42
F. Metode Analisis Data
1. Pengujian asumsi klasik
a. Normalitas
Uji ini digunakan dalam tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah distribusi data
penelitian masing - masing variabel telah menyebar secara normal atau mendekati data normal. Uji normalitas perlu dilakukan untuk menentukan
alat statistik yang dilakukan. Jika data yang diperoleh itu terdistribusi normal dan variansinya sama, maka pengujian hipotesis dilakukan dengan
alat statistik parametrik. Jika data yang diperoleh itu tidak terdistribusi dan atau variansinya tidak sama, maka pengujian hipotesis dilakukan dengan
alat statistik nonparametrik. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji apakah residual
terdistribusi normal adalah uji statistik non parametrik kolmogorov-Smirnov K-S dengan membuat hipotesis:
Ho : data residual terdistribusi normal Ha : data residual tidak terdistrobusi normal
Apabila nilai signifikan 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak, jika nilai signifikan 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima.
b. Multikolinearitas
Pengujian bertujuan mengetahui ada tidaknya multikolinearitas antar variabel-variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi antara variabel independen. Deteksi dilakukan dengan
43 melihat nilai VIF Variable Inflation Factor dan nilai tolerance.
Multikolinearitas terjadi jika VIF 10 dan nilai tolerance 0,10. c.
Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas melihat apakah didalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Erlina, 2007. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke
pengamatan lainnya tetap, maka disebut Homokedastisitas. Dalam pengujian ini, apabila hasil pengolahan data yaitu tingkat probabilitas
signifikasi variabel independent 0,05 maka dapat dikatakan mengandung heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heterokedastisitas. Uji ini dilakukan dengan mengamati pola tertentu pada grafik scatterplot, dimana bila ada titik menyebar diatas dan dibawah angka
0 pada sumbu Y serta tidak membentuk pola maka tidak terjadi heterokedastisitas.
d. Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menganalisis apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan t-1 atau sebelumnya. Pengujian autokorelasi menggunakan Durbin Watson. Jika angka D-W
diantara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi Singgih Santoso, 2000. Autokorelasi diuji dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW
test. Panduan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut :
44 a.
Jika DW DU berarti tidak ada autokorelasi b.
Jika DW DL berarti terjadi autokorelasi c.
Jika DL DW DU berarti tidak dapat mengambil keputusan apakah autokorelasi terjadi atau tidak
2. Pengujian hipotesis
Model penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda. Model regresi linier berganda adalam model regresi yang memiliki lebih dari satu
variabel independen. Model regresi linier berganda dikatakan model yang baik jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi
– asumsi klasik statistik baik multikolinearitas, heterokedastisitas dan autokorelasi.
Persamaan regresi berganda yang digunakan adalah :
Y = a + b
1
SAHAM + b
2
LEV + b
3
SIZE + b
4
PROFIT + b
5
UMUR + e
Keterangan : Y
= Jumlah informasi sosial yang diungkapkan SAHAM
= Presentasi kepemilikan saham publik LEV
= Tingkat Leverage SIZE
= Ukuran perusahaan PROFIT
= Profitabilitas UMUR
= Umur Perusahaan e
= Error
45 a.
Uji koefisien determinasi Nilai
digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan model dalam menerangkan variabel independen. Tapi, karena
mengandung kelemahan mendasar dimana adanya bias terhadap jumlah variabel independen yang
dimasukkan dalam model. Oleh karena itu, pada penelitian ini yang digunakan adjusted
berkisar antara nol dan satu. Jika nilai adjusted makin mendekati satu maka makin baik kemampuan model tersebut dalam
menjelaskan variabel independen dan sebaliknya. b.
Uji Regresi Simultan Uji F Uji f untuk mengetahui apakah variabel independen secara simultan
mempengaruhi variabel dependen. Berikut kriteria uji F yang digunakan -
Jika Fhitung Ftabel, pada α 0,05 maka H
1
diterima -
Jika Fhitung Ftabel, pada α 0,05 maka H
1
ditolak c.
Uji Regresi Parsial Uji t Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan yang signifikan
dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Nilai dari uji t dapat dilihat dengan membandingkan t-hitung dan t-tabel.
Kriteria uji t yang digunakan : -
Jika t-hitung t- tabel, pada α 0,05 maka H
1
diterima -
Jika t-hitung t- tabel, pada α 0,05 maka H
1
ditolak
46
G. Lokasi dan Jadwal penelitian
Kategori