BAB I

BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pajak merupakan sumber pendapatan terbesar bagi negara, yang
digunakan
untuk
membiayai
pengeluaran
rutin
maupun
pengeluaran
pembangunan nasional. Sesuai dengan UU No. 28 Tahun 2007 tentang Ketentuan
umum dan tata cara perpajakan, pajak merupakan “kontribusi wajib negara yang
terutang oleh orang pribadi atau badan yang bersifat memaksa berdasarkan
Undang-undang, dengan tidak mendapat timbal balik secara langsung dan
digunakan untuk keperluan negara bagi sebesar-besarnya kemakmuran rakyat.”
Berdasarkan UU tersebut, bahwa pajak merupakan sumber pendapatan bagi
negara. Sedangkan, bagi perusahaan pajak adalah beban yang akan mengurangi
laba bersih suatu perusahaan.
Pelaksanaan pemungutan pajak oleh pemerintah, tidak selalu mendapat
sambutan baik dari perusahaan. Perusahaan berusaha untuk membayar pajak
serendah mungkin karena bagi perusahaan pajak akan mengurangi pendapatan
atau laba bersih, sedangkan bagi pemerintah menginginkan pajak setinggi
mungkin guna untuk membiayai penyelenggaran pemerintahan. Perbedaan
kepentingan inilah yang menyebabkan wajib pajak cenderung untuk mengurangi
jumlah pembayaran pajak, baik secara legal maupun ilegal.
Praktik penghindaran pajak oleh perusahaan merupakan salah satu faktor
yang menyebabkan tidak sampainya realisasi pajak sesuai target hingga terjadinya
1
2
penurunan persentase realisasi penerimaan setiap tahunnya. Ada beberapa
fenomena praktik penghindaran pajak yang terjadi di Indonesia, salah satunya
seperti yang dimuat dalam berita online (http://bisnis.liputan6.com) bahwa
Direktorat Jenderal Pajak Kementrian Keuangan (DJP Kemenkeu) menyatakan
sebanyak 2.000 perusahaan multinasional yang beroperasi di Indonesia tidak
membayar pajak Penghasilan (PPh) Badan Pasal 25 dan 29. Praktik penghindaran
pajak ini dilakukan dengan modus transfer pricing atau mengalihkan keuntungan
atau laba kena pajak dari Indonesia ke negara lain.
Berdasarkan fenomena diatas, dapat dilihat orientasi perusahaan untuk
memaksimalkan laba dan meminimalisir pengeluaran membuat perusahaan
melakukan cara-cara dalam menghindari pajak. Dan didukung dengan sistem
pemungutan pajak yang diterapkan di Indonesia adalah self assessment system,
yaitu perusahaan dapat melakukan upaya untuk mengurangi beban pajak atau
yang sering disebut dengan tindakan agresivitas pajak.
Agresivitas pajak sendiri dimaknai oleh Hlaing (2012) sebagai kegiatan
perencanaan pajak semua perusahaan yang terlibat dalam usaha mengurangi
tingkat pajak yang efektif. Sedangkan menurut Frank (2009) agresivitas pajak
adalah tindakan yang dilakukan perusahaan untuk mengurangi pendapatan kena
pajak melalui perencanaan pajak baik secara legal (tax avoidance) maupun ilegal
(tax evasion) disebut dengan agresivitas pajak perusahaan.
Namun, walaupun terdapat perbedaan istilah dalam agresivitas pajak, baik
secara legal (tax avoidance) ataupun ilegal (tax evasion) pada dasarnya memiliki
dasar yang sama yaitu menghindari atau meminimalisir pembiayaan pajak. Ada
3
berbagai faktor yang mempengaruhi dilakukannya penghindaran pajak oleh
perusahaan. Dari penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Fitri Sukmawati et al
(2016), menyatakan bahwa variabel Likuiditas berpengaruh signifikan negatif
terhadap Agresivitas Pajak sedangkan variabel Leverage berpengaruh signifikan
positif terhadap Agresivitas Pajak, baik secara parsial maupun simultan.
Hasil penelitian tersebut dapat diartikan jika nilai variabel Likuiditas
meningkat, maka akan mengakibatkan menurunnya nilai variabel Agresivitas
Pajak. Sebaliknya jika nilai Likuiditas menurun, maka akan mengakibatkan
meningkatnya nilai variabel Agresivitas Pajak. Sedangkan jika nilai variabel
Leverage meningkat, maka akan mengakibatkan meningkatnya nilai variabel
Agresivitas Pajak. Sebaliknya jika nilai Leverage menurun, maka akan
mengakibatkan menurunnya nilai Agresivitas Pajak.
