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: πΆπ’πππππ‘ π ππ‘ππ (πΆπ ) = π΄ππ‘ππ£π πΏπππππ (πΆπ’πππππ‘ π΄π π ππ‘) πΎππ€ππππππ πΏπππππ (πΆπ’πππππ‘ πΏπππππππ‘πππ ) 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: πππ‘ππ π·πππ‘ π‘π πππ‘ππ π΄π π ππ‘π π ππ‘ππ = πππ‘ππ π»π’π‘πππ πππ‘ππ π΄π ππ‘ 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: πΆπΈππ = ππππππ¦ππππ πππππ ππππππππ‘ππ ππππππ’π πππππ 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 : ο· Likuiditas meningkat Agresivitas Pajak meningkat, atau sebaliknya (2016-2017) ο· 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 οΌ 2 SMBR Semen Baturaja 28-Jun-2013 οΌ 3 SMCB Holcim Indonesia 10-Agu-1997 οΌ 4 SMGR Semen Indonesia 08-Jul-1991 οΌ 5 WSBP Waskita Beton Precast 20-Sep-2016 οΌ 6 WTON Wijaya Karya Beton 08-Apr-2014 οΌ 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 + β1π1 + β2 X2 + β3 π3 + e Keterangan: Y = Agresivitas Pajak β0 = Konstanta atau nilai Y pada saat variabel independen sama dengan 0 β1 = Koefisien regresi berganda atau variabel bebas π1 terhadap variabel terikat Y, bila X2 dianggap konstan β2 = Koefisien regresi berganda atau variabel bebas π2 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= π π ∑π π=1 π₯π π¦π − π{∑π=1 π₯π ∑π=1 π¦π } 1 2 π 2 ∑π π=1 π₯2π − π(∑π=1 π₯π ) 23 1 b2= π π ∑π π=1 π₯2π π¦π − π{∑π=1 π₯2π ∑π=1 π¦π } 1 2 π 2 ∑π π=1 π₯2π − π(∑π=1 π₯2π ) 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 : ο· Data berdistribusi normal jika signifikansi >5% ο· 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= ∑π‘=π π‘=2 ( ππ‘ − ππ‘−1 ∑π‘=π π‘=1 ππ‘2 )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 : π»0 : π = 0 π»1 : ñ ≠ 0 Dengan kriteria sebagai berikut : 1. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound (ππ ) dan (4-ππ ), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi. 2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (ππΏ ), maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif. 3. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-ππΏ ), maka koefisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif. 4. Bila nilai DW terletak diantara batas atas (ππ ) dan batas bawah (ππΏ ) atau DW terletak diantara (4-ππ ) dan (4-ππΏ ), 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−π π₯ 2 ) atau VIF = 1/tolerance π 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 π 2 = πππ πππ atau π 2 = 1 − πππΈ πππ 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 π πππ =− 2 π πππ =1+ πππΈ /(π − π − 1) πππ /(π − 1) (π − 1) (π 2 − 1) (π − π − 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= π1 ππ1 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√(π−1)π2 2 ∑π π=1(π¦1 −Ε·) Se = √ π π₯2 π−2 π ∑ π₯π2 − (∑ π₯π ) = π(π − 1) 2 Sumber : Bambang S. Soedibjo (2013:207) Keterangan : Sb1 = Simpangan Baku Koefisien Regresi Se = Standar Error n = 21 Sample y1 – Ε· = Selisih antara data y asli dengan nilai Ε·, yang diperoleh dari n persamaan regresi. Sedangkan (y1 – Ε·1) adalah selisih antara data y asli dengan nilai-nilai Ε·1 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 πππ = πππΈ MSR = πππ π πππΈ MSE = (π−π−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