BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN
III.1.
Objek Penelitian Objek penelitian dalam skripsi ini adalah perusahaan-perusahaan yang terdaftar pada Indeks Program Penilaian Kinerja Perusahaan dalam Pengelolaan Lingkungan Hidup (PROPER) periode 2008-2010 dan tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2008-2009. Populasi penelitian adalah perusahaan yang tercatat dalam Indeks PROPER yang berasal dari sektor manufaktur, agro industri, pertambangan, kawasan industri dan pengolahan limbah. Populasi tersebut dipilih karena memiliki dampak yang besar terhadap lingkungan serta telah melaksanakan upaya pengelolaan lingkungan, sehingga memungkinkan peneliti untuk mengukur tingkat kinerja lingkungan perusahaan. Periode waktu 2008-2010 dipilih demi menghasilkan hasil penelitian yang relevan dengan keadaan terkini di Indonesia. Kriteria yang dikenakan kepada populasi, yakni tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) bertujuan agar peneliti dapat mengkaji aspek pengungkapan lingkungan pada laporan tahunan perusahaan. Disamping itu, peneliti juga akan mengkaji informasi terkait kondisi keuangan perusahaan guna memperoleh informasi yang menunjang penilaian atas variabel-variabel kontrol dalam skripsi. Didasarkan pada kondisi bahwa perusahaan-perusahaan yang tercatat di BEI memiliki kewajiban untuk menyampaikan laporan tahunan perusahaan kepada publik. Penliti meyakini bahwa objek penelitian dengan kriteria tersebut diatas dapat memberikan informasi yang cukup dalam penelitian skripsi ini.
Sehingga, peneliti
dapat melakukan pengujian dan dapat mengambil
kesimpulan yang memadai terkait praktik kinerja lingkungan dan pengungkapan lingkungan pada perusahaan di Indonesia.
III.2. Desain Penelitian III.2.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan kualitatif, yakni data yang disajikan dalam bentuk angka-angka maupun berbentuk kata-kata dan kalimat. Data tersebut merupakan data sekunder yang diakses dari halaman internet Kementrian Negara Lingkungan Hidup Indonesia (PROPER), yakni melalui www.menlh.go.id/proper/ berupa laporan hasil penilaian PROPER dan laporan tahunan perusahaan yang diperoleh dari halaman internet perusahaan-perusahaan yang terdapaftar di BEI. Data pendukung lainnya yang digunakan peneliti dalam skripsi ini adalah informasi yang berasal dari: buku, jurnal dan internet.
III.2.2 Penentuan Jumlah Sampel Sebanyak 48 sampel dari 24 perusahaan terpilih sebagai sampel penelitian yang berasal dari 627 perusahaan yang tercatat di Indeks PROPER tahun 2008-2009 dan 690 di tahun 2009-2010. Pemilihan sampel menggunakan teknik purposive sampling, sehingga sampel yang diperoleh merupakan sampel yang telah disesuaikan dengan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya menurut tujuan yang ingin dicapai oleh peneliti. Kriteria yang digunakan dalam pemilihan sampel penelitian, yakni sebagai berikut:
1.
Perusahaan tercatat dalam Indeks PROPER periode 2008-2010
2.
Perusahaan tercatat di BEI periode 2008-2010
3.
