39
4. Laporan keuangan disajikan dalam mata uang rupiah 5. Perusahaan dengan pre tex income selama 5 tahun yang positif.
C. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data pada penelitian ini adalah dengan metode dokumentasi, yaitu penggunaan data yang berasal dari dokumen-dokumen
yang sudah ada. Hal ini dilakukan dengan cara melakukan penelusuran dan encatatan informasi yang diperlukan pada data sekunder berupa laporan
keuangan auditan perusahaan sampel. Data sekunder adalah data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak
langsung melalui media perantara diperoleh atau dicatat pihak lain. Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah
tersusun dalam arsip yang dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan Indriantoro dan Supomo, 2002:147. Data sekunder dari penelitian ini
mengambil dari: 1. Buku-buku yang berhubungan dengan Manajemen Perpajakan
2. Jurnal-jurnal, tesis dan bahan dari internet yang berhubungan dengan perpajakan
3. Data yang dipublikasikan di BEI dari tahun 2010-2014 dan annual report yang dikeluarkan oleh perusahaan.
D. Metode Analisis Data
1. Uji Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data
yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum,
40
minimum, sum, average, range, kurtosis dan skewness kemencengan distribusi Imam Ghozali, 2013:19. Uji statistik deskriptif dilakukan untuk
memberikan gambaran atau deskripsi dari sebuah informasi, sehingga informasi tersebut dapat dipahami dengan lebih mudah.
2. Uji Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui dan menguji
kelayakan atas model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Syarat- syarat yang harus dipenuhi agara sebuah data dikatakan layak adalah data
tersebut harus
terdistribusi secara
normal, tidak
mengandung multikolonieritas dan heteroskedastisitas.
a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengukur apakah di dalam
model regresi variable independen dan variable dependen keduanya mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Dalam
penelitian ini, uji normalitas menggunakan Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov.
Uji statistik
Kolmogorov-Smirnov merupakan uji statistik non-parametik yang dapat pula digunakan
untuk menguji apakah data terdistribusi secara normal atau tidak. Untuk lebih memberikan keyakinan bahwa data terdistribusi
secara sempurna, selain menggunakan uji statistik Kolmogorov- Smirnov didalam penelitian ini juga akan menyajikan uji Norma
Probability Plot P-P Plot. Suatu variable dikatakan normal jika gambar distribusi dengan titik-titik data yang menyebar di sekitar
41
garis diagonal, dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal Singgih Santoso, 2004:212.
b. Uji Multikolonieritas Pengujian multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah
pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variable independen Imam Ghozali, 2013:95.
Deteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi dapat dilihat dari besaran VIF variance Inflation Factor
dan tolerance. Regresi bebas dari multikolonieritas jika nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,10 Imam Ghozali, 2013:96
c. Uji Heteroskedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah model
regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas Imam Ghozali, 2013:125
Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat dengan ada tidaknya pola tertentu pada grafik sceterplot. Jika ada
pola tertentu maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas.
42
Tetapi jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas Analisis dengan grafik plots memiliki kelemahan yang cukup
signifikan oleh karena jumlah pengamatan mempengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit jumlah pengamatan semakin sulit
menginterprestasikan hasil grafik plot. Oleh karena itu diperlukan uji statistik lain yang lebih dapat menjamin keakuratan hasil
Ghazali, 2011, hal. 125-127. Salah satu uji statistik yang dapat dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya heteroskedastisitas
dalam model regresi adalah dengan melakukan uji Park. d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul
karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data
runtut waktu time series yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variable independen lainnya Ghazali, 2011.
43
Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan menggunakan Run Test.
Run test sebagai bagian dari statistik non-parametik dapat pula digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi
yang tinggi. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test
digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara random atau tidak sistematis.
H0: residul res_1 random acak H1: residual res_1 tidak random
3. Analisis Regresi Dalam analisis regresi, selain mengukur kekuatan hubungan antara
dua variabel atau lebih, juga menunjukkan hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Variabel dependen diasumsikan
randomstokastik, yang berarti mempunyai distribusi probabilistik. Variabel independenbebas diasumsikan memiliki nilai tetap Ghozali, 2013.
