sebesar 395, PT Sierad Produce Tbk sebesar 38, PT Selamat Sempurna Tbk sebesar 41, PT Suparma Tbk sebesar 33, PT Tirta Mahakam Resources Tbk
sebesar 9, PT Surya Toto Indonesia Tbk sebesar 37, PT Chandra Asri Petrochemical Tbk sebesar 37, dan PT Ultrajaya Milk Industry Tbk sebesar
34. Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa PT Sat Nusa Persada Tbk memiliki pengungkapan CSR tertinggi sebesar 73 dan PT Tirta Mahakam
Resources Tbk memiliki pengungkapan CSR terendah yaitu hanya 9.
4.2 Hasil Analisis Asumsi Klasik
4.2.1 Uji Normalitas
Dalam uji normalitas untuk variabel pada penelitian ini menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov. Suatu data dikatakan
terdistribusi secara normal jika memiliki tingkat signifikansi diatas atau 0,05 dan apabila tingkat signifikansi dibawah atau 0,05 maka data dapat dikatakan tidak
normal. Pada awal pengujian dengan menggunakan SPSS Tabel 4.6, dapat dilihat bahwa variabel dependen PBV dan variabel independen CSR dan ROA
berdistribusi tidak normal karena tingkat signifikansisnya 0,000 yang berarti tidak sesuai dengan yang seharusnya yaitu sebesar 0,05. Setelah dilakukan
penelusuran ternyata ada salah satu data yang mempunyai karakteristik yang unik yang berbeda dengan data pada umumnya, yaitu nilai residunya lebih rendah,
maka peneliti mengambil keputusan untuk menghapus data tersebut. Setelah pengolahan ulang, maka berikut ini adalah hasil dari data yang diolah kembali
yang dapat dilihat pada Tabel 4.7 :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
PBV CSR
ROA FIRM SIZE
N 200
200 200
200 Normal Parameters
a,,b
Mean 3.5170
.0896 9.2117
14.8796 Std. Deviation
6.64850 .04354 11.08295
1.72316 Most Extreme
Differences Absolute
.307 .167
.204 .074
Positive .261
.167 .171
.074 Negative
-.307 -.074
-.204 -.053
Kolmogorov-Smirnov Z 4.346
2.359 2.888
1.042 Asymp. Sig. 2-tailed
.000 .000
.000 .227
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Tabel 4.7 Uji Normalitas Setelah Transformasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
PBV CSR
ROA
FIRM SIZE
N 200
200 200
200 Normal Parameters
a,,b
Mean .5112
-2.5494 1.5229
2.6934 Std. Deviation
1.13513 .56291
1.38829 .11526
Most Extreme Differences
Absolute .058
.158 .081
.053 Positive
.058 .090
.048 .053
Negative -.032
-.158 -.081
-.053 Kolmogorov-Smirnov Z
.824 2.230
1.142 .753
Asymp. Sig. 2-tailed .506
.249 .147
.623 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil perhitungan SPSS diketahui bahwa semua variabel berdistribusi normal, dapat dilihat dari ketiga variabel tersebut tidak ada variabel yang tingkat
signifikansinya kurang dari 0.05, pada variabel PBV sebesar 0.506, variabel CSR sebesar 0.249 dan variabel ROA sebesar 0.147. Maka dari itu dapat disimpulkan
bahwa data berdistribusi normal
. Selain menggunakan Kolmogorov-Smirnov uji normalitas juga dapat dilihat dari histogram dengan data yang sudah diuji kembali
yaitu sebagai berikut
Gambar 4.1 Grafik Uji Normalitas
Dari kurva diatas, jika dilihat sekilas tampak normal, namun pada saat dilakukan uji grafik scatterplot, maka hasil dari scatterplot terdistribusi tidak normal.
Maka dalam hal ini dilakukan transformasi atau pengolahan kembali data yang akan diteliti, sehingga didapat hasil uji normalitas setelah transformasi sebagai berikut.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Grafik Uji Normalitas Setelah Transformasi
Dari gambar histogram di atas, kurva yang terbentuk terlihat normal. Histogram yang menunjukkan normal tidaknya suatu data adalah histogram yang
memiliki kurva yang tidak melenceng kekiri atau kanan. Selain itu, grafik normal P Plot of Regression Statistic juga dapat
digunakan untuk melihat normal tidaknya suatu data. Kondisi normalitas terjadi apabila
titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hasil uji normalitas pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Dari grafik normal P-Plot terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Sehingga dalam penelitian tidak terjadi gangguan
normalitas, yang berarti data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Grafik Normal P Plot Setelah Transformasi
Hasil uji normalitas pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar diatas. Dari grafik normal P-Plot terlihat bahwa titik-titik melenceng dari sekitar garis diagonal
dan tidak mengikuti arah garis diagonal. Sehingga dalam penelitian terjadi gangguan normalitas, yang berarti data tidak berdistribusi secara normal. Oleh sebab itu,
dilakukan pengolahan data kembali atau ditransformasikan sehingga didaptlah hasil grafik normal P-Plot sebagai berikut.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Grafik Normal P Plot Setelah Transformasi
Normal p-plot yang dihasilkan dari regresi variabel dalam penelitian ini menunjukan sesuai dengan ketentuan normalnya suatu data yaitu plot titik-titik
menyebar di antara garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal sehingga normal p-plot pada penelitian ini menunjukan data terdistribusi secara normal.
4.2.2 Uji Multikolinearitas