Melaporkan laporan tahunan dan/atau laporan keberlanjutan perusahaan pada tahun 2008 dan 2009 Proses pemilihan sampel penelitian berdasarkan kriteria diatas, disajikan
dalam Tabel 3.1 dibawah ini. Sehingga dihasilkan 48 sampel yang akan diproses dalam penelitian lebih lanjut. Tabel III.1 Proses Seleksi Sampel
No. 1 2
3
Kriteria Perusahaan tercatat dalam Indeks PROPER periode 2008-2010 Perusahaan tercatat dalam BEI tahun 2008-2010 Mengungkapkan laporan tahunan perusahaan dan atau laporan keberlanjutan pada tahun 2008 dan 2009 Jumlah
Tahun 2008 2009 627
690
(588)
(651)
(15) 24
(15) 24
Total Sampel
48
Indeks PROPER 2008-2010 terdiri dari 2 indeks, yakni untuk tahun 2008-2009 dan 2009-2010. Dikarenakan banyaknya perusahaan yang tidak terdaftar di BEI, terjadi sangat banyak pengurangan dalam populasi. Kriteria selanjutnya yang harus dipenuhi oleh populasi sebelum menjadi sampel adalah mengungkapkan laporan tahunan perusahaan dan atau laporan keberlanjutan. Sehingga dihasilkan sampel yang berasal dari perusahaan berikut:
Tabel III.2 Tabel Daftar Sampel
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Kode Emiten ANTM UNSP CPIN SMCB INTP INCO LPCK UNVR ULTJ FASW KLBF KAEF SMAR AMFG UNIC SMGR ADRO PTBA TPIA KIJA BUDI LSIP CTBN TINS
Nama Perusahaan PT. Aneka Tambang, Tbk. PT. Bakrie Sumatera Plantation Tbk. PT. Charoen Pokhpand Indonesia PT. Holcim Indonesia, Tbk PT. Indocement Tunggal Prakasa, Tbk PT. International Nickel Indonesia, Tbk. PT. Lippo Cikarang PT. Unilever Indonesia, Tbk. PT. Ultrajaya Milk Industry PT. Fajar Surya Wisesa, Tbk. PT. Kalbe Farma, Tbk. PT. Kimia Farma (Persero), Tbk. PT. Smart,Tbk. PT. Asahimas Flat Glass, Tbk. PT. Unggul Indah Cahaya, Tbk. PT. Semen Gresik(Persero), Tbk. PT. Adaro Indonesia PT. Bukit Asam PT. Chandra Asri PT. Jababeka PT. Budi Acid Jaya PT. London Sumatera PT. Citra Tubindo, Tbk. PT. Timah (Persero), Tbk.
Halaman Internet Perusahaan www. antam.co.id www.bakriesumatera.com www.cp.co.id www.holcim.com/id www.indocement.co.id www.pt-inco.co.id www.lippo-cikarang.com www.unilever.co.id www.ultrajaya.co.id www.fajarpaper.com www.kalbe.co.id www.kimiafarma.co.id www.smart-tbk.com www.amfg.co.id www.uic.co.id www.semengresik.com www.adaro.com www.ptba.co.id www.chandra-asri.com www.jababeka.com www.budiacidjaya.com www.londonsumatra.com www.citratubindo.com www.timah.com
Demi tercapainya hasil penelitian yang seragam atas keseluruhan sampel. Bagi perusahaan yang melaporkan data keuangan tahunannya menggunakan mata uang US Dollar. Seperti yang terjadi pada: PT. International Nickel Indonesia, Tbk., PT. Unggul Indah Cahaya, Tbk., PT. London Sumatera, Tbk., dan PT. Citra Tubindo, Tbk. Peneliti mengkonversikan nilai tercatat pada
laporan keuangan perusahaan dengan kurs mata uang asing yang digunakan oleh masing-masing perusahaan pada saat mengkonversi nilai moneter perusahaan ke dalam satuan mata uang US Dollar pada tanggal 31 Desember tahun yang bersangkutan. Sehingga diperoleh nilai moneter yang setara dalam mata uang rupiah pada tanggal 31 Desember tahun yang bersangkutan.
III.2.3. Metode Pengumpulan Sampel Metode pengumpulan sampel yang diterapkan dalam skripsi ini adalah metode non-probability sampling, yaitu metode pengambilan sampel secara tidak acak dimana setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel penelitian. Teknik pemilihan sampel yang diterapkan adalah purposive sampling. Kriteria–kriteria dalam pemilihan sampel yang digunakan meliputi: (1) tercatat dalam indeks PROPER periode 20082010, (2) tercatat sebagai anggota Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 20082010, (3) melaporkan laporan tahunan dan/atau laporan keberlanjutan perusahaan pada tahun 2008 dan 2009.
