Metode Pengumpulan Data Analisis Faktor

pooling yaitu data time series selama 4 tahun untuk variabel independen yang dimulai dari tahun 2008 sampai dengan 2011 dan data cross section untuk 13 perusahaan sampel sehingga diperoleh 52 unit analisis . Tabel 4.2. Daftar Nama Sampel No Kode Nama Perusahaan 1 INTP Indocement Tunggal Perkasa Tbk 2 SMGR Semen Gresik 3 ARNA Arwana Citra Mulia Tbk 4 CTBN Citra Turbindo Tbk 5 LION Lion Metal Works Tbk 6 LMSH Lionmesh Prima Tbk 7 AUTO Astra Otoparts Tbk 8 IKBI Sumi Indo Kabel Tbk 9 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 10 MYOR Mayora Indah Tbk 11 KAEF Kimia Farma Tbk 12 KLBF Kalbe Farma Tbk 13 MRAT Mustika Ratu Tbk Sumber: Lampiran1

4.4. Metode Pengumpulan Data

Penelitian ini dilakukan pada Bursa Efek Indonesia dengan menggunakan data sekunder. yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara. Data yang digunakan merupakan gabungan data antara perusahaan cross section dan antar waktu time series yang disebut juga dengan pooled data. Data tersebut berupa laporan keuangan, laporan tahunan ,dan harga penutupan saham. Universitas Sumatera Utara

4.5 Defisini Operasional dan Metode Pengukuran Variabel

Sekaran 2003: 78 menyatakan variabel merupakan sesuatu yang mempunyai nilai yang dapat berbeda atau berubah. Nilai ini dapat berbeda dalam waktu yang lain untuk objek yang sama atau dapat juga berbeda pada waktu yang sama untuk objek yang berbeda. Penelitian ini menggunakan variabel independen, variabel dependen dan variabel moderating. Adapun definisi dan pengukuran masing-masing variabel akan dijelaskan sebagai berikut:

4.5.1. Variabel Dependen Y

Variabel dependen merupakan variabel terikat dan dipengaruhi oleh variabel lainnya Ghozali, 2005. Variabel dalam penelitian ini adalah nilai perusahaan pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia. Nilai total perusahaan berarti nilai pasar seluruh komponen struktur keuangan perusahaan. Pada penelitian ini nilai perusahaan dihitung dari laporan keuangan tahun 2008, 2009, 2010 dan 2011.

4.5.2. Variabel Independen X

Variabel independen menurut Sakaran 2003 merupakan salah satu variabel yang mempengaruhi variabel dependen, baik pengaruh itu secara positif maupun negatif. Variabel independen dalam penelitian ini adalah DPR X 1 , DER X 2 , ROE X 3 , Size X 4 , IOS X 5 dan komisaris independen X 6 . Universitas Sumatera Utara

4.5.3. Moderating Variabel

Variabel moderating adalah variabel yang dapat memperkuat atau memperlemah hubungan langsung antara variabel independen dengan variabel independen. Variabel moderating adalah variabel yang mempunyai pengaruh terhadap sifat atau arah hubungan antar variabel. Sifat atau arah hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen kemungkinan positif atau negative tergantung pada variabel moderating, oleh karena itu variabel moderating dinamakan pula sebagai contigencyvariable. Variabel Moderating dalam penelitian ini adalah CSR. Tabel 4.3. Definisi Operasional Nama Variabel Definisi Operasional Parameter Skala Ukuran Nilai Perusahaan Variabel Dependen Menggambarkan kinerja perusahaan dan tingkat kesejahteraan pemegang saham yang diproksi dengan rasio price book value yaitu perhitungan rata-rata nilai perusahaan dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2011 di BEI. Rasio CSR Moderating Variabel Merupakan tanggung jawab sosial perusahaan terhadap aspek kehidupan disekitarnya, yang diukur melalui indeks pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan dengan membandingkan jumlah item yang diungkapkan masing-masing perusahaan dengan jumlah seluruh item tanggung jawab sosial. Rasio DPR X1 Kebijakan yang menciptakan keseimbangan antara dividen saat ini dengan pertumbuhan masa mendatang DPR = ��� ��� Rasio DER X 2 Kemampuan perusahaan dalam memenuhi seluruh kewajibannya yang ditunjukkan oleh modal sendiri yang digunakan untuk membayar hutang DER = ����� ����������� ����� ������ Rasio ROE X 3 Rasio antara laba bersih setelah pajak terhadap total equity ROE = ������� ����� ��� ��� ����� ������ Rasio ���� � = ∑ ��� �� Share Per Value Share Per Price Market Book PBV = Universitas Sumatera Utara Size X 4 Size adalah besar kecilnya suatu perusahaan yang dapat mempengaruhi nilai perusahaan Size =LogNatural Total asset Rasio IOS X 5 Menunjukkan tingat investasi dimasa depan perusahaan, diukur dengan Market to Book Value of Asset MBVA. Perbandingan antara total asset dikurang total ekuitas ditambah hasil perkalian lembar saham yang beredar dikali harga penutupan dibagi dengan total asset MBVA=Total Asset-Total Equitas +Lembar Saham Beredar x Harga Penutupan Saham Total Asset Rasio Komisaris independen Merupakan komisaris yang tidak terafiliasi untuk mencapai independensi perusahaan. Diproksikan dengan Board Independence yaitu perbandingan antara jumlah dewan direksi independen dengan jumlah dewan komisaris dalam perusahaan. Komisaris independen = Rasio

