## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Volume 7, 1 (2023): 315-323 Online ISSN: 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v7i1.786 http://ekonomis.unbari.ac.id

## Pengaruh Penjualan dan Beban Pajak Penghasilan Terhadap Laba Bersih Perusahaan Sub Sektor Perkebunan yang Terdaftar di BEI

## Putri Hadiyanti Pratiwi*, Novi Khoiriawati
Akuntansi Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Universitas Negeri Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung *Correspondence: putrihadiyanti5@gmail.com
Abstrak. Sektor  perkebunan  merupakan  penopang  ekonomi  dan  pondasi  negara.  Sektor  perkebunan menyumbang Rp 429 triliun terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) nasional pada 2016. Kelapa sawit sebagai produk perkebunan utama di Indonesia memiliki nilai ekonomi tinggi dibandingkan produk perkebunan lainnya dan  merupakan  salah  satu sumber  utama devisa  negara. Meningkatnya permintaan lokal  merupakan salah satu faktor  utama  yang  mempengaruhi  tingginya  produksi  minyak  kelapa  sawit.  Namun,  peningkatan  produksi minyak  kelapa sawit berbanding  terbalik dengan  kenaikan laba bersih perusahaan. Tujuan dari riset ini adalah untuk mengetahui pengaruh Penjualan dan Beban Pajak terhadap Laba Bersih perusahaan sub sektor perkebunan yang terdaftar di BEI. Riset ini menggunakan data sekunder yang diperoleh pada website Bursa Efek Indonesia. Populasi pada penelitian ini yaitu perusahaan sub sektor perkebunan yang terdaftar di BEI sejumlah 25 namun hanya  21  perusahaan  terpilih  yang  dijadikan  sampel  penelitian  dengan  4  tahun  amatan.  Data  keuangan  yang diambil adalah laporan keuangan tahunan dimulai dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  penjualan  terhadap  laba  bersih.  Sedangkan    beban pajak  penghasilan  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  laba  bersih  secara  parsial.  Penjualan  dan  beban pajak penghasilan bersama-sama berpengaruh terhadap laba bersih secara simultan.
Kata kunci : beban pajak penghasilan; laba bersih; penjualan ; sektor perkebunan
Abstract. The  plantation  sector  is  the  economy's  backbone  and  the  state's  foundation.  The  plantation  sector contributed  IDR  429  trillion  to  the  national  Gross  Domestic  Product  (GDP)  in  2016.  Oil  palm,  as  the  main plantation product in Indonesia, has a high economic value compared to other plantation products and is one of the primary sources of the country's foreign exchange. The increase in local demand is one of the main factors influencing  the  high  production  of  palm  oil.  However,  the  increase  in  palm  oil  production  is  inversely proportional  to  the  company's  net  profit  increase.  This  research  aims  to  determine  the  effect  of  sales  and  tax expenses on the net profit of plantation sub-sector companies listed on the IDX. This research uses secondary data  from  the  Indonesia  Stock  Exchange  website.  The  population  in  this  study  were  25  companies  in  the plantation sub-sector listed on the IDX but only used 21 selected companies as research samples with four years of  observation.  The  financial  data  is  the  annual  financial  reports  from  2018  to  2021.  The  results  show  no significant  effect  between  sales  and  net  profit.  Meanwhile,  income  tax  expense  has  a  significant  effect  on  net income partially. Sales and income tax expenses together affect net income simultaneously.
Keywords : income tax expense; net profit; plantation sector, sale

## PENDAHULUAN
Kondisi  geografis  yang  menguntungkan  untuk  menanam  tanaman  perkebunan  membuat Indonesia  memiliki  beberapa  daerah  yang  berpotensi  untuk  mengembangkan  industri  perkebunan. Tanaman  perkebunan  sering  menjadi  kandidat  yang  sangat  baik  untuk  ditanam  di  daerah  tropis  dan subtropis. Akibatnya, Indonesia menghasilkan berbagai komoditas perkebunan, antara lain kina, tebu, karet,  kakao,  teh,  dan  kelapa  sawit.  Sektor  perkebunan  merupakan  penopang  ekonomi  dan  pondasi negara.  Sektor  perkebunan  menyumbang  Rp  429  triliun  terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) nasional pada 2016 (Badan Pengelola Dana Perkebunan, 2018). Sektor perkebunan kini menghasilkan pendapatan lebih banyak dibanding dengan industri migas yang hanya menghasilkan Rp 365 triliun. Hanya  15  dari  127  hasil  perkebunan  yang  menghasilkan  devisa.  Dari  15  komoditas  tersebut,  kelapa sawit memberikan kontribusi terbesar, mencapai Rp 260 triliun (Abhinaya, 2021).
