## PENGARUH FOREIGN DIRECT INVESTMENT DAN URBANISASI TERHADAP PENERIMAAN PAJAK DENGAN MODERASI PENGENDALIAN KORUPSI PADA NEGARA ASEAN
Sinarta Putra P. Surbakti 1) , Suparna Wijaya 2)*
1) 4122220012_narta@pknstan.ac.id , Politeknik Keuangan Negara STAN
2) suparnawijaya@upnvj.ac.id , Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta *penulis korespondensi

## Abstract
The  aim of this study  was to determine  the  effect of Foreign Direct Investment (FDI),  Urban Population, and Corruption Control on Tax Revenues. This study also aims to look at the moderating effect of Corruption Control on the relationship between Foreign Direct Investment (FDI) and Urbanization on Tax Revenues. The study was conducted using panel data regression with Panel-Corrected Standard Errors (PCSE) model in 8 ASAEN countries for  the  2002-2019  period.  The  results  of  the  study  show  that  all  variables  simultaneously  affect  tax  revenues. Partially,  Foreign  Direct  Investment  (FDI)  and  Corruption  Control  have  a  positive  effect  on  tax  revenues. Meanwhile, the urban population has a negative effect on tax revenues. The moderating results of Corruption Control weaken the effect of Foreign Direct Investment (FDI) on tax revenues and strengthen the negative effect of Urbanization on tax revenues. The negative impact of Corruption Control on Foreign Direct Investment (FDI) relations and Urban Population cannot be separated from Corruption Control which is still low in most ASEAN countries. Based on this research, ASEAN countries can make policies that can attract Foreign Direct Investment (FDI), reduce the negative impacts of urbanization, and encourage the eradication of corruption through good corruption control.
Keywords: Corruption Control, Foreign Direct Investment, Panel Data, Tax Revenue, Urban Population

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh Foreign Direct Investment (FDI), Penduduk Urban, dan Pengendalian Korupsi terhadap Penerimaan Pajak. Penelitian ini juga bertujuan untuk melihat pengaruh moderasi Pengendalian Korupsi terhadap hubungan Foreign Direct Investment (FDI) dan Urbanisasi terhadap Penerimaan Pajak.  Penelitian  dilakukan  menggunakan  regresi  data  panel  dengan  model Panel-Corrected  Standard  Errors (PCSE)  pada 8 negara ASEAN periode 2002-2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel secara simultan berpengaruh kepada penerimaan pajak. Secara parsial, Foreign Direct Investment (FDI) dan Pengendalian Korupsi  berpengaruh  positif  terhadap  penerimaan  pajak.  Sedangkan  Penduduk  Urban  berpengaruh  negatif terhadap  penerimaan  pajak.  Hasil  moderasi  Pengendalian  Korupsi  memperlemah  pengaruh Foreign  Direct Investment (FDI) terhadap penerimaan pajak dan memperkuat pengaruh negatif Urbanisasi terhadap penerimaan pajak. Dampak negatif Pengendalian Korupsi terhadap hubungan Foreign Direct Investment (FDI)dan Penduduk Urban tidak lepas dari Pengendalian Korupsi yang masih rendah di kebanyakan negara ASEAN.   Berdasarkan penelitian ini,  negara-negara ASEAN  dapat  membuat  kebijakan  yang  dapat  menarik  masuknya Foreign Direct Investment (FDI),  mengurangi  dampak  negatif  Urbanisasi,  dan  mendorong  pemberantasan  korupsi  melalui Pengendalian Korupsi yang baik.
Kata Kunci : Data Panel, Foreign Direct Investment , Penduduk Urban, Penerimaan Pajak, Pengendalian Korupsi

## PENDAHULUAN
Perpajakan menjadi salah satu sumber penerimaan yang penting bagi negara-negara di dunia. Setiap negara mencoba untuk memaksimalkan penerimaan perpajakan yang digunakan sebagai  motor  penggerak  pembangunan  (Pohan,  2019).  Karena  pajak  sangat  penting  bagi perekonomian suatu negara, para pengambil kebijakan mencoba untuk menerapkan langkah- langkah  strategis  untuk  menggenjot  penerimaan  pajak.  Salah  satu  instrumen  yang  banyak digunakan  untuk  mengukur  kinerja  perpajakan  di  suatu  negara  adalah tax  ratio .  Menurut Nurmantu  (2003), tax  ratio atau  sering  juga  disebut tax-to-GDP  ratio adalah  perbandingan jumlah pajak  yang dihimpun suatu negara dengan Produk Domestik  Bruto ( Gross Domestic Bruto/GDP) dalam suatu tahun tertentu.
Pohan  (2018),  dalam  bukunya Optimizing  Corporate  Tax  Management:  Kajian Perpajakan  dan  Tax  Planning-nya  Terkini ,  mengemukakan  bahwa  maju  mundurnya pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  dapat  ditentukan  melalui  kemampuan  negara  untuk mencapai tax ratio yang tinggi. Lebih jauh lagi, pencapaian tax ratio menentukan apakah suatu negara dapat tidaknya menjadi negara maju. Pada akhirnya, tax ratio menjadi indikator penting untuk mengukur kemampuan negara dalam mengumpulkan penerimaan pajaknya. Berdasarkan data yang dirilis oleh OECD (2022), rata-rata tax ratio negara yang tergabung dalam organisasi tersebut pada tahun 2021 adalah 34,1%. Dari data tersebut, negara-negara yang memiliki tax ratio yang  tinggi  merupakan  negara-negara  yang  masuk  kategori high-income  country atau negara maju. Hal ini sejalan dengan teori sebelumnya yang menyatakan bahwa tax ratio dapat menjadi salah satu tolak ukur pertumbuhan ekonomi suatu negara.
Negara-negara yang tergabung dalam Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) juga  memiliki  tingkat tax  ratio yang  beragam.  Tabel  1  menunjukkan  tingkat tax  ratio dari negara-negara ASEAN  pada  tahun  2016-2020  yang  bersumber  dari World  Bank .  Dari  data tersebut dapat terlihat bahwa tax ratio beberapa negara ASEAN masih berada di bawah tingkat yang  disarankan  oleh The  International  Monetary  Fund (IMF)  yaitu  sebesar  15%  (Smith, 2018). Hal ini menunjukkan bahwa penerimaan pajak di beberapa negara ASEAN masih belum dapat dicapai secara maksimal. Lebih jauh lagi, apabila dibandingkan dengan rata-rata tax ratio OECD, negara-negara ASEAN masih belum dapat mencapai angka rata-rata tax ratio tersebut. Fakta  tersebut  menunjukkan  perlu  adanya  peningkatan  kinerja  penerimaan  perpajakan  di negara-negara ASEAN melalui berbagai sektor baik sosial, ekonomi, maupun politik.
Tabel 1 Tax Ratio Negara-negara ASEAN Periode 2016-2020 Negara 2016 2017 2018 2019 2020 Brunei Darussalam Data tidak tersedia Filipina 13,09 13,59 14,05 14,49 13,95 Indonesia 10,34 9,88 10,23 9,75 8,31 Kamboja 14,83 15,79 17,05 19,73 17,89 Laos Data tidak tersedia Malaysia 13,55 12,95 12,02 11,94 10,89 Myanmar 7,71 6,58 2,98 6,44 Singapura 13,32 13,99 13,01 13,20 12,89 Thailand 15,36 14,78 14,91 14,65 14,48 Timor Leste 15,00 20,09 25,12 22,86 - Vietnam Data tidak tersedia Sumber: World Bank
Dalam  upaya  peningkatan  pajak  yang  dilakukan  oleh  negara-negara ASEN,  terdapat indikator menarik  yang  dapat  digunakan sebagai  pendorong tingkat tax ratio ,  yaitu Foreign Direct Investment (FDI) dan Penduduk Urban atau tingkat urbanisasi. Hal ini menarik karena pertumbuhan  pajak  tidak  lepas  dari  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  sebagai  bentuk hubungan  timpal  balik  (Setyardjo  &  Busono,  2022).  Sebagai  kawasan  regional  yang kebanyakan negaranya masih tergolong negara berkembang ( middle income country ), ASEAN masih akan terus bertransformasi pada sektor perekonomiannya. Penelitian yang dilakukan oleh Zhang (2002) memberikan gambaran bagaimana transformasi ekonomi dari tradisional ( rural ) menuju  modern  (urban)  di  negara  China  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang  sangat signifikan pada awal abad 21. Transformasi ekonomi rural menuju ekonomi urban tak lepas dari peningkatan urbanisasi yang terjadi pada negara tersebut dalam rentang waktu 1780-200. Penelusuran  lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa  urbanisasi  yang  mendorong  pertumbuhan ekonomi di  negara China, utamanya didorong oleh peningkatan FDI yang masuk ke negara tersebut. Perkembangan sosial dan ekonomi, peningkatan kualitas lingkungan, serta integrasi
daerah  urban  dan  rural,  akibat  adanya  urbanisasi,  kemudian  akan  meningkatkan  daya  tarik investasi yang pada akhirnya semakin mendorong pertumbuhan FDI. Hubungan timpal balik antara  FDI  dan  urbanisasi  tersebut  menjadi  pendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  di negara China (Wu & Zhao, 2019).
Selain FDI dan Urbanisasi yang menjadi penentu penerimaan perpajakan, terdapat satu faktor lain yang dapat menjadi penentu penerimaan perpajakan, yaitu tingkat korupsi. Hal ini dikarenakan  korupsi  memiliki  peran  yang  merusak  pertumbuhan  ekonomi  dan  sangat  erat dengan negara-negara berkembang (berpenghasilan rendah) (Nguyen & Luong, 2020). Korupsi menjadi  penghalang  pertumbuhan  ekonomi,  pengembangan  sosial  masyarakat,  dan pengentasan  kemiskinan.  Pada  akhirnya  hal  tersebut  menghalangi  peningkatan  penerimaan perpajakan.  Korupsi  juga  menurunkan  kepercayaan  masyarakat  kepada  pemerintah  untuk membayar pajak secara sukarela (Augustine & Enyi, 2020; Bertinelli dkk., 2020). Karenanya, perlu dilakukan pengendalian korupsi untuk menjaga penerimaan pemerintah khususnya sektor perpajakan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Arif  &  Rawat,  2018)  menunjukkan  bahwa pengendalian  korupsi  berpengaruh  positif  dalam  peningkatan  penerimaan  pajak.  Hal  ini disebabkan  karena  penurunan  tingkat  korupsi  melalui  pengendalian  korupsi  dapat meningkatkan efisiensi dan kredibilitas pemerintah.
Beberapa penelitian sebelumnya juga telah menunjukkan bagaimana pengaruh FDI dan Urbanisasi  terhadap  penerimaan  pajak. Tsaurai  (2021)  mengungkapkan  dalam  penelitiannya bahwa FDI dan Urbanisasi berpengaruh positif terhadap penerimaan perpajakan. Penelitian ini mengindikasikan  bahwa  peningkatan  FDI  dan  pertumbuhan  Penduduk  Urban  akan meningkatkan penerimaan perpajakan yang diukur melalui tax ratio . FDI menjadi faktor yang dapat  digunakan  untuk  menciptakan  dan  mengumpulkan  penerimaan  negara  dalam  hal  ini perpajakan.  Di  sisi  lainnya,  Urbanisasi  meningkatkan  penerimaan  perpajakan  dengan mentransformasi  struktur  ekonomi  dari  sektor  informal  menuju  sektor  formal  yang  dapat dikenakan  pajak.  Pengaruh  positif  FDI  terhadap  penerimaan  pajak  juga  ditunjukkan  oleh penelitian  yang dilakukan oleh (Ha dkk., 2022). Penelitian tersebut menemukan bahwa FDI berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi dan meningkatkan penerimaan perpajakan.
Hasil  penelitian  yang  berbeda  atas  pengaruh  FDI  terhadap  penerimaan  perpajakan dikemukakan oleh Mebratu dkk. (2020) dan Castro & Camarillo (2014). Penelitian Mebratu dkk.  dan  Castro  &  Camarillo  menunjukkan  bahwa  FDI  berpengaruh  negatif  terhadap penerimaan perpajakan, yang artinya apabila terdapat peningkatan pada FDI suatu negara maka akan terjadi penurunan pada penerimaan pajak. Hal ini dapat terjadi karena pada umumnya FDI dapat masuk karena adanya insentif perpajakan yang diberikan oleh negara penerima investasi. Insentif perpajakan tersebut tentunya akan meningkatkan FDI masuk di satu sisi (Kransdorff, 2010; Tung & Cho, 2000) namun mengurangi penerimaan pajak dalam jangka pendek di sisi yang lain (Dharmapala & Riedel, 2013). Beberapa penelitian lain juga menemukan hasil yang berbeda terhadap pengaruh Urbanisasi terhadap penerimaan perpajakan. Rodríguez (2018) dan Terefe & Teera (2018) mengungkapkan dalam penelitiannya bahwa Urbanisasi akan berdampak negatif terhadap penerimaan perpajakan.  Hal  ini terjadi karena terdapat  penumpukan tenaga kerja di daerah perkotaan namun tidak semua dapat diserap oleh lapangan pekerjaan yang ada di kota. Tenaga kerja yang tidak terserap ini kemudian bekerja pada sektor informal ataupun menjadi pengangguran yang menambah beban sosial perkotaan.
Determinan  yang  menentukan  pendapatan  perpajakan  menjadi  suatu  menarik  diteliti karena  pajak  menjadi  poin  penting  sebagai  motor  penggerak  pembangunan.  Penelitian terdahulu juga masih memberikan pendapat yang berbeda mengenai pengaruh FDI, Urbanisasi, dan  Pengendalian  Korupsi  terhadap  penerimaan  pajak  khususnya  di  negara-negara ASEAN yang kebanyakan dikategorikan sebagai negara berkembang dan masih memiliki tax ratio yang relatif  rendah.  Melalui  penelitian  ini,  penulis  bermaksud  untuk  melihat  pengaruh  FDI,
Urbanisasi, dan Pengendalian Korupsi terhadap penerimaan pajak. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk melihat pengaruh moderasi Pengendalian Korupsi terhadap hubungan antara FDI  dan  Urbanisasi  terhadap  penerimaan  perpajakan.  Hasil  penelitian  ini  nantinya  dapat memberikan  tambahan  wawasan  kepada  pemangku  kebijakan  di  ASEAN  untuk mengoptimalkan penerimaan pajaknya.

## KAJIAN PUSTAKA Landasan Teori
Pajak  adalah  uang  yang  dibayarkan  kepada  pemerintah,  baik  daerah  maupun  pusat, untuk  layanan  yang  diterima  oleh  masyarakat  (Stanley,  2020).  Pembayaran  pajak  dilakukan karena diperlukan  biaya  yang tinggi untuk  menjalankan suatu  organisasi  dalam masyarakat. Karena begitu pentingnya peran pajak sebagai sumber ekonomi suatu negara, banyak dilakukan penelitian untuk melihat faktor-faktor penentu penerimaan pajak. Faktor penentu penerimaan pajak tersebut berasal dari internal dan eksternal (Wijayanti & N, 2010). Faktor internal yang menentukan penerimaan pajak adalah tarif pajak itu sendiri, sedangkan faktor eksternal adalah seluruh variabel lain di luar tarif pajak yang dapat mempengaruhi penerimaan pajak.
Salah satu faktor eksternal yang mempengaruhi penerimaan pajak adalah investasi asing langsung  (FDI/ Foreign  Direct  Investment ).  FDI  sendiri  merupakan  investasi  ekuitas  oleh perusahaan  multinasional  swasta  yang  dilakukan  di  luar  negeri  (Todaro  &  Smith,  2015). Investasi yang dilakukan melalui FDI mendorong transfer modal, transfer sumber daya, transfer pengetahuan, serta pengembangan kemampuan manusia. Jika FDI dapat dimanfaatkan dengan baik oleh negara yang menerimanya, hal tersebut akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi negara tersebut. Pada akhirnya, pertumbuhan ekonomi secara tidak langsung akan mendorong peningkatan penerimaan perpajakan.
Sama halnya dengan FDI yang dapat mendorong pertumbuhan ekonomi, peningkatan penduduk  urban  suatu  negara  juga  dapat  menjadi  penggerak  perekonomian.  Peningkatan penduduk  urban  pada  suatu  negara  didorong  oleh  urbanisasi,  yaitu  peningkatan  jumlah penduduk  di  wilayah  perkotaan  (umumnya  berasal  dari  daerah  pedesaan)  serta  respons masyarakat terhadap perubahan yang terjadi  (Benna & Benna, 2018). Aktas & Aktas (2021) berpendapat bahwa urbanisasi memberikan perubahan yang signifikan pada sosial dan ekonomi seperti integrasi perempuan yang lebih baik pada tenaga kerja dan kedudukan sosial, akses yang lebih baik pada pendidikan dan kesehatan, penurunan angka kelahiran, dan transisi demografi. Dampak  positif  dari  penduduk  urban  akan  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  yang  pada akhirnya juga akan meningkatkan penerimaan pajak.

## Literature Review
Penelitian  empiris  telah  banyak  dilakukan  untuk  melihat  hubungan  antara  FDI  dan Penduduk  Urban  dengan  Penerimaan  Pajak,  namun  penelitian  tersebut  belum  mencapai konsensus yang jelas mengenai hubungannya. Tabel 2 menunjukkan penelitian terdahulu yang menunjukkan  hubungan  antara  FDI,  Penduduk  Urban,  dan  Korupsi/Pengendalian  Korupsi dengan Penerimaan Pajak.
