BAB III DESAIN PENELITIAN
III.1. Kerangka Berfikir Penelitian dalam skripsi ini menggunakan teknik observasi dalam pengumpulan data. Data-data penelitian langsung diambil dari laman tiap-tiap perusahaan yang menjadi sampel. Adapun sampel tersebut adalah 100 perusahaan teratas yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sampel ini diambil untuk mewakili penilaian keluasan informasi laporan keuangan yang diungkapkan perusahaan di Indonesia dalam laman perusahaan. Laman dari 100 perusahaan tersebut akan ditelusuri satu-persatu untuk melihat informasi keuangan apa saja yang terdapat di dalamnya. Kemudian informasi tersebut akan dibandingkan dengan kriteria yang dirancang untuk penelitian ini. Pembandingan antara informasi pada laman perusahaan dengan kriteria penilaian bertujuan untuk mengukur keluasan informasi laporan keuangan berdasarkan suatu standar. Standar yang berbentuk kriteria penelitian ini dimaksudkan agar informasi laporan keuangan yang diungkapkan pada laman dapat benar-benar bermanfaat bagi pengguna informasi laporan keuangan berbasis internet. Setelah pembandingan antara informasi laporan keuangan pada laman perusahaan dengan kriteria penilaian, akan dilanjutkan dengan uji model statistik. Uji statistik berguna untuk mendeteksi pencilan, mengetahui arti deskriptif hasil penelitian, menguji asumsi klasik, dan mengetahui pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Dengan pengujian ini dapat dilihat seberapa besar nilai regresi antara jenis industri, besar perusahaan, tingkat keuntungan perusahaan, tingkat pengungkit, dan
37
kelompok auditor dengan informasi laporan keuangan yang diungkapkan dalam laman perusahaan secara statistik. Kemudian hasil pengukuran berdasarkan kriteria penilaian dan hasil pengujian statistik dianalisa. Analisa akan dilakukan berdasarkan bukti-bukti yang didapat dengan berdasar pada landasar teori yang ada. Ketika seluruh hasil penelitian sudah dianalisa, maka simpulan dapat dicapai. Pada tahap simpulan juga akan dipaparkan keterbatasanketerbatasan yang ditemui dalam penelitian.
III.2. Variabel Penelitian Variabel Independen terdiri dari: 1. jenis industri (X1); 2. ukuran perusahaan (X2); 3. tingkat keuntungan perusahaan (X3); 4. tingkat pengungkit (X4); 5. jenis auditor (X5). Variabel dependen yaitu informasn laporan keuangan (berdasarkan kriteri penilaian) pada laman seratus perusahaan teratas yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan indeks KOMPAS100 (Y).
III.3. Objek Penelitian Objek penelitian adalah laman 100 perusahaan teratas yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Laman perusahaan ini dilihat untuk mengetahui luasnya pengungkapan laporan keuangan berbasis internet. Sebagai indikator peringkat 100 perusahaan teratas, skripsi ini menggunakan indeks KOMPAS100. 38
Berdasarkan pejelasan pada laman BEI yang diakses hari Kamis tanggal 10 April 2009, Indeks KOMPAS100 merupakan Indeks Harga Saham yang dibuat atas hasil kerjasama Bursa Efek Indonesia dengan harian KOMPAS. Indeks KOMPAS100 terdiri dari 100 perusahaan yang telah memenuhi persyaratan untuk masuk dalam indeks KOMPAS100. Adapun persyaratan yang dimaksud yaitu: 1. Telah tercatat di BEI minimal 3 bulan. 2. Saham tersebut termasuk dalam perhitungan IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan. 3. Berdasarkan pertimbangan faktor fundamental perusahaan dan pola perdagangan di bursa, BEI dapat menetapkan untuk mengeluarkan saham tersebut dalam proses perhitungan indeks harga 100 saham. 4. Masuk dalam 150 saham dengan nilai transaksi dan frekuensi transaksi serta kapitalisasi pasar terbesar di Pasar Reguler, selama 12 bulan terakhir. 5. Dari sebanyak 150 perusahaan tersebut, kemudian diperkecil jumlahnya menjadi 60 saham dengan pertimbangan nilai transaksi terbesar. 6. Dari sebanyak 90 saham tersisa, kemudian dipilih sebanyak 40 saham dengan mempertimbangkan kinerja: hari transaksi dan frekwensi transaksi serta nilai kapitalisasi pasar di pasar reguler, dengan proses sebagai berikut: •
Dari 90 sisanya, akan dipilih 75 saham berdasarkan transaksi di pasar reguler.
