Dimana : MVE = Harga penutupan saham akhir tahun x banyaknya saham
biasa yang beredar DEBT = Utang lancar
– aktiva lancar + nilai buku sediaan + utang jangka panjang
TA = Nilai buku total aktiva
E. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang digunakan adalah teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi dilakukan dengan mrengumpulkan, menganalisis data sekunder
yang berupa laporan keuangan perusahaan manufaktur. Selain itu juga menggunkan penelusurai data laporan keuangan yang terpilih menjadi sampel.
Sebagai panduan, digunakan instrument penelitian berupa check list atau daftar pertanyaan-pertayaan yang berisi item pengungkapan corporate social
responsibility .
F. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis statistik deskriptif. Statistik deskriptif merupakan teknik pengumpulan dan
peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan data. Data-data statistik yang diperoleh dari data sekunder yang umumnya masih acak, ‘mentah’ dan
tidak terorganisir dengan baik raw data. Data-data tersebut harus diringkas dengan baik dan teratur, baik dalam bentuk tabung atau persentasi grafik
sebagai dasar untuk berbagai pengambilan keputusan Santoso, 2016: 173. Dalam proses teknik analisis deskriptif, terdapat beberapa langkah, yakni:
1. Mengklasifikasi Data Tujuan dari mengklasifikasi ini agar ukuran data berubah menjadi kategori.
Metode untuk mengklasifikasi data menggunakan metode seriaton secara kelompok. Metode ini digunakan untuk menyusun data dalam kelompok-
kelompok berdasarkan kelas interval tertentu sehingga dapat diperoleh secara tepat data yang terkecil dan yang terbesar dan mengelompokkan data
menjadi beberapa bagian apakah menjadi 2 bagian ataukah lebih Boedijoewono, 2012: 35-36. Pembagian kelompok-kelompok pada kelas
interval menggunakan dasar ukuran letak dengan melihat nilai luartil K. Kuartil adalah ukuran letak yang membagi suatu distribusi menjadi 4 bagian
yang sama Boedijoewono, 2012: 117-118. a. Mengklasifikasi Data Profitabilitas Return On Equity
Ukuran return on equity berskala rasio, semakin tinggi angka return on equity
semakin tinggi perolehan laba dalam perusahaan, sebaliknya semakin rendah angka return on equity berarti semakin rendah
perolehan laba dalam perusahaan. Jadi dalam mengklasifikasikan data return on equity
peneliti membuat 4 kategori tingkatan return on equity menjadi sangat rendah, rendah, tinggi, dan sangat tinggi. Pembagian
kategori tersebut menggunakan batas pada nilai-nilai kuartil 1, kuartil 2, dan kuartil 3, sehingga pembagian kategori menjadi berikut ini:
Sangat rendah 1 :
≤ k1 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Rendah 2 : k1- k2
Tinggi 3 : k2 - k3
Sangat tinggi 4 : k3
b. Mengklasifikasi Data Pengungkapan Corporate Social Responsibility CSRi
Ukuran Pengungkapan corporate social responsibility berskala rasio, semakin tinggi angka Pengungkapan corporate social responsibility
berarti semakin banyak kegiatan sosial yang dilakukan oleh perusahaan, sebaliknya semakin rendah angka Pengungkapan corporate social
responsibility berarti semakin berkurang kegiatan sosial yang dilakukan
oleh perusahaan. Jadi dalam mengklasifikasikan data Pengungkapan corporate social responsibility
peneliti membuat 4 kategori tingkatan Pengungkapan corporate social responsibility menjadi sangat rendah,
rendah, tinggi, dan sangat tinggi. Pembagian kategori tersebut menggunakan batas pada nilai-nilai kuartil 1, kuartil 2, dan kuartil 3,
sehingga pembagian kategori menjadi berikut ini: Sangat rendah 1
: ≤ k1
Rendah 2 : k1 - k2
Tinggi 3 : k2 - k3
Sangat tinggi 4 : k3
c. M engklasifikasi Data Nilai Perusahaan Tobin’s Q
Ukuran nilai peusahaan berskala rasio, semakin tinggi angka Tobin’s Q
berarti semakin tinggi nilai perusahaan, sebaliknya semakin rendah angka
Tobin’s Q berarti rendah nilai perusahaan. Jadi dalam mengklasifikasi data
Tobin’s Q peneliti membuat 4 kategori tingkatan Tobin’s Q menjadi sangat rendah, rendah, tinggi, dan sangat tinggi.
Pembagian kategori tersebut menggunakan batas pada nilai-nilai kuartil 1, kuartil 2, dan kuartil 3, sehingga pembagian kategori menjadi berikut
ini: Sangat rendah 1
: ≤ k1
Rendah 2 : k1- k2
Tinggi 3 : k2 - k3
Sangat tinggi 4 : k3
2. Tabulasi Silang Crosstabs Crosstabs
digunakan untuk menyajikan deskripsi data dalam bentuk tabel silang crosstab, yang terdiri atas baris dan kolom. Selain itu, menu ini juga
dilengkapi dengan analisis hubungan di antara baris dan kolom. Selain itu, menu ini juga dilengkapi dengan analisis hubungan diantara baris dan
kolom, seperti independensi di antara mereka, besar hubungan dan lainnya hal ini sebenarnya termasuk pada statistik induktif atau inferensi dan
merepukan perluasan dari statistik deskriptif. Pada penelitian ini data yang digunakan pada analisis tabulasi silang adalah data yang telah diklasifikasi
dan diubah skalanya menjadi ordinari Santoso, 2016: 175. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
3. Penarikan Kesimpulan Kesimpulan diambil berdasarkan hasil analisis pada tabel tabulasi silang
crosstabs antar variabel, serta dengan melihat kekuatan hubungan dan arah hubungan berdasarkan nilai Spearman Correlation. Adapun kriteria
pengujian untuk mengetahui kekuatan hubungan dan arah hubungan adalah sebagai berikut Santoso, 2016: 344:
a. Berkenaan dengan besar angka. Sama dengan korelasi Spearman Correlation
berkisar pada 0 tidak ada korelasi sama sekali dan 1 korelasi sempurna. Sebagai pedoman sederhana, angka korelasi di
atas 0,5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat, sedangkan di bawah 0,5 korelasi lemah.
b. Selain besar korelasi, tanda korelasi juga berpengaruh pada penafsiran hasil. Tanda
– negatif pada output menunjukkan adanya arah yang berlawanan, sedangkan tanda + positif menunjukkan arah yang sama.
26
BAB IV GAMBARAN POPULASI PENELITIAN
