BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A.
Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif menjelaskan karakteristik dari masing-masing variabel
yang terdapat dalam penelitian, baik variabel dependen maupun variabel independen. Berdasarkan hasil analisis statistik deskriptif, maka berikut dalam tabel 4.1 akan disajikan karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian yang meliputi : jumlah sampel (n), rata-rata sampel (mean), nilai maksimum, nilai minimum serta standar deviasi untuk masing-masing variabel. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
CSR (Y)
64
.41
.73
.5817
.07731
SIZE (X1)
64
11.01
14.80
13.2838
.84564
PROFITABILITAS (X2)
64
1.22
46.57
11.8489
10.97199
LEVERAGE (X3)
64
.21
11.17
3.4239
3.63190
Valid N (listwise)
64
Sumber : Data diolah SPSS 17
48
Pada tabel diatas, diketahui bahwa variabel CSR mempunyai nilai minimum sebesar 0,41 yaitu pengungkapan CSR pada PT. Indofarma (INAF) tahun 2010, dengan nilai maksimum sebesar 0,73 yaitu pengungkapan CSR pada PT. Bank Mandiri (BMRI) tahun 2010 dengan rata-rata yang didapat dari 64 observasi adalah sebesar 0,5817 dan standar deviasi sebesar 0,07731. Variabel size mempunyai nilai minimum sebesar 11,01 yaitu PT. Telkom (TLKM) pada tahun 2011, dengan nilai maksimum sebesar 14,80 pada PT. Bank Mandiri (BMRI) pada tahun 2012
serta rata-rata yang didapat dari 64observasi
adalah sebesar 13,2838 dan standar deviasi sebesar 0,84564. Variabel profitabilitas mempunyai nilai minimum sebesar 1,22 yaitu PT. Bank Tabungan Negara (BBTN) tahun 2012 dengan nilai maksimum sebesar 46,57 yaitu PT. Tambang Batubara Bukit Asam (PTBA) tahun 2009 serta rata-rata yang didapat dari 64 observasi adalah sebesar 11,8489 dan standar deviasi sebesar 10,97199. Variabel leverage mempunyai nilai minimum sebesar 0,21 yaitu PT. Aneka Tambang (ANTM) tahun 2009, dengan nilai maksimum sebesar 11,17 yaitu PT. Bank Tabungan Negara (BBTN) tahun 2011 serta rata-rata yang didapat dari 64 observasi adalah sebesar 3,4239 dan standar deviasi sebesar 3,63190.
B. Analisis dan Pembahasan Data 1.
Pengujian Asumsi Klasik Sebelum dilakukan pengujian regresi terlebih dahulu dilakukan pengujian
pelanggaran asumsi klasik untuk model yang digunakan dalam penelitian. 49
a.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel
terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji normalitas dilakukan dengan analisis Grafik Normal P-Plot dan Kolmogorov-Smirnov Test. Jika berdasarkan Grafik Normal P-Plot, uji normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik normal. Dasar pengambilan keputusan berdasarkan Grafik Normal P-Plot : Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Jika data menyebar jauh dari
garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Dasar pengambilan keputusan uji normalitas Kolmogorov-Smirnov Test dengan melihat nilai signifikansi : Apabila nilai siq > 5%, maka Ho diterima berarti data terdistribusi secara normal. Apabila nilai siq < 5%, maka Ho ditolak berarti data terdistribusi tidak normal.
50
Tabel 4.2 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Parameters
64 a,,b
Mean
.0000000
Std. Deviation
.06943623
Most Extreme
Absolute
.059
Differences
Positive
.059
Negative
-.056
Kolmogorov-Smirnov Z
.470
Asymp. Sig. (2-tailed)
.980
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data
Sumber : Data diolah SPSS 17
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa normalitas model regresi memiliki nilai signifikan 0,980> 0,05 maka Ho diterima berarti data terdistribusi secara normal.
51
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Grafik Normal P-Plot
Dari hasil uji normalitas diatas dengan menggunakan Grafik Normal P-Plot diketahui bahwa data di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
52
b. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas menunjukkan bahwa antara variabel independen mempunyai hubungan langsung (korelasi) yang sangat kuat. Multikolinearitas terjadi jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) > 10 atau nilai Tolerance < 0,10 (Ghozali, 2006). Ho : tidak ada multikolinearitas Ha : ada multikolinearitas Pengambilan keputusan : Jika VIF < 10 maka Ho diterima (tidak ada multikolinearitas) Jika VIF > 10 maka Ho ditolak (ada multikolinearitas) Dari hasil pengolahan data statistik diperoleh tabel pengujian multikolinearitas sebagai berikut : Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Model
B
1 (Constant)
-.029
.187
SIZE (X1)
.046
.015
PROFITABILITAS (X2)
.001 -.003
LEVERAGE (X3)
a
Std. Error
Beta
Collinearity Statistics t
Sig.
Tolerance
VIF
-.157
.876
.504
3.032
.004
.486
2.059
.001
.111
.686
.495
.518
1.930
.004
-.148
-.709
.481
.307
3.252
a. Dependent Variable: CSR (Y)
Sumber : Data diolah SPSS 17
53
Dari tabel diatas, diketahui bahwa seluruh variabel independen mempunyai nilai VIF < 10. Sehingga Ho diterima, yang berarti variabel independen yang digunakan pada model persamaan regresi tidak ada multikolinearitas (tidak ada hubungan yang sangat kuat antara variabel independen).
c.
Uji Autokorelasi Autokorelasi menunjukkan bahwa ada korelasi antara error dengan error
periode sebelumnya dimana pada asumsi klasik ini tidak boleh terjadi. Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan Durbin Watson. Jika nilai Durbin Watson berkisar diantara nilai batas atas (du) maka diperkirakan tidak terjadi pelanggaran autokorelasi. Dalam penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan nilai Durbin Watson. Cara mendeteksi apakah model yang digunakan mengalami gejala autokorelasi adalah dengan melihat nilai statistik Durbin Watson. Hipotesa Autokorelasi : Ho : tidak ada autokorelasi Ha : ada autokorelasi Dasar pengambilan keputusan Uji Autokorelasi ditampilkan pada tabel berikut ini.
54
Tabel 4.4 Keputusan Uji Autokorelasi Hipotesa Nol (Ho)
Keputusan
Kriteria
Tidak ada autokorelasi positif
Ditolak
0 < dw< dl
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada keputusan
dl < dw < du
Tidak ada autokorelasi, positif Diterima atau negatif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada keputusan Tidak ada autokorelasi negatif
Ditolak
du < dw < 4-du 4-du < dw < 4-dl 4-dl < dw < 4
Sumber : Ghozali (2006)
Tabel 4.5 Hasil Uji Durbin Watson b
Model Summary
Model 1
R .440
R Square a
.193
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate .153
.07115
a. Predictors: (Constant), LEVERAGE (X3), PROFITABILITAS (X2), SIZE (X1) b. Dependent Variable: CSR (Y)
Sumber : Data diolah SPSS 17
55
Durbin-Watson 1.778
Hasil uji autokorelasi adalah sebagai berikut : Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi n
k
dl
du
4-du
4-dl
dw
64
3
1,4990
1,6946
2,3054
2,501
1,778
kesimpulan Tidak ada autokorelasi
n = jumlah observasi k = jumlah variabel bebas tidak termasuk konstanta Sumber : data diolah SPSS 17 Dari hasil uji autokorelasi diatas diketahui bahwa model yang diteliti mempunyai jumlah observasi 64, dengan jumlah variabel bebas adalah 3. Maka didapat nilai batas bawah (dl) adalah 1,4990 dengan batas atas (du) adalah 1,6946. Hasil uji Durbin Watson statistik didapat sebesar 1,778 berada di area du
d.
Uji Heterokedastisitas Hasil uji heteroskedastititas dengan menggunakan uji glejser ditunjukkan pada
Tabel 4.7 di bawah ini.
