BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif klausal. Menurut
Erlina (2008:65) “ desain penelitian merupakan cetak biru bagi
pengumpulan, pengukuran, dan penganalisisan data”. Tujuan dari peneliti
menggunakan penelitian asosiatif kausal yaitu untuk mengetahui hubungan
antara dua variabel atau lebih atau menjelaskan pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen. Hubungan yang diuji adalah
hubungan secara simultan dan parsial terhadap variabel dependen.
3.2 Defenisi Operasional Variabel
3.2.1 Corporate Social Responsibility (CSR)
Dalam penelitian ini, pengungkapan tanggung jawab sosial merupakan
variabel dependen atau variabel terikat. Pengungkapan tanggung jawab sosial
merupakan data yang diungkap baik yang berkaitan dengan tema lingkungan,
energi, kesehatan dan keselamatan tenaga kerja, produk, keterlibatan
masyarakat dan umum yang di check list.
3.2.2 Profitabilitas
Profitabilitas adalah kemampuan sebuah perusahaan dalam menghasilkan laba
ukuran untuk menentukan profitabilitas perusahaan, yaitu : return of equity
(ROE), return on assets (ROA), earning per share (EPS), net profit dan operating ratio. Dalam penelitian ini, indikator profitabilitas yang digunakan
adalah return on assets (ROA) yang merupakan ukuran efektifitas perusahaan di dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang
dimilikinya. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rizkia
(2012) dengan alasan rasio ini dapat mengukur sejauh mana perusahaan
menghasilkan laba bersih pada sejumlah aset tertentu. Adapun rumus yang
digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑜𝑜𝑅𝑅𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅𝐴𝐴 (𝑅𝑅𝑅𝑅𝐴𝐴) =laba bersih setelah pajak (EAT) total aset
3.2.3 Umur Perusahaan (AGE)
Umur perusahaan dalam penelitian ini adalah lamanya hidup suatu
perusahaan yang menunjukkan bahwa perusahaan tetap eksis dan mampu
bersaing dalam dunia usaha serta mampu mempertahankan kesinambungan
usahanya. Dalam penelitian ini, rumus yang digunakan adalah :
𝑈𝑈𝑈𝑈𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝐴𝐴𝑃𝑃ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅 (𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴) = Tahun berjalan
3.2.4 Leverage (LEV)
Leverage merupakan tingkat ketergantungan perusahaan terhadap hutang dalam rangka membiayai kegiatan operasionalnya, dalam penelitian ini,
rumus yang digunakan adalah :
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅𝑇𝑇𝑇𝑇𝑃𝑃𝑅𝑅𝐿𝐿𝑅𝑅𝐿𝐿𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑇𝑇𝑅𝑅 (𝐿𝐿𝐴𝐴𝐿𝐿) =Total Hutang Total Ekuitas
3.2.5 Ukuran Perusahaan (SIZE)
Ukuran perusahaan dalam penelitian ini adalah suatu skala dimana dapat
diklasifikasikan besar kecilnya perusahaan yang diukur dengan jumlah
karyawan, jumlah aktiva, volume penjualan, atau peringkat indeks yang
dalam penelitian ini digunakan adalah total aset.
𝑈𝑈𝑇𝑇𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝐴𝐴𝑃𝑃ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅 (𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝐴𝐴) = LN Total 𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅
3.2.6 Ukuran Dewan Komisaris (UDK)
Ukuran dewan komisaris diangap sebagai sebuah mekanisme pengendalian
intern yang bertanggung jawab untuk mengawasi dan memonitor tindakan
manajemen puncak. Ukuran dewan komisaris yang digunakan dalam
penelitian ini konsisten dengan Beasley (2000) dalam Sembiring (2005) yaitu
jumlah anggota dewan komisaris.
Berdasarkan uraian tersebut diatas, maka secara ringkas dapat dilihat dari
tabel sebagai berikut :
Tabel 3.1
Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
No Variabel
Penelitian Definisi Skala Pengukuran
1
Variabel Terikat
CSR Disclosure CSR Disclosure merupakan data
CSR Disclosure diukur menggunakan metode content analysis. Kategori instrumen pengungkapan yang digunakan konsisten dengan penelitian
Sembiring (2005) yang terdiri dari 78 item pengungkapan. Skala pengukuran yang
digunakan adalah apabila item informasi tidak ada maka diberi skor 0, sedangkan apabila item informasi yang ditentukan ada dalam laporan tahunan maka diberi skor 1.
2
Variabel Bebas
Profitabilitas Profitabilitas adalah kemampuan dari earning per share, net profit margin.
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑜𝑜𝑅𝑅𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅𝐴𝐴 (𝑅𝑅𝑅𝑅𝐴𝐴)
= laba bersih setelah
3 Umur Perusahaan Umur perusahaan adalah lamanya waktu hidup suatu perusahaan yang di BEI atau Tahun IPO
3.3 Populasi dan Sampel
3.3.1 Populasi Penelitian
Populasi adalah kumpulan dari semua kemungkinan orang-orang,
benda-benda, dan ukuran lain, yang menjadi objek perhatian atau kumpulan
seluruh objek yang menjadi perhatian (Suharyadi dan Purwanto,2009:7).
