3. METODE PENELITIAN
3.1 Model Analisis
Penelitian ini menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, yaitu menguji pengaruh agresivitas pajak, umur perusahaan (age) dan market to book terhadap transparansi perusahaan, pada perusahaan non keuangan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia tahun 2011-2013. Kerangka model penelitian ini dapat dijelaskan melalui gambar berikut:
Gambar 3.1 Kerangka penelitian Maka dapat dibuatkan persamaan regresi sebagai berikut:
(1)
Variabel Independen Agresivitas Pajak
(CurrETR)
Variabel Dependen Transparansi Perusahaan (TCA)
y Umur Perusahaan
(age)
Market to Book (MKTB)
Leverage (Lev) Size
Kinerja Laba (KINERJA) Variabel Kontrol
Keterangan:
TCA : Total Current Accruals : Agresivitas Pajak
: Umur Perusahaan
: Market to book
Size : Size
Lev : Leverage
KINERJA : Kinerja Laba
: Konstanta persamaan regresi
: Koefisien tiap variabel
: Kemungkinan eror
3.2 Defenisi Operasional Variabel
Penelitian menggunakan variabel dependen yaitu transparansi perusahaan dan variabel independen yaitu agresivitas pajak, umur perusahaan, dan market to book.
3.2.1 Variabel Dependen
Variabel dependen (variabel terikat) adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain. Dalam penelitian ini variabel dependen adalah transparansi perusahaan. Definisi transparansi perusahaan adalah semua informasi keuangan perusahaan yang disusun tanpa rekayasa dan dapat diakses oleh semua pihak pemangku kepentingan. Variabel ini diuji berdasarkan aspek kualitas pelaporan keuangan yang diukur menggunakan kualitas akrual (AQ), dimana alat ukur ini merupakan salah satu indikator yang menunjukkan apakah laporan keuangan yang dihasilkan berkualitas atau tidak (Marlinah, 2015).
Balakhrisnan et al. (2012) menghitung AQ dengan mengikuti Francis et al.
(2005) yang didasarkan pada ukuran yang dikembangkan oleh Dechow dan Dichev (2002). AQ diukur dengan rumus sebagai berikut:
(2)
Keterangan:
t = tahun i = perusahaan
TCA = total current accruals
CFO t-1 = arus kas dari operasi sebelum tahun t CFOt = arus kas dari operasi pada tahun t CFOt+1 = arus kas dari operasi setelah tahun t REV = perubahan penjualan – perubahan piutang PPE = properti, pabrik, dan peralatan
TCA, CFO, REV, dan PPE menggunakan skala dengan total aset rata-rata.
TCAi,t merupakan total current accruals perusahaan j pada tahun t. TCA dihitung dengan perubahan current assets dikurangi perubahan current liabilities dikurangi perubahan cash ditambah perubahan hutang jangka pendek pada current liabilities. CFO merupakan net income before extraordinary items dikurangi total accruals. Total accruals diperoleh dari TCA dikurangi beban depresiasi dan amortisasi. Sedangkan ΔREV ialah perubahan revenue dikurangi perubahan piutang, dan PPE merupakan harga perolehan dari property, plant, and equipment. Kualitas akrual dihitung dari standar deviasi residual persamaan di atas.
3.2.2 Variabel Independen
Variabel independen (variabel bebas) merupakan variabel yang dapat mempengaruhi variabel lain. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah agresivitas pajak, umur perusahaan (age), dan market to book.
3.2.2.1 Agresivitas Pajak
Balakrishnan et al. (2012) mendefinisikan bahwa perusahaan yang melakukan agresivitas pajak akan membayar lebih rendah kewajiban pajaknya dibandingkan dengan yang seharusnya dibayar perusahaan sejenis. Secara khusus penelitian Liando (2014) mendefinisikan agresivitas pajak adalah tindakan yang dilakukan untuk menghindari pajak khususnya pajak penghasilan perusahaan karena dianggap tidak memberi nilai tambah (value added) bagi perusahaan.
Agresivitas pajak diukur dengan menggunakan Current ETR, dimana ETR merupakan alat ukur seberapa besar perusahaan melakukan agresivitas pajak.
Current ETR diperoleh dari total beban pajak periode kini yang diukur dari penghasilan sebelum kena pajak (Derashid dan Zhang, 2003).
