Analisis Data ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
50
b Variabel Independen
1 Kinerja Lingkungan
Kinerja lingkungan ini diukur dari prestasi perusahaan dalam mengikuti PROPER yang merupakan salah satu upaya yang dilakukan
oleh Kementrian Lingkungan Hidup KLH. Sistem peringkat kerja PROPER mencakup pemeringkatan perusahaan dalam lima warna
yakni emas, hijau, biru, merah, dan hitam. Setiap warna mewakili hasil penilaian Kementrian Lingkungan Hidup terhadap pengelolaan
lingkungan oleh perusahaan serta upaya-upaya perusahaan dalam menjalin hubungan baik dengan masyarakat. Dalam penelitian ini,
pengukuran dilakukan dengan memberikan nilai sesuai dengan peringkat warna yang diperoleh perusahaan kemudian nilai tersebut
ditransformasi menjadi data interval dengan menggunakan method of successive interval MSI.
Tabel 5.2 Peringkat PROPER Perusahaan Sampel Th 2009-2011
No Kode
2009 2010
2011 Skor
Skor Skor
1 AMFG Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 Hijau 4 3,9236
2 ASII
Hijau 4 3,9236
Hijau 4 3,9236
Hijau 4 3,9236 3
CTBN Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 Hijau 4 3,9236
4 FASW Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 5
INKP Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 Hijau 4 3,9236
6 INTP
Emas 5 5,0366
Hijau 4 3,9236
Biru 3 2,6414
7 KAEF
Biru 3 2,6414
Biru 3 2,6414
Biru 3 2,6414
8 KBRI
Hitam 1 1,0000 Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 9
KLBF Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 10
NIKL Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 11
SMCB Hijau 4 3,9236
Emas 5 5,0366
Emas 5 5,0366
51
Tabel 5.2 Peringkat PROPER Perusahaan Sampel Th 2009-2011 lanjutan
No Kode
2009 2010
2011
Skor Skor
Skor
12 SMGR
Hijau 4 3,9236
Hijau 4 3,9236
Hijau 4 3,9236 13
SRSN Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 14
TPIA Biru
3 2,6414 Hijau
4 3,9236 Hijau 4 3,9236
15 UNIC
Biru 3 2,6414
Biru 3 2,6414
Biru 3 2,6414
16 UNVR
Biru 3 2,6414
Hijau 4 3,9236
Hijau 4 3,9236 17
ULTJ Hitam
1 1,000 Biru
3 2,6414 Biru
3 2,6414 18
SPMA Hitam
1 1,000 Merah 2 1,5014
Biru 3 2,6414
Sumber: Kementrian Lingkungan Hidup
2 CSR Disclosure
CSR disclosure diukur dengan menggunakan indeks CSR yang merupakan luas pengungkapan relatif setiap perusahaan sampel atas
pengungkapan sosial yang dilakukannya Zuhroh dan Sukmawati, 2003. Pendekatan untuk menghitung indeks Corporate Social
Responsibility CSR menggunakan pendekatan dikotomi yaitu setiap item CSR dalam instrumen penelitian diberi nilai 1 jika diungkapkan,
dan nilai 0 jika tidak diungkapkan. Selanjutnya, skor dari setiap item dijumlahkan untuk memperoleh keseluruhan skor untuk setiap
perusahaan. Rumus perhitungan CSR adalah sebagai berikut: Indeks CSR
Tabel 5.3 Indeks CSR Periode 2009-2011.