Populasi dari penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan manufaktur
dengan sub sektor aneka industri yang terdaftar di BEI, dengan alasan
perusahaan-perusahaan manufaktur lebih banyak mempunyai pengaruh atau
dampak terhadap lingkungan disekitarnya sebagai akibat dari aktivitas yang
dilakukan perusahaan. Penelitian ini menggunakan periode penelitian tahun
2009 sampai dengan 2012.
3.3.2 Sampel Penelitian
Sampel adalah suatu bagian dari populasi tertentu yang menjadi perhatian
(Suharyadi dan Purwanto,2009:7). Pemilihan sampel dilakukan dengan
anggota sampelnya dipilih secara khusus berdasarkan kriteria tertentu untuk
tujuan penelitian dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang
representative sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Adapun kriteria
sampel yang akan digunakan yaitu : Perusahaan manufaktur dengan
sub-sektor aneka industri yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia tahun
2009-2012 secara berturut-turut dengan satuan mata uang rupiah dan
menyediakan informasi pertanggungjawaban sosial pada laporan tahunan
perusahaan yang bersangkutan.
Dari kriteria purposive sampling diatas maka peneliti mendapatkan 11 (sebelas) perusahaan manufaktur sub-sektor aneka
industri setiap tahunnya yang termasuk dalam populasi penelitian. Dan
proses sampling hasilnya dapat dilihat di dalam lampiran 1 dan 2.
Tabel 3.2 Sampel Penelitian
No Sampel Perusahaan 1 PT. Astra International Tbk
2 PT Indomobil Sukses Internasional Tbk
3 PT. Selamat Sempurna Tbk.
4 PT. Eratex Djaja Tbk.
5 PT. Ever Shine Textile IndustryTbk
6 PT. Prima Alloy Steel Universal Tbk.
7 PT. Pan Brothers Tbk
8 PT. Asia Pacific Fibers Tbk
9 PT. Nusantara Inti Corpora Tbk
10 PT. Unitex Tbk
3.4 Jenis dan Sumber Data
3.4.1 Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam hal
ini data penelitian ini adalah data gabungan yaitu penggabungan antara data
time series yaitu periode penelitian dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2012, dan data cross sectional yaitu dengan sampel yang memenuhi criteria
ada 11 perusahaan. Data sekunder yaitu sumber data penelitian yang
diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh
dan dicatat oleh pihak lain) berupa bukti, catatan atau laporan historis yang
telah tersusun dalam arsip (data dokumenter) yang dipublikasikan dan yang
tidak dipublikasikan (Indriantoro dan Bambang Supomo, 2002). Dalam hal
ini data yang dibutuhkan adalah laporan tahunan perusahaan manufaktur
dengan sub sektor aneka industri yang terdaftar di BEI.
3.4.2 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
diperoleh dari:
1. ICMD (Indonesian Capital Market Directory).
2. Data base pasar modal, situs resmi BEI yait
3.5 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
metode dokumentasi. Dalam hal ini metode dokumentasi yang dimaksud
adalah dilakukan dengan cara mengumpulkan data dengan kategori dan
klasifikasi dari berbagai sumber dan juga data dari laporan tahunan yang
dipublikasikan oleh BEI yang berhubungan dengan masalah yang diteliti dan
kemudian mengunduh laporan tersebut.
3.6 Teknik Analisis Data
Metode analisis data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah metode
regresi linier berganda yang dimaksud untuk menguji kekuatan hubungan
antara pengungkapan tanggung jawab sosial dengan variabel independennya
yaitu profitabilitas (ROA), umur perusahaan (AGE), leverage (LEV),
ukuran perusahaan (SIZE), dan ukuran dewan komisaris (UDK). Model
yang digunakan adalah :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + e
Dimana :
a = konstanta
Y = CSR
X1 = Profitabilitas (ROA)
X2 = Umur perusahaan (AGE)
X4 = Ukuran perusahaan (SIZE)
X5 = Ukuran dewan komisaris (UDK)
e = Error
b1, b2, b3, b4, b5 = koefisien regresi
Adapun asumsi-asumsi yang digunakan dalam metode regresi linier
berganda, yaitu:
1. Model regresi harus linier dalam parameter
2. Variabel bebas tidak berkorelasi dengan disturbance term (Error) .
3. Varian untuk masing-masing error term (kesalahan) konstan 4. Tidak terjadi autokorelasi
5. Model regresi dispesifikasi secara benar. Tidak terdapat bias spesifikasi
dalam model yang digunakan dalam analisis empiris.
6. Jika variabel bebas lebih dari satu, maka antara variabel bebas
(explanatory) tidak ada hubungan linear yang nyata 3.7 Analisis Data
3.7.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan
variabel-variabel dalam penelitian ini. Alat analisis yang digunakan adalah rata-rata,
maksimal, minimal dan standar deviasi untuk mendeskripsikan variabel
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui
hubungan antar variabel penelitian yang ada dalam model regresi.
