APLIKASI BENFORD LAW UNTUK MENGIDENTIFIKASI KETIDAKPATUHAN SPT WAJIB PAJAK

APLIKASI BENFORD LAW UNTUK MENGIDENTIFIKASI KETIDAKPATUHAN SPT WAJIB PAJAK

Disusun oleh: Nama Peneliti I NIP Pangkat/Golongan Jabatan

: : : :

Kristian Agung Prasetyo 197412251995111002 Penata Tk 1 / IIId Widyaiswara Muda

Nama Peneliti II NIP Pangkat/Golongan Jabatan

: Suhut Tumpal Sinaga : 197507241999031001 : Penata Tk 1 / IIId : Widyaiswara Muda

BADAN PENDIDIKAN DAN PELATIHAN KEUANGAN JAKARTA 2014

i

Abstrak

Dalam sistem perpajakan yang menganut self assessment, tugas utama fiskus adalah meneliti apakah jumlah pajak yang dihitung dan dibayar wajib pajak sudah sesuai dengan peraturan. Untuk itu yang menjadi sarana adalah Surat Pemberitahuan Tahunan yang disampaikan oleh wajib pajak setiap tahun. Wajib pajak yang tidak menyampaikan SPT dilakukan upaya tindak lanjut supaya menyampaikan dan atas SPT yang sudah disampaikan dilakukan penelitian apakah sudah sesuai dengan peraturan perpajakan yang berlaku. Jika belum, danada kekurangan atas jumlah pajak yang harus dibayar, fiskus menerbitkan surat ketetapan pajak untuk mengakomodasi kekurangan bayar ini. Oleh karena itu, dalam system self assessment, yang menjadi inti adalah konsep kepatuhan. Dalam konteks sekarang ini, banyak fiskus yang memahami kepatuhan dalam tataran formal. Artinya kepatuhan dimaknai sebagai jumlah wajib pajak yang menyampaikan SPT. Sedangkan apakah SPT yang disampaikan itu sudah benar atau tidak seringkali, karena berbagai kendala, tidak sering didiskusikan. Penelitian ini merupakan titik awal untuk mengkaji kepatuhan dalam tataran material. Tujuannya adalah untuk melihat apakah angka yang disampaikan wajib pajak di dalam SPT Tahunan sudah wajar dengan menggunakan benford law sebagai alat analisis. Kajian ini dibatasi hanya untuk meneliti SPT Tahunan yang disampaikan oleh wajib pajak pertambangan mineral dan batubara. Tahun pajak yang menjadi fokus analisis adalah tahun 2009 sampai dengan 2013. Hasil analisis menunjukkan bahwa data peredaran usaha yang disampaikan oleh wajib pajak mengikuti pola Benford Law. Mungkininformasi harga dasar komoditas yangbersifattransparan memberi pengaruh terhadap hasil analisis ini. Meskipun tidak ada jaminan bahwa 100% data peredaran usaha pasti benar. Apabila dipandang perlu dapat dilakukan analisis lanjutan secara individual. Misalnya analisis individual yang dilakukan terhadap Wajib Pajak dengan peredaran usaha terbesar dari antara tujuh belas Wajib Pajak yang hasil analisis dua digit pertama peredaran usaha-nya mempunyai penyimpangan terbesar dari polaBenford Law. Baik analisis digit pertama, analisis digit kedua, dan analisis dua digit pertama menunjukkan penyimpangan yang signifikan dari polaBenford Law. Sebaliknya, data biaya yang disampaikan di dalam SPT Tahunan sebagian besar menyimpang secara signifikan dariBenford law. Dari tujuh jenis biaya yang dianalisis, hanya satu (yaitu biaya bunga), yang sesuai dengan Benford law. Mungkin kontrol Wajib Pajak yang lebih besar atas informasi biaya memberi pengaruh terhadap hasil analisis ini. Hal ini menunjukkan bahwa risiko ketidakpatuhan Wajib Pajak dengan manipulasi biaya lebih besar daripada risiko ketidakpatuhan pada peredaran usaha.

ii

Alhasil, upaya yang sistematis dalam pengawasankomponen biaya hendaknya lebih ditingkatkan dalam upaya penggalian penerimaan pajak. Sedangkan analisis individual dapat dilakukan sebagai bagian dari proses pengawasan Wajib Pajak oleh Account Representative, atau sebagai alat kriteria seleksi Wajib Pajak yang akan dilakukan pemeriksaan.

iii

Abstract

In a self-assessment system, the main duty of a tax officer is to make sure that the taxes calculated and ultimately paid by taxpayers are correct. For this purpose, the main tool at their disposal is the tax return. Here, taxpayers who do not lodge tax return are endorsed to do so. Tax returns are lodged to the tax office are then examined to determine if they are made in an acceptable manner. If they are not, then a tax assessment will be made to cover the underpayments. In this system, thus, the most important aspect is taxpayer compliance. In this context, the Directorate General of Taxes (DGT) tend to follow the general assumption that taxpayer compliance only cover formal compliance. In essence, this means the ratio of filers and non-filers. The discussions on whether the contents of those returns are correct are often, for various reasons, avoided. This study is an attempt to examine taxpayer compliance in this further context. The main purpose is to see if tax returns lodged by taxpayers contain accurate information. For this, the Benford law is used in the analysis. This study is limited to cover tax returns lodged by taxpayers in the minerals and coal mining sector for financial year between 2009 and 2013. This study reveals that reported gross income tend to follow Benford law closely. Maybe transparency in the price of commodities have impact on this finding. Nevertheless there is no guarantee that 100% of gross income data must be true. An individual test may be applied if deemed necessary. For instance, an individual test for the most deviated taxpayer analysis shows that first digit test, second digit test, and two first digit test are all significantly deviated from Benford Law. By contrast, deductions claimed in the tax returns tend not to follow Benford law. Only one out of seven deduction, i.e. interest charges, follow Benford law closely. Maybe taxpayer’s own control on information of deductions have impact on this. This finding indicatesthat risk ofnon-compliance by manipulating deduction costs is higher thanthat by manipulating income. As a result, DGT may apply more systemic action in checking the correctness of deductions claimed by taxpayers. While individual analysis may applied as part of supervision by Account Representative, or as tool for risk analysis in selecting taxpayers to be audit.

iv

KATA PENGANTAR

Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas kesempatan dan anugerah-Nya yang memungkinkan kami untuk menyelesaikan kajian ilmiah ini. Kajian ini merupakan setetes kontribusi kami untuk turut mewarnai dinamika dunia perpajakan di Indonesia. Kajian ini melihat pemanfaatan Benford law dalam menganalisis kewajaran isi SPT Tahunan wajib pajak sektor pertambangan mineral dan batubara. Sektor ini dipilih karena dianggap mempunyai risiko ketidakpatuhan yang lebih tinggi dibandingkan dengan sektor yang lain. Dalam kesempatan ini kami mengucapkan terima kasih kepada pembimbing kami yaitu Dr Riyanto, MSi selaku pembimbing metodologi dan Yon Arsal, PhD sebagai pembimbing substansi yang sudah memberikan bimbingan dan arahan dalam melakukan analisis data. Kami juga berterima kasih kepada Dr Imam Arifin, MA selaku Kepala Pusdiklat Pajak dan semua pihak yang membantu kami dalam melakukan kajian ini. Selaku peneliti, kami yakin bahwa di dalam kajian ini masih terdapat beberapa kesalahan. Kesalahan-kesalahan ini tentu saja merupakan sepenuhnya tanggung jawab kami. Untuk itu segala komentar, masukan, dan saran akan kami terima dengan senang hati. Jakarta, September 2014

Agung dan Suhut

v

DAFTAR ISI

ABSTRAK ............................................................................................................. ii ABSTRACT ........................................................................................................... iv KATA PENGANTAR ............................................................................................. v DAFTAR ISI .......................................................................................................... vi DAFTAR TABEL ................................................................................................... viii DAFTAR GAMBAR ............................................................................................... ix BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................ 1 A. Latar Belakang ................................................................................................ 1 B. Rumusan Masalah .......................................................................................... 3 C. Ruang Lingkup ................................................................................................ 3 D. Tujuan ............................................................................................................. 4 E. Manfaat ........................................................................................................... 5 BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................... 6 A. Tinjauan Pustaka ............................................................................................ 6 B. Kerangka Pemikiran ........................................................................................ 10 BAB III METODE KAJIAN AKADEMIS ................................................................. 12 A. Jenis Penelitian ............................................................................................... 12 B. Definisi Operasional Variabel .......................................................................... 12 C. Jenis dan Sumber Data................................................................................... 13 D. Instrumen Penelitian ....................................................................................... 13 E. Metode Analisis Data ...................................................................................... 13 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN .............................................................. 17 A. Analisis ........................................................................................................... 17 1) Peredaran usaha. ...................................................................................... 17 2) Harga pokok penjualan.............................................................................. 21 3) Biaya usaha. ............................................................................................. 26 4) Biaya bunga. ............................................................................................. 31 5) Biaya pembelian. ....................................................................................... 35 6) Biaya promosi. .......................................................................................... 40 7) Biaya royalti............................................................................................... 45 8) Biaya transportasi...................................................................................... 50 9) Analisis Individual ...................................................................................... 54 B. Pembahasan................................................................................................... 60 BAB V PENUTUP ................................................................................................. 63 A. Simpulan ......................................................................................................... 63 B. Keterbatasan dan Saran ................................................................................. 64 DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 66 LAMPIRAN ............................................................................................................ 67 Output Minitab: Peredaran Usaha .......................................................................... 67 Output Minitab: Harga Pokok Penjualan ................................................................ 71 Output Minitab: Biaya Usaha ................................................................................. 75

vi

Output Minitab: Biaya Bunga ................................................................................. 79 Output Minitab: Biaya Pembelian ........................................................................... 83 Output Minitab: Biaya Promosi............................................................................... 87 Output Minitab: Biaya Royalti ................................................................................. 91 Output Minitab: Biaya Transportasi ........................................................................ 95 Output Minitab: Wajib Pajak 1614TES47 ............................................................... 99 RIWAYAT HIDUP PENELITI

vii

DAFTAR TABEL

Tabel 1 Frekuensi yang diharapkan menurut Benford’s Law ................................ 7 Tabel 2 Standar MAD ........................................................................................ 16 Tabel 3 Digit pertama: peredaran usaha ............................................................ 17 Tabel 4 Digit kedua: peredaran usaha ............................................................... 19 Tabel 5 Digit pertama: harga pokok penjualan ................................................... 22 Tabel 6 Digit kedua: harga pokok penjualan ...................................................... 24 Tabel 7 Digit pertama: biaya usaha.................................................................... 26 Tabel 8 Digit kedua: biaya usaha ....................................................................... 28 Tabel 9 Anomali biaya usaha ............................................................................. 31 Tabel 10 Digit pertama: biaya bunga ................................................................. 31 Tabel 11 Digit kedua: biaya bunga ..................................................................... 33 Tabel 12 Digit pertama: biaya pembelian ........................................................... 36 Tabel 13 Digit kedua: biaya pembelian .............................................................. 37 Tabel 14 Anomali biaya pembelian .................................................................... 40 Tabel 15 Digit pertama: biaya promosi ............................................................... 41 Tabel 16 Digit kedua: biaya promosi .................................................................. 42 Tabel 17 Anomali biaya promosi ........................................................................ 44 Tabel 18 Digit pertama: biaya royalti .................................................................. 45 Tabel 19 Digit kedua: biaya royalti ..................................................................... 47 Tabel 20 Anomali biaya royalti ........................................................................... 49 Tabel 21 Digit pertama: biaya transportasi ......................................................... 50 Tabel 22 Digit kedua: biaya transportasi ............................................................ 52 Tabel 23 Anomali biaya transportasi .................................................................. 54 Tabel 24 Digit pertama: Wajib Pajak 1614TES47 .............................................. 55 Tabel 25 Digit kedua: Wajib Pajak 1614TES47 .................................................. 57 Tabel 26Anomali Wajib Pajak 1614TES47......................................................... 59 Tabel 27 Kesesuaian dengan benford law ......................................................... 60

viii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1 Analisis digit pertama: peredaran usaha ........................................... 18 Gambar 2 Analisis digit kedua: peredaran usaha ............................................... 20 Gambar 3 Analisis dua digit pertama: peredaran usaha..................................... 21 Gambar 4 Analisis digit pertama: harga pokok penjualan .................................. 23 Gambar 5 Analisis digit kedua: harga pokok penjualan ...................................... 24 Gambar 6 Analisis dua digit pertama: harga pokok penjualan ........................... 25 Gambar 7 Analisis digit pertama: biaya usaha ................................................... 27 Gambar 8 Analisis digit kedua: biaya usaha ...................................................... 29 Gambar 9 Analisis dua digit pertama: biaya usaha ............................................ 30 Gambar 10 Analisis digit pertama: biaya bunga ................................................. 32 Gambar 11 Analisis digit kedua: biaya bunga .................................................... 34 Gambar 12 Analisis dua digit pertama: biaya bunga .......................................... 35 Gambar 13 Analisis digit pertama: biaya pembelian .......................................... 36 Gambar 14 Analisis digit kedua: biaya pembelian .............................................. 38 Gambar 15 Analisis dua digit pertama: biaya pembelian.................................... 39 Gambar 16 Analisis digit pertama: biaya promosi .............................................. 41 Gambar 17 Analisis digit kedua: biaya promosi ................................................. 42 Gambar 18 Analisis dua digit pertama: biaya promosi ....................................... 43 Gambar 19 Analisis digit pertama: biaya royalti ................................................. 45 Gambar 20 Analisis digit kedua: biaya royalti ..................................................... 47 Gambar 21 Analisis dua digit pertama: biaya royalti .......................................... 48 Gambar 22 Analisis digit pertama: biaya transportasi ........................................ 51 Gambar 23 Analisis digit kedua: biaya transportasi............................................ 52 Gambar 24 Analisis dua digit pertama: biaya transportasi ................................. 53 Gambar 25 Analisis digit pertama: Wajib Pajak 1614TES47 .............................. 56 Gambar 26 Analisis digit kedua: Wajib Pajak 1614TES47 ................................. 58 Gambar 27 Analisis dua digit pertama: wajib pajak 1614TES47 ........................ 59

ix

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Sistem perpajakan di Indonesia memberi kepercayaan kepada Wajib Pajak untuk menghitung sendiri jumlah pajaknya yang terutang. Bukan saja dipercaya menghitung sendiri, tetapi juga memperhitungkan sendiri, membayar sendiri, dan melaporkan sendiri pajaknya itu. Sistem ini biasa dikenal dengan self assestment system. Kepercayaan besar yang diberikan kepada Wajib Pajak ini perlu diimbangi dengan sistem pengawasan yang handal. Pengawasan itu dilakukan antara lain dengan pemeriksaan untuk menguji kepatuhan pemenuhan kewajiban perpajakan Wajib Pajak. Sistem pengawasan yang handal sulit dilakukan secara manual mengingat perbandingan jumlah pegawai DJP dengan jumlah Wajib Pajak yang timpang.

Jumlah Wajib Pajak terdaftar di sistem informasi DJP tahun 2012

adalah sekitar 24,8 juta. Terdiri dari orang pribadi 22,1 juta, bendaharawan sebanyak 0,5 juta, dan wajib pajak badan sebanyak 2,1 juta.1 Pada tahun 2011 ada sekitar 499 ribu Wajib Pajak badan dan 8,7 juta Wajib Pajak orang pribadi yang melaporkan SPT tahunan PPh.2 Dengan demikian, rata-rata setiap tahun ada terdapat sekitar 10 juta SPT tahunan PPh yang dilaporkan ke DJP. Belum lagi SPT masa PPN dan SPT masa PPh.

