F. Metode Analisis Data Dalam penelitian ini, metode analisis data yang digunakan adalah model
analisis regresi berganda dan menggunakan software SPSS Statistik Product and Service Solution peneliti terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik sebelum
melakukan pengujian hipotesis penelitian. 1. Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum model regresi digunakan dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu model tersebut diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau
tidak. Asumsi klasik merupakan asumsi yang mendasari analisis regresi. Pengujian asumsi klasik ini dimaksudkan untuk memastikan bahwa model yang
diperoleh benar-benar memenuhi asumsi dasar dalam analisis regresi yang meliputi : Uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji
heterokedastisitas. a. Uji Normalitas
Uji ini digunakan dalam tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal digunakan uji parametik dan jika data tidak
normal digunakan non parametik atau treatment agar data normal. Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data dalam bentuk
distribusi normal atau tidak. Untuk menguji normalitas data peneliti mengggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Apabila probabilitas 0,05 ,
maka distribusi data normal dan dapat digunakan regresi berganda.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Multikolinearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan
adanya korelasi diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Deteksi
multikolienaritas pasa suatu model dapat dilihat yaitu jika nilai variance inflation factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang
dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolienaritas. c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi atau kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya, hal
ini sering ditemukan pada time series. Pada data crossection, masalah autokorelasi relatif tidak terjadi.
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut:
1 angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi; 2 angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi;
3 angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
d. Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
Universitas Sumatera Utara
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedasitas dan
jika berbeda disebut heterokedasitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedasitas atau tidak terjadi heterokedasitas.
Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedasitas, menurut Ghozali 2005:105 dapat dilihat dari grafik Scatterplot antara nilai prediksi
variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur, maka telah terjadi heterokedasitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar maka tidak terjadi
heterokedasitas. Selain dengan melihat grafik Scatterplot, terjadi atau tidaknya
heterokedastisitas dapat dilihat dari uji statistik. Penelitian ini menggunakan Uji Glejser untuk mendeteksi terjadinya heterokedastisitas.
Uji Glejser ini mengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signfikan secara
statistik terhadap variabel dependen signifikansi 0,05, maka ada indikasi terjadi heterokedastisitas. Jika variabel independen tidak
signifikan secara statistik terhadap variabel dependen siginifikansi 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
2. Pengujian Hipotesis Penelitian
Hipotesis penelitian diuji dengan menggunakan analisis regresi linear berganda. Model regresi untuk menguji hipotesis tersebut dinyatakan dengan
bentuk persamaan sebagai berikut:
Y =
α + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ e
Keterangan:
Y = Pengungkapan sosial
α = Konstanta X
1
= Kepemilikan Saham
X
2
= Leverage
X
3
= Ukuran Perusahaan
X
4
= Profitabilitas
b
1
,…, b
4
= Koefisien regresi
e = error
a. Uji signifikansi simultan Uji F Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F-test.
Menurut Ghozali 2005 : 84 “uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam
model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependenterikat”. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi
F
hitung
dengan F
tabel
dengan ketentuan: Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05, maka H
a
tidak dapat diterima dan
Universitas Sumatera Utara
Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05, maka H
a
diterima berarti variabel independen berpengaruh terhadap pengungkapan sosial.
b. Uji signifikansi parsial Uji t Secara parsial, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji t-test.
Menurut Ghozali 2005 : 84 “uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas independen secara
individual dalam menerangkan variabel dependen”. Uji-t dilakukan untuk mengetahui signifikan tidaknya pengaruh masing – masing variabel bebas
terhadap variabel terikat, atau dengan kata lain untuk menguji pengaruh variabel independen dan variabel dependen secara parsial.
Hipotesis yang akan diuji adalah : Ha= Masing-masing variabel independen berpengaruh secara
parsial terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel dengan
ketentuan : Jika t-hitung t-tabel,maka Ha tidak dapat diterima.
Jika t-hitung t-tabel,maka Ha diterima; artinya variabel independen berpengaruh
terhadap pengungkapan sosial
dependen.
Universitas Sumatera Utara
G. Jadwal Penelitian Tabel 3.3
Kategori