Tabel 4.3 Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 86
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .97093809
Most Extreme Differences
Absolute .103
Positive .103
Negative -.042
Kolmogorov-Smirnov Z .953
Asymp. Sig. 2-tailed .323
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Data diolah, 2012 Hasil uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada tabel 4.3.
Berdasarkan output SPSS di atas terlihat bahwa nilai asymp sig 2- tailed dalam indeks CG pada website perusahaan adalah 0,323 dan
di atas nilai signifikan 0,05 atau dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Menurut Singgih Santoso 2012: 234, “tujuan uji multikolinearitas adalah menguji apakah pada sebuah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen”. Menurut Syafrizal Helmi Situmorang et al. 2008: 104, untuk
mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilakukan
Universitas Sumatera Utara
dengan melihat toleransi variabel dan Variance Inflation Factor VIF dengan membandingkan sebagai berikut:
- VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinearitas.
- VIF 5 maka tidak terdapat multikolinearitas
- Tolerance 0,1 maka diduga mempunyai persoalan
multikolinearitas -
Tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinearitas.
Tabel 4.4 Colinearity Statistic
Coefficients
a
Sumber: Data diolah, 2012 Dari tabel 4.4, dapat dilihat hasil tolerance 0,1 dan nilai VIF 5 atau
dengan kata lain, data tidak mengaami masalah multikolinearitas. Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF 1Constant
-13.299 2.267
-5.867 .000 size = Ln total
aset .505
.084 .574
6.034 .000 .835
1.198 Roe
.002 .204
.001 .009
.993 .791
1.264 Leverage
-.073 .038
-.178 -1.915 .059
.876 1.141
Ln penggunaan aset
.059 .124
.043 .480
.632 .957
1.045 penerbitan saham
baru .456
.447 .093
1.020 .311 .908
1.102 komposisi dewan
independen 1.378
.882 .140
1.562 .122 .940
1.064 a. Dependent Variable: indeks pengungkapan CG Website
Universitas Sumatera Utara
4.3.3 Uji Heteroskedasitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi telah terjadi ketidaksamaan varian dari residual atas suatu
pengamatan ke pengamatan lainnya Husein Umar, 2003 : 137.
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Sumber: Data diolah, 2012
Dari gambar 4.3, terlihat titik-titik menyebar secara acak serta tersebar di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Berarti
tidak terjadi heteroskedasitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi.
Universitas Sumatera Utara
4.4 Hasil Pengujian Hipotesis 4.4.1 Uji Koefisien Determinasi R
