BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
C. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
yang digunakan dalam penelitian ini kurang bersifat heterogen, karena perbedaan antara nilai maksimal dan nilai minimal cukup kecil.
C. Uji Asumsi Klasik
Sumber : Data diolah oleh penulis, 2011 Gambar 4.1 Histogram
Pada histogram di atas, dapat dilihat bahwa bentuk kurva cenderung di tengah dan tidak condong ke kiri maupun ke kanan. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian terdistribusi normal.
b. Kurva Normal P-Plot
Normalisasi data dapat diuji dengan menggunakan Normal P-Plot.
Data dalam keadaaan normal apabila distribusi data menyebar di sekitar garis lurus (Situmorang, 2010: 94).
Sumber : Data diolah oleh penulis, 2011 Gambar 4.2
Kurva Normal P- Plot
Pada kurva di atas, dapat dilihat bahwa distribusi data menyebar di sekitar garis diagonal, sehingga dapat dikatakan bahwa data memiliki normalitas.
Normalitas data ini menyimpulkan bahwa data dapat dipakai dalam penelitian.
c. Uji Kolmogorov-Smirnov (K-S)
Uji statistik digunakan untuk menguji apakah residual terdistribusi normal atau tidak yaitu dengan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov (K- S). Apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data residual berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai lebih kecil dari 0,05 maka data residual tidak berdistribusi normal.
Tabel 4.5
Kolmogorov-Smirnov (K-S)
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 36
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .05970969
Most Extreme Differences Absolute .099
Positive .051
Negative -.099
Kolmogorov-Smirnov Z .596
Asymp. Sig. (2-tailed) .869
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Data diolah peneliti, 2011
Dari tabel di atas, terlihat bahwa nilai signifikansi sebesar 0,869 lebih besar dari pada 0,05 sehingga dapat disimpulak bahwa data residual berdistribusi dengan normal.
2. Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas artinya variabel independen yang satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara sempurna atau mendekati sempurna (Situmorang, 2010: 153). Uji Multikolinieritas bertujuan untuk mengidentifikasi ada tidaknya hubungan antar variabel independen dalam model regresi.
Menurut (Lubis,2007: 32), pengujian terhadap multikolinieritas dapat dilakukan dengan :
a. jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model penelitian terbebas dari multikolinieritas. Semakin tinggi VIF maka semakin rendah tolerance.
Tabel 4.6 Uji Multikolinieritas
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .284 .216 1.315 .199
CR -.001 .001 -.308 -1.715 .097 .672 1.487
DAR .002 .090 .004 .019 .985 .457 2.189
TATO .008 .021 .070 .385 .703 .659 1.518
NPM .022 .056 .067 .387 .701 .724 1.381
LN_AKTV .011 .008 .264 1.383 .178 .592 1.688
TK .126 .079 .332 1.596 .122 .501 1.996
UMUR .001 .004 .069 .343 .734 .535 1.869
a. Dependent Variable: KLKPN
Sumber : Data diolah oleh penulis, 2011
Dari tabel 4.6, masing- masing variabel independen memiliki VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 sehingga dapat dinyatakan bahwa model regresi linier berganda terbebas dari multikolinieritas dan dapat digunakan dalam penelitian.
b. Jika nilai koefisien korelasi antar masing- masing variabel independen kurang dari 0,70, maka model penelitian dinyatakan bebas dari multikolinieritas.
Jika lebih dari 0,70 maka diasumsikan terjadi korelasi yang sangat kuat antar variabel independen sehingga terjadi multikolinieritas.
Tabel 4.7
Coefficient Correlations
Sumber : Data diolah oleh Penulis, 2011
Berdasarkan tabel 4.7, nilai koefisien korelasi antar masing- masing variabel independen kurang dari 0,7, maka dapat dikatakan bahwa model regresi linier berganda terbebas dari multikolinieritas dan dapat digunakan dalam penelitian.
3. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode saat ini dengan kesalahan
pengganggu sebelumnya. Ghozali (2005: 95) menyatakan bahwa
“uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t (sekarang) dengan kesalahan
Coefficient Correlationsa
Model UMUR CR TK NPM TATO LN_AKTV DAR
1 Correlations UMUR 1.000 -.306 .046 -.153 -.050 .004 .625
CR -.306 1.000 .177 .314 .229 -.173 -.271
TK .046 .177 1.000 -.199 .515 -.566 .236
NPM -.153 .314 -.199 1.000 -.226 -.045 -.003
TATO -.050 .229 .515 -.226 1.000 -.246 .108
LN_AKTV .004 -.173 -.566 -.045 -.246 1.000 -.304
DAR .625 -.271 .236 -.003 .108 -.304 1.000
Covariances UMUR 1.800E-5 -9.401E-7 1.538E-5 -3.597E-5 -4.331E-6 1.438E-7 .000 CR -9.401E-7 5.257E-7 1.015E-5 1.264E-5 3.428E-6 -1.002E-6 -1.770E-5
TK 1.538E-5 1.015E-5 .006 -.001 .001 .000 .002
NPM -3.597E-5 1.264E-5 -.001 .003 .000 -2.011E-5 -1.353E-5 TATO -4.331E-6 3.428E-6 .001 .000 .000 -4.066E-5 .000 LN_AKTV 1.438E-7 -1.002E-6 .000 -2.011E-5 -4.066E-5 6.408E-5 .000
DAR .000 -1.770E-5 .002 -1.353E-5 .000 .000 .008
a. Dependent Variable: KLKPN
pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya)”. Autokorelasi sering terjadi pada sampel dengan data time series dengan n sampel adalah periode waktu.
Pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson.
Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu :
a. angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif,
b. angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, c. angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.8 Uji Autokorelasi
Sumber : Data diolah oleh penulis, 2011
Berdasarkan tabel 4.8, nilai Durbin Watson yaitu 1,989 maka dapat dinyatakan bahwa data penelitian terbebas dari autokorelasi sehingga data yang digunakan dapat dipakai dalam penelitian.
4. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang berbeda di antara anggota grup (Situmorang, 2010:
98). Jika varians sama, maka dapat dismpulkan terdapat homoskedastisitas, sedangkan jika varians tidak sama maka terdapat heterokedastisitas.
Menurut Situmorang (2010: 103), untuk melihat ada tidaknya heterokedasititas dapat dilakukan dengan melihat grafik Scatterplot yaitu titik-
Model Summaryb Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
dimension0 1 .628a .394 .243 .06676 1.989
a. Predictors: (Constant), UMUR, CR, KP, NPM, TATO, LN_AKTV, DAR b. Dependent Variable: KLKPN
titik menyebar secara acak tidak membentuk pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y.
Sumber : data diolah oleh penulis, 2011 Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Berdasarkan gambar 4.3, grafik scatterplot menunjukkan penyebaran titik- titik data yang memenuhi kriteria di atas. Oleh karena itu, dapat dinyatakan bahwa model regresi linier berganda terbebas dari heterokedastisitas dan dapat digunakan dalam penelitian.