Pengujian yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji
autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.
3.7.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi
normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data
normal atau mendekati normal. Uji normalitas dengan analisis grafik
dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari
grafik normal plot dan dengan melihat histogram dari residualnya. Jika
data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogramnya maka data menunjukkan pola distribusi normal
sehingga model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Alat uji normalitas yang lain digunakan dalam penelitian ini adalah
uji One– Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Dimana hasil uji yang tidak
signifikan dengan tarif alfa 0,05 menunjukkan variabel-variabel tersebut
3.7.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas (independent). Nilai
tolerance dan Variance Inflacation Factor (VIF) digunakan untuk mendeteksi adanya multikolineritas. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap
variabel bebas mana yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya.
Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang
tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jika nilai tolerance
yang rendah dengan nilai VIF tinggi karena (VIF = 1/tolerance) dan
menunjukkan adanya koliniearitas yang tinggi. Nilai batas yang digunakan
dalam penelitian ini adalah nilai tolerance mendekati 1 atau sama dengan
nilai VIF disekitar angka 10. Gejala multikolinieritas akan didefinisikan
jika VIF lebih besar dari 10 (Gujarati, 1995).
3.7.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi
linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu periode t dengan
kesalahan periode t – 1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada
problem autokorelasi. Autokorelasi ada karena observasi yang
berurutan sepanjang waktu beraitan satu sama lain. Model regresi yang
baik adalah regresi yang bebas autokorelasi.
Jika terdapat korelasi maka terdapat autokorelasi. Jika autokorelasi
• Standar error dan varian dari komponen residual cenderung
under estimated
• Hasil uji t dan F menjadi tidak valid, akibatnya signifikannya
menjadi bias
• Estimator OLS akan sensitive pada setiap perubahan sampel
3.7.2.4 Uji Heterokedastisitas
Menurut Ghozali (2005), uji heteroskedastisitas bertujuan untuk
menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual 1 pengamat ke pengamat yang lain. Jika variance dari residual 1 pengamat ke pengamat lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model
regresi homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas karena data
ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran.
Salah satu cara untuk menditeksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas yaitu dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi
variabel dependen (SRESID) yaitu dengan residualnya (ZPRED).
3.8.3 Uji Hipotesis
3.8.3.1 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Ghozali (2005) menyatakan bahwa nilai R2 digunakan untuk
mengukur tingkat kemampuan model dalam menerangkan variabel
terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model. Setiap
tambahan satu variabel independen, maka R pasti meningkat tidak peduli
apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel
dependen. Oleh karena itu, dalam penelitian ini yang digunakan adalah
adjusted R2 berkisar antara nol sampai satu. Hal ini dikarenakan nilai
Adjusted R² dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model. Jika nilai adjusted R2 semakin mendekati satu, maka kemampuan model tersebut semakin baik dalam menjelaskan variabel
dependen dan begitu juga sebaliknya.
3.8.3.2 Uji t (t-test)
Uji t dilakukan untuk menguji tingkat signifikansi pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen secara parsial. Pengujian ini
dilakukan uji dua arah dengan hipotesis: Ho : Xi = 0, artinya tidak ada
pengaruh secara signifikan dari variabel independen terhadap variabel
dependen. Ho : Xi # 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari variabel
independen terhadap variabel dependen. Kriteria pengujian ditetapkan
sebagai berikut:
1. Jika nilai -thitung > -ttabel atau thitung < ttabel, maka Ho diterima.
2. Jika nilai thitung > ttabel atau –thitung < -ttabel, maka Ho ditolak.
3. Tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 5 persen, dengan kata lain
3.8.3.2 Uji F (F-test)
Menurut Ghozali (2005) uji statistik F pada dasarnya menunjukkan
apakah semua variabel bebas yang dimaksudkan dalam model mempunyai
pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan
dengan menggunakan significance level 0,05 (α = 5%). Ketentuan penerimaan atau penolakan hipotesis adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai signifikan > 0,05 maka hipotesis diterima(koefisien regresi
tidak signifikan). Ini berarti bahwa secara simultan kelimat variabel
independen tersebut tidak mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel dependen.
2. Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka hipotesis ditolak (koefisien regresi
signifikan). Ini berarti secara simultan kelima variabel independen
tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel
dependen.
3.8.3.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen CSR disclosure. Adapun model
regresi yang dikembangkan untuk menguji hipotesis-hipotesis yang telah
dirumuskan ditunjukkan dalam persamaan berikut:
Keterangan :
CSR = indeks praktik pengungkapan CSR suatu perusahaan
a = intersep model
b = koefisien regresi model
ROA = return on asset atau profitabilitas perusahaan AGE = Age of Firm atau umur perusahaan
LEV = leverage
SIZE = ukuran perusahaan
UDK = ukuran dewan komisaris
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan variabel-variabel
dalam penelitian ini. Alat analisis yang digunakan adalah rata-rata, maksimal,
minimal, dan standar deviasi untuk mendeskripsikan variabel penelitian.
