BAB 3 OBJEK DAN METODE PENELITIAN. perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sebagai populasi

Transkripsi

1 BAB 3 OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Dalam penelitian ini, digunakan tabulasi data sekunder berupa perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sebagai populasi penelitian. Sekarang ini, terdapat 9 sektor yang ada di BEI (Sumber: Bisnis Indonesia edisi Selasa, 9 April 2013). Namun, bentuk kegiatan usaha atas sampel pada penelitian ini bergerak di seluruh sektor di BEI, kecuali sektor perbankan, yaitu: i. Sektor Pertanian o Sub Sektor Palawija/Tanaman Pangan o Sub Sektor Perkebunan o Sub Sektor Perikanan o Sub Sektor Lainnya ii. Sektor Pertambangan o Sub Sektor Pertambangan Batubara o Sub Sektor Pertambangan Minyak dan Gas Bumi o Sub Sektor Pertambangan Logam dan Mineral Lainnya o Sub Sektor Pertambangan Batu-Batuan iii. Sektor Industri Dasar dan Kimia o Sub Sektor Semen o Sub Sektor Keramik, Porselen dan Kaca o Sub Sektor Logam dan Sejenisnya o Sub Sektor Kimia 39

2 o Sub Sektor Plastik dan Kemasan o Sub Sektor Pakan Ternak o Sub Sektor Kayu dan Pengolahannya o Sub Sektor Pulp dan Kertas iv. Sektor Aneka Industri o Sub Sektor Otomotif dan Komponennya o Sub Sektor Tekstil dan Garmen o Sub Sektor Alas Kaki o Sub Sektor Kabel o Sub Sektor Elektronika o Sub Sektor Lainnya v. Sektor Industri Barang Konsumsi o Sub Sektor Makanan dan Minuman o Sub Sektor Rokok o Sub Sektor Farmasi o Sub Sektor Kosmetik dan Barang Keperluan Rumah Tangga o Sub Sektor Peralatan Rumah Tangga vi. Sektor Properti dan Real Estate o Sub Sektor Properti dan Real Estate o Sub Sektor Konstruksi Bangunan vii. Sektor Infrastruktur, Utilitas dan Transportasi o Sub Sektor Energi o Sub Sektor Jalan Tol, Pelabuhan, Bandara dan Sejenisnya o Sub Sektor Telekomunikasi o Sub Sektor Transportasi 40

3 o Sub Sektor Konstruksi Non Bangunan viii. Sektor Perdagangan, Jasa dan Investasi o Sub Sektor Perdagangan Besar Barang Produksi o Sub Sektor Perdagangan Eceran o Sub Sektor Restoran o Sub Sektor Hotel dan Pariwisata o Sub Sektor Advertising, Printing dan Media o Sub Sektor Kesehatan o Sub Sektor Jasa Komputer dan Perangkatnya o Sub Sektor Perusahaan Investasi o Sub Sektor Lainnya. 3.2 Variabel Penelitian Variabel Dependen Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Tarif Pajak Efektif (ETR). ETR perusahaan adalah perhitungan rasio antara beban pajak penghasilan kini (current tax expense) dengan laba sebelum pajak penghasilan (earning before income tax/ebit) pada laporan keuangan komersial. ETR merupakan perhitungan tarif pajak yang berasal dari informasi keuangan yang dihasilkan perusahaan (laporan keuangan komersial) Variabel Independen Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Tarif Pajak Wajib (STR), ukuran perusahaan (size), intensitas sediaan 41

