METODOLOGI PENELITIAN A.Ruang Lingkup Penelitian
E. Metode Pengumpulan Data
2. Uji Asumsi Klasik
Oleh karena model penelitian ini menggunakan alat analisis regresi maka data diuji apakah memenuhi uji asumsi klasik guna memenuhi the
48 bestlinier unbiased estimator.Uji asumsi klasik dilakukan karena menjadipersyaratan regresi agar model linier tidak bias sebagai estimator. Uji asumsi klasik yang dilakukan meliputi:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal.Kalau asumsi ini dilanggar maka maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal yaitu uji statistik dan analisis grafik (Ghozali, 2011).
Analisis dilakukan dengan melihat tampilan grafik histogram maupun grafik normal plot.Data dikatakan berdistribusi normal apabila titik-titik dalam normal plot menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal atau dengan melihat grafik histogram, data berdistribusi normal apabila gambar data menyerupai lonceng.Kedua grafik ini dapat digunakan untuk menunjukkan normalitas data sehingga data layak untuk model regresi, tetapi dalam penelitian ini hanya menggunakan grafik nomal plot untuk pengujian asumsi klasik normalitas.
Selain menggunakan grafik sebagai mengintepretasikan hasil data dalam penelitian ini.Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji kolmogorof-smirnov dan shapiro-wilk, yaitu jika nilai Asymp. Sig.
49 (2- tailed)< 5% maka data residual berdistribusi tidak normal, jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 5% maka data residual berdistribusi normal (Ghozali, 2011).
b. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Imam Ghozali (2011) “uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain”.Model regresi yang baik, yaitu jika tidak terjadi heteroskedastisitas.Untuk pengujian heteroskedastisitasnya menampilkan scatter plot (nilai prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID), karena skala pengukuran data yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala rasio.Untuk menguji apakah varian dari residual homogen atau tidak digunakan uji korelasi spearman rho. Jika nilai koefisien korelasi dibawah 5% (0,05) maka artinya heteroskedastisitas. Sebaliknya jika nilai koefisien korelasi diatas 5% (0,05), artinya tidak terjadi heteroskedastisitas. c. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.Uji multikolonieritas dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflantion Factor (VIF) (Ghozali,2011).Untuk mendeteksi adanya problem multikolinearitas, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) serta besaran korelasi antar variabel independen. Regresi yang baik memiliki VIF di sekitar
50 angka 1 (satu) dan mempunyai angka Tolerance mendekati 1 (Santoso, 2010).
Apabila nilai VIF kurang dari 10 dan nilai Tolerance (T) lebih dari 0,1 dan kurang atau sama dengan 10, berarti tidak terjadi multikolinearitas. Sebaliknya jika diketahui nilai VIF lebih dari sepuluh dan nilai Tolerance (T) kurang dari 0,1 dan lebih dari 10, berarti terjadi multikolinearitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam satu model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode saat ini (t) dengan kesalahan pada periode sebelumnya (t-1).Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi (Ghozali, 2011).
Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan cara uji Durbin-Watson (DW test). Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi sebagai berikut yaitu dengan ketentuan durbin watson sebagai berikut pada tabel 3.1 (Algifari,2010).
Tabel 3.1
Pengukuran Autokorelasi
Durbin Watson Kesimpulan
Kurang dari 1,08
1,08 sampai dengan 1,66 1,66 sampai dengan 2,34
Ada autokorelasi Tanpa kesimpulan Tidak ada autokorelasi
51 2,34 sampai dengan 2,92
Lebih dari 2,92
Tanpa kesimpulan Ada autokorelasi
Sumber data: Algifari,2010 3. Pengujian Hipotesis
Menurut Kuncoro (2001) pengujian hipotesis digunakan untuk mengukur ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir aktual secara statistik hal ini dapat diukur dari koefisien determinasi (R2), uji statistik t, uji statistik F, dan analisis regresi berganda.Adapun variabel independen dalam penelitian ini terdiri atas tingkat leverage, ukuran dewan komisaris, kepemilikan saham publik, kepemilikan saham manajerial dan kepemilikan saham asing. Sedangkan variabel dependennya adalah Corporate Social Responsibility Disclosure (CSRD).
Untuk menguji hipotesis dari variabel-variabel tersebut, maka rumus persamaan regresi yang digunakan adalah sebagai berikut :
Y = α + β
1X
1+ β
2X
2+ β
3X
3+ β
4X
4+ β
4X
5 +e
Dimana:Y = pengungkapan Corporate Social Responsibility α = konstanta
β = koefisien regresi. X1= tingkat leverage.
X2= ukuran dewan komisaris. X3= kepemilikan publik. X4= kepemilikan manajerial.
52 X5= Kepemilikan asing.
e = eror (residual).
a. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien Deteminasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu.Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas.Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen (Ghozali, 2011).
b. Uji Signifikansi Paramater Individual (Uji t)
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen yang diuji (Ghozali, 2011). Uji t dipakai untuk melihat signifikansi dari pengaruh independen secara individu terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lain bersifat konstan. Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut:
1)Pengujian Hipotesis
Ho : β = 0, berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
53 Ha : β ≠ 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel
independen terhadap variabel dependen.
2) Menentukan tingkat signifikansi (α), yaitu sebesar 5%
3)Menentukan kriteria penerimaan atau penolakan Ho, yakni dengan melihat nilai signifikan :
Jika Sig < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha diterima. Jika Sig > 0,05 maka Ho diterima atau Ha ditolak. 4) Pengambilan keputusan
Uji t dilakukan dengan membandingkan p-value t-hitung yang regresi di atas dengan derajat signifikansinya (α) yaitu 0,05. Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan hipotesa diatas yaitu jika p-value t hitung <α(α= 0,05) maka Ho ditolak atau Ha Diterima.
c. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F (F-test) atau uji simultan digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen. Langkah–langkah pengujiannya adalah sebagai berikut :
1) Perumusan Hipotesis
Ho : ρ = 0, berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel Ha : ρ ≠ 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen.
54 3)Menentukan kriteria penerimaan atau penolakan Ho, yakni dengan melihat nilai signifikan :
Jika Sig < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha diterima. Jika Sig > 0,05 maka Ho diterima atau Ha ditolak. 4)Pengambilan keputusan
Uji F dilakukan dengan membandingkan p-value F hitung yang dihasilkan dari model regresi dengan derajat signifikansinya (α) yaitu 0,05. Kriteria yang digunakan untuk menarik kesimpulan hipotesa diatas adalah jika p-value F hitung <α (α = 0,05) maka Ho ditolak.