peringkat indeks.
Size = LN Total Aset
6 Ukuran Dewan
Komisaris Dewan komisaris
dianggap sebagai mekanisme
pengendalian intern yang bertanggung
jawab untuk memonitor tindakan
manajemen puncak. Banyaknya jumlah
anggota dewan komisaris perusahaan.
UDK=
∑Dewan Komisaris Perusahaan
Universitas Sumatera Utara
43
anggota sampelnya dipilih secara khusus berdasarkan kriteria tertentu untuk tujuan penelitian dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang
representative sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Adapun kriteria sampel yang akan digunakan yaitu : Perusahaan manufaktur dengan sub-
sektor aneka industri yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia tahun 2009-2012 secara berturut-turut dengan satuan mata uang rupiah dan
menyediakan informasi pertanggungjawaban sosial pada laporan tahunan perusahaan yang bersangkutan.
Dari kriteria purposive sampling diatas maka peneliti mendapatkan 11 sebelas perusahaan manufaktur sub-sektor aneka
industri setiap tahunnya yang termasuk dalam populasi penelitian. Dan proses sampling hasilnya dapat dilihat di dalam lampiran 1 dan 2.
Tabel 3.2 Sampel Penelitian
No Sampel Perusahaan
1 PT. Astra International Tbk
2 PT Indomobil Sukses Internasional Tbk
3 PT. Selamat Sempurna Tbk.
4 PT. Eratex Djaja Tbk.
5 PT. Ever Shine Textile Industry
Tbk 6
PT. Prima Alloy Steel Universal Tbk. 7
PT. Pan Brothers Tbk 8
PT. Asia Pacific Fibers Tbk 9
PT. Nusantara Inti Corpora Tbk 10
PT. Unitex Tbk 11
PT Jembo Cable Company Tbk
Universitas Sumatera Utara
44
3.4 Jenis dan Sumber Data
3.4.1 Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam hal ini data penelitian ini adalah data gabungan yaitu penggabungan antara data
time series yaitu periode penelitian dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2012, dan data cross sectional yaitu dengan sampel yang memenuhi criteria
ada 11 perusahaan. Data sekunder yaitu sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara diperoleh
dan dicatat oleh pihak lain berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip data dokumenter yang dipublikasikan dan yang
tidak dipublikasikan Indriantoro dan Bambang Supomo, 2002. Dalam hal ini data yang dibutuhkan adalah laporan tahunan perusahaan manufaktur
dengan sub sektor aneka industri yang terdaftar di BEI.
3.4.2 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari:
1. ICMD Indonesian Capital Market Directory. 2. Data base pasar modal, situs resmi BEI yaitu www.idx.co.id , tahun 2009-
2012, untuk mengetahui informasi pengungkapan sosial yang diungkapkan.
Universitas Sumatera Utara
45
3.5 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi. Dalam hal ini metode dokumentasi yang dimaksud
adalah dilakukan dengan cara mengumpulkan data dengan kategori dan klasifikasi dari berbagai sumber dan juga data dari laporan tahunan yang
dipublikasikan oleh BEI yang berhubungan dengan masalah yang diteliti dan kemudian mengunduh laporan tersebut.
3.6 Teknik Analisis Data
Metode analisis data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi linier berganda yang dimaksud untuk menguji kekuatan hubungan
antara pengungkapan tanggung jawab sosial dengan variabel independennya yaitu profitabilitas ROA, umur perusahaan AGE, leverage LEV,
ukuran perusahaan SIZE, dan ukuran dewan komisaris UDK. Model yang digunakan adalah :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e
Dimana : a = konstanta
Y = CSR X
1
= Profitabilitas ROA X
2
= Umur perusahaan AGE X
3
= Leverage LEV
Universitas Sumatera Utara
46
X
4
= Ukuran perusahaan SIZE X
5
= Ukuran dewan komisaris UDK e = Error
b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
= koefisien regresi Adapun asumsi-asumsi yang digunakan dalam metode regresi linier
berganda, yaitu: 1. Model regresi harus linier dalam parameter
2. Variabel bebas tidak berkorelasi dengan disturbance term Error . 3. Varian untuk masing-masing error term kesalahan konstan
4. Tidak terjadi autokorelasi 5. Model regresi dispesifikasi secara benar. Tidak terdapat bias spesifikasi
dalam model yang digunakan dalam analisis empiris. 6. Jika variabel bebas lebih dari satu, maka antara variabel bebas
explanatory tidak ada hubungan linear yang nyata
3.7 Analisis Data 3.7.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan variabel- variabel dalam penelitian ini. Alat analisis yang digunakan adalah rata-rata,
maksimal, minimal dan standar deviasi untuk mendeskripsikan variabel penelitian.
Universitas Sumatera Utara
47
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel penelitian yang ada dalam model regresi.
Pengujian yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.