1

Diolah dari bahan presentasi Direktur Ekstensifikasi dan Penilaian DJP, 2012. Diolah dari artikel Wiyoso Hadi pada website www.pajak.go.id

2


Sementara jumlah pegawai DJP sampai dengan akhir tahun 2011 adalah 31.736 orang.3 Pegawai yang bertugas langsung dalam pengawasan kepatuhan Wajib Pajak adalah Account Representative sebanyak 6.217 dan Pemeriksa Pajak sebanyak 4.394 pegawai. Ketimpangan jumlah pegawai dengan jumlah SPT yang harus diperiksa memaksa DJP untuk melakukan seleksi terhadap SPT wajib pajak yang akan diperiksa. Seleksi dilakukan berdasarkan kriteria tertentu baik secara manual maupun komputerisasi.4 Kajian Ilmiah ini ingin menguji suatu metode, yaitu aplikasi dari Benford’s Law, apakah dapat dipakai untuk membantu mengidentifikasi kemungkinan ketidakbenaran SPT Wajib Pajak. Menurut Benford’s Law, sebuah kumpulan data berupa angka yang alamiah pasti akan mengikuti suatu pola tertentu.5 Dengan kata lain, jika suatu kumpulan data tidak mengikuti Benford’s Law, kemungkinan besar sudah terdapat campur tangan rekayasa manusia di dalamnya. Campur tangan ini bisa disengaja ataupun tidak. Pola itu menunjukkan bahwa probabilitas angka pertama dari suatu kumpulan data ternyata tidak terbagi rata kepada sembilan digit angka yang ada melainkan angka 1 selalu muncul lebih sering dibanding angka lain dengan probabilitas sekitar 30%. Berikutnya angka 2 dengan probabilitas sekitar 17,6%, angka 3 sekitar 12,5%, dan seterusnya hingga angka 9 dengan probabilitas terkecil sebesar 4,6% saja. Orang pertama yang menemukan fenomena ini sebenarnya adalah Simon Newcomb pada tahun 1881 ketika mengetahui bahwa kondisi fisik halaman pertama dari buku logaritma lebih kuceldaripada halaman-halaman

3

Laporan Tahunan DJP tahun 2011 PMK-17/PMK.03/2013 tentang Tatacara Pemeriksaan 5 Benford, 1938 4

2

BAB I PENDAHULUAN

lainnya. Ini berarti bahwa angka yang dimulai dengan angka 1 dilihat lebih sering daripada angka lainnya.Pada tahun 1938, Benford mengeksplorasi pada lebih dari 20.000 kumpulan data dan melihat pola yang sama dengan pola temuan Newcomb. Benford kemudian membuat formula dari fenomena ini sebagai berikut: 𝑃 𝑑 = log 1 +

1 𝑑

di mana d adalah angka digit pertama, dan 𝑃(𝑑) adalah probabilitas kemunculan angka d sebagai digit pertama. Dalam praktik, Benford’s Law banyak dipergunakan untuk mendeteksi penyimpangan sekumpulan data, misalnya dalam auditing dan akunting. Bahkan juga bisa dipakai untuk mendeteksi kemungkinan terjadinya kolusi antara pembeli dan penjual pada transaksi di ebay. B. Rumusan Masalah Masalah utama yang dibahas dalam kajian ini adalah untuk melihat sejauh mana aplikasi Benford’s Law dapat diterapkan dalam mengidentifikasi kemungkinan ketidakbenaran SPT Tahunan PPh Wajib Pajak pada sektor pertambangan mineral dan batubara. Kajian ini dimaksudkan untuk menjawab pertanyaan sebagai berikut: 1) Apakah terdapat indikasi ketidakbenarandata di SPT TahunanPPh pada wajib pajak di sektor pertambangan mineral dan batubara? 2) Pada komponen apa dalam SPT Tahunan terdapat indikasi ketidakpatuhan? C. Ruang Lingkup Kajian ilmiah ini akan dibatasi dalam ruang lingkup sebagai berikut:

3


1) Sebanyak 4191 Wajib Pajak pertambangan mineral dan batubara yang telah mendapat status Clean and Clear dari Kementerian ESDM.6 2) Tahun pajak 2009 sampai dengan 2013. 3) Data yang akan diteliti adalah elemen-elemen data yang terdapat pada Surat Pemberitahuan Tahunan PPh Badan. 4) Variabel yang dikaji adalah: a. Peredaran usaha. b. Harga pokok penjualan. c. Biaya usaha. d. Biaya bunga. e. Biaya pembelian. f.

Biaya promosi.

g. Biaya royalti. h. Biaya transportasi. D. Tujuan Tujuan kajian ilmiah ini adalah untuk mengetahuiadakah indikasi ketidakbenaran data pada laporan SPT Tahunan PPh Wajib Pajak sektor pertambangan mineral dan batubara dan meneliti pada komponen apaindikasi ketidakbenaran itu dimungkinkan ada.

6

Status Clean and Clear disematkan oleh Kementerian ESDM secara berkala kepada perusahaan yang telah memenuhi persyaratan sesuai dengan UU nomor 4 tahun 2009 dan PP nomor 23 tahun 2010, yang terkait dengan wilayahnya tidak tumpang tindih dengan IUP/KK/PKP2B serta dokumen SK IUP sesuai ketentuan yang berlaku

4

BAB I PENDAHULUAN

E. Manfaat Kajian akademik ini dilakukan untuk memberikan bukti empiris apakah terdapat indikasi ketidakbenaran data SPT Tahunan PPh wajib pajak pada sektor pertambangan mineral dan batubara. Selain itu, hasil kajian akademik ini dapat dipergunakan untuk mengidentifikasi komponen-komponen dalam SPT Tahunan yang terindikasi mengandung ketidakbenaran.

5

BAB II LANDASAN TEORI

A. Tinjauan Pustaka Dalam sistem perpajakan yang menganut self assessment sebagaimana yang dianut di Indonesia, tugas fiskus hanya terkait dengan proses administrasi. Pada sisi lain, sebagian tugas perpajakan merupakan tanggung jawab wajib pajak. Jadi wajib pajak bertugas untuk melaporkan diri sebagai wajib pajak, menghitung besarnya pajak terhutang, membayar pajak terhutang ke bank, dan sekaligus

melaporkannya

kepada

fiskus

dengan

menggunakan

Surat

Pemberitahuan (SPT). Isi laporan yang disampaikan oleh wajib pajak harus dianggap benar sepanjang fiskus tidak dapat membuktikan sebaliknya. Pelaporan wajib pajak inilah yang disebut dengan penetapan. Fiskus ketika menerima laporan perpajakan dari wajib pajak mempunyai tugas untuk mencocokkan laporan itu dengan kondisi yang sebenarnya. Proses pencocokan inilah yang disebut dengan pemeriksaan, terutama yang tujuannya adalah untuk menguji kepatuhan wajib pajak. Hasil pemeriksaan ini disebut dengan ketetapan pajak dan dituangkan di dalam Surat Ketetapan Pajak (SKP). Dari ketetapan pajak inilah bisa diketahui apakah terdapat utang pajak yang belum dilunasi oleh wajib pajak atau tidak. Kendala yang dihadapi adalah bahwa jumlah wajib pajak yang menyampaikan SPT dari tahun ke tahun jumlahnya semakin meningkat. Hal ini menyebabkan jumlah SPT yang harus diteliti jumlahnya semakin besar pula. Padahal di sisi lain, kemampuan fiskus untuk melakukan pemeriksaan tidak mengalami peningkatan. Di samping itu, setiap SPT yang mempunyai kondisi


lebih bayar – berarti jumlah kredit pajak melebihi pajak terutang – wajib diperiksa, sehingga jumlah pemeriksaan yang dilakukan khusus untuk menguji tingkat kepatuhan jumlahnya semakin sedikit. Melihat kondisi ini, yang harus dilakukan adalah untuk menetapkan prioritas pemeriksaan. Artinya, pemeriksaan tidak perlu dilakukan untuk semua wajib pajak, namun hanya perlu untuk wajib pajak tertentu saja yang diindikasikan mengandung ketidakbenaran. Salah satu cara yang bisa dipergunakan untuk mengatasi hal di atas adalah penggunaan Benford’s Law (Benford law). Benford law sebenarnya bukanlah fenomena baru. Pertama kali dikemukakan oleh Newcomb pada tahun 1881 (Benford, 1938).Benford law pada dasarnya menyatakan bahwa angkaangka yang secara alamiah muncul mengikuti aturan tertentu. Benford menyatakan bahwa kemunculan bilangan tertentu pada digit tertentu pada suatu angka tertentu tidak mengikuti aturan yang seragam. Sebagai contoh, jika seorang wajib pajak melakukan pembelian bahan baku sebesar Rp 1.250.000,00 maka angka pertama adalah 1. Kemungkinan munculnya angka 1 menurut 1

Benford law tidak sebesar 9 namun mengikuti aturan sebagaimana tabel 1.

Tabel 1 Frekuensi yang diharapkan menurut Benford’s Law

Posisi Digit 1 0

2

3

4

0,11968

0,10178

0,10018

1

0,30103

0,11389

0,10138

0,10014

2

0,17609

0,10882

0,10097

0,10010

3

0,12494

0,10433

0,10057

0,10006

7


Tabel 1 Frekuensi yang diharapkan menurut Benford’s Law

Posisi Digit 1

2

3

4

4

0,09691

0,10031

0,10018

0,10002

5

0,07918

0,09668

0,09979

0,09998

6

0,06695

0,09337

0,09940

0,09994

7

0,05799

0,09035

0,09902

0,09990

8

0,05115

0,08757

0,09864

0,09986

9

0,04576

0,08500

0,09827

0,09982

Sumber: Nigrini (1996) Suatu bilangan akan memenuhi aturan sebagaimana pada tabel 1 di atas sepanjang (Nigrini, 2011): 1) Bilangan itu menunjukkan besaran atau ukuran, misalnya jumlah penduduk atau panjang sungai. Dalam konteks keuangan, hal ini mencakup misalnya nilai pasar perusahaan utama dalam U.S. stock exchanges, penghasilan perusahaan utama dalam U.S. stock exchanges, atau penjualan harian perusahaan dalam London Stock Exchange. 2) Bilangan itu bukan merupakah hasil dari adanya pembatasan tertinggi dan terendah. Misalnya besarnya pengurangan atas penghasilan kena pajak untuk anggota keluarga yang menjadi tanggunan seorang wajib pajak. 3) Bilangan itu bukanlah merupakan simbol, misalnya kode pos, nomor telepon, atau yang semacamnya.

8


Nigrini (2011) menyatakan bahwa supaya Benford law bisa dipergunakan dengan baik, jumlah datanya harus banyak yang mengandung angka yang jumlah digitnya setidaknya empat. Selain itu, jumlah data yang dipergunakan sebaiknya terdiri atas 1.000 record. Jika datanya kurang dari 300, Nigrini menyarankan supaya Benford law tidak dipergunakan. Dengan melihat persyaratan di atas, maka sebenarnya data yang tercantum di dalam SPT baik SPT Tahunan PPh atau SPT Masa PPN bisa dianalisis dengan menggunakan Benford law. Hal ini karena angka yang tercantum dalam SPT Masa PPN misalnya merupakan angka yang diperoleh dari transaksi jual beli. Selain itu dimungkinkan pula adanya transaksi retur atau pengembalian barang. Selain itu bilangan yang tercantum di dalam SPT ditulis dalam satuan mata uang rupiah. Pemanfaatan Benford law untuk analisis atas data perpajakan sudah dilakukan oleh Christian dan Gupta (1993). Keduanya meneliti kemungkinan adanya penggelapan pajak dengan menggunakan Benford law sebagai alat analisis. Kemudian Nigrini (1996) melakukan analisis atas data bunga yang diterima dan bunga yang dibayar dalam konteks penggelapan pajak. Nigrini menyatakan bahwa secara umum, data bunga di atas mengikuti pola yang dinyatakan di dalam Benford law. Nigrini juga melaporkan bahwa analisis yang dilakukan oleh Kementerian Keuangan Belanda menyatakan bahwa data bunga mengikuti pola yang digariskan dalam Benford law. Nigrini and Mittermaier (1997) kemudian menyatakan bahwa Benford law dapat pula dipergunakan dalam konteks auditing, baik untuk auditor internal maupun eksternal. Auditor eksternal dapat menggunakan Benford law untuk meneliti apakah transaksi yang ada mempunyai kondisi yang wajar atau tidak

9


dan kemudian lebih memusatkan perhatian pada transaksi-transaksi yang kewajarannya dipertanyakan. Selain itu, Benford law bisa pula dipergunakan oleh auditor internal untuk meneliti kebiasan atau ketidakteraturan suatu data. Nigrini

menyimpulkan

bahwa

data

yang

timbul

secara

alamiah

seharusnya mengikuti pola Benford law. Data yang menunjukkan ketidaksesuain yang

signifikan dengan Benford law seharusnya menunjukkan adanya

kemungkinan irregularities. Di Indonesia, Mujiono (2012) menggunakan Benford law untuk menganalisis transaksi bahan bakar minyak bersubsidi pada beberapa stasiun pengisian bahan bakar umum di Batam selama periode Januari-Februari 2010. Hasilnya menunjukkan bahwa pada periode itu, transaksi premium menunjukkan anomali kemunculan angka pertama jika dibandingkan dengan Benford law terutama untuk angka 2. B. Kerangka Pemikiran Dalam sistem administrasi perpajakan, fungsi utama fiskus adalah (Alink dan van Kommer, 2011): 1) Pendaftaran wajib pajak, termasuk deteksi non registration dan false registration. 2) Pengolahan SPT, pemotongan dan pemungutan pajak, dan data pihak ketiga. 3) Verifikasi atau pemeriksaan atas kebenaran dan kelengkapan data yang diterima dari wajib pajak. 4) Pengolahan data penagihan pajak. 5) Penyelesaian keberatan dan banding. 6) Pelayanan kepada wajib pajak. 7) Deteksi dan penuntutan atas penggelapan pajak.

10


Dalam sistem self assessment – sebagaimana yang sudah dikemukakan sebelumnya – wajib pajak berkewajiban untuk mendaftarkan diri sebagai wajib pajak, menghitung besarnya pajak terhutang, membayar pajak terhutang ke bank, dan melaporkannya kepada fiskus. Isi laporan dianggap benar sepanjang fiskus tidak dapat membuktikan sebaliknya. Dengan demikian tugas fiskus – sebagaimana diungkapkan di atas – adalah meneliti apakah laporan wajib pajak sudah benar sehingga kegiatan penggelapan pajak bisa dideteksi sejak awal. Namun demikian tugas ini tidak sepenuhnya bisa dijalankan. Kendalanya adalah banyaknya SPT yang disampaikan oleh wajib pajak. Selain itu karena adanya kewajiban untuk melalukan pemeriksaan atas semua SPT yang memohon adanya restitusi. Untuk itu, perlu adanya suatu sistem yang memungkinkan adanya penyaringan sehingga proses pemeriksaan hanya dilakukan atas SPT yang menunjukkan tanda-tanda ketidaknormalan. Benford Law bisa dipergunakan untuk memenuhi hal ini. Dengan menggunakan Benford Law, akan diperoleh profil kepatuhan wajib pajak berdasarkan berbagai kategori, misalnya berbasiskan lokasi atau berdasarkan klasifikasi lapangan usaha wajib pajak. Dengan demikian proses pemilihan wajib pajak yang akan diperiksa bisa lebih terarah.

