commit to user
E. Metode Analisis Data
Analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan statistik deskriptif dan pengujian hipotesis. Pengujian dilakukan dengan menggunakan bantuan program
SPSS
release
17.
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif terdiri dari penghitungan
mean
, standar deviasi, maksimum, dan minimum. Analisis ini dimaksudkan untuk memberikan
gambaran mengenai distribusi dan perilaku data Ghozali, 2006.
2. Pengujian Hipotesis
Untuk menguji hipotesis, penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda, uji korelasi dan t
–
test
.
a. Analisis Regresi Berganda
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan analisis regresi berganda dimana sebelumnya dilakukan
clean up
data dengan pemenuhan asumsi klasik untuk memastikan bahwa data penelitian valid, tidak bias, konsisten, dan
penaksiran koefisien regresinya efisien Gujarati, 2003. Pengujian asumsi klasik terdiri dari beberapa macam pengujian, meliputi:
1 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah masalah yang sering muncul dalam analisis regresi terjadi, yaitu dimana terdapat korelasi
yang tinggi antar dua atau lebih variabel independen Harrison dan Tamaschke, 2008; Ghozali, 2006.
commit to user Pada model yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel
bebas. Cara mendeteksi multikolinieritas menurut Ghozali 2006 yaitu: a.
Dengan menganalisa matrik korelasi antar variabel bebas. Jika matrik antar variabel bebas mempunyai korelasi yang tinggi
umumnya diatas
0,90 maka
terdapat indikasi
terjadinya multikolinieritas.
b. Dengan melihat
colinierity statistic
yaitu nilai
tolerance
dan nilai
variance inflation factor
VIF. Secara umum nilai
tolerance
yang dipakai adalah 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10. Jika nilai
VIF dibawah 10 maka diantara variabel bebas tidak terdapat indikasi terjadinya multikolinieritas.
2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t – 1 Ghozali, 2006. Untuk mengetahui dan
menguji ada tidaknya autokorelasi dalam model analisis regresi, bisa digunakan cara pengujian statistik Durbin Watson DW.
Tabel 3.1 Nilai
Durbin
–
Watson
Nilai DW Kesimpulan
Kurang dari 1,10 Ada autokorelasi
1,10 sampai 1,54 Tanpa kesimpulan
1,55 sampai 2,46 Tidak ada autokorelasi
2,47 sampai 2,90 Tanpa kesimpulan
Lebih dari 2,91 Ada autokorelasi
commit to user 3
Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Harrison dan Tamaschke, 2008; Ghozali, 2006. Untuk menentukan
heteroskedastisitas dengan grafik
scatterplot
, titik yang terbentuk harus menyebar secara acak, baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y.
Bila kondisi ini terpenuhi maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006
4 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali, 2006.
Untuk menguji data yang berdistribusi normal akan digunakan alat uji normalitas, yaitu
One Sample Kolmogorov
–
Smirnov
. Data dikatakan terdistribusi normal jika signifikansi variabel dependen memiliki nilai
signifikansi lebih dari 10 . Data penelitian yang baik adalah yang terdistribusi secara normal.
Persamaan regresi berganda untuk pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah:
EVPERF = 0 +
1
PRODKI+
2
RPTDK+
3
PROKAI+
4
RPTKA+
4
SIZE+
5
LEV+
5
PROF+ e EVDISC =
0 +
1
PRODKI+
2
RPTDK+
3
PROKAI+
4
RPTKA+
4
SIZE+
5
LEV+
5
PROF+ e
commit to user Tabel 3.2
Keterangan Persamaan Regresi Berganda
Simbol Keterangan
ENVPERF
Environmental Performance
ENVDISC
Environmental Disclosure
PRODKI Proporsi Dewan Komisaris Independen
RPTDK Jumlah Rapat Dewan Komisaris
PROKAI Proporsi Komite Audit yang Independen
RPTKA Jumlah Rapat Komite Audit
SIZE Ukuran Perusahaan
LEV
Leverage
PROF Profitabilitas
Koefisien Regresi
e
Error
b. Uji Korelasi
Pengujian hipotesis pada penelitian ini juga menggunakan Spearman –
Brown
test
dan Karl Pearson
test
untuk mengetahui korelasi Harrison dan Tamaschke, 2008 antara
environmental performance
dan
environmental disclosure
di Indonesia. Apabila
p
–
value
dibawah tingkat signifikan 5 maka terdapat hubungan antara
environmental performance
dan
environmental disclosure
di Indonesia.
c. T -
test
T –
test
digunakan untuk menguji rata – rata atau pengaruh perlakuan dari
suatu percobaan yang menggunakan 1 faktor, dimana 1 faktor tersebut memiliki 2 level Ghozali, 2006. Dalam penelitian ini
t
–
test
digunakan untuk mengetahui perbedaan
environmental performance
dan
environmental disclosure
antara perusahaan yang
listing
dan
non
–
listing
di Bursa Efek Indonesia BEI.
commit to user
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN