Uji Heteroskedastisitas Uji Signifikansi Simultan Uji-F

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitias bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastistas. Menurut Nugroho 2005:62 cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scatterplot model tersebut. Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi linier berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika: 1 titik-titik data menyebar di atas, di bawah atau di sekitar angka 0, 2 titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas dan dibawah saja, 3 penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, 4 penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola. Dari grafik Scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Universitas Sumatera Utara Sumber: Output SPSS Gambar 4.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas Scatterplot

d. Uji Autokorelasi

Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya dalam model regresi. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan pengujian Durbin-Watson D-W. Tabel 4.4 berikut menyajikan hasil uji D-W dengan menggunakan program SPSS Versi 17.0. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .853 a .728 .693 .1366868 1.756 a. Predictors: Constant, Debt To Equity, Dewan Komisaris, Kepemilikan Manajemen, Return On Asset, LN_Size b. Dependent Variable: Pengungkapan Sosial Sumber: Output SPSS Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu: 1 angka D-W terletak di bawah -2 berarti ada korelasi positif, 2 angka D-W terletak di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, 3 angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. Dari hasil tabel di atas diketahui bahwa nilai D-W yang didapat sebesar 1,756 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari masalah autokorelasi.

3. Pengujian Hipotesis Penelitian

Untuk menguji hipotesis, Peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Data diolah dengan menggunakan program SPSS Versi 17.0. Berdasarkan hasil pengolah data dengan program SPSS Versi 17.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut. Pada Tabel 4.5 di bawah ini, dapat dilihat hasil analisis regresi secara keseluruhan menunjukkan nilai R sebesar 0,853 menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara pengungkapan sosial variabel dependen dengan Universitas Sumatera Utara profitabilitas Return On Asset, leverage Debt To Equity, dewan komisaris, kepemilikian manajemen dan size variabel independen mempunyai tingkat hubungan yang sangat kuat, yaitu sebesar 85,3. Tingkat hubungan yang sangat kuat ini dapat dilihat dari tabel pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi Tabel 4.6. Tabel 4.5 Model Summary Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .853 a .728 .693 .1366868 a. Predictors: Constant, Debt To Equity, Dewan Komisaris, Kepemilikan Manajemen, Return On Asset, LN_Size b. Dependent Variable: Pengungkapan Sosial Sumber: Output SPSS Nilai Adjusted R Square atau koefisien determinasi adalah sebesar 0,693. Angka ini mengidentifikasikan bahwa pengungkapan sosial variabel dependen mampu dijelaskan oleh dengan profitabilitas Return On Asset, leverage Debt To Equity, dewan komisaris, kepemilikian manajemen dan size variabel independen sebesar 69,3, sedangkan selebihnya sebesar 30,7 dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.6 Pedoman untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien Tingkat hubungan 0,000 – 0,199 Sangat Rendah 0,200 – 0,399 Rendah 0,400 – 0,599 Sedang 0,600 – 0,799 Kuat 0,800 – 1,000 Sangat Kuat Sumber: Sugiyono 2006:183

a. Uji Signifikansi Simultan Uji-F

Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah variable independen secara simultan mempengaruhi variable dependen. Kriteria uji F yang digunakan adalah: • Jika F hitung F tabel , maka H a diterima • Jika F hitung F tabel, maka H a tidak dapat diterima. Berikut adalah hasil uji simultan: Tabel 4.7 Hasil Uji Simultan Uji-F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.947 5 .389 20.841 .000 a Residual .729 39 .019 Total 2.676 44 a. Predictors: Constant, Debt To Equity, Dewan Komisaris, Kepemilikan Manajemen, Return On Asset, LN_Size b. Dependent Variable: Pengungkapan Sosial Sumber: Output SPSS Dari hasil uji di atas dapat dilihat bahwa F-hitung sebesar 20,841 dengan nilai signifikansi 0,000. Hasil uji tersebut menunjukkan bahwa nilai F-hitung lebih besar dari F-tabel 20,841 2,456, sedangkan nilai Universitas Sumatera Utara signifikansi lebih kecil dari 0,05 0,000 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa secara simultan variabel profitabilitas Return On Asset, leverage Debt To Equity, dewan komisaris, kepemilikian manajemen dan size mempengaruhi pengungkapan sosial.

b. Uji Signifikansi Parsial Uji-t