B. Analisis Data
2. Uji Regresi Berganda
Dalam pengolahan data dengan menggunakan metode regresi berganda diperlukan tahapan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
Tabel 4.4 Hasil Uji Regresi
Variabel Koefisien Nilai t Signifikansi
(Constant) -2,861 -6,378 SIZE 0,121 7,336 0,000 PROFITABILITAS -0,008 -2,195 0,034 DEWANKOMISARIS -0,030 -1,689 0,098 LIKUIDITAS -9,812E-005 -0,105 0,917 SOLVABILITAS 0,002 1,154 0,255 Nilai F 19,200 Adj. R2 0,650 Durbin Watson 1,627
Berdasarkan tabel di atas, maka regresi berganda antara variabel independen dan variabel dependen dapat dirumuskan dalam persamaan berikut:
Pengungkapan CSR = -2,861 + 0,121 size - 0,008 profitabilitas – 0,03 ukuran dewankomisaris - 9,812E-005 likuiditas + 0,002 solvabilitas
a) Interpretasi Persamaan
Berdasarkan persamaan di atas, maka pengaruh variabel independen terhadap pengungkapan CSR dapat diinterpetasikan sebagai berikut:
1) a = -2,861, menunjukkan bahwa ketika nilai variabel independen diasumsikan sebesar nol, maka nilai dari pengungkapan CSR mengalami penurunan sebesar -2,861.
2) b1 = 0,121
Koefisien regresi b1 sebesar 0,121, hal ini berarti jika ukuran perusahaan mengalami peningkatan sebesar 1 maka akan diikuti kenaikan pengungkapan CSR sebesar 0,121 dengan asumsi nilai koefisien variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol. 3) b2 = -0,008
Koefisien regresi b2 sebesar -0,008, hal ini berarti jika profitabilitas mengalami peningkatan sebesar 1 maka tidak akan diikuti kenaikan pengungkapan CSR sebesar 0,008 dengan asumsi
nilai koefisien variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.
4) b3 = -0,03
Koefisien regresi b3 sebesar -0,03, hal ini berarti jika ukuran dewan komisaris mengalami peningkatan sebesar 1 maka tidak akan diikuti kenaikan pengungkapan CSR sebesar 0,03 dengan asumsi nilai koefisien variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.
5) b4 = -9,812E-005
Koefisien regresi b4 sebesar -9,812E-005, hal ini berarti jika likuiditas mengalami peningkatan sebesar 1 maka tidak akan diikuti kenaikan pengungkapan CSR sebesar -9,812E-005 dengan asumsi nilai koefisien variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.
6) b2 = 0,002
Koefisien regresi b5 sebesar 0,002, hal ini berarti jika solvabilitas mengalami peningkatan sebesar 1 maka akan diikuti kenaikan pengungkapan CSR sebesar 0,002 dengan asumsi nilai koefisien variabel independen lainnya tetap atau sama dengan nol.
b)Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) menunjukkan sejauh mana tingkat hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen atau
sejauh mana kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji ini dapat menggunakan ketentuan 0<R2<1.
Tabel 4.5 Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 ,828a ,686 ,650 ,085363
a. Predictors: (Constant), Solvabilitas, Profitabilitas, DewanKomisaris, Likuiditas, UkuranPerusahaan Sumber: data sekunder yang diolah
Dari tampilan output SPSS model summary di atas, besarnya adjusted R square adalah 0,650, hal ini berarti 65% variasi pengungkapan CSR dapat dijelaskan oleh variasi dari kelima variabel independen size, profitabilitas, ukuran dewan komisaris, likuiditas, dan solvabilitas. Sedangkan sisanya (100% - 65% = 35%) dijelaskan oleh faktor-faktor yang lain di luar model.
c) Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Tabel 4.6 Hasil Uji F
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression ,700 5 ,140 19,200 ,000b
Residual ,321 44 ,007
Total 1,020 49
a. Dependent Variable: CSRD
b. Predictors: (Constant), Solvabilitas, Profitabilitas, DewanKomisaris, Likuiditas, UkuranPerusahaan
Sumber: data sekunder yang diolah
Dari uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar 19,200 dan sig 0,000. Tingkat signifikansi tersebut jauh lebih kecil dari 0,05, hal ini menunjukkan bahwa variabel ukuran perusahaan, profitabilitas,
ukuran dewan komisaris, likuiditias, dan solvabilitas secara bersama- sama berpengaruh terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan (CSRD). Dengan demikian H6 diterima, yaitu ukuran perusahaan, profitabilitas, ukuran dewan komisaris, likuiditas, dan solvabilitas secara bersama-sama berpengaruh terhadap pengungkapan CSR.
d)Uji Signifikansi Parsial (Uji t)
Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel independen terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan (CSRD). Berikut uraian dari pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen:
Tabel 4.7 Hasil Uji t
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -2,861 ,449 -6,378 ,000 UkuranPerusahaan ,121 ,016 1,106 7,336 ,000 Profitabilitas -,008 ,004 -,195 -2,195 ,034 DewanKomisaris -,030 ,017 -,234 -1,689 ,098 Likuiditas -9,812E-005 ,001 -,014 -,105 ,917 Solvabilitas ,002 ,002 ,179 1,154 ,255 a. Dependent Variable: CSRD
Sumber: data sekunder yang diolah
Dari tampilan output SPSS di atas, dapat disimpulkan bahwa: 1) Variabel size benilai positif pada t hitung sebesar 7,336 dengan
nilai signifikansi 0,000. Karena nilai signifikansi size 0,000 lebih kecil dari 0,05 dan memiliki koefisien bernilai positif yaitu 0,121,
maka dapat disimpulkan bahwa size berpengaruh secara signifikan dan positif terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan (CSRD) pada BUS tahun 2012-2016.
