32 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Dalam penyusunan skripsi ini, peneliti melakukan penelitian pada bulan Januari 2012 di KPP Pratama Kebayoran Baru Tiga yang berlokasi di Jl. K.H. Ahmad Dahlan no. 14 A, Jakarta Selatan. B. Metode Penelitian Metode Penelitian yang digunakan dalam menyusun skripsi ini adalah metode penelitian kausal yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui satu atau lebih variabel (independen variabel) terhadap variabel tertentu (dependen variabel). Adapun variabel independentnya adalah tingkat kepatuhan Wajib Pajak Badan, Pemeriksaan pajak, dan Penghasilan Kena Pajak; variabel dependentnya Peningkatan penerimaan pajak. C. Definisi Operasional Variabel Terdapat empat variabel pada penelitian ini : 1. Variabel terikat Variabel terikat (Y) adalah Peningkatan penerimaan pajak merupakan kenaikan jumlah penerimaan negara yang berasal dari sektor pajak jika
33 dibandingkan dengan tahun sebelumnya yang diukur dari selisih PPh Terutang. 2. Variabel Bebas Variabel bebas (X1) adalah tingkat kepatuhan Wajib Pajak Badan. Alat ukur yang digunakan adalah waktu penyampaian SPT Tahunan, dimana data yang digunakan adalah jumlah selisish hari dari tanggal pelaporan terhadap tanggal batas akhir pelaporan tanggal 30 april. 3. Varibel Moderating Variabel Moderating (X2) adalah Pemeriksaan pajak yang merupakan serangkaian kegiatan untuk mencari, mengumpulkan, mengolah data dan atau keterangan lain dalam rangka melaksanakan ketentuan peraturan perundangundangan perpajakan. Ada beberapa kriteria suatu perusahaan yang akan diperiksa, antara lain: a. SPT yang dilaporkan menyatakan lebih bayar (wajib diperiksa) b. SPT yang dilaporkan menyatakan rugi c. SPT tidak atau terlambat disampaikan. d. SPT memenuhi kriteria yang ditentukan Dirjen Pajak untuk diperiksa. 4. Variabel Kontrol Variabel Kontrol adalah Penghasilan Kena Pajak (PKP) diperoleh dengan mengkoreksi fiskal positif dan negatif laba bersih sebelum pajak, serta mengkurangkannya dengan kompensasi rugi fiskal jika ada. PKP selanjutnya akan digunakan sebagai dasar pengenaan pajak yang akan menentukan besar
34 atau kecilnya jumlah PPh terutang. Dari nilai PKP akan dihitung besarnya PPh terutang dengan mengalikan nilai PKP dengan tarif Badan yang telah ditetapkan undang-undang perpajakan. D. Variable dan Skala Pengukuran 1. Variabel terikat Variabel terikat (Y) adalah Peningkatan penerimaan pajak merupakan kenaikan jumlah penerimaan negara yang berasal dari sektor pajak jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya yang diukur dari selisih PPh Terutang. Dengan menggunakan pengukuran skala rasio, yang diukur dari selisih PPh Terutang. 2. Variabel Bebas Variabel bebas (X1) adalah tingkat kepatuhan Wajib Pajak Badan. Alat ukur yang digunakan adalah waktu penyampaian SPT Tahunan, dimana data yang digunakan adalah jumlah selisish hari dari tanggal pelaporan terhadap tanggal batas akhir pelaporan tanggal 30 april. Dengan menggunakan pengukuran skala nominal, diukur pemberian (+) (-) pada pelaporsn SPT Tahunan. 3. Varibel Moderating Variabel Moderating (X2) adalah Pemeriksaan pajak yang merupakan serangkaian kegiatan untuk mencari, mengumpulkan, mengolah data dan atau keterangan lain dalam rangka melaksanakan ketentuan peraturan perundang
35 undangan perpajakan. Dengan menggunakan pengukuran skala nominal atau dummy. Dalam penelitian ini, untuk melihat apakah perusahaan akan diperiksa atau tidak, penulis melihat SPT Tahunan menyatakan lebih bayar. Apabila perusahaan tersebut diperiksa maka akan diberi skor 1, apabila perusahaan tersebut tidak diperiksa akan diberi skor 0. 4. Variabel Kontrol Variabel Kontrol adalah Penghasilan Kena Pajak (PKP) diperoleh dengan mengkoreksi fiskal positif dan negatif laba bersih sebelum pajak, serta mengkurangkannya dengan kompensasi rugi fiskal jika ada. PKP selanjutnya akan digunakan sebagai dasar pengenaan pajak yang akan menentukan besar atau kecilnya jumlah PPh terutang. Dengan meggunakan pengukuran skala E. Hipotesis Hipotesis dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut : H1 = Terdapat pengaruh tingkat kepatuhan wajib Pajak Badan terhadap peningkatan penerimaan pajak pada Kantor Pelayanan Pajak. H2 = Terdapat pengaruh pemeriksaan pajak terhadap peningkatan penerimaan pajak pada Kantor Pelayanan Pajak.