Kelapa  sawit  sebagai  produk  perkebunan  utama  di  Indonesia  memiliki  nilai  ekonomi  tinggi dibandingkan  produk  perkebunan  lainnya  dan  merupakan  salah  satu  sumber  utama  devisa  negara
(Fauzi  dkk.,  2012).  Minyak  mentah  sawit  (Crude  Palm  Oil/  CPO)  adalah  produk  utama  dari  kelapa sawit. Menurut penelitian Amdani dkk. (2020), Indonesia kini menjadi produsen CPO terbesar dunia, dengan 51,8 juta ton diproduksi secara global pada 2019. Meningkatnya permintaan lokal merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi tingginya produksi CPO Indonesia. Permintaan domestik meningkat  signifikan  pada  2019  dan  mencapai  16,7  juta  ton  CPO  atau  24%  dari  total  produksi. Tingginya  permintaan  tersebut  disebabkan  tingginya  penggunaan  biodiesel  yaitu  49%,  diikuti  oleh tingginya  konsumsi  pangan  (14%),  dan  tingginya  konsumsi  oleokimia  (9%)  (Gabungan  Pengusaha Kelapa Sawit Indonesia (GAPKI), 2019).
Data statistik Kementerian Pertanian menyatakan bahwa produksi minyak kelapa sawit setiap tahunnya  mengalami  peningkatan.  Melalui  buku  yang  diterbitkan  oleh  Kementerian  Pertanian, statistik  perkebunan  2019–2021  telah  disinkronkan  dan  diverifikasi  untuk  menyediakan  data  yang ditampilkan  secara  bertahap  mulai  dari  tingkat  kabupaten  hingga  tingkat  nasional  dengan menggunakan Pedoman Pengelolaan Data Komoditas Perkebunan yang telah diterbitkan oleh Dirjen Perkebunan.  Data  tersebut  berisi  angka  tetap  tahun  2019  (ATAP),  angka  sementara  tahun  2020 (ASEM),  dan  angka  estimasi  tahun  2021  (AESTI).  Data  primer  diperoleh  dari  dinas  provinsi  yang membidangi  perkebunan,  dan  data  sekunder  diambil  dari  publikasi  asosiasi  perkebunan  baik  dalam negeri  maupun  internasional  serta  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Kementerian  Perindustrian, Kementerian Perdagangan, dan Bank Indonesia (Ditjenbun, 2021).
Sumber: data olahan
Gambar 1
Produksi Crude Palm Oil (CPO) 2016-2021
Dibandingkan  dengan  tahun  2016  dan  2017,  angka  produksi  minyak  kelapa  sawit  berhasil mencapai angka 40 ditahun 2018 hingga 2021.
Sumber: data olahan
Gambar 2
Nilai Rata-rata Laba Bersih Perusahaan Sub Sektor Perekbunan yang Terdaftar di BEI (Dalam Jutaan Rupiah)
Putri Hadiyanti Pratiwi dan Novi Khoiriawati, Pengaruh Penjualan dan Beban Pajak Penghasilan terhadap Laba Bersih Perusahaan Sub Sektor Perkebunan yang Terdaftar di BEI
Namun, peningkatan produksi minyak kelapa sawit berbanding terbalik dengan kenaikan laba bersih  perusahaan.  Bahkan  pada  tahun  2019  nilai  rata-rata  laba  bersih  perusahaan  mencapai  nilai minus. Artinya, banyak perusahaan yang mengalami kerugian di tahun tersebut. Dari 21 perusahaan, sebanyak 10 perusahaan diantaranya mengalami kerugian di tahun 2019.
Laba  adalah  hasil  keuntungan  perusahaan  setelah  dikurangi  pendapatan  dan  biaya-biaya dalam  satu  periode.  Penjualan  dan  biaya,  khususnya  biaya  operasional,  tidak  dapat  terlepas  dari perolehan  laba  perusahaan.  Transaksi  penjualan,  biaya,  keuntungan  dan  kerugian  semuanya berkontribusi  terhadap  laba  bersih.  Laporan  laba  rugi  berisi  ringkasan  transaksi  ini.  Laba  adalah selisih  antara  sumber  daya  yang  masuk  (penjualan  dan  keuntungan)  dan  sumber  daya  yang  keluar (biaya  dan  kerugian)  (Syahputra,  2019).  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maruta  (2019), peningkatan  laba  perusahaan  menunjukkan  bahwa  kinerja  perusahaan  juga  kuat.  Laba  digunakan untuk  mengukur  kinerja  perusahaan,  semakin  besar  laba  yang  diperoleh  maka  semakin  baik  kinerja perusahaan  tersebut.  Jika  aktivitas  suatu  perusahaan  berjalan  dengan  baik,  kemungkinan  besar  akan terjadi  peningkatan  pendapatan,  yang  tentu saja  menyebabkan  peningkatan  pajak  penghasilan  badan karena laba bruto atau laba kotor merupakan salah satu objek pajak (Seran, 2018).
