“Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan”
183 GCG dan nilai dari hasil penerapan GCG
tiap perusahaan. b. Indonesian Capital Market Directory
ICMD tahun
2010-2014, yang
digunakan untuk melihat harga saham closing price perusahaan.
c. Majalah SWA, untuk melihat hasil pemeringkatan
CGPI Corporate
Governance Perception Index pada
tahun 2010-2014. Jenis data yang digunakan adalah
data sekunder dimana data tersebut diperoleh berdasarkan informasi dari
pihak di luar objek penelitian yang telah dikumpulkan dan dikelola sedemikian
rupa sehingga layak untuk disajikan dan dipublikasikan kepada para pengguna.
Data sekunder dalam penelitian ini adalah laporan hasil pemeringkatan
CGPI
dan laporan
harga saham
perusahaan yang listing pada periode 2010-2014.
3.3.2 Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam penelitian
ini adalah
metode dokumentasi.
Dokumentasi adalah
metode pengumpulan
data yang
dilakukan untuk memperoleh informasi serta data yang diperlukan dengan cara
mempelajari dan
mengkalsifikasi dokumen yang tertulis yang relevan, baik
dari kepustakaan maupun pencarian melalui internet. Dalam penelitian ini,
data diperoleh melalui dokumentasi dari sumber data yang ada pada Indonesian
Capital Market Directory
ICMD tahun 2010 - 2014, data pemeringkatan CGPI
yang dapat diakses di www.iicg.org, dan data historis dari Bursa Efek Indonesia.
3.4 Metode Analisis Data
Analisis data digunakan untuk menyederhanakan data supaya data lebih
mudah diinterprestasikan.
Metode analisis data terdiri atas 2 dua analisis,
yaitu analisis statistik deskriptif dan analisis regresi berganda. Analisis
statistik deskriptif berguna sebagai alat untuk menganalisa data dengan cara
menggambarkan sampel yang telah ada tanpa maksud membuat kesimpulan yang
berlaku umum atau generalisasi. Regresi
berganda merupakan
teknik statistik untuk menjelaskan
hubunganpengaruh antara
variabel terikat dengan beberapa variabel bebas.
Analisis regresi
berganda untuk
mengolah dan membahas data yang telah diperoleh dan untuk menguji hipotesis
yang diajukan. Analisis regresi berganda multiple regression analysis dipilih
untuk digunakan pada penelitian ini karena dapat menyimpulkan secara
langsung mengenai pengaruh masing- masing variabel independen variabel
bebas secara parsial ataupun secara bersama-sama
terhadap variabel
dependen variabel terikat. Sebelumnya,
hipotesis diuji
dengan uji asumsi klasik yang terdiri atas:
1. Uji normalitas normality test, 2. Uji
multikolinearitas multicolinearity test,
3. Uji heterokedastisitas
heteroskedastisity test, dan 4. Uji autokorelasi autocorrelation
test .
Pengujian gejala asumsi klasik dilakukan agar hasil analisis regresi
memenuhi kriteria BLUE Best, Linear, Unbiased Estimator
. Data yang di gunakan adalah data time series maka uji
autokorelasi dilakukan.
Dilanjutkan dengan pengujian yang meliputi:
1. Uji signifikansi parameter secara parsial t
–test, 2. Uji signifikansi parameter secara
bersama-sama f – test,
3. Uji koefisien determinasi goodness of fit
– R2 test.
3.4.1. Uji Statistik Deskriptif
Uji statistik deskriptif digunakan untuk memperoleh
gambaran atau
deskripsi data perbedaan permanen dan perbedaan temporer yang dilihat dari
nilai rata – rata mean, standar deviasi,
PROSIDING
Seminar Nasional dan Call for Papers “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi,
Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan”
184 nilai maksimum dan nilai minimum.
Diuji menggunakan software SPSS versi 23.
Uji statistik deskriptif bertujuan untuk memberikan
gambaran atau
deskripsi dari suatu data yang diliat dari jumlah sampel, nilai minimum, nilai
maksimum, nilai rata-rata mean, dan standar deviasi dari masing-masing
variabel.
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Pengujian gejala asumsi klasik dilakukan agar hasil analisis regresi
memenuhi kriteria BLUE Best, Linear, Unbiased Estimator
. Uji asumsi klasik ini terdiri dari uji normalitas data, uji
autokorelasi, uji heteroskedastisitas dan uji multikolinearitas. Uji asumsi klasik
dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.4.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas ini untuk melihat apakah data berdistribusi normal atau
tidak. Uji normalitas terdiri atas 2 dua cara yaitu analisis grafik dan uji statistik.
Uji normalitas secara grafik adalah dengan
melihatdeteksi normal
probability plot dan grafik histogram. Uji normalitas dengan normal probability
plot, yaitu dengan penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik dalam
Normal P-P plot standardized residual yang mendekati garis diagonal, maka
data terdistribusi normal. 3.4.2.2.
Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah keadaan dimana antara dua variabel independen
atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linier yang sempurna atau
mendekati sempurna Priyatno, 2009; 59.Tujuan utama pengujian ini adalah
untuk
menguji apakah
variabel independen
yang ada
benar-benar mempunyai hubungan yang erat dengan
variabel dependen. Suatu model regresi mengandung multikolinearitas jika ada
hubungan yang sempurna antara variabel independen atau terdapat korelasi linear.
Konsekuensinya adalah bahwa kesalahan standar
estimasi akan
cenderung meningkat
dengan bertambahnya
variabel independen, tingkat signifikan yang digunakan untuk menolak hipotesis
akan semakin besar dan probability menerima hipotesis yang salah juga akan
semakin besar. Sehingga model regresi yang diperoleh tidak valid untuk
menaksir variabel independen.
Priyatno 2009;
60 mengungkapkan
bahwa untuk
mendeteksi ada
tidaknya mulitkolinearitas
dengan melihat
tolerance value dan Variance Inflation
Factors VIF. Sebagian besar penelitian
mengungkapkan bila tolerance value lebih dari 0,10 dan VIF kurang dari 10
maka tidak terjadi multikolinearitas.
3.4.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Heterokedastisitas adalah
keadaan dimana terjadi ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi
Priyatno, 2009;
60. Uji
heterokedastisitas dilakukan
dengan tujuan untuk menguji apakah dalam
sebuah model
regresi terjadi
ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain
tetap, maka disebut homokedastisitas. Jika
varian berbeda,
disebut heterokedastisitas. Model regresi yang
baik adalah
tidak terjadi
heterokedastisitas. Heterokedastisitas
dapat dideteksi dari hasil pengolahan data dari paket statistik dalam komputer yaitu
dengan melihat pola scatter plot. Pengujian dilakukan dengan melihat ada
tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot
. Deteksi adanya heterokedasitisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola
tertentu pada grafik scatter plot. Dasar pengambilan keputusan:
1 Jika ada pola tertentu, seperti titik- titik
point-point yang
ada membentuk suatu pola tertentu yang
teratur bergelombang,
melebur
“Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan”
185 kemudian menyempit, maka telah
terjadi heterokedastisitas, 2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta
titik-titik point-point menyebar dia atas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3.4.2.4. Uji Autokolerasi
Uji autokorelasi adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya.
Autokorelasi adalah
keadaan dimana terjadinya korelasi dari residual untuk pengamatan satu dengan
pengamatan yang lain yang disusun menurut
runtun waktu
Priyatno, 2009:61. Jika terjadi korelasi, maka
dinamakan ada problem autokorelasi. Tentu saja model regresi yang baik
adalah regresi
yang bebas
dari autokorelasi.
Autokorelasi pada
sebagian besar kasus ditemukan pada regresi yang
datanya adalah time series,
atau berdasarkan waktu berkala, seperti
bulanan, tahunan
dan seterusnya.
Dampak yang diakibatkan dengan adanya autokorelasi yaitu varian sampel
tidak dapat menggambarkan varian populasinya.
Dalam penelitian ini, peneliti mempergunakan Uji Durbin dan Watson
Uji Durbin-Watson dengan prosedur sebagai berikut:
a. Menentukan hipotesis nol Ho dan Hipotesis alternatif Ha
Ho = tidak terjadi autokorelasi Ha = terjadi autokorelasi
b. Menentukan taraf signifikansi. Taraf signifikansi menggunakan 0,05
c. Menentukan nilai d Durbin-Watson d. Menentukan nilai dL dan dU
e. Dasar pengambilan keputusan: Du d 4
– du maka Ho diterima tidak terjadi autokorelasi
D Dl atau d 4 - dl maka Ho ditolak terjadi autokorelasi
Dl d dl atau 4 – du d 4 - dl
maka tidak ada kesimpulan
3.4.3. Koefisien Determinasi R2
Nilai Koefisien Determinasi R2 digunakan untuk mengukur tingkat
kemampuan model dalam menerangkan variasi
variabel independen.
Nilai koefisien determinasi adalah antara nol
dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan
variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi
variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-
variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen
.
3.5 Pengujian Hipotesis
Dalam pengelolaan data penelitian menggunakan
alat bantu
berupa perangkat
lunak statistik
statistic software
yang dikenal dengan SPSS. Teknik analisis data yang digunakan
dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda.
Uji Regresi berganda merupakan teknik
statistik untuk menjelaskan keterkaitan antara variabel dependen
variabel terikat dengan beberapa variabel independen variabel bebas.
