50
Pada variabel Profitabilitas yang diukur dengan jumlah laba sebelum pajak terhadap jumlah total aset sebagai variabel X2 menunjukkan nilai minimum
0,0036 nilai maksimum 0,8849 nilai rata – rata 0,118790 dan standar deviasinya 0,1153241 dengan jumlah pengamatan 128 unit analisis.
Pada variabel Tingkat Hutang yang diukur dengan jumlah total hutang terhadap jumlah total aset sebagai variabel X3 menunjukkan nilai minimum
0,0662 nilai maksimum 3,4300 nilai rata – rata 0,4196494 dan standar deviasinya 0,3251931 dengan jumlah pengamatan 128 unit analisis.
Pada variabel Intensitas Aset Tetap yang diukur dengan jumlah total aset tetap terhadap jumlah total aset sebagai variabel X4 menunjukkan nilai minimum
0,0143 nilai maksimum 0,8431 nilai rata – rata 0,343980 dan standar deviasinya 0,1879508 dengan jumlah pengamatan 128 unit analisis.
Pada variabel Tingkat Intensitas Persediaan yang diukur dengan jumlah persediaan terhadap jumlah total Aset sebagai variabel X5 menunjukkan nilai
minimum 0,0190 nilai maksimum 0,9740 nilai rata – rata 0,220786 dan standar deviasinya 0, 1462089 dengan jumlah pengamatan 128 unit analisis.
4.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.1 Uji Multikolonieritas
Model regresi yang baik adalah regresi dengan tidak adanya gejala korelasi yang kuat di antara variabel bebasnya. Pengujian ini
menggunakan matriks korelasi antar variabel bebas untuk melihat besarnya korelasi antar variabel independen. Hasil Tabel 4.2
menunjukkan tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.
51
Tabel 4.2 Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
.246 .066
3.724 .000
KIND .124
.119 .091
1.039 .301
.951 1.052
PROF -.414
.129 -.276
-3.205 .002
.982 1.018
THUT .041
.058 .077
.705 .482
.608 1.645
INASEP .118
.093 .128
1.274 .205
.722 1.386
INPERS -.060
.133 -.051
-.455 .650
.580 1.724
a. Dependent Variable: ETR
Dari tabel di atas menunjukkan hasil sebagai berikut : a.
Variabel Komisaris Independen KIND tidak terjadi multikolinearitas karena nilai tolerance sebesar 0,951 0,1
dan nilai VIF sebesar 1,052 10. b.
Variabel Profitabilitas PROF tidak terjadi multikolinearitas karena nilai tolerance sebesar 0,982 0,1 dan nilai VIF sebesar
1,018 10. c.
Variabel Tingkat HutangTHUT tidak terjadi multikolinearitas karena nilai tolerance sebesar 0,608 0,1 dan nilai VIF sebesar
1,645 10. d.
Variabel Intensitas Aset TetapINASEP tidak terjadi multikolinearitas karena nilai tolerance sebesar 0,722 0,1 dan
nilai VIF sebesar 1,386 10.
52
e. Variabel Intensitas Persediaan INPERS tidak terjadi
multikolinearitas karena nilai tolerance sebesar 0,580 0,1 dan
nilai VIF sebesar 1,724 10. 4.2.2 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul
karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu sama lainnya. Ghozali,2005.
Uji yang digunakan dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada
tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Run Test.
Tabel 4.3 Uji Run Test
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
-.01233 Cases Test Value
64 Cases = Test Value
64 Total Cases
128 Number of Runs
60 Z
-.887 Asymp. Sig. 2-
tailed .375
a. Median
53
Hasil ouput SPSS diatas menunjukkan bahwa nilai Asymp sig 2- tailed lebih besar dari 0,05 yakni 0,375. Oleh karena itu dapat
disimpulkan bahwa data pada penelitian ini tidak terdapat autokorelasi. 4.2.3 Heteroskedastisitas
Gambar 4.1 Grafik Scatterplot
Dari grafik scatterplots terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y.
Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi
Effective Tax Rate berdasarkan masukan variable independen Komisaris Independen, Profitabilitas, Tingkat Hutang, Intensitas Aset Tetap dan
Intensitas Persediaan.
54
4.2.4 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable pengganggu atau residual memiliki distribusi normal
Ghozali,2005. Model regresi yang baik adalah yang mempunyai
distribusi data normal atau mendekati normal.
Gambar 4.2 Grafik P-Plot
Gambar 4.2 merupakan grafik normal probability plot yang menunjukkan bahwa titik-titik data menyebar di sekitar garis diagonal. Hal tersebut menunjukkan
bahwa data telah terdistribusi secara normal.
55
Gambar 4.3 Histogram Uji Normalitas
Grafik histogram pada gambar 4.3 di atas menunjukkan bahwa distribusi data memiliki kurva berbentuk lonceng dimana distribusi data tidak menceng ke kiri
maupun menceng ke kanan. Hal ini menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Hal ini juga didukung dengan hasil uji normalitas dengan
menggunakan grafik plot. Hal ini sejalan dengan pengujian yang menggunakan histogram dan model Kolmograv-Smirnov yang juga menyatakan bahwa data
telah terdistribusi secara normal.
56
Tabel 4.4 Uji Kolmogrov-Smirnov Tes
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 128
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .16323460
Most Extreme Differences Absolute
.188 Positive
.188 Negative
-.132 Kolmogorov-Smirnov Z
2.130 Asymp. Sig. 2-tailed
.000 a. Test distribution is Normal.
Berdasarkan tabel diatas dapat dideskripsikan besarnya Kolmograv-Smirnov K-S adalah 2.130 dan signifikansi 0.000. Hal ini
menunjukkan bahwa data tersebut telah terdistribusi normal karena nilai signifikansinya atau Asymp. Sig. 2-tailed lebih kecil dari 0,05 yakni
0.000.
4.3 Uji Hipotesis Penelitian 4.3.1 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda dari pengaruh Komisaris Independen, Profitabilitas, Tingkat hutang, Intensitas Aset tetatp dan Intensitas
Persediaan terhadap Effective Tax Rate di perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2013-2014 memiliki hasil sebagai berikut:
57
Tabel 4.5 Analisis Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
.246 .066
3.724 .000
KIND .124
.119 .091
1.039 .301
.951 1.052
PROF -.414
.129 -.276
-3.205 .002
.982 1.018
THUT .041
.058 .077
.705 .482
.608 1.645
INASEP .118
.093 .128
1.274 .205
.722 1.386
INPERS -.060
.133 -.051
-.455 .650
.580 1.724
a. Dependent Variable: ETR
Berdasarkan hasil regresi pada tabel diperoleh persamaan model regresi sebagai berikut:
Y = 0.246 + 0.124X
1
-0.414X
2
+0.41X
3
+0.118X
4
– 0.60X
5
Dimana: Y
: Effective Tax Rate
X1 : Komisaris Independen
X2 : Profitabilitas
X3 : Tingkat Hutang
X4 : Intensitas Aset Tetap
X5 : Intensitas Persediaan
58
1. Konstanta a sebesar 0,246 diinterpretasikan bahwa apabila variabel Komisaris Independen, Profitabilitas, Tingkat Hutang, Intensitas Aset
Tetap dan Intensitas Persediaan sama dengan nol maka Effective Tax rate nilai positif sebesar 0,246
2. Koefisien regresi Komisaris Independen sebesar 0,124 diinterpretasikan bahwa Komisaris Independen memiliki koefisien
regresi positif. Hal ini menggambarkan setiap kenaikan rasio Komisaris Independen sebesar 1 akan berpengaruh positif terhadap Effective Tax
rate sebesar 0,124 3. Koefisien regresi Profitabilitas sebesar -0,414 diinterpretasikan
bahwa Profitablitas memiliki koefisien regresi negatif. Hal ini menggambarkan setiap kenaikan rasio Profitabilitas sebesar 1 akan
berpengaruh negatif terhadap Effective Tax rate sebesar -0,414 4. Koefisien regresi Tingkat Hutang sebesar 0.041 diinterpretasikan
bahwa Tingkat Hutang Perusahaan memiliki koefisien regresi positif. Hal ini menggambarkan setiap kenaikan rasio Tingkat Hutang sebesar
1 akan berpengaruh positif terhadap Effective Tax rate sebesar 0.041 5. Koefisien regresi Intensitas Aset Tetap sebesar 0,118
diinterpretasikan bahwa Intensitas Aset Tetap memiliki koefisien regresi Positif. Hal ini menggambarkan setiap kenaikan rasio Intensitas
Aset Tetap sebesar 1 akan berpengaruh positif terhadap Effective Tax rate sebesar 0,118
6. Koefisien regresi Intensitas Persediaan sebesar
-0,060 diinterpretasikan bahwa Intensitas Persediaan memiliki koefisien
regresi negatif. Hal ini menggambarkan setiap kenaikan rasio Intensitas Persediaan sebesar 1 akan berpengaruh negatif terhadap Effective Tax
rate sebesar -0,060
59
4.3.2.1 Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabel-variabel independen menjelaskan variabel dependen. Nilai
yang digunakan untuk mengetahui hasil uji koefisien determinasi adalah nilai adjusted R2. “Adjusted R2 dianggap lebih baik dari R2 karena nilai
adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model” Ghozali, 2005.
Tabel 4.6 Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.334
a
.111 .075
.1665460 a. Predictors: Constant, INPERS, PROF, KIND,
INASEP, THUT b. Dependent Variable: ETR
Dari tampilan tabel diatas besarnya adjusted R square adalah 0,075, hal ini berarti 7,5 variabel Effective Tax Rate Y dapat
dijelaskan oleh variabel Komisaris Independen, Profitabilitas, Tingkat Hutang, Intensitas Aset Tetap dan Intensitas Persediaan . Sedangkan
sisanya 92,5 dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain diluar model.
60
4.3.3.2 Uji Simultan dengan F-Test Tabel 4.7
Uji F ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression .424
5 .085
3.060 .012
a
Residual 3.384
122 .028
Total 3.808
127 a. Predictors: Constant, INPERS, PROF, KIND, INASEP, THUT
b. Dependent Variable: ETR
Berdasarkan tabel diatas diperoleh nilai F hitung sebesar 3,060 dan tingkat signifikansi sebesar 2,288. Nilai F tabel dipeoleh melalui fungsi
FINV pada Microsoft Excel dengan formula =FINVprobability,deg_freedom1, deg_freedom2. Probability yang
digunakan 0,05,df1=5, dan df2=122. Df1 diperoleh dari jumlah variabel dependen dan independen dikurangi 1, sedangkan df2 diperoleh dari
jumlah unit analisis dikurangi jumlah variabel. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, diperoleh nilai F
tabel sebesar 2,288, sehingga dari nilai F hitung dan F tabel yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai F hitung F tabel dan tingkat signifikansi 0,05
yakni 3,060 2,288 dan 0,012 0,05. Dengan demikian Ha diterima dan Ho ditolak. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa variabel Komisaris
Independen, Profitabilitas, Tingkat Hutang, Intensitas Aset Tetap dan Intensitas Persediaan secara bersama-sama atau secara simultan
berpengaruh signifikan terhadap Effective Tax Rate pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2013-2014.
61
4.3.3.3 Uji T dengan T-Test
Menurut Ghozali 2005, uji parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variable independen terhadap variable dependen.
pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen.
Rumusan Hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut : 1.
H diterima bila t
tabel
t
hitung
, atau dapat dilihat dari nilai signifikansinya apabila 0.05; artinya tidak terdapat pengaruh yang
signifikan dari variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat.