Analisis tersebut disajikan dalam tabel di bawah ini. Untuk data setiap
variabel dapat dilihat pada lampiran 3.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Sumber : SPSS 16, Data diolah 2014
Berikut ini adalah perincian deskriptif dari data yang telah diolah :
1. Variabel CSR memiliki nilai minimum sebesar 0,064, nilai maksimum
sebesar 0,615, mean sebesar 0,24534, dan standard deviation sebesar 0,119521 dengan jumlah sampel 44.
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
CSR 44 .064 .615 .24534 .119521
ROA 44 -.420 .663 .05423 .162917
AGE 44 1.003 1.015 1.00929 .002546
LEV 44 -15.054 5.227 1.07990 3.248638
SIZE 44 25.211 32.357 2.72969E1 1.491642
UDK 44 2.000 11.000 4.36364 2.552618
2. Variabel ROA memiliki nilai minimum sebesar -0,420, nilai maksimum
sebesar 0,663, mean sebesar 0,05423, dan standard deviation sebesar 0,162917 dengan jumlah sampel 44.
3. Variabel AGE memiliki nilai minimum sebesar 1,003, nilai maksimum
sebesar 1,015, mean sebesar 1,00929, dan standard deviation sebesar 0,002546 dengan jumlah sampel 44.
4. Variabel LEV memiliki nilai minimum sebesar -15,054, nilai maksimum
sebesar 5,227, mean sebesar 1,07990, dan standard deviation sebesar
3,248638 dengan jumlah sampel 44.
5. Variabel SIZE memiliki nilai minimum sebesar 25,211, nilai maksimum
sebesar 32,357, mean sebesar 27,29692, dan standard deviation sebesar
1,491642 dengan jumlah sampel 44.
6. Variabel UDK memiliki nilai minimum sebesar 2,000, nilai maksimum
sebesar 11,000, mean sebesar 4,36364, dan standard deviation sebesar 2,552618 dengan jumlah sampel 44.
4.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolinearitas,
uji autokorelasi, dan uji heterokedastisitas.
4.2.1 Uji Normalitas
Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi apakah
A. Analisis Grafik
Analisis grafik dapat dilihat dengan menggunakan grafik histogram
dan grafik normal probability plot. Dalam grafik histogram, distribusi data
normal ditunjukkan oleh gambar kurva atau histogram yang tidak menceng ke
kiri atau menceng ke kanan. Sedangkan pengujian normalitas dengan
menggunakan P-P Plot, dengan kriteria apabila titik-titik pada P-P Plot
berada pada garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka dapat
dinyatakan bahwa distribusi data berasal dari populasi yang terdistribusi
normal.
Gambar 4.2 Grafik Normal Probability Plot
B.Uji Statistik
Untuk mendeteksi normalitas data, dapat pula dilakukan melalui
analisis statistik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test (K-S). Dasar untuk
pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah sebagai berikut :
a. Apabila probabilitas nilai Z uji K-S signifikan secara statistik
ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal.
b. Apabila probabilitas nilai Z uji K-S tidak signifikan secara statistik
Tabel 4.2 Uji Statistik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 44
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation .08224235
Most Extreme Differences Absolute .105
Positive .105
Negative -.063
Kolmogorov-Smirnov Z .696
Asymp. Sig. (2-tailed) .718
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data
Dari hasil pengolahan data tersebut, besar nilai Kolmogorov-Smirnov
Z adalah 0,696 dan signifikansi pada 0,718 sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal karena 0,718 > 0,05. Hal ini sejalan
dengan hasil yang diperoleh dari analisis grafik.
4.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas (independent). Nilai
tolerance dan Variance Inflacation Factor (VIF) digunakan untuk mendeteksi
adanya multikolinearitas. Kriteria dinyatakan bahwa variabel bebas tidak
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 dapat disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen
dalam model regresi.
Uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Model
a. Dependent Variable: CSR
Pada tabel hasil uji multikolinearitas di atas, diperoleh nilai VIF tidak
ada yang melebihi dari nilai 10 dan Tolerance <10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat masalah
4.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier
ada korelasi antara kesalahan pengganggu periode t dengan kesalahan periode
t – 1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.
Autokorelasi ada karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan
satu sama lain. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas
autokorelasi. Data pada penelitian ini memiliki unsur waktu karena
didapatkan antara tahun 2009-2012.
Pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji
Durbin-Watson (DW-test). Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi adalah:
• Angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif,
• Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi,
• Angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .726a .527 .464 .087486 1.972
a. Predictors: (Constant), UDK, LEV, ROA, AGE, SIZE
b. Dependent Variable: CSR
Berdasarkan tabel diatas diketahui nilai statistik D-W sebesar 1,972.
Angka ini terletak diantara -2 dan +2, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada
4.2.4 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan varians dari satu pengamatan dengan
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas.
Pada penelitian ini untuk mengetahui ada tidaknya problem
heterokedastisitas digunakan scatter plot. Kriterianya adalah apabila titik-titik pada scatter plot atau diagram pencar tidak membentuk pola tertentu, maka
dapat dinyatakan bahwa model regresi tidak terkendala heterokedastisitas.
