47 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran atau deskripsi suatu data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Sedangkan program yang digunakan yaitu IBM SPSS versi 22. Berdasarkan data yang telah dikumpulkan maka dapat diikhtisarkan deskripsi penelitian ini sebagai berikut : Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation VD 54.52.76.6372.05648 DER 54.28 2.08.9278.33740 SIZE 54 24.97 30.02 27.4376 1.44189 NPM 54.07.95.2774.12672 Valid N (listwise) 54 Sumber : Data hasil pengolahan program IBM SPSS versi 21 Pengungkapan Sukarela (Voluntary Diclosure) mencerminkan tentang seberapa banyak perusahaan melakukan pengukngkapan sukarela di dalam laporan keuangan tahunannya. Pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa nilai VD 47
48 terendah terdapat pada PT. Sekawan Intipratama Tbk di tahun 2010 sebesar 0,52 sedangkan nilai VD tertinggi terdapat pada PT. Arwana Citra Mulia Tbk di tahun 2010 sebesar 0,76. Nilai rata-rata VD sebesar 0,6372 dan nilai standar deviasi sebesar 0,05648. Debt to Equity Ratio (DER) mengindikasikan seberapa besar ekuitas perusahaan yang dibiayai dari hutang. Pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa ekuitas terendah yang dibiayai hutang terdapat pada PT. Beton Jaya Manunggal Tbk di tahun 2009 sebesar 0,28 sedangkan ekuitas tertinggi yang dibiayai hutang terdapat pada PT. Alaska Industrindo Tbk di tahun 2011 sebesar 2,08. Nilai rata-rata DER sebesar 0,9278 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,33740. SIZE untuk mengetahui seberapa besar aktiva lancar dan aktiva tetap yang dimiliki oleh perusahaan. Pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa nilai SIZE terendah terdapat pada perusahaan PT. Beton Jaya Manunggal Tbk di tahun 2009 sebesar 24,97 sedangkan nilai SIZE tertinggi terdapat pada perusahaan PT. Holcim Indonesia Tbk di tahun 2011 sebesar 30,02. Nilai rata-rata SIZE sebesar 27,4376 dan nilai standar deviasi sebesar 1,44189. Net Profit Margin (NPM) mengindikasikan seberapa besar keuntungan perusahaan dan penjualan yang diperoleh perusahaan. Pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa nilai NPM terendah terdapat pada perusahaan PT. Alaska Industrindo Tbk tahun 2010 sebesar 0,07 sedangkan nilai NPM tertinggi terdapat pada perusahaan PT. Arwana Citra Mulia Tbk di tahun 2009 sebesar 0,95. Nilai rata-rata NPM sebesar 0,2774 dan nilai standar deviasi sebesar 0,12672.
49 B. Uji Normalitas data Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi variabel independen dan variabel dependen atau keduanya terdistribusi normal atau tidak. Model yang paling baik hendaknya data terdistribusi normal atau mendekati normal. Uji mendekati normalitas dapat dilakukan dengan analisis One-Sample Kolmogrov-smirnov. Pengambilan keputusan untuk menentukan data variabel penelitian terdistribusi normal atau tidak sebagai berikut : 1. Apabila nilai Asymp. Sig (2 tailed) > 0,05 maka data terdistribusi secara normal 2. Apabila nilai Asymp. Sig (2 tailed) < 0,05 maka data tidak terdistribusi secara normal. Hasil pengolahan data penelitian melalui IBM SPSS versi 22 adalah sebagai berikut :
50 Tabel 4.2 Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 54 Normal Parameters a,b Mean.0000000 Std. Deviation.04810537 Most Extreme Differences Absolute.093 Positive.061 Negative -.093 Test Statistic.093 Asymp. Sig. (2-tailed).200 c,d a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. d. This is a lower bound of the true significance. Sumber : Output SPSS 22 Pada tabel 4.2 menunjukan hasil signifikansi sebesar 0,200 (0,2) lebih besar dari 0,05 maka berarti Ha ditolak dan Ho diterima sehingga data terdistribusi secara normal. C. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Multikolinearitas Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan ada korelasi antara variabel indepen pada model regresi yang di teliti. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi kolerasi antar variable independen.