Fleksibilitas dan adaptifitas dari metode ini mempermudah peneliti untuk melihat
suatu keterkaitan dari beberapa variabel sekaligus. Regresi berganda juga dapat
memperkirakan kemampuan prediksi dari serangkaian variabel bebas terhadap
variabel terikat. Tahapan penyusunan model regresi berganda meliputi:
1. Menentukan variabel independen
independent variable dan variabel dependen dependent variable,
2. Menentukan metode
pembuatan model regresi Enter, Stepwise,
Forward, atau Backward,
3. Melihat ada tidaknya data yang outlier
ekstrim,
PROSIDING
Seminar Nasional dan Call for Papers “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi,
Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan”
186 4. Menguji asumsi-asumsi pada regresi
berganda, seperti uji normalitas normality test, uji multikolinearitas
multicolinearity test
, uji
heterokedastisitas heteroskedastisity test
, dan
uji autokorelasi
autocorrelation test, 5. Menguji kelayakan model regresi f
– test
dan R
2
test ,
6. Menguji hipotesis t –test,
7. Interpretasi model regresi berganda. Dalam penelitian ini, peneliti
menggunakan komputer program SPSS 23 version for Windows.
Hasil analisis regresi berganda terlihat pada Regression
tabel variables enteredremoved
b
, model summary, Anova
b
, dan coefficients
a
. Model regresi berganda dalam
peneltian ini, adalah sebagai berikut: Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Keterangan:
Y = Return saham a = Konstanta
b
1
= Koefisien regresi variabel bebas X
1
b
2
= Koefisien regresi variabel bebas X
2
X
1
= Good Corporate Governance
GCG X
2
= Corporate Social Responsibility
CSR e
= Disturbance error Hipotesis dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut: Ha 1: Good Corporate Governance
berpengaruh terhadap Return saham. Ha 2: Corporate Social Responsibility
berpengaruh terhadap Return saham. Ha 3: Good Corporate Governance
dan Corporate Social Responsibility berpengaruh terhadap Return saham.
Pengujian hipotesis
dengan menggunakan Uji t atau Uji signifikansi
parameter secara parsial t –test. Uji t
dilaksanakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individu
berpengaruh terhadap variabel dependen. Uji t dilakukan dengan 2 arah 2 tails
dengan tingkat keyakinan 95 yang merupakan standar keyakinan untuk
penelitian bisnis dan uji tingkat signifikasi pengaruh hubungan variabel
independen secara individu terhadap variabel dependen. Dasar pengambilan
keputusan: a. Berdasarkan perbandingan t
hitung
dengan t
tabel
: jika t
hitung
t
tabel
, maka H
a
diterima, jika t
hitung
t
tabel
, maka H
a
ditolak. b. Berdasarkan perbandingan nilai
probabilitas :
jika probabilitas 0,05 , maka H
a
ditolak, jika probabilitas 0,05 , maka H
a
diterima. Perhitungan
t
hitung
berdasarkan statistik hitung. Dalam penelitian ini,
berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan komputer program SPSS
23 version for Windows. Hasil t
hitung
terlihat pada coefficients
a
kolom t. Sedangkan t
tabel
dihitung pada tabel t, dengan perhitungan:
tingkat signifikasi α adalah 5,
degree of freedom atau d
f
= n – 1,
dimana; n = jumlah data, uji dilaksanakan 2 sisi 2 tails.
Perhitungan probabilitas
berdasarkan statistik hitung. Dalam penelitian
ini, berdasarkan
hasil penelitian
dengan menggunakan
komputer program SPSS 23 version for Windows.
Hasil probabilitas terlihat pada
kolom sig significance.
Pengujian kelayakan
model dengan uji F. Uji f atau Uji signifikansi
parameter secara
simultan f
–test dilaksanakan untuk mengetahui apakah
variabel independen secara bersama berpengaruh terhadap variabel dependen.
Uji f dilakukan dengan 2 arah 2 tails dengan tingkat keyakinan 95 yang
merupakan standar keyakinan untuk penelitian bisnis dan uji tingkat
signifikasi pengaruh hubungan variabel independen secara bersama terhadap
“Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan”
187 variabel dependen. Dasar pengambilan
keputusan: a. Berdasarkan perbandingan f
hitung
dengan f
tabel
: jika f
hitung
f
tabel
, maka H
a
diterima, jika f
hitung
f
tabel
, maka H
a
ditolak. b. Berdasarkan nilai probabilitas:
jika probabilitas 0,05 , maka H
a
ditolak, jika probabilitas 0,05 , maka
Ha diterima.
Perhitungan f
hitung
berdasarkan statistik hitung. Dalam penelitian ini,
berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan komputer program SPSS
23 version for Windows. Hasil f
hitung
terlihat pada
anova
b
kolom F.
Sedangkan f
tabel
dihitung pada tabel f, dengan perhitungan:
tingkat signifikasi α adalah 5,
numerator = n - 1 atau numerator = jumlah variabel - 1
denumerator = k – n
denumerator = jumlah kasus –
jumlah variabel independen uji dilaksanakan 2 sisi 2 tails.
