## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe

## Underground Economy (UGE) Terhadap Kehilangan Potensi Pajak di Indonesia
Yuvensius Sri Susilo, Fabritio Paulus Kumowal, Jonathan Ersten Herawan *
Fakultas Bisnis dan Ekonomika, Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Yogyakarta Jl. Babarsari No.44, Janti, Caturtunggal, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia Email: 1 yssusilo@gmail.com, 2 fabritiok@gmail.com, 3,* erstenjonathan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: erstenjonathan@gmail.com Submitted: 11/01/2024 ; Accepted: 24/06/2024 ; Published: 26/06/2024
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya kehilangan potensi pajak yang dialami oleh Indonesia akibat adanya aktivitas underground economy. Dengan menggunakan data sekunder time series Q-1 2010 sampai dengan Q-4 2022 dengan metode analisis  yang  menggunakan  pendekatan  moneter  yaitu  dengan  persamaan  regresi  permintaan  uang  kartal  model  Error  Correction Models (ECM). Dalam uji asumsi klasik yang dilakukan, data dalam penelitian ini data terdistribusi normal dalam uji normalitas, tidak adanya multikolinearitas, tidak terjadi heterokedastisitas, dan tidak terdapatnya autokorelasi. Hipotesis dari penelitian ini adalah adanya dugaan variabel PDB, tingkat suku bunga, inovasi keuangan, perkembangan bank, dan beban pajak mempengaruhi permintaan uang kartal. Hasil penelitian menunjukkan variabel yang berpengaruh signifikan adalah PDB, tingkat suku bunga, dan beban pajak. Rata- rata besarnya underground economy (UGE) mencapai 79,936 miliar dan potensi pajak yang hilang mencapai 16,776 miliar per tahun.
Kata Kunci: Underground Economy; Kehilangan Penerimaan Perpajakan; Error Correction Model
Abstract −This study aims to determine the amount of loss of tax revenues experienced by Indonesia due to underground economic activities. Using secondary time  series data from Q-1 2010 to Q-4 2022 with an analytical  method that uses a monetary approach, namely the regression equation for the demand for currency with the Error Correction Models (ECM) model. In the classical assumption test  conducted,  the  data  in  this  study  were  normally  distributed  in  the  normality  test,  there  was  no  multicollinearity,  no heteroscedasticity, and no autocorrelation. The hypothesis of this study is that there is an allegation that the variables GDP, interest rates, financial innovation, bank developments, and tax burdens affect the demand for currency in society. The results of this study are that the GDP, interest rate, and tax burden variables have a significant effect on the demand for currency with an average assessment of the underground economy (UGE) activity variable reaching IDR 79,936 billion and the value of tax losses experienced by the state amounting to IDR 16,776 billion every year.
Keywords : Underground Economy; Tax Losses; Error Correction Model

## 1. PENDAHULUAN
Produk Domestik Bruto menjadi  indikator utama  yang dilihat untuk memperkirakan kemajuan perekonomian di suatu negara,  peningkatan  PDB  secara  simultan  dianggap  menjadi  tren  baik  dalam  pembangunan  dan  pertumbuhan  dari aktivitas perekonomian di suatu negara dalam  jangka waktu tertentu. Namun, ada kelemahan dalam perhitungan PDB yang dapat menyebabkan nilai PDB menjadi terlalu rendah atau bias, yaitu ketika aktivitas ekonomi yang terjadi dalam underground  economy  tidak  dimasukkan  dalam  perhitungan  PDB.  Menurut  (Ramadhan,  2019)  ketidakterhitungan  ini dapat menimbulkan bahaya bagi negara karena dapat mengurangi penerimaan pajak. Sehingga semakin berkembangnya kegiatan underground economy menciptakan kerugian bagi negara melalui besaran potensi pajak yang hilang. Menurut (Kristianto, Dedy, & Fentura, 2020) aktivitas underground economy atau shadow economy merupakan aktivitas ekonomi baik legal maupun ilegal yang sama sekali tidak tercatat atau tidak terdaftar dalam perhitungan PDB.
Menurut (Azhar & Sohibien, 2020) menyatakan kegiatan underground economy umumnya lepas dari pengawasan otoritas  pajak  sehingga  menghilangkan  kewajiban  membayar  pajak  dari  para  pelaku  underground  economy  yang menyebabkan  kerugian  negara.  Lebih  lanjut  (Dahlan,  2020)  menyatakan  aktivitas  underground  economy  tidak  hanya terkait dengan kegiatan-kegiatan ilegal akan tetapi terkait juga dengan pendapatan yang tidak terdaftar atau terdeteksi dari kegiatan legal produksi barang dan jasa. Dengan kata lain, shadow economy  mencakup keseluruhan kegiatan ekonomi yang seharusnya merupakan objek pajak namun tidak terdaftar dalam otoritas pajak.
Menurut  (Rezky,  2020)  menyatakan  bahwa  aktivitas  underground  economy  dilakukan  karena  beberapa  alasan berikut:  menghindari  pembayaran  pajak;  menghindari  pembayaran  iuran  jaminan  sosial;  menghindari  kewajiban memenuhi  standar pasar tenaga kerja tertentu, seperti upah  minimum,  jam kerja  maksimum, standar keselamatan, dan menghindari kewajiban administratif tertentu, seperti melengkapi statistik kuesioner atau formulir administrasi.