11

BAB III METODE KAJIAN AKADEMIS

A. Jenis Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif untuk mengidentifikasi apakah Wajib Pajak pada sektor usaha pertambangan mineral dan batubara terindikasi melakukan ketidakpatuhan dalam menyampaikan SPT Tahunan. Selain itu penelitian kuantitatif ini dilakukan pula untuk mengidentifikasi pada komponen mana dalam SPT Tahunan yang menjadi objek ketidakpatuhan. B. Definisi Operasional Variabel Penelitian menggunakan beberapa variabel sebagai berikut: 1) Peredaran usaha yang merupakan seluruh penghasilan kotor yang diterima wajib pajak dari kegiatan usaha. 2) Harga pokok penjualan yang dibayar wajib pajak. 3) Biaya usaha yang dibayar wajib pajak dalam menjalankan kegiatan usaha. 4) Biaya bunga adalah bunga pinjaman yang dibayar wajib pajak kepada kreditor. 5) Biaya pembelian yang dikeluarkan wajib pajak terkait dengan kegiatan usahanya. 6) Biaya promosi yang dibayar wajib pajak dan dilaporkan di dalam SPT Tahunan. 7) Biaya royalty yang dibayar wajib pajak ketika menggunakan hakatas kekayaan intelektual dan royalty yang dibayarkan atas hasil produksi. 8) Biaya transportasi yang ditanggung dalam rangka kegiatan usaha.


C. Jenis dan Sumber Data Data penelitian diperoleh dari data SPT Tahunan PPh untuk wajib pajak dari sektor usaha pertambangan mineral dan batubara tahun pajak 2009 sampai dengan 2013 yang terekam di dalam Sistem Informasi DJP. D. Instrumen Penelitian Data yang dipergunakan di dalam penelitian ini adalah: 1) Peredaran usaha. 2) Harga pokok penjualan. 3) Biaya usaha. 4) Biaya bunga. 5) Biaya pembelian. 6) Biaya promosi. 7) Biaya royalti. 8) Biaya transportasi. Data diperoleh dari Direktorat Teknologi Informasi Direktorat Jenderal Pajak. E. Metode Analisis Data Analisis data dilakukan dengan menggunakan Microsoft Office 2013, Minitab versi 7.1, dan SPSS versi 22 yang berjalan pada sistem operasi Microsoft Windows 7. Analisis data dilakukan dengan langkah sebagai berikut: 1) Dilakukan proses pengumpulan data dari Direktorat TIP KP DJP sekaligus dilakukan konversi data ke dalam format Microsoft Access. Data ini selanjutnya dikonversi ke dalam format Microsoft Excel. 2) Pemisahan bilangan digit pertama, digit kedua, dan dua digit pertama. Proses pemisahan dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel.

13


Setelah pemisahan digit dilakukan selanjutnya dilakukan analisis sebagai berikut: 1) Analisis digit pertama Analisis pada tingkat ini pada hakikatnya adalah analisis dasar yang hanya bisa mendeteksi anomali data yang sifatnya ekstrem. Oleh karena itu hasilnya cenderung mempunyai akurasi yang rendah dan lebih cocok dipergunakan sebagai sarana benchmarking. Probabilitas kemunculan digit pertama dapat dihitung dengan persamaan: 𝑃 𝐷1 = 𝑑1 = log 1 +

1 ; 𝑑1 𝜖 1, 2, … , 9 𝑑1

....................................... (1)

di mana d adalah nomor digit. 2) Analisis digit kedua Analisis digit kedua mempunyai tingkat ketelitian yang tidak terlalu berbeda dengan analisis digit pertama. Analisis pada tingkat ini dipergunakan untuk memperoleh gambaran kondisi data secara ringkas. Probabilitas kemunculan digit kedua dapat dihitung dengan persamaan (2). 9

𝑃(𝐷2 = 𝑑2 ) =

log 1 + 𝑑 𝑖 =1

1 ; 𝑑2 𝜖 0, 1, … , 9 𝑑1 𝑑2

............................... (2)

Apabila hasil kedua analisis di atas menunjukkan bahwa untuk kelompok data tertentu menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford Law, maka harus dilakukan analisis yang lebih tajam. Untuk itu analisis dilanjutkan dengan menggunakan analisis dua digit pertama. Analisis ini memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan kedua tingkat analisis sebelumnya karena bisa mengidentifikasi ketidaknormalan data sampai ke tingkat data transaksi. Dengan demikian hasil dari analisis pada tingkat ini dapat

14


dipergunakan untuk mengidentifikasi wajib pajak yang menyampaikan SPT yang datanya menunjukkan indikasi adanya anomali. Probababilitas kemunculan dua digit pertama dihitung dengan persamaan: 1 ; 𝑑1 𝑑2 𝜖 10,11, … , 99 𝑑1 𝑑2

𝑃(𝐷1 𝐷2 = 𝑑1 𝑑2 ) = log 1 +

................ (3)

Perlu diingat bahwa sesungguhnya analisis digit pertama dan analisis digit kedua sebagaimana telah diuraikan sebelumnya berfungsi sebagai pemicu untuk melakukan analisis lanjutan yang lebih mendalam. Analisis lanjutan ini hanya dilakukan jika dua analisis pertama menunjukkan ketidaksesuaian dengan Benford Law. Untuk menguji apakah data SPT Wajib Pajak mempunyai pola yang sesuai dengan Benford Law, alat analisis yang dipergunakan adalah uji chi square dan mean absolute deviation (MAD).Nilai chi square dihitung dengan persamaan (4). 𝐾 2

χ = 𝑖=1

𝐴𝑃 − 𝐸𝑃 𝐸𝑃

2

..................................... (4)

Sedangkan nilai MAD dihitung dengan menggunakan persamaan (5). 𝑀𝐴𝐷 =

𝐾 𝑖=1

𝐴𝑃 − 𝐸𝑃 𝐾

..................................... (5)

Di mana: AP :

nilai probabilitas riil kemunculan digit tertentu.

EP :

nilai probabilitas yang diharapkan sesuai dengan Benford Law.

K

jumlah kelas data (misalnya 90 untuk uji dua digit pertama).

:

Nilai MAD hasil perhitungan dengan menggunakan persamaan di atas dibandingkan dengan nilai standar MAD pada tabel berikut ini:

15


Tabel 2Standar MAD

MAD

Simpulan

Digit pertama 0,000 s.d. 0,004

Sangat mirip dengan Benford Law

0,004 s.d. 0,008

Mirip dengan Benford Law

0,008 s.d. 0,012

Agak mirip dengan Benford Law

Di atas 0,012

Tidak mirip dengan Benford Law

Digit kedua 0,000 s.d. 0,008


0,008 s.d. 0,012


0,012 s.d. 0,016


Di atas 0,016


Dua digit pertama 0,0000 s.d. 0,0006


0,0006 s.d. 0,0012


0,0012 s.d. 0,0018


Di atas 0,0018


Sumber: Drake dan Nigrini (2000)

Untuk menguji apakah suatu jenis transaksi mempunyai angka yang terindikasi tidak normal akan dipergunakan uji z. Nilai z dihitung dengan menggunakan persamaan: 1

𝑧=

𝐴𝑃 − 𝐸𝑃 − 2𝑁

.................................................... (5)

𝐸𝑃 1−𝐸𝑃 𝑁

Di mana:

16

AP :

nilai probabilitas riil kemunculan digit tertentu.

EP :

nilai probabilitas yang diharapkan sesuai dengan Benford Law.

N

jumlah data.

:

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Analisis Analisis dilaksanakan atas seluruh data SPT PPh yang disampaikan oleh wajib pajak sektor pertambangan mineral dan batubara untuk tahun pajak 2009 sampai dengan 2013. Analisis data dilakukan sebagai berikut: 1) Peredaran usaha. a) Analisis digit pertama. Analisis digit pertama pada hakikatnya merupakan analisis yang bersifat umum. Tujuannya adalah untuk memperoleh gambaran secara garis besar mengenai kondisi data yang dianalisis apakah terdapat anomali atau tidak. Data digit pertama peredaran usaha wajib pajak pertambangan mineral dan batubara yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan PPh tahun 2009 sampai dengan 2013 adalah sebagaimana Tabel 3. Tabel 3 Digit pertama: peredaran usaha

Angka

Jumlah

1

Proporsi

z

Riil

Benford

667

0.298

0.301

0.327

2

416

0.186

0.176

1.158

3

275

0.123

0.125

0.287

4

198

0.088

0.097

1.334

5

178

0.079

0.079

0.005

6

138

0.062

0.067

0.975

7

149

0.066

0.058

1.676

8

121

0.054

0.051

0.563


Tabel 3 Digit pertama: peredaran usaha

Angka

Jumlah

9

99

Proporsi Riil

Benford

0.044

0.046

z 0.308

Sumber: hasil analisis Secara visual, Tabel 3 dapat disajikan sebagai berikut. Gambar 1 Analisis digit pertama: peredaran usaha 0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5

6

7

8

FIRST DIGITS Actual

Benford

Sumber: hasil analisis

Secara visual, nampak bahwa digit pertama untuk peredaran usaha sesuai dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan MAD sebesar 0,0047 dan χ2 sebesar 7,26150 (lebih kecil dari Chi critical : 15,507) (DF=8; α=0,05). Nilai z pada Tabel 3 juga tidak mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05). b) Analisis digit kedua.

18

9


Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk peredaran usaha dapat dilihat padaTabel 4. Tabel 4 Digit kedua: peredaran usaha Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

291

0.130

0.120

1.451

1

268

0.120

0.114

0.816

2

219

0.098

0.109

1.653

3

243

0.108

0.104

0.601

4

195

0.087

0.100

2.060

5

237

0.106

0.097

1.418

6

204

0.091

0.093

0.344

7

193

0.086

0.090

0.661

8

189

0.084

0.088

0.504

9

202

0.090

0.085

0.834


Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana Gambar 2

19


Gambar 2 Analisis digit kedua: peredaran usaha 0.140 0.120

PROPORTION

0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5

6

7

8

SECOND DIGITS Actual

Benford


Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk peredaran usaha sesuai dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan MAD sebesar 0.00684 dan χ2 sebesar 12,8708, (Chi critical = 16,919) (DF=9; α=0,05). Namun demikian, harus diperhatikan bahwa nilai z pada Tabel 4untuk digit kedua dengan nilai 4 ternyata terindikasi mengalami anomali (α=0,05) dengan jumlah SPT Tahunan sebanyak 195. Hal ini sudah seharusnya mulai menjadi perhatian fiskus. c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual, hasil analisis dua digit pertama untuk peredaran usaha adalah seperti pada Gambar 3.

20

9


Gambar 3 Analisis dua digit pertama: peredaran usaha 0.060

0.050

PROPORTION

0.040

0.030

0.020

0.010

0.000 10

20

30

40

50

60

70

80

90

FIRST-TWO DIGITS Actual

Benford

Upper bound

Lower bound

Sumber: hasil analisis Gambar 3menunjukkan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama masih menunjukkan adanya kecocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai MAD sebesar 0.00180 dan χ2 sebesar 101,654 (Chi critical = 112,022) (DF=89; α=0,05). Namun demikian terdapat 50 SPT Tahunan yang mempunyai peredaran usaha diawali dengan angka 51 dan 90 yang harus mendapatkan perhatian lebih karena mempunyai perbedaan yang signifikan dengan Benford law (nilai z masing masing sebesar 2,449 dan 2,673 dengan α=0,05). Dari hasil analisis sebagaimana disampaikan di atas, terlihat bahwa secara umum data peredaran usaha yang dilaporkan oleh wajib pajak di dalam SPT Tahunan tidak menunjukkan ketidakwajaran yang nyata. 2) Harga pokok penjualan. a) Analisis digit pertama. 21


Data digit pertama untuk data harga pokok penjualan yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan PPh tahun 2009 sampai dengan 2013 adalah sebagaimanaTabel 5.

Tabel 5 Digit pertama: harga pokok penjualan Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

1

634

0.302

0.301

0.092

2

363

0.173

0.176

0.340

3

235

0.112

0.125

1.758

4

207

0.099

0.097

0.235

5

162

0.077

0.079

0.293

6

132

0.063

0.067

0.695

7

143

0.068

0.058

1.946

8

124

0.059

0.051

1.604

9

98

0.047

0.046

0.156

Sumber: hasil analisis Secara visual, dapat disajikan sebagai berikut.

22


Gambar 4 Analisis digit pertama: harga pokok penjualan 0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5

6

7

8

9

FIRST DIGITS Actual

Benford

Sumber: hasil analisis Secara visual, nampak bahwa digit pertama untuk peredaran usaha sesuai dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan MAD sebesar 0,00489dan χ2 sebesar 9,98529 (Chi critical = 15,507) (DF=8; α=0,05). Nilai z pada Tabel 5 juga tidak mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05). b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk peredaran usaha dapat dilihat pada Tabel 6.

23


Tabel 6 Digit kedua: harga pokok penjualan Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

263

0.125

0.120

0.768

1

222

0.106

0.114

1.130

2

230

0.110

0.109

0.084

3

227

0.108

0.104

0.544

4

184

0.088

0.100

1.886

5

215

0.102

0.097

0.862

6

207

0.099

0.093

0.796

7

192

0.092

0.090

0.148

8

196

0.093

0.088

0.910

9

162

0.077

0.085

1.239

Sumber: hasil analisis Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana Gambar 5. Gambar 5 Analisis digit kedua: harga pokok penjualan 0.140

PROPORTION

0.120 0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5


24

Benford

6

7

8

9


Sumber: hasil analisis Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk harga pokok penjualan sesuai dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan MAD sebesar 0.00569dan χ2 sebesar 9,11131 (Chi critical = 16,919) (DF=9; α=0,05). Nilai z pada Tabel 6 juga tidak mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05). c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual, hasil analisis dua digit pertama untuk harga pokok penjualan adalah seperti pada Gambar 6. Gambar 6 Analisis dua digit pertama: harga pokok penjualan 0.060

0.050

PROPORTION

0.040

0.030

0.020

0.010

0.000 10

20

30

40

50

60

70

80

90


Benford

Upper bound

Lower bound

Sumber: hasil analisis Gambar 6menunjukkan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan 25


pula oleh nilai MAD sebesar 0.00199 dan χ2 sebesar 114,944(Chi critical = 112,022) (DF=89; α=0,05). Pengujian dengan z menunjukkan bahwa terdapat 90 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law, yaitu SPT Tahunan yang mempunyai harga pokok penjualan dimulai dengan angka 24, 39, 82, 84, dan 88 (α=0,05). Dari analisis atas harga pokok penjualan, khususnya atas analisis dua digit pertama, mulai terlihat adanya ketidakcocokan dengan Benford law, khususnya pada harga harga pokok penjualan yang dimulai dengan angka 24, 39, 82, 84, dan 88. SPT-SPT yang sesuai dengan kriteria ini harus mendapatkan perhatian lebih dari fiskus. 3) Biaya usaha. a) Analisis digit pertama. Data digit pertama untuk biaya usaha yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan PPh tahun 2009 sampai dengan 2013 adalah sebagaimana Tabel 7. Tabel 7 Digit pertama: biaya usaha Proporsi Angka

26

Jumlah

z Riil

Benford

1

726

0.346

0.301

4.471

2

379

0.181

0.176

0.519

3

199

0.095

0.125

4.135

4

178

0.085

0.097

1.831

5

144

0.069

0.079

1.748

6

120

0.057

0.067

1.744

7

115

0.055

0.058

0.576


Tabel 7 Digit pertama: biaya usaha Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

8

130

0.062

0.051

2.199

9

107

0.051

0.046

1.097

Sumber: hasil analisis Secara visual, dapat disajikan sebagai berikut. Gambar 7 Analisis digit pertama: biaya usaha 0.400 0.350

PROPORTION

0.300 0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5

6

7

8

9

FIRST DIGITS Actual

Benford

Sumber: hasil analisis Secara visual, nampak bahwa digit pertama untuk biaya meempunyai perbedaan nyata dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan MAD sebesar 0.01458 dan χ2 sebesar 45,0698(Chi critical = 15,507) (DF=8; α=0,05). Nilai z pada Tabel 7 juga mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05) khususnya untuk biaya usaha yang dimulai dengan angka 1, 3, dan 8. Secara keseluruhan

27


masing-masing terdiri atas 726, 799, dan 130 SPT Tahunan sehingga total

terdapat

1.055

SPT

Tahunan

yang

menunjukkan

adanya

penyimpangan. b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk biaya usaha dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8 Digit kedua: biaya usaha Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

285

0.136

0.120

2.247

1

269

0.128

0.114

2.031

2

261

0.124

0.109

2.257

3

211

0.101

0.104

0.527

4

176

0.084

0.100

2.467

5

188

0.090

0.097

1.059

6

181

0.086

0.093

1.080

7

169

0.081

0.090

1.527

8

183

0.087

0.088

0.017

9

175

0.083

0.085

0.222

Sumber: hasil analisis Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana Tabel 8.

28


Gambar 8 Analisis digit kedua: biaya usaha 0.160 0.140

PROPORTION

0.120 0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Benford

Sumber: hasil analisis Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk biaya usahamenunjukkan ketidaksesuain dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 23,4778(Chi critical = 16,919) (DF=9; α=0,05), meskipun MAD masih mengindikasikan Kesesuaian dengan Benford law. Nilai z pada Tabel 8 mengindikasikan adanya ketidakcocokan yang nyata dengan Benford law (α=0,05) pada biaya usaha yang digit keduanya adalah 0, 1, 2, dan 4. c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual, hasil analisis dua digit pertama untuk peredaran usaha adalah seperti pada Gambar 9.

29


Gambar 9 Analisis dua digit pertama: biaya usaha 0.060

0.050

PROPORTION

0.040

0.030

0.020

0.010

0.000 10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90


Benford

Upper bound

Lower bound


Gambar 9menunjukkan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai MAD sebesar 0.00245 dan χ2 sebesar 149,771 (Chi critical = 112,022) (DF=89; α=0,05). Pengujian dengan z menunjukkan bahwa terdapat 393 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law(α=0,05). Lihat Tabel 9.

30

95


Tabel 9 Anomali biaya usaha Digit

Jumlah SPT

10

108

12

100

20

63

21

57

24

17

34

15

38

10

62

23

Jumlah

393

Sumber: hasil analisis Dari analisis atas biaya usaha, kembali terlihat adanya ketidakcocokan dengan Benford law. Jumlah SPT yang menunjukkan ketidakcocokan yang nyata juga semakin banyak. Hal ini maknanya kemungkinan adanya manipulasi pada komponen biaya usaha semakin besar. 4) Biaya bunga. a) Analisis digit pertama. Data digit pertama untuk data biaya bunga yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan

PPh

tahun

2009

sampai

dengan

2013

adalah

sebagaimanaTabel 10. Tabel 10Digit pertama: biaya bunga Proporsi Angka

Jumlah

Z Riil

Benford

1

215

0.321

0.301

1.105

2

113

0.169

0.176

0.437

31


Tabel 10Digit pertama: biaya bunga Proporsi Angka

Jumlah

Z Riil

Benford

3

86

0.129

0.125

0.224

4

64

0.096

0.097

0.043

5

47

0.070

0.079

0.783

6

39

0.058

0.067

0.818

7

37

0.055

0.058

0.214

8

31

0.046

0.051

0.477

9

37

0.055

0.046

1.089

Sumber: hasil analisis Secara visual, dapat disajikan sebagai berikut. Gambar 10Analisis digit pertama: biaya bunga 0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5 FIRST DIGITS

Actual


32

Benford

6

7

8

9


Secara visual, nampak bahwa digit pertama untuk biaya bunga tidak mempunyai perbedaan yang nyata dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan MAD sebesar 0.00744 dan χ2 sebesar 4,33614(Chi critical = 15,507) (DF=8; α=0,05). Nilai z pada Tabel 10 juga tidak mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05). b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk biaya bunga dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11 Digit kedua: biaya bunga Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

65

0.097

0.120

1.735

1

94

0.141

0.114

2.106

2

79

0.118

0.109

0.708

3

69

0.103

0.104

0.038

4

83

0.124

0.100

1.981

5

61

0.091

0.097

0.416

6

59

0.088

0.093

0.394

7

53

0.079

0.090

0.936

8

58

0.087

0.088

0.012

9

48

0.072

0.085

1.160


Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana Gambar 11

33


Gambar 11 Analisis digit kedua: biaya bunga 0.160 0.140

PROPORTION

0.120 0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5

6

7

8


Benford

Sumber: hasil analisis Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk biaya bunga juga tidak menunjukkan ketidaksesuaian dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 14,0037(Chi critical = 16,919) (DF=9; α=0,05) dan MAD

sebesar0,01193.

Namun

demikian

nilai

z

pada

Tabel

11mengindikasikan adanya ketidakcocokan yang nyata dengan Benford law (α=0,05) pada biaya bunga yang digit keduanya adalah 1 dan 4 masing-masing sebanyak 94 dan 83 SPT Tahunan (keseluruhan ada 177 SPT Tahunan). SPT-SPT ini harus mendapatkan perhatian lebih dari fiskus. c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara

34

9


visual, hasil analisis dua digit pertama untuk biaya bunga adalah seperti pada Gambar 12. Gambar 12 Analisis dua digit pertama: biaya bunga 0.070 0.060

PROPORTION

0.050 0.040 0.030 0.020 0.010 0.000 10

20

30

40

-0.010

50

60

70

80

90


Benford

Upper bound

Lower bound

Sumber: hasil analisis Gambar 12menunjukkan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama tidak menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai dengan χ2 sebesar 86,3603 (Chi critical = 122,022) (DF=9; α=0,05). Pengujian dengan z menunjukkan bahwa terdapat 50 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law (α=0,05), yaitu SPT Tahunan yang mempunyai biaya bunganya diawali angka 22, 31, dan 41. 5) Biaya pembelian. a) Analisis digit pertama. Data digit pertama untuk biaya pembelian yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan PPh tahun 2009 sampai dengan 2013 adalah sebagaimana Tabel 12.

35


Tabel 12 Digit pertama: biaya pembelian Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

1

410

0.298

0.301

0.218

2

237

0.172

0.176

0.340

3

176

0.128

0.125

0.292

4

137

0.100

0.097

0.287

5

80

0.058

0.079

2.841

6

108

0.078

0.067

1.659

7

87

0.063

0.058

0.773

8

59

0.043

0.051

1.332

9

82

0.060

0.046

2.391

Sumber: hasil analisis Secara visual, dapat disajikan sebagai berikut. Gambar 13 Analisis digit pertama: biaya pembelian 0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5 FIRST DIGITS

Actual


36

Benford

6

7

8

9


Secara visual, nampak bahwa digit pertama untuk biaya pembelian mempunyai perbedaan nyata dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 19,0308(Chi critical = 15,507) (DF=8; α=0,05). Nilai MAD sebesar 0,00805 pun tidak mengindikasikan kecocokan yang nyata dengan Benford law. Nilai z pada Tabel 12 juga mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05) untuk biaya pembelian yang dimulai dengan angka 5 dan 9. Secara keseluruhan masing-masing terdiri atas 80 dan 82 SPT Tahunan yang menunjukkan kemungkinan adanya penyimpangan. b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk biaya pembelian dapat dilihat pada Tabel 13.

Tabel 13 Digit kedua: biaya pembelian Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

174

0.126

0.120

0.733

1

151

0.110

0.114

0.442

2

141

0.102

0.109

0.713

3

161

0.117

0.104

1.494

4

142

0.103

0.100

0.312

5

136

0.099

0.097

0.225

6

98

0.071

0.093

2.778

7

96

0.070

0.090

2.616

8

151

0.110

0.088

2.861

37


Tabel 13 Digit kedua: biaya pembelian Proporsi Angka

Jumlah

9

z

126

Riil

Benford

0.092

0.085

0.826

Sumber: hasil analisis Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana Gambar 14. Gambar 14 Analisis digit kedua: biaya pembelian 0.140 0.120

PROPORTION

0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5

6

7

8


Benford

Sumber: hasil analisis Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk biaya pembelian menunjukkan ketidaksesuain dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 25,6476(Chi critical = 16,919) (DF=9; α=0,05) meskipun MAD masih mengindikasikan kesesuaian dengan Benford law. Nilai z pada Tabel 13 mengindikasikan adanya ketidakcocokan yang nyata dengan Benford law (α=0,05) pada biaya pembelian yang digit keduanya adalah 6, 7, dan 8.

38

9


c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual, hasil analisis dua digit pertama untuk biaya pembelianadalah seperti pada Gambar 15. Gambar 15 Analisis dua digit pertama: biaya pembelian 0.060

0.050

PROPORTION

0.040

0.030

0.020

0.010

0.000 10

20

30

40

50

60

70

80

90


Benford

Upper bound

Lower bound

Sumber: hasil analisis Gambar 15mengindikasikan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai MAD sebesar 0,00356dan χ2 sebesar 233,470 (Chi critical = 112,022) (DF=89; α=0,05). Pengujian dengan z menunjukkan bahwa terdapat 393 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law (α=0,05). Lihat Tabel 14.

39


Tabel 14 Anomali biaya pembelian Digit

Jumlah SPT

12

25

16

21

43

5

44

26

56

3

60

0

63

24

68

15

73

17

78

14

87

0

90

16

92

13

99

12

Jumlah

191

Sumber: hasil analisis 6) Biaya promosi. a) Analisis digit pertama. Data digit pertama untuk biaya promosi yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan PPh tahun 2009 sampai dengan 2013 adalah sebagaimana Tabel 15.

40


Tabel 15 Digit pertama: biaya promosi Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

1

154

0.314

0.301

0.590

2

75

0.153

0.176

1.279

3

60

0.122

0.125

0.098

4

56

0.114

0.097

1.224

5

34

0.069

0.079

0.719

6

33

0.067

0.067

0.035

7

28

0.057

0.058

0.080

8

18

0.037

0.051

1.346

9

32

0.065

0.046

1.962

Sumber: hasil analisis Secara visual, dapat disajikan sebagai berikut. Gambar 16 Analisis digit pertama: biaya promosi 0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5

6

7

8

9

FIRST DIGITS Actual

Benford


41


Secara visual, nampak bahwa digit pertama untuk biaya promositidak mempunyai perbedaan nyata dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 9,99492(Chi critical = 15,507) (DF=8; α=0,05) dan MAD sebesar 0,01124. Nilai z pada Tabel 15juga tidak mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05) kecuali untuk biaya promosi yang dimulai dengan angka 9sejumlah 32 SPT Tahunan. b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk biaya promosi dapat dilihat pada Tabel 16. Tabel 16 Digit kedua: biaya promosi Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

73

0.149

0.120

1.929

1

54

0.110

0.114

0.186

2

76

0.155

0.109

3.217

3

34

0.069

0.104

2.456

4

37

0.076

0.100

1.752

5

55

0.112

0.097

1.089

6

27

0.055

0.093

2.834

7

50

0.102

0.090

0.824

8

45

0.092

0.088

0.254

9

39

0.080

0.085

0.348

Sumber: hasil analisis Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana Gambar 17. Gambar 17 Analisis digit kedua: biaya promosi

42


0.180 0.160 0.140

PROPORTION

0.120 0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Benford


Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk biaya promosi menunjukkan ketidaksesuain dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 31,8820(Chi critical = 16,919) (DF=9; α=0,05) dan MAD sebesar 0,02142. Nilai z pada Tabel 16 mengindikasikan adanya ketidakcocokan yang nyata dengan Benford law (α=0,05) pada biaya promosi yang digit keduanya adalah 2, 3, dan 6 sebanyak masing-masing 76, 24, dan 27 SPT Tahunan. c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual, hasil analisis dua digit pertama untuk biaya promosiadalah seperti pada Gambar 18. Gambar 18 Analisis dua digit pertama: biaya promosi

43


0.070 0.060

PROPORTION

0.050 0.040 0.030 0.020 0.010 0.000 10

20

30

40

-0.010

50

60

70

80

90


Benford

Upper bound

Lower bound


Gambar 18 mengindikasikan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai MAD sebesar 0,00446dan χ2 sebesar 126,035(Chi critical = 112,022) (DF=89; α=0,05). Pengujian dengan z menunjukkan bahwa terdapat 90 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law (α=0,05). Lihat Tabel 17. Tabel 17 Anomali biaya promosi

44

Digit

Jumlah SPT

12

26

17

23

28

14

42

10

62

11

95

6


Tabel 17 Anomali biaya promosi Digit

Jumlah SPT

Jumlah

90

Sumber: hasil analisis 7) Biaya royalti. a) Analisis digit pertama. Data digit pertama untuk biaya royalti yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan

PPh

tahun

2009

sampai

dengan

2013

adalah

sebagaimanaTabel 18.

Tabel 18 Digit pertama: biaya royalti Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

1

101

0.273

0.301

1.120

2

65

0.176

0.176

0.021

3

41

0.111

0.125

0.743

4

49

0.132

0.097

2.222

5

35

0.095

0.079

1.002

6

14

0.038

0.067

2.137

7

33

0.089

0.058

2.456

8

19

0.051

0.051

0.018

9

13

0.035

0.046

0.854


Gambar 19 Analisis digit pertama: biaya royalti

45


0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5

6

7

8

FIRST DIGITS Actual

Benford


Secara visual, nampak bahwa digit pertama untuk biaya royalti mempunyai perbedaan nyata dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 19,2946 (Chi critical = 15,507)(DF=8; α=0,05) dan MAD sebesar 0,01830. Nilai z pada Tabel 18 mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05) untuk biaya royalti yang dimulai dengan angka 4, 6, dan 7 sejumlah 96 SPT Tahunan.

b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk biaya royalti dapat dilihat pada Tabel 19.

46

9


Tabel 19 Digit kedua: biaya royalti Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

69

0.186

0.120

3.879

1

24

0.065

0.114

2.887

2

46

0.124

0.109

0.874

3

46

0.124

0.104

1.173

4

30

0.081

0.100

1.145

5

45

0.122

0.097

1.535

6

26

0.070

0.093

1.438

7

40

0.108

0.090

1.101

8

15

0.041

0.088

3.108

9

29

0.078

0.085

0.364

Sumber: hasil analisis Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana Gambar 20.

PROPORTION

Gambar 20 Analisis digit kedua: biaya royalti 0.200 0.180 0.160 0.140 0.120 0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Benford

47


Sumber: hasil analisis Secara

visual,

nampak

bahwa

digit

kedua

untuk

biaya

royalti

menunjukkan ketidaksesuaian dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 40.5279 (Chi critical = 16,919,) (DF=9; α=0,05) dan MAD sebesar 0.02900. Nilai z pada Tabel 19mengindikasikan adanya ketidakcocokan yang nyata dengan Benford law (α=0,05) pada biaya royalti yang digit keduanya adalah 0, 1, dan 8 sebanyak masing-masing 69, 24, dan 15 SPT Tahunan. c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual, hasil analisis dua digit pertama untuk biaya royaltiadalah seperti pada Gambar 21. Gambar 21 Analisis dua digit pertama: biaya royalti 0.070 0.060

PROPORTION

0.050 0.040 0.030 0.020 0.010 0.000 10

20

30

40

-0.010

60

70

80


48

50

Benford

Upper bound

Lower bound

90


Sumber: hasil analisis Gambar 21 mengindikasikan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai MAD sebesar 0.00710dan χ2 sebesar 244.237 (Chi critical = 112,022)

(DF=89; α=0,05). Pengujian dengan z

menunjukkan bahwa terdapat 90 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law (α=0,05). Lihat Tabel 20.

Tabel 20 Anomali biaya royalti Digit

Jumlah SPT

10

24

14

2

17

18

18

1

20

16

21

0

44

15

50

8

53

7

57

7

72

7

75

7

85

7

Jumlah

119


49


8) Biaya transportasi. a) Analisis digit pertama. Data digit pertama untuk biaya transportasi yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan PPh tahun 2009 sampai dengan 2013 adalah sebagaimana Tabel 21. Tabel 21 Digit pertama: biaya transportasi Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

1

503

0.271

0.301

2.765

2

289

0.156

0.176

2.254

3

269

0.145

0.125

2.589

4

197

0.106

0.097

1.321

5

177

0.095

0.079

2.555

6

136

0.073

0.067

1.057

7

105

0.057

0.058

0.200

8

108

0.058

0.051

1.335

9

70

0.038

0.046

1.594


50


Gambar 22 Analisis digit pertama: biaya transportasi 0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5

6

7

8

9

FIRST DIGITS Actual

Benford

Sumber: hasil analisis Dari Gambar 22 bisa dilihat bahwa digit pertama untuk biaya transportasi mempunyai perbedaan yang nyata dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 29,2714(Chi critical = 15,507) (DF=8; α=0,05) dannilai MAD sebesar 0,01318. Nilai z pada Tabel 21 juga mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05) untuk biaya transportasi yang dimulai dengan angka 1, 2, 3, dan 5 sejumlah 1.238 SPT Tahunan. b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk biaya transportasi dapat dilihat pada Tabel 22.

51


Tabel 22 Digit kedua: biaya transportasi Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

247

0.133

0.120

1.761

1

205

0.111

0.114

0.413

2

167

0.090

0.109

2.554

3

210

0.113

0.104

1.221

4

165

0.089

0.100

1.583

5

206

0.111

0.097

2.063

6

194

0.105

0.093

1.628

7

212

0.114

0.090

3.564

8

153

0.083

0.088

0.728

9

95

0.051

0.085

5.171

Sumber: hasil analisis Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana gambar berikut. Gambar 23 Analisis digit kedua: biaya transportasi 0.140 0.120 PROPORTION

0.100 0.080 0.060 0.040 0.020 0.000 0

1

2

3

4

5



52

Benford

6

7

8

9


Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk biaya transportasi menunjukkan ketidaksesuain dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 56,5232(Chi critical = 16,919)(DF=9; α=0,05), meskipunnilai MAD sebesar 0,01444 masih mengindikasikan kesesuaian yang lemah dengan Benford law. Hasil z test pada Tabel 22 mengindikasikan adanya ketidakcocokan yang nyata dengan Benford law (α=0,05) pada biaya transportasi yang digit keduanya adalah 2, 5, 7, dan 9 sebanyak masing-masing 167, 206, 212, dan 95 SPT Tahunan. c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual, hasil analisis dua digit pertama untuk biaya transportasiadalah seperti pada Gambar 24. Gambar 24 Analisis dua digit pertama: biaya transportasi 0.060

PROPORTION

0.050 0.040 0.030 0.020 0.010 0.000 10

20

30

40

50

60

70

80

90


Benford

Upper bound

Lower bound


53


Dari Gambar 24dapat disimpulkan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai MAD sebesar 0.00337dan χ2 sebesar 306,743 (Chi critical = 112,022)


menunjukkan bahwa terdapat 568 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law (α=0,05). Lihat Tabel 23. Tabel 23 Anomali biaya transportasi Digit

Jumlah SPT

Digit

Jumlah SPT

12

44

52

25

19

12

53

25

22

22

54

24

28

17

57

30

29

16

60

30

31

36

67

22

33

38

69

3

37

41

73

3

40

34

85

16

41

37

86

17

45

30

87

16

47

8

88

19

51

1

94

2

336

Jumlah

232

Jumlah

Sumber: hasil analisis 9) Analisis Individual Untuk mempertajam pengujian, kepada Wajib Pajak dengan deviasi paling besar akan dilakukan pengujian secara individual. Misalnya dari analisa 54


peredaran usaha pengujian dua digit pertama sebagaimana ditunjukkan dalam Gambar 3 bahwa Wajib Pajak dengan dua digit pertama = 90 mempunyai deviasi paling besar. Dari antara tujuh belas Wajib Pajak dengan dua digit pertama= 90 pada peredaran usaha, akan dilakukan pengujian pada salah satu Wajib Pajak, misalnya dipilih Wajib Pajak dengan omset terbesar yaitu dengan kode NPWP 1614TES47. Pengujian dilakukan terhadap seluruh komponen data SPT Tahunan PPh dari tahun pajak 2009 sd 2013. a) Analisis digit pertama. Data digit pertama Wajib Pajak 1614TES47 yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan PPh tahun 2009 sampai dengan 2013 adalah sebagaimana ditampilkan diTabel 24. Tabel 24 Digit pertama: Wajib Pajak 1614TES47 Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

1

50

0.259

0.301

1.192

2

47

0.244

0.176

2.365

3

12

0.062

0.125

2.528

4

10

0.052

0.097

1.996

5

7

0.036

0.079

2.074

6

15

0.078

0.067

0.455

7

6

0.031

0.058

1.445

8

21

0.109

0.051

3.473

9

25

0.130

0.046

5.397


55


0.350 0.300

PROPORTION

0.250 0.200 0.150 0.100 0.050 0.000 1

2

3

4

5

6

7

FIRST DIGITS Actual

Benford

Gambar 25 Analisis digit pertama: Wajib Pajak 1614TES47


Dari gambar di atas bisa dilihat bahwa digit pertama mempunyai perbedaan yang nyata dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 65,6231(Chi critical = 15,507) (DF=8; α=0,05) dan nilai MAD sebesar 0,04881. Nilai z pada Tabel 24 juga mengindikasikan adanya ketidakcocokan dengan Benford law (α=0,05) yaitu pada digit pertama 2, 3, 4, 5, 8 dan 9. b) Analisis digit kedua. Sama halnya dengan digit pertama, analisis digit kedua juga sebenarnya masih bersifat umum. Hasil analisis digit kedua untuk wajib pajak 1614TES47 dapat dilihat pada Tabel 25.

56

8

9


Tabel 25 Digit kedua: Wajib Pajak 1614TES47 Proporsi Angka

Jumlah

z Riil

Benford

0

30

0.155

0.120

1.420

1

22

0.114

0.114

0.004

2

38

0.197

0.109

3.813

3

13

0.067

0.104

1.563

4

17

0.088

0.100

0.446

5

11

0.057

0.097

1.744

6

10

0.052

0.093

1.861

7

18

0.093

0.090

0.016

8

19

0.098

0.088

0.407

9

15

0.078

0.085

0.234

Sumber: hasil analisis Secara grafis, tabel di atas dapat disajikan sebagaimana gambar berikut.

57


Gambar 26 Analisis digit kedua: Wajib Pajak 1614TES47 0.250

PROPORTION

0.200

0.150

0.100

0.050

0.000 0

1

2

3

4

5

6

7


Benford

Sumber: hasil analisis Secara visual, nampak bahwa digit kedua untuk SPT wajib pajak 1614TES47 menunjukkan ketidaksesuain dengan Benford’s law. Hal ini terkonfirmasi dengan χ2 sebesar 25,7482(Chi critical = 16,919)(DF=9; α=0,05), dan nilai MAD sebesar 0,02754. Hasil z test pada Tabel 25 mengindikasikan adanya ketidakcocokan yang nyata dengan Benford law (α=0,05) pada data yang digit keduanya adalah 2. c) Analisis dua digit pertama. Analisis dua digit pertama pada hakikatnya lebih teliti dibandingkan dengan analisis digit pertama atau analisis digit kedua saja. Secara visual,

hasil

analisis

dua

digit

pertama

1614TES47adalah seperti pada gambar berikut.

58

untuk

Wajib

Pajak


Gambar 27 Analisis dua digit pertama: wajib pajak 1614TES47 0.080 0.070 0.060

PROPORTION

0.050 0.040 0.030 0.020 0.010 0.000 -0.010

10

20

30

40

-0.020

50

60

70

80


Benford

Upper bound

Lower bound

Sumber: hasil analisis Dari gambar di atas dapat disimpulkan bahwa secara grafis, analisis dua digit pertama menunjukkan ketidakcocokan dengan Benford law. Hal ini ditunjukkan pula oleh nilai MAD sebesar 0.00840 dan χ2 sebesar 351,091 (Chi critical = 112,022)


menunjukkan bahwa terdapat 568 SPT Tahunan yang menunjukkan deviasi nyata dari Benford law (α=0,05).Lihat Tabel 26. Tabel 26Anomali Wajib Pajak 1614TES47

Digit

Jumlah SPT

20

12

22

11

38

6

61

5

59


Digit

Jumlah SPT

67

5

82

11

90

7

91

9

97

4

Jumlah

70

B. Pembahasan Dari analisis dengan menggunakan Benford law di atas, dapat dilihat bahwa secara umum, terdapat indikasi ketidakpatuhan yang dilakukan oleh wajib pajak sektor pertambangan mineral dan batubara dalam menyampaikan SPT Tahunan. Ringkasan hasil analisis adalah sebagai berikut. Tabel 27 Kesesuaian dengan benford law Kesesuaian dengan Benford Law Digit pertama

Digit kedua

Dua digit pertama

Jenis data Tdk Sesuai

Tdk sesuai

Sesuai

Sesuai

Tdk sesuai

sesuai Peredaran usaha





HPP



 

Biaya usaha Biaya bunga



Biaya promosi

 

 

Biaya pembelian





 









Biaya royalti







Biaya transportasi







60


Tabel 27menunjukkan bahwa fokus dari upaya ketidakpatuhan yang dilakukan wajib pajak adalah pada komponen biaya, bukan pada penghasilan. Tabel 27 menunjukkan bahwa penghasilan kotor sepenuhnya sesuai dengan Benford law. Barangkali kemudahan akses pada harga-harga komoditas dunia memberi pengaruh pada temuan ini. Meskipun demikian tetap harus hati-hati dalam menginterpretasikan hal ini. Tidak ada jaminan 100% bahwa semua angka peredaran usaha yang dilaporkan sudah pasti benar. Apabila dianggap perlu dapat dilakukan uji secara individual sebagaimana sudah ditunjukkan pada Gambar 27. Hal sebaliknya terjadi untuk biaya. Dari tujuh komponen biaya yang dianalisis, hanya biaya bunga saja yang sesuai dengan Benford law. Hal ini kemungkinan karena bunga dibayarkan kepada pihak lain yang tidak mempunyai hubungan istimewa, bank misalnya, sehingga peluang untuk melakukan ketidakpatuhan relatifkecil. Untuk biaya-biaya yang lain Tabel 27 menunjukkan bahwa semuanya mengindikasikan ketidaksesuaian dengan Benford law. Hal ini mengindikasikan bahwa ada kemungkinan terjadi ketidakpatuhan dalam pelaporan biaya. Perkecualian barangkali ada pada biaya promosi yang menunjukkan kecocokan pada uji digit pertama. Akan tetapi harus dicatat bahwa uji digit pertama itu sifatnya umum dan kurang teliti dibandingkan dengan pengujian yang lainnya. Khusus untuk biaya royalty menarik diteliti lebih dalam karena adanya ketidakkonsistenan hasil analisis pada biaya royalty dengan hasil analisis pada peredaran usaha. Pada Wajib Pajak pertambangan terdapat biaya royalty yang harus dibayar tergantung dari besar hasil produksinya. Dengan demikian, mestinya, terdapat hubungan erat antara besaran peredaran usaha dengan

61


besaran royalty. Tetapi hasil uji Benford Law tidak konsisten karena data biaya royalty menyimpang dari Benford Law sedangkan data peredaran usaha tidak menyimpang. Barangkali hal ini disebabkan komponen biaya royalty yang dilaporkan Wajib Pajak di SPT tidak melulu terdiri dari royalty atas hasil produksi saja, namun juga biaya-biaya royalty lain yang dibayar karena penggunaan hak atas kekayaan intelektual.7 Tabel 27 barangkali bisa menjadi bahan bagi fiskus, terutama account representative dan pemeriksa, bahwa untuk wajib pajak pertambangan mineral dan batubara perhatian lebih harus diberikan untuk biaya-biaya yang disampaikan di dalam SPT Tahunan. Untuk itu ada baiknya dibangun sistem yang memungkinkan adanya analisis kesebandingan sehingga biaya yang dipergunakan

untuk

mengurangi

penghasilan

kotor

bisa

dinilai

tingkat

kewajarannya. Dalam hal ini mungkin konsep-konsep yang dipergunakan di dalam analisis transfer pricing bisa menjadi pelajaran. Penelitian lanjutan yang dilakukan berupa analisis individual terhadap Wajib Pajak tertentu yang dipilih satu dengan omset terbesar dari antara tujuh belas Wajib Pajak yang hasil analisis dua digit pertama omsetnya mempunyai penyimpangan terbesar dari Benford Law. Baik analisis digit pertama, analisis digit kedua, dan analisis dua digit pertama menunjukkan deviasi dari Benford law. Hal ini mengkonfirmasi temuan dari uji sebelumnya bahwa Wajib Pajak yang paling menyimpang dari Benford Law, ketika diuji secara tersendiri atas seluruh komponen yang terdapat dalam laporan SPT Tahunan PPh-nya juga menunjukkan deviasi dari Benford Law.

