1. Variabel Ukuran Dewan Komisaris memiliki nilai minimum 2.00 dan nilai maksimum 10.00 dengan nilai rata-rata 4,4667 dan standar deviasi 1,75787
dengan jumlah pengamatan sebanyak 75 data. 2. Variabel Proporsi Komisaris Independen memiliki nilai minimum 0,20 dan
nilai maksimum 0,75 dengan nilai rata-rata 0,3993 dan standar deviasi 0,11493 dengan jumlah pengamatan sebanyak 75 data.
3. Variabel Kepemilikan Institusional memiliki nilai minimum 0,15 dan nilai maksimum 0,96 dengan nilai rata-rata 0,6184 dan standar deviasi 0,24801
dengan jumlah pengamatan sebanyak 75 data. 4. Variabel Corporate Social Responsibility memiliki nilai minimum 0,06 dan
nilai maksimum 0,53 dengan nilai rata-rata 0,2828 dan standar deviasi 0,10316 dengan jumlah pengamatan sebanyak 75 data.
4.2 Uji Asumsi Klasik
4.2.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas dilakukan untuk melihat tingkat kenormalan distribusi data yang digunakan oleh peneliti. Uji dilakukan dengan menggunakan uji
statistik non parametc Kolmogrov-Smirnov K-S, grafik histogram, dan grafik normal plot. Berikut hasil uji normalitas data peneliti dengan statistik
non parametic Kolmogrov-Smirnov K-S:
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas One Sample Kolmogrov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 75
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation ,09846787
Most Extreme Differences Absolute
,068 Positive
,068 Negative
-,058 Kolmogorov-Smirnov Z
,586 Asymp. Sig. 2-tailed
,882 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Hasil dari tes Kolmogrov-Smirnov di atas menunjukkan bahwa setiap variabel yang digunakan dalam penelitian memiliki data yang berdistribusi
normal. Hal ini dapat dilihat dari hasil pengujian memiliki nilai signifikansi 0,882 atau 0,05, sehingga data secara positif dapat dikategorikan normal.
Selain Tes Kolmogrov-Smirnov, grafik histogram dan grafik normal plot juga digunakan dalam menguji normalitas data. Berikut grafik histogram
dan normal plot:
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Gambar 4.2 Normal P-Plot
Dari kedua grafik diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa data yang digunakan peneliti berdistribusi normal. Grafik histogram menunjukkan
bahwa residual bergerak dengan skewness seperti lonceng, menandakan bahwa data berdistribusi nornal. Grafik normal plot menunjukkan bahwa data
uang dipakai peneliti berdistribusi di dekat garis diagonal yang ada pada grafik, menandakan bahwa data yang digunakan peneliti berdistribusi dengan
normal.
4.2.2 Uji Heterokedatisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan cara melihat po;a penyebaran titik pada grafik scatterplot. Jika titik berkumpul dalam satu pola tertentu
maka terjadi indikasi heterokesdatisitas yang ditandai dengan titik yang menyebar tanpa membentuk suatu pola pada grafik scatterplot. Berikut hasil
uji heterokedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot:
Gambar 4.3 Diagram Scatterplot
Grafik scatterplot di atas menunjukkan bahwa tidak ada indikasi heterokedastisitas karena titik-titik yang terdapat pada grafik menyebar dan
tidak membentuk suatu pola.
4.2.3 Uji Multikolinearitas