BAB IV : ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
VARIABEL KONTROL
4.2. Pengujian dan Hasil Analisis Data 1 Statistik Deskriptif 1 Statistik Deskriptif
4.2.6 Pengujian Setelah Menggunakan Variabel kontrol 4.2.7 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan uji regresi, peneliti harus memastikan bahwa uji regresi yang dilakukan adalah bebas dari uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik dari masing-masing model adalah sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2016). Uji normalitas dalam peneletian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S) yang merupakan uji normalitas dengan nilai residual terdistribusi normal jika nilai Sig > 0,05. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel 4.11:
Tabel 4.11
Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov (K-S) Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Unstandardized Residual
N 50
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .03553375 Most Extreme Differences Absolute .116 Positive .116 Negative -.081 Test Statistic .116
Asymp. Sig. (2-tailed) .091c
Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Berdasarkan tabel uji Kolmogorov-Sminov setelah menggunakan variabel kontrol menunjukkan hasil nilai signifikansinya sebesar 0.091 > 0.05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model regresi layak digunakan karena memenuhi asumsi normalitas atau dapat dikatakan sebaran data penelitian terdistribusi normal. Namun, penggunaan variabel kontrol membuat nilai signifikansinya menurun. Sebelum penggunaan variabel kontrol, uji normalitas data adalah 0.189.
2. Uji Multikolonieritas
Uji Multikolonieritas dalam penelitian ini digunakan untuk melihat apakah terjadi korelasi antara variabel bebas (independen). Mengukur ada tidaknya korelasi antar variabel bebas dalam penelitian ini dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Jika VIF < 10 dan tolerance > 0.1 maka dapat dikatakan bahwa model regresi tidak terdapat masalah
68
multikoloneritas (Ghozali, 2016). Hasil uji multikolonieritas diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 4.12
Hasil Uji Multikolonieritas Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) FAM .681 1.469 FRG .565 1.770 SIZE .638 1.568 PROF .930 1.076 Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Dari hasil uji multikolonieritas menunjukkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai tolerance > 0.10 dan VIF < 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi korelasi antar variabel independen sehingga model regresi ini tidak ada masalah multikolinieritas. Hasil uji multikolonieritas sebelum menggunakan variabel kontrol lebih baik, meskipun hasilnya sama-sama tidak terjadi masalah multikolinieritas.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier pada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu terhadap periode t-1 (sebelumnya). Untuk menguji autokorelasi menggunakan uji Durbin Watson (DW). Tabel 4.13 menunjukkan hasil dari uji autokorelasi:
Tabel 4.13 Hasil Uji Autokorelasi
Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Model Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .290 4.597 4 45 .003 1.912 Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Berdasarkan tabel diatas, hasil uji autokorelasi menunjukkan nilai DW sebesar 1.912 dan nilai du diperoleh sebesar 1.721, nilai dl diperoleh 1.378 dengan jumlah variabel independen 4 (k = 4) dan jumlah sampel 50 yang menunjukkan du < d < 4 - du yaitu 1.721 < 1.912 < 2.279. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat masalah autokorelasi.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari satu pengamatan ke pengamatan lain (Ghozali, 2016). Model regresi yang baik adalah yang Homoskesdastisitas atau tidak terjadi Heteroskesdastisitas. Pengujian dilakukan menggunakan uji Glejser dengan nilai Sig > 0,05 (α) maka tidak terjadi Heteroskesdastisitas. Hasil uji
70
Tabel 4.14
Hasil Uji Heteroskesdastisitas Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.011 .077 -.137 .892 FAM .007 .007 .171 .979 .333 FRG .003 .019 .026 .133 .895 SIZE .002 .003 .109 .600 .551 PROF .028 .056 .074 .494 .624 Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa nilai signifikan variabel FAM menunjukkan nilai sebesar 0.333, variabel FRG sebesar 0.895, variabel SIZE sebesar 0.551, dan variabel PROF sebesar 0.624 lebih besar dari nilai sig. 0.05. Jadi, dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas. Hasil uji heteroskesdastisitas setelah menggunakan variabel kontol meningkatkan model regresi kearah yang lebih baik yaitu bebas dari heteroskedastisitas.
4.2.8 Uji Ketepatan Model
1. Uji Koefisien Determinan (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel-variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y). Nilai koefisien determinan ditentukan dengan nilai Adjusted R square. Berikut hasil dari uji koefisien determinasi ditunjukkan pada tabel 4.15:
Tabel 4.15
Hasil Uji Koefisien Determinasi Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .539a .290 .227 .037079 Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Berdasarkan pengujian tabel 4.15 dapat diketahui hasil uji koefisien determinasi yaitu menunjukkan nilai Adjusted R square sebesar 0.227 atau 22.7 %. Hal ini berarti variabel independen mampu menjelaskan pengaruhnya sebesar 22.7 % terhadap variabel dependen. Sedangkan sisanya sebesar 77.3 % dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak dimasukkan dalam model regresi. Penggunaan variabel kontrol mampu menjelaskan pengaruhnya variabel independen terhadap variabel dependen lebih baik daripada sebelum menggunakan variabel kontrol.