Perusahaan  harus  menghasilkan  produk  dengan  cara  dan  volume  yang  pada  akhirnya  akan menghasilkan pendapatan penjualan untuk memaksimalkan keuntungan (Nurazhari & Dailibas, 2021). Volume  penjualan  didefinisikan  sebagai  semua  jenis  barang  yang  diberikan  kepada  konsumen  atau pelanggan terlepas dari jumlah relative rupiah untuk setiap bentuk komoditas atau produk yang dibuat atau sering tidaknya produk dihasilkan. Perusahaan akan mengalami peningkatan keuntungan dengan meningkatnya  volume  penjualan  yang  dihasilkan  perusahaan.  Dari  pengertian  tersebut  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  penjualan  adalah  total  pendapatan  yang  diterima  dari  kegiatan  penjualan  barang (Yulistiani  &  Manda,  2020).  Penelitian  terdahulu  oleh  Sasongko  (2013)  mengenai  Pengaruh Penjualan terhadap Laba Bersih, mengungkapkan bahwa penjualan berpengaruh terhadap laba bersih perusahaan.  Sedangkan  berdasarkan  penelitian  Zahara  dan  Zannati  (2018),  penjualan  tidak berpengaruh terhadap laba bersih.
Di  setiap  komponen  laporan  keuangan  terdapat  akun  beban  pajak  penghasilan.  Menurut undang-undang  perpajakan,  pajak  adalah  iuran  wajib  yang  dilakukan  oleh  masyarakat  untuk dimasukkan  ke dalam kas negara yang tidak dapat dikembalikan serta digunakan untuk kepentingan umum (Resmi, 2016). Menyusul disahkannya Undang-Undang Nomor 2 Tahun 2020 pada tanggal 16 Mei  2020,  Pemerintah  Indonesia  menerbitkan  Peraturan  Pemerintah  Pengganti  Undang-Undang Nomor  1  Tahun  2020  tentang  Kebijakan  Keuangan  Negara  dan  Stabilitas  Sistem  Keuangan  dalam rangka  penanganan  pandemi  Corona  Virus  Disease  (Covid-19)  pada  31  Maret  2020.  Peraturan  ini antara lain menurunkan tarif pajak penghasilan badan dari sebelumnya 25% menjadi 22% untuk tahun pajak  2020  dan  2021,  dan  menjadi  20%  mulai  tahun  pajak  2022  (Pemerintah  Republik  Indonesia, 2019).  Penelitian  Purwanto  (2021)  menyatakan  bahwa  pajak  penghasilan  berpengaruh  terhadap laba bersih.  Sejalan  dengan  penelitan  dari  Purdiansyah  dan  Nurasik  (2018)  yang  juga  menyatakan  jika terdapat pengaruh antara beban pajak penghasilan tehadap laba bersih perusahaan.  Tujuan penelitian ini  adalah  apakah  terdapat  pengaruh  antara  penjualan  dan  beban  pajak  terhadap  laba  bersih perusahaan  sub  sektor  perkebunan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  secara  parsial.  Serta bagaimana pengaruh secara simultan dari penjualan dan beban pajak terhadap laba bersih perusahaan.

## METODE
Jenis  penelitan  yang  dipakai  berupa  asosiatif  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian asosiatif  merupakan  penelitian  yang  berfokus  kepada  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih. Dibandingkan  dengan  penelitian  deskriptif  dan  komparatif,  penelitian  ini  memiliki  nilai  tertinggi. Sebuah  teori  dapat  dibangun  untuk  menjelaskan,  memprediksi,  dan  mengatur  suatu  gejala  dengan menggunakan  jenis  penelitian  asosatif  (Sugiyono,  2018).  Penelitian  ini  menggunakan  dua  variabel yakni  Variabel  Independen  berjumlah  dua  dan  satu  Variabel  Dependen.  Variabel  independen  atau biasa disebut variabel bebas pada penelitian ini yaitu penjualan (X1) dan beban pajak (X2). Variabel Dependen  (Y)  atau  variabel  terikat  pada  penelitian  ini  adalah  laba  bersih  perusahaan.  Definisi operasional pada penelitian ini:
1. Laba  Bersih  (Y).  Laba  bersih  merupakan  hasil  dari  pendapatan,  beban,  laba  dan  rugi  digunakan untuk  menghitung  laba  bersih.  Laporan  laba  rugi  berisi  ringkasan  transaksi  ini.  Selisih  antara
Putri Hadiyanti Pratiwi dan Novi Khoiriawati, Pengaruh Penjualan dan Beban Pajak Penghasilan terhadap Laba Bersih Perusahaan Sub Sektor Perkebunan yang Terdaftar di BEI
pemasukan  (pendapatan  dan  keuntungan)  dan  pengeluaran  (beban  dan  kerugian)  selama  periode waktu tertentu.
Laba Bersih = Laba Operasi – Beban Pajak Penghasilan 2. Penjualan  (X1).  Penjualan  merupakan  proses  menjual  barang  untuk  memenuhi  permintaan  dan keinginan pelanggan serta bertujuan untuk memaksimalkan keuntungan. Penjualan Bersih = Penjualan – Potongan Penjualan – Retur Penjualan
3. Beban  Pajak  Penghasilan  (X2).  Beban  pajak  penghasilan  adalah  pungutan  yang  dikenakan  baik kepada  orang  maupun  badan  yang  harus  dibayarkan  kepada  negara  sebagai  salah  satu  sumber pendapatan  pemerintah.  Metode  penghitungan  beban  pajak  diambil  dari  (Rahmi,  2013)  dengan membagi  antara  beban  pajak  penghasilan  dan  total  asset  perusahaan  untuk  periode  sebelumnya. Rasio  yang  digunakan  dalam  penetapan  pajak  dimaksudkan  untuk  menghindari  bias  yang diakibatkan oleh perbedaan nilai nominal antara masing-masing entitas.