51 Uji multikolineritas dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variable independen lainnya. Nilai cut-off yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance lebih kecil dari 0,1 dan VIF lebih besar dari 10. Hasil uji penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant).552.132 4.186.000 DER -.032.021 -.192-1.533.132.930 1.076 SIZE.002.005.058.462.646.914 1.094 NPM.190.058.426 3.279.002.860 1.163 a. Dependent Variable: VD Sumber : Output SPSS 22 Hasil perhitungan nilai Tolerance pada tabel 4.3 menunjukan bahwa tidak ada variabel yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,1 yang berarti tidak ada kolerasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95 % atau 0,95. Hasil perhitungan VIF pada tabel 4.3 juga menunjukan hal yang sama yaitu tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 10 sehingga
52 dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel dalam model regresi. 2. Uji Autokolerasi Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi linear ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya (t-1). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas autokolerasi. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya autokolerasi adalah dengan melakukan uji Durbin-Watson yang akan diuji adalah : Ho = tidak ada autokolerasi (r = 0) Ha = ada autokolerasi (r 0)
53 Tabel 4.4 Hasil Pengujian Durbin-Watson Model Summary b Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate Durbin-Watson 1.524 a.275.231.04953 1.884 a. Predictors: (Constant), NPM, DER, SIZE b. Dependent Variable: VD Sumber : Outpus SPSS 22 Berdasarkan tabel 4.4 uji Durbin-Watson dapat dihitung dengan persamaan : Du < d < 4 du Dimana : du = 1,6830 d = 1,884 4 du = 4 1,6830 Jika nilai tersebut masuk kedalam persamaan yaitu 1,6845 lebih kecil dari 1,884 lebih kecil dari 2,317. Maka dapat disimpulkan bahwa Ha ditolak dan Ho diterima, maka model regresi tidak mengandung autokolerasi. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedatisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dan residual suatu pengamatan lain. Jika
54 variance dari residual satu pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas dan tidak mengandung heteroskedastisitas. Gambar 4.1 Uji heteroskedastisitas Dari grafik scatterplots terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Pengungkapan sukarela (voluntary disclosure) berdasarkan masukan variabel independen DER, SIZE, dan NPM.
55 D. Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda dimaksudkan untuk menguji sejauh mana dan arah pengaruh varibel-variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel independen dalam penelitian ini adalah DER (X 1 ), SIZE (X 2 ), dan NPM (X 3 ). Sedangkan variabel dependennya adalah harga saham (Y). Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan IBM program SPSS versi 22 maka didapat persamaan regresi linear berganda sebagai berikut : Analisis Regresi Linear Berganda Tabel 4.5 Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant).552.132 4.186.000 DER -.032.021 -.192-1.533.132.930 1.076 SIZE.002.005.058.462.646.914 1.094 NPM.190.058.426 3.279.002.860 1.163 a. Dependent Variable: VD Y = a+b 1 DER+b 2 SIZE+b 3 NPM+e Maka perhitungannya sebagai berikut : Y = 0,552-0,032DER + 0,002SIZE + 0,190NPM
56 Berdasarkan persamaan regresi tersebut dapat dianalisis pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen yaitu : b = 0,552 adalah konstanta yang menunjukan besarnya pengungkapan sukarela (Y) jika nilai variabel yaitu DR, SIZE, dan NPM dianggap nol atau besarnya pengungkapan sukarela jika dipengaruhi oleh variabel independennya. b1 = -0,032 adalah nilai koefisien regresi variabel independen DER (X1) yang berpengaruh negatif terhadap pengungkapan sukarela. Hal ini menunjukan setiap penurunan satu persen DER akan menyebabkan kenaikan pengungkapan sukarela -0,032 dengan asumsi bahwa variabel independen yang lain yaitu SIZE dan NPM besarnya konstanta. b2 = 0,002 adalah nilai koefisien regresi variabel independen SIZE (X2) yang berpengaruh negatif terhadap pengungkapan sukarela. Hal ini menunjukan setiap kenaikan satu persen SIZE akan menyebabkan penurunan pengungkapan sukarela 0,002 dengan asumsi bahwa variabel independen yang lain yaitu NPM dan DER besarnya konstanta. b3 = 0,190 adalah nilai koefisien regresi variabel independen NPM (X3) yang berpengaruh positif terhadap pengungkapan sukarela. Hal ini menunjukan setiap kenaikan satu persen NPM akan menyebabkan kenaikan pengungkapan sukarela 0,190 dengan asumsi bahwa variabel independen yang lain yaitu DER dan SIZE besarnya konstanta.