4 (inventory intensity), intensitas modal (capital intensity) dan rasio hutang jangka panjang terhadap modal (leverage). 1. Tarif Pajak Wajib (STR) adalah tarif PPh yang tertera di dalam Undang- Undang PPh atau tarif pajak yang ditetapkan pemerintah dengan rasio antara beban pajak penghasilan kini (current tax expense) terhadap PKP (taxable income) pada laporan keuangan fiskal. 2. Ukuran perusahaan (size) merupakan suatu skala untuk menilai besar kecilnya suatu perusahaan. Perhitungan ukuran perusahaan dalam penelitian ini menggunakan natural logaritma (Ln) dari total aset perusahaan karena total aset merupakan dasar tolak ukur skala suatu perusahaan. 3. Intensitas sediaan (inventory intensity) adalah perhitungan rasio antara persediaan (inventory) terhadap total aset. Intensitas sediaan memberi gambaran akan jumlah persediaan perusahaan untuk beroperasi. 4. Intensitas modal (capital intensity) adalah perhitungan rasio antara fixed asset seperti peralatan, mesin dan berbagai property terhadap total aset, dimana rasio ini menggambarkan besar aset perusahaan yang diinvestasikan dalam bentuk aset tetap yang dibutuhkan perusahaan untuk beroperasi. 5. Rasio hutang jangka panjang terhadap modal (leverage) adalah perhitungan rasio antara hutang jangka panjang perusahaan (long term debt) terhadap total aset perusahaan. Leverage digunakan untuk melihat seberapa besar perusahaan dibiayai oleh pihak luar/pihak ketiga. 42

5 3.3 Metode Penelitian Dalam penelitian ini, dipilih jenis penelitian deskriptif kuantitatif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang memberikan gambaran mengenai masalah atau peristiwa secara mendalam atas penelitian yang diuji. Sedangkan penelitian kuantitatif menurut Sugiyono (2008:13) dapat diartikan sebagai penelitian yang menggunakan instrumen penelitian untuk mengumpulkan data dimana teknik pengambilan sampelnya dilakukan secara acak dan analisis bersifat statistik/kuantitatif untuk menguji hipotesis yang ada. Penelitian deskriptif kuantitatif bertujuan untuk mengungkapkan mengenai pengaruh diberlakukannya reformasi perpajakan terhadap jumlah pajak yang dibayar perusahaan di Indonesia dengan implikasi atas perhitungan ETR perusahaan. Time horizon yang digunakan dalam penelitian ini adalah longitudinal (pooled data), yaitu data yang dikumpulkan terdiri atas lebih dari satu objek dengan kurun waktu lebih dari satu waktu tertentu (periode), yaitu 3 periode (tahun 2008 hingga tahun 2010). Tabel 3.1 Tujuan dan Desain Penelitian Tujuan Desain Penelitian Penelitian Jenis Penelitian Unit Analisis Time Horizon T-1 Deskriptif ETR STR Longitudinal Kuantitatif (Tipe 1 dan 2) T-2 Deskriptif Size ETR Longitudinal Kuantitatif (Tipe 1 dan 2) T-3 Deskriptif Inventory Intensity ETR Longitudinal Kuantitatif (Tipe 1 dan 2) T-4 Deskriptif Capital Intensity ETR Longitudinal Kuantitatif (Tipe 1 dan 2) T-5 Deskriptif Kuantitatif Leverage ETR (Tipe 1 dan 2) Longitudinal 43

6 Keterangan: T-1: Untuk mengetahui perbandingan antara ETR terhadap STR perusahaan go public pada tipe 1 dan tipe 2. T-2: Untuk mengetahui pengaruh size terhadap ETR perusahaan go public pada tipe 1 dan tipe 2. T-3: Untuk mengetahui pengaruh inventory intensity terhadap ETR perusahaan go public pada tipe 1 dan tipe 2. T-4: Untuk mengetahui pengaruh capital intensity terhadap ETR perusahaan go public pada tipe 1 dan tipe 2. T-5: Untuk mengetahui pengaruh leverage terhadap ETR perusahaan go public pada tipe 1 dan tipe Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data atau informasi yang diperoleh secara tidak langsung dari pihak yang bersangkutan tetapi didapatkan dari pihak ketiga. Sumber data penelitian ini diambil dari laporan keuangan dan/atau laporan tahunan (annual report) perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia selama tahun Selain itu, penelitian ini juga menggunakan sumber data lain atau data penunjang yang berasal dari website seperti website BEI yaitu serta website resmi masing-masing perusahaan Populasi Di dalam pengumpulan dan menganalisa suatu data, langkah pertama yang sangat penting adalah menentukan populasi terlebih dahulu. Populasi 44