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Kajian mengenai underground economy telah banyak dilakukan, seperti penelitian (Tran, Van Nguyen, Nguyen, Tran,  &  Vo,  2022)  mengestimasi  besaran  underground  economy  beberapa  negara  di  ASEAN,  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa aktivitas  underground economy di Indonesia  berada pada angka 25% selama tahun 2000 sampai dengan tahun 2017 (lihat gambar 1)
Lebih  spesifik penelitian terdahulu  yang dilakukan di Indonesia  menyampaikan perkiraan tentang  underground economy  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  (Wirawan,  2023)  mencoba  mengaitkan  besaran  underground  economy  di Indonesia dengan potensi penerimaan pajak, hasil penelitian  mendapatkan bahwa diperkirakan secara rata-rata potensi penerimaan pajak di Indonesia mencapai Rp325.127 miliar atau setara dengan 18,2% dari PDB. Hal ini menempatkan Indonesia sebagai negara ketiga terendah dengan besaran penerimaan pajak terhadap PDB dibandingkan dengan negara- negara ASEAN lainnya (lihat gambar 2)
Gambar 2 . Rasio Pajak Negara ASEAN Tahun 2020
Penelitian yang dilakukan (Amoh & Adafula, 2019) di negara berkembang di Ghana dengan menggunakan metode ARDL menggunakan periode tahun 1990 sampai dengan 2015 mendapatkan hasil bahwa aktivitas underground economy mencakup 20,78 % dari total PDB, hasil penelitian (Dell’Anno & Davidescu, 2019) menggunakan metode MIMIC dengan periode  yang  hampir sama  menunjukkan  hasil  yang  lebih signifikan dimana  besarnya aktivitas  underground economy pada tahun 2012 mencapai 48,5% dari total PDB dan mulai menurun sampai 31,5% pada tahun 2017. Sedangkan (Wiafe et  al.,  2024)  dalam  penelitiannya  yang  dilakukan  di  negara  berkembang  Ghana  menemukan  bahwa  kerugian  akibat underground economy hanya mencapai 6,4 persen PDB.
Berdasarkan kondisi-kondisi yang dipaparkan di atas, tampak bahwa masih terdapat inkonsistensi hasil penelitian, terlebih  di  Indonesia  rasio  pajak  masih  terhitung  rendah  dibandingkan  dengan  rata-rata  negara  ASEAN,  hal  ini menunjukkan  bahwa  Indonesia  masih  mengalami  undertaxing,  di  mana  penerimaan  pajak  tidak  mencukupi  potensi penerimaan  yang  seharusnya.  Laporan  IMF  juga  memperkirakan  bahwa  Indonesia  hanya  dapat  memanfaatkan  sekitar 60% dari kapasitas penerimaan pajaknya, artinya  ada potensi penerimaan pajak  yang hilang  mencapai 40%. Sehingga studi ini dilakukan untuk mengukur besaran aktivitas underground economy dan potensi penerimaan pajak dari aktivitas underground economy di Indonesia Periode Q-1 2010 sampai Q-4 2024.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yang bersumber dari Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS), Kementrian Perdagangan, dan Kementerian Keuangan. Data skunder yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data runtut waktu (time series) triwulan dalam rentang waktu 2010Q1- 2022Q4, yang meliputi: (i) jumlah uang kartal  (dalam  miliar  rupiah),  (ii)  PDB  atas  dasar harga  berlaku  (dalam  miliar  rupiah),  (iv)  suku  bunga  sertifikat  Bank Indonesia (SBI) 3 bulan, (v) inflasi, (vi) deflator PDB, (vii) jumlah Anjungan Tunai Mandiri (ATM) dalam unit, dan (viii) jumlah kantor cabang bank umum (unit).

## 2.2 Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  deskriptif  yang  didukung  oleh  analisis  kuantitatif  dengan  teknik  analisis regresi  linier  berganda  yang  diestimasi  dengan  metode  ECM  menggunakan  Eviews  12.0.  Pada  tahap  awal,  estimasi dilakukan untuk menentukan besarnya underground economy. Selanjutnya, berdasarkan hasil estimasi tersebut ditentukan besarnya potensi pajak dalam kegiatan underground economy.

## 2.3 Kerangka Penelitian
Berikut gambar 3 merupakan kerangka penelitian yang dilakukan.
10,1 8,9 11,4 17,8 12,8 16,5 22,7 8,9 0 5 10 15 20 25 Indonesia Cambodia Malaysia Filipina Singapura Thailand Vietnam Laos

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Gambar 3. Kerangka Penelitian
Dalam penelitian ini, memiliki kerangka penelitian dengan menarik hipotesis kemudian melakukan analisis dengan menggunakan regresi, pendugaan model, estimasi, dan melakukan analisis dari hasil estimasi dari yang sudah dilakukan. Setelah itu seperti pada gambar 3 dapat ditentukan kemungkinan kehilangan penerimaan perpajakan yang terjadi akibat adanya underground economy, maka hipotesis dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Diduga  produk  domestik  bruto  dan  pajak  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  permintaan  uang  kartal  di Indonesia periode 2010Q1-2022Q4.
2. Diduga tingkat suku bunga bunga, inflasi, dan inovasi keuangan dan bank berpengaruh negatif dan signifikan terhadap permintaan uang kartal di Indonesia periode 2010Q1-2022Q4.