D. Pengujian Hipotesis
Hasil analisis regresi ditunjukkan pada tabel 4.9 berikut ini:
Tabel 4.9 Analisis Regresi
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .284 .216 1.315 .199
CR -.001 .001 -.308 -1.715 .097 .672 1.487
DAR .002 .090 .004 .019 .985 .457 2.189
TATO .008 .021 .070 .385 .703 .659 1.518
NPM .022 .056 .067 .387 .701 .724 1.381
LN_AKTV .011 .008 .264 1.383 .178 .592 1.688
TK .126 .079 .332 1.596 .122 .501 1.996
UMUR .001 .004 .069 .343 .734 .535 1.869
a. Dependent Variable: KLKPN
Sumber: Data diolah peneliti, 2011
Analisis persamaan regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh dari beberapa variabel bebas terhadap satu variabel terikat. Analisis regresi berganda dihasilkan dengan cara memasukkan data input variabel ke fungsi regresi. Data dianalisis dengan model regresi berganda sebagai berikut :
Persamaan regresi linier berganda yaitu :
Y = α + β1X1+ β2X2+ β3X3+ β4X4 + β5X5 + β6X6+ β7X7 + ε
Tingkat pengungkapan = α + β1CR + β2DAR + β3TATO + β4NPM + β5LN_AKTV+ β6TK + β7UMUR + ε
Keterangan :
α (konstanta) = 0,284 β 1 (koefisien regresi CR) = -0,001 β 2 (koefisien regresi DAR) = 0,002 β 3 (koefisien regresi TATO) = 0,008
β 4 (koefisien regresi NPM) = 0,022 β 5 (koefisien regresi LN_AKTV) = 0,011 β 6 (koefisien regresi TK) = 0,126 β 7 (koefisien regresi UMUR) = 0,001
Berdasarkan hasil analisis regresi yang ditunjukkan pada tabel 4.8, maka diperoleh model persamaan regresi sebagai berikut:
Tingkat pengungkapan = 0,284 - 0,001CR + 0,002DAR + 0,008TATO + 0,022NPM + 0,001LN_AKTV + 0,126 TK + 0,011UMUR
Melalui persamaan di atas dapat dinyatakan bahwa :
1. konstanta sebesar 0,284 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka tingkat pengungkapan adalah sebesar 0,284,
2. koefisien regresi current ratio sebesar -0,001 menyatakan bahwa jika terjadi peningkatan current ratio sebesar 1% maka nilai tingkat pengungkapan akan menurun sebesar 0,001 dengan asumsi variabel lain tetap,
3. koefisien regresi debt to assets ratio sebesar 0,002 menyatakan bahwa jika terjadi peningkatan debt to assets ratio sebesar 1% maka nilai tingkat pengungkapan akan meningkat sebesar 0,002 dengan asumsi variabel lain tetap,
4. koefisien regresi total assets turn over sebesar 0,008 menyatakan bahwa jika terjadi kenaikan total assets turn over sebesar 1% maka nilai tingkat pengungkapan akan meningkat sebesar 0,008 dengan asumsi variabel lain tetap
5. koefisien regresi net profit margin sebesar 0,022 menyatakan bahwa jika terjadi kenaikan net profit margin sebesar 1% maka nilai tingkat pengungkapan akan meningkat sebesar 0,022 dengan asumsi variabel lain tetap
6. koefisien regresi ukuran perusahaan sebesar 0,001 menyatakan bahwa jika terjadi kenaikan ukuran perusahaan sebesar 1% maka nilai tingkat pengungkapan akan meningkat sebesar 0,001 dengan asumsi variabel lain tetap
7. koefisien regresi tipe kepemilikan perusahaan sebesar 0,126 menyatakan bahwa jika terjadi kenaikan tipe kepemilikan perusahaan sebesar 1% maka nilai tingkat pengungkapan akan meningkat sebesar 0,126 dengan asumsi variabel lain tetap
8. koefisien regresi umur perusahaan sebesar 0,011 menyatakan bahwa jika terjadi kenaikan ukuran perusahaan sebesar 1% maka nilai tingkat pengungkapan akan meningkat sebesar 0,011 dengan asumsi variabel lain tetap
1. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variable independen atau predictor-nya (Situmorang, 2010: 144). Kelemahan dalam penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen. Fungsi dari Adjusted R Square adalah untuk mengurangi keraguan tersebut. Oleh karena
itu, banyak peneliti yang menyarankan menggunakan nilai Adjusted R Square untuk mengevaluasi model.
Tabel 4.10 Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
d i me ns io n0 1 .628a .394 .243 .06676
a. Predictors: (Constant), UMUR, CR, KP, NPM, TATO, LN_AKTV, DAR b. Dependent Variable: KLKPN
Sumber : data diolah oleh penulis, 2009
Berdasarkan tabel 4.10, nilai Adjusted R Square sebesar 0,243 dimana 24,3% variabel dependen luas pengungkapan dijelaskan oleh variabel independen. Selisih sebesar 75,7% dijelaskan oleh variabel lain di luar variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini.