Berdasarkan penelitian tersebut, maka peneliti akan mengambil variabel
bebas yang mempunyai pengaruh signifikan, yaitu variabel Likuiditas dan
Leverage. Namun, berdasarkan pengamatan data Likuiditas terhadap Agresivitas
Pajak pada perusahaan yang terdapat dalam sub sektor semen yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2016 dan 2017 ditemukan adanya fenomena,
yaitu kenaikan Likuiditas tidak diikuti penurunan Agresivitas Pajak. Begitupun
sebaliknya, penurunan Likuiditas juga tidak diikuti kenaikan Agresivitas Pajak
pada tabel berikut ini:
4
Tabel 1.1
Data Likuiditas terhadap Agresivitas Pajak
KODE
Likuiditas
Agresivitas Pajak
Ket
FENOMENA
0,186
Naik
Tidak Ada
0,258
0,298
Naik
Tidak Ada
Naik
-0,654
-0,097
Naik
Ada
1,567
Naik
0,108
0,256
Naik
Ada
2,315
1,524
Turun
0,343
0,134
Turun
Ada
1,309
1,021
Turun
0,172
0,188
Naik
Tidak Ada
PERUSAHAAN
2016
2017
INTP
4,525
3,703
SMBR
2,868
SMCB
Ket
2016
2017
Turun
0,066
1,679
Turun
0,464
0,543
SMGR
1,272
WSBP
WTON
Berdasarkan data yang terdapat dalam Tabel 1.1 terdapat fenomena,
dimana kenaikan Likuiditas pada PT Holcim Indonesia Tbk dan PT Semen
Indonesia Tbk tidak diikuti dengan penurunan Agresivitas Pajak pada perusahaan
tersebut. Begitupun penurunan Likuiditas pada PT Waskita Beton Precast Tbk
juga tidak diikuti dengan kenaikan Agresivitas Pajak pada perusahaan tersebut.
Kemudian, berdasarkan pengamatan data Leverage terhadap Agresivitas
Pajak pada perusahaan yang terdapat dalam sub sektor semen yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2016 dan 2017 ditemukan adanya fenomena
yaitu kenaikan Leverage tidak diikuti kenaikan Agresivitas Pajak, seperti pada
tabel berikut ini :
5
Tabel 1.2
Data Leverage terhadap Agresivitas Pajak
KODE
Leverage
Agresivitas Pajak
Ket
FENOMENA
0,186
Naik
Tidak Ada
0,258
0,298
Naik
Tidak Ada
Naik
-0,654
-0,097
Naik
Tidak Ada
0,378
Naik
0,108
0,256
Naik
Tidak Ada
0,460
0,509
Naik
0,343
0,134
Turun
Ada
0,465
0,611
Naik
0,172
0,188
Naik
Tidak Ada
PERUSAHAAN
2016
2017
INTP
0,133
0,149
SMBR
0,285
SMCB
Ket
2016
2017
Naik
0,066
0,325
Naik
0,592
0,633
SMGR
0,308
WSBP
WTON
Dari tabel 1.2 dapat dilihat adanya fenomena, dimana kenaikan Leverage
pada PT Waskita Beton Precast Tbk tidak diikuti dengan kenaikan Agresivitas
Pajak.
Dari fenomena-fenomena tersebut, penulis tertarik untuk melakukan
penelitian lebih lanjut dengan menjadikan penelitian ini sebagai replika dari
penelitian sebelumnya dengan mengambil judul “PENGARUH LIKUIDITAS
DAN LEVERAGE TERHADAP AGRESIVITAS PAJAK (Studi Kasus Pada
Perusahaan Sub Sektor Semen yang Terdaftar di BEI Pada Tahun 2016 dan
2017)”.
6
1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka identifikasi masalah
dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Berapa besar tingkat Likuiditas pada perusahaan sub sektor semen yang
terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
2. Berapa besar tingkat Leverage pada perusahaan sub sektor semen yang
terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
3. Berapa besar tingkat Agresivitas Pajak pada perusahaan sub sektor semen
yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
4. Berapa besar pengaruh Likuiditas terhadap Agresivitas Pajak pada
perusahaan sub sektor semen yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan
2017.
5. Berapa besar pengaruh Leverage terhadap Agresivitas Pajak pada perusahaan
sub sektor semen yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017
6. Berapa besar pengaruh Likuiditas dan Leverage terhadap Agresivitas Pajak
pada perusahaan sub sektor semen yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan
2017.
7
1.3 Maksud dan Tujuan Penelitian
1.3.1
Maksud Penelitian
Maksud dari penelitian ini adalah untuk mengumpulkan data dan
informasi mengenai Likuiditas, Leverage dan Agresivitas Pajak pada perusahaan
sub sektor semen yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017 yang
selanjutnya akan dianalisis.
1.3.2
Tujuan Penelitian
Sesuai dengan identifikasi masalah, penelitian ini mempunyai tujuan,
maka tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui:
1. Seberapa besar tingkat Likuiditas pada perusahaan sub sektor semen yang
terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
2. Seberapa besar tingkat Leverage pada perusahaan sub sektor semen yang
terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
3. Seberapa besar tingkat Agresivitas Pajak pada perusahaan sub sektor semen
yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
4. Berapa besar pengaruh Likuiditas terhadap Agresivitas Pajak pada perusahaan
sub sektor semen yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
5. Berapa besar pengaruh Leverage terhadap Agresivitas Pajak pada perusahaan
sub sektor semen yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan 2017.
6. Berapa besar pengaruh Likuiditas dan Leverage terhadap Agresivitas Pajak
pada perusahaan sub sektor semen yang terdaftar di BEI pada tahun 2016 dan
2017.
8
1.4 Kegunaan Penelitian
Adapun kegunaan yang diharapkan dari dilakukannya penelitian ini adalah:
1. Bagi peneliti
Penelitian ini dapat menambah wawasan peneliti mengenai pengaruh
Likuiditas dan Leverage terhadap Agresivitas Pajak pada perusahaan sub
sektor semen yang terdaftar di BEI.
