saham publik mempunyai korelasi paling tinggi yaitu sebesar 0,331 atau sebesar 33,1. Hal ini tidak menunjukkan gejala korelasi karena masih
dibawah 0,95, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada mulitkolonieritas antar variabel independen dalam model penelitian ini.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Masalah autokorelasi terjadi apabila terdapat korelasi. Uji yang digunakan untuk melihat autokorelasi
dalam penelitian ini adalah uji Durbin-Watson DW test.
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.603
a
.363 .304
6.03672 2.250
a. Predictors: Constant, Umur Perusahan, Porsi Saham Publik, Return on Equity, Debt to Equity
b. Dependent Variable: Tingkat Kelengkapan Pengungkapan Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010
Berdasarkan tabel 4.5 dapat dilihat bahwa nilai D-W sebesar 2,520. Angka ini terletak di atas +2. Nilai ini akan kita bandingkan dengan
menggunakan nilai siginifikansi 5, jumlah pengamatan 48 dan jumlah variabel independen 4 n = 48, k = 4 sehingga di dalam tabel D-W akan
didapatkan nilai 1,7206. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa
Universitas Sumatera Utara
model regresi dalam penelitian ini tidak terdapat gangguan autokorelasi karena Durbin Watson Dw yaitu sebesar 2,520 berada diantara du
1,7206 dan 4-du 2,279 yang berarti koefisien autokorelasi sama dengan nol.
d. Uji Heteroskedastisitas
Penelitian mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas dengan cara melihat pada pola grafik scatterplot. Dasar pengambilan
keputusannya adalah : 1.
jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, menyebar, kemudian
menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas,
2. jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik yang menyebar di atas
dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homokedastisitas dengan
mengamati penyebaran titik-titik pada gambar 4.3
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Scatterplot
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010
Grafik scatterplot memperlihatkan titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y.
berdasarkan gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterekedastisitas pada model regresi. Titik-titik yang menyebar menjauh
dari titik-titik yang lain dikarenakan adanya data observasi yang sangat berbeda dengan data observasi yang lain.
3. Analisis Regresi
Hasil uji asumsi klasik menyimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi Best Linear Unbiased
Universitas Sumatera Utara
Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis regresi. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Berikut ini
adalah hasil pegolahan data dengan program SPSS versi 16.
a. Persamaan Regresi
Pengolahan data dengan menggunakan regresi linear dilakukan dalam beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel
independen dan vaiabel dependen, melalui pengaru Debt to Equity Ratio X
1
, kepemilikan saham public X
2
, Return on Equity X
3
, dan umur perusahaan X
4
terhadap tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y. berikut ini adalah hasil regresi yang disajikan dalam tabel
4.6
Tabel 4.6 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolera
nce VIF
1 Constant 53.814 3.496
15.394 .000 Debt to
Equity -.175
1.008 -.023
-.174 .863 .821
1.21 8
Porsi Saham
Publik .155
.051 .399
3.059 .004 .871
1.14 8
Return on Equity
-.243 .156
-.203 -1.558 .127 .869
1.15 1
Umur Perusahan
.812 .260
.403 3.124 .003
.888 1.12
6
Universitas Sumatera Utara
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolera
nce VIF
1 Constant 53.814 3.496
15.394 .000 Debt to
Equity -.175
1.008 -.023
-.174 .863 .821
1.21 8
Porsi Saham
Publik .155
.051 .399
3.059 .004 .871
1.14 8
Return on Equity
-.243 .156
-.203 -1.558 .127 .869
1.15 1
Umur Perusahan
.812 .260
.403 3.124 .003
.888 1.12
6 a. Dependent Variable: Tingkat Kelengkapan
Pengungkapan Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010
Berdasarkan tabel 4.6 dapat diperoleh persamaan sebagai berikut, Y= 53,814 - 0,175X
1
+ 0,155X
2
– 0,243X
3
+ 0,812X
4
+ e Keterangan :
1. konstanta sebesar 53,814 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen X
1
, X
2
, X
3
, X
4
= 0 maka kelengkapan pengungkapan laporan keuangan sebesar 53,814,
2.b
1
sebesar -0,175 menunjukkan bahwa setiap kenaikan debt to equity ratio sebesar 1 maka akan diikuti oleh penurunan
kelengkapan pengungkapan laporan keuangan sebesar 0,175 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap X
2
, X
3
, X
4
= 0,
Universitas Sumatera Utara
3.b
2
sebesar 0,155 menunjukkan bahwa setiap kenaikan kepemilikan saham public sebesar 1 akan ikuti oleh kenaikan kelengkapan
laporan keungan sebesar 0,155 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap X
1
, X
3
, X
4
= 0, 4. b
3
sebesar -0,243 menunjukkan bahwa setiap kenaikan return on equity sebesar 1 akan diikuti oleh penurunan kelangkapan
pengungkapan laporan keuangan sebesar 0,243 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap X
1
, X
2
, X
4
= 0, 5. b
4
sebesar 0,812 menunjukkan bahwa setiap pertambahan umur perusahaan selama 1 tahun akan diikuti oleh kenaikan
kelengkapan pengungkapan laporan keuangan sebesar 0,812 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap X
1
, X
2
, X
3
= 0.
b. Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