## 2.4 Tahapan Perhitungan Underground Economy dan Potensi Pajak
Perhitungan  estimasi  underground  economy  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  moneter  dengan  model persamaan regresi yang dikonstruksikan oleh (Ocran, 2018), (Schneider, 2019), dan (Mihaela & Achim, 2022),  melalui pengukuran sensitivitas permintaan uang kartal. Penggunaan uang kartal dalam estimasi ini didasarkan pada alasan bahwa pelaku  underground  economy  lebih  menyukai  penggunaan  uang  tunai  dalam  melakukan  transaksi.  Tujuannya  agar kegiatan yang dilakukan tidak mudah ditelusuri atau dideteksi oleh pemerintah, khususnya otoritas pajak.

## 2.5 Analisis Regresi Error Correction Model

## 2.5.1. Uji Stasioner
Uji  stasioner  dilakukan  agar  data time  series  yang  akan  dianalisis  harus  bersifat  stasioner  dalam  melakukan  uji  ECM karena jika tidak stasioner maka akan menyebabkan hasil regresi yang meragukan atau disebut dengan regresi lancung (spurious regression). Prosedur untuk menentukan apakah data stasioner atau tidak dengan cara membandingkan antara nilai  statistik  ADF  dengan  nilai  kritisnya  distribusi  statistic  Mackinnon.  Nilai  statistik  ADF  ditunjukkan  o leh  nilai  t statistik koefisien  −1 pada persamaan (1) sampai  (3). Kriteria pengujian  menurut  (Widarjono, 2018) jika  nilai absolut statistik ADF lebih besar dari nilai kritisnya, maka data yang diamati menunjukkan stasioner dan jika sebaliknya nilai absolut statistik ADF lebih kecil dari nilai kritisnya maka data tidak stasioner.

## 2.5.2. Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan jangka panjang antar variabel yang diteliti. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam uji kointegrasi adalah dengan Engle Granger (EG) cointegration test. Uji yang dikembangkan oleh Engle-Granger ini didapatkan melalui uji Augmented Dickey-Fuller yaitu dengan mengamati residual regresi  kointegrasi  stasioner  atau  tidak.  Prosedur  dalam  melakukan  uji  kointegrasi  adalah  pertama  melakukan  regresi persamaan
C t = α + β 1 Y t + β 2 R t + β 3 INF t + β 4 T t + β 5 F t + e (1)
Kemudian mendapatkan residualnya. Dari residual ini kemudian diuji dengan DF maupun ADF. Dari hasil estimasi nilai  statistik  DF  dan  ADF  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  kritisnya.  Nilai  statistik  DF  dan  ADF  diperoleh  dari koefisien β1. Jika nilai statistiknya lebih besar dari nilai kritisnya maka variabel-variabel yang diamati saling berintegrasi atau mempunyai hubungan jangka panjang dan sebaliknya jika nilai statistik lebih kecil dari nilai kritisnya maka variabel yang diamati tidak berkointegrasi.

## 2.6. Uji Asumsi Klasik
Agar  penelitian  ini  tidak  bias,  maka  perlu  dilakukan  uji  asumsi  klasik  dan  melihat  apakah  data  yang  dianalisis mengandung BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Pengujian asumsi klasik tersebut antara lain:

## 2.6.1 Uji Normalitas
Uji  normalitas  adalah  uji  untuk  mengukur  apakah  data  kita  memiliki  distribusi  normal  sehingga  dapat  dipakai  dalam statistik parametrik (statistik inferensial). Uji normalitas ini dapat diketahui dengan melihat kepada Jarque Bera, jika nilai
Mengestimasi Jumlah Permintaan Uang Kartal
Menghitung Besaran Potensi Pajak yang Hilang
Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Uang Kartal

## Menghitung Besaran Underground Economy

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
probability > 0.05 (lebih besar dari 5%), maka data dapat dikatakan berdistribusi normal. Sedangkan jika nilai probability < 0.05 (lebih kecil dari 5%), maka dapat dikatakan data tidak berdistribusi normal.

## 2.6.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas yaitu adanya hubungan linear antara variabel independen dalam model regresi. Uji multikolinearitas ini dapat diketahui dengan melakukan regresi auxiliary dengan mendapatkan koefisien determinasinya, kemudian dilanjutkan dengan metode deteksi Klien  untuk  mendeteksi  masalah  multikolinearitas  dengan  membandingkan  koefisien  determinasi  auxiliary  koefisien determinasi (R 2 ) model regresi aslinya.  rule of thumb uji klein  ini,  jika R_(x_1  x_2 x_3….x_k)^2 lebih  besar dari R2 maka model mengandung unsur multikolinearitas antara variabel independennya dan jika R_(x_1 x_2 x_3….x_k)^2 lebih kecil dari R 2 maka model tidak mengandung unsur multikolinearitas antara variabel independennya.

## 2.6.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji terjadinya ketidaksamaan variansi residual dari sebuah pengamatan, salah satu asumsi pentingnya adalah bahwa variansi residual harus bersifat homoskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melakukan uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresi nilai  absolut  residual  dari  model  yang  diestimasi  terhadap  variabel-variabel  penjelas.  Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya heteroskedastisitas dilihat dari nilai probabilitas setiap variabel independen. Jika Probabilitas > 0,05 berarti tidak terjadi heteroskedastisitas, sebaliknya jika Probabilitas < 0,05 berarti terjadi heteroskedastisitas.

## 2.6.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk mencari hubungan antara standard error pada periode t dengan periode t-1 dalam satu model regresi linear. Teknik yang dapat dipakai dalam melaksanakan pengujian autokorelasi adalah Durbin Watson Test dengan dasar pengambilan keputusan uji statistik dengan Durbin Watson Test adalah:
1.DW < DL atau D > 4-DL = Terdapat autokorelasi
2.DU< DW <4-DU = Tidak terdapat autokorelasi
3.DL< D < DU atau 4-DU < DW < 4-DL= Tidak ada kesimpulan.