2. Bagi pihak perusahaan sub sektor semen yang terdaftar di BEI
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumbangan pemikiran mengenai
Likuiditas dan Leverage serta pengaruhnya terhadap Agresivitas Pajak.
3. Bagi peneliti lain
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan pengetahuan yang
dapat
dijadikan
sebagai
bahan
referensi
untuk
penelitian-penelitian
selanjutnya yang melakukan penelitian sejenis ataupun penelitian yang lebih
luas dimasa yang akan datang.
1.5 Kerangka Pemikiran
Penelitian ini akan dilakukan pada perusahaan yang terdapat dalam sub
sektor semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2016 dan 2017.
Perusahaan yang terdapat dalam sub sektor semen yang terdaftar di BEI
berjumlah 6 perusahaan. Perusahaan tersebut adalah PT Indocement Tunggal
Prakarsa Tbk (INTP), PT Semen Baturaja Tbk (SMBR), PT Holcim Indonesia
Tbk (SMCB), PT Semen Indonesia Tbk (SMGR), PT Waskita Beton Precast Tbk
(WSBP), PT Wijaya Karya Beton Tbk (WTON).
9
Fenomena yang terjadi pada perusahaan yang terdapat dalam sub sektor
semen yang terdaftar di BEI adalah:
1. Likuiditas meningkat, sedangkan Agresivitas Pajak meningkat atau sebaliknya
(2016-2017).
2. Leverage meningkat sedangkan Agresivitas Pajak menurun (2016-2017).
Adapun pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu pada bidang
Akuntansi Perpajakan. Akuntansi perpajakan adalah suatu proses pencatatan,
penggolongan dan pengikhtisaran suatu transaksi keuangan kaitannya dengan
kewajiban perpajakan dan diakhiri dengan pembuatan laporan keuangan fiskal
sesuai dengan ketentuan dan peraturan perpajakan yang terkait sebagai dasar
pembuatan Surat Pemberitahuan Tahunan (Edy Supriyanto, 2011:2).
Menurut Kasmir (2012:130) mengatakan bahwa:
“Rasio likuiditas atau sering juga disebut dengan nama rasio modal kerja
merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur seberapa likuidnya
suatu perusahaan. Caranya adalah dengan membandingkan komponen
yang ada di neraca, yaitu total aktiva lancar dengan total passiva lancar
(utang jangka pendek). Penilaian dapat dilakukan untuk beberapa periode
sehingga terlihat perkembangan likuiditas perusahaan dari waktu ke
waktu.”
Adapun rumus yang dapat digunakan untuk menghitung Likuiditas adalah:
𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐶𝑅) =
𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡)
𝐾𝑒𝑤𝑎𝑗𝑖𝑏𝑎𝑛 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠)
Sumber : Kasmir (2012: 134)
10
Selanjutnya, menurut Mamduh M Hanafi dan Abdul Halim (2012:79),
menjelaskan Leverage adalah sebagai berikut :
“Rasio leverage merupakan rasio yang mengukur kemampuan perusahaan
untuk memenuhi kewajiban-kewajiban jangka panjangnya.”
Adapun cara menghitung Leverage dalam penelitian ini menggunakan
proksi Total Debt to Total Assets Ratio adalah dengan rumus sebagai berikut:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
Sumber: Mamduh M Hanafi dan Abdul Halim (2012:79)
Agresivitas Pajak merupakan suatu tindakan merekayasa pendapatan kena
pajak yang direncanakan melalui tindakan perencanaan pajak (tax planning) baik
menggunakan cara legal dengan melakukan penghindaran pajak (tax avoidance)
maupun ilegal dengan melakukan penggelapan pajak (tax evasion), (Frank et
al:2009). Model estimasi pengukuran Agresivitas Pajak menggunakan model
Cash Effective Tax Ratio (CETR) yang diharapkan mampu mengidentifikasi
keagresifan perencanaan pajak perusahaan dengan rumus sebagai berikut:
𝐶𝐸𝑇𝑅 =
𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
Sumber: Frank et al (2009)
11
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Fitri Sukmawati et al (2016),
menyatakan bahwa variabel Likuiditas berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap Agresivitas Pajak, sedangkan variabel Leverage berpengaruh positif dan
signifikan terhadap Agresivitas Pajak baik secara parsial maupun simultan pada
perusahaan industri barang dan konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
(BEI) tahun 2011-2014.
Hasil penelitian tersebut dapat diartikan jika nilai variabel Likuiditas
meningkat, maka akan mengakibatkan menurunnya nilai variabel Agresivitas
Pajak. Sebaliknya jika nilai Likuiditas menurun, maka akan mengakibatkan
meningkatnya nilai variabel Agresivitas Pajak. Sedangkan jika nilai variabel
Leverage meningkat, maka akan mengakibatkan meningkatnya nilai variabel
Agresivitas Pajak. Sebaliknya jika nilai Leverage menurun, maka akan
mengakibatkan menurunnya nilai Agresivitas Pajak.
Berdasarkan kerangka pemikiran di atas, maka skema yang dapat
digambarkan adalah sebagai berikut:
12
Perusahaan Sub Sektor Semen yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
Fenomena :
 Likuiditas meningkat Agresivitas Pajak meningkat, atau sebaliknya
(2016-2017)
 Leverage meningkat Agresivitas Pajak menurun (2016-2017)
Akuntansi Perpajakan
Leverage
(Variabel X2)
Likuiditas
(Variabel X1)
“Likuiditas (liquidity ratio) atau sering
juga disebut dengan nama rasio modal
kerja
merupakan
rasio
yang
digunakan untuk mengukur seberapa
likuidnya suatu perusahaan.
(Kasmir (2012:130)
“Rasio leverage merupakan rasio
yang mengukur kemampuan
perusahaan untuk memenuhi
kewajiban-kewajiban jangka
panjangnya.”
(Mamduh M Hanafi dan Abdul
Halim (2012:79)
Agresivitas Pajak
(Variabel Y)
Agresivitas Pajak merupakan suatu tindakan merekayasa pendapatan kena pajak yang
direncanakan melalui tindakan perencanaan pajak (tax planning) baik menggunakan
cara legal dengan melakukan penghindaran pajak (tax avoidance) maupun ilegal dengan
melakukan penggelapan pajak (tax evasion) (Frank et al:2009)
Likuiditas berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Agresivitas Pajak,
sedangkan variabel Leverage berpengaruh positif dan signifikan terhadap
Agresivitas Pajak baik secara parsial maupun simultan, Fitri Sukmawati et al
(2016)
Sumber : Dari beberapa sumber data yang diolah
Gambar 1.1 Skema Kerangka Pemikiran
13
Untuk mengetahui paradigma penelitian, maka dapat disusun sebagai berikut:
Likuiditas
(Variabel X1)
Agresivitas Pajak
(Variabel Y)
Leverage
(Variabel X2)
Sumber: Dari beberapa sumber data yang diolah
Gambar 1.2 Paradigma Penelitian
1.6 Hipotesis Penelitian
Berdasarkan kerangka pemikiran diatas, maka disusun hipotesis penelitian
sebagai berikut:
H1 : Likuiditas berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Agresivitas Pajak
pada perusahaan Sub Sektor Semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
(BEI) pada tahun 2016-2017.
H2 : Leverage berpengaruh positif dan signifikan terhadap Agresivitas Pajak pada
perusahaan Sub Sektor Semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
pada tahun 2016-2017.
H3 : Likuiditas dan Leverage berpengaruh signifikan terhadap Agresivitas Pajak
pada perusahaan Sub Sektor Semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
(BEI) pada tahun 2016-2017.
14
1.7 Metode Penelitian
1.7.1 Desain Penelitian
Desain penelitian adalah perencanaan penyelidikan ilmiah yaitu merancang
strategi untuk mencari sesuatu. Pada dasarnya ada dua aspek penting yang harus
diperhatikan dalam desain penelitian. Pertama, kita harus memerinci secara tepat
apa yang ingin kita cari. Kedua, kita harus dapat menentukan cara yang terbaik
untuk melakukannya. (Bambang S.Soedibjo, 2013:43)
Penelitian ini merupakan penelitian dengan menggunakan kajian
Deskriptif-Asosiatif.
a)
Deskriptif
Metode deskriptif dilakukan untuk mengetahui nilai variabel mandiri baik
satu atau lebih variabel tanpa membuat perbandingan atau dihubungan dengan
variabel lainnya. (Bambang S.Soedibjo, 2013:7)
Tujuan dari penelitian deskriptif adalah untuk mengetahui bagaimana
Likuiditas, Leverage dan Agresivitas Pajak pada perusahaan sub sektor semen
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2017.
b) Asosiatif
Metode asosiatif adalah suatu bentuk fenomena yang menunjukkan adanya
hubungan antara dua atau lebih variabel. Namun demikian adanya hubungan atau
asosiasi antara dua variabel bukan berarti bahwa adanya hubungan sebab akibat di
dalamnya. (Bambang S. Soedibjo, 2013:174)
15
Penelitian dengan pendekatan asosiatif ini digunakan untuk mengetahui
pengaruh Likuiditas, Leverage dan Agresivitas Pajak pada perusahaan sub sektor
semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2017.
1.7.2 Unit Analisis
Menurut Bambang S. Soedibjo (2013:49), “Unit analisis adalah unit yang
akan digunakan untuk menjelaskan atau menggambarkan karakteristik dari
kumpulan objek yang lebih besar lagi.”
Dalam penelitian ini yang menjadi unit analisis adalah dokumen berupa
Laporan Keuangan perusahaan sub sektor semen yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia pada tahun 2016-2017 yang bersumber dari situs Bursa Efek Indonesia
(BEI).
1.7.3 Data dan Sumber Data
Menurut Bambang S.Soedibjo (2013:108) “Data sekunder adalah
informasi yang dikumpulkan dari sumber-sumber yang telah ada, contohnya
seperti catatan perusahaan, publikasi pemerintah, analisis industri oleh media,
media, situs web dan internet.”
Data yang diteliti oleh penulis bersumber dari situs Bursa Efek Indonesia
(BEI), yang dipublikasikan melalui situs http://www.idx.co.id/perusahaantercatat/laporan-keuangan-dan-tahunan/ yaitu dokumen berupa Laporan Keuangan
Tahunan perusahaan Sub Sektor Semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
pada tahun 2016-2017 yang dikeluarkan oleh perusahaan berwenang.
16
1.7.4 Populasi & Teknik Penarikan Sampel
1.7.4.1 Populasi
Menurut Sugiyono (2015:80) populasi adalah sebagai berikut:
“Wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek/subjek yang mempunyai kualitas
dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan
kemudian ditarik kesimpulan.”
