Estimasi Tarif Pajak, Pendapatan Riil Perkapita, dan Inflasi Pengujian Statistik

40 penggelapan pajak melalui cara yang dipakai oleh Tanzi 1980, 1983, Schneider 2007, yaitu pertama dengan menghitung seberapa besar tingkat illegal money, legal money, velocity of money perputaran uang, underground economy, dan terakhir adalah penggelapan pajak. Tabel 4.4 Hasil Estimasi Illegal Money, Legal Money, Velocity of Money, Underground Economy, dan Tax Evasion Tahun Im Triliun Lm Triliun V Ue Miliar Te Triliun 1999 -120.342 132.805 0.000097389 129.33 22345 2000 -68.003 84.222 0.000178477 150.317 111064 2001 -94.919 112.692 0.000127260 143.41 185541 2002 -99.823 119.017 0.000144834 172.37 210088 2003 -73.845 96.225 0.000234601 225.74 242048 2004 -49.048 736.433 0.000332754 245.05 280559 2005 -71.270 98.384 0.000276423 271.95 347031 2006 -115.052 149.754 0.000233074 349.03 409203 2007 -96.525 141.531 0.000292826 414.44 490989 2008 -117.976 163.655 0.000300701 492.11 658701 2009 -145.157 196.740 0.000264661 520.69 619922 2010 -127.312 187.853 0.000366926 689.28 723307 2011 -146.453 218.752 0.000375403 821.20 873874 2012 -145.265 229.430 0.000370836 850.81 980518 2013 -172.349 261.057 0.000322334 841.47 1077307 Sumber: Output Excel Diolah

4.4 Estimasi Tarif Pajak, Pendapatan Riil Perkapita, dan Inflasi

Mempengaruhi Tingkat Penggelapan Pajak Di Indonesia Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini diadopsi dari model yang merupakan dasar bagi sebagian besar model penggelapan pajak yang pertama kali dilakukan oleh Becker 1968 dengan memperkenalkan pendekatan teori ekonomi criminal economics of crime, dan kemudian dikembangkan oleh Allingham dan Universitas Sumatera Utara 41 Sandmo 1972 yang dikenal dengan model pendekatan penggelapan pajak yang menggunakan konsep expected utility yang selanjutnya dimodifikasi oleh Yitzhaki 1974, Clotfelter 1983 dan Tanzi 1993. Dimana estimasinya adalah sebagai berikut: 1nTE t = α + α 1 1n ATR t + α 2 1n rPCY t + α 3 INF t + µ t Tabel 4.5 Hasil Regresi Model 2 Variabel Dependen : Ln_ TE Metode : Ordinary Least Square OLS Variabel Nilai Koefisien Std. Error t-statistic Prob LnATR -1.470265 3.939106 -0.373248 0.7161 LnrPCY 1.606628 0.211318 7.602912 0.0000 INF 0.073292 0.034271 2.138575 0.0557 C 18.28285 13.27792 1.376937 0.1959 R-squared 0.841789 Adjusted R-squared 0.798641 F-statistic 19.50919 Prob F-statistic 0.000104 Sumber: Output Eviews Diolah Bentuk persamaan Model 2: 1nTE t = . − . n ��� + 1.606628 1n rPCY t + 0.073292 INF t

4.5 Pengujian Statistik

4.5.1 Koefisien Determinasi R

2 Koefisien determinasi R 2 mencerminkan besarnya pengaruh perubahan variabel-variabel bebas independent variables dalam menjelaskan perubahan pada variabel tidak bebas dependent variables secara bersama-sama, dengan tujuan untuk mengukur kebenaran dan kebaikan hubungan antar variabel dalam model yang digunakan. Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1 0R 2 1, Universitas Sumatera Utara 42 dimana nilai koefisien mendekati 1, maka model tersebut dikatakan baik karena semakin dekat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebasnya. Hasil estimasi model dengan metode OLS menunjukkan nilai koefisien determinasi R 2 sebesar 0.841789, artinya sekitar 84.17 perubahan penggelapan pajak dipengaruhi oleh variabel-variabel penentu dalam model ini sedangkan sisanya 15.83 diterangkan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model ini.

4.5.2 Uji F

Uji F-stat digunakan untuk menguji tingkat signifikansi dari pengaruh secara bersama-sama dalam menjelaskan variasi variabel terikatnya. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Dengan tingkat signifikansi dan derajat kebebasan tertentu : Fα k, n-k-1, dimana α adalah tingkat signifikansi, n menunjukkan jumlah observasi, k menunjukkan jumlah variabel bebas dan merupakan derajat kebebasan untuk pembilang N1, serta n-k-1 menunjukkan derajat kebebasan untuk penyebut N2. Apabila ternyata setelah dihitung nilai F-hitung F-tabel, maka H0 ditolak atau dengan kata lain bahwa paling tidak ada satu slope regresi yang signifikan secara 42statistik. Dimana k adalah jumlah variabel bebas koefisien slope, dan n jumlah observasi sampel. Tabel 4.6 Nilai F-Tabel N1 N2 α 1 5 k=3 n-k-1=15-3-1=11 6.22 3.59 Universitas Sumatera Utara 43 Dari hasi regresi diperoleh F-hitung 19.50919. Nilai ini lebih besar dari F- tabel pada tingkat signifikansi 1. Sehingga H0 ditolak yang artinya secara statistik variabel bebas tarif pajak rata-rata, pendapatan riil perkapita, dan inflasi secara bersama-sama mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat penggelapan pajak.

4.5.3 Uji T

Pengujian t-statistik digunakan untuk menguji pengaruh parsial dari variabel- variabel bebas terhadap variabel tidak bebasnya. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai t-tabel. Tabel 4.7 Nilai t-tabel Degree Of Freedom df α 1 5 10 n-k 3.012 2.160 1.771 Tabel 4.8 Hasil Uji t-statistik Variabel t-statistik H Keterangan C 1.376937 Diterima Tidak Signifikan LnATR -0.373248 Diterima Tidak Signifikan LnPCY 7.602912 Ditolak Signifikan pada α = 1 INF 2.138575 Ditolak Signifikan pada α = 10 Sumber : Output eviews telah diolah kembali Dari Tabel 4.8 diatas dapat dilihat bahwa variabel bebas pendapatan riil perkapita dan inflasi masing-masing berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat penggelapan pajak. Sedangkan variabel bebas tarif pajak rata-rata tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat penggelapan pajak. Universitas Sumatera Utara 44

4.6 Analisis Ekonomi Hasil Estimasi Model