•
Dari 75 saham tersebut akan dipilih 60 saham berdasarkan frekuensi transaksi di pasar reguler.
39
•
Dari 60 saham tersebut akan dipilih 40 saham berdasarkan kapitalisasi pasar.
7. Daftar 100 saham diperoleh dengan menambah daftar saham dari hasil perhitungan butir (5) ditambah dengan daftar saham hasil perhitungan butir (6). Tabel III.1. menunjukkan nama-nama perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang masuk dalam kelompok Indeks KOMPAS100. Data nama-nama perusahaan ini didapat dari koran Kompas pada Jumat, 1 Mei 2009. Tabel III.1. dapat dilihat pada halaman lampiran. Dari daftar sampel penelitian pada Tabel III.1., dapat terlihat 100 perusahaan yang akan menjadi objek penelitian. Namun tidak semua perusahaan pada tabel tersebut akan diujicobakan dalam skripsi ini. Perusahaan yang bergerak dibidang perbankan akan diabaikan dalam uji coba. Karena bank memiliki regulasi khusus dalam melakukan usaha dan memiliki struktur laporan keuangan yang berbeda dengan industri lainnya. Selain itu, dikhawatirkan aset yang dimiliki bank sangat besar sehingga akan memunculkan perbedaan yang sangat kontras dengan perusahaan lain yang bergerak di industri lain. Alasan terakhir adalah penelitian Budisusetyo dan Almilia (2008) sudah pernah melakukan penelitian laporan keuangan berbasis internet terhadap perusahaan yang bergerak di bidang perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Selain bank, perusahaan yang termasuk dalam jenis industri keuangan juga akan diabaikan karena memiliki bentuk laporan yang tidak sama dengan jenis industri lain. Dengan demikian, total sampel menjadi 89 sampel penelitian. Karena perusahaan perbangkan pada indeks KOMPAS100 per 1 Mei 2009 memiliki 9 perusahaan perbankan dan 2 perusahaan yang termasuk dalam industri keuangan.
40
III.4. Populasi dan Sampel Populasi dari penelitian ini adalah 100 perusahaan teratas dilihat berdasarkan peringkat KOMPAS100. Populasi ini diambil atas pertimbangan bahwa 100 perusahaan teratas tentunya memiliki laman perusahaan yang dapat diakses lewat internet. Sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan pasa populasi penelitian yang berjumlah 89 perusahaan. Pengambilan sampel ini dimaksudkan untuk meminimalisir ketidaktersediaan laman perusahaan dari seluruh populasi. Karena berdasarkan banyak dari penelitian sebelumnya, tidak semua perusahaan yang dijadikan sampel, memiliki laman. Sehingga total perusahaan yang dapat dinilai lamannya tidak mencapai keseluruhan target sampel.
III.5. Teknik Pengambilan Sampel Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini tergolong teknik nonprobability samping. Menurut Sugiono (1999) teknik nonprobability samping adalah sebagai berikut: “Teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.”(h.77).
III.6. Sumber Data Penelitian Sumber data penelitian di ambil dari laman tiap-tiap objek perusahaan sebagimana telah dipaparkan sebelumnya. Adapun rincian sumber data untuk masingmasing variabel akan dijelaskan sebagai berikut: 1. Jenis industri diidentifikasi dengan bantuan koran Investor Daily. Pada Investor Daily dapat terlihat persebaran industri beserta perusahaan di dalamnya. 41
2. Ukuran perusahaan dilihat dari laporan keuangan perusahaan yaitu dengan melihat total asetnya. Total aset yang dijadikan sebagai dasar adalah total aset pada akhir tahun 2008. 3. Tingkat keuntungan perusahaan dilihat dari laporan keuangan perusahaan pada akhir tahun 2008. 4. Tingkat pengungkit dilihat dengan membandingkan total kewajiban jangka panjang dengan total aset dalam neraca akhir tahun 2008. 5. Kelompok auditor akan diketahui dari laporan keuangan tahun 2008 yang sudah diaudit. Tahun 2008 digunakan sebagai batas waktu dalam tiap variabel karena data dari tahun 2008 dinilai relevan dengan data yang diungkapkan perusahaan pada lamannya di tahun 2009 dan data pada tahun 2008 dinilai lengkap untuk mencerminkan performa perusahaan dalam satu tahun periode usaha.