Populasi  ini  ialah  perusahaan  sub  sektor  perkebunan  yang  terdaftar  dalam  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  pada  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2021  sejumlah  25  perusahaan.  Sampel penelitian  ini  ditetapkan  dengan  menggunakan  teknik  purposive  sampling,  yaitu  memilih  sampel berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Persyaratan tersebut terdiri dari: (1) Perusahaan sub sektor perkebunan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2018-2021;  dan  (2)  Perusahaan  sub sektor perkebunan yang  memiliki kelengkapan data terkait laporan keuangan yang digunakan dalam penelitian pada tahun 2018-2021.
Tabel 1 Pengambilan Sampel No Kriteria Jumlah 1 Perusahaan sub sektor perkebunan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2018-2021. 25 2 Perusahaan sub sektor perkebunan yang tidak memiliki kelengkapan data terkait laporan keuangan yang digunakan dalam penelitian pada tahun 2018-2021. (4) Jumlah Sampel 21 Total sampel yang digunakan 21 x 4 tahun amatan 84
Sumber: data olahan
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  yaitu  berupa  data  sekunder,  dimana  data  sekunder menurut  Sugiyono  (2017)  adalah  data  yang  secara  tidak  langsung  yang  digunakan  untuk  penelitian. Data  keuangan  yang  diambil  adalah  laporan  keuangan  tahunan  dimulai  dari  tahun  2018  sampai dengan  tahun  2021.  Seluruh  data  keuangan  sekunder  dapat  diperoleh  dari  website  Bursa  Efek Indonesia  yakni www.idx.co.id .  Selain  data  tersebut,  peneliti  juga  memperoleh  data  dengan melakukan  studi  kepustakan  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini.  Metode  analisis  data  penelitian yaitu menggunakan analisis statistik deskriptif dan analisis regresi data panel. Data panel merupakan gabungan dari data menurut runtun waktu ( time series ) dengan data silang ( cross section ), akibatnya, data panel memiliki berbagai kriteria, termasuk data yang mencakup banyak obyek dan runtun waktu tertentu (Winarno, 2013). Model regresi data panel dalam penelitian yakni sebagai berikut: Y ti = a + b 1 X 1ti + b 2 X 2ti + e keterangannya:Y  =  Laba  Bersih;  a  =  Konstanta;  b 1 dan  b 2 =  besaran  koefisien  regresi  dari  masing- masing  variabel; X 1 =  Penjualan;  X 2 =  Beban  Pajak  Penghasilan;  e  = error  of  term ;  t  =  Waktu;  i = Perusahaan
Pengaruh  penjualan  dan  beban  pajak  penghasilan  terhadap  laba  bersih  akan  diteliti  dengan analisis  regresi  data  panel  menggunakan  alat  bantu  software  eviews  9.  Adapun  langkah-langkah dalam regresi data panel antara lain: (1) Pemilihan model regresi data panel yang tepat menggunakan Common  Effect , Fixed  Effect dan Random  Effect dengan  uji  Chow,  uji  Hausman,  atau lagrange multiplier ; (2) Uji asumsi klasik meliputi, uji normalitas, uji  heteroskedastisitas, uji multikolinieritas dan uji autokorelasi; dan (3) Uji signifkansi meliputi uji F, uji t, dan Adjusted R2.

## HASIL
Uji Chow dilakukan untuk membandingkan atau memilih mana yang terbaik antara Common Effect  Model atau Fixed  Effect  Model .  Pengambilan  keputusan  dengan  melihat  nilai  probabilitas  (p)
Putri Hadiyanti Pratiwi dan Novi Khoiriawati, Pengaruh Penjualan dan Beban Pajak Penghasilan terhadap Laba Bersih Perusahaan Sub Sektor Perkebunan yang Terdaftar di BEI
untuk Scross-Section F. Jika nilai p > 0,05 maka  model yang terpilih adalah Common Effect Model . Tetapi jika nilai p < 0,05 maka model yang dipilih adalah Fixed Effect Model . Tabel 2 dapat dilihat di atas, nilai probabilitas menunjukkan angka sebesar 0,000 < 0,05. Maka model yang dipilih ialah Fixed Effect Model .
Tabel 2 Uji Chow Effect Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.361349  (20,61)  0.0000 Cross-section Chi-Square  74.581155 20  0.0000 Sumber: data olahan
Uji Hausman dilakukan untuk membandingkan atau memilih mana yang terbaik antara Fixed Effect Model atau Random Effect Model . Pengambilan keputusan dengan melihat nilai probabilitas (p) untuk Scross-Section F. Jika  nilai  p  >  0,05  maka  model  yang  terpilih  adalah Random  Effect Model . Tetapi  jika  nilai  p  <  0,05  maka  model  yang  dipilih  adalah Fixed  Effect  Model .  Tabel  3  nilai probabilitas menunjukkan angka sebesar 0,0754 > 0,05. Maka model yang dipilih ialah Random Effect Model .