56
Tabel 4.7 Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Standardized Unstandardized Coefficients Model 1
B
Std. Error
(Constant)
.128
.108
SIZE (X1)
-.005
.009
PROFITABILITAS (X2)
.000
LEVERAGE (X3)
.000
Coefficients Beta
t
Sig. 1.183
.241
-.101
-.555
.581
.001
-.180
-1.024
.310
.003
.018
.077
.939
a. Dependent Variable: ABRES
Sumber : data diolah SPSS 17 Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser diperoleh hasil probabilitas seluruh variabel independen adalah Sig > 0,05 maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas dan hasil uji dapat dilanjutkan. Uji heterokedastisitas juga dilakukan dengan melihat grafik scatterplot antara nilai residu variabel dependen SRESID dengan nilai prediksi variabel independen ZPRED. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilihat dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Dimana Y adalah nilai residual dan X adalah nilai yang telah diprediksi. Adapun grafik scatterplot dalam uji heterokedastisitas dapat dilihat pada gambar berikut ini :
57
Gambar 4.2 Hasil Uji Heterokedastisitas
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas.
58
2.
Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan
model dalam menerangkan variasi veriabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah diantara nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Berikut ini adalah tabel uji koefisien determinasi : Tabel 4.8 Hasil Uji R² dan Adjusted R²
b
Model Summary
Model
R
1
R Square .440
a
.193
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate .153
Durbin-Watson
.07115
1.778
a. Predictors: (Constant), LEVERAGE (X3), PROFITABILITAS (X2), SIZE (X1) a. Dependent Variable: CSR (Y)
Sumber : data diolah SPSS 17 Dari hasil pengujian regresi didapat nilai adjusted R² adalah 0,153 artinya seluruh variabel independen yang terdiri dari size, profitabilitas, dan leverage mampu menjelaskan variasi dari variabel dependen yaitu CSR sebesar 15,3% sedangkan sisanya dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diikutsertakan dalam pengujian.
59
3.
Uji F (Uji Bersama-sama) Uji F digunakan untuk menguji apakah secara bersama-sama seluruh variabel
independen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Pengambilan keputusan : Jika Sig. <α0,05maka Ho ditolak Jika Sig. >α0,05 maka Ho diterima Tabel 4.9 Hasil Uji F (Uji Bersama-sama)
b
ANOVA Model
Sum of Squares
1
df
Mean Square
Regression
.073
3
.024
Residual
.304
60
.005
Total
.377
63
F 4.791
Sig. .005
a
a. Predictors: (Constant), LEVERAGE (X3), PROFITABILITAS (X2), SIZE (X1) b. Dependent Variable: CSR (Y)
Sumber : data diolah SPSS 17 Ho
:
tidak terdapat pengaruh antara seluruh variabel independen yaitu size, profitabilitas dan leverage terhadap CSR.
Ha :
terdapat pengaruh antara seluruh variabel independen yaitu size, profitabilitas dan leverage terhadap CSR.
60
Dari hasil uji F diatas diketahui bahwa F-hitung sebesar 4,791 dengan nilai signifikasi sebesar 0,005 <α0,05. Maka Ho ditolak yang berarti terdapat pengaruh antara seluruh variabel independen yaitu size perusahaan, profitabilitas dan leverage terhadap CSR.
4.
Uji t (Uji Parsial) Untuk menguji hipotesa dilakukan pengujian secara parsial untuk melihat
signifikansi dari pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dengan mengasumsikan variabel lain adalah konstan. Dasar pengambilan keputusan : Jika p-value <α0,05 maka Ho ditolak Jika p-value >α0,05 maka Ho diterima Tabel 4.10 Hasil Uji t (Uji Parsial) Coefficients
Model
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
1 (Constant)
-.029
.187
SIZE (X1)
.046
.015
PROFITABILITAS (X2)
.001 -.003
LEVERAGE (X3) a.
a
Beta
Collinearity Statistics t
Sig.
Tolerance
VIF
-.157
.876
.504
3.032
.004
.486
2.059
.001
.111
.686
.495
.518
1.930
.004
-.148
-.709
.481
.307
3.252
Dependent Variable: CSR (Y)
Sumber : Data diolah SPSS 17
61
Hipotesis 1 Ho1 :Size/ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap CSR Ha1 : Size/ukuran perusahaan berpengaruh positif terhadap CSR Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa size perusahaan mempunyai pengaruh positif sebesar 0,046 terhadap CSR.Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada size perusahaan maka CSR akan naik sebesar 0,046 satuan. Nilai probabilitas yang didapat dari pengujian adalah sebesar 0,004 < 0,05 maka Ho1ditolak yang berarti size perusahaan berpengaruh positif terhadap CSR.
Hipotesis 2 Ho2 : Profitabilitas tidak berpengaruh terhadap CSR Ha2: Profitabilitas perusahaan berpengaruh positif terhadap CSR Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa profitabilitas mempunyai pengaruh positif sebesar 0,01 terhadap CSR. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan profitabilitas maka CSR akan naik sebesar 0,001 satuan. Sedangkan nilai probabilitasnya adalah 0,495 > 0,05 yang didapat dari pengujian ysng berarti Ho2 diterima maka profitabilitas tidak berpengaruh terhadap CSR.
Hipotesis 3 Ho3 : Leverage tidak berpengaruh terhadap CSR Ha3: Leverage berpengaruh positif terhadap CSR
62
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa leverage mempunyai pengaruh negatif sebesar -0,03 terhadap CSR. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan leverage maka CSR akan turun sebesar 0,003 satuan. Sedangkan nilai probabilitasnya adalah 0,481 > 0,05 yang didapat dari pengujian ysng berarti Ho3 diterima maka leverage tidak berpengaruh terhadap CSR.
5. Analisis Regresi Berganda Hasil uji regresi berganda yang dilakukan dengan SPSS 17 dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.11 Hasil Regresi Berganda
Coefficients
Model
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
1 (Constant)
-.029
.187
SIZE (X1)
.046
.015
PROFITABILITAS (X2)
.001 -.003
LEVERAGE (X3) a.
a
Beta
Collinearity Statistics t
Sig.
Tolerance
VIF
-.157
.876
.504
3.032
.004
.486
2.059
.001
.111
.686
.495
.518
1.930
.004
-.148
-.709
.481
.307
3.252
Dependent Variable: CSR (Y)
Sumber : Data diolah SPSS 17
63
Variabel dependen pada model regresi ini adalah CSR (Y), sedangkan variabel dependennya adalah size (X1), profitabilitas (X2) dan leverage (X3). Selanjutnya berdasarkan tebel 4.7 dapat disusun persamaan regresi sebagai berikut :
Y = -0,029 + 0,046 X1 + 0,001 X2 – 0,003 X3
Berdasarkan tabel di atas terdapat 1 variabel bebas yang memiliki nilai yang signifikan, sedangkan 2 variabel lainnya tidak signifikan. Adapun intrepetasinya sebagai berikut : 1.
b0 = - 0,029
Dari persamaan diatas diketahui bahwa nilai konstanta adalah sebesar -0,029. Hal ini memberi gambaran bahwa pada saat variabel bebas memiliki nilai 0, maka nilai Y atau pengungkapan CSR adalah -0,029 satuan. 2.
b1 = 0,046
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa size/ukuran perusahaan mempunyai pengaruh positif sebesar 0,046 terhadap CSR. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada size maka CSR akan naik sebesar 0,046 satuan.
64
3.
b2 = 0,001
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa profitabilitas perusahaan mampunyai pengaruh positif sebesar 0,001 terhadap CSR. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan profitabilitas maka CSR akan naik sebesar 0,001 satuan. 4.
b3 = - 0,003
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa leverage mampunyai pengaruh yang negatif sebesar 0,003 terhadap CSR. Hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan leverage maka CSR akan turun sebesar 0,003 satuan.
6.
Pembahasan Hasil Hipotesis
a.