57 E. Uji Hipotesis 1. Uji Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model adalah menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Tabel 4.6 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.524 a.275.231.04953 a. Predictors: (Constant), NPM, DER, SIZE b. Dependent Variable: VD Sumber : Output SPSS Berdasarkan table 4.6 besarnya Adjusted R Square adalah 0,231 yang berarti bahwa 23,1 % variabel dependen pengungkapan sukarela dipengaruhi oleh satu variabel independen yaitu Net Profit Margin (NPM). Sedangkan sisanya adalah 76,9 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak teliti dalam penelitian ini. 2. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-
58 sama terhadap variabel dependen. Hipotesis dalam pengujian ini adalah sebagai berikut : Ho = DER, SIZE, dan NPM tidak berpengaruh secara serentak terhadap pengungkapan sukarela Ha = DER, SIZE, dan NPM berpengaruh secara serentak terhadap pengungkapan sukarela. Tabel 4.7 Uji Statistik F ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression.046 3.015 6.310.001 b Residual.123 50.002 Total.169 53 a. Dependent Variable: VD b. Predictors: (Constant), NPM, DER, SIZE Sumber : Output SPSS Berdasarkan Tabel 4.7 didapat nilai F hitung sebesar 6,310 dengan signifikansi 0,001. Karena nilai signifikansi jauh lebih kecil dari 0,05 maka model regresi dapat dikatakan bahwa DER, SIZE, dan NPM secara serentak berpengaruh terhadap pengungkapan sukarela.
59 3. Uji Signifikansi Individual (Uji Statistik T) Uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual/parsial dalam menerangkan variasi variabel dependen. Tabel 4.7 Uji Statistik T Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant).552.132 4.186.000 DER -.032.021 -.192-1.533.132 SIZE.002.005.058.462.646 NPM.190.058.426 3.279.002 a. Dependent Variable: VD Sumber : Output SPSS Dari hasil regresi diatas, tampak bahwa variabel independen NPM yg secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen pengungkapan sukarela yaitu sebesar 0,000. Debt to Equity Ratio (DER) mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi seluruh kewajibannya yang ditunjukkan oleh sebagian modal sendiri yang digunakan untuk melunasi hutangnya. Penelitian ini mendukung dari hasil penelitian Magdalena Nany dan Mujiyono (2010). Hasil dari uji statistik t pada table 4.8 diatas diketahui bahwa Debt to Equity Ratio (DER) memiliki pengaruh
60 yang tidak signifikan terhadap pengungkapan sukarela Hal ini ditunjukan dengan besarnya angka 0,132 yang lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa DER secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan sukarela. SIZE mengukur seberapa besar harta atau aktiva lancar dan aktiva tetap yang dimiliki oleh perusahaan sebagai perhitungan dari ukuran perusahaan. Penelitian ini mendukung dari hasil penelitian Pancawati Hardiningsih (2008). Hasil dari uji statistik t pada table 4.8 diatas diketahui bahwa SIZE tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pengungkapan sukarela. Hal ini ditunjukan dengan besarnya angka 0,646 yang lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa SIZE secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan sukarela. Net Profit Margin (NPM) mengukur seberapa besar laba bersih perusahaan dari setiap penjualan yang dilakukan oleh perusahaan. Penelitian ini mendukung dari hasil penelitian Chandra Efrata dan Erly Sherlita (2012). Hasil dari uji statistik t pada table 4.8 diatas diketahui bahwa NPM memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pengungkapan sukarela. Hal ini ditunjukan dengan besarnya angka 0,002 yang lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa NPM secara parsial berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan sukarela.