No Kode
Tahun 2009
2010 2011
Total Item
Indeks CSR
Total Item
Indeks CSR
Total Item
Indeks CSR
1 AMFG
42 0,5385
38 0,4872
41 0,5256
2 ASII
50 0,6410
51 0,6538
53 0,6795
3 CTBN
32 0,4103
39 0,5000
41 0,5256
4 FASW
37 0,4744
39 0,5000
43 0,5513
52
Tabel 5.3 Indeks CSR Periode 2009-2011 lanjutan
No Kode
Tahun 2009
2010 2011
Total Item
Indeks CSR
Total Item
Indeks CSR
Total Item
Indeks CSR
5 INKP
46 0,5897
41 0,5256
44 0,5641
6 INTP
45 0,5769
53 0,6795
51 0,6538
7 KAEF
32 0,4103
34 0,4359
36 0,4615
8 KBRI
24 0,3077
30 0,3846
31 0,3974
9 KLBF
44 0,5641
46 0,5897
49 0,6282
10 NIKL
42 0,5385
40 0,5128
41 0,5256
11 SMCB
48 0,6154
49 0,6282
50 0,6410
12 SMGR
52 0,6667
56 0,7179
55 0,7051
13 SRSN
32 0,4103
33 0,4231
36 0,4615
14 TPIA
36 0,4615
33 0,4231
27 0,3462
15 UNIC
38 0,4872
34 0,4359
35 0,4487
16 UNVR
56 0,7179
54 0,6923
58 0,7435
17 ULTJ
27 0,3462
25 0,3205
28 0,3589
18 SPMA
34 0,4359
35 0,4487
32 0,4103
Sumber: Data diolah
2. Menentukan Metode Analisis Data
a Transformasi Data Ordinal
Method of Succesive Interval merupakan metode yang digunakan untuk mengkonversi data ordinal menjadi data interval. Langkah method
of succesive interval adalah: 1
Menghitung frekuensi setiap kategori
Tabel 5.4 Frekuensi Setiap Kategori PROPER Peringkat PROPER
Skor Frekuensi
Emas 5
3 Hijau
4 15
Biru 3
32 Merah
2 1
Hitam 1
3
Total Frekuensi 54
53
2 Menghitung proporsi untuk setiap kategori dengan membagi jumlah
frekuensi tiap kategori dengan total keseluruhan sampel. a
Peringkat Hitam skor 1 = = 0,055556
b Peringkat Merah skor 2 =
= 0,018519 c
Peringkat Biru skor 3 = = 0,592593
d Peringkat Hijau skor 4 =
= 0,277778 e
Peringkat Emas skor 5 = = 0,055556
3 Menjumlahkan proporsi secara beruntun sehingga menhasilkan
proporsi kumulatif untuk setiap kategori. a
Pk
1
= 0,055556 b
Pk
2
= 0,055556 + 0,018519 = 0,074074 c
Pk
3
= 0,500000 + 0,592593 = 0,666667 d
Pk
4
= 0,937500 + 0,277778 = 0,944444 e
Pk
5
= 0,979167 + 00,055556 = 1 4
Menghitung nilai Z setiap kategori berdasarkan proporsi kumulatif setiap kategori dengan menggunakan tabel distribusi normal baku.
a Menghitung nilai Z yang akan digunakan dengan menggunakan
rumus =NORMSINV nilai Pk dalam microsoft excel.
Tabel 5.5 Nilai Z
Nilai Z Z
1
-1,59322 Z
2
-1,44610 Z
3
0,430727 Z
4
1,593219 Z
5
~
54
b Menentukan
ordinat Z
yang akan
digunakan dengan
menggunakan rumus =NORMDISTnilai Z,0,1,0
Tabel 5.6 Nilai Ordinat Z
Nilai Ordinat Z
1
0,112128 Z
2
0,140219 Z
3
0,363600 Z
4
0,112128 Z
5
~ 5
Menghitung nilai skala untuk setiap nilai Z dengan rumus :
a = -2,01831
b = -1,51692
c = -0,37695
d = 0,905297
e = 2,018309
6 Melakukan transformasi nilai skala dengan rumus: Y= SV
i
+ SV
Min
a Ubah nilai Scale Value SV terkecil menjadi sama dengan 1
SV terkecil adalah -2,01831 Maka Y
1
= -2,01831+ 2,01831+ 1 Y
1
= -2,01831+ 3,01831 Y
1
= 1
55
b Transformasi nilai skala dengan rumus:
Y = Sv + Sv min
Y
1
= 1 Y
2
= -1,51692 + 3,01831= 1,501385 Y
3
= -0,37695+ 3,01831 = 2,641355 Y
4
= 0,905297+ 3,01831= 3,923607 Y
5
= 2,018309+ 3,01831= 5,036618
Tabel 5.7 Hasil Transformasi Data dengan Metode Succesive Interval MSI
Peringkat Proper
Frekuensi Skor Kategori
Ordinal Skor Kategori
Interval
Emas 3
5 5,036618
Hijau 15
4 3,923607
Biru 32
3 2,641355
Merah 1
2 1,501385
Hitam 3
1 1
b Statistik Deskriptif