Uji koefisien determinasi atau goodness of fit
– R
2
test adalah pengujian
seberapa besar presentase pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen. R
2
-test menghasilkan angka
koefesien determinasi R
2
. Koefisien determinansi
R
2
adalah sebuah
koefisien yang menunjukkan persentase pengaruh semua variabel independen
terhadap variabel dependen. R
2
-test dihitung berdasarkan statistik hitung.
Dalam penelitian ini, teknik analisis data dilakukan
dengan menggunakan
komputer program SPSS 23 version for Windows.
Besarnya koefesien
determinasi R
2
atau angka R, terlihat pada model summary
b
Adjusted R Square
. Karena dalam penelitian ini menggunakan lebih dari dua variabel,
maka penulis menggunakan koefesien determinasi R
2
yaitu adjusted R Square. Besarnya koefesien determinasi
R
2
atau angka R, terlihat pada model summary
b
Adjusted R
Square menunjukan seberapa besar variabel
independen: dapat menjelaskan variabel dependen. Semakin besar koefisien
determinansi, semakin baik variabel independen dalam menjelaskan variabel
dependen. Dengan demikian, regresi yang dihasilkan baik untuk mengestimasi
nilai
variabel dependen.
Untuk mengetahui variabel independen yang
paling berpengaruh terhadap variabel dependen dapat dilihat dari koefisien
korelasi parsial. Variabel independen yang
memiliki koefisien
korelasi individu yang paling besar merupakan
variabel independen
yang paling
berpengaruh terhadap variabel dependen. Perhitungan
probabilitas berdasarkan statistik hitung. Dalam
penelitian ini,
berdasarkan hasil
penelitian dengan
menggunakan komputer program SPSS 23 version for
Windows. Hasil probabilitas
terlihat pada kolom sig
significance.
3.6. Operasional Variabel
Definisi operasional
variabel adalah bagaimana menemukan dan
mengukur variabel-variabel
tersebut dilapangan dengan merumuskan secara
singkat dan
jelas, serta
tidak menimbulkan
berbagai tafsiran.
Variabel-variabel yang terdapat dalam penelitian
ini merupakan
variabel independen X dan variabel dependen
Y. a. Variabel Terikat Dependen
Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain.
1. Return Saham Return
saham adalah perolehan atau imbalan yang didapat dari hasil
investasi. Menurut Jogiyanto 2010: 206, Return total merupakan Return
keseluruhan dari suatu investasi dalam periode tertentu. Return total sering
disebut dengan Return saja. Return total merupakan tingkat kembalian investasi
PROSIDING
Seminar Nasional dan Call for Papers “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi,
Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan”
188 Return yang merupakan penjumlahan
dari dividend yield dan capital 2 gain. Dividend
yield adalah
tingkat kembalian yang diterima investor
dalam bentuk tunai setiap akhir periode pembukuan. Di sisi lain semakin tinggi
harga pasar menunjukkan bahwa saham tersebut juga semakin diminati oleh
investor karena semakin tinggi harga saham akan menghasilkan capital gain
yang semakin besar pula. Capital gain merupakan selisih antara harga pasar
periode sekarang dengan harga periode sebelumnya. Rumus yang digunakan
untuk menghitung return saham dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
= −
− P� −
Keterangan: Rt = Return saham
Pt = Harga saham tahun t Pt-1= Harga saham tahun t-1
b. Variabel Bebas Independen
Variabel independen adalah variabel yang memberikan pengaruh terhadap
variabel lain. 1. Good Corporate Governance
Good Corporate Governance adalah
tata kelola yang baik dalam manajemen perusahaan. Terdapat 4 empat prinsip
dalam penerapan good corporate social responsibility
yaitu meliputi
transparasi, akuntabilitas,
responsibilitas, independensi,
kewajaran dan kesetaraan. Untuk menghitung GCG dalam penelitian ini
digunakan skor yang diperoleh dari lembaga survei CGPI.
2. Corporate Social Responsibility
Corporate social
responsibility adalah bentuk dari tanggungjawab
sosial perusahaan terhadap kesejahteran masyarakat dan hubungan baik dengan
masyarakan maupun
lingkungan sekitar. Menurut Erman 2013 dalam
Putra dan Utama 2015 Corporate social responsibility
CSR merupakan program yang dapat memperbaiki
program yang
bertujuan untuk
menciptakan relasi yang baik. Untuk menghitung CSR dalam penelitian ini
digunakan rumus sebagai berikut:
� = ∑ ��j
Nj Keterangan:
CSRDI = Corporate
Social Responsibility Disclosure Index
∑xij = Total Pengungkapan Nj
= Jumlah Item
Tabel 3.2 Operasionalisasi Variabel Penelitian No