III.7. Kriteria Penilaian (Luas Pengugkapan IFR) Untuk menentukan luasnya informasi laporan keuangan yang diungkapkan perusahan pada lamannya di internet, diperlukan suatu kriteria penilaian. Kriteria penilaian ini pula yang akan menjadi instrumen penelitian pada penelitian ini. Karena skripsi ini termasuk dalam skripsi empiris, maka kriteria penilaian yang digunakan diambil dari penelitian sebelumnya untuk diujicobakan dalam lingkungan penelitian di Indonesia. Kriteria penilaian yang akan digunakan sebagian besar berasal dari penelitian Sriram dan Laksmana (2006) dan Xiao et al (2004). Kriteria penilaian pada penelitian Sriram dan Laksmana (2006) dipakai sebagai acuan penilaian karena dinilai dapat mengukur keluasan informasi laporan keuangan pada laman perusahaan di 42
Indonesia secara umum. Sedangkan kriteria penilaian Xiao et al (2004) dapat memperinci informasi yang hendaknya diungkapkan oleh perusahaan. Untuk mendapatkan suatu kriteria yang lebih baik, maka pembentukan kriteria penilaian pada skripsi ini juga mendapat masukan dari literatur lainnya Dengan demikian, kriteria penilaian akan dibagi menjadi tujuh bagian dengan penjelasan sebagai berikut: 1. Total Nilai terdiri dari 29 poin; 2. Informasi Laporan Keuangan terdiri dari 9 poin; 3. Informasi Kinerja Manajemen terdiri dari 5 poin; 4. Informasi Saham terdiri dari 2 poin; 5. Informasi Penjualan dan Pendapatan 4 poin; 6. Informasi tentang Pegawai dan Direktur terdiri dari 2 poin; 7. Informasi Umum terdiri dari 7 poin; Indeks kriteria penilaian yang dimaksud dapat dillihat pada halaman lampiran dengan nama Tabel III.2. Kriteria Penilaian. Indeks diambil merujuk pada indeks penilaian penelitian Sriram dan Laksmana (2006), Xiao et al (2004), dan bahan literatur lainnya.
III.8. Teknik Analisis Data dan Pengujian Hipotesis III.8.1. Model Empiris Model empiris sederhana dapat dibentuk dalam penelitian skripsi ini. Model empiris yang dibuat bertujuan untuk mendapatkan angka statistik atas data-data aktual yang akan didapat lewat observasi terstruktur terhadap informasi laporan keuangan pada laman perusahaan. 43
Awalnya data-data yang sudah didapat akan diuji datanya secara deskriptif. Setelah itu, data hasil penelitian akan memasuki deteksi pencilan untuk melihat apakah ada data yang janggal. Lalu data penelitian akan di uji asumsi klasik untuk mengetahu apakah data hasil penelitian terbebas dari permasalahan yang ada pada uji asumsi klasik Setelah melakukan uji deskripsitif, deteksi pencilan, dan uji asumsi kalsik, maka selanjutnya akan dibentuk suatu persamaan regresi untuk mencari tingkat pengungkapan informasi laporan keuangan yang dapat diterima. Model regresi akan dibentuk dari variabel independen yang ada dalam penelitian. Model regresi ini yang nantinya akan disebut sebagai suatu model empiris dalam skripsi ini. Model empiris disusun berdasarkan seluruh variabel independen dalam skripsi ini. Khusus untuk variabel independen jenis industri dan audit oleh empat KAP (Kantor Akuntan Publik) terbesar di Indonesia, maka akan menggunakan variabel kategori (dummy). Untuk jenis indstri, akan diberikan peringkat penilaian. Sedangkan perusahaan yang diaudit oleh 4 KAP terbesar di Indonesia akan mendapat poin 1 dan untuk perusahaan yang tidak diaudit oleh 4 KAP terbesar di Indonesia akan mendapat poin 0. Dengan demikian, dapat dibentuk suatu model empiris sebagai berikut: FVi = α + β 1TYPE + β 2 SIZE + β 3 PROFIT + β 4 LEVERAGE + β 5 AUDIT FVi
= Nilai Hasil Aktual atas Poin Pengungkapan Laporan Keuangan Berbasis Internet
α
= Konstanta (Nilai Konstan)
β1TYPE
= Jenis Industri
β 2 SIZE
