Statistik Diskriptif Pengujian Asumsi Klasik

Nomor 36 tahun 2008, wajib pajak badan dalam negeri yang paling sedikit 40 dari jumlah keseluruhan saham diperdagangkan di BEI, akan mendapatkan potongan pajak sebesar 5 dari beban pajak yang sebenarnya. Potongan tarif pajak tersebut akan mengurangi beban pajak perusahaan sehingga agresivitas pajak perusahaan akan semakin kecil dibandingkan dengan perusahaan yang tidak mendapatkan potongan tarif pajak sebesar 5.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber. Data mengenai perusahaan manufaktur, jumlah komisaris independen dan kepemilikan perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini diambil dari ICMD Indonesian Capital Market Directory periode 2007 sampai 2010. Data keuangan perusahaan diperoleh dari website BEI yaitu www.idx.co.id.

3.4 Teknik Analisis

3.4.1 Statistik Diskriptif

Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui nilai statistik atas variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian yakni likuiditas, leverage, proporsi komisaris independen, manajemen laba, ETR, CETR, ukuran perusahaan, tarif pajak dan jumlah saham publik. Dengan statistik deskriptif dapat diketahui nilai rata-rata, minimun, maksimum, dan standar deviasi dari variabel- variabel yang diteliti.

3.4.2 Pengujian Asumsi Klasik

Suatu model dikatakan cukup baik dan dapat dipakai untuk memprediksi apabila sudah lolos dari serangkaian uji asumsi ekonometrika yang melandasinya. Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui kondisi data yang ada agar dapat menentukan model analisis yang paling tepat digunakan. Untuk mendapatkan model regresi yang tidak bias dan efisien, maka dilakukan pengujian terhadap asumsi-asumsi klasik dengan menggunakan bantuan software SPSS 20. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah variabel-variabel yang digunakan dalam model regresi memiliki distribusi data yang normal. Hal ini dilakukan mengingat bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Pengujian normalitas dalam penelitian ini akan melihat nilai skewness dan kurtosis dari tiap variabel penelitian. Apabila nilai skewness berada disekitar 0 dan kurtosis berada antara nilai 3 dan -3, maka distribusi variabel penelitian adalah normal. Uji multikolonieritas dilakukan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak terjadi korelasi di antara variabel-variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolonieritas di dalam model regresi dalam penelitian ini dilakukan dengan uji Variance Inflation Factor VIF dan melihat nilai tolerance. Jika nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,10, maka antar variabel independen terjadi persoalan multikolinieritas. Model dinyatakan bebas dari persoalan multikolinieritas apabila nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF 10 Ghozali, 2006. Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya, sehingga terjadi kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dalam penelitian ini dilakukan dengan Durbin – Watson Test DW test. Angka-angka yang diperlukan dalam model DW-test tersebut adalah lower bound dl, upper bound du, 4 –dl, dan 4–du. Jika nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du, maka koefisien aoutokorelasi = 0, sehingga tidak ada autokorelasi Ghozali, 2006. Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas dalam model regresi dalam penelitian ini dilakukan dengan Uji Glejser. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006. Hubungan signifikan terjadi apabila nilai α = 5, sehingga model regresi dinyatakan bebas dari persoalan heteroskedastisitas apabila semua variable independent memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 5.

3.4.3 Pemilihan Model