4.2. Analisis Hasil Penelitian
4.2.1. Statistik deskriptif-deskriptif
Informasi data keuangan berupa ekuitas dan laba bersih perusahaan indeks LQ-45 sekaligus menjadi variabel dalam penelitian
ini dijabarkan dalam bentuk statistik. Statistik deskriptif dari variabel tersebut diolah dalam bentuk indeks Gray dan disajikan dalam tabel
berikut ini.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Indeks Gray
Ekuitas dan Laba Bersih Tahun 2011 dan 2012 Descriptive Statistics
N Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
IG_LABA 46
.98731 1.40381 1.0115617
.06175188 IG_EKUITAS
46 .88501
1.10523 1.0001778 .02329987
Valid N listwise 46
Sumber : Output SPSS, 2015 Output tampilan SPSS tabel 4.1 diatas menunjukkan dari 46
sampel N terlihat bahwa indeks tertinggi laba yaitu 1.40381 dan 1.10523 sebagai indeks ekuitas. Tingkat rata-rata indeks adalah
1.0115617 dan 1.0001778 atas laba dan ekuitas. Standar indeks yang diharapkan oleh perusahaan adalah 0.06175188 dan 0.02329987 atas
laba dan ekuitas. Berarti pihak regulator dan perusahaan harus bisa menganalisis dampak penerapan standar akuntansi keuangan
berbasisIFRS sehingga laba bersih dan ekuitas yang dihasilkan lebih baik daripada sebelum penerapan standar akuntansi keuangan tersebut.
4.2.2. Uji Normalitas
Pengujian normalitas terhadap data dilakukan untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak. Pengujian
normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non- parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S dan digambarkan dalam
bentuk histogram dengan membuat hipotesis: Hipotesis Nol H
: data terdistribusi secara normal Hipotesis Alternatif H
a
: data tidak terdistribusi secara normal Pada uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S,
apabila nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka H diterima,
sedangkan jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka H ditolak.
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
LN_NI_P SAK
LN_NI_ IFRS
LN_EQ_ PSAK
LN_EQ_I FRS
N 46
46 46
46 Normal Parameters
a,,b
Mean 15.1676 15.1576 16.6451 16.6452
Std. Deviation
.96508 .98179 1.55675 1.55616 Most Extreme Differences Absolute
.089 .087
.145 .146
Positive .089
.087 .145
.146 Negative
-.075 -.073
-.142 -.142
Kolmogorov-Smirnov Z .605
.590 .981
.990 Asymp. Sig. 2-tailed
.858 .877
.291 .281
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data Sekunder yang diolah, 2015
Berdasarkan tabel 4.3 diatas terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed diatas nilai signifikan 0.05, sehingga dengan kata lain
variabel residual berdistribusi normal.
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas
Histogram Laba Bersih PSAK
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas
Histogram Laba Bersih IFRS
Gambar 4.3 Hasil Uji Normalitas
Histogram Ekuitas PSAK
Gambar 4.4 Hasil Uji Normalitas
Histogram Ekuitas IFRS
Selain itu histogram ini juga membuktikan bahwa data tersebut berdistribusi secara normal. Gambar histogram ini
menunjukkan bahwa pola distribusinya tidak melenceng ke kiri atau ke kanan yang artinya adalah data tersebut berdistribusi secara normal.
4.3. Uji Hipotesis
Kategori