Tabel 3 Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 4.361349 (20,61)  0.0000
Sumber: data olahan
Uji LM digunakan untuk mengetahui apakah Random Effect Model lebih baik dari Common Effect  Model .  Jika  nilai  prob.  Breush-Pagan  <  0,05  maka Random  Effect  Model yang  diterima. Sedangkan  jika  nilai  prob.Breush-Pagan  >  0,05  maka  yang  dipilih  adalah Common  Effect  Model . Tabel 4 dapat dilihat bahwa nilai prob. Breush-Pagan memiliki angka sebesar 0,00 < 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa model yang dipilih pada penelitian ini adalah Random Effect Model .

## Tabel 4
Lagrange Multiplier (LM) Test Hypothesis Cross-section  Time Both Breush-Pagan 19.68676  3.879789  23.56655 (0.0000) (0.0489) (0.0000)
Sumber: data olahan
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Nilai Jarque  Bera  memiliki  sebesar  994,9616  dengan  probability  0,000000.  Apabila  nilai  probability besarnya  kurang  dari  0,05  maka  data  berdistribusi  normal.  Tabel  5  menjelaskan  bahwa  nilai probability yang diperoleh adalah 0,000000 < 0,05 maka data berdistribusi normal.
Tabel 5 Uji Normalitas Sampel  Jarque-Bera  Probability 84 994.9616 0.000000
Sumber: data olahan
Uji multikolinearitas menurut Ghozali (2016) dimaksudkan untuk mengetahui apakah model regresi menemukan adanya korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikat. Suatu model regresi dikatakan  terdapat  masalah  multikolinearitas  jika  memiliki  nilai  lebih  dari  0,90.  Tabel  6  terlihat
Putri Hadiyanti Pratiwi dan Novi Khoiriawati, Pengaruh Penjualan dan Beban Pajak Penghasilan terhadap Laba Bersih Perusahaan Sub Sektor Perkebunan yang Terdaftar di BEI
bahwa nilai dari setiap variabel independen kurang dari 0,90 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas pada model regresi ini.
Tabel 6 Uji Multikolinieritas Penjualan (X1)  Beban Pajak (X2) Penjualan (X1) 1.000000 0.587398 Beban Pajak (X2) 0.587398 1.000000
Sumber: data olahan
Uji  heteroskedasitas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  ketidaksamaan  variance yang signifikan antara satu residual pengamatan dengan pengamatan lainnya (Juliandi dkk., 2016). Uji yang digunakan dalam Uji Heteroskedastisitas ini yakni Uji Glejser. Tabel 7 diperoleh nilai prob. dari variabel  penjualan  dan  variabel  beban  pajak  penghasilan  lebih  dari  0,05  maka  dapat  disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedasitas dalam model ini.
Tabel 7 Uji Heteroskedasitas Variable Prob. C 0.0000 Penjualan 0.1935 Beban Pajak 0.7987
Sumber: data olahan
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  menunjukkan  korelasi  anggota  observasi  yang  diurutkan berdasarkan  waktu  atau  ruang  (Ajija  dkk.,  2011).  Uji  Durbin  Watson  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  tanda-tanda  autokorelasi  dengan  menghitung  nilai  Durbin  Watson  (DW).  Nilai  dL dan dU dapat dilihat dari Tabel 8 dengan tingkat signifikan 0,05, N = 84, dan k = 2. N yang dimaksud adalah jumlah data yang digunakan dalam penelitian sedangkan k adalah jumlah variabel independen yang  digunakan  dalam  penelitian.  Nilai  dL  yang  diperoleh  dari  Tabel  8  adalah  sebesar  1,597 sedangkan nilai dU adalah sebesar 1,694 (4-dU = 2,306). Berdasarkan hasil diketahui bahwa nilai dW sebesar 1,627 sehingga nilai dW terletak di antara dU dan 4-dU. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut sudah bebas dari masalah autokorelasi.

## Tabel 8 Uji Autokorelasi
R-Squared 0.256356  Meant dependent var  62733.63 Adjusted R-Squared  0.237994  S.D. dependent var 679921.3 S.E. of regression 593523.3  Sum squared resid 2.85E+13 F-statistic 13.96152  Durbin-Watson stat 1.626836 Prob (F-statistic) 0.000006
Sumber: data olahan
Besarnya  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  secara  parsiial  dapat  ditentukan dengan menggunakan uji t (Sujarweni, 2015). Hasil uji t diperoleh model persamaan regresi berganda sebagai berikut:
Y= -2863393,2+ 0,029290X1 + 1,581662X2 + e X1  adalah  penjualan,  X2  adalah  beban  pajak  penghasilan  dan  Y  adalah  laba  bersih.  Berdasarkan persamaan tersebut, penjelasan lebih rinci yaitu sebagai berikut:
1. Koefisien  regresi  data  panel  penjualan  memperlihatkan  bahwa  nilai  penjualan  yakni  sebesar 0,029290.  Tanda  positif  menunjukkan  pengaruh  searah  antara  variabel  penjualan  (X1)  dengan laba  bersih.  Hal  ini  berarti  apabila  variabel  penjualan  mengalami  peningkatan  maka  laba  bersih (Y)  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  0,029290  dengan        asumsi  bahwa  variabel  bebas lainnya tetap.