## 2.7 Uji Hipotesis
2.7.1 Uji t
Uji t bertujuan untuk mengetahui  hubungan  secara  individual (parsial) antara variabel  bebas terhadap variabel terikat. Dalam penelitian ini uji statistik t digunakan untuk menguji pengaruh produk domestik bruto, opportunity cost, inflasi, inovasi keuangan dan perkembangan perbankan, dan beban pajak terhadap permintaan uang kartal secara parsial.

## 2.7.2 Uji f
Uji  F  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  bebas  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat. Dalam penelitian ini uji statistik t digunakan untuk menguji pengaruh produk domestik bruto, opportunity cost, inflasi, inovasi keuangan dan perkembangan perbankan, dan beban pajak terhadap permintaan uang kartal secara bersama-sama.
2.7.3 Koefisien Determinasi (Adjusted R 2 )
Uji koefisien determinasi (Adjusted R 2 ) menunjukkan seberapa besar persentase variasi dari variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas. jika semakin mendekati 1 berarti model yang diuji dapat dikatakan baik karena semakin dekat  hubungan  antar  variabel  independen  dengan  variabel  dependen,  begitu  juga  dengan  sebaliknya  apabila  nilai  R 2 menjauhi 1 maka dapat dikatakan bahwa hubungan antar variabel independen dengan variabel dependen tidak dekat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
3.1.1 Hasil Uji Stasioner
Hasil analisis menunjukkan bahwa semua variabel stasioner pada derajat 2nd difference karena nilai sig. probability untuk semua variabel < 0,05.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioner Augmented Dicky Fuller (ADF)
Variabel Probability Level 1st Difference 2nd Difference LnC 0,5163 0,0064 0,0000 LnY 0,6038 0,0490 0,0000 R 0,1199 0,1378 0,0000 INF 0,3272 0,1222 0,0000

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Variabel Probability Level 1st Difference 2nd Difference LnF 0,0000 0,8025 0,0000 T 0,7160 0,9372 0,0052

## 3.1.2 Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi digunakan untuk memberi indikasi awal bahwa model yang digunakan memiliki hubungan jangka panjang (cointegration relation).
Tabel 2. Hasil Uji Stasioner Residual
t-Statistic  Prob.* Augmented Dickey Fuller test statistic  -4,291821 0,0001 Test critical values: 1% level -2,611094 5% level -1,947381 10% level -1,612725
Tabel 2 menunjukkan bahwa |t − statistik | > |nilai kritis | (|-4,292 | > |-2,611 |) pada α = 5% dan probabilitas < α 5% (0,0001 < 0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel saling terkointegrasi.

## 3.1.3 Hasil Analisis Regresi Model ECM
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  permintaan  uang  dengan  ECM,  diperoleh  hasil  sebagaimana  tampak  dalam  Tabel  3 yang  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  Error  Correction  Term  (ECT)  pada  model  tersebut  signifikan  dan  bertanda negatif untuk estimasi uang kartal (C) yang berarti model ECM yang dipakai sudah valid. Hasil estimasi ECM di atas memperlihatkan bahwa variabel PDB, tingkat suku bunga, dan beban pajak berpengaruh positif terhadap permintaan uang kartal, sedangkan variabel inflasi dan inovasi keuangan dan perkembangan bank berpengaruh negatif terhadap permintaan uang kartal.  (Cichocki & Torój, 2023)  dengan  menggunakan  model VECM  juga  menemukan tanda positif  yang sama pada variabel inflasi bahwa variabel inflasi berpengaruh negatif terhadap permintaan uang kartal. (Hariyanti, Soeharjoto, Tribudhi,  &  Ratnawati,  2022)  juga  menemukan  bahwa  variabel  inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap  permintaan  uang kartal dan tidak berpengaruh signifikan sedangkan variabel PDB dan suku bunga berpengaruh positif terhadap permintaan uang kartal.
Tabel 3. Hasil Regresi Model ECM Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -0,002107 0,007482 -0,281549 0,7796 D(LNY,2) 0,612031 0,264389 2,314883 0,0255 D(R,2) 0,049185 0,023559 2,087718 0,0428 D(INF,2) -0,010577 0,006369 -1,660607 0,1041 D(LNF,2) -0,214823 0,263452 -0,815417 0,4193 D(T,2) 0,038741 0,000280 6,685875 0,0000 ECT(-1) -0,467025 0,172197 -2,712159 0,0096 R-squared 0,643103 Mean dependent var -0,000266 Adjusted R-squared 0,593304 S.D dependent var 0,082393 S.E of regression 0,052544 Akaike info criterion -2,925153 Sum squared resid 0,118718 Schwarz criterion -2,657470 Log likelihood 80,12883 Hannan-Quinn criter. -2,823218 F-statistic 12,91383 Durbin Watson stat 2,879947 Prob (F-statistic) 0,000000

## 3.1.4 Uji Asumsi Klasik
3.1.4.1 Uji Normalitas
Nilai probabilitas sebesar 0,651869 lebih besar dari 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa data terdistribusi secara normal.
Tabel 4. Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera Probability 0,855822 0,651869

## 3.1.4.2 Uji Multikolinearitas
Hasil dari R 2 Auxiliary Regression untuk persamaan dengan variabel dependen produk domestik bruto, opportunity cost, inflasi, inovasi keuangan dan perkembangan bank, dan pajak lebih kecil dari koefisien R 2 regresi model awal maka dapat disimpulkan model tidak terdapat unsur multikolinearitas antara variabel independennya.