= Ukuran Perusahaan
β 3 PROFIT
= Tingkat Keuntungan Perusahaan
44
β 4 LEVERAGE = Tingkat Pengungkit
β 5 AUDIT
= Audit oleh 4 KAP Teratas di Indonesia
Model empiris ini berdasarkan model emipris yang dibentuk pada penilitian Abdelsalam et al (2007). Namun pada Abdelsalam et al (2007) yang menjadi variabelnya
adalah
MAJORHOLDING
(persentase
pemegang
saham
utama),
DIRECTORHOLDING (persentase saham direktur), INDEPENDENCE (proporsi direktur independen), DUALROLE(bernilai 1 jika direktur juga bertindak sebagai komisaris, 0 jika tidak), ANALISTS (jumlah analis perusahaan), MFG_IND (pengelompokan industri manufaktur dan nonmanufaktur), ROA (tingkat pengembalian harta), TOT_ASSETS (total aset), dan MKTCAP_BV (nilai pasar). Adapun variabelvariabel independen dalam skripsi ini akan dijelaskan sebagai berikut: 1. Jenis Industri (TYPE), dalam skripsi ini, jenis industri akan di bagi sesuai industri-industri yang terdapat dalam sampel penelitian. Dalam koran KOMPAS, Bursa Efek Indonesia membagi industri menjadi 9 kelompok utama yaitu: •
Pertanian. Untuk pertanian, akan diberi nomor urut 1,
•
Pertambangan. Untuk pertambangan, akan diberi nomor urut 2,
•
Industri Dasar dan Kimia. Untuk industri dasar dan kimia, akan diberi nomor urut 3,
•
Aneka Industri. Untuk aneka industri, akan diberi nomor urut 4,
•
Industri Barang Konsumsi. Untuk industri barang konsumsi, akan diberi nomor urut 5,
•
Properti dan Real Estate. Untuk properti dan real estate, akan diberi nomor urut 6,
45
•
Infrastruktur, Utilitas, dan Transportasi. Untuk infrastruktur, utilitas, dan transportasi, akan diberi nomor urut 7,
•
Keuangan. Untuk keuangan, tidak diberi nomor urut karena industri keuangan diabaikan dalam penelitian ini,
•
Perdagangan, Jasa, dan Investasi. Untuk perdagangan, jasa, dan investasi, akan diberi nomor urut 8.
2. Besar Perusahaan (SIZE), besar perusahaan dilihat dari total aset yang dimiliki perusahaan pada tahun 2008. Tahun 2008 digunakan sebagai batas waktu karena dianggap mewakili informasi pada tahun 2009. Adapun landasan penggunaan total aset sebagai tolak ukur besar perusahaan adalah pada penelitian Asbough et al ( 1999) dan Xiao et al (2003). 3. Tingkat Keuntungan (PROFIT), pada penelitian Pervan (2004) menggunakan ROA untuk menghitung tingkat keuntungan. Asbough et al (1999) juga menggunakan ROA sebagai salah satu variabel penelitiannya. Penggunaan ROA juga ditemukan pada penelitian Sriram dan Laksamana (2006) serta dalam penelitian Abdelsalam (2007). Melihat penggunaan ROA sebagai dasar perhitungan tingkat keuntungan telah digunakan pada beberapa penelitian sebelumnya, maka skripsi ini juga akan menggunakan ROA dalam perhitungan tingkat kentungan. 4. Tingkat Pengungkit (LEVERAGE), penggunaan tingkat pengungkit dalam skripsi ini sejalan dengan penelitian Xiao et al (2004) yang memasukan tingkat pengungkit sebagai salah satu variabel penelitiannya. Untuk membandingkan tingkat penggunaan utang untuk modal, maka akun utang yang dipakai adalah
46
akun yang terdapat pada utang jangka panjang. Karena akun utang dalam tiap perusahaan berbeda-beda, maka tidak ada standar baku mengenai akun apa saja yang akan masuk dalam perhitungan, selama akun tersebut termasuk dalam utang jangka panjang atau didefinisikan sebagai utang jangka panjang. 5. Kelompok Auditor (AUDITOR), kelompok auditor yang dimaksud dalam skripsi ini adalah auditor yang termasuk dalam 4 KAP terbesar di Indonesia dan auditor selain 4 KAP terbesar di Indonesia. Kemudian kelompok auditor ini akan diberi angka satu untuk yang termasuk dalam 4 auditor teratas di Indonesia dan 0 untuk yang bukan.
