Disclosure index =
maksimal skor
jumlah perusahaan
sebuah disclosure
skor jumlah
F. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan menggunakan bantuan program SPSS 16 Statisic
Produck and Service Solution, namun terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik sebelum malakukan pengujian hipotesis. Langkah selanjutnya,
Pengujian hipotesis dilakukan setelah model regresi berganda yang digunakan bebas dari pelanggaran asumsi klasik yaitu uji autokorelasi dan
uji multikolinearitas. Uji normalitas data juga dilakukan untuk mengetahui data yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal. Hal ini
bertujuan agar hasil perhitungan tersebut dapat diinterpretasikan secara tepat dan efisien.
1. Uji Asumsi Klasik Regresi
Pengunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi klasik normalitas, autokorelasi, multikolinearitas. Adapun pengujian
asumsi klasik yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel independen atau keduanya
mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Kalau nilai
Universitas Sumatera Utara
residual tidak mengikuti distribusi normal, uji statistik menjadi titik valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali,2006:110. Menurut
Ghozali 2006:110, ”Cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak ada dua, yaitu analisis grafik dan
analisis statistik. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyabaran data titik pada sumbuh diagonal dan grafik dengan
melihat histogram dari residual”.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antar kesalahan penggangguan pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya. Jika terjadfi korelasi maka ada masalah autokorelasi. Model regresi yang
baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Menurut Ghozali 2006:95, “bila signifikan0,05 dengan=5 bararti residual
random dan H
o
diterima,sebaliknya bila signifikan 0,05 berarti residual tidak random dan H
o
ditolak”.
c. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini
tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independennya sama dengan nol.
Universitas Sumatera Utara
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai tolerance dan lawannya variance
inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen
lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi vatiabel terikat dependen dan diregres terhadap variabel
independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi
nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10.
d. Uji Heterokedastisitas
Kategori