7

Lihat definisi operasional variable pada bab III.B

62

BAB V PENUTUP A. Simpulan Literatur menunjukkan bahwa Benford lawbanyak dipergunakan untuk melakukan analisis kewajaran data. Benford law misalnya pernah digunakan untuk menganalisis kewajaran klaim asuransi, audit forensik, untuk menganalisis tingkat keefektifan prosedur kerja, atau bahkan untuk menguji apakah pemilu berlangsung jujur atau tidak. Dalam konteks perpajakan, penggunaan Benford law pertama kali dipergunakan oleh Nigrini untuk menganalisis penggelapan pajak di Amerika Serikat. Dalam konteks ini, OECD juga merekomendasikan penggunaan Benford law untuk menganalisis kewajaran isi faktur pajak. Kajian akademik ini pada hakikatnya adalah upaya pertama untuk menggunakan Benford law dalam menganalisis kewajaran isi SPT Tahunan. Di sini, yang dipergunakan sebagai sumber data adalah SPT Tahunan untuk tahun pajak 2009 sampai dengan 2013. SPT-SPT Tahunan ini disampaikan oleh wajib pajak sektor pertambangan mineral dan batubara yang telah mendapat status Clean and Clear dari Kementerian ESDM. Hasil analisis menunjukkan bahwa data penghasilan kotor yang disampaikan oleh wajib pajak cenderung sudah wajar. Barangkali kemudahan akses pada harga-harga komoditas dunia memberi pengaruh pada temuan ini. Meskipun tidak ada jaminan bahwa data semua peredaran usaha yang dilaporkan Wajib Pajak pasti benar. Apabila dipandang perlu dapat dilakukan analisis lanjutan secara individu. Sebaliknya, data-data biaya yang disampaikan di dalam SPT Tahunan sebagian besar tidak sesuai dengan Benford law. Dari tujuh jenis biaya yang dianalisis, hanya satu (yaitu biaya bunga), yang sesuai dengan Benford law. Hal


ini menunjukkan bahwa ada kemungkinan wajib pajak melakukan aktivitas ketidakpatuhan melalui manipulasi biaya. Alhasil, account representative dan pemeriksa pajak hendaknya lebih memusatkan perhatiannya pada komponen biaya dalam melaksanakan upaya penggalian penerimaan pajak. Pengujian lebih lanjut secara individual mengkonfirmasi hasil pengujian sebelumnya. Salah satu wajib pajak terbesar di antara wajib pajak dengan dua digit pertama omset yang mempunyai deviasi terbesar dari Benford law diuji secara individual. Hasil uji digit pertama, digit kedua, dan dua digit pertama menunjukkan deviasi yang nyata dari Benford law. Dengan demikian DJP dapat mengarahkan sumber dayanya untuk melakukan audit terhadap wajib pajak ini. Dengan kata lain Benford Law dapat digunakan sebagai alat early warning (peringatan dini) atas kemungkinan ketidakpatuhan Wajib Pajak sebelum mendapat bukti empiris dari pemeriksaan atau konseling.

B. Keterbatasandan Saran Penelitian ini menggunakan data SPT PPh Badan yang sudah direkam oleh DJP. Data ini mengandung beberapa keterbatasan berupa kemungkinan adanya kesalahan perekaman. Sebagai contoh masih adanya beberapa SPT Tahunan yang mengandung komponen biaya dengan nilai negatif. Kesalahan ini menyebabkan keaslian data yang dipergunakan di dalam penelitian ini berkurang. Terkait dengan hal ini, untuk penelitian pada masa mendatang kelemahan yang disebabkan oleh unsur salah rekam itu bisa diperbaiki. Berikutnya dalam penelitian ini adalah hanya dipergunakan data yang dilaporkan di dalam SPT Tahunan. Dalam kenyataannya, analisis dengan menggunakan Benford law bisa pula dipergunakan untuk menguji kewajaran data yang tercantum di dalam faktur pajak. Untuk itu dalam penelitian selanjutnya

64

BAB V PENUTUP

disarankan untuk memperluas penggunaan Benford law guna menganalisis kewajaran transaksi yang tercantum di dalam faktur pajak. Lapangan usaha yang diteliti pun bisa diperluas bukan hanya terkait dengan pertambangan saja namun disesuaikan dengan strategi masing-masing kantor wilayah. Penelitian ini juga dilakukan tanpa memilah skala usaha dari Wajib Pajak. Dengan demikian perbedaan perilaku Wajib Pajak yang diakibatkan oleh perbedaan skala usahanya tidak tercakup. Untuk penelitian berikutnya dapat dilakukan dengan memilah antara Wajib Pajak besar, menengah, dan kecil. Pemilahan juga dapat dilakukan berdasarkan lokasi IUP, jenis hasil tambang, atau jenis ijin/kontrak pada pertambangan batubara. Khusus untuk data biaya royalty juga dapat dipilah antara biaya royalty yang dibayar atas hasil produksi dengan biaya royalty atas hak pemakaian kekayaan intelektual. Terakhir, Benford law bisa dipergunakan sebagai alat untuk melakukan seleksi atas wajib pajak yang akandilakukan pemeriksaan. Dalam penelitian ini, sudah beberapa kali disinggung ada SPT-SPT Tahunan tertentu yang komponennya terindikasi tidak wajar. Ini bisa menjadi titik awal dalam melaksanakan seleksi wajib pajak yang akan dilakukan pemeriksaan khusus. Saran untuk penelitian pada masa yang akan datang hendaknya bisa mengkaji penerapan Benford law untuk tujuan menentukan prioritas pemeriksaan pajak. Penelitian lanjutan juga disarankan untuk melakukan audit terhadap wajib pajak yang menunjukkan deviasi dari Benford law. Hasil audit tersebut akan menunjukkan seberapa besar keakuratan Benford law dapat diterapkan untuk melakukan seleksi wajib pajak yang akan diaudit.

65


DAFTAR PUSTAKA

Alink, M dan van Kommer, V. (2011). Handbook on Tax Administration, IBFD. Drake, P., dan M. Nigrini. (2000). Computer assisted analytical procedures using Benford’s law. Journal of Accounting Education 18: 127–146. Mujiono (2012). Pemanfaatan Spreadsheet Microsoft Excel Untuk Pembelajaran Benford’s Law Pada Kasus Analisa Data Transaksi BBM Bersubsidi, paper disampaikan pada Konferensi Nasional Pembelajaran Informatika 2012 (KNAPTI 2012) di Yogyakarta, 21 Januari 2012. Nigrini, M. (1996). A Taxpayer Compliance Application of Benford’s Law. Journal of the American Taxation Association, 18(1), 72-92. Nigrini, M. (2011). Forensic Analytics: Methods and Techniques for Forensic Accounting Investigations, John Wiley & Sons. Nigrini, M. (2012). Benford's Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection, John Wiley & Sons. Nigrini, Mark J., dan Mittermaier, Linda J. (1997). The use of Benford's Law as an aid in analytical procedures. Auditing; 16(2): 52-67.

66

LAMPIRAN Output Minitab: Peredaran Usaha

————— 23/09/2014 7:36:37 PM ——————————————— ————— Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (digit I)

Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Observed 667 416 275 198 178 138 149 121 99

N 2241

Chi-Sq 7.26150

DF 8

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 674.608 394.618 279.991 217.175 177.442 150.035 129.956 114.627 102.548

Contribution to Chi-Sq 0.08581 1.15860 0.08895 1.69307 0.00175 0.96538 2.79087 0.35431 0.12277

P-Value 0.509

Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (digit II)

Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Observed 291 268 219 243 195 237 204 193 189 202

N 2241

Chi-Sq 12.8708

DF 9

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

P-Value 0.169

Expected 268.203 255.227 243.866 233.804 224.795 216.660 209.242 202.474 196.244 190.485

Contribution to Chi-Sq 1.93774 0.63918 2.53541 0.36174 3.94905 1.90954 0.13133 0.44333 0.26743 0.69609


Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (2 digit I)

Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

68

Observed 104 86 66 84 54 68 52 55 61 37 46 45 45 47 46 43 40 37 29 38 35 26 25 26 25 36 27 17 27 31 14 20 19 20 13 25 20 24 19 24 23 30 12 18 11 16 19 16

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954 0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531

Expected 92.7610 84.6842 77.9019 72.1259 67.1476 62.8124 59.0032 55.6297 52.6211 49.9214 47.4852 45.2758 43.2629 41.4213 39.7302 38.1717 36.7309 35.3950 34.1528 32.9948 31.9128 30.8995 29.9486 29.0545 28.2122 27.4174 26.6662 25.9550 25.2807 24.6407 24.0322 23.4530 22.9011 22.3746 21.8718 21.3911 20.9310 20.4903 20.0678 19.6624 19.2730 18.8987 18.5387 18.1922 17.8584 17.5366 17.2262 16.9266

Contribution to Chi-Sq 1.36172 0.02045 1.81837 1.95484 2.57431 0.42844 0.83121 0.00713 1.33417 3.34451 0.04645 0.00168 0.06975 0.75135 0.98944 0.61072 0.29095 0.07278 0.77742 0.75927 0.29865 0.77689 0.81770 0.32112 0.36574 2.68664 0.00418 3.08964 0.11692 1.64124 4.18791 0.50840 0.66455 0.25202 3.59864 0.60887 0.04141 0.60116 0.05682 0.95691 0.72073 6.52098 2.30625 0.00203 2.63391 0.13464 0.18265 0.05072

LAMPIRAN

49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

N 2241

17 16 16 17 16 14 13 11 19 15 10 7 17 19 18 12 14 20 12 9 11 17 16 16 13 9 13 10 6 11 11 16 20 9 5 13 6 8 9 9 4 16

DF 89

Chi-Sq 101.654

0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958 0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

16.6372 16.3576 16.0872 15.8256 15.5724 15.3272 15.0895 14.8591 14.6357 14.4188 14.2083 14.0039 13.8053 13.6122 13.4244 13.2418 13.0640 12.8910 12.7225 12.5583 12.3983 12.2423 12.0903 11.9419 11.7972 11.6559 11.5179 11.3832 11.2516 11.1230 10.9973 10.8745 10.7543 10.6368 10.5218 10.4092 10.2991 10.1912 10.0856 9.9822 9.8808 9.7815

0.00791 0.00782 0.00047 0.08715 0.01174 0.11492 0.28934 1.00227 1.30143 0.02342 1.24646 3.50292 0.73931 2.13256 1.55955 0.11645 0.06706 3.92044 0.04103 1.00821 0.15770 1.84893 1.26432 1.37901 0.12264 0.60516 0.19070 0.16808 2.45116 0.00136 0.00000 2.41586 7.94873 0.25186 2.89779 0.64482 1.79454 0.47114 0.11686 0.09664 3.50013 3.95331

P-Value 0.169

————— 25/09/2014 6:35:07 AM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help.

69


Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\Documents\Benford law\Analisis\Omzet\Chi square omzet.MPJ’

Descriptive Statistics: Peredaran usaha Total Variable Count StDev Minimum Peredaran usaha 2241 9.28478E+11 1089466

Mean

SE Mean

TrMean

2.00409E+11

19613304788

63051125645

Variable IQR Skewness Peredaran usaha 61604577034

Q1

Median

Q3

Maximum

1803634101 9.46

10130910744

63408211135

1.59604E+13

Variable Peredaran usaha

Kurtosis 107.57

70

LAMPIRAN

Output Minitab: Harga Pokok Penjualan

————— 23/09/2014 7:54:35 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help.

————— 23/09/2014 8:02:20 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\HPP\CHI SQUARE HPP.MPJ’

————— 23/09/2014 8:18:02 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\HPP\CHI SQUARE HPP.MPJ’

Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (digit I)

Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Observed 634 363 235 207 162 132 143 124 98

N 2098

Chi-Sq 9.98529

DF 8

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 631.561 369.437 262.124 203.317 166.120 140.461 121.663 107.313 96.004


P-Value 0.266


71


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Observed 263 222 230 227 184 215 207 192 196 162

N 2098

Chi-Sq 9.11131

DF 9

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

Expected 251.089 238.941 228.304 218.884 210.450 202.835 195.890 189.554 183.722 178.330


P-Value 0.427


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

72

Observed 96 69 75 73 52 63 60 58 43 45 40 42 36 45 24 42 33 36 37 28 37 34 24 24 18 24 27 16 21 10

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954

Expected 86.8419 79.2804 72.9309 67.5235 62.8628 58.8043 55.2381 52.0799 49.2633 46.7359 44.4551 42.3867 40.5022 38.7782 37.1950 35.7359 34.3871 33.1364 31.9734 30.8894 29.8764 28.9278 28.0376 27.2005 26.4120 25.6679 24.9646 24.2988 23.6676 23.0683

Contribution to Chi-Sq 0.96580 1.33307 0.05870 0.44418 1.87712 0.29937 0.41051 0.67296 0.79632 0.06447 0.44648 0.00353 0.50047 0.99827 4.68093 1.09801 0.05595 0.24747 0.79022 0.27027 1.69850 0.88935 0.58144 0.37659 2.67915 0.10838 0.16595 2.83428 0.30066 7.40327

LAMPIRAN

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85

24 22 13 22 28 24 21 21 19 13 22 15 18 13 12 14 10 20 22 16 10 7 18 12 10 10 20 11 14 20 12 18 19 18 13 17 14 8 13 11 7 8 20 12 18 10 7 16 18 8 15 7 7 8 9

0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958

22.4987 21.9565 21.4398 20.9469 20.4761 20.0261 19.5954 19.1828 18.7873 18.4077 18.0432 17.6928 17.3558 17.0313 16.7188 16.4176 16.1270 15.8465 15.5756 15.3138 15.0607 14.8158 14.5787 14.3491 14.1266 13.9110 13.7018 13.4988 13.3017 13.1103 12.9243 12.7436 12.5678 12.3968 12.2304 12.0684 11.9106 11.7569 11.6072 11.4612 11.3188 11.1799 11.0444 10.9121 10.7830 10.6568 10.5336 10.4133 10.2956 10.1806 10.0681 9.9580 9.8504 9.7450 9.6419

0.10018 0.00009 3.32234 0.05294 2.76461 0.78858 0.10069 0.17214 0.00241 1.58864 0.86773 0.40983 0.02391 0.95422 1.33187 0.35600 2.32776 1.08868 2.64985 0.03075 1.70048 4.12306 0.80290 0.38458 1.20546 1.09953 2.89509 0.46255 0.03666 3.62067 0.06611 2.16816 3.29202 2.53259 0.04843 2.01525 0.36652 1.20053 0.16714 0.01856 1.64787 0.90446 7.26191 0.10846 4.83036 0.04049 1.18540 2.99731 5.76538 0.46705 2.41596 0.87868 0.82480 0.31247 0.04273

73


86 87 88 89 90

N 2098

11 15 6 9 11

DF 89

Chi-Sq 114.944

0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

9.5409 9.4421 9.3452 9.2503 9.1574

0.22313 3.27162 1.19745 0.00677 0.37077

P-Value 0.034

————— 25/09/2014 6:33:28 AM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\Documents\Benford law\Analisis\HPP\CHI SQUARE HPP.MPJ’

Descriptive Statistics: HPP Total Variable Count Mean Minimum Q1 HPP 2098 1.50606E+11 375600 1259413185

Variable Kurtosis HPP 77.36

74

SE Mean

TrMean

StDev

13408086207

53009858849

6.14143E+11

Median

Q3

Maximum

IQR

Skewness

8250967605

57694186355

8.49226E+12

56434773170

8.07

LAMPIRAN

Output Minitab: Biaya Usaha


————— 23/09/2014 8:11:13 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\BIAYA USAHA\CHI SQUARE BIAYA USAHA.MPJ’


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Observed 726 379 199 178 144 120 115 130 107

N 2098

Chi-Sq 45.0698

DF 8

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 631.561 369.437 262.124 203.317 166.120 140.461 121.663 107.313 96.004


P-Value 0.000


Category 1 2 3 4 5 6 7 8

Observed 285 269 261 211 176 188 181 169

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035

Expected 251.089 238.941 228.304 218.884 210.450 202.835 195.890 189.554

Contribution to Chi-Sq 4.57998 3.78139 4.68237 0.28400 5.63947 1.08496 1.13186 2.22880

75


9 10

N 2098

183 175

DF 9

Chi-Sq 23.4778

0.08757 0.08500

183.722 178.330

0.00284 0.06218

P-Value 0.005


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

76

Observed 108 93 100 79 61 64 57 50 56 58 63 57 50 44 17 32 25 28 36 27 26 27 22 20 15 21 25 15 10 18 21 14 21 21 18 14 16 12 23 18