Tabel 5.8 Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum
Mean
Std. Deviation
K_Lingkungan 54 1.0000
5.0366 2.9369410 .8151780
CSR_Disclosure 54 .3077
.7435 .507850
.1213880 ROA
54 -.6193
.4038 .091885
.1436128 ROE
54 -.7674
1.2195 .167443
.2762824 PER
54 -24.45
81.92 17.4572
17.78754 Valid N
listwise 54
Sumber: Data diolah
Statistik deskriptif memberikan informasi mengenai karakteristik variabel penelitian serta cara pengumpulan dan penyajian data sehingga
56
mudah dipahami. Tabel statistik deskriptif menunjukkan nilai minimum, maksimum, mean, serta standar deviasi pada kinerja lingkungan, CSR
Disclosure, ROA, ROE serta PER. Tabel 5.8 menunjukkan bahwa kinerja lingkungan memiliki rata-rata
sampel berada pada skor 2,936941 atau jika dilihat berdasarkan kategori PROPER berada pada kriteria Biru. Skor terendah kinerja lingkungan
adalah 1 yang berarti bahwa ada perusahaan sampel yang berada pada kriteria hitam. Perusahaan-perusahaan yang memperoleh peringkat hitam
merupakan perusahaan-perusahaan yang dinilai belum melakukan upaya pengelolaan lingkungan serta berpotensi mencemari lingkungan. Sampel
perusahaan yang mendapatkan peringkat hitam dengan nilai terendah 1 yaitu PT. Ultrajaya Milk, Tbk, PT. Kertas Basuki Rachmat Indonesia,
Tbk pada tahun 2009 dan PT. Suparma, Tbk. Nilai tertinggi kinerja lingkungan adalah 5,0366
yang berarti ada perusahaan yang mendapatkan peringkat emas yang merupakan
peringkat tertinggi dalam PROPER. Perusahaan yang memperoleh peringkat emas yaitu PT. Indocement Tunggal Prakarsa, Tbk pada tahun
2009 serta PT. Holcim Indonesia, Tbk pada tahun 2010 dan 2011. Perusahaan ini dinilai telah melakukan pengelolaan lingkungan lebih
dari yang dipersyaratkan. Berdasarkan tabel 5.8 dapat dilihat bahwa rata-rata untuk CSR
Disclosure sebesar 0,518272. Hal ini berarti bahwa rata-rata perusahaan- perusahaan sampel sudah melakukan pengungkapan sekitar 51,83 dari
57
total pengungkapan sebanyak 78 item. Perusahaan yang memiliki indeks pengungkapan CSR paling tinggi adalah PT. Unilever Indonesia, Tbk
pada tahun 2011 dengan indeks CSR Disclosure sebesar 0,7435 dengan total pengungkapan 58 item dari 78 item. Perusahaan yang paling sedikit
melaporkan CSR Disclosure adalah PT. Kertas Basuki Rachmat Indonesia, Tbk pada tahun 2009 sebesar 0,3077 dengan total
pengungkapan 24 item dari 78 item. Kinerja keuangan yang diukur dengan menggunakan ROA
menunjukkan rata-rata sebesar 0, 091885 atau 9,19. Unilever pada tahun 2012 memiliki nilai ROA tertinggi yaitu sebesar 40,38 yang
berarti perusahaan memiliki kemampuan yang baik untuk menghasilkan laba dengan mengelola dan mengolah semua aset yang dimilikinya. Nilai
ROA terendah dimiliki oleh PT. Kertas Basuki Rachmat Indonesia, Tbk pada tahun 2010 yaitu -0,619 atau -61,9. Hal ini mengindikasikan
bahwa PT. Kertas Basuki Rachmat Indonesia, Tbk belum dapat memanfaatkan asetnya dengan sebaik-baiknya. PT. Kertas Basuki
Rachmat Indonesia, Tbk mengalami kerugian dua tahun berturut-turut pada tahun 2010 dan 2011 sehingga menyebabkan nilai ROA perusahaan
ini bernilai negatif. Kinerja keuangan yang diukur dengan menggunakan ROE
menunjukkan rata-rata sebesar 0,167443. Nilai ROE tertinggi adalah 1,2195 yaitu ROE pada PT. Unilever Indonesia, Tbk pada tahun 2011.