Berdasarkan grafik scatter plot diatas, dapat disimpulkan bahwa
model regresi tidak terkendala heterokedastisitas, hal ini dikarenakan diagram
berbentuk pencar dan tidak membentuk pola tertentu.
4.3 Uji Hipotesis
4.3.1 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependennya. Dalam
hal ini kita menggunakan R Square (angka korelasi yang dikuadratkan) yang juga disebut sebagai angka Koefisien Determinasi (rumus untuk koefisien
determinasi ini adalah R2 x 100% ). Hasil perhitungan koefisien determinasi
(R2) dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.5 Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .726a .527 .464 .087486 1.972
a. Predictors: (Constant), UDK, LEV, ROA, AGE, SIZE
b. Dependent Variable: CSR
Berdasarkan output SPSS pada tabel 4.5 di atas tampak bahwa dari
hasil perhitungan diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,527.
AGE, LEV, SIZE, dan UDK terhadap variabel dependen nilai CSR yang
dapat diterangkan oleh model persamaan ini sebesar 52,7% sedangkan
sisanya sebesar 47,3% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar variabel
penelitian.
4.3.2 Uji t (t-test)
Uji t digunakan untuk mengetahui signifikansi konstanta dari setiap
variabel independennya, sedangkan untuk melihat besarnya pengaruh
digunakan angka Beta atau Standardized Coefficients sesuai dengan teori dalam buku Sarwono(2006:161). Hasil pengujian untuk uji t dapat dilihat
pada tabel 4.6.sebagai berikut :
Tabel 4.6 Uji t (t-test)
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -1.642 5.789 -.284 .778
ROA .079 .083 .108 .948 .349
AGE 1.982 5.663 .042 .350 .728
LEV .000 .004 -.005 -.045 .964
SIZE -.010 .010 -.122 -.986 .331
UDK .034 .006 .726 5.973 .000
Untuk variabel ROA (return to asset), berdasarkan data tersebut
dapat kita simpulkan bahwa thitung = 0,948, sedangkan ttabel = 2,023 sehingga
thitung < ttabel maka ROA secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel
dependen. Besarnya pengaruh ROA terhadap pengungkapan CSR sebesar
0,108 atau 10,8% dianggap tidak signifikan. Hal ini tercermin dalam
signifikansi penelitian yang menunjukkan bahwa nilai signifikansi lebih besar
dari 0,05 (0,349 > 0,05), sehingga ROA tidak berpengaruh dan tidak
signifikan terhadap pengungkapan CSR. Dalam hal ini, H1 ditolak dan H0
diterima maka ROA tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan
CSR.
Untuk variabel AGE, berdasarkan data tersebut dapat kita simpulkan
bahwa thitung = 0,350, sedangkan ttabel = 2,023 sehingga thitung < ttabel maka
umur perusahaan secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Besarnya pengaruh AGE terhadap pengungkapan CSR sebesar 0,042 atau 4,2%
dianggap tidak signifikan. Hal ini tercermin dalam signifikansi penelitian
menunjukkan bahwa nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 (0,728 > 0,05)
sehingga AGE tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap
pengungkapan CSR. Dalam hal ini, H1 ditolak dan H0 diterima maka AGE
tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR.
Untuk variabel LEV, berdasarkan data tersebut dapat kita simpulkan
bahwa thitung = -0,045, sedangkan ttabel = 2,023 sehingga thitung < ttabel maka
dianggap tidak signifikan. Hal ini tercermin dalam signifikansi penelitian
menunjukkan bahwa nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 (0,964 > 0,05)
sehingga LEV tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap pengungkapan
CSR. Dalam hal ini, H1 ditolak dan H0 diterima maka LEV tidak
berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR.
Untuk variabel SIZE, berdasarkan data tersebut dapat kita simpulkan
bahwa thitung = -0,986, sedangkan ttabel = 2,023 sehingga thitung < ttabel maka
ukuran perusahaan secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel
dependen. Besarnya pengaruh SIZE terhadap pengungkapan CSR sebesar
-0,122 atau 12,2% dianggap tidak signifikan. Hal ini tercermin dalam
signifikansi penelitian menunjukkan bahwa nilai signifikansi lebih besar dari
0,05 (0,331 > 0,05) sehingga SIZE tidak berpengaruh dan tidak signifikan
terhadap pengungkapan CSR. Dalam hal ini, H1 ditolak dan H0 diterima
maka SIZE tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR.