Size atau Ukuran Perusahaan Ukuran perusahaan merupakan salah satu ukuran yang penting yang banyak
digunakan dalam menjelaskan variasi pengungkapan dalam laporan tahunan perusahaan. Perusahaan yang memiliki biaya keagenan yang lebih besar akan mengungkapkan informasi yang lebih luas untuk mengurangi biaya keagenan tersebut. Dalam penelitian ini size atau ukuran perusahaan yang diukur dengan log total asset berhasil menunjukkan adanya pengaruh positif terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan. Hal ini sejalan dengan teori agensi yang menyatakan bahwa semakin besar perusahaan maka biaya keagenen yang muncul juga semakin besar, sehingga untuk mengurangi biaya keagenan tersebut perusahaan
65
cenderung mengungkapkan informasi yang lebih luas. Menurut Cahya (2010) perusahaan besar akan menghadapi resiko politis yang lebih besar dibanding perusahaan kecil. Dengan mengungkapkan kepedulian kepada lingkungan melalui laporan tahunan, maka perusahaan dalam jangka panjang bisa terhindar dari biaya yang sangat besar akibat tuntutan masyarakat. Di samping itu, perusahaan besar merupakan emiten yang paling banyak disoroti, pengungkapan yang lebih besar merupakan pengurangan biaya-biaya politis sebagai wujud tanggung jawab sosial. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semakin besar perusahaan akan mengungkapkan tanggung jawab sosialnya dengan lebih banyak. Hasil dalam penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Fahrizqi (2010) dan Cahya (2010) yang berhasil membuktikan pengaruh ukuran perusahaan terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan.
b.
Profitabilitas Rasio profitabilitas adalah rasio yang digunakan untuk mengukur seberapa
efektif perusahaan beroperasi sehingga menghasilkan keuntungan bagi perusahaan. Dalam penelitian ini profitabilitas diukur dengan ROA (Return on Asset) dan didapatkan hasil hipotesis yang menyatakan bahwa profitabilitas tidak berpengaruh terhadap pengungkapan CSR. Hasil ini serupa dengan penelitian yang dilakukan oleh Anggraini (2006) dan Yie Ke Feliana, dkk (2007) yang dalam penelitiannya diperoleh hasil yang serupa yaitu bahwa profitabilitas tidak berpengaruh terhadap pengungkapan CSR. 66
Donovan dan Gibson (2000) dalam Cahya (2010) menyatakan bahwa berdasarkan teori legitimasi, salah satu argumen dalam hubungan antara profitabilitas dan tingkat pengungkapan tanggung jawab sosial adalah ketika perusahaan memiliki laba yang tinggi, perusahaan tidak perlu melaporkan hal-hal yang mengganggu informasi tentang suksesnya keuangan perusahaan. Sebaliknya pada saat tingkat profitabilitas rendah, perusahaan berharap para pengguna laporan akan membaca good news kinerja perusahaan. Misalnya dalam lingkup sosial, ketika investor membaca laporan pengungkapan CSR perusahaan diharapkan mereka tetap berinvestasi di perusahaan tersebut. Tingkat profitabilitas tidak mempengaruhi kepatuhan untuk melaksanakan CSR akan tetapi pelaksanaan CSR dimungkinkan lebih dipengaruhi oleh faktor-faktor lainnya seperti kewajiban untuk melaksanakan UU No. 25 Tahun 2007 tentang Penanaman Modal, UU No. 40 tahun 2007 tentang Perseroan Terbatas dan Peraturan Menteri Negara BUMN No. Per-05/MBU/2007 tentang Program Kemitraan dan Bina Lingkungan.
c.
Leverage Rasio leverage merupakan proporsi total hutang terhadap ekuitas pemegang
saham. Rasio tersebut digunakan untuk memberikan gambaran mengenai struktur modal yang dimiliki perusahaan, sehingga dapat dilihat tingkat resiko tidak tertagihnya suatu hutang.
67
Dalam penelitian ini, leverage yang diukur dengan tingkat DER (Debt to Equity Ratio) tidak memiliki pengaruh terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan. Hasil penelitian ini tidak mendukung teori agensi yang menyatakan bahwa perusahaan dengan tingkat leverage yang tinggi akan mengurangi CSR yang dibuatnya agar tidak menjadi sorotan dari para kreditur. Hasil penelitian ini serupa dengan penelitian yang dilakukan oleh Anggraini (2006) dan Fahrizqi (2010) yang menemukan bahwa leverage tidak memiliki pengaruh terhadap pengungkapan CSR. Ketergantungan perusahaan terhadap hutang dalam membiayai kegiatan operasionalnya tercermin dalam tingkat leverage. Perusahaan yang mempunyai tingkat hutang yang tinggi belum menyediakan dana untuk melaksanakan CSR dikarenakan dana tersebut digunakan untuk membayar hutang terlebih dahulu.
68