(3)
3.2.2.2 Umur Perusahaan (Age)
Umur perusahaan merupakan variabel untuk mengukur kualitas informasi perusahaan. Perusahaan yang berumur lebih lama listing di BEI memiliki informasi yang lebih luas dan lebih berpengalaman dalam pengungkapan laporan keuangan, termasuk mengenai informasi yang perlu dan tidak perlu dipublikasikan sehingga perusahaan dapat tetap eksis dan tetap dapat bersaing dengan perusahaan yang umurnya masih muda (Permono dan Raharja, 2013).
Konsisten dengan penelitian Balakrishnan et al. (2012), pengukuran umur perusahaan dalam penelitian ini yaitu melalui logaritma natural dari perbedaan antara tahun pertama ketika perusahaan listing dengan tahun berjalan.
3.2.2.3 Market to book
Market to book merupakan rasio untuk mengukur seberapa besar pertumbuhan perusahaan di masa depan. Peluang pertumbuhan perusahaan merupakan kemampuan perusahaan untuk memiliki investasi di masa depan. Oleh karena itu market to book menurut Balakrishnan et al. (2012) dan Rokhayati (2005) diukur dengan rumus:
(4)
3.2.3 Variabel Kontrol
Variabel kontrol adalah variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan sehingga hubungan variabel bebas terhadap variabel terikat tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti.
3.2.3.1 Leverage
Leverage merupakan rasio yang mengukur besarnya utang yang dimiliki oleh perusahaan untuk membiayai aktivitas operasinya. Leverage menurut Lanis dan Richardson (2013) dan Balakrishnan et al. (2012) dihitung dari:
(5)
3.2.3.2 Size
Ukuran perusahaan adalah suatu skala yang dapat mengklasifikasikan besar kecilnya perusahaan menurut berbagai cara seperti total aktiva atau total aset perusahaan, nilai pasar saham, rata-rata tingkat penjualan, dan jumlah penjualan.
Dalam mengukur besar kecilnya suatu perusahaan, total aktiva dianggap merupakan proksi yang paling stabil dibanding proksi lainnya. Penelitian ini mengukur ukuran perusahaan menggunakan logaritma total aset perusahaan (Lanis & Richardson, 2013):
(6)
3.2.3.3 Kinerja Laba
Laba merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi transparansi perusahaan. Menurut Balakhrisnan et al. (2012) kerugian perusahaan dapat muncul sebagai bagian dari perencanaan pajak agresif. Hal ini terjadi ketika perusahaan memiliki pendapatan yang sangat rendah. Oleh karena itu perusahaan yang mendapatkan laba lebih transparan dalam menyampaikan informasinya.
Kinerja laba dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan nilai laba setelah pajak.
3.3 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan adalah data kuantitatif dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan perusahaan Bursa Efek Indonesia melalui database Bloomberg periode 2011-2013. Laporan keuangan yang diperlukan mencakup laporan posisi keuangan, laporan laba rugi, laporan arus kas, dan catatan atas laporan keuangan.
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan strategi arsip (archival), yaitu data dikumpulkan dari catatan atau basis data yang sudah ada.
Sumber data dari stategi ini berasal data sekunder yaitu laporan keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Setelah memperoleh daftar perusahaan non keuangan periode 2011-2013, data yang diperlukan selanjutnya dikumpulkan dan diolah.
3.5 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini menggunakan perusahaan non keuangan selain sektor jasa real estate, properti, konstruksi bangunan, dan subsektor konstruksi non-bangunan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2011-2013. Namun karena perusahaan non keuangan sektor jasa real estate, properti, konstruksi bangunan, dan subsektor konstruksi non-bangunan dikenakan PPh final sehingga tidak dapat digunakan sebagai sampel untuk menghitung proxy current ETR untuk menghitung nilai variabel agresivitas pajak. Peneliti menggunakan perusahaan non keuangan karena penelitian sebelumnya telah menggunakan perusahaan manufaktur sebagai populasi. Selain itu perusahaan non keuangan yang saat ini mencapai 367 perusahaan dan terdiri dari beberapa sektor seperti industri berdasarkan klasifikasi Bursa Efek Indonesia yaitu pertanian, pertambangan, industri dasar dan kimia, aneka industri, industri barang konsumsi, infrastruktur, utilitas, transportasi, perdagangan dan jasa telah mewakili sebagian besar karakteristik dari berbagai jenis perusahaan yang terdaftar di BEI.