4.6. Metode Analisis Data

Model analisis data yang digunakan untuk menguji hipotesis adalah regresi linier berganda yaitu bertujuan untuk menguji dan menganalisis, baik secara simultan maupun secara parsial seberapa besar pengaruh DPR, DER, ROE, size, IOS dan komisaris independen yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta periode tahun 2008 – 2011. Data diolah dengan program Statistical Package for Social Science SPSS.

4.6.1. Statistik Deskriptif

Statistik ini digunakan untuk memberikan gambaran umum untuk profil dari sampel. Penelitian ini menggunakan statistik deskriptif yang terdiri dari rata- rata, deviasi standar, minimum dan maksimum. Universitas Sumatera Utara

4.6.2. Uji Faktor

Uji faktor ini menggunakan KMO Kaiser-Meyer-Oikin yang bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen yang telah diambil berpengaruh terhadap variabel dependen yang cukup untuk difaktorkan. Jika hasilnya diatas 0,5 berarti sudah memenuhi syarat. Jadi dapat disimpulkan bahwa analisis faktor dapat dilanjutkan.

4.6.3. Uji Asumsi Klasik

Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan pengujian mengenai ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik. Hasil pengujian hipotesis yang baik adalah pengujian yang tidak melanggar. Uji ini meliputi: uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokolerasi, dan uji heterokedasitas.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal. Cara untuk menguji normalitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan uji Kolmogorov-Smirnov untuk menentukan normalitas distribusi residual. “Jika sig atau p-value 0,05 maka data berdistribusi normal Ghozali, 2005:27 Pada dasarnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan: Universitas Sumatera Utara 1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distibusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

2. Uji Multikolonieritas

Multikolonieritas adalah kolerasi sempurna 100 diantara variabel penjelas yang dimasukkan ke dalam model. Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Jika variabel independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol Ghozali 2005. Untuk mendeteksi apakah model regresi yang dipakai bebas dari permasalahan multikolonieritas dapat dilihat dari besaran Variance Inflation Factor VIF. Pedoman pengambilan keputusan pada pengujian ini adalah: 1. Jika Variance Inflation Faktor VIF 10 maka artinya terdapat persoalan multikolonieritas diantara variabel bebas. 2. Jika Variance Inflation Faktor VIF 10 maka artinya tidak terdapat persoalan multikolonieritas diantara variabel bebas. Universitas Sumatera Utara

3. Uji Autokolerasi

Autokolerasi adalah kolerasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Penyimpangan asumsi ini biasanya muncul masa observasi yang menggunakan data time series Algifari, 2000:88. Uji autokolerasi bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antar anggota serangkaian data observasi yang diurutkan menurut waktu time series. Untuk mendeteksi terjadinya autokolerasi dalam penelitian ini maka digumakan uji DW dengan melihat koefisien korelasi DW test. Pada data crossection silang waktu, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi karena “gangguan” pada observasi yang berbeda berasal dari individukelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mengetahui adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan Uji Dublin Watson Ghozali 2005: 100. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut: - Jika nilai D-W dibawah 0 sampai 1,5 berarti ada autokorelasi positif. - Jika nilai D-W diantara 1,5 sampai 2,5 berarti tidak ada autokorelasi. - Jika nilai D-W diatas 2,5 sampai 4 berarti ada autokorelasi negatif.

4. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pangamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Universitas Sumatera Utara homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di standardized. Dasar analisis Ghozali 2005: 126: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

4.6.3. Pengujian Hipotesis

4.6.3.1. Pengujian Hipotesis Pertama

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan alat statistik Statistical Package For The Social Sciens SPSS dapat digunakan untuk melakukan analisis sebab akibat dengan lebih akurat karena telah dilengkapi dengan neighbor analysis yang biasa digunakan dalam ilmu interpolasi Prastisto, 2009. Universitas Sumatera Utara Pengujian hipotesis pada penelitian ini membutuhkan dua pengujian hipotesis. Pengujian pertama menggunakan uji faktor dengan KMO Kaiser- Meyer-Oikin yang bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang telah terambil berpengaruh terhadap variabel dependen yang cukup untuk difaktorkan. Jika hasil diatas 0,500 berarti sudah memenuhi syarat. Jadi dapat disimpulkan bahwa analisis faktor dapat diteruskan. Variabel independen yang digunakan adalah DPR, DER, ROE, size, IOS dan komisaris independen terhadap nilai perusahaan sebagai variable dependen. Setelah dilakukan uji faktor, maka melakukan pengujian yaitu model regresi multivariate, variabel yang berpengaruh terhadap CSR adalah DPR X 1 , DER X 2 , ROE X 3 , size X 4 , IOS X 5 , komisaris independen X 6 Y= a + b . Metode ini akan menguji tingkat signifikansi dari pengaruh semua variabel independennya. Adapun bentuk persamaan regresinya adalah : 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + b 6 X 6 Dimana : + e Y = Nilai Perusahaan a = Konstanta. b 1 – b 6 X = koefisien regresi variabel bebas. 1 X = DPR 2 X = DER 3 X = ROE 4 X = Size 5 X = IOS 6 e = error = Komisaris independen Universitas Sumatera Utara Pengujian hasil analisis regresi dilakukan melalui uji F untuk mengetahui pengaruh secara simultan uji t untuk mengetahui pengaruh secara parsial. Hipotesis untuk uji statistik F adalah sebagai berikut: 1. Ha : b 1 ≠ b 2 ≠ b 3 ≠ b 4 ≠ b 5 ≠ b 6 Artinya : DPR X ≠ 0 1 , DER X 2 , ROE X 3 , size X 4 , IOS X 5 , komisaris independen X 6 Kriteria pengambilan keputusan: . secara simultan berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan. 1. Jika F hitung F tabel dengan tingkat signifikansi 5 maka H a 2. Jika F dapat diterima. hitung F tabel , dengan tingkat signifikansi 5 maka H a tidak dapat Hipotesis untuk uji statistik t digunakan untuk menguji seberapa jauh pengaruh dari variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen atau untuk melihat variabel apa yang memberikan pengaruh secara dominan diantara variabel yang ada. Hipotesis untuk uji statistik t dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: diterima 1. Ha : b 1 Artinya : DPR X ≠ 0 1 , DER X 2 , ROE X 3 , size X 4 , IOS X 5 , komisaris independen X 6 Kriteria pengambilan keputusan: s ecara parsial berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan. 1. Jika t hitung t tabel df , α2 atau t hitung -t tabel df, α2, maka Ha dapat diterima. Universitas Sumatera Utara 2. Jika – t tabel t hitung df , α2 atau t hitung t tabel df, α2, maka H a tidak dapat diterima.