2. Nilai koefisien regresi linier beban pajak penghasilan (X2) sebesar 1,581662 dan bertanda positif (searah). Artinya, jika variabel beban pajak penghasilan (X2) mengalami peningkatan maka laba bersih akan mengalami kenaikan sebesar 1,581662 dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya tetap konstan.
Uji  statistik-t  ialah  pengujian  statistik  yang  berfungsi  sebagai  pengujian  terhadap  pengaruh variabel bebas secara individu untuk menjelaskan isi variabel terikat (Ghozali, 2016). Uji t digunakan untuk  menguji  bagaimana  masing-masing  variabel  independen  berpengaruh  atau  tidak  berpengaruh terhadap  variabel  dependen.  Uji  ini  dengan  melihat  besarnya  nilai  signifikansi  dari  setiap  variabel independen.  Jika  variabel  independen  tersebut  nilai  probabilitasnya  >  0,05  maka  variabel  tersebut tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Begitu  juga  sebaliknya,  jika  probabilitas variabel  independen  <0,05  maka  variabel  independen  tersebut  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependen.
Selanjutnya yaitu menguji varibel-variabel secara simultan apakah penjualan dan beban pajak penghasilan  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  laba  bersih  perusahaan  sub  sektor  perkebunan. Diperoleh  Probabilitas  =  0,000  <  tingkat  signikansi  (α)  =  0,05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  penjualan  dan  beban  pajak  penghasilan  secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  laba  bersih.  Tabel  8  juga  diperoleh  nilai  koefisien  determinasi  atau  Adjusted  R-Squared sebesar  0,237  artinya  23,7%  variasi  variabel  laba  bersih  dapat  dijelaskan  oleh  kedua  variabel independennya  yaitu  variabel  penjualan  dan  beban  pajak.  Sedangkan  sisanya  76,3%  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model ini.
Tabel 9 Uji t Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C -286393.2 156488.8  -1.830119  0.0709 Penjualan (X1) 0.029290 0.014793 1.979981  0.0511 Beban Pajak (X2) 1.581662 0.511803 3.090372  0.0027
Sumber: data olahan

## Pengaruh Penjualan Terhadap Laba Bersih
Nilai t-hitung  variabel penjualan (X1) adalah 1,979981 dan nilai t-tabel 1,98969. Hasil yang diperoleh  t-hitung  1,979981  <  t-tabel  1,98969.  Probabilitas  penjualan  pada  tabel  10  uji  t  besarnya adalah 0,0511 dimana 0,511 > 0,05; artinya, penjualan tidak berpengaruh positif serta tidak signifikan terhadap  laba  bersih  perusahaan.  Penelitian  ini  tidak  dapat  menunjukkan  pengaruh  positif  penjualan terhadap laba bersih. Semakin tinggi penjualan maka tidak akan mempengaruhi besar perolehan laba perusahaan,  begitu  juga  sebaliknya.  Hal  tersebut  sejalan  dengan  hasil  yang  diperoleh  Zahara  dan Zannati (2018) yang menyatakan bahwa penjualan tidak berpengaruh terhadap laba bersih. Sedangkan hasil  ini  bertolak  belakang  dengan  penelitian  dari  Sasongko  (2013)  yang  menyatakan  bahwa penjualan berpengaruh terhadap laba bersih.

