commit to user 45
autokorelasi, dan 4 heteroskedastisitas. Pada penelitian ini menggunakan tiga model regresi dengan tiga proksi untuk variabel dependen. Pada penelitian ini uji
asumsi klasik sebagai syarat untuk dilakukan uji regresi berganda telah terpenuhi.
1. Regresi Berganda
Analisis regresi pada dasarnya bertujuan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara variabel dependen dengan independennya dalam suatu
persamaan model Ghozali, 2009. Pengujian ini berusaha menganalisis hubungan atau ketergantungan variabel dependen environmental disclosure dengan variasi
variabel independen yang digunakan, dalam hal ini adalah karakteristik perusahaan.
Karena penelitian ini bertujuan membandingkan berbagai metode analisis environmental disclosure maka pengujian ini dilakukan dalam dua model, yaitu
environmental disclosure dengan weighted method dan unweighted method. Untuk weighted method diproksikan dengan disclosure index, sedangkan
unweighted method diproksikan dengan content analysis dan disclosure scoring.
a. Weighted Method
Model pertama dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh dari karakteristik perusahaan terhadap environmental disclosure yang
diproksikan dengan disclosure index IER. Pengujian regresi berganda dilakukan dengan menggunakan program SPSS Release 16.0.
commit to user 46
Berikut ini adalah hasil analisis regresi berganda yang menunjukkan pengaruh karakteristik perusahaan terhadap environmental disclosure
berdasarkan indeks IER.
Tabel IV.5 Hasil Regresi Berganda
Environmental Disclosure Weighted Method Variabel
Koefisien β
t Sig.
Constant 1,565
1,263 0,212
ROA -0,014
-0,111 0,912
LEV -0,069
-0,536 0,594
SIZE 0,114
0,883 0,381
TIPE 0,135
1,066 0,291
OC 0,050
2.273 0,027
Adjusted R Square 0,067
F 5,166
Sig. 0,027
Signifikan pada 1 Signifikan pada 5 Signifikan pada 10
Nilai adjusted R
2
pada tabel IV.5 menunjukkan angka 0.067 yang menunjukkan bahwa variasi variabel independen yaitu ROA, leverage,
ukuran perusahaan, tipe industri, dan ownership concentration dapat menjelaskan variabel dependen yaitu environmental disclosure yang
diproksikan dengan disclsoure index hanya sebesar 6,7. Sedangkan sisanya 93,3 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model.
Dalam tabel tersebut juga menunjukkan nilai F hitung sebesar 5,166 dengan probabilitas 0,027 p – value 0,050. Karena nilai F lebih besar
dari 4,000 dan probabilitas jauh lebih kecil dari 0,050 maka model regresi ini menunjukkan tingkatan yang baik good overall model fit sehingga
model regresi dapat digunakan untuk memprediksi environmental disclosure atau dapat dikatakan bahwa profitabilitas, leverage, ukuran perusahaan, tipe
Sumber: Hasil Pengolahan Data
commit to user 47
industri dan ownership concentration secara bersama-sama berpengaruh terhadap environmental disclosure Ghozali, 2009.
Signifikansi dari variabel independen terhadap variabel dependen dapat diketahui dari besarnya
ρ-value. Apabila ρ-value lebih kecil dari tingkat signifikansi, maka variabel independen tersebut secara parsial berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen. Sebaliknya, jika ρ-value lebih besar
dari tingkat signifikansi, maka variabel independen tersebut secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Tabel IV.5 juga menunjukkan bahwa hanya variabel kontrol yaitu ownership concentration yang mempunyai tingkat signifikansi lebih kecil
dari 0,05 dengan ρ-value 0,027 dan β sebesar 0,050. Artinya, jika
kepemilikan perusahaan besar terpusat maka pemilik perusahaan mempunyai wewenang dalam menentukan environmental disclosure
perusahaan. Sebaliknya, jika kepemilikan perusahaan kecil merata maka timbul berbagai kepentingan dari pemilik perusahaan sehingga mengurangi
environmental disclosure. Di Indonesia, rerata kepemilikan perusahaan sudah di atas 50
terpusat, artinya sebagian perusahaan di Indonesia sudah melakukan environmental disclosure yang sesuai dengan tuntutan masyarakat di
Indonesia.
commit to user 48
b. Unweighted Method