2. Uji Parsial (t- test)
Uji parsial dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing- masing variabel independen secara individual atau parsial terhadap variabel dependen.
Dalam penelitian ini dilakukan uji satu sisi dengan derajat kebebasan sebesar 5% agar kemungkinan terjadinya gangguan kecil. Uji satu sisi juga lebih sering digunakan. Dalam penelitian ini diperoleh sampel penelitian sebesar 12 perusahaan, karena menggunakan periode pengamatan selama 3 (dua) tahun, maka total sampel adalah sebesar 36 laporan keuangan perusahaan. Nilai t-tabel dengan jumlah sampel (n) = 36; jumlah variabel (k) = 8; taraf signifikan α = 5%; degree of freedom (df) = n-k = 36-8 = 28 sehingga diperoleh nilai ttabel sebesar ± 1,70113 (satu sisi).
Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah:
a. H1 diterima apabila t-hitung > t-tabel, pada α = 5% dan nilai p-value < level of significant sebesar 0,05.
b. H1 ditolak apabila t-hitung < t-tabel, pada α = 5% dan nilai p-value > level of significant sebesar 0,05.
Tabel 4.11 T-test
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
T 1Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .284 .216 1.315 .199
CR -.001 .001 -.308 -1.715 .097 .672 1.487
DAR .002 .090 .004 .019 .985 .457 2.189
TATO .008 .021 .070 .385 .703 .659 1.518
NPM .022 .056 .067 .387 .701 .724 1.381
LN_AKTV .011 .008 .264 1.383 .178 .592 1.688
TK .126 .079 .332 1.596 .122 .501 1.996
UMUR .001 .004 .069 .343 .734 .535 1.869
a. Dependent Variable: KLKPN
Sumber : Data diolah oleh penulis, 2011
Variabel independen likuiditas memiliki t-hitung -1,715 > t-tabel 1,701 (karena daerah kritis tidak terpengaruh adanya nilai negatif) dan nilai probability value 0,097 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Berdasarkan data di atas, dapat dinyatakan bahwa likuiditas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan likuiditas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Hertanti (2005) yang menunjukkan
bahwa secara parsial likuiditas berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan laporan keuangan.
Variabel independen solvabilitas memiliki t-hitung 0,019 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,985 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Berdasarkan data di atas, dapat dinyatakan bahwa solvabilitas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan solvabilitas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Hertanti (2005) yang menunjukkan bahwa secara parsial sovabilitas berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan laporan keuangan.
Variabel independen aktivitas memiliki t-hitung 0,385 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,703 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Berdasarkan data di atas, dapat dinyatakan bahwa aktivitas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan aktivitas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan.
Variabel independen profitabilitas memiliki t-hitung 0,387 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,701 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Berdasarkan data di atas, dapat dinyatakan bahwa profitabilitas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan profitabilitas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan. Hasil
penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hertanti (2005) yang menunjukkan bahwa secara parsial profitabilitas berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan laporan keuangan.
Variabel independen ukuran perusahaan memiliki t-hitung 1,383 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,178 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Berdasarkan data di atas, dapat dinyatakan bahwa ukuran perusahaan secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan ukuran perusahaan tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Hertanti (2005) yang menunjukkan bahwa secara parsial ukuran perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap pengungkapan laporan keuangan.
Variabel independen tipe kepemilikan perusahaan memiliki t-hitung 1,596
< t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,122 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Berdasarkan data di atas, dapat dinyatakan bahwa tipe kepemilikan perusahaan secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Hertanti (2005).
Variabel independen umur perusahaan memiliki t-hitung 0,343 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,734 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Berdasarkan data di atas,
dapat dinyatakan bahwa umur perusahaan secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan umur perusahaan tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan.
3. Uji Simultan (f-test)
Uji simultan dilakukan untuk menguji variabel independen secara bersama- sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Hasil F-test dapat dilihat melalui tabel ANOVA.
Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah : a. Ha diterima apabila F-hitung > F-tabel, pada α
= 5% dan nilai p-value < level of significant sebesar 0,05
b. Ha ditolak apabila F-hitung < F-tabel, pada α
= 5% dan nilai p-value > level of significant sebesar 0,05.
Tabel 4.12 F-test
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression .081 7 .012 2.604 .033a
Residual .125 28 .004
Total .206 35
a. Predictors: (Constant), UMUR, CR, KP, NPM, TATO, LN_AKTV, DAR b. Dependent Variable: KLKPN
Sumber : Data diolah oleh penulis, 2011
Dari Tabel 4.12, diketahui nilai f-hitung sebesar 2,614 dengan nilai signifikansi sebesar 0,033. Sedangkan untuk mencari f-tabel dengan jumlah sampel (n) = 36; jumlah variabel (k) = 8; taraf signifikansi α = 5%; degree of
freedom df1 = k-1 = 7 dan df2 = n-k = 36-8 = 28 diperoleh nilai Ftabel sebesar 2,36 (taraf signifikansi α =5%).
Pengungkapan dalam laporan keuangan dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor. Faktor-faktor tersebut antara lain struktur permodalan, pemilik saham, profitabilitas, leverage, ukuran perusahaan, umur perusahaan, tipe kepemilikan, sektor perusahaan, status perusahaan dan karakteristik perusahaan lainnya. Penelitian ini mencoba untuk menguji pengaruh likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Variabel dependen tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan memiliki F-hitung 2,604 > F-tabel 2,36. Selain itu, nilai probability value 0,033 < 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih kecil dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Artinya likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan secara simultan berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan.
E. Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis penelitian secara parsial, dapat disimpulkan bahwa likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan.
Hasil pengujian hipotesis secara simultan membuktikan bahwa likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan. Dengan kata lain, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian Hertanti (2005) yang menunjukkan bahwa secara simultan variabel-variabel independen yang diteliti berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Penelitian dilakukan untuk menguji pengaruh likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Model penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda dengan media software SPSS 18.
Pengujian dilakukan dengan melakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis. Populasi dalam penelitian adalah seluruh perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang berjumlah 21 perusahaan, sedangkan sampel penelitian adalah 12 perusahaan barang konsumsi yang telah dipilih melalui metode purposive sampling. Periode penelitian adalah tahun 2007-2009.
Berdasarkan hasil penelitian terhadap 36 sampel perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia maka dapat disimpulkan bahwa secara simultan, likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan pada perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Secara parsial likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe
kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan pada perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Variabel independen likuiditas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan likuiditas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan yang ditunjukkan oleh t- hitung -1,715 > t-tabel 1,701 (karena daerah kritis tidak terpengaruh adanya nilai negatif) dan nilai probability value 0,097 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05.
Variabel independen solvabilitas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan solvabilitas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuanganyang ditunjukkan oleh t-hitung 0,019 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,985 >
0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05.
Variabel independen aktivitas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan aktivitas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan yang ditunjukkan oleh t- hitung 0,385 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,703 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05.
Variabel independen profitabilitas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan profitabilitas tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan yang
ditunjukkan oleh t-hitung 0,387 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,701 >
0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05.
Variabel independen ukuran perusahaan secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan ukuran perusahaan tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan yang ditunjukkan oleh t-hitung 1,383 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,178 > 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05.
Variabel independen tipe kepemilikan perusahaan secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuanganyang ditunjukkan oleh t-hitung 1,596 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,122 >
0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05.
Variabel independen umur perusahaan secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan laporan keuangan dan umur perusahaan tidak mempunyai korelasi dengan tingkat pengungkapan laporan keuangan yang ditunjukkan oleh t-hitung 0,343 < t-tabel 1,701 dan nilai probability value 0,734 >
0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih besar dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05.