## Pengaruh Beban Pajak Penghasilan Terhadap Laba Bersih
Nilai  t-hitung  beban  pajak  adalah  3,090372  sedangkan  nilai  t-tabel  ialah  1,98969.  Hal  ini menunjukkan bahwa t-hitung beban pajak 3,090372 > t-tabel 1,98969. Hasil uji t untuk beban pajak penghasilan  diperoleh  nilai  probabilitas  sebesar  0,0027.    Nilai  0,0027  >  0,05  artinya,  beban  pajak penghasilan berpengaruh positif secara signifikan terhadap laba bersih perusahaan. Suatu perusahaan yang  telah  menghasilkan  laba  diharuskan  membayar  pajak  sebagaimana  termuat  dalam  UU  No.  36 Tahun 2008 Tentang Perubahan Keempat atas Undang- Undang Nomor 7 tahun 1983 Tentang Pajak Penghasilan.  Berapapun  besaran  pajak  yang  harus  dibayar  perusahaan,  membayar  pajak  pasti  akan berpengaruh terhadap laba bersih. Jumlah pajak yang dibayarkan perusahaan sesuai dengan peredaran bruto  dalam  perusahaan  (Cahyasari,  2021).  Peredaran  bruto  dibagi  menjadi  tiga  menurut  total penerimaan omzet per tahun antara lain: (1) Peredaran bruto < Rp. 4.800.000.000; (2) Peredaran bruto antara  Rp.  4.800.000.000  –  Rp.  50.000.000.000;  (3)  Peredaran  bruto  >  Rp.  50.000.000.000; dikarenakan  semua  perusahaan  sub  sektor  perkebunan  peredaran  brutonya  >50.000.000.000  maka dikenakan  tarif  pajak  PPh  pasal  17.  Hasil  penelitian  ini  sama  halnya  dengan  penelitian  dari
Putri Hadiyanti Pratiwi dan Novi Khoiriawati, Pengaruh Penjualan dan Beban Pajak Penghasilan terhadap Laba Bersih Perusahaan Sub Sektor Perkebunan yang Terdaftar di BEI
Purdiansyah  dan  Nurasik  (2018)  serta  penelitian  Purwanto  (2021)  yang  menyatakan  bahwa  beban pajak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  laba  bersih  perusahaan.  Hal  tersebut  mengindikasikan beban pajak penghasilan mempengaruhi naik turunnya laba bersih perusahaan.
Tabel 10 Tarif pajak Berdasarkan Peredaran Bruto Peredaran Bruto Tarif Aturan Dasar < Rp. 4.800.000.000 0,5 % (Final) PP 23/2018 Rp. 4.800.000.000 – Rp. 50.000.000.000 a. Fasilitas (< Rp. 4.800.000.000): 50% dari Tarif Pasal 17 b. Non Fasilitas (Rp. 4.800.000.000 s/d Rp. 50.000.000.000 atau sisa hasil pengurangan fasilitas): Tarif Pasal 17 normal Pasal 31 E UU No. 36 Tahun 2008 > Rp. 50.00.000.000 a. Sebelum Tahun 2019 adalah 25% b. Tahun 2020 – 2021 adalah 22%* c. Tahun 2022 adalah 20% PPh pasal 17 * Perpu No. 1 Tahun 2020
Sumber: data olahan

## Pengaruh Penjualan dan Beban Pajak Penghasilan Terhadap Laba Bersih
Merujuk  pada  Tabel  8,  diperoleh  F-hitung  13,96152  >  F-tabel  3,11  dan  nilai  probabilitas 0,000006  <  0,05.  Jadi,  dapat  diketahui  bahwa  penjualan  (X1)  dan  beban  pajak  penghasilan  (X2) berpengaruh  signifikan  terhadap  laba  bersih  perusahaan.  Sehingga  H3  diterima.  Hasil  perhitungan Adjusted R-Squared menunjukkan nilai sebesar 23,7%, artinya 23,7% laba bersih perusaah sub sektor perkebunan  dipengaruhi  oleh  penjualan  dan  beban  pajak  penghasilan.  Sedangkan  76,3%  lainnya terindikasi bahwa laba bersih dipengaruhi komponen lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini. Hal  tersebut  berarti  penjualan  dan  beban  pajak  penghasilan  hanya  berpengaruh  hampir  seperempat dari  total  perolehan  laba  bersih.  Terdapat  faktor  lain  yang  lebih  berpengaruh  kepada  naik  turunnya laba  perusahaan.  Kinerja  optimal  dari  manajemen  diharapkan  dapat  meningkatkan  laba  bersih. Penelitian ini selaras dengan hasil yang diperoleh Handayani (2017) bahwa penjualan dan beban pajak penghasilan bersama-sama mempengaruhi laba bersih perusahaan.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  secara  simultan  terdapat  pengaruh  antara  variabel penjualan  dan  beban  pajak  terhadap  laba  bersih  perusahaan  sub  sektor  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia.  Namun  secara  parsial  tidak  terdapat  pengaruh  penjualan  secara  signifikan  terhadap  laba bersih pada perusahaan sub sektor perkebunan yang terdaftar di BEI.

## DAFTAR PUSTAKA
Abhinaya, F. 2021. Pengaruh Return on Asset, Return on Equity, Net Profit Margin, Dan Earning Per Share  Terhadap  Harga  Saham  Pada  Perusahaan  Lq45  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia Periode 2014-2018. Jurnal Ekobis Dewantara , 4 (1), 11–19. https://doi.org/10.26460/ed_en.v4i1.1766
Ajija,  S.  R.,  Sari,  D.  W.,  Setianto,  R.  H.,  &  Primanti,  M.  R.  2011.  Cara  cerdas  menguasai  Eviews. Jakarta: Salemba Empat .
Amdani,  Alam,  I.  kudratul  alam,  Sarpan,  &  Efendi, J.  2020.  Determinan  harga  saham  pada  industri sektor perkebunan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Ikra-Ith Ekonomika , 2 (3), 2–3.