36 H3 = Pengaruh tingkat kepatuhan Wajib Pajak Badan dan peningkatan penerimaan pajak pada Kantor Pelayanan Pajak yang dimoderasi oleh pemeriksaan pajak. F. Metode Pengumpulan Data Dalam pengumpulan data dan informasi yang digunakan dalam penyusunan proposal skripsi ini, penulis menggunakan beberapa metode dalam pengumpulan data penelitian. Adapun metode pengumpulan data untuk meyusun proposal skripsi ini adalah sebagai berikut: 1. Penelitian Lapangan Yaitu pengumpulan data secara langsung dengan melakukan penelitian terhadap objek yang diteliti untuk mengumpulkan data sekunder dari KPP Pratama Jakarta Kebayoran Baru Tiga dengan tujuan mendapat data yang akurat beupa pelaporan SPT-Tahunan yang dilakukan oleh Wajib Pajak Badan. 2. Penelitian Kepustakaan Teknik pengumpulan data penelitian ini dilakukan dengan mebaca buku-buku, jurnal-jurnal perpajakan maupun referensi-referensi skripsi yang diperoleh peneliti melalui internet maupun dari perpustakaan Universitas Mercu Buana, dan sumber tertulis lainnya yang masih relevan serta mendukung isi skripsi untuk melengkapi dasar teori yang akan dibahas.
37 G. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah Wajib Pajak Badan pada Kantor Pelayanan Pajak Pratama Jakarta Kebayoran Baru Tiga. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara purposive sampling, dimana sampel penelitian ini adalah yang memenuhi kriteria tertentu yang dikehendaki peneliti dan kemudian dipilih berdasarkan pertimbangan tertentu sesuai dengan tujuan penelitian sebagai berikut : 1. Sampel yang digunakan dari Wajib Pajak Badan yang diperiksa dan tidak diperiksa. 2. Sampel terdiri dari Wajib Pajak Badan yang tepat waktu dan tidak tepat waktu dalam melaporkan SPT Tahunannya. Data yang digunakan adalah selisih hari dari tanggal pelaporan SPT Tahunan dengan tanggal batas akhir pelaporan tanggal 30 April. Pengambilan data dibatasi 65 (enam puluh lima) hari sebelum batas akhir pelaporan SPT Tahuan dan 65 (enam puluh lima) hari setelah batas akhir pelaporan. 3. Nilai PPh Terutang dan Penghasilan Kena Pajak tidak boleh 0 (nol) H. Jenis Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data dikumpulkan dengan cara melakukan penelitian langsung ke Kantor Pelayanan Pajak Pratama yang dikumpulkan dalam penelitian ini meliputi data yang telah diolah oleh pihak lain untuk tahun pajak 2009 dan 2010, antara lain berupa: Selisih
38 PPh terutang, Tanggal pelaporan SPT Tahunan oleh Wajib Pajak Badan, Data Wajib Pajak Badan yang diperiksa, Selisih Penghasilan Kena Pajak. I. Metode Analisis Data Metode analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis data kuantitatif. Metode analisis data kuantitatif adalah metode analisis data yang menggunakan perhitungan angka-angka yang dipergunakan untuk mengambil keputusan guna memecahkan suatu masalah. Sedangkan alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan regresi berganda Sedangkan tujuan analisis regresi berganda adalah untuk memperkirakan perubahan respon pada variabel terikat terhadap beberapa variabel bebas. Pengujian normalitas, asumsi klasik dan regresi berganda dalam penelitian ini menggunakan program SPSS versi 17.0. 1. Statistik Deskriptif Menurut Imam Ghozali (2006:19) statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, minimum dari peningkatan penerimaan pajak (Y), tingkat kepatuhan wajib pajak badan (X1), pemeriksaan pajak (X2), dan penghasilan kena pajak (X3)
39 2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas dengan Uji Kolmogorov-Smirnov Uji normalitas yang digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi yang terdiri dari variabel independen dan variabel dependen atau keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model statistik non parametik merupakan metode yang tidak harus memakai suatu parameter tertentu, seperti keharusan adanya mean, standar deviasi, varians dan lainnya. Penggunaan metode parametik atau non parametik tergantung dari situasi yang ada dan keduanya bersifat saling melengkapi dalam melakukan berbagai pengambilan keputusan. Dengan menggunakan coefidence level 95% atau signifikan level 5% maka jika Asymp. Sig (2-tailed) test nilai nya lebih kecil dari 5% Ha diterima dan Ho ditolak. Data yang berdistribusi normal adalah data yang signifikannya diatas 0,05. b. Uji Multikolonieritas Uji Multikolinearitas ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel independen. Deteksi ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari besaran VIF (Variance Inflation Factor) dan nilai tolerance. Regresi bebas dai masalah multikolinearitas jika nilai VIF < 10 dan nilai tolerance>0,1 (Ghozali, 2006:91).