58
Sedangkan nilai terendah sebesar -0,767 yaitu ROE pada PT. Kertas Basuki Rachmat Indonesia, Tbk.
Kinerja keuangan yang diukur dengan menggunakan PER menunjukkan rata-rata sebesar 17,4572. PT. Fajar Surya Wisesa, Tbk
pada tahun 2011 memiliki nilai PER tertinggi yaitu sebesar 81,92. Nilai PER terendah adalah -24,45
yaitu PER pada perusahaan PT. Kertas Basuki Rachmat Indah, Tbk pada tahun 2012.
c Uji Asumsi Klasik
1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang akan dianalisis berdistribusi normal atau tidak berdistribusi normal.
Pengujian normalitas dilakukan melalui uji Kolmogorov-Smirnov. Apabila angka signifikansi 0,05 maka data berdistribusi normal.
Tabel 5.9 Hasil Uji Normalitas Persamaan
Nilai Asymp. Sig. Keterangan
Persamaan I 0,560
Normal Persamaan II
0,100 Normal
Persamaan III 0,059
Normal Tabel 5.9 menunjukkan hasil uji normalitas dengan uji
Kolmogorov-Smirnov untuk persamaan I hingga persamaan III. Output pengujian selengkapnya dapat dilihat pada lampiran.
Berdasarkan uji normalitas dengan uji Kolmogorov-smirnov untuk persamaan pertama dalam tabel 5.9 menunjukkan bahwa nilai
asymp.sig 2-tailed bernilai 0,560 lebih besar dari angka signifikansi 0,05, menunjukkan bahwa data terdistribusi normal. Uji Kolmogorov-
59
smirnov untuk persamaan kedua pada table 5.9 menunjukkan bahwa nilai asymp.sig 2-tailed bernilai 0,100 lebih besar dari angka
signifikansi 0,05 hal ini menunjukkan bahwa data terdistribusi normal. Tabel 5.9 menunjukkan bahwa data pada persamaan ketiga
terdistribusi normal. Nilai asymp. sig 2-tailed pada uji normalitas dengan uji Kolmogorov-smirnov untuk persamaan ketiga adalah 0,059
lebih besar dari angka signifikansi 0,05, menunjukkan bahwa data terdistribusi normal.
2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Jika terdapat multikolinearitas akan berakibat koefisien regresi tidak
dapat ditentukan serta standar deviasi menjadi tidak terhingga. Suatu model regresi menunjukkan adanya multikolinearitas jika
nilai Tolerance 0,10, atau Nilai VIF 10. Dari output regresi jika didapatkan nilai tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10,
berarti tidak terjadi multikolinearitas. Tabel 5.10 menunjukkan hasil uji multikolinearitas untuk
persamaan I hingga persamaan III. Output pengujian selengkapnya dapat dilihat pada lampiran.
60
Tabel 5.10 Hasil Uji Multikolinearitas Persamaan
Variabel Independ.