Untuk variabel UDK, berdasarkan data tersebut dapat kita simpulkan
bahwa thitung = 5,973, sedangkan ttabel = 2,023 sehingga thitung > ttabel maka
ukuran dewan komisaris secara parsial berpengaruh terhadap variabel
dependen. Besarnya pengaruh UDK terhadap pengungkapan CSR sebesar
0,726 atau 72,6% dianggap signifikan. Hal ini tercermin dalam signifikansi
penelitian menunjukkan bahwa nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 (0,000 >
0,05) sehingga UDK berpengaruh dan signifikan terhadap pengungkapan
CSR. Dalam hal ini, H1 diterima dan H0 ditolak maka UDK berpengaruh
4.3.3 Uji F (F-test)
Menurut Ghozali (2005) uji statistik F pada dasarnya menunjukkan
apakah semua variabel bebas yang dimaksudkan dalam model mempunyai
pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan
dengan menggunakan significance level 0,05 (α = 5%). Ketentuan
penerimaan atau penolakan hipotesis adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai signifikan > 0,05 maka hipotesis diterima (koefisien
regresi tidak signifikan). Ini berarti bahwa secara simultan
kelima variabel independen tersebut tidak mempunyai pengaruh
yang signifikan terhadap variabel dependen.
2. Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka hipotesis ditolak (koefisien
regresi signifikan). Ini berarti secara simultan kelima variabel
independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel dependen.
Untuk hasil pengujian atas uji F dapat dilihat pada tabel 4.7 sebagai berikut :
Tabel 4.7 Uji F (f-test)
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression .323 5 .065 8.451 .000a
Residual .291 38 .008
Total .614 43
a. Predictors: (Constant), UDK, LEV, ROA, AGE, SIZE
Pada tabel Anova diatas, dapat diketahui bahwa nilai Fhitung sebesar
8,451 yang lebih besar dari Ftabel yaitu 4,091 dan probabilitas value atau signifikansi dalam penelitian ini adalah 0,000 (penyederhanaan desimal dari
0,000001) yang lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian H0 ditolak yaitu ROA,
AGE, LEV, SIZE, dan UDK tidak berpengaruh secara simultan terhadap
pengungkapan CSR. Artinya, ROA, AGE, LEV, SIZE, dan UDK
berpengaruh secara simultan terhadap pengungkapan CSR.
4.3.4 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk menguji pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen pengungkapan CSR, dimana
penelitian ini menggunakan metode enter. Dari pengujian asumsi klasik
dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat digunakan dalam pengolahan
data.
Berdasarkan pengolahan data dengan SPSS, diperoleh hasil pada
Tabel 4.8 Uji Regresi
a. Dependent Variable: CSR
Berdasarkan tabel diatas diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
CSR = -1,642 + 0,079ROA + 1,982AGE + 0,000019LEV – 0,010SIZE +
0,034UDK + e
Maksud dari persamaan diatas adalah :
1. Konstanta sebesar -1,642 menunjukkan bahwa jika tidak ada variabel
ROA, AGE, LEV, SIZE, dan UDK atau jika variabel independen bernilai
konstan maka akan menurunkan nilai CSR sebesar 1,642.
2. Setiap terjadi kenaikan pada variabel ROA (return to asset), akan diikuti
dengan kenaikan pada variabel CSR sebesar 0,079 satuan dan variabel
lainnya dianggap konstan.
3. Setiap terjadi kenaikan pada variabel AGE atau umur perusahaan, akan
diikuti dengan kenaikan pada variabel CSR sebesar 1,982 satuan dan
4. Setiap terjadi kenaikan pada variabel LEV atau umur tingkat leverage,
akan diikuti dengan kenaikan pada variabel CSR sebesar 0,000019 satuan
dan variabel lainnya dianggap konstan.
5. Setiap terjadi penurunan pada variabel SIZE atau ukuran perusahaan,
akan diikuti dengan penurunan pada variabel CSR sebesar 0,010 satuan
dan variabel lainnya dianggap konstan.
6. Setiap terjadi kenaikan pada variabel UDK atau ukuran dewan komisaris,
akan diikuti dengan kenaikan pada variabel CSR sebesar 0,034 satuan dan
variabel lainnya dianggap konstan.
4.4 Pembahasan Hasil Penelitian
4.4.1 Pengaruh Profitabilitas (ROA) Terhadap Pengungkapan CSR
Berdasarkan hasil pengujian pengaruh variabel ROA (return on asset)
terhadap pengungkapan CSR, dapat diketahui bahwa variabel ROA tidak
berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR. Oleh karena itu dapat
dinyatakan bahwa hipotesis pertama (H1) ditolak. Hal ini didukung oleh
penelitian yang dilakukan oleh Sembiring (2005), Anggraini (2006), dan
Reverte (2008) yang menemukan pengaruh profitabilitas yang tidak
signifikan terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan.
ROA menggambarkan tingkat profitabilitas perusahaan, dengan demikian
tingkat profitabilitas perusahaan tidak berpengaruh terhadap besar pengungkapan
CSR. Artinya bahwa perusahaan yang mempunyai profitabilitas tinggi belum
laporan tahunan perusahaannya karena perusahaan lebih berorientasi pada laba
semata. Hal didukung dengan argumentasi bahwa ketika perusahaan memiliki
tingkat laba yang tinggi, perusahaan (manajemen) menganggap tidak perlu
melaporkan hal-hal yang dapat mengganggu informasi tentang sukses keuangan
perusahaan. Sebaliknya, pada saat tingkat profitabilitas rendah, mereka berharap
para pengguna laporan akan membaca “good news” kinerja perusahaan. “Good
news” ini dapat berupa aktivitas-aktivitas sosial lingkungan yang dilakukan oleh
perusahaan (Heinze,1976 dalam Hackston & Milne (1996)). Hasil penelitian ini
tidak mendukung teori yang menyatakan bahwa dengan adanya laba yang tinggi
maka manajemen akan melakukan pengungkapan sosial yang luas.