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinearitas
Keterangan Variabel Dependen Variabel Independen Nilai R 2 Model Awal LnC LnY, R, INF, LnF, T 0,980269 Auxiliary Regression 1 LnY R, INF, LnF, T 0,901494 Auxiliary Regression 2 R LnY, INF, LnF, T 0,735205 Auxiliary Regression 3 INF LnY, R, LnF, T 0,607667 Auxiliary Regression 4 LnF LnY, R, INF, T 0,851921 Auxiliary Regression 5 T LnY, R, INF, LnF 0,095573

## 3.1.4.3 Uji Heteroskedasitsitas
Berdasarkan tabel 6, hasil menunjukan bahwa nilai probabilitas untuk variabel LNY, R, INF, LNF, dan T memiliki nilai probabilitas > 0,05. Hal tersebut menunjukkan bahwa semua variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen dan semua variabel independen tidak mempengaruhi residualnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 0,039596 0,004026 9,835509 0,0000 D(LNY,2) 0,016552 0,142258 0,116355 0,9079 D(R,2) 0,005383 0,012676 0,424645 0,6732 D(INF,2) -0,003147 0,003427 -0,918211 0,3636 D(LNF,2) 0,121175 0,141754 0,854825 0,3974 D(T,2) -0,000284 0,000151 -1,881289 0,0667 ECT(-1) 0,152525 0,092653 1,646203 0,1070

## 3.1.4.4 Uji Autokorelasi
Berdasarkan tabel 7 menunjukkan bahwa nilai Durbin Watson sebesar 2,579947. Kemudian dibandingkan dengan nilai du dan dl. Untuk sampel sebanyak 50 (n=50) dan variabel independen sebanyak 5 (k=5), diperoleh du dan dl pada tabel durbin watson dengan alpha 5% masing-masing sebesar (du=1,3346 dan dl=1,7708). Nilai d yang didapat masuk pada jarak  nilai  dU  <  d  <  4-dU,  dimana  tidak  terjadi  autokorelasi.  sehingga  berdasarkan  hasil  kesimpulan  Durbin  Watson diperoleh hasil bahwa dalam penelitian terbebas dari gejala autokorelasi.
Tabel 7. Hasil Uji Autokorelasi Weighted Statistic R-squared 0,643103 Mean dependent var -0,000266 Adjusted R-squared 0,593304 S.D. dependent var 0,082393 S.E. of regression 0,052544 Akaike info criterion -2,925153 F-statistic 12,91383 Durbin-Watson stat 2,579947 3.1.5 Uji Statistik
3.1.5.1 Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi (Adjusted R 2 ) merepresentasikan seberapa besar variabel terikat (dependen) dapat dijelaskan oleh variabel  bebas  (independen).  Berdasarkan  tabel  4.4  maka  diperoleh  nilai  Adjusted  R2  sebesar  0,593304  atau  59,3%. Artinya,  bahwa  variasi  perubahan  variabel  jumlah  permintaan  uang  kartal  di  Indonesia  periode  2010Q1-2022Q4 dijelaskan sebesar 59,3% dan sisanya sebesar 40,7% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## 3.1.5.2 Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-sama (Uji F)
Berdasarkan tabel 5.3 menunjukkan bahwa nilai F hitung sebesar 12,91383 dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% dan df1 = k-1 (5-1) = 4, dan df2 = n-k (50-5) = 50 maka diketahui nilai F tabel sebesar 2,58. Karena nilai F hitung > F tabel maka  dapat  disimpulkan  variabel  bebas  (produk  domestik  bruto,  opportunity  cost,  inflasi,  inovasi  keuangan  dan perkembangan perbankan, dan beban pajak) secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat (permintaan uang kartal) Indonesia tahun 2010Q1-2022Q4.
3.1.5.3 Uji Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)
1) Produk Domestik Bruto (Y)
Nilai  t-hitung  pada  tabel  4.4  didapatkan  dari  variabel  produk  domestic  bruto  sebesar  2,314883  dengan  tingkat signifikan (α) sebesar 5% dan df = (n-k) = 45, maka diketahui nilai t tabel sebesar 1,6835. Karena nilai t-hitung lebih besar  dari  nilai  t  tabel  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  produk  domestik  bruto  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap jumlah uang kartal Indonesia tahun 2010Q1-2022Q4.
2) Opportunity Cost