III.2.4. Metode Analisis Data Metode yang digunakan untuk menganalisis data dalam skripsi ini, adalah: •
Analisis statistik deskriptif adalah analisis statistik yang berfungsi memberikan gambaran atau penjelasan atas data yang telah diperoleh tanpa disertai maksud untuk menarik kesimpulan yang berlaku umum atas data tersebut (Santoso, 2005). Metode
analisis ini umumnya digunakan untuk memberikan gambaran atas sampel penelitian (menggambarkan pola distribusi dari variabel-variabel tertentu dalam sekelompok data) sebelum dilakukan analisis pada hipotesis utama penelitian. Statistik deskriptif digunakan dalam skripsi ini untuk memberikan gambaran atas variabel pengungkapan tanggung jawab lingkungan (variabel dependen) dan variabel kinerja lingkungan (variabel independen) dan variabel kontrol dalam skripsi ini guna memberikan deskripsi nilai rata-rata, nilai maksimum, dan nilai minimum atas data observasi. •
Analisis statistik inferensial adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis dan menarik sebuah
kesimpulan
secara
umum
berdasarkan
data
sampel
yang
menggambarkan karakteristik atau ciri dari suatu populasi (Santoso, 2005). Dalam penelitian ini, statistik inferensial diterapkan untuk mengambil kesimpulan umum atas populasi berdasarkan temuan-temuan yang terlihat pada sampel. Pengujian hipotesis dalam skripsi ini menggunakan regresi logistik biner. Regresi logistik digunakan untuk menguji pengaruh kinerja lingkungan (EP), pendanaan perusahaan (FIN), perputaran aset (ROA), leverage (LEV), ukuran perusahaan (SIZE), kebaruan aset (NEW) dan intensitas modal (CAPIN) terhadap pengungkapan tanggung jawab lingkungan (VED). Pengujian
dilakukan
pada
tingkat
signifikasi
(α)
5
persen.
Signifikansi/probabilitas merupakan tingkat ketepatan (presisi) dalam kaitannya dengan kesalahan pengambilan sampel. Signifikansi memberikan gambaran
mengenai bagaimana hasil riset mempunyai kesempatan untuk benar. Regresi logistik biner tidak memerlukan uji asumsi klasik, uji normalitas, dan uji heterokedastisitas. Model regresi yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam skripsi ini adalah sebagai berikut:
Model Regresi: VED
β
β EP
β FIN
β ROA
β LEV
β SIZE
β NEW
β CAPIN
ε
Model regresi ini mengadaptasi model regresi yang digunakan dalam penelitian Clarkson, et.al. (2007) yang berjudul “Revisiting the relation between environmental performance and environmental disclosure: An empirical analysis”. Penelitian tersebut bertujuan untuk mengetahui pengaruh antara kinerja lingkungan dengan pengungkapan tanggung jawab lingkungan perusahaan pada perusahaan berpolusi tinggi di Amerika Serikat.
Variabel yang terdapat dalam model regresi empiris adalah sebagai berikut: VED = Skor pengungkapan tanggung jawab lingkungan perusahaan (dummy variable). Peneliti menggunakan checklist pengungkapan lingkungan yang dikembangkan oleh Clarkson, et.al. (2007) yang diadaptasi dari pedoman penyusunan laporan keberlanjutan GRI. Indeks tersebut terdiri atas 7 indikator utama dan 45 rincian checklist komponen pengungkapan lingkungan. β
= Konstanta
EP
= Kinerja lingkungan yang dinilai berdasarkan rating perusahaan dalam indeks PROPER periode 2008-2010 (dummy variable). Nilai 1 akan diberikan kepada perusahaan yang termasuk dalam kategori emas dan hijau indeks PROPER. Sementara nilai 0 akan diberikan kepada perusahaan yang berada dalam kategori biru, merah dan hitam indeks PROPER.
FIN
= Jumlah peningkatan hutang atau modal perusahaan selama tahun fiskal 2008 dan 2009. Berasal dari perhitungan penjualan saham biasa dan saham preferen dikurangi pembelian saham biasa dan saham preferen ditambah penerbitan hutang jangka panjang dikurangi pengurangan dari hutang jangka panjang.
ROA = Adalah perputaran aset yang diukur berdasarkan rasio laba bersih terhadap total aset LEV
= Adalah rasio leverage yang diukur berdasarkan rasio total hutang terhadap total aset
SIZE = Adalah logaritma dari nilai total aset NEW = Adalah kebaruan aset, diukur berdasarkan rasio nilai buku aset tetap terhadap harga perolehan aset tetap CAPIN = Adalah intensitas belanja modal, diukur berdasarkan rasio belanja modal terhadap total penjualan ɛ
= Error
III.2.5. Metode Penyajian Data Dalam penyajian data hasil analisis statistik yang digunakan, peneliti akan menyajikan data dalam bentuk tabel, diagram, grafik, dan deskripsi berupa intepretasi hasil analisis yang diperoleh.