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sub sektor semen yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang melaporkan laporan keuangan secara
berturut-turut selama tahun 2016-2017. Jumlah populasi perusahaan sub sektor
semen sebanyak 6 perusahaan selama tahun 2016-2017.
Tabel 1.3
Daftar Perusahaan Sub Sektor Semen yang menjadi Populasi
No.
Kode
Saham
Nama Emiten
Tanggal IPO
Saham
Syariah
1
INTP
Indocement Tunggal Prakarsa
05-Des-1989

2
SMBR
Semen Baturaja
28-Jun-2013

3
SMCB
Holcim Indonesia
10-Agu-1997

4
SMGR
Semen Indonesia
08-Jul-1991

5
WSBP
Waskita Beton Precast
20-Sep-2016

6
WTON Wijaya Karya Beton
08-Apr-2014

Sumber: https://www.sahamok.com/emiten/sektor-industri-dasar-dan-kimia/subsektor-semen/
17
1.7.4.2 Teknik Penarikan Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi (sebagian atau wakil populasi yang
diteliti). Menurut Sugiyono (2014:116) pengertian teknik sampling adalah sebagai
berikut: “Teknik sampling adalah merupakan teknik pengambilan sampel, untuk
menentukan sampel yang akan digunakan dalam penelitian”. Penentuan sampel
dalam penelitian ini dilakukan dengan jenis Non Probability Sampling, jenis
sampel ini tidak dipilih secara acak. Tidak semua unsur atau elemen populasi
mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel.
Menurut Sugiyono (2014:120) definisi nonprobability sampling adalah
sebagai berikut: “Teknik pengambilan sampel yang tidak memberikan peluang
atau kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih
menjadi sampel”.
Adapun penentuan jumlah sampel yang digunakan oleh penulis dalam
penelitian ini adalah dengan Teknik Non Probability Sampling yang dipilih yaitu
dengan Sampling Jenuh (sensus). Hal ini sering dilakukan apabila jumlah populasi
kecil, kurang dari 30 orang (Supriyanto dan Machfudz, 2010:188). Dalam
penelitian ini jumlah populasi relatif kecil yaitu sebanyak 6 perusahaan. Sampling
jenuh atau sensus menurut Sugiyono (2012:122) adalah teknik penentuan sampel
bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel.
Berdasarkan penjelasan diatas maka disimpulkan bahwa pengambilan
sampel dalam dalam penelitian ini menggunakan sensus karena jumlah
populasinya relatif kecil yaitu sebanyak 6 perusahaan sub sektor semen yang
18
terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang melaporkan laporan keuangan secara
berturut-turut selama tahun 2016-2017.
1.7.5 Operasionalisasi Variabel
Menurut Bambang S.Soedibjo (2013:7), “Operasional variabel adalah
penarikan batasan yang lebih menjelaskan ciri-ciri spesifik yang lebih substantif
dari suatu konsep”. Tujuannya agar peneliti dapat mencapai suatu alat ukur yang
sesuai dengan hakikat variabel yang sudah didefinisikan konsepnya, maka peneliti
harus memasukkan proses atau operasionalnya alat ukur yang akan digunakan
untuk kuantifikasi gejala atau variabel yang ditelitinya.
Dalam variabel penelitian, untuk menguji hipotesis yang akan dirumuskan
adalah sebagai berikut:
1.
Likuiditas merupakan Variabel X1 (Independen)
2.
Leverage merupakan Variabel X2 (Independen)
3.
Agresivitas Pajak merupakan Variabel Y (Dependen)
Untuk lebih jelasnya pada tiga variabel tersebut diuraikan melalui tabel
operasional variabel dibawah ini:
19
Tabel 1.4
Operasionalisasi Variabel
Variabel
Likuiditas
(X1)
Indikator
Definisi
“Rasio likuiditas atau sering
juga disebut dengan nama rasio
modal kerja merupakan rasio
yang digunakan untuk
mengukur seberapa likuidnya
suatu perusahaan.”
1.
Skala
Current Ratio: Rasio Lancar
2. Current Assets: Aset Lancar
3. Current Liabilities:
Kewajiban Lancar
Rasio
(Kasmir (2012: 134)
Leverage
(X2)
“Rasio leverage merupakan
rasio yang mengukur
kemampuan perusahaan
untuk memenuhi kewajibankewajiban jangka panjangnya.”
1. Total Debt to Total Assets
Ratio
2. Total Hutang
3. Total Aktiva
Rasio
(Mamduh M Hanafi dan Abdul
Halim (2012:79)
Agresivitas
Pajak (Y)
“Agresivitas Pajak merupakan
suatu tindakan merekayasa
pendapatan kena pajak yang
direncanakan melalui tindakan
perencanaan pajak (tax
planning) baik menggunakan
cara legal dengan melakukan
penghindaran pajak (tax
avoidance) maupun ilegal
dengan melakukan penggelapan
pajak (tax evasion).”
(Frank et al:2009)
1. CETR : Cash Effective Tax
Rate
2. Pembayaran Pajak
3. Pendapatan Sebelum Pajak
Rasio
20
1.7.6 Pengukuran Variabel
Dalam penelitian ini variabel independen yang digunakan adalah
Likuiditas sebagai variabel X1, Leverage sebagai variabel X2, dan yang menjadi
variabel dependen dalam penelitian ini adalah Agresivitas Pajak sebagai variabel
Y. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Laporan Keuangan Tahunan
perusahaan sub sektor semen pada tahun 2016-2017.