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Nilai  t-hitung  pada  tabel  4.4  didapatkan  dari  variabel  opportunity  cost  yang  diwakilkan  oleh  tingkat  suku  bunga sebesar 2,314883 dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% dan df = (n-k) = 45, maka diketahui nilai t tabel 1,6835 sebesar.  Karena  nilai  t-hitung  lebih  besar  dari  nilai  t  tabel  tetapi  tanda  koefisien  regresi  berlawanan  dengan  yang dihipotesiskan maka dapat disimpulkan bahwa variabel tingkat suku bunga tidak berpengaruh negatif terhadap jumlah uang kartal Indonesia tahun 2010Q1-2022Q4.
3) Inflasi
Nilai t-hitung pada tabel 4.4 didapatkan dari variabel inflasi sebesar -1,660607 dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% dan df = (n-k) = 45, maka diketahui nilai t tabel 1,6835 sebesar. Karena nilai t-hitung lebih kecil dari nilai t tabel maka dapat disimpulkan bahwa variabel inflasi tidak tidak berpengaruh negatif terhadap jumlah uang kartal Indonesia tahun 2010Q1-2022Q4.
4) Inovasi Keuangan dan Perkembangan Bank
Nilai t-hitung pada tabel 4.4 didapatkan dari variabel inovasi keuangan dan perkembangan bank sebesar  -0,815417 dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% dan df = (n-k) = 45, maka diketahui nilai t tabel sebesar 1,6835. Karena nilai t-hitung lebih kecil dari nilai t tabel maka dapat disimpulkan bahwa inflasi bruto tidak berpengaruh negatif terhadap jumlah uang kartal Indonesia tahun 2010Q1-2022Q4.
5) Beban Pajak
Nilai  t-hitung  pada  tabel  4.4  didapatkan  dari  variabel  beban  pajak  sebesar  6,685875  dengan  tingkat  signifikan  (α) sebesar 5% dan df = (n-k) = 45, maka diketahui nilai t tabel sebesar 1,6835. Karena nilai t-hitung lebih besar dari nilai t tabel maka dapat disimpulkan bahwa variabel pajak berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah uang kartal Indonesia tahun 2010Q1-2022Q4.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Perhitungan Besaran Underground Economy
Hasil regresi pada Tabel. 3 merupakan hasil fungsi permintaan uang kartal secara keseluruhan (C), baik yang digunakan untuk transaksi dalam official economy maupun underground economy. Sementara itu, besarnya uang kartal riil dalam official economy (C OE ) diperoleh dari hasil regresi fungsi permintaan uang kartal secara keseluruhan (C) dengan tidak memasukkan  variabel  pajak  dalam  fungsi  tersebut.  (Ramadhan,  2019)  dan  (Wirawan,  2023)  dalam  penelitannya  tetap memasukkan seluruh variabel baik yang berpengaruh signifikan dan tidak signifikan dalam uji t sehingga bentuk fungsi dapat  dituliskan dimana  fungsi permintaan uang kartal secara keseluruhan (C) = f (Y, R, INF, F, T) sedangkan  fungsi permintaan  uang  kartal  dalam  official  economy  (C OE )  =  f  (Y,  R,  INF,  F).  Selisih  antara  kedua  hasil  estimasi  tersebut menunjukkan besarnya uang kartal underground economy (C UGE )
Tabel 8. Hasil Estimasi Permintan Uang Kartal Secara Keseluruhan (C) dan Permintaan Uang Kartal dalam Official
Economy (COE) (dalam Miliar Rupiah) Tahun TW C C OE Tahun TW C C OE 2010 1 6.630,17 5.158,21 2017 1 7.096,26 5.920,80 2 7.542,37 5.244,80 2 10.341,85 6.023,60 3 13.142,28 5.266,97 3 14.439,43 6.096,25 4 25.277,61 5.188,62 4 21.500,85 5.978,42 2011 1 7.117,75 5.222,74 2018 1 7.199,41 5.977,28 2 10.113,10 5.420,41 2 11.041,33 6.284,19 3 16.510,55 5.610,93 3 16.558,22 6.654,61 4 29.022,28 5.410,03 4 15.508,40 6.715,99 2012 1 7.353,83 5.369,00 2019 1 8.151,48 6.760,97 2 11.459,73 5.431,28 2 11.979,67 6.895,33 3 18.069,81 5.541,41 3 16.468,93 6.834,17 4 31.494,93 5.467,89 4 24.220,78 6.628,41 2013 1 6.745,03 5.434,87 2020 1 7.718,08 6.455,70 2 11.036,31 5.566,63 2 10.847,42 6.226,07 3 16.595,81 5.803,85 3 14.064,06 6.342,90 4 27.125,19 5.882,53 4 19.044,12 6.265,41 2014 1 7.678,42 5.945,30 2021 1 7.117,75 6.163,66 2 11.840,61 6.126,80 2 9.624,85 6.259,01 3 17.474,82 6.432,01 3 12.314,24 6.312,72 4 27.000,00 6.259,31 4 21.333,63 6.340,16 2015 1 7.761,17 6.221,08 2022 1 9.026,44 6.268,97 2 11.442,76 6.301,30 2 20.493,43 6.310,32 3 16.057,83 6.426,34 3 39.432,31 6.389,74 4 25.979,60 6.511,52 4 80.379,60 6.813,62 2016 1 7.387,56 6.372,23 2 9.238,68 6.481,00

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Tahun TW C C OE Tahun TW C C OE 3 12.699,89 6.290,62 4 17.821,59 5.952,91 Rata-rata 16.029,27 6.062,67
Besarnya uang kartal dalam underground economy (CUGE) dihitung dengan cara permintaan uang kartal dalam official economy dan underground economy (C) dikurangi dengan permintaan uang kartal dalam official economy (COE). Selanjutnya dapat ditentukan nilai UGE dengan mengalikan CUGE dengan velocity of money (UGE = CUGE x V).
Gambar 4. Nilai UGE Indonesia Tahun 2010-2022 (dalam Miliar Rupiah)
Hasil  perhitungan  besaran  UGE  di  Indonesia  periode  2010Q1–2022Q4  dimana  nilai  UGE  per  triwulan  dalam periode tersebut berkisar antara Rp 1.430 miliar  sampai Rp 89.192 Secara rata-rata dalam periode tersebut nilai UGE mencapai Rp 19.984 miliar. Hasil penelitian (Anggraeni, 2021) yang dilakukan di Indonesia  menemukan hasil yang lebih signifikan bahwa aktivitas  underground economy  mencapai 40,2 persen PDB, hasil  ini tentu melebihi rata-rata negara ASEAN yang hanya mencakup 30% dari PDB (Wibowo & Indrayanti, 2020). (Made et al., 2024) dalam penelitiannya di Indonesia  menyatakan  bahwa  underground  economy  memiliki  dampak  negatif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi  bahkan  dapat  menghambat  pertumbuhan  infrastruktur  yang  ada  melalui  kemacetan  dan  keberadaan  struktur kekuasaan para pelaku underground economy yang kuat.

