24
Penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian asosiatif, yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Dalam penelitian ini ingin mengetahui hubungan variabel independen, berupa ukuran perusahaan, profitabilitas, dan kinerja lingkungan terhaadap variabel dependen, berupa carbon emission disclosure.
B. Populasi dan Teknik Pengambilan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan non jasa yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2017. Pengambilan sample menggunakan metode purposive sampling dengan kriteria pemilihan sample penelitian sebagai berikut:
1. Melakukan publikasi laporan keuangan tahunan selama periode yang akan diamati
2. Memiliki laporan tahunan lengkap digunakan untuk memperoleh data- data penelitian
3. Perusahaan menerbitkan sustainbility report
4. Perusahaan menyajikan pengungkapan emisi karbon dalam annual report dan sustainbility report (minimal satu kebijakan terkait dengan
emisi karbon/gas rumah kaca atau pengungkapan minimal satu item emisi karbon).
C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel 1. Variabel Dependen
a. Carbon Emission Disclosure (CED)
Carbon emission disclosure merupakan luas pengungkapan emisi karbon. Carbon emission disclosure merupakan variabel dependen dimana pengukurannya menggunakan checklist yang dikembangkan oleh Choi et al. (2013) berdasarkan lembar permintaan informasi mengenai carbon disclosure. Kalkulasi indeks terdiri atas 18 indeks, dimana setiap item bernilai 1 sehingga jika perusahaan mengungkapkan setiap item di laporan maka skor perusahaan tersebut bernilai 18. Lalu setiap skor yang diperoleh perusahaan akan dihitung berdasarkan rumus berikut:
𝐶𝐸𝐷 =𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝐶𝐸𝐷 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝐶𝐸𝐷
2. Variabel Independen
a. Ukuran Perusahaan (Size)
Ukuran perusahaan adalah logaritma natural (ln) total aset.
Dimana ukuran perusahaan merupakan variabel independen yang pengukurannya mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Stanny dan Ely (2008). Dengan rumus sebagai berikut:
Total Asetjt = Logaritma natural total aset perusahaan j tahun t b. Tingkat Profitabilitas (Pro)
Profitabilitas merupakan ukuran kemampuan perusahaan dalam memperoleh keuntungan atau laba. Pengukuran profitabilitas mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Pratiwi dan Sari (2016), yaitu dengan menggunakan ROA, dimana laba sebelum pajak dibandingkan dengan total aset.
Rumusnya adalah sebagai berikut:
𝑹𝑶𝑨 = 𝑳𝒂𝒃𝒂 𝑩𝒆𝒓𝒔𝒊𝒉 𝑺𝒆𝒃𝒆𝒍𝒖𝒎 𝑷𝒂𝒋𝒂𝒌 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒆𝒕
3. Kinerja Lingkungan (KL)
Kinerja lingkungan merupakan kinerja perusahaan untuk menciptakan lingkungan yang hijau. Pengukuran kinerja lingkungan mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Cahya (2016), yaitu dengan menggunakan peringkat PROPER, dengan nilai sebagai berikut:
5 = peringkat emas 4 = peringkat hijau 3 = peringkat biru 2 = peringkat merah 1 = peringkat hitam
0 = perusahaan yang tidak memperoleh peringkat PROPER.
D. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data sekunder, berupa data mengenai emisi karbon dan akuntansi lingkungan yang terdapat dalam sustainbility report dan data mengenai total aset dan laba sebelum pajak perusahaan yang terdapat dalam annual report. Sumber data diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia, yaitu www.idx.co.id untuk
memperoleh daftar perusahaan yang terdaftar di BEI dan situs masing-masing perusahaan untuk memperoleh annual report dan sustainbility report, serta situs menlh.go.id untuk memperoleh daftar pemeringkatan PROPER.
E. Teknik Perolehan Data
Teknik perolehan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik dokumentasi, yaitu teknik pengumpulan data mengenai total aset, laba setelah pajak, peringkat PROPER, dan data mengenai emisi karbon yang bersumber dari annual report dan sustainbility report.
F. Teknik Analisis Data
Analisis data dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda dengan menggunakan alat analisis SPSS V.24, dimana teknik analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut (Ghozali, 2011):
1. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian regresi terhadap hipotesis yang diajukan, maka perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu yang meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji auto korelasi. Pengujian ini berguna untuk menghindari munculnya bias dalam analisis data serta untuk menghindari kesalahan spesifikasi model regresi yang digunakan.
a. Uji Normalitas Skewness dan Kurtosis
Uji normalitas merupakan syarat penggunaan metode regresi yang bertujuan untuk menentukan apakah dalam model regresi, residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas dapat
dilakukan dengan metode Skewness dan Kurtosis. Metode Skewness berhubungan dengan simetri distribuse, sedangkan Kurtosis berhubungan dengan puncak dari suatu distribusi. Data dikatakan berdistribusi normal apabila nilai Z berada pada nilai kritis antara -1.96 dan +1.96. Dimana untuk menentukan nilai Z dapat menggunakan rumus berikut:
𝑍 𝑠𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝑆
√6/𝑁
𝑍 𝑘𝑢𝑟𝑡𝑜𝑠𝑖𝑠 = 𝐾
√24𝑁
Dimana: S = nilai skewness K = nilai kurtosis N = jumlah sampel b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terdapat korelasi antar variabel independen atau tidak. Jika terdapat korelasi antar variabel independen, maka terdapat masalah multikolinearitas. Model regresi dinilai baik apabila tidak terdapat korelasi antar variabel independennya. Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat tolerance value dan nilai variance inflation factor (VIF). Model regresi dikatakan dapat menunjukkan adanya multikolinearitas apabila tolerance value < 0,10 dan nilai VIF > 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain sama, maka disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah jika terjadi homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Metode yang digunakan adalah uji gletser, dimana jika diperoleh nilai signifikansi untuk setiap variabel independen > 0,05, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Analisis Persamaan Statistik Regresi Linear Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Model persamaan statistik pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
CED = α + β1Size + β2Pro + + β3KL + e
Keterangan:
CED = Carbon Emission Disclosure α = Konstanta
β1 – β2 = Koefisien Regresi Size = Ukuran Perusahaan Pro = Profitabilitas
KL = Kinerja Lingkungan
e = Error (variabel lain yang tidak dijelaskan dalam model)
3. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui nilai signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependennya. Dalam penelitian ini uji hipotesis dilakukan dengan melakukan uji F dan uji t.
a. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian ini dilakukan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai ini berkisar diantara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi dependen.
Kelemahan yang terdapat pada penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel yang dimasukkan kedalam model. Setiap penambahan satu variabel, maka R2 akan meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R2 pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R2, nilai Adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu variable independen ditambah kedalam satu model.
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji F digunakan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi 0,05 (α = 5%). Dimana ketentuan hipotesisnya, yaitu jika nilai siginifikansi kurang dari 0,05 maka hipotesis diterima yang berarti bahwa secara simultan variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai signifikan lebih besar dari 0,05 maka hipotesis ditolak yang berarti secara simultan variabel independen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
c. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji t digunakan untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh variabel independen secara individu atau parsial terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi 0,05 (α = 5%). Dimana ketentuan hipotesisnya, yaitu jika nilai signifikansi kurang atau sama dengan 0,05 maka hipotesis diterima yang berarti secara parsial variabel independen bepengaruh terhadap variabel dependen. Jika nilai signifikansi lebih dari 0,05 maka hipotesis ditolak yang berarti secara parsial variabel independen bepengaruh terhadap variabel dependen.