1.7.7 Hipotesis Statistik
Menurut Bambang S.Soedibjo (2013:41), “Hipotesis statistik adalah
pernyataan yang berkaitan dengan populasi (lebih spesifik lagi mengenai
karakteristik populasi) dimana kita ingin menentukan apakah menerima atau
menolak hipotesis ini berdasarkan pengamatan.”
Hipotesis dalam penelitian ini diformulasikan sebagai berikut:
Hipotesis 1
Ho : β1=0,
Likuiditas tidak berpengaruh terhadap Agresivitas Pajak.
Ha : β1≠0,
Likuiditas berpengaruh terhadap Agresivitas Pajak.
Hipotesis 2
Ho : β2=0,
Leverage tidak berpengaruh terhadap Agresivitas Pajak.
Ha : β2≠0,
Leverage berpengaruh terhadap Agresivitas Pajak.
21
Hipotesis 3
Ho : β1 = β2=0, Likuiditas dan Leverage tidak berpengaruh terhadap Agresivitas
Pajak.
Ha : β1 = β2≠0, Likuiditas dan Leverage berpengaruh terhadap Agresivitas Pajak.
1.7.8 Metode Analisis Data
1.7.8.1 Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Sugiyono (2015:206) statistik deskriptif adalah statistik yang
digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau
menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud
membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.
Analisis statistik deskriptif yang digunakan dalam penelitian ini adalah
minimum, maksimum, rata-rata dan standar deviasi. Adapun variabel yang akan
dideskripsikan adalah likuiditas, leverage serta agresivitas pajak pada perusahaan
sub sektor semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2016-2017.
1.7.8.2 Analisis Asosiatif
Metode asosiatif adalah suatu bentuk fenomena yang menunjukkan adanya
hubungan antara dua atau lebih variabel. Namun demikian adanya hubungan atau
asosiasi antara dua variabel bukan berarti bahwa adanya hubungan sebab akibat di
dalamnya. (Bambang S. Soedibjo, 2013:174)
Analisis asosiatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis
regresi linier berganda. Dalam penelitian ini, analisis asosiatif digunakan untuk
mengetahui pengaruh Likuiditas dan Leverage terhadap Agresivitas Pajak baik
22
secara parsial maupun simultan pada perusahaan sub sektor semen tahun 20162017.
Jadi analisis regresi linier berganda akan dilakukan jika jumlah variabel
independennya minimal dua. Dalam penelitian ini terdapat satu variabel dependen
dan dua variabel independen sehingga persamaan regresi linier berganda pada
penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y = β0 + β1𝑋1 + β2 X2 + β3 𝑋3 + e
Keterangan:
Y
= Agresivitas Pajak
β0
= Konstanta atau nilai Y pada saat variabel independen sama
dengan 0
β1
= Koefisien regresi berganda atau variabel bebas 𝑋1 terhadap
variabel terikat Y, bila X2 dianggap konstan
β2
= Koefisien regresi berganda atau variabel bebas 𝑋2 terhadap
variabel terikat Y, bila X1 dianggap konstan
X1
= Likuiditas
X2
= Leverage
e
= Standard Error
Untuk menghitung b0, b1 dan b2 sebagai penaksir koefisien regresi populasi
β0 dan β1 dan β2 digunakan metode kuadrat terkecil dengan rumus :
1
b1=
𝑛
𝑛
∑𝑛
𝑖=1 𝑥𝑖 𝑦𝑖 − 𝑛{∑𝑖=1 𝑥𝑖 ∑𝑖=1 𝑦𝑖 }
1
2
𝑛
2
∑𝑛
𝑖=1 𝑥2𝑖 − 𝑛(∑𝑖=1 𝑥𝑖 )
23
1
b2=
𝑛
𝑛
∑𝑛
𝑖=1 𝑥2𝑖 𝑦𝑖 − 𝑛{∑𝑖=1 𝑥2𝑖 ∑𝑖=1 𝑦𝑖 }
1
2
𝑛
2
∑𝑛
𝑖=1 𝑥2𝑖 − 𝑛(∑𝑖=1 𝑥2𝑖 )
b0 = y - b1x1 - b2x2
Sebelum dilakukan pengujian analisis regresi linier berganda terhadap
hipotesis penelitian, terlebih dahulu perlu dilakukan suatu pengujian asumsi
klasik. Uji asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari uji normalitas, uji
autokorelasi, uji multikolineritas, dan uji heteroskedastisitas yaitu sebagai berikut:
1.7.8.2.1 Uji Normalitas
Analisis normalitas suatu data ini akan menguji data variabel bebas (X)
dan data variabel terikat (Y) pada persamaan regresi yang dihasilkan, berdistribusi
normal atau berdistribusi tidak normal. Dengan kata lain, pengujian ini dilakukan
untuk menguji apakah sampel mewakili populasi atau tidak. Persamaan regresi
dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat
bedistribusi mendekati normal atau normal sama sekali (Danang Sunyoto,
2012:119).