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954 0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739

Expected 86.8419 79.2804 72.9309 67.5235 62.8628 58.8043 55.2381 52.0799 49.2633 46.7359 44.4551 42.3867 40.5022 38.7782 37.1950 35.7359 34.3871 33.1364 31.9734 30.8894 29.8764 28.9278 28.0376 27.2005 26.4120 25.6679 24.9646 24.2988 23.6676 23.0683 22.4987 21.9565 21.4398 20.9469 20.4761 20.0261 19.5954 19.1828 18.7873 18.4077

Contribution to Chi-Sq 5.1550 2.3742 10.0470 1.9506 0.0552 0.4591 0.0562 0.0831 0.9212 2.7148 7.7361 5.0381 2.2272 0.7032 10.9648 0.3906 2.5625 0.7962 0.5071 0.4897 0.5030 0.1285 1.3001 1.9061 4.9308 0.8489 0.0001 3.5585 7.8928 1.1136 0.0998 2.8832 0.0090 0.0001 0.2994 1.8133 0.6597 2.6895 0.9446 0.0090

LAMPIRAN

41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

N 2098

17 15 19 12 12 11 11 17 17 13 11 18 23 10 7 8 8 14 9 12 12 18 7 8 19 9 14 5 15 8 15 11 12 10 15 17 15 13 10 12 12 16 7 7 12 12 10 15 7 9

DF 89

Chi-Sq 149.771

0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958 0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

18.0432 17.6928 17.3558 17.0313 16.7188 16.4176 16.1270 15.8465 15.5756 15.3138 15.0607 14.8158 14.5787 14.3491 14.1266 13.9110 13.7018 13.4988 13.3017 13.1103 12.9243 12.7436 12.5678 12.3968 12.2304 12.0684 11.9106 11.7569 11.6072 11.4612 11.3188 11.1799 11.0444 10.9121 10.7830 10.6568 10.5336 10.4133 10.2956 10.1806 10.0681 9.9580 9.8504 9.7450 9.6419 9.5409 9.4421 9.3452 9.2503 9.1574

0.0603 0.4098 0.1558 1.4863 1.3319 1.7877 1.6299 0.0840 0.1303 0.3496 1.0948 0.6844 4.8645 1.3182 3.5953 2.5116 2.3727 0.0186 1.3911 0.0940 0.0661 2.1682 2.4666 1.5594 3.7470 0.7801 0.3665 3.8833 0.9917 1.0452 1.1972 0.0029 0.0827 0.0762 1.6492 3.7756 1.8938 0.6426 0.0085 0.3252 0.3707 3.6659 0.8248 0.7732 0.5767 0.6338 0.0330 3.4217 0.5474 0.0027

P-Value 0.000

77


————— 25/09/2014 6:31:47 AM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\Documents\Benford law\Analisis\Biaya usaha\CHI SQUARE BIAYA USAHA.MPJ’

Descriptive Statistics: Biaya usaha Total Variable Count Minimum Q1 Biaya usaha 3313 2750 139884653

Variable Kurtosis Biaya usaha 192.44

78

N

N*

Mean

TrMean

StDev

3313

0

19649290840

5027180278

1.03246E+11

Median

Q3

Maximum

IQR

Skewness

965776098

5466998705

2.37926E+12

5327114052

12.14

LAMPIRAN

Output Minitab: Biaya Bunga


————— 23/09/2014 8:00:38 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\Bunga\CHI SQUARE BUNGA.MPJ’

————— 23/09/2014 8:13:27 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\Bunga\CHI SQUARE BUNGA.MPJ’


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

N 669

DF 8

Observed 215 113 86 64 47 39 37 31 37

Chi-Sq 4.33614

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 201.389 117.804 83.585 64.833 52.971 44.790 38.795 34.219 30.613


P-Value 0.826


79


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

N 669

DF 9

Observed 65 94 79 69 83 61 59 53 58 48

Chi-Sq 14.0037

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

Expected 80.0659 76.1924 72.8006 69.7968 67.1074 64.6789 62.4645 60.4442 58.5843 56.8650


P-Value 0.122


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

80

Observed 22 33 26 24 24 21 19 13 17 16 10 13 21 14 15 8 8 8 8 8 5 16 7 7 13 10 7 5 10

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810

Expected 27.6917 25.2805 23.2558 21.5316 20.0454 18.7512 17.6141 16.6070 15.7089 14.9029 14.1756 13.5161 12.9151 12.3654 11.8605 11.3953 10.9652 10.5664 10.1955 9.8499 9.5269 9.2244 8.9405 8.6736 8.4221 8.1849 7.9606 7.7483 7.5470

Contribution to Chi-Sq 1.16986 2.35715 0.32381 0.28299 0.78017 0.26969 0.10905 0.78342 0.10612 0.08076 1.23000 0.01970 5.06110 0.21608 0.83101 1.01165 0.80184 0.62332 0.47279 0.34741 2.15101 4.97696 0.42117 0.32292 2.48832 0.40254 0.11591 0.97480 0.79730

LAMPIRAN

30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84

6 8 13 4 2 11 7 4 7 2 6 9 1 5 3 5 3 6 7 6 2 4 7 2 4 2 3 3 5 6 3 3 1 6 4 6 2 4 3 4 4 4 6 3 4 3 2 3 3 2 1 0 4 5 7

0.0109954 0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449

7.3559 7.1743 7.0014 6.8366 6.6794 6.5293 6.3858 6.2485 6.1169 5.9908 5.8698 5.7535 5.6418 5.5343 5.4309 5.3312 5.2352 5.1425 5.0530 4.9667 4.8832 4.8025 4.7244 4.6488 4.5756 4.5046 4.4359 4.3692 4.3044 4.2416 4.1805 4.1212 4.0636 4.0076 3.9530 3.9000 3.8483 3.7980 3.7490 3.7012 3.6547 3.6093 3.5650 3.5218 3.4796 3.4384 3.3982 3.3589 3.3205 3.2830 3.2463 3.2105 3.1754 3.1410 3.1074

0.24993 0.09504 5.13949 1.17696 3.27830 3.06109 0.05907 0.80910 0.12749 2.65848 0.00289 1.83187 3.81904 0.05159 1.08806 0.02058 0.95430 0.14299 0.75016 0.21499 1.70233 0.13409 1.09611 1.50923 0.07240 1.39261 0.46478 0.42905 0.11240 0.72898 0.33338 0.30505 2.30969 0.99059 0.00056 1.13082 0.88773 0.01074 0.14964 0.02412 0.03263 0.04230 1.66320 0.07730 0.07783 0.05590 0.57530 0.03835 0.03094 0.50140 1.55437 3.21045 0.21416 1.10019 4.87604

81


85 86 87 88 89 90

N 669

4 5 5 2 3 2

DF 89

Chi-Sq 86.3603

0.0045958 0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

3.0746 3.0424 3.0108 2.9800 2.9497 2.9201

0.27856 1.25966 1.31418 0.32226 0.00086 0.28989

P-Value 0.560

42 cell(s) (46.67%) with expected value(s) less than 5.

————— 25/09/2014 6:32:38 AM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\Documents\Benford law\Analisis\Bunga\CHI SQUARE BUNGA.MPJ’

Descriptive Statistics: Biaya bunga Total Variable Count Minimum Q1 Biaya bunga 669 279994 151072631

Variable Kurtosis Biaya bunga 102.12

82

Mean

SE Mean

TrMean

StDev

4761295668

594634404

2331391795

15380239268

Median

Q3

Maximum

IQR

Skewness

690965400

2707557864

2.28185E+11

2556485233

8.71

LAMPIRAN

Output Minitab: Biaya Pembelian


————— 23/09/2014 8:06:33 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\PEMBELIAN\CHI SQUARE PEMBELIAN.MPJ’

————— 23/09/2014 8:21:10 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\PEMBELIAN\CHI SQUARE PEMBELIAN.MPJ’


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Observed 410 237 176 137 80 108 87 59 82

N 1376

Chi-Sq 19.0308

DF 8

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 414.217 242.300 171.917 133.348 108.952 92.123 79.794 70.382 62.966


P-Value 0.015


83


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Observed 174 151 141 161 142 136 98 96 151 126

N 1376

Chi-Sq 25.6476

DF 9

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

Expected 164.680 156.713 149.736 143.558 138.027 133.032 128.477 124.322 120.496 116.960


P-Value 0.002


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

84

Observed 66 65 25 49 32 50 21 32 38 32 34 23 32 19 17 22 16 24 23 27 25 13 15 16 25 21 15 10 18 18

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954

Expected 56.9563 51.9971 47.8327 44.2861 41.2294 38.5675 36.2286 34.1573 32.3100 30.6523 29.1565 27.7999 26.5639 25.4332 24.3948 23.4379 22.5532 21.7329 20.9702 20.2592 19.5948 18.9727 18.3888 17.8398 17.3226 16.8346 16.3733 15.9367 15.5227 15.1296


LAMPIRAN

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85

17 17 15 5 26 18 12 7 11 9 7 9 7 15 8 6 3 5 10 10 0 14 11 24 11 10 14 3 15 6 5 5 11 17 6 5 10 4 14 10 4 2 12 10 10 2 6 0 11 2 16 3 13 6 7

0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958

14.7560 14.4004 14.0616 13.7383 13.4295 13.1344 12.8519 12.5813 12.3219 12.0729 11.8338 11.6040 11.3830 11.1702 10.9652 10.7677 10.5771 10.3931 10.2154 10.0438 9.8777 9.7171 9.5616 9.4110 9.2651 9.1237 8.9865 8.8533 8.7241 8.5986 8.4766 8.3580 8.2427 8.1306 8.0215 7.9152 7.8117 7.7109 7.6127 7.5169 7.4236 7.3325 7.2436 7.1568 7.0721 6.9894 6.9086 6.8297 6.7525 6.6770 6.6033 6.5311 6.4605 6.3914 6.3238

0.3412 0.4693 0.0626 5.5580 11.7663 1.8025 0.0565 2.4760 0.1418 0.7822 1.9745 0.5844 1.6877 1.3131 0.8019 2.1110 5.4280 2.7986 0.0045 0.0002 9.8777 1.8877 0.2164 22.6157 0.3248 0.0842 2.7970 3.8699 4.5148 0.7853 1.4259 1.3492 0.9223 9.6754 0.5094 1.0737 0.6130 1.7859 5.3591 0.8202 1.5789 3.8780 3.1232 1.1295 1.2121 3.5617 0.1195 6.8297 2.6718 3.2761 13.3720 1.9091 6.6195 0.0240 0.0723

85


86 87 88 89 90

N 1376

2 1 11 11 12

DF 89

Chi-Sq 233.470

0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

6.2575 6.1927 6.1292 6.0669 6.0060

2.8968 4.3542 3.8708 4.0111 5.9821

P-Value 0.000

————— 25/09/2014 6:29:17 AM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\Documents\Benford law\Analisis\Pembelian\CHI SQUARE PEMBELIAN.MPJ’

Descriptive Statistics: Biaya pembelian

Variable Sum Biaya pembelian 9.87809E+13

Total Count

Mean

SE Mean

TrMean

StDev

1376

71788414432

8141209718

26495273035

3.01994E+11

Q1

Median

Q3

Maximum

665000000

3909850827

19727971479

4.86657E+12

Variable Minimum Skewness Kurtosis Biaya pembelian 985600 10.60 146.77

86

LAMPIRAN

Output Minitab: Biaya Promosi


————— 23/09/2014 8:07:50 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\Promosi\CHI SQUARE PROMOSI.MPJ’

————— 23/09/2014 8:23:17 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\Promosi\CHI SQUARE PROMOSI.MPJ’


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

N 490

DF 8

Observed 154 75 60 56 34 33 28 18 32

Chi-Sq 9.99492

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 147.505 86.284 61.221 47.486 38.798 32.805 28.415 25.064 22.422


P-Value 0.265


87


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

N 490

DF 9

Observed 73 54 76 34 37 55 27 50 45 39

Chi-Sq 31.8820

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

Expected 58.6432 55.8061 53.3218 51.1217 49.1519 47.3732 45.7513 44.2715 42.9093 41.6500


P-Value 0.000


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

88

Observed 29 18 26 12 10 14 8 23 7 7 9 4 13 5 3 8 4 5 14 10 9 8 6 1 8 10 2 8 5 3

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954

Expected 20.2824 18.5164 17.0334 15.7705 14.6820 13.7341 12.9012 12.1636 11.5057 10.9154 10.3828 9.8997 9.4595 9.0569 8.6871 8.3463 8.0313 7.7392 7.4676 7.2144 6.9778 6.7563 6.5483 6.3528 6.1687 5.9949 5.8306 5.6751 5.5277 5.3877


LAMPIRAN

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85

9 5 10 3 5 3 3 5 6 7 4 4 3 4 1 6 6 2 2 2 4 5 11 3 1 1 2 0 3 3 3 4 3 2 4 5 1 2 3 1 3 3 1 2 2 2 1 1 1 2 3 3 3 2 3

0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958

5.2547 5.1281 5.0074 4.8923 4.7823 4.6772 4.5766 4.4803 4.3879 4.2992 4.2141 4.1323 4.0535 3.9778 3.9048 3.8344 3.7665 3.7010 3.6378 3.5766 3.5175 3.4603 3.4049 3.3513 3.2994 3.2490 3.2001 3.1527 3.1067 3.0620 3.0186 2.9763 2.9353 2.8953 2.8565 2.8186 2.7818 2.7459 2.7109 2.6768 2.6436 2.6111 2.5795 2.5486 2.5184 2.4890 2.4602 2.4321 2.4046 2.3777 2.3515 2.3258 2.3006 2.2760 2.2519

2.6695 0.0032 4.9779 0.7319 0.0099 0.6014 0.5431 0.0603 0.5923 1.6966 0.0109 0.0042 0.2738 0.0001 2.1609 1.2231 1.3244 0.7818 0.7373 0.6950 0.0662 0.6851 16.9415 0.0368 1.6024 1.5568 0.4501 3.1527 0.0037 0.0013 0.0001 0.3521 0.0014 0.2769 0.4578 1.6882 1.1413 0.2026 0.0308 1.0504 0.0481 0.0579 0.9672 0.1181 0.1067 0.0961 0.8667 0.8432 0.8205 0.0600 0.1789 0.1955 0.2126 0.0335 0.2485

89


86 87 88 89 90

N 490

6 0 4 4 4

DF 89

Chi-Sq 126.035

0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

2.2283 2.2052 2.1826 2.1605 2.1388

6.3839 2.2052 1.5132 1.5663 1.6197

P-Value 0.006


————— 25/09/2014 6:21:17 AM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\Documents\Benford law\Analisis\Promosi\CHI SQUARE PROMOSI.MPJ’

Descriptive Statistics: Biaya promosi Total Variable Count Minimum Q1 Biaya promosi 490 175000 17687500

Variable Kurtosis Biaya promosi 134.22

90

Mean

SE Mean

TrMean

StDev

17944171692

5954352653

2577827420

1.31805E+11

Median

Q3

Maximum

IQR

Skewness

160644047

1552670918

1.85559E+12

1534983418

11.27

LAMPIRAN

Output Minitab: Biaya Royalti


————— 23/09/2014 8:08:57 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\Royalti\CHI SQUARE ROYALTI.MPJ’

————— 23/09/2014 8:24:25 PM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\DOCUMENTS\BENFORD LAW\Royalti\CHI SQUARE ROYALTI.MPJ’


