BAB II TINJAUAN PUSTAKA
HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Data Penelitian
4.2 Analisis Data
4.2.1 Analisis Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata (mean), dan nilai standar deviasi. Dibawah ini adalah hasil analisis
Sumber: Hasil olahan SPSS 2021
Dari pengujian deskriptif statistik yang tersaji pada tabel 4.1 menunjukkan:
1. Variabel nilai rata-rata corporate social responsibililty yang terdaftar di Pasar Modal Indonesia adalah sebesar 0,4578 atau 45,78% hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan sampel mengungkapkan CSR nya sebesar 45,78% dari total keseluruhan poin , yaitu 26 poin dari total 58 kriteria pengungkapan yang berarti bahwa pengungkapan CSR sampel perusahaan adalah rendah. Nilai terbesar (maximum) sebesar 76% atau 44 poin dari total 58 diperoleh Bank BBKP dan nilai terkecil (minimum) sebesar 10% atau 6 poin dari total 58 diperoleh Bank BTPS.
2. Variabel nilai rata-rata Kepemilikan Institusional adalah 74.3801 atau sebesar 74,38%, hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan sampel memiliki kepemillikan institusional yang tinggi.
Kepemilikan institusional yang tinggi dapat memengaruhi manajer untuk berfokus pada kinerja ekonomi dan memantau para manajer agar tidak mementingkan kepentingan diri sendiri. Nilai terbesar (maximum) sebesar 100% diperoleh Bank BTPS dan nilai terkecil (minimum) sebesar 33,37% diperoleh Bank BACA.
3. Variabel nilai rata-rata Kompensasi Eksekutif adalah 24.6908 atau sebesar 24,69%, hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan sampel memiliki kompensasi eksekutif yang rendah. Semakin
tinggi kompensasi eksekutif yang diberikan maka para eksekutif akan termotivasi untuk melakukan kinerja perusahaan secara lebih baik. Nilai terbesar (maximum) sebesar 27,10 diperoleh Bank BBCA dan nilai terkecil (minimum) sebesar 22,75 diperoleh Bank BINA.
4. Variabel nilai rata-rata political cost adalah 31.8117 atau sebesar 31,81%.
Karena semakin besar ukuran suatu perusahaan akan semakin besar pula biaya politis yang dikeluarkan. Oleh karena itu manajer akan memilih metode akuntansi yang menunda pengakuan laba untuk meminimalkan biaya politis. Nilai terbesar (maximum) sebesar 34,89 diperoleh Bank BBRI dan nilai terkecil (minimum) sebesar 27,13 diperoleh Bank BMAS.
5. Variabel nilai rata-rata penghindaran pajak adalah 0, 2579 atau sebesar 0,26%. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan sampel melakukan penghindaran pajak, karena semakin kecil nilai ETR perusahaan maka semakin tinggi pula penghindaran pajak yang dilakukan. Nilai terbesar (maximum) sebesar 0,37 diperoleh Bank BRIS dan nilai terkecil (minimum) sebesar 0,18 diperoleh Bank BGTG.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik ini dilakukan untuk mengetahui kondisi data yang ada dalam penelitian ini dan menentukan model analisis yang paling
tepat digunakan. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian terdiri dari:
4.2.2.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas pada penelitian ini adalah melalui pendekatan histogram, pendekatan grafik melahui Pp plot dan juga Pendekatan kolmogrov-smirnov. Pada uji kolmogrov-smirnov, apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05, maka data residual berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, maka data residual tidak berdistribusi secara normal.
Gambar 4.1 Histogram
Gambar 4.2 Normal Plot
Dengan melihat tampilan grafik histogram yang tersaji pada gambar 4.1 maupun grafik normal plot yang tersaji pada gambar 4.2 dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal begitupun juga dengan grafik normal plot yang menunjukkan titik-titik menyebar di sekitar diagonal, serta penyebarannya mendekati garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
Tabel 4.2
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber :Data olahan SPSS, 2021
Hasil dari pengolahan data penelitian dengan menggunakan uji Kolmogrov-smirnov yang tersaji pada tabel 4.2 diperoleh singnifikansi variabel penghindaran pajak lebih besar dari 0.05 yaitu 0.200 yang menunjukkan bahwa data penelitian terdistribusi secara normal.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat korelasi antar variabel independent.
Pengujian multikoleniaritas dilakukan dengan melihat VIF antar variabel independent. Jika VIF menunjukkan angka > 10 dan nilai tolerance < 0,1, hal ini berarti terdapat gejala multikolinearitas.
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinieritas
Collinearity Statistics Tolerance VIF
CSR
KI
KE
PC
.964
.907
.208
.207
1.038
1.102
4.800
4.821
Sumber : Data olahan SPSS 2021
Dari uji multikolinearitas yang tersaji dalam tabel 4.3, dapat dilihat tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel penelitian, hal ini ditunjukkan dalam angk VIF ( variance inflation Factor) dari siklus corporate social responsibility (CSR), Kepemilikan Institusional (KI), Kompensasi Eksekutif (KE), dan Political Cost (PC) < 10 dan nilai tolerance > 0,10.
4.2.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pasa suatu periode dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya dalam model regresi. Pada penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Run test. Hasil uji autokorelasi dapat dilihat di bawah ini:
Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .611a .373 .339 .03192 1.965
a. Predictors: (Constant), PC, CSR, KI, KE b. Dependent Variable: Penghindaran Pajak Sumber : Data Olahan Spss, 2021
Pengujian autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin-Watson.
Nilai DW dari output regresi diperoleh sebesar 1,967.Untuk nilai dU dapat dilihat dalam tabel DW pada signifikansi 0,05 dengan n (jumlah data) = 78 dan k (jumlah variabel independen) = 4. Diperoleh nilai dU= 1,7415 dan 4-dU= 2,2585 yang berarti tidak ada masalah autokorelasi dalam model regresi karena 1,7415<1,965<2,2585.
4.2.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokesdasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain (Ghozali,2013:138). Model regresi yang baik adalah yang tidak mengandung gejala heterokesdasitas.
Penelitian ini menggunakan uji scatterplot untuk menguji heteroskedastisitas.
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Dari grafik scatterplot yang tersaji pada gambar 4.3 dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.