3.5 Jenis data
Jenis data dalam penelitian ini adalah “data kuantitatif yaitu data yang berupa angka atau besaran tertentu yang sifatnya pasti” Syamsul Hadi, 2006: 42
berupa laporan tahunan dan laporan keuangan dari perusahaan manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011 dan informasi dari website
perusahaan dan merupakan “data sekunder yaitu data yang biasanya telah dikumpulkan oleh suatu lembaga tertentu dan diterbitkan secara berkala untuk
kepentingan umum” Syamsul Hadi, 2006: 41.
3.6 Metode pengumpulan data
Metode pengumpulan data dilakukan dengan studi dokumentasi, yaitu mengumpulkan data sekunder berupa laporan tahunan dan laporan keuangan yang
dipublikasikan, buku, serta jurnal ilmiah yang berkaitan dengan penelitian ini. Data diperoleh dari internet dengan cara mengunduh data-data yang diperlukan
dengan mengakses dari situs Bursa Efek Indonesia www.idx.com
, dan website masing-masing perusahaan.
3.7 Metode dan Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini, metode analisis data yang digunakan adalah metode analisis statistik dengan menggunakan software SPSS 17 Statistical Product and
Services Solution. Metode dan teknik analisis dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
3.7.1 Uji Asumsi Klasik
Salah satu syarat yang menjadi dasar penggunaan model regresi berganda dengan metode Ordinary Least Square OLS adalah dipenuhinya
semua asumsi klasik, agar hasil pengujian bersifat tidak bias dan efisien Best Linear Unbiased Estimator BLUE.
3.7.1.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas untuk “mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal. Pengujian ini perlu dilakukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi
normal. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil” Erlina,
2011: 100. Untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Dalam
analisis grafik, distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan plotting data residual akan dibandingkan dengan garis
diagonal. Jika garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonalnya maka data residual terdistribusi secara
normal . Untuk uji statistik, dapat dilakukan dengan melihat nilai Kolmogorov-Smirnov, jika nilai signifikansinya 0,05 maka data
terdistribusi secara normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansinya 0,05 maka data tersebut tidak terdistribusi secara normal.
Universitas Sumatera Utara
3.7.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk “menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen” Erlina,
2011: 102. “Sebuah persamaan regresi dikatakan baik bila persamaan tersebut memiliki variabel independen yang tidak saling
berkorelasi” Syamsul Hadi, 2006: 168. Bila dua variabel independen atau lebih memiliki tingkat korelasi yang tinggi, maka
secara statistik variabel-variabel tersebut mengukur hal yang sama, berarti variabel-variabel tersebut satu dan tidak berdiri sendiri yang
terpisah satu sama lain yang bila dipaksakan maka hasil penelitian akan bias. Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dapat dilihat
melalui Variance Inflation Factor VIF dan nilai toleransi tolerance value. Untuk mengetahui adanya gejala multikolonieritas
biasanya digunakan nilai cutoff dengan nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF
5.
3.7.1.3 Uji Heterokedasitas
Uji ini bertujuan untuk “menguji apakah dalam suatu model regresi telah terjadi ketidaksamaan varian dari residual atas suatu
pengamatan ke pengamatan lainnya” Husein Umar, 2003 : 137. Uji heterokedasitas sering tejadi pada model yang menggunakan data
Universitas Sumatera Utara
cross section silang waktu, pada penelitian ini data yang digunakan ialah perusahaan manufaktur yg listed tahun 2010 di BEI.
3.7.2 Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis penelitian dilakukan dengan analisis regresi berganda multiple regression analysis. Tujuan uji ini adalah
“memprediksi besar variabel tergantung dependent variable menggunakan data dari dua atau lebih variabel bebas independent
variabel yang sudah diketahui besarnya” Singgih Santoso, 2012: 221. Hasil dari analisis regresi berganda berupa koefisien untuk
setiap variabel independen. Persamaan regresi linier berganda yang digunakan adalah sebagai berikut:
Y = α +
1
X
1
+
2
X
2
+
3
X
3
+
4
X
4
+
5
X
5
+
6
X
6
+ Keterangan:
Y = indeks pengungkapan Corporate Governance
α = konstanta
β1, β2, β3, β4, β5, β6 = koefisian regresi dari variabel independen
X
1
= ukuran perusahaan X
2
= ROE
Universitas Sumatera Utara
X
3
= leverage X
4 =
pemanfaatan aset X
5 =
penerbitan saham baru X
6 =
komposisi dewan independen ε
= error
3.7.2.1 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi digunakan untuk “mengukur seberapa jauh kemampuan model menerangkan variasi variabel
independen Ghozali, 2007: 83. Nilai koefisien determinasi berkisar antara nol sampai dengan 1. Jika koefisien determinasi semakin
mendekati 1 maka semakin kuat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan koefisien determinasi mendekati 0,
maka dapat dikatakan semakin kecil pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Menurut Ghozali 2007: 83,
“kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan kedalam
model”. Banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R² pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik.
Tidak seperti R², nilai Adjusted R² dapat naik atau turun apabila satu
variabel independen ditambahkan kedalam model.
Universitas Sumatera Utara
3.7.2.2 Uji Statistik F uji secara simultan
Uji statistik F bertujuan untuk “menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen” Ghozali, 2006: 84. Ketentuan yang digunakan dalam uji
F adalah jika F hitung lebih besar dari F tabel atau probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi Sig. 0,05 maka model penelitian
dapat digunakan atau model tersebut sudah tepat. Sebaliknya jika F hitung lebih kecil dari F tabel atau probabilitas lebih besar dari
tingkat signifikansi Sig. 0,05 maka model penelitian tidak dapat digunakan atau model tersebut tidak tepat .
3.7.2.3 Uji Statistik t uji secara parsial
“Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam
menerangkan variasi variabel dependen” Ghozali, 2007: 84. Suatu variabel independen dikatakan mempunyai pengaruh yang kuat
dengan variabel dependen jika t-hitung lebih besar dari t-tabel atau probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi Sig. 0,5. Dan
sebaliknya, variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen apabila t-hitung lebih kecil dari t-tabel atau probabilitas
lebih besar dari tingkat signifikansi Sig. 0,05.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskriptif Sampel Penelitian
Data kuantitatif yang dipergunakan pada penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2010. Dari laporan
keuangan tersebut yang menjadi objek penelitian adalah jumlah aset perusahaan, ROE, leverage, penggunaan aset asset utilization dan komposisi dewan
independen. Data mengenai penerbitan saham di dapatkan dari Fact Book 2011 yang diperoleh dari situs BEI. Sedangkan, untuk indeks pengungkapan corporate
governance, data diperoleh dari situs website masing-masing perusaahaan. Penetapan sampel dilakukan dengan cara purpossive sampling
menggunakan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Proses pengambilan sampel berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1
Gambaran Umum Pengambilan Sampel: Perusahaan manufaktur yang go public tahun 2010
135 Pengurangan sampel:
Tidak menerbitkan laporan tahunan dan laporan keuangan melalui situs Bursa Efek Indonesia
31 Tidak memiliki website atau website dalam perbaikan
13 Tidak menyajikan laporan keuangan dalam mata uang Rupiah
5 Jumlah sampel yang dipakai
86 Sumber: Data sekunder diolah 2012
Universitas Sumatera Utara
4.2 Statistik Deskriptif
Kategori