## 3.2.2 Potensi Pajak Underground Economy
Nilai  Underground  Economy  (UGE)  yang  ditampilkan  dalam  Gambar  4  selanjutnya  digunakan  untuk  memperkirakan potensi pajak  yang  hilang akibat adanya kegiatan  Underground Economy. Potensi pajak  yang hilang tersebut dihitung dengan mengalikan nilai UGE dengan Average Tax Rate (ATR), dimana ATR merupakan rata-rata beban pajak, sehingga perhitungan  potensi  pajak  hilang  =  UGE  x  ATR.  Hasil  perhitungan  potensi  pajak  underground  Economy  kemudian ditunjukkan pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Potensi Pajak Hilang Akibat Underground Economy di Indonesia Tahun 2010-2022 (dalam Miliar Rupiah)
Berdasarkan  informasi pada Gambar 5 dapat  diketahui bahwa potensi penerimaan pajak  underground economy per triwulan selama periode 2010Q1-2020Q4 antara Rp 300,19 miliar sampai Rp 18.718,02 miliar atau rata-rata per per triwulan mencapai Rp 4.194 miliar. Jika penerimaan pajak per triwulan diakumulasikan menjadi per tahun maka potensi pajak yang hilang akibat underground economy pertahun selama periode 2010Q1-2020Q4 antara Rp 7.357 miliar sampai
4917 7399 25614 56927 5633 14060 31951 65699 5292 15632 32548 65029 3233 13384 26489 51426 4238 13491 26782 48452 3562 11648 21611 43037 2194 5758 13791 24075 2330 8321 16604 29150 2270 8816 19219 16392 2616 9354 18114 31988 2209 7397 12118 19242 1430 4984 8710 19930 3538 17964 43431 89192 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
1032 1553 5375 11947 1182 2951 6705 13788 1111 3281 6831 13647 679 2809 5559 10792 889 2831 5620 10168 748 2445 4535 9032 461 1208 2894 5052 489 1746 3485 6117 476 1850 4033 3440 549 1963 3801 6713 464 1552 2543 4038 300 1046 1828 4183 743 3770 9115 18718 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000
Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3 Q1 Q3
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Rp 32.345 miliar dengan rata-rata mencapai Rp 17.163. Jika penerimaan pajak per triwulan diakumulasikan menjadi per tahun maka potensi pajak yang hilang akibat underground economy per tahun selama periode 2010Q1-2020Q4 antara Rp. 7.357  miliar  sampai  Rp.  32.345  dengan  rata-rata  mencapai  Rp.17.163  miliar.  (Schneider,  2022)  menemukan  bahwa peningkatan intensif untuk mengalihkan produksi dari underground economy ke sektor pemerintah dapat menjadi langkah pemulihan  perekonomian  resmi  seperti  yang  terjadi  di  Negara-negara  Eropa.  Pengendalian  intensif  seperti  tarif  pajak menimbulkan Hugo Effect aliran masuk sektor informal yang responsif, PPN khususnya menjadi sumber penghindaran pajak yang paling penting (Pappadà & Rogoff, 2023).
Gambar 6. Perkembangan Potensi Pajak Yang Hilang per Tahun Indonesia Tahun 2010-2022 (dalam Miliar Rupiah)
Jika  pajak  pada  underground  economy  dapat  terdaftar  atau tertagih  maka  dapat  mengurangi  defisit  pajak  yang setiap tahunnya terjadi. Tabel 9  menunjukkan  bahwa selama periode 2015-2022 rata-rata realisasi pajak dibandingkan target penerimaan mencapai 95% dengan rata-rata defisit pajak Rp 7.644 miliar. Artinya dengan rata-rata potensi pajak pada  underground  economy  sebesar  Rp  17,163  triliun  dapat  mengurangi  defisit  sebanyak  1%.  Temuan  (Orsi  &  Seip, 2023) dapat diterapkan dimana efek pengurangan pajak di Italia menurunkan UGE secara signifikan, perubahan positif pada PDB meningkatkan underground economy di negara tersebut.
Tabel 9. Target dan Realisasi Penerimaan Pajak di Indonesia Tahun 2015-2022
Tahun Target Realisasi Kekurangan Capaian 2015 1.294,16 1.060,83 233,33 82% 2016 1.355,20 1.105,81 249,39 82% 2017 1.283,60 1.147,50 136,10 89% 2018 1.434,00 1.315,93 118,07 92% 2019 1.577,56 1.332,06 245,50 84% 2020 1.198,82 1.069,98 128,84 89% 2021 1.229,58 1.277,53 -47,95 104% 2022 1.265,00 1.716,77 -451,77 136% Rata-rata 76,44 95%

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menemukan bahwa besarnya underground economy (UGE) per triwulan di Indonesia periode Q1-2010 sampai Q-4 2022 berkisar antara Rp 1.430 miliar sampai Rp 89.192 dengan rata-rata per triwulan mencapai Rp 19.984 miliar dan potensi pajak yang hilang akibat underground economy per triwulan selama periode Q1-2010 sampai Q-4 2022 berkisar antara Rp 300,19 miliar sampai Rp 18.718,02 miliar dengan rata-rata per triwulan mencapai Rp 4.194 miliar.

