BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Objek Penelitian 1.
Hasil penelitian Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh nilai dari masing-
masing variabel yang akan diuji pada penelitian ini. Nilai dari masingmasing variabel yang diujikan dapat dilihat pada lampiran.
2.
Statistik Deskriptif Statistik deskriptif adalah bagian dari ilmu statistik yang hanya
mengolah, menyajikan data tanpa mengambil keputusan. Dengan kata lain hanya melihat gambaran secara umum dari data yang didapatkan. Berdasarkan
nilai- nilai
pada
masing-
masing
variabel
dapat
diketahui nilai maksimum dan minimum serta nilai dari masing- masing variabel. Dibawah ini merupakan statistik deskriptif dari variabel-variabel yang digunakan :
51
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptives Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
CSRI
32
.10
1.00
.2611
.17817
PRTB
32
.01
.41
.1219
.10190
SIZE
32
12.81
14.65
13.5827
.61629
AGE
32
6.00
33.00
16.2500
7.40967
LEV
32
-1.76
2.36
.2401
1.33117
Valid N (listwise)
32
Sumber : data diolah SPSS 17 Pada tabel diatas, diketahui bahwa variabel CSRI mempunyai nilai ninimum sebesar 0,10, dengan nilai maksimum sebesar 1,00 dengan rata-rata yang
didapat dari 32 observasi adalah sebesar 0,2611 dan standar deviasi
sebesar 0,17817. Variabel profitabilitas mempunyai nilai ninimum sebesar 0,01, dengan nilai maksimum sebesar 0,41 dengan rata-rata yang didapat dari 32 observasi adalah sebesar 0,1219 dan standar deviasi sebesar 0,10190. Variabel SIZE mempunyai nilai ninimum sebesar 12,81 dengan nilai maksimum sebesar 14,65 serta rata-rata yang didapat dari 32 observasi adalah sebesar 13,5827 dan standar deviasi sebesar 0,61629. 52
Variabel AGE mempunyai nilai ninimum sebesar 6,00 dengan nilai maksimum sebesar 33,00 dengan rata-rata yang didapat dari 32 observasi adalah sebesar 16,2500 dan standar deviasi sebesar 7,40967. Variabel LEV mempunyai nilai minimum sebesar – 1,76 dengan nilai maksimum sebesar observasi
2,36 dengan rata-rata yang didapat dari 32
sebesar 0,2401 dan standar deviasi sebesar 1.33117.
B. Analisis dan Pembahasan 1. Pengujian Asumsi Klasik Sebelum dilakukan pengujian regresi terlebih dahulu dilakukan pengujian pelanggaran asumsi klasik untuk model yang digunakan dalam penelitian. Transformasi Data Data variabel LEV
tidak lolos uji normalitas seperti tampilan pada tabel
berikut :
53
Tabel 4.2. Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test CSRI N Normal Parametersa,,b
SIZE
AGE
LEV
32
32
32
32
32
.2611
.1219
13.5827
16.2500
2.8363
.17817
.10190
.61629
7.40967
3.58249
Absolute
.205
.135
.116
.136
.326
Positive
.205
.126
.116
.136
.326
Negative
-.185
-.135
-.108
-.083
-.229
1.161
.763
.655
.768
1.844
.135
.605
.783
.597
.002
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
PRTB
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
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. Variabel LEV 0,002 < 0,05 dimana
ho ditolak berarti data terdistribusi
tidak normal dan memiliki gambar grafik seperti di bawah ini:
54
Gambar 4.1 Tingkat kemencengan DER
LEV memiliki kemencengan ke kiri atau positive skewness yang dapat dinormalkan dengan mentransformasi data dalam bentuk Log 10 atau LN, pada penelitian ini untuk menormalkan data variabel LEV maka data LEV ditransformasi dengan LN. Setelah data LEV ditransformasi dan tetap diberi nama LEV maka langkah selanjutnya melakukan uji asumsi klasik .
55
a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable terikat dan variable bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji Normalitas dilakukan dengan analisis Grafik Normal P-P Plot dan Kolmogorov-Smirnov Test. Jika berdasarkan Grafik Normal P-P Plot, uji normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik normal. Dasar pengambilan keputusan berdasarkan Grafik Normal P-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.
56
Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Parameters
32 a,,b
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
.0000000 .12299750
Absolute
.170
Positive
.170
Negative
-.134
Kolmogorov-Smirnov Z
.961
Asymp. Sig. (2-tailed)
.315
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 0,315 > 0.05, maka H0 diterima berarti data terdistribusi secara normal.
57
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas
Sumber : data diolah SPSS 17 Dari hasil uji normalitas diatas diketahui bahwa data di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
58
b.