7 dibutuhkan sebagai sumber data dalam penelitian karena dari populasi tersebut akan diperoleh variabel-variabel yang merupakan permasalahan dalam penelitian. Adapun populasi dalam penelitian ini terdapat sebanyak 481 buah perusahaan di tahun Metode Pengumpulan Data dan Sampel Metode pengumpulan data yang digunakan adalah library research yang merupakan data sekunder, dimana laporan keuangan tahunan diperoleh melalui website BEI yaitu Sedangkan metode pengumpulan sampel dilakukan dengan cara purposive random sampling. Purposive sampling adalah teknik pengambilan sampel dengan menentukan kriteriakriteria tertentu dan random sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana setiap anggota populasi memiliki peluang atau kesempatan yang sama untuk terpilih. Sehingga dapat disimpulkan bahwa purposive random sampling adalah teknik pengambilan sampel secara acak namun disertai dengan kriteria-kriteria tertentu. Adapun sampel pada penelitian ini terdiri dari perusahaan yang memenuhi kriteria Gupta dan Newberry (1992), yaitu perusahaan harus membukukan laba sebelum pajak (tidak terdapat kerugian sebelum pajak), mencatat biaya pajak lancar selama 3 tahun observasi ( ), dengan tujuan agar ETR dapat diinterpretasikan secara tepat. Selain itu, perusahaan yang bergerak di sektor perbankan juga dikeluarkan dari sampel penelitian ini. Dari hasil purposive random sampling, diperoleh sebanyak 161 data untuk masing-masing tahun observasi ( ). 45

8 Langkah-langkah pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah: Tabel 3.2 Kriteria Pemilihan Sampel Kriteria Jumlah Laporan Keuangan yang tercatat di BEI 481 Laporan Keuangan yang tidak tersedia atau tidak (56) lengkap selama tahun Laporan Keuangan dari sektor keuangan (98) Perusahaan yang tidak memenuhi kriteria Gupta dan (166) Newberry Jumlah sampel penelitian 161 Tabel 3.3 Gambaran Sampel Penelitian Sektor Jumlah Perusahaan Pertanian 13 Pertambangan 10 Industri Dasar & Kimia 23 Aneka Industri 13 Industri Barang Konsumsi 22 Properti & Real Estate 28 Infrastruktur, Utilitas & Transportasi 7 Keuangan 0 Perdagangan, Jasa & Investasi 45 Total 161 Tabel 3.4 Gambaran Proses Eliminasi Sampel Penelitian Keterangan Jumlah Tipe 1 Jumlah Tipe 2 Total Perusahaan 161 Total perusahaan masing-masing perusahaan Data awal untuk 3 tahun penelitian Eliminasi outliers dengan Uji (9) (7) ZScore Eliminasi outliers dengan Uji (10) (16) Regression Studentized Residual Total data observasi Dari Tabel 3.3 di atas, dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini sebagian besar bergerak di sektor perdagangan, 46

9 jasa dan investasi, yaitu sebanyak 45 perusahaan dengan persentase sebesar 27,95%. Sedangkan sebagian kecil perusahaan bergerak di sektor infrastruktur, utilitas dan transportasi dengan persentase hanya sebanyak 7 perusahaan dengan persentase sebesar 4,35%. Selain itu, dapat dilihat juga bahwa tidak terdapat perusahaan yang bergerak di sektor keuangan. Dengan jumlah perusahaan yang berjumlah sebanyak 161 perusahaan, maka total observasi selama 3 tahun ( ) adalah sebanyak 483 data observasi Metode Analisis Data Metode analisis data statistik deksriptif digunakan dalam penelitian ini. Sugiyono (2008:206) menjelaskan bahwa statistik deksriptif adalah statistik yang mendeskripsikan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya untuk menganalisa data tersebut tanpa adanya indikasi untuk membuat kesimpulan yang berlaku secara umum. Adapun pengujian dalam penelitian ini dilakukan sebanyak dua kali untuk masing-masing pengujian dengan berdasarkan pada perbedaan karakteristik perusahaan, yaitu tipe 1 perusahaan yang memiliki ETR yang semakin mendekati STR atau bahkan telah melampaui STR secara positif (versi Gambar 2.4 ETR vs STR - Harapan Pemerintah Tipe 1) dan tipe 2 perusahaan-perusahaan yang memiliki ETR yang semakin menjauhi STR secara negatif (versi Gambar 2.5 ETR vs STR - Harapan Perusahaan Tipe 2). Kemudian, dalam menganalisis dan mengolah data, penelitian ini menggunakan program SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) versi 16. Data yang telah diperoleh akan diuji ke dalam pengujian instrumen 47