III.8.2. Deteksi Data Pencilan (Univariate and Multivariate Outliers) Pencilan merupakan suatu kasus yang menunjukan adanya perbedaan nilai yang jauh dari kumpulan data hasil penelitian. Pencilan dibagi menjadi dua yaitu univariate dan multivariate. Pencilan secara univariate adalah kasus yang muncul pada satu jenis variabel. Sedangkan pencilan multivariate adalah kasus yang muncul pada kejanggalan nilai yang dihasilkan kombinasi beberapa variabel. Untuk mendeteksi kedua pencilan, skripsi ini menggunakan bantuan SPSS 17. Cara untuk mendeteksi pencilan dengan analisi univariate adalah dengan mengkonversikan nilai variabel hasil penelitian ke dalam standar nilai. Jika sampel penelitian kecil (kurang dari 80), maka pencilan akan muncul untuk nilai-nilai di atas 2,5. Sedangkan jika sampel lebih besar dari 80, maka pencilan akan muncul di atas 4,0 (HishamMB 2008).
47
Untuk mendeteksi pencilan multivariate dengan menggunakan pegukuran Mahalanobis D 2 . Pencilan akan muncul jika probabilitas yang terkait dengan D 2 bernilai sama dengan atau kurang dari 0,001 (HishamMB 2008).
III.8.3. Uji Statistik Deskriptif Setelah melihat pengungkapan informasi laporan keuangan dari laman perusahaan, informasi tersebut akan dicocokan dengan kriteria penilaian. Setiap kriteria penilaian yang terpenuhi akan mendapatkan nilai satu. Jika seluruh sampel sudah diberikan penilaian maka nilai-nilai tersebut akan diakumulasikan dalam tabel kriteria penilaian untuk mendapatkan persentase dan jumlah perusahaan yang memenuhi tiap kriteria penilaian. Kemudian dari akumulasi nilai tersebut akan di uji statistik deskriptif untuk mencari nilai tertinggi (nilai maksimum), nilai terendah (nilai minimum), dan nilai rata-rata (nilai mean) (Wahyono 2009). Setelah mendapat nilai maksimum, nilai minimum, dan nilai rata-rata secara keseluruhan, hasil penelitian yang didapat akan dikelompokkan berdasar variabel penelitian. Maka akan didapat nilai untuk jenis industri, besar perusahaan, tingkat keuntungan, dan tingkat pengungkit (leverage). Dari pengelompokan ini kemudian baru dapat dilihat kriteria apa yang paling banyak dipenuhi berdasarkan variabel-variabel yang ada.
48
III.8.4. Uji Asumsi Klasik III.8.4.1. Uji Distribusi Normal Distribusi normal sangat berguna untuk melihat apakah variabel independen penelitian telah terdistribusi secara normal sehingga variabel tersebut dapat digunakan untuk menguji hipotesis dengan baik. Penggunaan distribusi normal juga sangat penting karena data penelitian yang baik biasanya mendekati angka dari distribusi normal. Uji distribusi normal pada penelitian ini akan menggunakan bantuan program SPSS 17 dengan model Komolgorov-Smirnov. Adapun ketentuan data dikatakan normal adalah jika nilai Komolgorov-Smirnov Z lebih besar dari pada 0,05 dan pada bagian bawah tabel akan terdapat penjelasan uji distribusi bersifat normal. Selain itu, uji distribusi normal dapat dilihat dari grafik yang menggambarkan garis normal. Jika plot tersebar mendekati garis maka data dikatakan normal (Wahyono 2009).
III.8.4.2. Uji Heterokedaktisitas Uji heterokedaktisitas adalah untuk melihat apakah perubahan variabel independen diikuti secara sejalan oleh variabel dependen. Jika perubahan variabel dependen tidak sejalan dengan variabel independen, maka kondisi tersebut dikatakan heterodeksitas. Supranto (2001) mencontohkan: “Kalau X = Pendapatan rumah tangga, Y = pengeluaran rumah tangga, maka biasanya varians Y akan naik apabila X naik. Artinya, bagi rumah tangga dengan tingkat pendapatan yang tinggi akan terdapat variasi yang tinggi pada pola pengeluarannya.” (Hal: 273) Contoh di atas sejalan dengan definisi heterodeksitas yang dijelaskan oleh Aczel dan Sounderandian (2002): 49
“If the width of scatter plot of the rsidual either increase or decrease as X increase, then the assumption of constant variance is not met. This problem is called heteroscedasticity.” (Hal: 476) Dalam penelitian ini, uji heterokedaktisitas akan menggunakan program SPSS 17 dengan bantuan grafik scatterplot. Adapun indikator bahwa data terbebas dari masalah heterokedaktisitas adalah titik scattelplot tidak akan berbentuk pola melainkan menyebar pada grafik (Wahyono 2009).