Pada prinsipnya, normalitas data dapat diketahui dengan melihat
penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal pada grafik atau histogram dari
residualnya. Data normal dan tidak normal dapat diuraikan sebagai berikut (Imam
Ghozali, 2011) :
24
1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogramnya, menunjukkan pola terdistribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya, tidak menunjukkan pola terdistribusi
normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Menurut Imam Ghozali (2011) uji dengan grafik dapat menyesatkan apabila
tidak hati-hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa
sebaliknya. Oleh karena itu dianjurkan selain menggunakan uji grafik dilengkapi
dengan uji statistik.
Uji statistik yang digunakan dalam penelitian ini untuk menguji normalitas
residual adalah Uji Statistik Non-Parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Konsep
dasar dari Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov adalah dengan membandingkan
distribusi data (yang akan diuji normalitasnya) dengan distribusi normal baku,
dimana distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan ke dalam
bentuk z-score dan diasumsikan normal (Ellyna Hafizah). Untuk menguji, dapat
menggunakan rumus :
D = F0(X) – SN(X)
Keterangan :
F0 (X) = Fungsi distribusi frekuensi kumulatif yang ditentukan
SN (X) = Ditriusi frekuensi kumulatif yang diobservasi
25
Analisis kriteria pengambilan keputusan :
 Data berdistribusi normal jika signifikansi >5%
 Data tidak berdistribusi normal jika signifikansi <5%
1.7.8.2.2
Uji Autokorelasi
Khusus untuk regresi yang berbasis waktu (time-series), seharusnya tidak
ada korelasi antara data waktu ke-t dengan waktu sebelumnya (t-l). Pada SPSS,
hal ini dapat dideteksi dengan angka Durbin-Watson (Singgih Santoso, 2015:352).
Menurut Danang Sunyoto (2012:138) persamaan regresi yang baik adalah
yang tidak memiliki masalah autokorelasi, jika terjadi autokorelasi maka
persamaan tersebut menjadi tidak baik dipakai prediksi. Masalah autokorelasi
timbul jika ada korelasi secara linier antara kesalahan penggangu periode t
(berada) dengan kesalahan pengganggu periode t-l (sebelumnya) salah satu ukuran
dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi dengan uji Durbin-Watson
(DW).
Uji Durbin-Watson adalah salah satu uji yang sangat sering digunakan
untuk melihat otokorelasi derajat pertama dari kekeliruan acak (Bambang S.
Soedibjo, 2013:237). Rumus yang dapat digunakan menurut Gujarati (2007:112)
sebagai berikut :
d=
∑𝑡=𝑁
𝑡=2 ( 𝑒𝑡 − 𝑒𝑡−1
∑𝑡=𝑁
𝑡=1 𝑒𝑡2
)2
26
Keterangan :
d = Uji Durbin-Watson
et = Kesalahan pengganggu pada waktu t
et-1= Kesalahan pengganggu pada waktu sebelumnya
Bentuk Hipotesis yang diuji adalah :
𝐻0 : 𝜌 = 0
𝐻1 : ñ ≠ 0
Dengan kriteria sebagai berikut :
1. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound (𝑑𝑈 ) dan (4-𝑑𝑈 ),
maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (𝑑𝐿 ),
maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada
autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-𝑑𝐿 ), maka koefisien autokorelasi lebih
kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nilai DW terletak diantara batas atas (𝑑𝑈 ) dan batas bawah (𝑑𝐿 ) atau
DW terletak diantara (4-𝑑𝑈 ) dan (4-𝑑𝐿 ), maka hasilnya tidak dapat
disimpulkan.
Menolak Hipotesis nol berarti perlu ada koreksi terhadap otokorelasi,
sedangkan menerima hipotesis nol berarti kita telah memenuhi asumsi
independensi kekeliruan acak (Bambang S. Soedibjo, 2013:237).
27
1.7.8.2.3
Uji Multikolineritas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang
tinggi secara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda.
Alat
statistik
yang
sering
digunakan
untuk
menguji
gangguan
multikolinearitas adalah dengan Variance Inflation Factor (VIF), korelasi pearson
antara variabel-variabel bebas, atau dengan melihat eigenvalues dan Condition
Index (CI). Rumus yang digunakan untuk mencari nilai VIF adalah sebagai
berikut :
1
VIF = (1−𝑅𝑥 2 ) atau VIF = 1/tolerance
𝑖
Sumber: Gendro Wiyono (2011:149)
Adapun ketentuan penentuan terjadinya masalah multikolinearitas menurut
Gendro Wiyono (2011:149) adalah sebagai berikut :
1) Jika nilai VIF lebih besar dari 10, maka ada masalah multikolinearitas.
2) Jika nilai VIF lebih kecil dari 10, maka tidak ada masalah multikolinearitas.
1.7.8.2.4
Uji Heteroskedastisitas
Imam Ghozali (2016:134) mengatakan “Tujuan uji heteroskedastisitas
adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian
dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain.” Ada beberapa cara untuk
mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas. Yaitu uji grafik plot, uji park,
uji glejser, dan uji white.
Menurut Wiyono (2011:160) dalam Febriana dan Praptoyo (2015). Cara
mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada
28
tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara Studentized Residual
(SRESID) dan Standardized Predicted Value (ZPRED) dengan dasar analisis.
