Model Penelitian dan Teknik Analisis Data

commit to user 40

D. Model Penelitian dan Teknik Analisis Data

Analisis dilakukan dengan menggunakan metode regresi linier. Untuk menguji apakah Earnings Management dan Corporate Governance mempunyai pengaruh terhadap Created Shareholder Value CSV, maka pengujian hipotesis menggunakan persamaan regresi sebagai berikut: CSV = α + β EM + β 1 CG + β 2 EVA + β 3 UP + ε 3 Dimana: CSV = Created Shareholder Value EM = Earnings Management CG = Corporate Governance EVA = Economic Value Added UP = Ukuran Perusahaan α = Konstansta β 0…. β 3 = Koefisien Regresi ε = Standart error Adapun langkah pengujian dan analisis data adalah seperti berikut ini. 1. Melakukan uji asumsi klasik a. Uji Normalitas Data Menurut Ghozali 2005, uji normalitas data dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah sampel yang diambil telah memenuhi kriteria sebarandistribusi normal. Pengujian normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji kolmogorov-smirnov. Dengan uji ini dapat diketahui apakah distribusi nilai –nilai sampel yang teramati terdistribusi normal. commit to user 41 Kriteria yang digunakan adalah pengujian dengan dua arah two-tailed test, yaitu dengan membandingkan probabilitas p-value yang diperoleh dengan taraf signifikansinya adalah 0,05. Jika p-value 0,05, maka data tersebut berdistribusi normal dan sebaliknya. Menurut Ghozali 2005, apabila terjadi gejala normalitas pada model regresi dapat dihilangkan dengan transformasi data. b. Uji Multikolinieritas Multikolinieritas adalah situasi adanya korelasi antara variabel independen yang satu dengan variabel independen yang lainnya. Uji multikolinieritas dilakukan dengan meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antara variabel independen dengan menggunakan Tolerance Value dan Varians Inflating Factor VIF. Model regresi yang baik adalah apabila dalam model tersebut tidak terjadi korelasi antar variabel independennya. Menurut Ghozali 2005, apabila terjadi gejala multikolinieritas pada model regresi, ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk menghilangkan gejala tersebut dengan cara sebagai berikut: 1 Transformasi variabel, yaitu salah satu cara mengurangi hubungan linear diantara variabel bebas, dapat dilakukan dalam bentuk logaritma natural dan bentuk first differencedelta. 2 Dengan mengeluarkan satulebih variabel independen yang mempunyai korelasi yang tinggi dari model regresi dan identifikasi variabel independen lainnya untuk membantu prediksi. commit to user 42 3 Menggunakan model dengan variabel bebas yang mempunyai korelasi tinggi hanya semata-mata untuk memprediksi. 4 Menggunakan korelasi sederhana antara setiap variabel bebas dan variabel terikatnya untuk memahami hubungan variabel bebas dan variabel terikat. c. Uji Autokorelasi Menurut Mulyono 2000, autokorelasi merupakan korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut wakturuang. Model regresi yang baik adalah apabila model tersebut tidak terjadi autokorelasi. Menurut Santosa 2000, apabila terjadi gejala autokorelasi pada model regresi, maka dapat dihilangkan dengan melakukan transformasi data dan menambah data observasi. Pengujian autokorelasi dalam model analisis regresi dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa pengujian, antara lain: uji Durbin-Watson statistik-d, dengan membandingkan nilai Durbin-Watson hitungan d dengan nilai Durbin-Watson tabel yaitu batas lebih tinggi upper bond u d dan batas lebih rendah lower bond 1 d . Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut: 1. Jika 0 d 1 d , maka terjadi autokorelasi positif. 2. Jika u d d d   1 , maka tidak ada kepastian apakah terjadi autokorelasi atau tidak ragu-ragu. 3. Jika 4 4 1    d d , maka terjadi aukorelasi negatif. 4. Jika 1 4 4 d d d u     , maka tidak ada kepastian apakah terjadi autokorelasi atau tidak ragu-ragu. commit to user 43 5. Jika u u d d d    4 , maka tidak terjadi autokorelasi baik positifnegatif. Selain uji Durbin-Watson, autokorelasi juga dapat dideteksi dengan menggunakan uji Run Test. Uji Run Test ini digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara randomtidak sistematis. Jika signifikansi hasil uji Run Test diatas 0,05 sig. 0,05, maka data tersebut dinyatakan tidak terjadi autokorelasi Ghozali,2005. d. Uji Heterokedastisitas Heterokedastisitas merupakan uji yang dilakukan dengan tujuan menguji terjadinya ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain pada model regresi. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas. Jika varians berbeda heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi heterokedastisitas. Untuk menguji heterokedastisitas digunakan White’s Test. 2. Pengujian regresi berganda a Pengujian Koefisien Regresi Simultan Uji signifikansi-F Uji signifikansi-F digunakan untuk menguji apakah model regresi yang digunakan dalam penelitian ini layak untuk digunakan sebagai model pengujian data dalam rangka pengambilan simpulan terkait hipotesis yang diajukan dalam penelitian. Pengambilan kesimpulan dalam pengujian ini didasarkan pada p-value yang diperoleh melalui uji model regresi berganda. Apabila p-value lebih kecil dari 5, maka model regresi yang commit to user 44 digunakan dalam penelitian ini dapat dinyataka layak fit dan apabila p- value lebih besar dari 5, maka dapat dinyatakan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian tidak layak. b Koefisien Determinasi R 2 Koefisien determinasi adalah nilai yang menunjukkan seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependennya. Nilai koefisien determinasi R 2 dilihat pada hasil pengujian regresi berganda untuk variabel independen berupa ratio likuiditas, solvabilitas, aktivitas, dan rentabilitas dan variable dependen berupa laba perusahaan kinerja keuangan dengan bantuan program SPSS versi 11.00. Karena penelitan ini menggunakan lebih dari satu variabel independen maka penulis menggunakan Adjusted R Square Adj R 2 seperti yang dinyatakan oleh Ghozali 2001. commit to user 45

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN