statistic ini menunjukkan nilai D-W berada diantara -2 sampai 2. Nilai D-W berada diantara -21,6302. Dari hasil pengamatan, dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi autokolerasi.
3. Analisis Regresi
Berdasarkan hasil pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model
estimasi yang Best Unbased Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis regresi. Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analsis regersi
berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 17, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
a. Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan
variabel dependen, melalui pengaruh ukuran perusahaan, CR, DER, dan ROE terhadap kelengkapan pengungkapan. Berdasarkan hasil pengolahan data
dengan SPSS versi 17, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Table 4.5 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error
Beta 1 Constant
-1.038 .238
-4.366 .000
ukuran .019
.008 .350 2.305
.027 CR
-.027 .021
-.217 -1.257 .217
DER .003
.014 .047
.238 .813
ROE -.017
.013 -.222 -1.287
.206 a. Dependent Variable: kelengkapan
pengungkapan
Sumber : data diolah oleh penulis, 2011
Berdasarkan table diatas didapatlah persamaan regresi sebagai berikut kelengkapan pengungkapan = -1,038 + 0,019 ukuran perusahaan – 0,027 CR
+ 0,003 DER – 0,017 ROE + µ
Keterangan : 1.
Konstanta sebesar -1,038 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen ukuran perusahaan, CR, DER dan ROE maka tingkat
kelengkapan pengungkapan laporan keuangan sebesar 1,038. 2.
β1 sebesar 0,019 menunjukkan bahwa setiap kenaikan ukuran perusahaan sebesar 1 akan diikuti oleh kenaikan kelengkapan pengungkapan laporan
keuangan sebesar 0,019 dengan asumsi variabel lain tetap.
Universitas Sumatera Utara
3. β2 sebesar -0,027 menunjukkan bahwa setiap kenaikan CR sebesar 1
akan diikuti oleh penurunan kelengkapan pengungkapan laporan keuangan sebesar 0,027 dengan asumsi variabel lain tetap.
4. β3 sebesar 0,003 menunjukkan bahwa setiap kenaikan DER sebesar 1
akan diikuti oleh kenaikan kelengkapan pengungkapan laporan keuangan sebesar 0,003 dengan asumsi variabel lain tetap.
5. β5 sebesar -0,017 menunjukkan bahwa setiap kenaikan ROE sebesar 1
akan diikuti oleh penurunan laporan keuangan sebesar 0,017 dengan asumsi variabel lain tetap.
b. Analisis koefisien determinasi
Nilai koefisien kolerasi r menunjukkan besar kolerasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien
dikatakan kuat apabila kuat apabila data nilai R berada diantara 0,5 dan mendekati 1. Koefisien determinasi R Square menunjukkan seberapa besar
variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R Square adalah 0 sampai dengan 1. Apabila nilai R Square makin mendekati semua
informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi veriabel independen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R Square maka kemampuan variabel-variabel
independen untuk menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R Square memiliki kelemahan yaitu nilai R Square akan
menungkat setiap ada penambahan satu variabel dependen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel
Universitas Sumatera Utara
dependen. Dalam kenyataannya nilai adjusted R Square dapat bernilai negative, walaupun yang dikehendaki harus bernilai positif. Jika dalam uji
empiris didapat nilai R Square negative, maka nilai adjusted R Square dianggap nol.
Table 4.6 Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.446
a
.199 .112
.07528 a. Predictors: Constant, ROE, ukuran , CR, DER
b. Dependent Variable: kelengkapan Sumber : Data diolah oleh penulis, 2011