Nilai Tolerance
Nilai VIF
Keterangan
Persamaan I ROA
K_Link ICSR
0,635 1,576
Tidak ada Multikolinearitas
Persamaan II ROE
K_Link ICSR
0,635 1,576
Tidak ada Multikolinearitas
Persamaan III PER
K_Link ICSR
0,635 1,576
Tidak ada Multikolinearitas
Berdasarkan uji multikolinearitas dengan SPSS dapat diketahui bahwa nilai tolerance untuk semua persamaan lebih besar dari 0,01
dan nilai VIF kurang dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antara kinerja lingkungan dan CSR
Disclosure dengan ROA dalam persamaan pertama, antara kinerja lingkungan dan CSR Disclosure dengan ROE dalam persamaan
kedua, antara kinerja lingkungan dan CSR Disclosure dengan PER dalam persamaan ketiga.
3 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varian residual dari satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 5.11 Hasil Uji Heterokedastisitas Persamaan
Variabel Independ
Uji Glejser
Keterangan
Persamaan I
ROA K_Link
ICSR 0,150
0,416 Tidak ada
Heterokedastisitas Persamaan II
ROE K_Link
ICSR 0,531
0,075 Tidak ada
Heterokedastisitas Persamaan III
PER K_Link
ICSR 0,122
0,696 Tidak ada
Heterokedastisitas
61
Berdasarkan uji heterokedastisitas menggunakan uji Glejser dengan SPSS dapat diketahui bahwa nilai signifikansi untuk semua
persamaan lebih besar dar 0,05 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada permasalahan heteroedastisitas antara kinerja
lingkungan dan CSR Disclosure dengan ROA dalam persamaan pertama, antara kinerja lingkungan dan CSR Disclosure dengan ROE
dalam persamaan kedua serta antara kinerja lingkungan dan CSR Disclosure dengan PER dalam persamaan ketiga.
4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t
-1
pada persamaan regresi linear. Dalam model regresi yang baik adalah tidak
terjadi autokorelasi. Ada atau tidak adanya autokorelasi dapat diketahui dengan melakukan uji run test. Run test digunakan untuk
melihat apakah data residual terjadi secara random atau tidak. Tabel 5.11 menunjukkan hasil uji autokorelasi untuk persamaan I
hingga persamaan III. Output pengujian selengkapnya dapat dilihat pada lampiran.
Tabel 5.11 Hasil Uji Autokorelasi Persamaan
Run Test Keterangan
Persamaan I ROA 0,272
Tidak Terdapat Autokorelasi Persamaan II ROE
0,583 Tidak Terdapat Autokorelasi
Persamaan III PER 0,783
Tidak Terdapat Autokorelasi
62
Pada uji autokorelasi dengan menggunakan uji run test pada persamaan pertama hingga persamaan ketiga dapat diketahui bahwa
tidak terdapat permasalahan autokorelasi pada persamaan pertama, kedua maupun pada persamaan ketiga.
d Pengujian Data Panel
Analisis regresi data panel digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Pendekatan yang
digunakan dalam penelitian ini adalah pooled ols. Model analisis yang digunakan
dalam melakukan
pengujian terhadap
hipotesis diformulasikan sebagai berikut:
1 Persamaan Model Pertama
KK
ROA
=
1
+
1
KL +
2
CSRD +
Keterangan:
1
: Intersep konstanta perusahaan pembanding
1
;
2
: Koefisien Regresi : Error term
CSRD : Corporate Social Responsibility Disclosure
KL : Kinerja Lingkungan Perusahaan
Tabel 5.12 Hasil Regresi Data Panel Persamaan Pertama ROA
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-.313 .069
-4.571 .000
K_Link .017
.023 .094
.709 .481
CSRD .702
.157 .593
4.461 .000
a. Dependent Variable: ROA
63
Berdasarkan tabel 5.12 maka dapat disusun persamaan regresi sebagai berikut:
KK
ROA
= -0,313 + 0,017KL + 0,702CSRD Nilai konstanta untuk persamaan regresi adalah -0,313. Hal
ini berarti bahwa tanpa adanya kinerja lingkungan dan CSR Disclosure maka ROA akan mengalami penurunan sebesar 0,313.