2. H
a
diterima bila t
hitung
t
tabel
, atau dapat dilihat dari nilai signifikansinya apabila 0.05; artinya terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel
bebas secara parsial terhadap variabel terikat.
Tabel 4.8 Uji T Parsial
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
.246 .066
3.724 .000
KIND .124
.119 .091
1.039 .301
.951 1.052
PROF -.414
.129 -.276
-3.205 .002
.982 1.018
THUT .041
.058 .077
.705 .482
.608 1.645
INASEP .118
.093 .128
1.274 .205
.722 1.386
INPERS -.060
.133 -.051
-.455 .650
.580 1.724
a. Dependent Variable: ETR
Pada tabel diatas diperoleh nilai t hitung untuk masing-masing variabel independen. Nilai t hitung akan dibandingkan dengan nilai t tabel
62
yang diperoleh dari Microsoft Excel dengan menggunakan fungsi TINV dengan formula = TINV0,05,123. Dari formula tersebut diperoleh nilai t
tabel sebesar 1,979 Berdasarkan hasil pengujian di atas dapat dijelaskan pengaruh
variable independen secara satu per satu parsial terhadap variabel dependen yakni sebagai berikut:
1. Pengaruh Komisaris Independen X1 terhadap Effective Tax Rate Y. Hasil analisis uji t pada tabel diatas untuk variabel X1 menunjukkan
nilai t hitung sebesar 1,039 dengan signifikansi sebesar 0,301. Nilai t tabel yang diperoleh sebesar 1,979. Oleh karena itu nilai t hitung t
tabel yaitu 1,039 1,979 dan nilai signifikansi 0,089 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Hal ini berarti Komisaris Independen X1
secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Effective Tax Rate Y.
2. Pengaruh Profitabilitas X2 terhadap Effective Tax Rate Y. Hasil analisis uji t pada tabel diatas untuk variabel X2 menunjukkan
nilai t hitung sebesar -3,205 dengan signifikansi sebesar 0,002. Nilai t tabel yang diperoleh sebesar 1,979. Oleh karena itu nilai t hitung t
tabel yaitu -3,205 1,979 dan nilai signifikansi 0,002 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Hal ini berarti Profitabilitas X2 secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap Effective Tax Rate Y. 3. Pengaruh Tingkat Hutang X3 terhadap Effective Tax Rate Y
Hasil analisis uji t pada tabel diatas untuk variabel X3 menunjukkan nilai t hitung sebesar 0,705 dengan signifikansi sebesar 0,482. Nilai t
tabel yang diperoleh sebesar 1,979. Oleh karena itu nilai t hitung t tabel yaitu 0,705 1,979 dan nilai signifikansi 0,482 0,05 maka Ho
diterima dan Ha ditolak. Hal ini berarti variabel Tingkat Hutang X3 secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Effective Tax Rate
Y. 4. Pengaruh Intensitas Aset Tetap X4 terhadap Effective Tax Rate Y
63
Hasil analisis uji t pada tabel diatas untuk variabel X4 menunjukkan nilai t hitung sebesar 1,274 dengan signifikansi sebesar 0,205. Nilai t
tabel yang diperoleh sebesar 1,979. Oleh karena itu nilai t hitung t tabel yaitu 1,274 1,986 dan nilai signifikansi 0,205 0,05 maka Ho
diterima dan Ha ditolak. Hal ini berarti variabel Intensitas Aset Tetap X4 secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Effective Tax
Rate Y
5. Pengaruh Intensitas Persediaan X5 terhadap Effective Tax Rate Y Hasil analisis uji t pada tabel diatas untuk variabel X5 menunjukkan
nilai t hitung sebesar -0,455 dengan signifikansi sebesar 0,650. Nilai t tabel yang diperoleh sebesar 1,979. Oleh karena itu nilai t hitung t
tabel yaitu -0,455 1,979 dan nilai signifikansi 0,650 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Hal ini berarti variabel Intensitas Persediaan
X5 secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Effective Tax Rate Y
4.4 Pembahasan