III.2.6 Uji Statistik Dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian statistik sebagai berikut: 1.
Pengujian Model Keseluruhan (Overall Model Fit) Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah model fit dengan data baik sebelum maupun sesudah variabel bebas dimasukkan ke dalam model. Hipotesis yang digunakan: H0: Model yang dihipotesiskan fit dengan data Ha: Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data Dari hasil pengujian tersebut, nilai yang perlu diperhatikan adalah nilai -2LogLikelihood (-2LogL). Dengan tingkat signifikansi sebesar 5%, jika nilai -2LogL awal lebih kecil dari 0.05 maka H0 ditolak, dan jika nilai -2LogL awal lebih besar dari 0.05 maka H0 tidak dapat ditolak. Adanya pengurangan nilai antara -2LogL awal dengan nilai -2LogL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data. Penurunan nilai LogLikelihood juga menunjukkan model regresi yang semakin baik.
2.
Pengujian Kelayakan Model Regresi Penguji kelayakan model regresi dilakukan dengan menggunakan Hosmer-Lemeshow Goodness of Fit Test dengan uji hipotesis sebagai berikut: H0: Tidak ada perbedaan signifikan antara klasifikasi yang diprediksi dan yang diamati Ha: Ada perbedaan signifikan antara klasifikasi yang diprediksi dan yang diamati Dari hasil pengujian tersebut, nilai yang perlu diperhatikan adalah nilai probabilitas pada kolom Significant. Jika probabilitas lebih besar dari 0.05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak, dan jika probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka hipotesis nol ditolak. Hasil ini menunjukkan bahwa model regresi biner layak untuk digunakan untuk analisis selanjutnya karena tidak terdapat perbedaan antara klasifikasi yang diprediksi dengan yang diamati. Atau dengan kata lain model mampu memprediksi nilai observasinya.
3.
Koefisien Determinasi Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi berada di antara 0 dan 1. Semakin kecil nilai R2 atau semakin mendekati nilai 0 menandakan semakin terbatas
kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Sebaliknya, semakin besar nilai R2 atau semakin mendekati nilai 1. Menandakan bahwa variabel-variabel independen dapat menjelaskan hampir seluruh informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2005). Pada saat melakukan uji koefisien determinasi dengan bantuan SPSS, nilai yang perlu diamati adalah nilai R2 yang terdapat pada kolom Nagelkerke R Square.
4.
Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis dapat dilihat melalui koefisien regresi dengan hipotesis sebagai berikut: H0: Koefisien regresi tidak efisen Ha: Koefisien regresi efisen Dari hasil pengujian tersebut, akan muncul tabel variables in the equation. Nilai yang perlu diperhatikan adalah nilai probabilitas pada kolom Significant yang kemudian dibandingkan dengan tingkat signifikansi (α) 5%. Jika probabilitas lebih besar dari 0.05 maka H0 tidak dapat ditolak, dan jika probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka H0 ditolak. Koefisien regresi yang efisien menunjukkan bahwa variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen dan koefisien regresi yang tidak efisien menunjukkan bahwa variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
III.2.7. Operasionalisasi Variabel Operasionalisasi variabel akan menjelaskan mengenai variabel yang digunakan dalam penelitian, indikator tiap-tiap variabel, skala dan instrumen pengumpulan data yang dijelaskan dalam tabel berikut:
Tabel III.3 Operasionalisasi Variabel Variabel Pengungkapan Lingkungan (Y) Kinerja Lingkungan (X) Pendanaan Perusahaan
Perputaran Aset Leverage Ukuran Perusahaan Kebaruan Aset Intensitas modal
Indikator
Skala
Instrumen
Checklist pengungkapan lingkungan Clarkson
Ordinal
Observasi
Rating warna perusahaan pada indeks PROPER
Ordinal
Observasi
Rasio
Observasi
Rasio
Observasi
Rasio
Observasi
Nilai total aset
Rasio
Observasi
1. Aset tetap neto (nilai buku aset tetap) 2. Aset tetap bruto (harga perolehan aset tetap)
Rasio
Observasi
1. Belanja modal mesin dan peralatan 2. Pendapatan penjualan