3.7.2.1 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. Uji normalitas dengan analisis grafik
dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik normal plot dan dengan melihat histogram dari residualnya. Jika
data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya maka data menunjukkan pola distribusi normal
sehingga model regresi memenuhi asumsi normalitas. Alat uji normalitas yang lain digunakan dalam penelitian ini adalah
uji One– Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Dimana hasil uji yang tidak signifikan dengan tarif alfa 0,05 menunjukkan variabel-variabel tersebut
normal.
Universitas Sumatera Utara
48
3.7.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independent. Nilai
tolerance dan Variance Inflacation Factor VIF digunakan untuk mendeteksi adanya multikolineritas. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap
variabel bebas mana yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang
tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jika nilai tolerance yang rendah dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1tolerance dan
menunjukkan adanya koliniearitas yang tinggi. Nilai batas yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai tolerance mendekati 1 atau sama dengan
nilai VIF disekitar angka 10. Gejala multikolinieritas akan didefinisikan jika VIF lebih besar dari 10 Gujarati, 1995.
3.7.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu periode t dengan
kesalahan periode t – 1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi ada karena observasi yang
berurutan sepanjang waktu beraitan satu sama lain. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas autokorelasi.
Jika terdapat korelasi maka terdapat autokorelasi. Jika autokorelasi berakibat pada:
Universitas Sumatera Utara
49
• Standar error dan varian dari komponen residual cenderung under estimated
• Hasil uji t dan F menjadi tidak valid, akibatnya signifikannya menjadi bias
• Estimator OLS akan sensitive pada setiap perubahan sampel
3.7.2.4 Uji Heterokedastisitas
Menurut Ghozali 2005, uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari
residual 1 pengamat ke pengamat yang lain. Jika variance dari residual 1 pengamat ke pengamat lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model regresi homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas karena data
ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran. Salah satu cara untuk menditeksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas yaitu dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen SRESID yaitu dengan residualnya ZPRED.
3.8.3 Uji Hipotesis
3.8.3.1 Uji Koefisien Determinasi R
2
Ghozali 2005 menyatakan bahwa nilai R
2
digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan model dalam menerangkan variabel
independen. Namun, karena R
2
kelemahan mendasar dimana adanya bias
Universitas Sumatera Utara
50
terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R pasti meningkat tidak peduli
apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, dalam penelitian ini yang digunakan adalah
adjusted R
2
berkisar antara nol sampai satu. Hal ini dikarenakan nilai Adjusted R² dapat naik atau turun apabila satu variabel independen
ditambahkan kedalam model. Jika nilai adjusted R
2
semakin mendekati satu, maka kemampuan model tersebut semakin baik dalam menjelaskan variabel
dependen dan begitu juga sebaliknya.
3.8.3.2 Uji t t-test
Uji t dilakukan untuk menguji tingkat signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Pengujian ini
dilakukan uji dua arah dengan hipotesis: Ho : Xi = 0, artinya tidak ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen terhadap variabel
dependen. Ho : Xi 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. Kriteria pengujian ditetapkan
sebagai berikut: 1. Jika nilai -thitung -ttabel atau thitung ttabel, maka Ho diterima.
2. Jika nilai thitung ttabel atau –thitung -ttabel, maka Ho ditolak. 3. Tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 5 persen, dengan kata lain
jika P probabilitas 0,05 maka dinyatakan tidak signifikan.
Universitas Sumatera Utara
51
3.8.3.2 Uji F F- test
Menurut Ghozali 2005 uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimaksudkan dalam model mempunyai
pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan significance level
0,05 α = 5. Ketentuan penerimaan atau penolakan hipotesis adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai signifikan 0,05 maka hipotesis diterimakoefisien regresi tidak signifikan. Ini berarti bahwa secara simultan kelimat variabel
independen tersebut tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
2. Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka hipotesis ditolak koefisien regresi
signifikan. Ini berarti secara simultan kelima variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel
dependen.
3.8.3.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen CSR disclosure. Adapun model
regresi yang dikembangkan untuk menguji hipotesis-hipotesis yang telah dirumuskan ditunjukkan dalam persamaan berikut:
CSR = a + b
1
ROA + b
2
AGE + b
3
LEV + b
4
SIZE + b
5
UDK + e
Universitas Sumatera Utara
52
Keterangan : CSR = indeks praktik pengungkapan CSR suatu perusahaan
a = intersep model
b = koefisien regresi model
ROA = return on asset atau profitabilitas perusahaan AGE = Age of Firm atau umur perusahaan
LEV = leverage SIZE = ukuran perusahaan
UDK = ukuran dewan komisaris e
= error term model
Universitas Sumatera Utara
53
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan variabel-variabel dalam penelitian ini. Alat analisis yang digunakan adalah rata-rata, maksimal,
minimal, dan standar deviasi untuk mendeskripsikan variabel penelitian. Analisis tersebut disajikan dalam tabel di bawah ini. Untuk data setiap
variabel dapat dilihat pada lampiran 3.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Sumber : SPSS 16, Data diolah 2014 Berikut ini adalah perincian deskriptif dari data yang telah diolah :
1. Variabel CSR memiliki nilai minimum sebesar 0,064, nilai maksimum sebesar 0,615, mean sebesar 0,24534, dan standard deviation sebesar
0,119521 dengan jumlah sampel 44.