Variabel-variabel independen (likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan) secara
simultan berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengungkapan dalam laporan keuangan yang ditunjukkan dengan nilai F-hitung 2,604 > F-tabel 2,36. Selain itu, nilai probability value 0,033 < 0,05 dimana hasil signifikansi yang lebih kecil dari tingkat kepercayaan yaitu 0,05. Nilai adjusted R square sebesar 0,243 menunjukkan bahwa 24,3% variablilitas dari tingkat pengungkapan laporan keuangan dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen (likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan), sedangkan sisanya sebesar 75,7% dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar penelitian, seperti sektor perusahaan, struktur modal, kedudukan perusahaan, rasio pertumbuhan, dan yang lainnya.
B. Keterbatasan
Keterbatasan yang terdapat pada penelitian ini terdiri atas :
1. peneliti hanya menggunakan perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI sebagai populasi dan sampel yang diperoleh hanya berjumlah 12 perusahaan sehingga belum dapat mewakili keseluruhan perusahaan di BEI,
2. peneliti hanya menggunakan tujuh variabel independen yaitu likuiditas, solvabilitas, aktivitas, profitabilitas, ukuran perusahaan, tipe kepemilikan perusahaan, dan umur perusahaan. Mengingat masih ada variabel independen lain yang dapat mempengaruhi tingkat pengungkapan laporan keuangan seperti sektor perusahaan, struktur modal, kedudukan perusahaan, rasio pertumbuhan, dan pemilikan asing.
3. periode penelitian hanya meliputi tiga tahun saja yaitu tahun 2007- 2009.
C. Saran
Berdasarkan keterbatasan yang ada, maka peneliti memberikan saran yaitu :
1. Bapepam perlu mengontrol laporan keuangan yang disampaikan oleh perusahaan agar perusahaan dapat memberikan pengungkapan yang lebih lengkap sehingga akan memberi manfaat bagi para pemakainya.
2. Bagi peneliti selanjutnya sebaiknya menambah variabel independen seperti sektor perusahaan, struktur modal, kedudukan perusahaan, rasio pertumbuhan, pemilikan asing dan penerbitan sekuritas. Peneliti selanjutnya juga disarankan untuk menambah periode penelitian serta menambah populasi penelitian.
3. Penentuan jumlah dan penilaian item pengungkapan sebaiknya dilakukan oleh para ahli di bidang ini sehingga menunjukkan kelengkapan pengungkapan laporan keuangan secara tepat.
DAFTAR PUSTAKA
Belkaoui, Ahmed Riahi, 2006. Teori Akuntansi, Buku 1, Edisi kelima, Salemba Empat, Jakarta.
Brigham, Eugene F dan Joel F. Houston, 2001. Manajemen Keuangan, Buku Satu, Edisi Kedelapan, Alih Bahasa : Dodo Suharto dan Herman Wibowo, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Djarwanto, 2004. Pokok-pokok Analisis Laporan Keuangan, Edisi Dua, BPFE Universitas Gajah Mada, Yogyakarta
Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara, Jurusan Akuntansi, 2004.
Buku Petunjuk Teknis Penulisan Proposal Penelitian dan Penulisan Skripsi, Medan.
Ghozali, Imam, 2005. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Hendriksen, Eldon S. dan Michael F. Van Breda. 2002.Teori Akuntansi. Buku 2.
Batam: Interaksara.
Hertanti, Dewi, 2005. “Pengaruh Faktor-Faktor Fundamental terhadap Kelengkapan Pengungkapan Laporan Keuangan Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”, Skripsi Fakultas Ilmu Sosial
Horne, James C Van dan John M Wachowicz, 2005. Prinsip-Prinsip Manajemen Keuangan, Alih Bahasa : Sudarmoko, Edisi Keduabelas, Buku Satu, Salemba Empat, Jakarta.
, Universitas Negeri Semarang, Semarang.
Ikatan Akuntan Indonesia, 2007. Standar Akuntansi Keuangan, Penerbit Salemba Empat, Jakarta.
Irawan, Bambang, 2006. ”Faktor-faktor yang mempengaruhi kelengkapan Pengungkapan Laporan Keuangan pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”, Skripsi Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.