4.4.2 Pengaruh AGE (Umur Perusahaan) Terhadap Pengungkapan CSR
Berdasarkan hasil pengujian pengaruh variabel AGE (umur
perusahaan) terhadap pengungkapan CSR, dapat diketahui bahwa variabel
AGE tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR. Oleh karena
itu dapat dinyatakan bahwa hipotesis kedua (H2) ditolak. Hal ini tidak
didukung oleh penelitian terdahulu. Perusahaan dengan umur yang lebih
lama belum tentu paling banyak mengungkapkan aktivitas sosialnya, karena
bias saja perusahaan yang baru berdiri lebih aktif dalam melakukan kegiatan
sosial dan mengungkapkannya secara lengkap dalam laporan tahunannya.
Hal ini berarti bahwa penelitian ini tidak mendukung teori yang
menyatakan bahwa perusahaan yang pada umumnya dengan umur yang lebih
lama cenderung lebih banyak mengungkapkan informasi sosial dibandingkan
4.4.3 Pengaruh Leverage Terhadap Pengungkapan CSR
Berdasarkan hasil pengujian pengaruh variabel Leverage terhadap
pengungkapan CSR yang diukur dengan debt to equity ratio, dapat diketahui bahwa variabel Leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR. Oleh karena itu dapat dinyatakan bahwa hipotesis
ketiga (H3) ditolak. Hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh
Sembiring (2005), Anggraini (2006), Reverte (2008), Rizkia (2012), dan
Haryanto (2007) yang menemukan leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR. Hal ini berarti bahwa tinggi rendahnya
variabel leverage tidak mempengaruhi pengungkapan CSR. Penelitian ini
tidak mendukung teori sebagai berikut. Leverage merupakan alat untuk mengukur seberapa besar perusahaan tergantung pada kreditor dalam membiayai asset perusahaan. Perusahaan yang memiliki proporsi utang lebih besar dalam struktur pemodalannya akan mempunyai biaya keagenan yang lebih besar. Dengan demikian, semakin besar proporsi utang suatu perusahaan, maka semakin luas pula informasi yang dibutuhkan atau yang harus dipaparkan. Akan tetapi, berdasarkan teori agensi, manajemen perusahaan dengan tingkat leverage yang tinggi akan mengurangi pengungkapan tanggung jawab sosial yang dibuatnya. Hal ini dilakukan agar tidak menjadi sorotan dari para debtholders.
4.4.4 Pengaruh SIZE (Ukuran Perusahaan) Terhadap Pengungkapan CSR
Berdasarkan hasil pengujian pengaruh variabel ukuran perusahaan
perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR. Oleh
karena itu dapat dinyatakan bahwa hipotesis keempat (H4) ditolak. Hal ini
berarti bahwa perusahaan dengan aset yang besar belum tentu
mengungkapkan tanggung jawab sosial perusahaanya secara luas,
pengungkapan sosial yang dilakukan oleh perusahaan juga bergantung pada
tingkat kepekaan perusahaan dalam kepedulian akan lingkungan sosialnya.
Banyak peneliti yang telah melakukan penelitian mengenai hubungan
pengaruh antara ukuran perusahaan dan pengungkapan CSR. Penelitian ini
didukung oleh penelitian yang dilakukan Anggraini (2006) yang menyatakan
bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap pengungkapan CSR. Dan tidak didukung oleh penelitian seperti yang dilakukan oleh Reverte
(2008), Anggraini (2006), dan Sembiring (2006) yang tidak mendukung hasil
penelitian ini. Secara umum menyatakan bahwa semakin besar suatu
perusahaan maka pengungkapan tanggung jawab sosial yang dibuat juga
cenderung semakin luas. Penelitian ini tidak mendukung teri menurut Cowen
et. al., (1987) dalam Sembiring (2005), secara teoritis perusahaan besar tidak akan lepas dari tekanan, dan perusahaan yang lebih besar dengan aktivitas
operasi dan pengaruh yang lebih besar terhadap masyarakat mungkin akan
memiliki pemegang saham yang memperhatikan program sosial yang dibuat
perusahaan sehingga pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan akan
4.4.5 Pengaruh UDK (Ukuran Dewan Komisaris) Terhadap Pengungkapan
CSR
Berdasarkan hasil pengujian pengaruh variabel ukuran dewan
komisaris (UDK) terhadap pengungkapan CSR, dapat diketahui bahwa
variabel ukuran dewan komisaris berpengaruh positif secara signifikan
terhadap pengungkapan CSR. Oleh karena itu dapat dinyatakan bahwa
hipotesis kelima (H5) diterima. Hasil penelitian ini didukung oleh penelitian
yang dilakukan oleh Sembiring (2005) yang menemukan bahwa ukuran
dewan komisaris berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan
tanggung jawab sosial perusahaan.
