Data Penelitian Uji Normalitas

62

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Data Penelitian

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda. Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft Excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian regresi berganda. Pengujian asumsi klasik dan pengujian regresi berganda dilakukan dengan menggunakan software SPSS versi 18 for windows. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan output- output sesuai dengan metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, didapat 33 perusahaan Industri Manufaktur yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel dalam penelitian ini dan diamati selama periode 2008-2010.

4.2 Analisis Hasil Data Penelitian

4.2.1 Analisis Statistik Deskriptif

Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah metode statistik deskriptif, yaitu penelitian yang dilakukan untuk memperoleh gambaran yang sebenarnya tentang kondisi perusahaan dalam analisis. Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, dan nilai rata- rata mean, dan nilai standar deviasi dari variabel – variabel independen dan variabel dependen. Informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini merupakan Universitas Sumatera Utara 63 data sekunder yang diperoleh dari www.idx.co.id berupa data keuangan sampel perusahaan perusahaan Industri Manufaktur dari tahun 2008 sampai dengan 2010 yang dijabarkan dalam bentuk statistik. Variabel dalam penelitian ini terdiri dari Tingkat Disclosure, Ukuran Perusahaan, Tingkat Resiko sebagai variabel bebas independent variable dan Biaya Ekuitas sebagai variabel terikat dependent variable. Statistik deskriptif dari variabel tersebut dari sampel perusahaan Industri Manufaktur selama periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2010 disajikan dalam tabel 4.1 berikut ini: Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Variabel-Variabel Selama Tahun 2008-2010 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation RETURN 99 -.2500 .3330 .035515 .0596326 TPLK 99 .0800 .9180 .729333 .1198594 BETA 99 -.3730 1.4340 .517091 .3828597 SIZE 99 10.6656 18.5416 15.217075 1.2760411 Valid N listwise 99 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 18 2012 Berikut ini perincian data deskriptif yang telah diolah: a. Variabel Return memiliki nilai minimum -0.2500 ; nilai maksimum 0.3330 ; nilai rata- ratanya adalah 0.035515 dengan standar deviasi sebesar 0.0596326 dan jumlah observasi sebanyak 99. Universitas Sumatera Utara 64 b. Variabel TPLK memiliki nilai minimum 0,0800 ; nilai maksimum 0,9180 ; nilai rata ratanya adalah 0,729333 dengan standar deviasi sebesar 0,1198594 dan jumlah observasi sebanyak 99. c. Variabel BETA memiliki nilai minimum -0.3730 ; nilai maksimum 1,4340 ; nilai rata-rata nya adalah 0.517091 dengan standar deviasi sebesar 0.3828597 dan jumlah observasi sebanyak 99. d. Variabel SIZE memiliki nilai minimum 10.6656 ; nilai maksimum 18.5416 ; nilai rata- ratanya adalah 15.217075 dengan standar deviasi sebesar 1.2760411 dan jumlah observasi sebanyak 99 Berdasarkan perincian diatas, dapat disimpulkan bahwa variabel Biaya Ekuitas RETURN dan Tingkat Resiko BETA, memiliki nilai minimum negatif sedangkan variabel Tingkat Pengungkapan Laporan TPLK, Ukuran Perusahaan SIZE memiliki nilai minimum positif. Untuk nilai maksimum dan rata-rata semua variabel memiliki nilai yang positif.

4.2.2 Uji Asumsi Klasik

Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian ini perlu dilakukan untuk mengetahui apakah distribusi data yang digunakan dalam penelitian sudah normal, serta bebas dari gejala multikolonearitas, heteroskedastisitas serta autokorelasi. Pengujian asumsi klasik yang telah dilakukan adalah sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 65

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. Pengujian normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non parametik Kolmogorov-Smirnov K-S dengan membuat hipotesis: Ho : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal Dalam uji Kolmogorov-Smirnov, pedoman yang digunakan dalam pengambilan keputusan yaitu : 1. Jika nilai signifikansi 0,05 maka distribusi data tidak normal 2. Jika nilai signifikansi 0,05 maka distribusi data normal Tabel 4.2 Uji Normalitas One Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 99 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .05930312 Most Extreme Differences Absolute .093 Positive .084 Negative -.093 Kolmogorov-Smirnov Z .921 Asymp. Sig. 2-tailed .364 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 18,2012 Universitas Sumatera Utara 66 Dari hasil pengolahan data tersebut, pada tabel 4.2 besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,921 dan signifikansinya pada 0,364 maka disimpulkan data terdistribusi secara normal karena p = 0,364 0,05 . Data yang terdistribusi secara normal tersebut dapat juga dilihat melalui grafik histogram dan grafik normal plot data berikut ini Gambar 4.1 Histogram Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 18,2012 Berdasarkan gambar 4.1 terlihat bahwa grafik histogram pola distribusi tidak melenceng ke kiri atau ke kanan menunjukkan bahwa data telah terdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara 67 Gambar 4.2 Grafik normal P-P Plot Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 18,2012 Berdasarkan grafik diatas dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak melenceng kekanan atau kekiri. Demikian pula dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot. Pada grafik normal plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal. Universitas Sumatera Utara 68

b. Uji Multikolonieritas