2. Uji Signifikansi Simulan (Uji Statistik F)
Uji statistik F dilakukan untuk menguji apakah model yang digunakan dalam penelitian merupakan model yang layak (fit) atau tidak. Uji statistik F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen yang dimasukkan dalam penelitian mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan signifikansi tingkat 0,05 (alpha = 5%). Hasil dari uji F dapat dilihat pada tabel 4.16:
72
Tabel 4.16 Hasil Uji F
Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression .025 4 .006 4.597 .003b Residual .062 45 .001 Total .087 49 Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Hasil dari uji F diperoleh nilai Fhitung sebesar 4.597 > Ftabel = 2.58 dengan nilai signifikansi sebesar 0.003 lebih kecil dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipilih layak untuk menguji data dan model regresi FAM, FRG, SIZE, dan PROF secara bersama-sama berpengaruh terhadap IFR. Namun, uji F sebelum menggunakan variabel kontrol menunjukkan hasil yang lebih baik yaitu diperoleh nilai Fhitung sebesar 7.873 > Ftabel = 3.20 dengan nilai signifikansi sebesar 0.001 < 0.05.
4.2.9 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk menguji adanya pengaruh variabel independen dalam penelitian ini yaitu kepemilikan keluarga, kepemilikan asing, ukuran perusahaan, dan profitabilitas terhadap variabel dependen yaitu internet financial reporting. Tabel 4.17 menunjukkan hasil analisis regresi linear berganda:
Tabel 4.17
Analisis Regresi Linear Berganda Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .531 .138 3.842 .000 FAM .045 .013 .543 3.570 .001 FRG .107 .034 .519 3.103 .003 SIZE .003 .005 .114 .725 .472 PROF -.155 .101 -.200 -1.535 .132 Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Berdasarkan tabel di atas maka dapat dibuat model persamaan regresi dapat dituliskan sebagai berikut:
IFR = 0.531 + 0.045FAM + 0.107FRG + 0.003SIZE – 0.155PROF + 0.037079 Dari persamaan regresi yang telah disusun dapat diinterprestasikan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta (α) sebesar 0.531 menyatakan bahwa jika variabel independen FAM, FRG, SIZE, dan PROF dianggap konstan, maka internet financial reporting adalah sebesar 0.531
2. Nilai kofisien FAM (β1) sebesar 0.045 artinya setiap kenaikan kepemilikan keluarga sebesar 1, maka internet financial reporting akan bertambah sebesar 0.045.
3. Nilai kofisien FRG (β2) sebesar 0.107 artinya setiap kenaikan kepemilikan asing sebesar 1, maka internet financial reporting akan bertambah sebesar 0.107.
74
4. Nilai kofisien SIZE (β3) sebesar 0.003 artinya setiap kenaikan ukuran perusahaan sebesar 1, maka internet financial reporting akan bertambah sebesar 0.003.
5. Nilai kofisien PROF (β4) bernilai negatif sebesar - 0.155. Hal ini berarti setiap kenaikan profitabilitas sebesar 1, maka internet financial reporting akan berkurang sebesar - 0.155.
4.2.10 Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2016). Berikut ini adalah hasil dari pengujian signifikansi parsial (uji t):
Tabel 4.18 Hasil Uji t
Setelah Menggunakan Variabel Kontrol
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .531 .138 3.842 .000 FAM .045 .013 .543 3.570 .001 FRG .107 .034 .519 3.103 .003 SIZE .003 .005 .114 .725 .472 PROF -.155 .101 -.200 -1.535 .132 Sumber: Output SPSS 22, 2017.
Berdasarkan tabel 4.18, hasil dari uji t dapat diketahui nilai koefisien regresi variabel kepemilikan keluarga (β1) yang arahnya positif sebesar 0.045 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.001 < alpha (0.05). Diperoleh ttabel sebesar
2.014 dan thitung 3.570, apabila dibandingkan maka 3.570 > 2.014 yang berarti bahwa kepemilikan keluarga berpengaruh secara positif signifikan terhadap pengungkapan IFR. Dengan demikian hipotesis pertama (H1) yang menyatakan
kepemilikan keluarga berpengaruh terhadap pengungkapan IFR dinyatakan diterima.
Hasil dari uji t variabel kepemilikan asing dapat diketahui nilai koefisien regresi yang arahnya positif sebesar 0.107 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.003 < alpha (0,05). Diperoleh ttabel sebesar 2.014 dan thitung 3.103, apabila dibandingkan maka 3.103 > 2.014 yang berarti bahwa kepemilikan asing berpengaruh secara positif signifikan terhadap pengungkapan IFR. Dengan demikian hipotesis pertama (H2) yang menyatakan kepemilikan asing berpengaruh terhadap pengungkapan IFR dinyatakan diterima.
Hasil dari uji t variabel ukuran perusahaan memiliki nilai koefisien regresi yang arahnya positif sebesar 0.003 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.472 > alpha (0,05). Diperoleh ttabel sebesar 2.014 dan thitung 0.725, apabila dibandingkan maka 0.725 < 2.014 yang berarti bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap pengungkapan IFR.
Hasil dari uji t variabel profitabilitas memiliki nilai koefisien regresi yang arahnya negatif sebesar - 0.155 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.132 > alpha (0,05). Diperoleh nilai ttabel sebesar 2.014 dan thitung -1.535, apabila dibandingkan maka -1.535 < 2.014 yang berarti bahwa profitabilitas tidak berpengaruh terhadap pengungkapan IFR.
76