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

N 370

DF 8

Observed 101 65 41 49 35 14 33 19 13

Chi-Sq 19.2946

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 111.381 65.153 46.228 35.857 29.297 24.772 21.456 18.926 16.931


P-Value 0.013


91


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

N 370

DF 9

Observed 69 24 46 46 30 45 26 40 15 29

Chi-Sq 40.5279

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

Expected 44.2816 42.1393 40.2634 38.6021 37.1147 35.7716 34.5469 33.4295 32.4009 31.4500


P-Value 0.000


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

92

Observed 24 9 13 11 2 4 8 18 1 11 16 0 11 8 4 10 2 5 3 6 8 5 8 6 0 4 5 2 0 3

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954

Expected 15.3153 13.9818 12.8620 11.9083 11.0864 10.3706 9.7417 9.1847 8.6880 8.2423 7.8400 7.4753 7.1429 6.8389 6.5596 6.3023 6.0645 5.8439 5.6388 5.4476 5.2690 5.1017 4.9447 4.7970 4.6580 4.5267 4.4027 4.2853 4.1740 4.0683


LAMPIRAN

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85

3 0 0 7 15 6 7 4 5 2 8 1 0 7 3 4 1 7 4 0 2 0 4 0 2 3 1 0 0 2 4 4 7 3 1 7 0 0 2 5 1 4 0 0 3 7 0 4 0 0 3 1 3 4 0

0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958

3.9678 3.8722 3.7811 3.6942 3.6111 3.5318 3.4558 3.3831 3.3133 3.2464 3.1821 3.1203 3.0608 3.0036 2.9485 2.8954 2.8441 2.7947 2.7469 2.7007 2.6561 2.6129 2.5711 2.5306 2.4914 2.4533 2.4164 2.3806 2.3459 2.3121 2.2793 2.2474 2.2164 2.1863 2.1569 2.1284 2.1005 2.0734 2.0470 2.0213 1.9962 1.9717 1.9478 1.9244 1.9017 1.8794 1.8577 1.8365 1.8157 1.7954 1.7756 1.7562 1.7372 1.7186 1.7004

0.2361 3.8722 3.7811 2.9583 35.9183 1.7250 3.6348 0.1125 0.8587 0.4785 7.2948 1.4408 3.0608 5.3173 0.0009 0.4214 1.1957 6.3281 0.5717 2.7007 0.1621 2.6129 0.7941 2.5306 0.0969 0.1218 0.8303 2.3806 2.3459 0.0421 1.2990 1.3667 10.3240 0.3029 0.6206 11.1508 2.1005 2.0734 0.0011 4.3897 0.4971 2.0866 1.9478 1.9244 0.6344 13.9512 1.8577 2.5489 1.8157 1.7954 0.8443 0.3256 0.9180 3.0284 1.7004

93


86 87 88 89 90

N 370

0 2 0 0 0

DF 89

Chi-Sq 244.237

0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

1.6826 1.6652 1.6481 1.6314 1.6150

1.6826 0.0673 1.6481 1.6314 1.6150

P-Value 0.000


————— 25/09/2014 6:36:36 AM ——————————————— ————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: ‘C:\Users\13254955\Documents\Benford law\Analisis\Royalti\CHI SQUARE ROYALTI.MPJ’

Descriptive Statistics: Biaya royalti Total Variable Count Minimum Q1 Biaya royalti 370 11193000 727805300

Mean

SE Mean

TrMean

StDev

24826152191

3732296996

11264653798

71792166149

Variable Median Skewness Kurtosis Biaya royalti 3154649561 5.79 44.57

94

Q3

Maximum

IQR

13749815153

7.97673E+11

13022009853

LAMPIRAN

Output Minitab: Biaya Transportasi

————— 23/09/2014 7:54:35 PM ——————————————— ————— Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (digit I)

Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Observed 503 289 269 197 177 136 105 108 70

N 1854

Chi-Sq 29.2714

DF 8

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 558.110 326.471 231.639 179.671 146.800 124.125 107.513 94.832 84.839


P-Value 0.000


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Observed 247 205 167 210 165 206 194 212 153 95

N 1854

Chi-Sq 56.5232

DF 9

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

Expected 221.887 211.152 201.752 193.428 185.975 179.245 173.108 167.509 162.355 157.590


P-Value 0.000


95


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

96

Observed 76 65 44 66 50 62 39 45 44 12 44 26 22 31 26 32 41 34 17 16 20 36 29 38 20 23 20 41 21 21 34 37 14 14 13 30 22 8 15 10 21 1 25 25 24 8 14 30 18 11 30

Test Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954 0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786

Expected 76.7420 70.0600 64.4489 59.6704 55.5518 51.9653 48.8139 46.0229 43.5340 41.3004 39.2850 37.4571 35.7918 34.2682 32.8691 31.5798 30.3878 29.2826 28.2549 27.2969 26.4018 25.5635 24.7768 24.0371 23.3402 22.6827 22.0612 21.4728 20.9150 20.3854 19.8820 19.4029 18.9463 18.5107 18.0947 17.6970 17.3164 16.9518 16.6023 16.2669 15.9447 15.6351 15.3373 15.0506 14.7744 14.5082 14.2514 14.0035 13.7641 13.5328 13.3091

Contribution to Chi-Sq 0.0072 0.3655 6.4882 0.6714 0.5548 1.9378 1.9730 0.0227 0.0050 20.7871 0.5659 3.5044 5.3144 0.3117 1.4355 0.0056 3.7060 0.7600 4.4832 4.6753 1.5523 4.2608 0.7198 8.1110 0.4780 0.0044 0.1926 17.7579 0.0003 0.0185 10.0250 15.9593 1.2913 1.0992 1.4345 8.5530 1.2668 4.7272 0.1546 2.4143 1.6028 13.6991 6.0877 6.5772 5.7608 2.9195 0.0044 18.2731 1.3036 0.4740 20.9320

LAMPIRAN

52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

N 1854

18 9 14 10 13 11 22 6 3 10 8 14 3 16 11 17 11 4 11 6 10 6 8 4 16 17 16 19 6 6 4 4 11 2 11 13 5 9 5

DF 89

Chi-Sq 306.743

0.0070619 0.0069489 0.0068394 0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958 0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

13.0927 12.8832 12.6803 12.4837 12.2931 12.1082 11.9288 11.7547 11.5856 11.4212 11.2615 11.1061 10.9550 10.8080 10.6648 10.5254 10.3896 10.2572 10.1282 10.0024 9.8797 9.7599 9.6430 9.5289 9.4174 9.3086 9.2022 9.0982 8.9965 8.8971 8.7999 8.7048 8.6117 8.5205 8.4313 8.3439 8.2583 8.1745 8.0923

1.8393 1.1705 0.1373 0.4941 0.0407 0.1014 8.5028 2.8173 6.3624 0.1769 0.9446 0.7540 5.7766 2.4942 0.0105 3.9828 0.0359 3.8171 0.0750 1.6015 0.0015 1.4485 0.2799 3.2080 4.6010 6.3552 5.0217 10.7764 0.9981 0.9434 2.6181 2.5428 0.6624 4.9900 0.7826 2.5982 1.2856 0.0834 1.1817

P-Value 0.000

Descriptive Statistics: Biaya transportasi

Variable StDev Minimum

Total Count Q1

Mean

SE Mean

TrMean

97


Biaya transportasi 1854 10950387789 77889546383 10000 17673884

Variable Kurtosis Biaya transportasi 223.05

98

1808940614

988547004

Median

Q3

Maximum

IQR

Skewness

92292035

574890000

1.47991E+12

557216116

13.54

LAMPIRAN

Output Minitab: Wajib Pajak 1614TES47

—————

9/26/2014 4:10:50 PM

———————————————

————— Welcome to Minitab, press F1 for help.

Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (digit I) Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9

N 193

DF 8

Observed 50 47 12 10 7 15 6 21 25

Chi-Sq 65.6231

Test Proportion 0.30103 0.17609 0.12494 0.09691 0.07918 0.06695 0.05799 0.05115 0.04576

Expected 58.0988 33.9854 24.1134 18.7036 15.2817 12.9213 11.1921 9.8720 8.8317


P-Value 0.000

Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (digit II) Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

N 193

DF 9

Observed 30 22 38 13 17 11 10 18 19 15

Chi-Sq 25.7482

Test Proportion 0.11968 0.11389 0.10882 0.10433 0.10031 0.09668 0.09337 0.09035 0.08757 0.08500

Expected 23.0982 21.9808 21.0023 20.1357 19.3598 18.6592 18.0204 17.4376 16.9010 16.4050


P-Value 0.002

Chi-Square Goodness-of-Fit Test for Observed Counts in Variable: Actual (2 digit I) Test

Contribution

99


Category 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54

100

Observed 6 3 7 4 6 5 1 5 6 7 12 1 11 3 6 3 2 2 2 5 1 0 1 0 0 0 3 1 6 0 0 1 0 3 1 0 2 0 2 1 1 0 1 1 2 1 0 0 0 1 0 5 2 1

Proportion 0.0413927 0.0377886 0.0347621 0.0321847 0.0299632 0.0280287 0.0263289 0.0248236 0.0234811 0.0222764 0.0211893 0.0202034 0.0193052 0.0184834 0.0177288 0.0170333 0.0163904 0.0157943 0.0152400 0.0147233 0.0142404 0.0137883 0.0133640 0.0129650 0.0125891 0.0122345 0.0118992 0.0115819 0.0112810 0.0109954 0.0107239 0.0104654 0.0102192 0.0099842 0.0097598 0.0095453 0.0093400 0.0091434 0.0089548 0.0087739 0.0086002 0.0084332 0.0082725 0.0081179 0.0079689 0.0078253 0.0076868 0.0075531 0.0074240 0.0072992 0.0071786 0.0070619 0.0069489 0.0068394

Expected 7.98879 7.29319 6.70909 6.21164 5.78290 5.40954 5.08149 4.79095 4.53185 4.29934 4.08953 3.89925 3.72589 3.56730 3.42165 3.28743 3.16335 3.04829 2.94131 2.84159 2.74840 2.66114 2.57924 2.50224 2.42970 2.36125 2.29655 2.23530 2.17724 2.12211 2.06971 2.01983 1.97230 1.92695 1.88365 1.84225 1.80263 1.76467 1.72828 1.69337 1.65983 1.62760 1.59660 1.56675 1.53800 1.51029 1.48356 1.45776 1.43284 1.40875 1.38547 1.36294 1.34113 1.32001

to Chi-Sq 0.4951 2.5272 0.0126 0.7875 0.0082 0.0310 3.2783 0.0091 0.4756 1.6964 15.3014 2.1557 14.2013 0.0902 1.9429 0.0251 0.4278 0.3605 0.3013 1.6395 1.1123 2.6611 0.9670 2.5022 2.4297 2.3613 0.2155 0.6827 6.7120 2.1221 2.0697 0.5149 1.9723 0.5975 0.4145 1.8422 0.0216 1.7647 0.0427 0.2839 0.2623 1.6276 0.2229 0.2050 0.1388 0.1724 1.4836 1.4578 1.4328 0.1186 1.3855 9.7057 0.3237 0.0776

LAMPIRAN

55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

N 193

0 0 1 5 1 0 1 1 2 0 1 1 0 0 0 0 2 2 11 1 0 1 0 1 2 1 7 9 3 0 1 0 1 4 0 0

DF 89

Chi-Sq 351.091

0.0067334 0.0066306 0.0065309 0.0064341 0.0063402 0.0062489 0.0061603 0.0060741 0.0059904 0.0059089 0.0058295 0.0057523 0.0056771 0.0056039 0.0055325 0.0054629 0.0053950 0.0053288 0.0052642 0.0052012 0.0051396 0.0050795 0.0050208 0.0049634 0.0049073 0.0048525 0.0047989 0.0047464 0.0046951 0.0046449 0.0045958 0.0045476 0.0045005 0.0044543 0.0044091 0.0043648

1.29954 1.27970 1.26046 1.24178 1.22365 1.20605 1.18894 1.17231 1.15614 1.14041 1.12510 1.11020 1.09569 1.08155 1.06777 1.05434 1.04124 1.02846 1.01600 1.00383 0.99195 0.98035 0.96901 0.95794 0.94712 0.93653 0.92618 0.91606 0.90616 0.89647 0.88698 0.87769 0.86860 0.85969 0.85096 0.84241

1.2995 1.2797 0.0538 11.3741 0.0409 1.2060 0.0300 0.0253 0.6159 1.1404 0.0139 0.0109 1.0957 1.0815 1.0678 1.0543 0.8828 0.9178 98.1107 0.0000 0.9920 0.0004 0.9690 0.0018 1.1705 0.0043 39.8314 71.3380 4.8382 0.8965 0.0144 0.8777 0.0199 11.4711 0.8510 0.8424

P-Value 0.000

Descriptive Statistics: 1614tes47 Variable N N* Mean Q1 Median 1614tes47 193 0 67865324332 4090953307 20245898229 Variable 1614tes47

Q3 81810506974

SE Mean

StDev

Minimum

9746880658

1.35408E+11

25000000

Maximum 9.03401E+11

101

RIWAYAT HIDUP PENELITI

Nama

:

Kristian Agung Prasetyo.

NIP

:

19741225199511002.

Tempat/Tanggal Lahir

:

Madiun/25 Desember 1974.

Unit Organisasi

:

Pusdiklat Pajak.

Riwayat Pekerjaan/Jabatan 1. Kepala Seksi Pengolahan Data dan Informasi KPP Pratama Tangerang Timur. 2. Kepala Seksi Ekstensifikasi Perpajakan KPP Pratama Serpong. 3. Widyaiswara Muda Pusdiklat Pajak.

Riwayat Pendidikan 1. Program Diploma III Keuangan Spesialisasi PBB/Penilai. 2. Sarjana Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Gadjah Mada. 3. Master of Taxation, Curtin Business School, Curtin University. Karya yang Pernah Dibuat 1. Transfer Pricing Regulations in Indonesia: Some Thoughts for Reform, Jurnal Akuntansi Pemerintah, vol 3 no 1, Oktober 2008. 2. Pengujian Tingkat Kepatuhan Pembayaran Pajak Penghasilan Wajib Pajak Orang Pribadi Non Karyawan, Jurnal BPPK, vol 2 tahun 2011.

102

RIWAYAT HIDUP PENELITI

RIWAYAT HIDUP PENELITI Nama

:

Suhut Tumpal Sinaga.

NIP

:

197507241999031001.

Tempat/Tanggal Lahir :

Tarutung/24 Juli 1975.

Unit Organisasi

Pusdiklat Pajak.

:

Riwayat Pekerjaan/Jabatan 1. Pegawai Direktorat Jenderal Pajak 1999 s.d. 2012. 2. Widyaiswara pada Pusdiklat Pajak BPPK 2012 s.d. sekarang.

Riwayat Pendidikan 1. Sarjana Teknik Sipil ITB. 2. Pasca Sarjana Ilmu Administrasi dan Kebijakan Perpajakan UI. 3. Master of Economics, Yokohama National University of Japan.

Karya yang Pernah Dibuat 1. Aspek Perpajakan Transaksi Bitcoin di Indonesia, Majalah Inside Tax, Edisi 20, 2014. 2. Proses Bisnis DJP; Belajar dari Toyota, Majalah Edukasi Keuangan, Edisi 20, 2014.

103

APLIKASI BENFORD LAW UNTUK MENGIDENTIFIKASI KETIDAKPATUHAN SPT WAJIB PAJAK

Recommend Documents