Besarnya hubungan antara variabel ROA dengan kinerja lingkungan ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar
0,017. Koefisien ini berarti bahwa setiap peningkatan 1 nilai kinerja lingkungan mengakibatkan kenaikan ROA sebesar 1,7
dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Hubungan antara variabel ROA dengan CSR Disclosure
ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,702. Koefisien regresi sebesar 0,702 ini berarti bahwa setiap peningkatan 1 CSR
Disclosure, ROA akan mengalami peningkatan sebesar 70,2 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.
2 Persamaan Kedua
KK
ROE
=
1
+
1
KL +
2
CSRD +
Tabel 5.13 Hasil Uji Panel Persamaan Kedua ROE
Coefficients
a
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant -.581 .134
-4.327 .000 K_Link_transform .013
.046 .040
.294 .770 CSRD
1.395 .308 .613
4.529 .000
64
Berdasarkan tabel 5.13 maka dapat disusun persamaan regresi sebagai berikut:
KF
ROE
= -0,581 + 0,013KL + 1,395CSRD Nilai konstanta untuk persamaan regresi kedua adalah -0,581.
Hal ini berarti bahwa tanpa adanya kinerja lingkungan dan CSR Disclosure maka ROE akan mengalami penurunan sebesar 0,581.
Besarnya hubungan antara variabel ROE dengan kinerja lingkungan ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar
0,013. Koefisien ini berarti bahwa setiap peningkatan 1 nilai kinerja lingkungan mengakibatkan kenaikan ROE sebesar 1,3
dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Hubungan antara variabel ROE dengan CSR Disclosure
ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar 1,395. Koefisien regresi sebesar 1,395 ini memiliki arti bahwa setiap peningkatan
1 indeks CSR berarti ROA akan mengalami peningkatan sebesar 139,5 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.
3 Persamaan Ketiga
KF
PER
= 1 +
1
KL +
2
CSRD +
Tabel 5.14 Hasil Uji Panel Persamaan Ketiga PER
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.793 10.530
.075 .940 K_Link
-5.315 3.599
-.244 -1.477 .146
CSRD 63.553
24.168 .434
2.630 .011 a. Dependent Variable: PER
65
Berdasarkan tabel 5.14 maka dapat disusun persamaan regresi sebagai berikut:
KF
PER
= 0,793 -5,315KL + 63,553CSRD Nilai konstanta untuk persamaan regresi ketiga adalah 0,793.
Hal ini berarti bahwa tanpa adanya kinerja lingkungan dan CSR Disclosure maka PER akan mengalami penurunan sebesar 0,793.
Besarnya hubungan antara variabel PER dengan kinerja lingkungan ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar -
5,315. Koefisien ini berarti bahwa setiap peningkatan 1 nilai kinerja lingkungan mengakibatkan menurunnya PER sebesar
5,315 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Hubungan antara variabel PER dengan CSR Disclosure
ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar 63,553. Koefisien regresi sebesar 63,553 ini memiliki arti bahwa setiap
peningkatan 1 CSR Disclosure berarti PER akan mengalami peningkatan sebesar 63,553 dengan asumsi variabel lain
dianggap konstan. e
Pengujian Hipotesis 1
Uji Signifikansi Simultan Uji F Uji F menunjukkan pengaruh secara bersama-sama variabel
CSR Disclosure dan kinerja lingkungan terhadap kinerja keuangan perusahaan.
66
a. Merumuskan Hipotesis
H
o
: β
1
= β
2
= 0 H
a
: β
1
≠ β
2
≠ 0 H
o
CSR Disclosure dan kinerja lingkungan secara bersama- sama tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan.
H
a
CSR Disclosure dan kinerja lingkungan secara bersama- sama berpengaruh terhadap kinerja keuangan.
b. Menentukan Tingkat Signifikansi
Tingkat signifikansi α yang diharapkan adalah 5 0,05 atau confidance interval sebesar 95. Nilai F tabel
dengan derajat bebas = k-1 dan n-k = 2-1 dan 54-2 adalah 4,03.
c. Menentukan Kriteria Pengujian
H
o
tidak ditolak apabila F
hitung
≤ F
tabel
H
o
ditolak apabila F
hitung
F
tabel
d. Membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
dan membandingkan p- value dengan tingkat signifikansi.