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation CSR
44 .064
.615 .24534
.119521 ROA
44 -.420
.663 .05423
.162917 AGE
44 1.003
1.015 1.00929
.002546 LEV
44 -15.054
5.227 1.07990
3.248638 SIZE
44 25.211
32.357 2.72969E1 1.491642
UDK 44
2.000 11.000
4.36364 2.552618
Valid N listwise 44
Universitas Sumatera Utara
54
2. Variabel ROA memiliki nilai minimum sebesar -0,420, nilai maksimum sebesar 0,663, mean sebesar 0,05423, dan standard deviation sebesar
0,162917 dengan jumlah sampel 44. 3. Variabel AGE memiliki nilai minimum sebesar 1,003, nilai maksimum
sebesar 1,015, mean sebesar 1,00929, dan standard deviation sebesar 0,002546 dengan jumlah sampel 44.
4. Variabel LEV memiliki nilai minimum sebesar -15,054, nilai maksimum sebesar 5,227, mean sebesar 1,07990, dan standard deviation sebesar
3,248638 dengan jumlah sampel 44. 5. Variabel SIZE memiliki nilai minimum sebesar 25,211, nilai maksimum
sebesar 32,357, mean sebesar 27,29692, dan standard deviation sebesar 1,491642 dengan jumlah sampel 44.
6. Variabel UDK memiliki nilai minimum sebesar 2,000, nilai maksimum sebesar 11,000, mean sebesar 4,36364, dan standard deviation sebesar
2,552618 dengan jumlah sampel 44.
4.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heterokedastisitas.
4.2.1 Uji Normalitas
Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi apakah distribusi data normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik.
Universitas Sumatera Utara
55
A. Analisis Grafik
Analisis grafik dapat dilihat dengan menggunakan grafik histogram dan grafik normal probability plot. Dalam grafik histogram, distribusi data
normal ditunjukkan oleh gambar kurva atau histogram yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Sedangkan pengujian normalitas dengan
menggunakan P-P Plot, dengan kriteria apabila titik-titik pada P-P Plot berada pada garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka dapat
dinyatakan bahwa distribusi data berasal dari populasi yang terdistribusi normal.
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Universitas Sumatera Utara
56
Gambar 4.2 Grafik Normal Probability Plot
B. Uji Statistik
Untuk mendeteksi normalitas data, dapat pula dilakukan melalui analisis statistik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test K-S. Dasar untuk
pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah sebagai berikut : a. Apabila probabilitas nilai Z uji K-S signifikan secara statistik
ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal. b. Apabila probabilitas nilai Z uji K-S tidak signifikan secara statistik
maka diterima, yang berarti data terdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
57
Tabel 4.2 Uji Statistik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
44 Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .08224235
Most Extreme Differences Absolute
.105 Positive
.105 Negative
-.063 Kolmogorov-Smirnov Z
.696 Asymp. Sig. 2-tailed
.718 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data
Dari hasil pengolahan data tersebut, besar nilai Kolmogorov-Smirnov Z adalah 0,696 dan signifikansi pada 0,718 sehingga dapat disimpulkan
bahwa data terdistribusi secara normal karena 0,718 0,05. Hal ini sejalan dengan hasil yang diperoleh dari analisis grafik.
4.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independent. Nilai
tolerance dan Variance Inflacation Factor VIF digunakan untuk mendeteksi adanya multikolinearitas. Kriteria dinyatakan bahwa variabel bebas tidak
saling intervensi satu sama lain ketika
Universitas Sumatera Utara
58
1. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen
dalam model regresi. 2. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat
disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
Uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -1.642
5.789 -.284
.778 ROA
.079 .083
.108 .948
.349 .962
1.040 AGE
1.982 5.663
.042 .350
.728 .857
1.167 LEV
.000 .004
-.005 -.045
.964 .950
1.053 SIZE
-.010 .010
-.122 -.986
.331 .818
1.222 UDK
.034 .006
.726 5.973 .000
.843 1.186
a. Dependent Variable: CSR
Pada tabel hasil uji multikolinearitas di atas, diperoleh nilai VIF tidak ada yang melebihi dari nilai 10 dan Tolerance 10. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat masalah multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
Universitas Sumatera Utara
59
4.2.3 Uji Autokorelasi
Kategori