Uji Multikolinearitas Manfaat Penelitian

45

1. Uji Multikolinearitas

Menurut Ghozali 2006 uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Pada model regresi yang baik seharusnya antar variabel independen tidak terjadi korelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dapat dilihat dari Tolerance Value atau Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi. Nilai cut-off yang umum adalah: 1. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. 2. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapa disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. 3.9.3. Pengujian Hipotesis Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik logistic regression, yaitu dengan melihat pengaruh mekanisme corporate governance yang diproksikan dengan kepemilikan institusional, kepemilikan manajerial, komite audit dan komisaris independen, kualitas kantor akuntan publik, dan audit tenure terhadap integritas laporan 46 keuangan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Adapun model regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: KONSR it = β0 + β1 INSTit + β2 MANJit + β3 KAUDit + β4 KINDit + β5 KAPit + β6 TENUREit + e Dimana: KONSR : Ukuran integritas laporan keuangan yang diukur dengan menggunakan variabel dummy dari asumsi konservatisme. INST : Persentase kepemilikan saham oleh institusi. MANJ : Persentase kepemilikan saham oleh manajemen. KAUD : Keberadaan komite audit, yang ditunjukkan dengan ukuran ada tidaknya komite audit yang diukur dengan menggunakan variabel dummy dan diberi nilai 1 jika ada komite audit yang dimiliki perusahaan dan nilai 0 jikasebaliknya. KIND : Keberadaan komisaris independen, yang diukur dengan menggunakan variabel dummy dan diberi nilai 1 jika perusahaan mempunyai komisaris independen dan 0 jika perusahaan tidak memiliki komisaris independen . KAP : Kualitas KAP, variabel ini merupakan variabel dummy dan diberi nilai 1 jika KAP merupakan KAP big four dan nilai 0 untuk KAP non big four. TENURE : Audit tenure, variabel dummy dan diberi nilai 1 jika perusahaan menggunakan jasa KAP tetap dan nilai 0 jika berpindah. 47 E : error. 1. Menilai Keselur uhan Model Over all Fit Model Dalam penelitian ini pertama kali akan dilakukan penilaian terhadap keseluruhan model fit terhadap data. Beberapa tes statistik digunakan untuk menilai hal ini. Hipotesis untuk menilai model ini adalah: H : Model yang dihipotesiskan fit dengan data H 1 : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data Dari hipotesis tersebut hipotesis nol harus ditolak agar model fit dengan data. Statistik yang digunakan menggunakan statistik Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L ditransformasikan menjadi -2 Log Likelihood atau -2LL. Penurunan likehood -2LL menunujukkan model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data. 2. Koefisien Deter minasi Negelkerke R Square Cox and Snell R Square dan Nagelkerke R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R 2 dalam multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi Likelihood. Nagelkerke R Squa re lebih mudah diinterpretasikan daripada Cox and Snell R Square sehingga untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen dapat dilihat dari nilai Nagelkerke R Square.Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 nol sampai 1 satu. 48 Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell”s R 2 dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagelkerke’s R Squa re dapat diinterpretasikan seperti nilai R 2 pada multiple regression. Nilai yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. 3. Menguji Kelayakan Model Regr esi Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sama dengan atau kurang dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya. 49 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum

Di dalam bab ini disajikan analisis terhadap data yang telah diperoleh selamapelaksanaan penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian adalah perusahaanmanufaktur yang bergerak di sektor industri barang konsumsi terdaftar di BEI. Jumlah perusahaan manufaktur yang bergerak di sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di BEI pada tahun 2011 hingga tahun 2013 adalah sebanyak 37 perusahaan.Keseluruhan data tersebut kemudian diambil sesuai kriteria yang telah dipilih berdasarkan metode purposive sampling sehingga data yang terkumpul sebanyak 22 perusahaan. Berdasarkan 22 perusahaan manufaktur tersebut, kemudian dilakukan pengujian-pengujian meliputi statistik deskriptif, uji asumsi klasik dan uji hipotesis penelitian. 4.2. Hasil Penelitian 4.2.1. Analisis Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata mean, dan nilai standar deviasi, dari variabel kepemilikan institusional dan kepemilikan manajerial. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh gambaran sampel sebagai berikut: