43
Uji yang dipakai adalah uji statistik deskriptif, uji asumsi klasik dan uji hipotesis untuk membantu peneliti dalam mengolah dan menginterprestasikan
data guna menghasilkan keputusan penelitian.
3.7.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif akan memberi gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, maksimum, dan minimum.
Statistik deskriptif dimaksudkan untuk memberikan gambaran mengenai distribusi dan perilaku data sampel tersebut Ghozali, 2011.
3.7.2 Pengujian Asumsi Klasik
Untuk mendeteksi adanya penyimpangan asumsi klasik maka dilakukan uji normalitas, uji multikolonieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas
Ghozali, 2009: 90. Agar terciptanya parameter yang baik maka persamaan regresi harus memenuhi asumsi klasik. Parameter yang baik adalah parameter
yang tidak bias, efisien dan konsisten.
3.7.2.1 Uji normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalah model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali, 2006:
110. Dasar penarikan kesimpulan dari uji normalitas adalah data dikatakan berdistribusi normal apabila nilai Asymptotic Significance 0,05. Yaitu dengan
Uji normalitas data menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test yang membandingkan Asymptotic Significance dengan α = 5.
Universitas Sumatera Utara
44
3.7.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikoloniearitas adalah uji yang menggunakan korelasi antara variabel independen yang akan digunakan untuk persamaan regresi. Uji ini
bertujuan untuk menguji apa model regresi ditemukan adanya korelasi antara beberapa variabel independen. Model regresi yang baik harusnya tidak terjadi
korelas, jika ada korelasi maka variabel tidak ortogonal atau variabel bebas yang nilai korelasi antar sesame variabel bebas dari nol Ghozali, 2006: 91.
Agar tidak ada terjadi korelasi, maka cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas ini Ghozali, 2006: 95 adalah:
a. Menggabungkan data crossection dan time series pooling data
b. Keluarkan satu atau lebih variabel independen yang mempunyai
korelasi tinggi dari model regresi dan identifikasikan variabel independen lainnya untuk membantu prediksi.
c. Transformasi variabel merupakan salahs atu cara mengurangi
hubungan linear di antara variabel independen. Transformasi dapat dilakukan dalam bentuk logaritma natural dan bentuk first difference
atau delta.
d. Gunakan model dengan variabel independen yang mempunyai
korelasi tinggi hanya semata-mata untuk predisi tanpa mencoba menginterpretasikan koefisien regresinya.
e. Gunakan metode analisis yang lebih canggih seperti Bayesian
regression atau dalam kasus khusus ridge regression. f.
Gunakan center data untuk analisis. Center data adalah data mentah dikurangi nilai mean Xi – Xmean.
Menurut Ghozali 2006: 91 dalam mendeteksi ada atau tidak multikoloniearitas dalam model regresi adalah dengan:
1. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris
sangat tinggi, tetapi secara individu variabel-variabel bebas banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat.
2. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar
variabel bebas ada korelasi yang cukup tinggi diatas 0,90 maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
45
3. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari lorerance dan Variance
Inflation Factor VIF. Batas toleransi value adalah 0,10 dan VIF adalah 10. Apabila nillai tolerance value kurang dari 0,10 atau VIF
lebih dari 10 maka terjadi multikolinearitas. Tujuan uji multikolinearitas untuk mengetahui apa tiap variabel independen
saling berhubungan secara linear atau tidak.
3.7.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apa dalam model regresi terjadi ketidak samaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Heteroskedastisitas. Menurut Ghozali 2006: 105, model regresi yang
baik adalah Homoskesdatisitas atau tidak terjadinya Heteroskedastisitas.
3.7.2.4 Uji Autokorelasi
Ghozali 2006: 95 menyatakan bahwa uji autokorelasi bertujuan apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan penggangu pada periode t-1 sebelumnya. Jika ada korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Uji statistic yang
dipergunakan adalah uji Durbin-Watson dan Run-Test. Kriteria Durbin-Watson adalah sebagai berikut:
1. Angka D-W dibawah -2 berarti ada ditemukan autokorelasi positif
2. Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi
3. Angka D-W di atas +2 berarti ada ditemukan autokorelasi negative.
Universitas Sumatera Utara
46
3.7.3 Uji Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis dilakukan untuk menguji kemampuan variabel independen GCG diproksikan dengan dewan komisaris, dewan direksi, dan
komite audit dan CSR perusahaan dalam mempengaruhi variabel dependen atau tindakan pajak agresif. Pengujian ini menggunakan alat analisa statistik yaitu uji t,
uji F, juga uji koefisien determinasi. 1.
Analisis Regresi Linear Berganda Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linear berganda untuk
melihat pengaruh beberapa variabel independen dinyatakan dengan notasi X, terhadap variabel dependen yang dinyatakan dengan notasi Y berdasarkan
perkembangan secara proporsional. Pengambilan keputusan Ha H3 diterima jika nilai signifikansi F hitung 5 dan persamaan model regresi linear berganda
berdasarkan uji F sebagai berikut: Y = α + β1X1.1 + β2X1.2 + β3X1.3e+ β4X2 + e
Y = Tindakan pajak agresif
Keterangan: X1.1
= GCG dewan komisaris X1.2
= GCG dewan direksi X1.3
= GCG komite audit X2
= Corporate Social Responsibility Α
= Konstanta β1 β2 β3 β4
= Koefisien Regresi e
= Error tingkat kesalahan
Universitas Sumatera Utara
47
2. Uji t
Uji t dilakukan untuk mengetahui apa secara individu atau parsial beberapa variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen penelitian
yaitu tindakan pajak agresif. Pengambilan keputusan H1.1-H1.3 dan H2 diterima jika nilai t
hitung
t
tabel
dan nilai signifikan 5. 3.
Uji F Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas
dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Dalam penelitian ini Uji F akan digunakan untuk mengetahui
apakah variabel independen penelitian atau Good Corporate Governance dan Corporate Social Responsibility di dalam perusahaan secara bersamaan simultan
mempunyai pengaruh terhadap adanya tindakan pajak agresif. Mendeteksi pengaruh secara simultan dari variabel independen dilakukan
dengan uji-F, dengan kriteria jika F hitung F tabel dan signifikansinya 0,05, maka H3 diterima.
4. Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji koefisien determinasi atau R
2
akan mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi
adalah antara nol dan satu. Nilai koefisien determinasi yang kecil berarti menandakan kemampuan variabel-variabel independen dalam menjleaskan
variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu, berarti variabel-variabel independen memberikan
hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
Universitas Sumatera Utara
48
dependen. Kelemahan dari R
2
saat digunakan adalah bias terhadap jumlah independen yang dimasukkan ke dalam model. Karena dalam penelitian ini akan
menggunakan banyak variabel independen, maka nilai Adjusted R
2
akan lebih tepat digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam
menerangkan variasi variabel dependen penelitian.
Universitas Sumatera Utara
49
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Statistik Deskriptif
Pada statistik deskriptif terdapat gambaran atau deskripsi dari suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum,
minimum dan sum. Dalam memberikan gambaran analisis statistic deskriptif dari penelitian ini maka akan dijelaskan pada tabel 4.1 berikut ini:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
Pajak_Agresif Y 52
-.03 4.57
.5437 .64037
.410 Dewan_Komisaris X1.1
52 1.10
2.48 1.6915 .28651
.082 Dewan_Direksi X1.2
52 1.10
2.08 1.6037 .22811
.052 Komite_Audit X1.3
52 .69
1.95 1.1642 .19071
.036 CSR X2
52 -2.41
.60 -.7567 .78290
.613 Valid N listwise
52
Sumber: Output aplikasi SPSS diolah pada 2016 Dari tabel 4.1 diatas, dapat di berikan gambaran atau deskripsi dari data
penelitian, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