40 Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variable independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variable independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut: 1) Nilai Adjusted R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris yang tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel independen. 2) Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen nada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Tidak adanya kolerasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari adanya multikolinearitas. Multikolineritas dapat disebabkan adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen. 3) Multikolineritas dapat juga dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variable independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variable dependen dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel
41 independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF= 1/Tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multolinearitas adalah nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF>10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolinearitas yang masih dapat ditolerir. Sebagai contoh nilai tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolonieritas 0,95. Walaupun multikolineritas dapat dideteksi dengan nilai Tolerance dan VIF, tetapi kita masih tetap tidak mengetahui variabel-variabel independen manakah yang saling berkolerasi. c. Uji Heteroskedasitas Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2006:125). Jika varians dari residual satu kepengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskesdastisitas atau tidak terjadi Heterokedastisitas. Untuk menguji Heterokedastisitas adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan grafik Plots antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya
42 heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplots antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi Y sesungguhnya) yang telah di-studentized. Dasar analisis: 1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2) Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. d. Uji Autokorelasi Uji Autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya) (Ghozali, 2006:99). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Untuk mendeteksi gejala autokorelasi kita menggunakan uji Durbin-Watson (DW).
43 untuk mendeteksi ada tidaknya autokolerasi perlu digunakan uji Durbin-Watson, dimana hipotesis yang akan diuji adalah (Santoso, 2000:218) 1) Angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif. 2) Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi. 3) Angka D-W di atas +2, berarti Autokorelasi negatif. 3. Model Regresi Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi berganda (multiple regression). Secara umum model regresi ini dapat ditulis sebagai berikut (Algifari, 2000:65): IncTax Rev = + 1 Comp + 2 TaxAud + 3 PKP + Dimana : IncTax Rev (Y) = Peningkatan penerimaan pajak pada Kantor Pelayanan Pajak Comp (X1)) TaxAud (X2 ) PKP (X3) = Tingkat kepatuhan Wajib Pajak Badan = Pemeriksaan pajak = Penghasilan Kena Pajak = Konstanta = Error Term (Variabel pengganggu)
44 4. Uji Hipotesis Penelitian ini menguji hipotesis-hipotesis dengan menggunakan metode analisis regresi berganda (multiple regretion). Metode regresi berganda menghubungkan satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen dalam suatu model prediktif tunggal. Untuk menguji signifikansi dari suatu hipotesis perlu menggunakan koefisien determinasi, uji F dan uji t. a. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independen (tingkat kepatuhan wajib pajak, pemeriksaan, dan penghasilan kena pajak) dalam menjelaskan variasi variabel dependen (peningkatan penerimaan pajak). nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. nilai yang mendekati satu berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen (Ghozali, 2006:83). Kelemahan mendasar menggunakan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R 2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan nilai Adjusted R 2, yang dapat naik turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model. Jika nilai Adjusted R 2 adalah sebesar 1
45 berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai Adjusted R 2 berkisar 0 sampai 1. Jika mendekati 1 berarti semakin kuat kemampuan variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Sebaliknya, jika nilai Adjusted R 2 semakin mendekati angka 0 berarti semakin lemah kemampuan variabel independen dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen (Ghozali, 2006:45). b. Uji F Pengujian secara simultan (Uji F) dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen, yaitu: Tingkat kepatuhan wajib pajak badan, pemeriksaan pajak, dan penghasilan kena pajak terhadap variabel dependen, yaitu : Peningkatan penerimaan pajak. Dalam pengujian ini menggunakan ukuran secara bebas dengan signifikansi sebesar 0,05 yang dapat disimpulkan sebagai berikut (Dwi Priyanto, 2008:85) a) Jika nilai signifikansi <0,05, maka Ha diterima. b) Jika nilai signifikansi >0,05, maka Ha ditolak. c. Uji t Uji t bertujuan untuk menguji seberapa jauh pengaruh variabel independen secara individual, yaitu: tingkat kepatuhan wajib pajak, pemeriksaan, dan penghasilan kena pajak, yaitu: peningkatan penerimaan pajak. Untuk dapat mengetahui apakah ada pengaruh yang signifikan dari masing-masing variabel independen terhadap dependen, maka nilai
46 signifikan t dibandingkan dengan derajat kepercayaannya. Apabila sig t lebih besar dari 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Demikian pula sebaliknya jika sig t lebih kecil dari 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima. Bila Ho ditolak, ini berarti ada hubungan yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen (Dwi Priyanto, 2008:85).