Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Toleran ce
VIF 1 Constant
.031 .155
.200 .843
UDK .045
.017 .484
2.737 .011
.950 1.052
KSP -.026
.203 -.027
-.128 .899
.663 1.507
KI -.053
.154 -.073
-.340 .736
.644 1.554
a. Dependent Variable: CSR
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS 2011
Berdasarkan tabel 4.3 dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi korelasi di antara variabel independen, dengan kata lain variabel-variabel independen
dalam penelitian ini bebas dari gejala multikolinearitas. Jika dilihat pada tabel semua variabel independen memiliki VIF sekitar 1, atau VIF 10. Selain itu
nilai toleransi untuk setiap variabel independen lebih besar dari 0,1 tolerance 0,1 dengan demikian dapat disimpulkan tidak ada multikolinearitas dalam
model regresi ini.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode lain. Uji ini dilakukan
dengan mengamati pola tertentu pada grafik Scatterplot, dimana bila ada titik- titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y serta tidak
membentuk pola maka tidak terjadi heterokedasititas. Grafik scatterplot dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS 2011
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas dengan Grafik Scatterplot
Dengan melihat gambar 4.3 di atas dapat dilihat bahwa tidak ada membentuk pola yang jelas, dimana titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka dapat di simpulkan tidak terjadi heteroskedasititas pada model regresi ini.
d. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi, bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1. Berikut adalah hasil uji Durbin Watson pada tabel 4.4.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi Durbin Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .476
a
.226 .137
.16617 2.237
a. Predictors: Constant, KEPEMILIKAN_INSTITUSIONAL, UKURAN_DEWAN_KOMISARIS, KEPEMILIKAN_SAHAM_PUBLIK
b. Dependent Variable: CSR
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS 2011
Berdasarkan tabel Durbin-Watson dapat dilihat bahwa nilai D-W test yaitu sebesar 2,237. Nilai itu akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan
menggunakan signifikansi 5, jumlah pengamatan N 30, dan jumlah variabel independen k 3, maka didapatkan nilai batas atas Du sebesar 1,65 dan nilai
batas bawah sebesar D
l
= 1,214 sehingga nilai D-W 1,650 4 - 1,650. Hasil dari nilai yang didapat dari uji autokolerasi melalui tabel Durbin-Watson dapat
disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi baik secara positif maupun negatif.
3. Pengujian Hipotesis a. Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi Goodness of Fit
Nilai koefisien korelasi r menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Koefisien korelasi dikatakan kuat jika nilai r berada diatas 0,05 dan mendekati 1. Adapun koefisien determinasi goodness of fit, yang dinotasikan
merupakan satu ukuran yang penting dalam regresi. Determinasi
mencerminkan kemampuan model dalam menjelaskan variabel dependen. Koefisien korelasi dan
Universitas Sumatera Utara
koefisien determinasi dari model penelitian dapat dilihat pada tabel 4.5 berikut ini.
Tabel 4.5 Uji Hipotesis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Goodness of Fit
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.476
a
.226 .137
.16617 a. Predictors: Constant, KEPEMILIKAN_INSTITUSIONAL, UKURAN_DEWAN_KOMISARIS,
KEPEMILIKAN_SAHAM_PUBLIK b. Dependent Variable: CSR
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS 2011
Tabel 4.5 menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi r sebesar 0,476 yang berarti bahwa korelasi antara variabel dependen dengan variabel-variabel
independennya adalah lemah dengan didasarkan pada nilai r yang berada di bawah 0,05. Nilai
Adjusted r Square pada tabel 4.4 menunjukkan nilai 0,137, artinya ketiga variabel independen dalam penelitian yaitu ukuran dewan
komisaris, kepemillikan saham publik dan kepemilikan institusional dapat menjelaskan 13,7 pengungkapan tanggung jawab sosial yang diungkapkan.
Adapun sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
b. Uji Signifikansi Simultan Uji F
Signifikansi model regresi secara simultan di uji dengan melihat perbandingan antara F-tabel dan F-hitung. Selain itu akan dilihat nilai signifikansi sig, dimana
jika nilai sig dibawah 0,05 maka variabel independen dinyatakan berpengaruh terhadap variabel dependen. Adapun hipotesis untuk uji F adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
H
a
: ukuran dewan komisaris, kepemilikan saham publik, kepemilikan institusional memiliki pengaruh secara simultan terhadap
pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan. Uji F ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F-hitung
dengan ketentuan: •
jika F-hitung F-tabel pada α = 0,05, maka H
a
ditolak, •
jika F-hitung F- tabel pada α = 0,05, maka H
a
diterima. Nilai F hitung dan nilai signifikansi dapat di lihat pada tabel 4.6
berikut ini.
Tabel 4.6 Uji Hipotesis Signifikansi Simultan
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
Regression .210
3 .070
2.535 .079
a
Residual .718
26 .028
Total .928
29 a. Predictors: Constant, KEPEMILIKAN_INSTITUSIONAL,
UKURAN_DEWAN_KOMISARIS, KEPEMILIKAN_SAHAM_PUBLIK b. Dependent Variable: CSR
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS 2011
Berdasarkan hasil analisis regresi ini, didapat F-hitung adalah 2,535 dengan signifikansi 0,079 p = 0,079; p 0,05. Adapun nilai F-tabel untuk
α = 0,05 dengan pembilang sebesar 3 dan penyebut 29 adalah 2,934, maka diperoleh bahwa
F hitung 2,535 F tabel 2,535 2,934. Hal ini menunjukkan bahwa H
a
ditolak, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengungkapan tanggungjawab sosial
tidak berpengaruh secara simultan atau bersama-sama oleh ukuran dewan komisaris, kepemilikan saham publik dan kepemilikan institusional.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Signifikansi Parsial Uji t