Perusahaan non keuangan juga dianggap lebih memungkinkan terjadinya kecurangan dibandingkan perusahaan keuangan yang mendapat pengawasan ketat dari pemerintah.
Penentuan sampel menggunakan metode purposive sampling yaitu sampel diperoleh dengan maksud atau tujuan tertentu, dimana dalam hal ini bertujuan untuk memperoleh kriteria sampel yang sesuai dengan tujuan penelitian. Kriteria sampel yang digunakan adalah :
1. Perusahaan non keuangan yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia tahun 2011-2013.
2. Terdapat laporan tahunan dan laporan keuangan tahunan selama 3 tahun berturut-turut (2011-2013) yang telah diaudit oleh auditor independen dan dapat diakses dari database Bloomberg atau dari situs perusahaan.
3. Laporan keuangan disajikan dalam kurs Rupiah. Pemilihan kriteria ini adalah karena penggunaan mata uang yang berbeda dapat menimbulkan perbedaan kurs meskipun telah dilakukan konversi.
4. Tahun buku berakhir 31 Desember. Hal ini untuk menjaga keseragaman terhadap sampel dan analisisnya.
5. Perusahaan memiliki nilai beban pajak kini (current tax) tahun 2011-2013.
3.6 Teknik Analisis Data
3.6.1 Langkah-langkah Analisis Data
Sebelum mengolah data menggunakan SPSS 20, hal pertama yang perlu dilakukan adalah menghitung nilai dari setiap variabel dengan menggunakan pengukuran yang telah dijelaskan sebelumnya. Langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini dilakukan sebagai berikut :
1. Menghitung total akrual masing-masing perusahaan yang diperoleh dengan rumus:
TCA= Δ Current Asset – Δ Current Liabilities – Δ Cash + Δ Short Term in
Current Liabilities (5)
Keterangan:
Δ Current Asset = Current asset t – Current asset t-1
Δ Current Liabilities = Current liabilities t - Current liabilities t-1
Δ Cash = Cash t – Cash t-1
Δ Short Term in Current Liabilities = Short Term in Current Liabilities t - Short term in current liabilities t-1 2. Menghitung kualitas akrual perusahaan i pada tahun t dengan persamaan rumus
(2). Setelah didapatkan nilai TCA, CFO, REV, dan PPE maka seluruhnya dibagi dengan rata-rata total aset pada tahun (t). Kualitas akrual akan dihitung dari standar deviasi residual persamaan tersebut, lalu diabsolutkan.
3. Menghitung umur perusahaan yang diperoleh dari tahun (t) dikurangi tahun pertama perusahaan listing di BEI, hasil dari selisih ini merupakan nilai umur perusahaan.
4. Menghitung market to book perusahaan i pada tahun t berdasarkan rumus (4).
5. Setelah mendapatkan nilai dari setiap variabel, selanjutnya nilai-nilai tersebut dimasukkan ke dalam SPSS untuk melakukan pengolahan data dengan menggunakan uji statistik deskriptif, uji asumsi klasik, uji regresi berganda, dan uji hipotesis.
3.6.2 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistik deskriptif akan menunjukkan jumlah data, menunjukkan nilai maksimum dan minimum serta rata-rata dan standar deviasi dari masing-masing variabel penelitian.
3.6.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui kondisi data yang ada agar dapat menentukan model analisis yang paling tepat untuk digunakan. Untuk mendapatkan model regresi yang tidak bias dan efisien, maka dilakukan pengujian terhadap asumsi-asumsi klasik dengan bantuan software SPSS 20.
3.6.3.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk menguji apakah variabel-variabel yang digunakan dalam model regresi memiliki distribusi data yang normal. Hal ini berkaitan dengan uji t dan F yang mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Untuk mengetahui kenormalan residual model regresi digunakan uji kolmogorov smirnov. Jika nilai signifikansi uji kolmogorov smirnov
> 0,05 (α=5%), maka dapat disimpulkan bahwa residual model regresi berdistribusi normal, jika lebih kecil dari 0,05 maka residual model regresi tersebut belum berdistribusi normal sehingga perlu dilakukan pendeteksian oulier, yaitu dengan mereduksi data outlier menggunakan casewise diagnostics.
3.6.3.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Masalah autokorelasi muncul pada data runtut waktu (time series), yaitu akibat dari observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya sehingga terjadi suatu kesalahan pengganggu yang tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya (Suyanto, 2012). Sementara menurut Ghozali (2006) model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Penelitian ini menguji autokorelasi dengan menghitung nilai statistik Durbin Watson (DW). Jika nilai DW terletak antara -2 sampai +2, dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari autokorelasi.
3.6.3.3 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah terdapat korelasi hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen dalam model regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat adanya masalah multikolinieritas. Untuk mengetahui keberadaaan multikolinearitas dalam model regresi, penelitian ini mengikuti salah satu cara Gozhali (2006), yaitu dengan melihat nilai tolerance dan lawannya yaitu variance inflation factor (VIF). Ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dikatakan terdapat multikolinearitas apabila ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 atau nilai VIF lebih dari 10.
3.6.3.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya (heterokedastisitas). Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tidak konstan atau berubah-ubah disebut dengan heterokedastisitas. Dalam model regresi, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah semua residual atau error mempunyai residual yang sama, kondisi ini disebut homokedastisitas. Heterokedastisitas dapat dideteksi dengan
menggunakan uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independen dengan nilai absolut residualnya. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan nilai absolut residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
3.6.4 Uji Hipotesis 3.6.4.1 Uji Regresi
Penelitian ini menggunakan dua model persamaan regresi linear berganda, yaitu:
1. Persamaan model pertama digunakan untuk menghitung regresi kualitas akrual.
Keterangan:
t = tahun i = perusahaan
TCA = total current accruals
CFO t-1 = arus kas dari operasi sebelum tahun t CFOt = arus kas dari operasi pada tahun t CFOt+1 = arus kas dari operasi setelah tahun t REV = perubahan penjualan – perubahan piutang PPE = properti, pabrik, dan peralatan
TCA, CFO, REV, dan PPE menggunakan skala dengan total aset rata-rata.
2. Persamaan model kedua digunakan untuk menguji hipotesis penelitian.
Hipotesis penelitian ini menguji pengaruh variabel agresivitas pajak, umur perusahaan, dan market to book terhadap variabel transparansi perusahaan.
Keterangan:
TCA : Total Current Accruals : Agresivitas Pajak
: Umur Perusahaan
: Market to book
Size : Size
Lev : Leverage
KINERJA : Kinerja Laba
: Konstanta persamaan regresi
: Koefisien tiap variabel
: Kemungkinan eror
3.6.4.2 Analisis Output SPSS 3.6.4.2.1 Tabel Summary
Tabel summary menampilkan koefisien determinasi digunakan untuk melihat seberapa besar suatu variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen di dalam model regresi tersebut. Nilai berkisar antara 0 dan 1.
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Jika mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberi hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen (Ghozali, 2006).
3.6.4.2.2 Tabel Anova
Dalam tabel anova, akan ditampilkan uji F yang bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen sudah secara signifikan mampu mempengaruhi variabel dependen. Jika nilai F hitung > F tabel dan nilai signifikansi < 0,05 (α=5%), maka ada pengaruh simultan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Selain itu juga berarti bahwa persamaan regresi linier berganda yang digunakan sudah benar.
3.6.4.2.3 Tabel Coefficient
Tabel ini menunjukkan uji t yang digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara parsial/individu dalam menerangkan varian variabel dependen (Ghozali, 2006 ). Uji t dilakukan dengan melihat besarnya variabel t hitung atau dengan melihat tingkat probabilitasnya.
Jika nilai signifikansi <0,05, maka hipotesis diterima namun apabila jika nilai signifikansi >0,05 maka hipotesis ditolak. Setelah melihat tingkat signifikan t, selanjutnya yang harus diperhatikan adalah tanda positif atau negatif di depan
nilai koefisien setiap variabel independen. Jika positif, maka menunjukkan variabel independen berpengaruh positif terhadap variabel dependen. Sebaliknya, jika negatif maka variabel independen berpengaruh negative terhadap variabel dependen.