Badan  Pengelola  Dana  Perkebunan.  2018. Sawit  Kontributor  Utama  PDB  Indonesia . https://www.bpdp.or.id/Sawit-Kontributor-Utama-PDB-Indonesia
Cahyasari,  D.  2021.  Analisis  peredaran  bruto,  ketepatan  pemilihan  tarif  terhadap  perhitungan  pajak terutang badan usaha kecil menengah di Indonesia. Jurnal British , 1 (2), 60–75.
Ditjenbun. 2021. Statistik Perkebunan Unggulan Nasional 2019-2021. Direktorat Jendral Perkebunan Kementerian Pertanian Republik Indonesia , 1–88. Fauzi, Y., Widyastuti, Y. E., Satyawibawa, I., & Paeru, R. H. 2012. Kelapa sawit . Penebar Swadaya
Grup.
Gabungan  Pengusaha  Kelapa  Sawit  Indonesia  (GAPKI).  2019.  Refleksi  Industri  Kelapa  Sawit  2019 dan Prospek 2020 - Gabungan Pengusaha Kelapa Sawit Indonesia (GAPKI).
Ghozali, I. 2016. Aplikasi Analisis Multivariete dengan Program IBM SPSS 23(VIII) . Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Handayani, F. 2017. Operasional Terhadap Laba Bersih Pada Pt . Alam Sutera Realty Tbk . Juliandi, A., Irfan, Manurung, S., & Satriawan, B. 2016. Data Penelitian (I). Lembaga Penelitian Dan Penulisan Ilmiah Aqli.
Maruta,  H.  2019.  Analisis  Perubahan  Laba  Kotor  Sebagai  Alat  Evaluasi  Penyebab  Naik  Turunnya Laba Perusahaan. JAS (Jurnal
Akuntansi Syariah) , 3 (2), 133–146.
https://doi.org/10.46367/jas.v3i2.168
Nurazhari, D., & Dailibas. 2021. the Effect of Sales and Cost of Sales on Net Income. Business and Accounting , 4 (2), 509–515.
Pemerintah  Republik  Indonesia.  2019.  Peraturan  Pemerintah  Pengganti  Undang-Undang  Republik Indonesia  Nomor  1  Tahun  2020  tentang  Kebijakan  Keuangan  Negara  dan  Stabilitas  Sistem Keuangan  Untuk  Penanganan  Pandemi  Covid-19  dan/atau  Dalam  Rangka  Menghadapi Ancaman Yang Membahayakan Perekonomian , 1, 46.
Purdiansyah,  A.,  &  Nurasik,  N.  2018.  Pengaruh  Biaya  Operasional  dan  Beban  Pajak  terhadap Kemampuan Laba Bersih dengan Persediaan sebagai Variabel Moderasi Perusahaan Makanan dan  Minuman  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2014-2016. Indonesian  Journal  of  Law  and Economics Review , 1 (2).
Purwanto,  E.  2021.  Pengaruh  Volume  Penjualan,  Biaya  Produksi,  Dan  Pajak  Penghasilan  Terhadap Laba Bersih di Bursa Efek Indonesia. Iqtishaduna: Jurnal Ilmiah Ekonomi Kita , 10 (2), 215– 224.
Resmi, S. 2016. Perpajakan: Teori dan Kasus , Edisi Revisi. Jakarta: Salemba Empat.
Sasongko,  S.  N.  2013.  Pengaruh  Modal  Kerja  Dan  Volume  Penjualan Terhadap  Laba  Bersih  (Studi Kasus pada Perusahaan Industri Logam yang Terdaftar di BEI Tahun 2010-2012). Universitas Komputer Indonesia, 1–13.
Seran, P. 2018. Peranan pendapatan dan biaya operasional terhadap pajak penghasilan badan . Sugiyono.  2017. Metode  penelitian  bisnis:  pendekatan  kuantitatif,  kualitatif,  kombinasi,  dan  R&D. Penerbit CV. Alfabeta: Bandung, 225.
Sugiyono, D. 2018. Metode penelitian kuatintatif, kualitatif dan R & D , Bandung: Alfabeta Sujarweni, W. V. 2015. Metodologi Penelitian Bisnis dan Ekonomi .
Syahputra,  M.  A.  2019.  Pengaruh  penjualan  dan  biaya  operasional  terhadap  laba  bersih  pada perusahaan  sektor  otomotif  dan  komponen  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015 – 2020. eJournal Admisnistrasi Bisnis , 7 (2), 526–537. Winarno, W. W. 2013. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews -3/E . UPP STIM YKPN. Yulistiani,  S.  P.,  &  Manda,  G.  S.  2020.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  laba  bersih  pada perusahaan  industri  rokok  yang  terdaftar  di  BEI E-Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas Udayana , 12 , 1117.
Zahara,  A.,  &  Zannati,  R.  2018.  Pengaruh  total  hutang,  modal  kerja,  dan  penjualan  terhadap  laba bersih  pada  perusahaan  sub  sektor  batu  bara  terdaftar  di  BEI. Jurnal  Riset  Manajemen  dan Bisnis (JRMB) Fakultas Ekonomi UNIAT , 3 (2), 155–164.
https://doi.org/10.36226/jrmb.v3i2.108