Dalam penelitian ini analisis linier digunakan untuk memprediksi hubungan antara nilai perusahaan, tax avoidance dan efektivitas komite
audit. Terdapat 3 model regresi dalam penelitian ini, yaitu:
Model 1: Model ini digunakan untuk menguji Hipotesis 1, yaitu menguji pengaruh antara tax avoidance dengan nilai perusahaan.
Torbin’s Q
it
= α+ βTA
it
+ ε
44
Model 2: Model ini digunakan untuk menguji Hipotesis 2, yaitu menguji pengaruh interaksi antara Tax Avoidance dengan efektivitas
komite audit terhadap nilai perusahaan.
Model 3: Model ini digunakan untuk menguji Hipotesis 3, yaitu menguji pengaruh tax avoidance dan efektivitas komite audit secara
simultan terhadap nilai perusahaan.
Keterangan: Torbin’s Q
it
: Nilai Perusahaan i pada tahun t TA
it
: Tax avoidance perusahaan i pada tahun t EKA
it
: Efektivitas Komite Audit perusahaan i pada tahun t ε
: error term, yaitu tingkat kesalahan penduga dalam penelitian
4. Uji Hipotesis a. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F
Pengujian ini bertujuan untuk membuktikan apakah variable- variabel independen X secara simultan bersamaan mempunyai
pengaruh terhadap variable dependen Y Imam Ghozali, 2013:177. Apabila Fhitung Ftabel maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang
berarti variable independen mempunyai pengaruh yang signifikan Torbin’s Q
it
= α+ β
1
TA
it
+ β
2
EKA
it
β
2
TA
it
+ ε
Torbin’s Q
it
= α+ β
1
TA
it
+ β
2
EKA
it
+ ε
45
terhadap variable dependen dengan menggunakan tingkat signifikan sebesar 5. Jika nilai Fhitung Ftabel maka secara bersama-sama
seluruh variable independen mempengaruhi variable dependen. Selain itu, dapat juga dengan melihat nilai probabilitas. Jika nilai probabilitas
lebih kecil daripada 0,05 untuk tingkat signifikasi=5, maka variable independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variable
dependen. Sedangkan jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 maka variable independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap
variable dependen. b. Uji Koefisien Determinasi Adjusted R
2
Menurut Imam Ghozali 2013:177 menyatakan uji koefisien determinasi bertujuan untuk melihat seberapa besar kemampuan variable
bebas menjelaskan variable terikat yang dilihat melalui Adjusted R
2
. Adjusted R
2
ini digunakan karena variable bebas dalam penelitian ini lebih dari dua. Nilainya terletak antara 0 dan 1. Jika hasil yang diperoleh
0,5, maka model yang digunakan dianggap cukup handal dalam membuat estimasi.
Semakin besar angka Adjusted R
2
maka semakin baik model yang digunakan untuk menjelaskan hubungan variable bebas terhadap variable
terikatnya. Jika Adjusted R
2
semakin kecil berarti semakin lemah model tersebut untuk menjelaskan variabilitas dari variable terikatnya.
46
c. Uji t Parsial Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh
suatu variable individu independen secara individu dalam menerangkan variable dependen Ghozali, 2013:178.
Apabila t hitung tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti variable independen mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variable dependen dengan menggunakan tingkat signifikan sebesar 5, jika nilai thitung ttabel maka secara satu persatu variable
independen mempengaruhi variable dependen. Selain itu, dapat juga dengan melihat nilai probabilitas. Jika nilai probabilitas lebih kecil
daripada 0,05 untuk tingkat signifikan = 5, maka variable independen secara satu persatu berpengaruh terhadap variable dependen. Sedangkan
jika nilai probabilitas lebih besar dari pada 0,05 maka variable independen secara satu persatu tidak berpengaruh terhadap variable
dependen.
E. Operasionalisasi Variabel Penelitian
Kategori