3.5.1 Analisis Data
Menurut Sugiyono 2010:206, mengemukakan bahwa: ”Analisis Data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain
terkumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel
dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menguji
hipotesis yang telah diajukan.”
3.5.2 Analisis Deskriptif
Menurut Su giyono 2011 : 142 menyatakan bahwa : “Analisa Deskriptif
adalah menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan
yang berlaku umum atau generalisasi.” Dalam penelitian, analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis kinerja keuangan dan Corporate Social
Responsibility Sugiyono, 2010:207.
3.5.3 Uji Asumsi Klasik
Untuk memenuhi asumsi-asumsi diatas, maka diperlukan uji asumsi klasik yang terdiri dari serangkaian uji asumsi yaitu, sebagai berikut :
1. Uji Normalitas
Sebelum melakukan uji statistik regresi dan kolerasi perlu dilakukan pengujian normalitas data, hal ini dilakukan untuk mengetahui apakah sampel
yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari populasi yang berdistribusi
Universitas Sumatera Utara
normal atau tidak. Uji normalitas digunakan juga untuk menentukan teknik statistik yang akan digunakan. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi maka
uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Erlina, 2008:102. Uji normalitas yang digunakan dalam penelitian ini nantinya akan diolah
menggunakan SPSS 18.0 for windows.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Ghozali, 2009. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas didalam
model regresi antara lain dapat dilakukan dengan melihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 varians factor VIF. Nilai cut off yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2009.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap,
maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas Erlina,
2008:106.
Universitas Sumatera Utara
4. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada
time series. Pada data crossection, masalah autokorelasi relatif tidak terjadi Erlina, 2008:106.
3.5.4 Analisis Regresi Berganda
Teknik analisis data yang digunakan di dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis regresi berganda. Analisis linear berganda
ditujukan untuk menentukan hubungan linear antara beberapa variabel bebas X dengan variabel terikat Y. Analisis linear berganda memerlukan pengujian
secara serempak dengan menggunakan F hitung. Dalam analisis linear berganda juga memerlukan pengujian asumsi klasik yang diperlukan untuk mengetahui
apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya gejala heteroskedastisitas, gejala multikolineritas, dan gejala autokorelasi. Model regresi
akan dapat dijadikan alat estimasi yang tidak bisa jika telah memenuhi persyaratan BLUE Best Linear Unbiased Estimator yakni tidak terdapat heteroskedastisitas,
multikolineritas, autokorelasi Situmorang dan Lutfi, 2011:151.
Universitas Sumatera Utara
Persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut : Y
1
= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ €
Y
2
= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ €
Y
3
= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ €
Dimana : Y
1
= ROA Y
2
= ROE Y
3
= NPM a
= Konstanta b
1
,b
2
= Koefisien Regresi Variabel Bebas X
1
= Corporate Sosial Responsibility X
2
= Debt to Equity Ratio €
= Standard Error
3.5.5 Pengujian Hipotesis 1. Uji Hipotesis Secara Serempak Uji F
Kategori