Rasio
Observasi
1. Penjualan saham biasa dan saham preferen 2. Pembelian saham biasa dan saham preferen 3. Penerbitan hutang jangka panjang 4. Pengurangan hutang jangka panjang 1. Laba bersih 2. Total aset 1. Total hutang 2. Total aset
Variabel terikat (dependen) dalam penelitian ini adalah: a. Pengungkapan Lingkungan (VED) Pengungkapan
lingkungan
dalam
penelitian
ini
diukur
dengan
menggunakan checklist pengungkapan Clarkson et.al. yang mengadaptasi pedoman penyusunan laporan keberlanjutan GRI. Indeks Clarkson terdiri dari 45 item pengungkapan terkait aspek lingkungan perusahaan. Atas tiap-tiap komponen pengungkapan, akan diberikan penilaian dengan skala ordinal. Dimana skala 1 akan diberikan jika perusahaan yang mengungkapkan sebagaimana tertulis dalam item pengungkapan. Sedangkan skala 0 akan diberikan kepada perusahaan yang tidak mengungkapkan sebagaimana tertulis dalam item pengungkapan. Atas keseluruhan poin pengungkapan yang diperoleh perusahaan, akan diperhitungkan nilai rata-rata pengungkapan tanggung jawab lingkungan dengan melakukan observasi atas informasi yang terdapat dalam laporan tahunan perusahaan dan atau laporan keberlanjutan perusahaan pada tahun 2008 dan 2009 dengan menggunakan metode content analysis. Content analysis adalah suatu metode pengkodifikasian teks dari cirri-ciri yang sama untuk ditulis dalam berbagai kelompok (kategori) tergantung pada kriteria yang ditentukan (Guthrie et al., 2003). Perusahaan yang memiliki total poin pengungkapan lebih tinggi dari ratarata pengungkapan lingkungan yang dilakukan perusahaan sampel secara keseluruhan akan mendapat nilai 1 pada variabel pengungkapan tanggung jawab lingkungan. Sementara, perusahaan yang memiliki total poin
pengungkapan lebih rendah dari rata-rata pengungkapan lingkungan yang dilakukan perusahaan sampel secara keseluruhan atau tidak melakukan pengungkapan tanggung jawab lingkungan perusahaan sama sekali akan diberi nilai 0 pada variabel pengungkapan tanggung jawab lingkungan (VED).
Variabel bebas (independen) dalam penelitian ini, antara lain: a. Kinerja Lingkungan (EP) Data kinerja lingkungan dalam penelitian ini diperoleh dengan melaksanakan observasi terhadap rating tiap-tiap perusahaan pada indeks PROPER (Program Penilaian Perusahaan Dalam Pengelolaan Lingkungan Hidup) periode 2008-2010. Data akan disajikan dalam skala ordinal, dimana skala 1 akan diberikan kepada perusahaan yang menempati rating PROPER emas dan hijau. Sementara skala 0 akan diberikan kepada perusahaan yang menempati rating biru, merah dan hitam.
Variabel kontrol dalam penelitian ini, antara lain a. Pendanaan Perusahaan Pendanaan perusahaan disajikan dalam skala rasio yang diperoleh dari hasil observasi atas informasi keuangan yang terdapat pada laporan tahunan
perusahaan. Rumus perhitungan pendanaan perusahaan adalah sebagai berikut: FIN = (Penjualan Saham Biasa + Penjualan Saham Preferen) – (Pembelian Saham Biasa + Pembelian Saham Preferen) + Penerbitan Hutang Jangka Panjang – Pengurangan Hutang Jangka Panjang Total Aset
b. Perputaran Aset Data perputaran aset akan disajikan dalam skala rasio. Data perputaran aset diperoleh dari hasil observasi atas informasi keuangan dalam laporan tahunan perusahaan tahun 2008 dan 2009. Informasi keuangan tersebut kemudian dioperasikan dalam rumus berikut ini: ROA = Laba Bersih Total Aset
c. Leverage Data leverage akan disajikan dalam skala rasio. Data leverage diperoleh dari hasil observasi atas informasi keuangan dalam laporan tahunan perusahaan tahun 2008 dan 2009. Informasi keuangan tersebut keudian dioperasikan dalam rumus berikut ini: LEV = Total Hutang
Total Aset
d. Ukuran Perusahaan Variabel ukuran perusahaan diperoleh dengan melakukan pengukuran atas besar kecilnya ukuran perusahaan dengan didasarkan atas nilai total aset perusahaan pada akhir tahun. Data ukuran perusahaan akan disajikan dalam skala rasio. Pemilihan total aset sebagai acuan perhitungan ukuran perusahaan didasarkan atas kestabilan nilai aset dibandingkan dengan nilai indikator lainnya.