1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka
mengidikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2) Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
1.7.8.3 Analisis Koefisien Determinasi
𝑅2 =
𝑆𝑆𝑅
𝑆𝑆𝑇
atau 𝑅2 = 1 −
𝑆𝑆𝐸
𝑆𝑆𝑇
Menurut Bambang S.Soedibjo (2013:205) salah satu kelemahan dari nilai
R2 ini adalah jika ada penambahan variabel independen ke dalam model, maka
nilai SEE akan menurun. Akibatnya nilai R2 akan mendekati satu meskipun
variabel yang ditambahkan tidak mempunyai hubungan dengan Y, sehingga
mengakibatkan hasil kesimpulan yang menyesatkan. Oleh karena itu, dalam
penelitian ini sebagai pengganti koefisien determinasi ini digunakan R2 yang
disesuaikan (adjusted R-square). Rumus untuk menghitung R2 yang disesuaikan
adalah:
2
𝑅𝑎𝑑𝑗
=−
2
𝑅𝑎𝑑𝑗
=1+
𝑆𝑆𝐸 /(𝑛 − 𝑝 − 1)
𝑆𝑆𝑇 /(𝑛 − 1)
(𝑛 − 1)
(𝑅 2 − 1)
(𝑛 − 𝑝 − 1)
29
1.7.8.4 Uji Hipotesis Statistik
Hipotesis merupakan pernyataan-pernyataan yang menggambarkan suatu
hubungan antara dua variabel yang berkaitan dengan suatu kasus tertentu dan
merupakan anggapan sementara yang perlu diuji dengan benar atau tidak benar
tentang dugaan dalam suatu penelitian serta memiliki manfaat bagi proses
penelitian agar efektif dan efisien. Hipotesis merupakan asumsi atau dugaan
mengenai suatu hal yang dibuat untuk menjelaskan hal tersebut dan dituntut untuk
melakukan pengecekkannya. Jika asumsi atau dugaan tersebut dikhususkan
mengenai populasi, umumnya mengenai nilai-nilai parameter populasi, maka
hipotesis itu disebut dengan hipotesis statistik.
1.7.8.4.1 Uji Hipotesis Parsial (t-test)
Menurut Bambang S. Soedibjo (2013:207) “uji t digunakan untuk melihat
sampai seberapa baik garis regresi cocok dengan data adalah dengan menguji
apakah koefisien β1 = 0 atau tidak. Untuk itu perlu dilakkan uji hipotesis.”
Dengan Statistik Uji :
t=
𝑏1
𝑆𝑏1
Sumber : Bambang S. Soedibjo (2013:207)
Keterangan :
t
= Taraf Signifikan
b1
= Taksiran Koefisien Regresi Populasi
Sb1
= Simpangan Baku Koefisien Regresi
30
Dengan Ketentuan table t untuk taraf signifikan yang ditetapkan dan
derajat bebas v = n - p (dimana p adalah variabel independen). Jika t hitung > t
table maka tolak H0 terima H1.
Statistik uji diatas terdapat notasi Sb1 yang merupakan simpangan baku
koefisien regresi dan dihitung dengan rumus :
1
Sb1 = Se√(𝑛−1)𝑆2
2
∑𝑛
𝑖=1(𝑦1 −ŷ)
Se = √
𝑠𝑥2
𝑛−2
𝑛 ∑ 𝑥𝑖2 − (∑ 𝑥𝑖 )
=
𝑛(𝑛 − 1)
2
Sumber : Bambang S. Soedibjo (2013:207)
Keterangan :
Sb1
= Simpangan Baku Koefisien Regresi
Se
= Standar Error
n
= 21 Sample
y1 – ŷ = Selisih antara data y asli dengan nilai ŷ, yang diperoleh dari n
persamaan regresi.
Sedangkan (y1 – ŷ1) adalah selisih antara data y asli dengan nilai-nilai ŷ1
yang diperoleh dari persamaan regresi.
31
1.7.8.4.2 Uji Hipotesis Simultan (f-test)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua variabel
independen yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersamasama atau simultan terhadap variabel dependen. Menurut Ghozali (2016:96) “Uji
F menguji joint hipotesia bahwa b1, b2, dan b3 secara simultan sama dengan nol.”
Menurut Bambang S. Soedibjo (2013:228), pengujian secara simultan uji
statistik dengan uji F dihitung dengan rumus:
F
𝑀𝑆𝑅
= 𝑀𝑆𝐸
MSR =
𝑆𝑆𝑅
𝑃
𝑆𝑆𝐸
MSE = (𝑛−𝑝−1)
Derajat bebas untuk MSR adalah v1 = p dan untuk MSR adalah v2 = (n – p
- 1).
Statistik F digunakan untuk menguji hipotesis :
H0
= β 1 = β2 … = βp = 0
H1
= paling sedikit satu koefisien tidak sama dengan nol.
Kriteria keputusan :
a. Terima H0 jika F ≤ F (α) , (v1, v2)
b. Tolak H0 jika F > F (α) , (v1, v2)
32
1.7.9
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini akan dilaksanakan pada bulan Mei 2018 sampai Juli 2018.
Objek penelitian ini adalah Perusahaan Sub Sektor Semen yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia (BEI) yang terdiri dari 6 perusahaan, serta data diperoleh dari
Bursa Efek Indonesia yang diakses melalui website www.idx.co.id.
Tabel 1.5
Jadwal Penelitian dan Penyusunan Usulan Penelitian
Bulan
Uraian
Mei
1
1. Pencarian
Fenomena
2. Pengumpulan data
3. Pembuatan UP
4. Seminar UP
2
3
Juni
4
1
2
3
Juli
4
1
2
3
4