10 berupa uji asumsi klasik (classical linier regression test) untuk memenuhi asumsi regresi yang valid agar dapat menjawab hipotesis penelitian. Sebelum melanjutkan ke pengujian asumsi klasik, ada baiknya dilakukan proses penghapusan data outliers terlebih dahulu. Data outliers adalah data yang bersifat ekstrim yang berbeda dibandingkan dengan biasanya serta tidak menggambarkan karakteristik data tersebut. Pengeliminasian data outliers dapat dilakukan dengan pengujian Z Score (univariat) kemudian dilanjutkan dengan pengujian Regression Studentized Residual (multivariat) Uji Z Score Penggunaan uji Z Score adalah dengan cara mengkonversi nilai data penelitian ke dalam standard score atau Z Score untuk mengidentifikasikan univariate outliers. Batas nilai Z Score adalah pada range -3 dan +3, sehingga data dengan nilai Z Score di bawah -3 akan dieliminasi dari sampel penelitian. Begitu pula dengan data yang memiliki Z Score di atas +3, hal ini karena data dengan Z Score di bawah -3 dan di atas + 3 merupakan data outliers. Penghitungan dengan pengujian Z Score dilakukan dengan program SPSS versi Uji Regression Studentized Residual Selanjutnya dilakukan pengujian multivariat dengan Regression Studentized Residual dengan menghasilkan sebuah kolom baru bernama SRE. Batas nilai SRE adalah -1,96 hingga +1,96, sehingga data dengan nilai SRE di bawah -1,96 akan dieliminasi dari sampel penelitian. Begitu pula dengan data yang memiliki angka SRE 48

11 di atas +1,96. Hal ini disebabkan data dengan SRE di bawah -1,96 dan di atas +1,96 akan mengacaukan hasil penelitian dan merupakan data outliers. Penghitungan dengan pengujian Regression Studentized Residual dilakukan dengan program SPSS versi Uji Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik untuk menguji kelayakan penggunaan model regresi dan kelayakan variabel independen. Tujuan pengujian asumsi klasik adalah agar dapat menghasilkan nilai parameter yang baik sehingga hasil penelitian dapat lebih diandalkan. Uji asumsi klasik yang akan dilakukan dalam penelitian ini berupa uji normalitas, uji autokorelasi, uji multikolinearitas dan uji heterokedastisitas untuk memastikan bahwa uji hipotesisnya kokoh (robust) Uji Normalitas Uji distribusi normal adalah uji untuk mengukur apakah data terdistribusi secara normal sehingga dapat digunakan dalam statistik inferensial (statistik parametris). Model regresi yang baik adalah regresi yang memiliki distribusi data normal atau yang mendekati normal. Analisis grafik (normal P-P plot) dapat digunakan untuk menguji normalitas model regresi. Dasar pengambilan keputusan mengenai normal tidaknya suatu regresi adalah: Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, atau grafik histogramnya menunjukkan pola 49

12 distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Selain itu, dilakukan juga pengujian menggunakan Kolgomorov-Smirnov Test, dengan membandingkan Asymptotic Significance dengan α = 5%. Dasar penarikan kesimpulan adalah data dikatakan berdistribusi normal apabila nilai Asymptotic Significance > 0,05 (Santoso, 2004:212) Uji Autokorelasi Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara sejumlah penelitian dalam waktu yang berurutan. Ghozali (2009:99) menyatakan bahwa uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat hubungan antara data residu (error) pada periode tertentu dengan data residu pada periode sebelumnya dalam suatu model regresi linier. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Uji Durbin-Watson (D-W Test) dapat digunakan untuk menentukan ada tidaknya autokorelasi. Dasar pengambilan keputusan mengenai ada tidaknya autokorelasi adalah: Angka D-W di bawah -2 berarti terjadi autokorelasi positif; 50