e. Kebaruan Aset Data kebaruan aset akan disajikan dalam skala rasio. Data kebaruan aset diperoleh dari hasil observasi atas data keuangan dalam laporan posisi keuangan perusahaan tahun 2008 dan 2009. Data tersebut kemudian dioperasikan dalam rumus berikut: NEW = Aset Tetap – Akumulasi Penyusutan Aset Tetap Harga Perolehan Aset Tetap
f. Intensitas Belanja Modal Data intensitas belanja modal disajikan dalam skala rasio. Data intensitas belanja modal diperoleh dari hasil observasi atas data keuangan dalam laporan tahunan perusahaan tahun 2008 dan 2009 dan dioperasikan dalam rumus berikut ini: CAPIN = Belanja Modal Total Penjualan
III.2.8. Metode Mendeteksi Data Ekstrim Dalam Penelitian Data ekstrim adalah kondisi dimana sebuah data memiliki nilai yang jauh berbeda dari nilai mayoritas sebuah kumpulan data. Keberadaan data ekstrim dapat mengakibatkan perubahan atau ketidaktepatan hasil analisis atas data. Pertimbangan untuk menghilangkan atau tidak menghilangkan keberadaan data ekstrim dalam sebuah penelitian didasarkan atas kondisi yang sedang diteliti dan tujuan dari dilakukannya analisis atas data.
III.2.8.1. Metode Mendeteksi Data Ekstrim Univariate Data ekstrim univariate adalah kondisi dimana sebuah data memiliki nilai yang jauh berbeda dari nilai mayoritas pada sebuah variabel tunggal (single variable). Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi data ekstrim univariate adalah dengan mengaplikasikan penggunaan standard score (z score). Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan bantuan software pengolahan data statistik SPSS 16 untuk mendeteksi keberadaan data ekstrim univariate. Nilai yang harus diperhatikan dalam mengaplikasikan z score atas data penelitian adalah nilai yang muncul pada kolom z score. Bagi penelitian dengan jumlah sampel lebih kecil dari 80 sampel. Suatu data dianggap merupakan data ekstrim apabila nilai z yang didapat menunjukkan nilai z > +2,5 atau nilai z < 2,5. Namun, apabila jumlah sampel penelitian besar dari 80 sampel. Suatu data dianggap merupakan data ekstrim apabila nilai z yang didapat menunjukkan nilai z > +4 atau nilai z < -4.
Dalam penelitin ini terdapat 48 sampel penelitian, sehingga nilai z yang digunakan peneliti untuk mendeteksi data ekstrim adalah z > +2,5 atau nilai z < 2,5. Jumlah data ekstrim yang dihilangkan dari masing-masing variabel akan disebutkan secara detail pada bab analisis statistik deskriptif.
III.2.8.1. Metode Mendeteksi Data Ekstrim Multivariate Data ekstrim multivariate adalah kondisi dimana terdapat nilai ekstrim dalam sebuah kombinasi variabel. Nilai data yang bukan merupakan data ekstrim dalam sebuah variabel tunggal dapat menjadi data ekstrim saat berada dalam sebuah kombinasi variabel. Namun, kondisi tersebut sangat jarang terjadi. Metode yang dapat digunkan untuk mendeteksi data ekstrim univariate adalah dengan mengaplikasikan Mahalanobis D2. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan bantuan software pengolahan data statistik SPSS 16 untuk mendeteksi keberadaan data ekstrim multivariate. Nilai yang harus diperhatikan dalam mengaplikasikan Mahalanobis D2 atas data observasi adalah nilai probabilitas dari nilai yang muncul pada kolom MAH_1. Suatu data dianggap merupakan data ekstrim apabila nilai probabilitas MAH_1 yang didapat lebih kecil dari 0,001. Dalam penelitian ini tidak ditemukan adanya data ekstrim multivariate. Sehingga, tidak ada data yang dihilangkan atas pengaplikasian metode Mahalanobis D2 pada data observasi.