4.6.3.2. Pengujian Hipotesis Kedua

Pengujian hipotesis kedua untuk menguji interaksi CSR terhadap variabel independen berbeda dalam mempengaruhi nilai perusahaan. Pengujian ini untuk membuktikan hipotesis bahwa CSR merupakan variabel moderating yang dapat memperkuat atau memperlemah hubungan variabel independen terhadap variabel dependen. Ada 3 tiga cara menguji regresi dengan variabel moderating Ghozali 2005: 201 , yaitu: 1. Uji interaksi Uji interaksi atau sering disebut dengan Moderated Regression Analysis MRA merupakan aplikasi khusus regresi berganda linear dimana dalam persamaan regresinya mengandung unsur interaksi perkalian dua atau lebih variabel independen. 2. Uji selisih mutlak Frucot dan Shearon 1961 mengajukan model regresi yang agak berbeda untuk menguji pengaruh moderasi yaitu dengan model nilai selisih mutlak dari variabel independen . 3. Uji residual Untuk mengatasi multikolonieritas maka pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode uji residual Ghozali, 2005:207. Seluruh variabel independen harus diregresikan dengan variabel moderating. Untuk mengetahui Universitas Sumatera Utara pengaruhnya, dapat dilakukan persamaan regresi dengan model berikut ini: Z = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + b 6 X 6 Setelah menghasilkan persamaan diatas, maka akan menghasilkan nilai residual, selanjutnya akan ditransformasikan yang akan menghasilkan nilai absolut residual yang akan diregresikan dengan variabel CSR, sehingga akan menghasilkan persamaan dengan model berikut: + │e│ │e│ = a +b 7 Dimana: CSR Z = Moderating CSR a = Konstanta. b 1 – b 6 b = koefisien regresi variabel bebas. 7 X = koefisien regresi variabel moderating 1 X = DPR 2 X = DER 3 X = ROE 4 X = Size 5 X = IOS 6 e = error = Komisaris independen Universitas Sumatera Utara

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

5.1. Analisis Faktor

Analisis faktor mengkehendaki bahwa matriks data harus memiliki korelasi yang cukup agar dapat dilakukan analisis faktor. Jika berdasarkan data visual tidak ada nilai korelasi yang diatas 0,30, maka analisis faktor tidak dapat dilakukan. Korelasi antara variabel dapat juga dianalisis dengan menghitung partial correlation antar variabel yaitu korelasi antar variabel dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan.. Cara lain menentukan dapat tidaknya dilakukan analisis faktor adalah melihat matrix korelasi secara keseluruhan. Untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel digunakan uji Bartlett test of sphericity. Jika hasilnya signifikan berarti matrik korelasi memiliki korelasi signifikan dengan sejumlah variabel. Uji lain yang digunakan untuk melihat interkorelasi antar variabel dan dapat tidaknya analisis faktor dilakukan adalah measure of sampling adequacy MSA. Nilai MSA bervariasi dari 0 sampai 1, jika nilai MSA 0,50 maka analisis faktor tidak dapat dilakukan.

5.1.1. Analisis Faktor Pertama

Sebelum melakukan pengujian terhadap kualitas data yang digunakan, penelitian ini terlebih dahulu melakukan uji faktor. Pengujian ini bertujuan untuk Universitas Sumatera Utara melihat variabel yang dapat digunakan sebagai faktor yang mempengaruhi nilai perusahaan. Hasil faktor yang digunakan untuk mengetahui faktor yang digunakan dalam penelitian akan ditunjukkan pada Tabel 5.1. Tabel 5.1.KMO and Bartletts Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.605 Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square 118.575 Df 28 Sig. .000 Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Pada Tabel 5.1. dapat dilihat bahwa hasil uji KMO Kaiser-Meyer-Olkin ternyata 0,605 diatas 0,500, berarti bahwa data signifikan untuk melakukan analisis faktor. Tabel 5.2. Anti-image Matrices DPR DER ROE SIZE IOS KOMINDP Anti-image Covariance DPR .330 -.062 .174 .071 -.230 .023 DER -.062 .699 -.077 -.078 .076 .178 ROE .174 -.077 .492 -.032 -.199 -.129 SIZE .071 -.078 -.032 .716 -.073 -.132 IOS -.230 .076 -.199 -.073 .247 -.022 KOMINDP .023 .178 -.129 -.132 -.022 .695 Anti-image Correlation DPR .511 -.130 a .432 .146 -.806 .048 DER -.130 .545 -.131 a -.110 .184 .256 ROE .432 -.131 .576 -.055 a -.570 -.221 SIZE .146 -.110 -.055 .648 -.175 a -.187 IOS -.806 .184 -.570 -.175 .567 -.053 a KOMINDP .048 .256 -.221 -.187 -.053 .578 a a. Measures of Sampling AdequacyMSA Universitas Sumatera Utara Hasil anti-image correlation pada Tabel 5.2. menunjukkan bahwa variabel memiliki nilai korelasi diatas 0,500. Oleh karena itu, DPR, DER, ROE, size, IOS, dan komisaris independen dapat melanjutkan analisis.

5.2. Deskriptif Data