## REFERENCES
Amoh, J. K., & Adafula, B. (2019). An estimation of the underground economy and tax evasion: Empirical analysis from an emerging economy. Journal of Money Laundering Control, 22(4), 626–645. https://doi.org/10.1108/JMLC-01-2019-0002
Anggraeni,  B.  M.  (2021).  Analisis  Potensi  Kehilangan  Penerimaan  Pajak  di  Indonesia  (Tahun  2010-201Anggraeni,  B.  M.  (2021).
Analisis Potensi Kehilangan Penerimaan Pajak di Indonesia (Tahun 2010-2017). Jurnal Ilmiah Indonesia, 6(4).7). Jurnal Ilmiah Indonesia, 6(4).
Azhar, F. H., & Sohibien, G. P. D. (2020). Kajian  Underground  Economy  dan  Kaitannya  Dengan Penerimaan Pajak di  Indonesia. Seminar Nasional Official Statistics 2020.
Cichocki, S., & Torój, A. (2023). Estimating the size of informal economy in a post- transition country – the case of Poland. Baltic Journal of Economics, 23(1), 91–116. https://doi.org/10.1080/1406099X.2023.2228589
Dahlan, M. (2020). Shadow Economy, AEOI, dan Kepatuhan Pajak. Jurnal Kajian Ilmiah Perpajakan Indonesia, 2(1), 39–56. Dell’Anno, R., & Davidescu, A. A. M. (2019). Estimating shadow economy and tax evasion in Romania. A comparison by different estimation approaches. Economic Analysis and Policy, 63, 130–149. https://doi.org/10.1016/j.eap.2019.05.002
Hariyanti,  D.,  Soeharjoto,  S.,  Tribudhi,  D.  A.,  &  Ratnawati,  N.  (2022).  Undeground  Economy  Di  Indonesia  Dengan  Pendekatan Moneter. Media Bina Ilmiah, 16(8), 7467–7476. Retrieved from http://ejurnal.binawakya.or.id/index.php/MBI
Kristianto,  A. H., Dedy, & Fentura, B. (2020). Underground Economy  Dalam Sebuah Perspektif.  Journal Business Economics and
19907 24626 24869 24869 19509 16759 9616 11837 9800 13026 8597 7357 32345 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 111−120 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.4815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Entrepreneurship, 2(2).
Made, N., Purnami, R., Kusumawardani, A. D., Wijaya, A. P., Putu, N., & Finansya, A. (2024). The Role of Social Capital and Power Structure in The Underground Economy of “ Pasar Maling ” in Malang City Indonesia. 52–63.
Mihaela, M., & Achim, M. (2022). Estimation methods for the shadow economy : A systematic literature review. 156–169. Ocran, M. K. (2018). Estimating the Size and Trends of the Informal Economy in Ghana. OECD. (2022). Revenue Statistics in Asia and the Pacific 2022. OECD. https://doi.org/10.1787/db29f89a-en Orsi, R., & Seip, K. L. (2023). Do Increased Tax Base and Reductions in the Underground Economy Compensate for Lost Tax Revenue Following a Tax Reduction Policy ? Evidence from Italy 1982 to 2006. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/economies11070177 Pappadà, F., & Rogoff, K. S. (2023). Rethinking the Informal Economy and The Hugo Effect. In NBER WORKING PAPER SERIES.
Retrieved from http://www.nber.org/papers/w31963%0ANATIONAL
Ramadhan,  F.  M.  (2019).  Estimation  The  Size  of  Underground  Economy  and  Tax  Potential  Loss  in  Indonesia  From  2000-2017. Scientific Journal.
Rezky, N. P. (2020). Kajian Kegiatan Shadow Economy di Indonesia: Sebuah Studi Literatur. Jurnal Akuntansi Bisnis Dan Ekonomi, 6(2).
Schneider, F. (2019). Size of the Shadow Economies of 28 European Union Countries from 2003 to 2018. In European Union. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-18103-1_6
Schneider, F. (2022). New COVID ‑ related results for estimating the shadow economy in the global economy in 2021 and 2022. International Economics and Economic Policy, 299–313. https://doi.org/10.1007/s10368-022-00537-6
Tran, T. P. K., Van Nguyen, P., Nguyen, Q. L. H. T. T., Tran, N. P., & Vo, D. H. (2022). Does national intellectual capital matter for shadow economy in the Southeast Asian countries? PLoS ONE, 17(5 May). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267328
Wibowo,  A. R., &  Indrayanti, W. (2020). Institutional  Analysis of Shadow  Economy (Study on ASEAN 7 Developing Countries).
Ekuilibrium : Jurnal Ilmiah Bidang Ilmu Ekonomi, 15(1), 55. https://doi.org/10.24269/ekuilibrium.v15i1.2373 Widarjono, A. (2018). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews. Yogyakarta: UPP STIM YKPN . Wirawan,  D.  A.  (2023).  Analisa  Atas  Besaran  Underground  Economy  di  Indonesia  Pada  Tahun  2016-2021  Dengan  Pendekatan Moneter. Cakrawala, 6(1).