2) Variabel profitabilitas benilai negatif pada t hitung sebesar -2,195 dengan nilai signifikansi 0,034. Karena nilai signifikansi profitabilitas 0,034 lebih kecil dari 0,05 dan memiliki koefisien bernilai negatif yaitu -0,008, maka dapat disimpulkan bahwa profitabilitas berpengaruh secara signifikan dan negatif terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan (CSRD) pada BUS tahun 2012-2016.
3) Variabel ukuran dewan komisaris benilai negatif pada t hitung sebesar -1,689 dengan nilai signifikansi 0,098. Karena nilai signifikansi ukuran dewan komisaris 0,098 lebih besar dari 0,05 dan memiliki koefisien bernilai negatif yaitu -0,030, maka dapat disimpulkan bahwa ukuran dewan komisaris tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan (CSRD) pada BUS tahun 2012-2016.
4) Variabel likuiditas bernilai negatif pada t hitung sebesar -0,105 dengan nilai signifikansi 0,917. Karena nilai signifikansi likuiditas 0,917 lebih besar dari 0,05 dan memiliki koefisien bernilai negatif yaitu -9,812E-005, maka dapat disimpulkan bahwa likuiditas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan (CSRD) pada BUS tahun 2012-2016.
5) Variabel solvabilitas benilai positif pada t hitung sebesar 1,154 dengan nilai signifikansi 0,255. Karena nilai signifikansi solvabilitas 0,255 lebih besar dari 0,05 dan memiliki koefisien bernilai positif yaitu 0,002, maka dapat disimpulkan bahwa solvabilitas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan (CSRD) pada BUS tahun 2012-2016.
3. Uji Asumsi Klasik a) Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui variabel dependen dan independen berdistribusi dengan normal atau tidak. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Kolmogorov-Smirnov. Apabila signifikansi lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 (sig>a) maka data tersebut berdistribusi normal.
Tabel 4.8 Hasil Uji Normalitas
S u
Sumber: Data Sekunder yang diolah
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 50
Normal Parametersa,b Mean ,0000000
Std. Deviation ,08089095
Most Extreme Differences
Absolute ,089
Positive ,089
Negative -,072
Kolmogorov-Smirnov Z ,627
Asymp. Sig. (2-tailed) ,827
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dari uji normalitas pada tabel di atas diperoleh Asymp.Sig. (2- tailed) sebesar 0,827. Nilai tersebut lebih besar daripada 0,05. Hal ini dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
b) Uji Multikolinearitas
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas yakni dengan melihat Tolerence Value dan Variance Inflation Factor (VIF). Apabila nilai Tolerence Value lebh besar dari 0,10 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi tersebut.
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -2,861 ,449 -6,378 ,000 UkuranPerusahaan ,121 ,016 1,106 7,336 ,000 ,314 3,182 Profitabilitas -,008 ,004 -,195 -2,195 ,034 ,902 1,108 DewanKomisaris -,030 ,017 -,234 -1,689 ,098 ,371 2,692 Likuiditas -9,812E-005 ,001 -,014 -,105 ,917 ,376 2,658 Solvabilitas ,002 ,002 ,179 1,154 ,255 ,296 3,380 a. Dependent Variable: CSRD
Sumber: data sekunder yang diolah
Pada tabel di atas menunjukkan bahwa nilai Tolerence Value tidak ada yang kurang dari 0,10 dan tidak ada nilai VIF yang lebih dari 10. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada multikolineritas.
c) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu (residual) pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka ada problem autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokoreasi dalam penelitian ini menggunakan Uji Run test. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara random atau tidak (sistematis).
Tabel 4.10 Hasil Uji Autokorelasi
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Valuea -,01025
Cases < Test Value 25
Cases >= Test Value 25
Total Cases 50
Number of Runs 24
Z -,572
Asymp. Sig. (2-tailed) ,568
a. Median
Sumber: data sekunder yang diolah
Berdasarkan hasil output SPSS di atas diketahui nilai Asymp. Sig
(2-tailed) sebesar 0,568 lebih besar dari 0,05, maka dapat diambil kesimpulan bahwa residual random atau tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual.
d) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan Uji Glejser. Cara pengujiannya dengan meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen (Gujarati dalam Ghozali, 2013). Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.11 Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) ,289 ,267 1,083 ,285 UkuranPerusahaan -,009 ,010 -,255 -,962 ,341 Profitabilitas ,001 ,002 ,083 ,529 ,600 DewanKomisaris ,010 ,010 ,227 ,931 ,357 Likuiditas ,000 ,001 ,139 ,573 ,570 Solvabilitas -,001 ,001 -,152 -,559 ,579
a. Dependent Variable: AbsUt
Sumber: data sekunder yang diolah
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa output SPSS dengan jelas menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut Ut (AbsUt). Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%. Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.