13 Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak terjadi autokorelasi; dan Angka D-W di atas +2 berarti terjadi autokorelasi negatif. Gambar 3.1 Peristiwa Autokorelasi Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas merupakan suatu keadaan dimana variabel independen mempunyai hubungan atau korelasi yang erat satu sama lain dalam persamaan regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat variabel independen yang saling berhubungan satu sama lainnya. Variance Inflationary Factor (VIF) dapat digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas. Batas tolerance value di atas 0,1 dan VIF adalah di bawah 10. Oleh karena itu, jika nilai tolerance value di bawah 0,1 atau VIF di atas 10 maka data dikatakan mengalami multikolinearitas Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menentukan apakah dalam suatu model regresi terjadi ketidaksamaan variance (σ 2 ) dari residual (selisih predicted value dengan nilai pengamatan sebenarnya) suatu pengamatan ke pengamatan lain. Disebut sebagai 51

14 homokedastisitas bila variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap. Dan sebaliknya disebut sebagai heterokedastisitas bila variance dan residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain berbeda. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi dengan residual-nya. Adapun dasar untuk menganalisis hal tersebut adalah: Jika ada pola tertentu yang pasti, maka telah terjadi heterokedastisitas. Jika tidak terdapat pola yang pasti dan variabel memiliki variance yang sama, maka tidak terjadi heterokedastisitas (homokedastisitas) Uji Regresi Linier Untuk mengetahui atau memprediksi perubahan yang terjadi pada variabel tertentu karena dipengaruhi oleh berubahnya variabel yang lain maka digunakan analisis regresi. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian regresi linier berganda. Sugiyono (2008:277) menyatakan bahwa analisis regresi berganda digunakan bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen, bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor predictor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya). Jadi dapat disimpulkan bahwa dengan syarat bahwa paling sedikit terdapat 2 buah variabel independen, maka analisis regresi ganda akan dapat dilakukan. Adapun persamaan regresi linier berganda pada penelitian ini adalah: 52

15 - Tipe 1: - Tipe 2: Keterangan: Variabel dependen: TPE = tarif pajak efektif, yaitu tarif pajak yang sesungguhnya berlaku atas penghasilan Wajib Pajak yang diperoleh dari perhitungan rasio antara beban pajak penghasilan (income tax expense) dengan laba sebelum pajak penghasilan (earning before income tax). Variabel uji: SIZE = natural log dari total asset. LEV = leverage yaitu hutang jangka panjang dibagi dengan total aset. CAPINT = capital intensity yaitu aset tetap bersih dibagi dengan total asset. INVINT = inventory intensity yaitu sediaan dibagi dengan total aset. ϵ = error term. Sementara i menunjukkan perusahaan dan t adalah tahun observasi. 53

16 Uji F Uji F digunakan untuk menguji variabel independen secara bersama-sama sehingga dapat diketahui pengaruhnya secara bersamasama terhadap variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut: a) Jika nilai probabilitas Sig lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas 0,05 (Sig 0,05), maka H 0 tidak ditolak dan H a ditolak, artinya tidak signifikan. b) Jika nilai probabilitas Sig lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas 0,05 (Sig 0,05), maka H 0 ditolak dan H a tidak ditolak, artinya signifikan Uji R 2 Nilai R 2 adalah suatu pengukuran yang digunakan untuk menentukan seberapa baik suatu model yang digunakan dapat menjelaskan variabel dependennya. Range nilai R 2 adalah antara 0 dan 1. Nilai R 2 yang semakin mendekati 1 atau 100% berarti bahwa model regresi tersebut semakin baik dalam menjelaskan variasi variabel tersebut. Lain halnya, nilai R 2 yang semakin mendekati 0, maka semakin kecil pengaruh semua variabel independen terhadap nilai variabel dependen. 54