Statistik Deskriptif Pengujian Hipotesis

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