Tabel 5.16 Perbandingan F
hitung,
F
tabel
dan p-value
Variabel Dependen
F
hitung
F
tabel
p-value Keterangan
ROA 19.094
4,03 0,000 H
ditolak, signifikan
ROE 17,500
4,03 0,000 H
ditolak, signifikan
PER 4,467
4,03 0,039 H
ditolak, signifikan
67
e. Menarik Kesimpulan
Berdasarkan uji F diperoleh hasil bahwa F
hitung
F
tabel
yaitu 19,094 4,03 dan tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000 dengan demikian H
ditolak. Jadi dapat disimpulkan bahwa secara simultan variabel CSR Disclosure
dan kinerja lingkungan secara bersama-sama berpengaruh terhadap ROA perusahaan.
Hasil uji F terhadap ROE sebagai variabel dependen menunjukkan bahwa nilai F
hitung
sebesar 17,500 dengan p- value sebesar 0,000. Nilai F
hitung
17,500 F
tabel
4,03 dan p- value 0,000 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa H
ditolak sehingga secara bersama-sama variabel CSR Disclosure dan
kinerja lingkungan berpengaruh terhadap ROE perusahaan. Hasil uji F pada persamaan ketiga menunjukkan bahwa
F
hitung
lebih besar dari pada F
tabel
yaitu F
hitung
4,467 F
tabel
4,03 dengan tingkat signifikansi di bawah 0,05 yaitu 0,039 maka
dapat disimpulkan bahwa H ditolak. Dengan demikian CSR
Disclosure dan kinerja lingkungan secara bersama-sama berpengaruh terhadap PER.
2 Melakukan Pengujian Hipotesis dengan Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Uji ini
68
digunakan untuk mengetahui pengaruh kinerja lingkungan dan CSR Disclosure terhadap kinerja keuangan.
a. Merumuskan hipotesis
H :
β1 ; β2 ; β3 ; β4 ; β5 ; β6 ; β7 ; β8; β9 ; β10 = 0 H
a
: β1 ; β2 ; β3 ; β4 ; β5 ; β6 ; β7 ; β8; β9 ; β10 ≠ 0
H
01
Kinerja lingkungan tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan ROA
t+1
H
a1
Kinerja lingkungan berpengaruh terhadap kinerja
keuangan ROA
t+1
H
02
Kinerja lingkungan tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan ROE
t+1
H
a2
Kinerja lingkungan berpengaruh terhadap kinerja
keuangan ROE
t+1
H
03
Kinerja lingkungan tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan PER
t+1
H
a3
Kinerja lingkungan berpengaruh terhadap kinerja
keuangan PER
t+1
H
04
Pengungkapan CSR tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan ROA
t+1
H
a4
Pengungkapan CSR berpengaruh terhadap kinerja keuangan ROA
t+1
H
05
Pengungkapan CSR tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan ROE
t+1
69
H
a5
Pengungkapan CSR berpengaruh terhadap kinerja keuangan ROE
t+1
H
06
Pengungkapan CSR tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan PER
t+1
H
a6
Pengungkapan CSR berpengaruh terhadap kinerja keuangan PER
t+1
b. Menentukan tingkat signifikan
Tingkat signifikansi sebesar 5 dengan tingkat keyakinan sebesar 95 dengan pengujian dua sisi. Derajat
bebas untuk pengujian adalah df = n-2 = 54-2 sehingga diperoleh nilai t
tabel
sebesar 2,007. c.
Membandingkan nilai t
hitung
dengan t
tabel
dan tingkat signifikan
Apabila t
hitung
t
tabel
, maka H ditolak
Apabila t
hitung
t
tabel
, maka H tidak ditolak
Tabel 5.17 Perbandingan t
hitung
dan t
tabel
Persamaan Variabel
Independ
t
tabel
t
hitung
p-val Keterangan
I ROA K_Link
ICSR 2,007
2,007 0,709
4,461 0,481
0,000 H
tidak ditolak H
ditolak II ROE
K_Link ICSR
2,007 2,007
0,294 4,529
0,770 0,000
H tidak ditolak
H ditolak
III PER K_Link
ICSR 2,007
2,007 -1,477
2,630 0,146
0,011 H
tidak ditolak H
ditolak
d. Menarik kesimpulan
Berdasarkan tabel 5.17, variabel kinerja lingkungan pada persamaan pertama memiliki t
hitung
sebesar 0,709 dan nilai p-
70
value sebesar 0,481. Nilai t
hitung
0,709 t
tabel
2,007, dengan nilai p-value 0,481 0,050. Berdasarkan pengujian tersebut
dapat disimpulkan
bahwa kinerja
lingkungan tidak
berpengaruh terhadap kinerja keuangan yang ditunjukkan oleh variabel ROA. Tabel 5.17 juga menunjukkan hasil bahwa
variabel CSR Disclosure pada persamaan pertama memiliki t
hitung
sebesar 4,461 dan nilai p-value sebesar 0,000. Nilai t
hitung
4,461 t
tabel
2,007 dan nilai p-value 0,000 0,05. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa CSR Disclosure
berpengaruh terhadap kinerja keuangan yang ditunjukkan oleh variabel ROA.
Uji t pada persamaan kedua diperoleh hasil bahwa t
hitung
untuk variabel kinerja lingkungan pada persamaan kedua sebesar 0,294 dan nilai p-value sebesar 0,770. Berdasarkan
hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja lingkungan tidak berpengaruh terhadap ROE. Hasil uji t juga
menunjukkan bahwa t
hitung
CSR Disclosure lebih besar dari pada t
tabel
, yaitu t
hitung
4,529 2,007 dengan p-value 0,000 0,050 sehingga dapat disimpulkan bahwa CSR Disclosure
berpengaruh terhadap ROE. Berdasarkan hasil uji t untuk persamaan ketiga,
diperoleh hasil bahwa variabel kinerja lingkungan memiliki t
hitung
sebesar -1,477 dan nilai p-value sebesar 0,146. Nilai
71
t
hitung
1,477 t
tabel
2,007 dan nilai p-value 0,146 0,05. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa kinerja lingkungan tidak
berpengaruh terhadap kinerja keuangan yang ditunjukkan oleh variabel PER. Tabel 5.17 juga menunjukkan bahwa variabel
CSR Disclosure memiliki t
hitung
sebesar 2,630 dan nilai p-value sebesar 0,011. Nilai t
hitung
2,630 t
tabel
2,007, dengan nilai p- value 0,011 0,050. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa
CSR Disclosure berpengaruh terhadap kinerja keuangan yang ditunjukkan oleh variabel PER.
3 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dapat menjelaskan variabel terikat, yaitu dengan
menghitung koefisien determinasi adjusted R
2
. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan
variabel terikat sangat terbatas, begitu pula sebaliknya Ghozali, 2006: 83. Semakin besar adjusted R
2
suatu variabel independen, maka menunjukkan semakin dominan pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen.
Tabel 5.18 Hasil Koefisien Determinasi Persamaan
Adjusted R Square
Persamaan I 0,406
Persamaan II 0,384
Persamaan III 0,085
Berdasarkan tabel 5.18 dapat dilihat bahwa nilai adjusted R
2
pada persamaan I sebesar 0,406. Hal ini berarti 40,6 variabel
72
ROA dapat dijelaskan oleh variabel kinerja lingkungan dan CSR Disclosure. Adjusted R
2
pada persamaan II sebesar 0,384. Hal ini berarti 38,4 variabel ROE dapat dijelaskan oleh variabel
kinerja lingkungan dan CSR Disclosure. Sedangkan adjusted R
2
pada persamaan III hanya sebesar 0,085. Hal ini berarti variabel kinerja lingkungan dan CSR Disclosure dapat menjelaskan
variabel PER sebesar 8,5.