Dewan komisaris dianggap sebagai suatu mekanisme pengendalian
internal yang dianggap bertanggung jawab untuk memonitor atau mengawasi
tindakan manajemen puncak. Berkaitan dengan ukuran dewan komisaris,
Sembiring (2005) menyatakan bahwa semakin besar jumlah anggota dewan
komisaris, maka akan semakin mudah untuk mengendalikan CEO dan
memonitoring yang dilakukan akan semakin efektif. Dikaitkan dengan
pengungkapan tanggung jawab sosial, maka tekanan terhadap manajemen
akan semakin besar untuk mengungkapkannya. Berdasarkan teori agensi,
dewan komisaris dianggap sebagai mekanisme pengendalian intern tertinggi,
yang bertanggung jawab untuk memonitor tindakan manajemen puncak.
Dikaitkan dengan pengungkapan informasi oleh perusahaan, kebanyakan
karakteristik dewan komisaris dengan tingkat pengungkapan informasi oleh
perusahaan.
4.4.6 Pengaruh Profitabilitas (ROA), Umur Perusahaan (AGE), Leverage
(LEV), Ukuran Perusahaan (SIZE), dan Ukuran Dewan Komisaris
(UDK) terhadap pengungkapan CSR
Berdasarkan hasil pengujian pengaruh variabel profitabilitas (ROA),
umur perusahaan (AGE), leverage, ukuran perusahaan (SIZE), dan ukuran
dewan komisaris (UDK) secara simultan terhadap pengungkapan CSR, dapat
diketahui bahwa kelima variabel tersebut secara simultan berpengaruh
terhadap pengungkapan CSR suatu perusahaan. Oleh karena itu dapat
dinyatakan bahwa hipotesis keenam (H6) diterima. Hal ini berari bahwa
meskipun secara parsial kelima variabel bebas tersebut memiliki hasil yang
berbeda-beda yaitu ada yang berpengaruh dan ada yang tidak berpengaruh
terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial, namun secara bersama-sama
(simultan) kelima variabel bebas tersebut memiliki pengaruh signifikan
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis yang telah dilakukan, maka berikut
adalah kesimpulan yang dapat diberikan :
1. Secara simultan variabel independen yang terdiri dari profitabilitas(ROA),
umur perusahaan, leverage, ukuran perusahaan, dan ukuran dewan komisaris berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR.
2. Dari hasil apabila dilakukan uji secara parsial, dapat disimpulkan :
a. Profitabilitas yang diukur dengan ROA terbukti tidak berpengaruh
signifikan terhadap pengungkapan CSR.
b. Umur perusahaan terbukti tidak berpengaruh signifikan terhadap
pengungkapan CSR.
c. Leverage terbukti tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan CSR.
d. Ukuran perusahan terbukti tidak berpengaruh signifikan terhadap
pengungkapan CSR.
e. Ukuran dewan komisaris terbukti berpengaruh signifikan terhadap
5.2 Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini mempunyai keterbatasan diantaranya, yaitu :
1. Variabel-variabel yang bisa digunakan untuk mengetahui pengaruh terhadap
pengungkapan CSR ada banyak, namun dalam penelitian ini hanya beberapa
variabel yang digunakan yaitu, variabel independen: profitabilitas (ROA),
umur perusahaan, leverage, ukuran perusahaan, dan ukuran dewan komisaris; serta satu variabel dependen, yaitu CSR.
2. Sampel yang digunakan hanya perusahaan manufaktur subsektor aneka
industri , sehingga tidak diketahui bagaimana pengaruh variabel independen
terhadap variable dependen pada jenis perusahaan lain, seperti jasa, perbankan
dan lainnya.
5.3 Saran
Berdasarkan hasil dan simpulan yang diperoleh, maka penulis mencoba
untuk member saran serta rekomendasi bagi peneliti yang akan datang adalah:
1. Bagi perusahaan (emiten), perusahaan harus mempertimbangkan
setiap aktivitas yang dilakukan perusahaan. Apakah aktivitas
perusahaan dapat mengganggu dan merusak lingkungan serta
merugikan masyarakat di sekitar perusahaan beroperasi. Sangat
penting bagi perusahaan untuk menerapkan CSR dalam perusahaan
2. Dalam melakukan penelitian ini, penulis hanya melakukan penelitian
pada perusahaan manufaktur sub sektor aneka industri sehingga tidak
diketahui bagaimana pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen untuk perusahaan di luar sampel penelitian sehingga bagi
penelitian selanjutnya dapat lebih memperluas area penelitian.
3. Penelitian selanjutnya diharapkan menguji variabel lain di luar
profitabilitas, umur perusahaan, leverage, ukuran perusahaan, dan ukuran dewan komisaris karena masih banyak karakteristik
perusahaan yang lain yang dapat mempengaruhi pengungkapan CSR,
