61
-2 -1
1
Regression Standardized Predicted Value
-2 -1
1 2
3 4
R eg
re ss
io n
Stu de
nti ze
d R
es id
ua l
Dependent Variable: RS Scatterplot
Gambar 4.2 berikuta merupakan hasil uji heteroskedastisitas antara variabel pengungkapan lingkungan terhadap kinerja saham perusahaan.
Dengan melihat tampilan grafik scatterplots terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk pola dan tersebar baik di atas maupun di
bawah angka nol pada sumbu Y. hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data diolah, SPSS
3. Uji Autokorelasi
Pengujian ini bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi autokorelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik
adalah bebas dari masalah autokorelasi.
62 Pengujian autokorelasi hipotesis pertama ditunjukkan pada tabel
4.10 di bawah ini:
Tabel 4.10 Hasil Uji Autokorelasi Pengungkapan Lingkungan terhadap Kinerja
Keuangan
Model Summary
b
.356
a
.127 .101
.2149485 .971
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, ED a.
Dependent Variable: FP b.
Sumber: Data diolah, SPSS
Hasil uji autokorelasi hipotesis kedua dapat dilihat dalam tabel 4.11 di bawah ini:
Tabel 4.11 Hasil Uji Autokorelasi Pengungkapan Lingkungan terhadap Kinerja
Saham
Model Summary
b
.416
a
.173 .149
1.7367000 1.927
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, ED a.
Dependent Variable: RS b.
Sumber: Data diolah, SPSS
Berdasarkan hasil output SPSS, diketahui bahwa nilai Durbin- Watson Dw untuk pengujian model hipotesis pertama sebesar 0,971 dan
pengujian model hipotesis kedua sebesar 1,962. Nilai Dw ini berada di antara -2 dan 2 -2 Dw 2. Hal ini menandakan bahwa dalam model ini
tidak terjadi autokorelasi.
63
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
E xp
ec te
d C
um P
ro b
Dependent Variable: FP Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
4. Uji Normalitas
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan normal probability plot
. Pedoman suatu model dikatakan terdistribusi normal jika nilai-nilai sebaran terletak disekitar garis lurus diagonal. Gambar 4.3 akan
menunjukkan hasil uji normalitas pengungkapan lingkungan terhadap kinerja keuangan, sedangkan pada Gambar 4.4 akan menunjukkan hasil uji
pengungkapan lingkungan terhadap kinerja saham pada gambar 4.3 dan 4.4 berikut ini dapat dikatakan sebaran data terdistribusi normal karena
berada sepanjang garis diagonal yang merupakan syarat normalitas.
Gambar 4.3 Hasil Uji Normalitas
Sumber: Data diolah, SPSS
Dari gambar 4.3 di atas terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Grafik ini
64
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
E xp
ec te
d C
um P
ro b
Dependent Variable: RS Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 4.4 menunjukkan hasil uji normalitas untuk hipotesis kedua. Dari gambar tersebut terlihat juga titik-titik menyebar di sekitar
garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Grafik ini menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi
asumsi normalitas.
Gambar 4.4 Hasil Uji Normalitas
Sumber: Data diolah, SPSS
C. Uji Hipotesis