Uji Multikolonieritas Multikolonieritas 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, 2005). Ho : tidak ada multikolonieritas Ha : ada multikolonieritas Pengambilan keputusan : Jika VIF < 10, maka Ho diterima (tidak ada multikolonieritas) Jika VIF > 10, maka Ho ditolak (ada multikolonieritas) Dari hasil pengolahan data statistik diperoleh tabel pengujian multikolonieritas sbb : Tabel 4.4 Pengujian Multikolonieritas Variabel Independen Profitabilitas size age LEV Sumber : data diolah SPSS 17
VIF 1,717 5,147 1.570 3.885
Keputusan Tidak ada multikolonieritas Tidak ada multikolonieritas Tidak ada multikolonieritas Tidak ada multikolonieritas
Dari tabel diatas, diketahui bahwa seluruh variabel independen mempunyai nilai VIF < 10. Sehingga H0 diterima, yang berarti variabel independen
yang digunakan pada model persamaan regresi
59
tidak ada
multikolonieritas (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 hal 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. Hipotesa Autokorelasi : Ho
: tidak ada Autokorelasi
Ha
: ada Autokorelasi
Dasar pengambilan keputusan uji autokorelasi lebih jelasnya ditampilkan pada tabel berikut ini.
Tabel 4.5 Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesa Nol (H0) Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi negatif Sumber : Ghozali (2005)
Keputusan Ditolak Tidak ada keputusan
Kriteria 0 < dw
Diterima
dU < dw < 4-d U
Tidak ada keputusan Ditolak
4-dU ≤ dw ≤ 4-d L 4-dL < dw < 4
60
Berikut ini ditampilkan gambar hasil uji autokorelasi Gambar 4.3 Uji Autokorelasi
Tidak Ada Autokorelasi positif
0
Autokorelasi
Autokorelasi Inconclusive
dL
Inconclusive
dU
2
4-dU
negatif
4-dL
4
Hasil uji autokorelasi adalah sebagai berikut:
Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi n κ’ dl du 4-du 4-dl Dw Kesimpulan 32 4 1,177 1,732 2,268 2,823 1.534 Tidak ada autokorelasi n =jumlah observasi. κ' =jumlah variable bebas tidak termasuk konstanta Sumber : data diolah SPSS 17 Dari hasil uji autokorelasi diatas diketahui bahwa model yang diteliti mempunyai jumlah observasi sebesar 32, dengan jumlah variable bebas sebesar 4. Maka didapat nilai batas bawah (dl) sebesar 1,177, dengan batas atas (du) sebesar 1,732. Hasil uji durbin watson statistik didapat sebesar 1,534 berada di area dL ≤ dw ≤ d U, atau berada diarea tidak ada autokorelasi. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi pada model regresi yang digunakan.
61
d. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas menunjukkan bahwa varians dari setiap error bersifat heterogen yang berarti melanggar asumsi klasik yang mensyaratkan bahwa varians dari error harus bersifat homogen. Pengujian dilakukan dengan uji glejser. Hipotesa Heteroskedastisitas : Ho
: tidak ada Heteroskedastisitas
Ha
: ada Heteroskedastisitas
Dasar Pengambilan Keputusan : Jika probabilitas > 0,05, Ho diterima berarti tidak ada heteroskedastisitas. Jika probabilitas < 0,05, Ho ditolak berarti ada heteroskedastisitas.
Hasil pengujian heteroskedastisitas ditunjukkan pada tabel berikut : Tabel 4.7 Pengujian Heteroskedastisitas Variabel Sig. Keputusan Profitabilitas 0.090 Tidak ada heteroskedastisitas Size 0,338 Tidak ada heteroskedastisitas Age 0,401 Tidak ada heteroskedastisitas LEV 0,377 Tidak ada heteroskedastisitas Sumber : data diolah SPSS 17
Berdasarkan tabel diatas, diketahui bahwa seluruh variabel independen mempunyai nilai probabilitas siq > 0,05, maka H0 diterima, sehingga dapat disimpulkan tidak ada heteroskedastisitas pada model regresi yang digunakan. 62
2. Analisis Regresi Berganda Hasil uji regresi berganda yang dilakukan dengan SPSS 17 dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.8 Hasil Regresi Berganda Model
t
sig
Constant
Unstandarized Coefficient ( B) 3,283
keterangan
2,696
0,012
PRTB
-0,051
-0,168
0,868
H01 diterima
SIZE
-0,205
-2,355
0,026
H02 diterima
AGE
-0,014
-3,433
0,002
H03 ditolak
LEV
-0,024
-0,683
0,500
H04 diterima
Sumber : data diolah SPSS 17 Variabel dependen pada
model regresi ini adalah CSRI ( Y ) ,
sedangkan variabel independennya adalah PRTB, SIZE, AGE, dan LEV . Selanjutnya berdasarkan tabel 4.7 , dapat disusun persamaan regresi sebagai berikut : Y = 3, 283– 0,051 X1 – 0,205 X2 – 0,014 X3 – 0, 024X4 Berdasarkan tabel di atas terdapat 1 variabel bebas yang memiliki nilai yang signifikan, sedangkan 3 variabel lainnya tidak signifikan. Adapun intrepetasinya sebagai berikut :
63
1. b0 =
3,283
Dari persamaan di atas diketahui nilai konstantanya sebesar 3,283 . Hal ini memberi gambaran bahwa pada saat variabel bebas memiliki nilai 0 , maka nilai Y atau indeks pengungkapan CSRI adalah 3,283 satuan 2. b1 = -0,051 Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa profitabilitas mempunyai pengaruh yang negatif sebesar -0,051 terhadap CSRI. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada profitabilitas maka CSRI akan turun sebesar 0,051 satuan. 3. b2 = -0,205 Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa size / ukuran perusahaan mempunyai pengaruh yang negatif sebesar sebesar -0,205 terhadap CSRI. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan size maka CSRI akan turun sebesar 0,205 4. b 3
= – 0,014
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa age mempunyai pengaruh yang negatif sebesar 0,014 terhadap CSRI. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada age maka CSRI akan turun sebesar 0,014 satuan. 5. b 4
=
-0,024
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa
LEV
(leverage )
mempunyai pengaruh yang negatif sebesar 0,024 terhadap CSRI. Hal ini berarti 64
setiap kenaikan 1 satuan pada LEV atau
leverage
maka CSRI akan turun
sebesar 0,024 satuan. 2.1.1. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah di antara 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 memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. (Ghozali, Aplikasi analisis multivariate dengan program SPSS, 2005). Berikut ini adalah tabel uji koefisien determinasi
Tabel 4.9 Hasil Uji R2 dan Adjusted R2 b
Model Summary
Model
R
1
R Square
.723
a
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.523
.453
.13179
Durbin-Watson 1.534
a. Predictors: (Constant), LEV, AGE, PRTB, SIZE b. Dependent Variable: CSRI
Sumber : data diolah SPSS 17 Dari hasil pengujian regresi didapat nilai adjusted R2 adalah 0,453 Artinya seluruh variabel independen yang terdiri dari Profitability, Size perusahaan,
AGE, dan
leverage
mampu menjelaskan variasi dari variabel 65
dependen yaitu CSRI sebesar 45,3% sedangkan sisanya dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diikutsertakan dalam pengujian. 2.1.2. Uji F (Pengujian Simultan) Uji F digunakan untuk menguji apakah secara bersama-sama seluruh variabel independen
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel
dependent. Pengambilan keputusan : Jika Sig. < alpha 0,05 maka Ho ditolak. Jika Sig. > alpha 0,05 maka Ho diterima.
Tabel 4.10 Hasil Uji F (Uji Serentak) b
ANOVA Model 1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
.515
4
.129
Residual
.469
27
.017
Total
.984
31
F 7.413
Sig. a
.000
a. Predictors: (Constant), LEV, AGE, PRTB, SIZE b. Dependent Variable: CSRI
Sumber : data diolah SPSS 17 H0 : tidak terdapat pengaruh antara seluruh variabel independen yaitu Profitability, Size perusahaan, AGE, dan leverage terhadap CSRI.
66
Ha : terdapat pengaruh antara seluruh variabel independen yaitu Profitability, Size perusahaan, AGE, dan leverage terhadap CSRI. Dari hasil uji F diatas diketahui bahwa F-hitung sebesar 7,413 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 < α0,05. Maka H0 ditolak yang berarti terdapat pengaruh antara seluruh variable independen yaitu Profitability, size perusahaan, age dan leverage terhadap CSRI.
2.1.3. Uji t (Pengujian Hipotesa) 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.
Variabel Profitabilitas Size Perusahaan Age LEV Hipotesis 1
Tabel 4.11 Hasil Uji t (Uji Parsial) Koefisien Sig. -0,051 0,868 -0,205 0,026 -0,014 0,002 -0,024 0,500
H01 :
Profitabilitas tidak berpengaruh terhadap CSRI.
Ha1 :
Profitabilitas berpengaruh positif terhadap CSRI. 67
Keputusan H01 Diterima H02 Diterima H03 Ditolak H04 Diterima
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa profitabilitas mempunyai pengaruh yang negatif sebesar -0,051 terhadap CSRI. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada profitabilitas maka CSRI akan turun sebesar 0,051 satuan. Nilai probabilitas yang didapat dari pengujian adalah sebesar 0,868 > 0,05, maka H01 diterima yang berarti Profitabilitas tidak berpengaruh terhadap CSRI.
Hipotesis 2 H02 :
Size Perusahaan tidak berpengaruh terhadap CSRI.
Ha2 :
Size Perusahaan berpengaruh positif terhadap CSRI. Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa Size perusahaan
mempunyai pengaruh yang negatif sebesar sebesar -0,205 terhadap CSRI. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada size perusahaan maka CSRI akan turun sebesar 0,026. Sedangkan nilai probabilitasnya adalah 0,026 > 0,05 yang didapat dari pengujian yang berarti H02 diterima maka size Perusahaan tidak berpengaruh terhadap CSRI.
Hipotesis 3 H03 :
Age tidak berpengaruh terhadap CSRI.
Ha3 :
Age berpengaruh terhadap CSRI.
68
Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa Age mempunyai pengaruh yang negatif sebesar -0,014 terhadap CSRI. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada age maka CSRI
akan
turun sebesar 0,014 satuan.
Nilai probabilitas yang didapat dari pengujian adalah sebesar 0,002 < 0,05, maka H03 ditolak yang berarti age berpengaruh positif terhadap CSRI.
Hipotesis 4 H04 : Leverage tidak berpengaruh terhadap CSRI. Ha4 : Leverage berpengaruh terhadap CSRI. Dari pengujian regresi berganda dapat dilihat bahwa LEV atau Leverage mempunyai pengaruh yang negatif sebesar -0,024 terhadap CSRI. Hal ini berarti setiap kenaikan 1 satuan pada LEV maka CSRI akan turun sebesar 0,024 satuan. Nilai probabilitas yang didapat dari pengujian adalah sebesar 0,500 > 0,05, maka H04 diterima yang berarti LEV tidak berpengaruh
terhadap CSRI.
3. Pembahasan Hasil Hipotesis 3.1. Profitabilitas Dalam
penelitian
ini
profitabilitas
diukur
dengan
ROA
dan
didapatkan hasil hipotesis yang menyatakan bahwa profitabilitas tidak berpengaruh terhadap pengungkapan CSR. Hal ini dimungkinkan karena perusahaan memiliki tingkat laba yang tinggi, perusahaan (manajemen) 69
menganggap tidak
perlu
melaporkan hal-
hal
yang dapat
mengganggu
informasi tentang sukses keuangan perusahaan. Sebaliknya pada saat tingkat profitabilitas rendah, mereka berharap para pengguna laporan akan membaca “good news” kinerja perusahaan. Tingkat
profitabilitas
tidak
mempengaruhi
kepatuhan
untuk
melaksanakan CSR akan tetapi pelaksanaan CSR lebih dipengaruhi oleh faktor – faktor lainnya seperti kewajiban untuk melaksanakan UU No. 25 tahun 2007 pasal 15, pasal 17, pasal 34 dan UU No. 40 tahun 2007 tentang Perseroan Terbatas Pasal 74.
3.2. Size atau ukuran perusahaan Dalam penelitian ini size atau ukuran perusahaan yang diukur dengan log total aktiva
tidak berhasil menunjukkan pengaruh ukuran
perusahaan terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial, hal ini berbeda dari penelitian terdahulu yang menunjukkan adanya pengaruh size terhadap CSR dan pada penelitian ini dimungkinkan karena size bukanlah faktor yang mempengaruhi kepatuhan perusahaan untuk melaksanakan CSR seperti halnya profitabilitas pelaksanaan
CSR dipengaruhi oleh faktor – faktor
lainnya seperti kewajiban untuk melaksanakan UU No. 25 tahun 2007 pasal 15, pasal 17, pasal 34 dan UU No. 40 tahun 2007 tentang Perseroan Terbatas Pasal 74. 70
3.3. Age atau lama perusahaan Go Public Dalam penelitian ini ditemukan adanya pengaruh positif lama perusahaan
go
perusahaan, hal
public ini
pengalaman
yang
keuangannya
dan
dengan
dikarenakan lebih lebih
pengungkapan lama
banyak memahami
tanggung
perusahaan dalam
jawab
go public
memiliki
mempublikasikan
kebutuhan
sosial
stakeholdersnya
laporan akan
informasi keuangan perusahaan.
3.4. Leverage Dalam penelitian ini, leverage yang diukur dengan tingkat
DER
( Debt to Equity Ratio ) tidak memiliki pengaruh terhadap pengungkapan tanggung jawab sosial perusahaan, hal ini karena ketergantungan perusahaan terhadap hutang dalam membiayai kegiatan operasinya 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.
71