III.8.4.3. Uji Multikorelinearitas Multikorelinearitas adalah kondisi di mana terdapat dua variabel independen yang memiliki korelasi sehingga pengaruh masing-masing variabel independen yang saling berhubungan tersebut sukar untuk dibedakan terhadap variabel dependen. Penjelasan Groebner, Shannon, Fry, dan Smith (2001) mengenai multikorelinearitas adalah sebagai berikut: “A high correlation between two independent variables such that the two variables contribute redundant information to the multiple regression model. When highly correlated independent variables are included in the regression model, they can adversely affect the regression results.” (Hal: 491) Dari penjelasan di atas, dapat di simpulkan bahwa multikorelinearitas akan muncul ketika terdapat variabel independen yang saling berhubungan. Tingkat multikoleniaritas akan semakin tinggi jika satu variabel independen dapat dengan tepat menjelaskan kondisi variabel independen lainnya. Aczel dan Sounderandian (2002) menjelaskan sebagai berikut: “Varibles X1 and X2 are perfectly collinear if 50
X 1 = a + bX 2
for some real number a and b.” (Hal: 568) Dalam penelitian ini, uji multikorelinearitas akan menggunakan bantuan program SPSS 17. Data hasil penelitian akan dinyatakan bebas dari permasalahan multikorelinearitas jika nilai VIF pada tabel hasil perhitungan tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance pada tabel hasil perhitungan tidak dibawah 0,1 (Wahyono 2009).
III.8.4.4. Uji Otokorelasi Menurut Aczel dan Sounderandian (2002), otokorelasi adalah: “An autocorrelation is a correlation of the values of a variable with values of the same variable lagged one or more time periods back.” (Hal: 576) Dengan definisi di atas, dapat diambil kesimpulan bahwa kondisi otokorelasi adalah kondisi di mana residual (kesalahan) pengganggu memiliki hubungan antar periode penelitian. Dalam skripsi ini, untuk menguji adanya kondisi Otokorelasi pada variabel penelitian maka digunakan program SPSS 17 (Wahyono 2009). Metode penghitungan yang digunakan adalah dengan uji Durbin-Watson (DW). Adapun ketentuan pengujian Durbin-Watson menurut adalah sebagai berikut (Pratisto 2004): Tabel III.3. Kondisi Otokorelasi No 1. 2. 3.
Nilai DW x>1,77 x<1,46 1,46<x<1,77
Kondisi Tidak ada Autokorelasi Terjadi Autokorelasi Tidak dapat disumpulkan
51
III.8.5. Uji Koefisien Regresi dengan Uji t Uji t pada penelitian dalam skripsi ini digunakan untuk menentukan apakah hipotesi alternatif diterima ata belum dapat diterima. Uji t yang dilalukan menggunakan bantuan program SPSS 17 (Wahyono 2009). Adapun kondisi dari uji t adalah sebagai berikut: Tabel III.4. Kondisi Uji t No
Nilai Signifikan pada Tabel t SPSS 17
Kondisi Hipotesis
1.
di atas 0,1
Hipotesis alternatif belum dapat diterima
2.
di bawah 0,1 atau di atas 0,05
Hipotesis alternatif diterima dengan tingkat signifikan 10%
3.
di bawah 0,05 atau di atas 0,01
Hipotesis alternatif diterima dengan tingkat signifikan 5%
4.
di bawah 0,01
Hipotesis alternatif diterima dengan tingkat signifikan 1%
III.8.6. Uji Akurasi dengan Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen. Dapat juga diartikan bahwa uji F akan menguji hasil model persamaan dalam model regresi. Bila F hitung lebih besar dari F tabel maka Ha diterima. Bila Fhitung lebih kecil dari f tabel maka Ha belum dapat diterima. Dapat juga diartikan bahwa nilai F hitung memberikan kontribusi pengaruh variabel dependen secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
52
