Variabel Dependen a. CSR Disclosure
65 maksimum sebesar -0,69 dengan rata rata CSR Disclosure sebesar -
1,2609 sedangkan standar deviation CSR Disclosure sebesar 0,30011.
C.Hasil Uji Asumsi Klasik 1. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dengan variabel bebas keduanya mempunyai
distribusi normal atau tidak Ghozali,2011. Peneliti menggunakan metode normalitas dengan metode grafik yang menggunakan metode normality
plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data yang sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Uji
normalitas ini dilakukan dengan analisis Grafik Normal P-P Plot dimana normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada
sumbu diagonal dari grafik normal. Dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut :
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonalnya maka model regresi tidak memenuhi asumsi klasik
normalitas. pengujian normalitas dengan menggunakan SPSS versi 22 dapat
dinyatakan pada gambar 4.1 berikut :
66
Gambar 4.1 Grafik Normal P-Plot
Sumber :hasildata sekunder diolah
Berdasarkan gambar 4.1 memperlihatkan penyebaran data yang berada disekitar garis diagonal dan cenderung mengikuti arah garis
diagonal, hal ini menunjukkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas karena sebaran data cenderung mendekati garis
diagonal. Untuk lebih meyakinkan hasil uji grafik maka pada uji normalitas
ini juga dilengkapi dengan uji statistik, yaitu dengan menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov K-S dan Shapiro-Wilk.Analisa Kolmogorov-
Smirnov dan Saphiro-Wilk merupakan suatu pengujian normalitas secara univariate untuk menguji keselarasan data masing-masing variable
penelitian, dimana suatu sampel dikatakan berdistribusi normal atau
67 tidak.Hal ini diutarakan oleh Ghazali 2011.Bahwa uji normalitas
bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable yang digunakan mempunyai distribusi normal atau tidak.
Perumusan hipotesa untuk uji normalitas melalui analisis Kolmogorov Smirnov adalah sebagai berikut :
Ha : data berasal dari populasi normal. Ho :data berasal dari populasi tidak normal.
Kriteria keputusan uji normalitas adalah sebagai berikut: Jika sig. 0,05, maka Ho diterima atau Ha ditolak.
Jika sig. 0,05, maka Ho ditolak atau Ha diterima.
Tabel 4.3 Hasil Uji Kolmogorof-Smirnof dan Shapiro-Wilk
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
df Sig.
Statistic df
Sig. Unstandardized
Residual .041
135 .200
.993 135
.777
Sumber :hasildata sekunder diolah
Pengujian asumsi klasik normalitas melalui uji Kolmogorov- Smirnov dan Shapiro-Wilkmenunjukan data berdistribusi normal seperti
yang ditunjukkan pada tabel 4.3. Berdasarkan tabel 4.3 ditunjukan bahwa nilai probabilitas pada kolmogorv-smirnov sebesar 0,200 lebih besar dari
0,05 dan pada saphiro-wilk sebesar 0,777 lebih besar dari 0,05 sehingga Ho ditolak atau Ha diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa data
berasal dari polupasi normal sehingga model regresi memenuhi uji asumsi klasik normalitas.
68