Tabel 2 Penelitian Terdahulu Penulis Sampel Metodologi  Variabel Hasil Kitessa Delessa Terefe & Jewaria Teera (2018) Negara-negara Afrika Timur 1992-2015 Panel Data   Penduduk Urban %Agrikultur pada GDP %Industri pada GDP %Service pada GDP - + + + Eda Balıkçıoğlu, Başak Dalgıç, dan Burcu Fazlıoğlu (2016) Perusahaan Manufaktur Turki 2004-2012 Generalized Method of Moments FDI +
Ade dkk. (2018) Negara Komunitas Pembangunan Afrika Selatan 1990-2010 Panel Data FDI + Tsaurai (2021) 11 Negara Upper Middle-Income 2007-2017 Panel Data FDI Penduduk Urban + + Ligita Gaspareniene, Tomas Kliestik, Renata Sivickiene, Rita Remeikiene, dan Martynas Endrijaitis (2022) Negara-negara Uni Eropa 1999-2019 Panel Data FDI Outward FDI Inward %Agrikultur pada GDP %Industri pada GDP %Service pada GDP + - - - Chaudhry & Munir (2010) Pakistan 1973-2009 Time Series  Penduduk Urban - Castañeda Rodríguez (2018) 138 Negara 1976-2015 Panel Data Penduduk Urban - Castro & Camarillo (2014) 34 Negara OECD 2001-2011 Panel Data FDI - Mebratu dkk., (2020) Negara Sub-Sahara Afrika Panel Data FDI %Agrikultur pada GDP %Service pada GDP - + - Nguyen Minh Ha, Pham Tan Minh, dan Quan Minh Quoc Binh (2020) 8 Negara Asia Tenggara 2000-2016 Panel Data FDI %Industri pada GDP + + Dramane, (2022) 7 Negara WAEMU 1996-2017 Panel Data Korupsi - Capasso dkk. (2022) Italia Korupsi - (Sarmento, 2016) 27 Negara Uni Eropa 1998-2011 Panel Data Level Korupsi + Sumber: Diolah dari berbagai sumber

## Hipotesis
Berdasarkan landasan teori dan hasil penelitian sebelumnya, diperoleh hipotesis sebagai berikut:
H 1 : Foreign Direct Investment (FDI) berpengaruh positif terhadap Penerimaan Pajak H 2 : Urbanisasi berpengaruh positif terhadap Penerimaan Pajak H 3 : Pengendalian Korupsi berpengaruh positif terhadap Penerimaan Pajak H 4 : Pengendalian Korupsi memperkuat pengaruh FDI terhadap Penerimaan Pajak H 5 : Urbanisasi memperkuat pengaruh korupsi terhadap Penerimaan Pajak.

## METODE
Penelitian dilakukan dengan menggunakan data pada 8 negara yang tergabung dalam The Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) dalam rentang waktu 19 tahun dari 2002 hingga  2019.  Negara  yang  menjadi  dasar  penelitian  yaitu  Kamboja,  Indonesia,  Malaysia, Filipina,  Singapura,  Thailand,  Timor-Leste,  dan  Vietnam.  Penelitian  menggunakan  metode kuantitatif, yaitu penelitian yang dilakukan untuk memecahkan masalah atau memperoleh ilmu
pengetahuan secara hati-hati dan sistematis menggunakan data-data berupa kumpulan ataupun rangkaian angka (Nasehudin & Gozali, 2012).
Penelitian  menggunakan  data  sekunder  yang  berasal  dari World  Bank  Open  Data . Variabel terikat (dependen), bebas (independen), moderasi, dan kontrol yang digunakan dalam penelitian dijelaskan pada Tabel 3.
Tabel 3 Variabel Penelitian Variabel Dependen Satuan Skala Data Transformasi Data Penerimaan Pajak (%GDP) Persen Rasio - Variabel Independen Satuan Skala Data Transformasi Data FDI USD Rasio Logaritma Natural Penduduk Urban (% Population ) Persen Rasio - Variabel Moderasi Satuan Skala Data Transformasi Data Pengendalian Korupsi Indeks Rasio - Variabel Kontrol Satuan Skala Data Transformasi Data Kontribusi Sektor Industri Persen Rasio - Kontribusi Sektor Pertanian  Persen Rasio - Kontribusi Sektor Jasa Persen Rasio - Sumber: World Bank Data
Analisis dilakukan menggunakan metode Regresi Linier Berganda dengan jenis Data Panel/Longitudinal. Model Data Panel adalah data yang memiliki elemen dan fitur data time series dan cross-section (Sholihin  & Anggraini,  2020).  Pengujian  dilakukan  untuk  melihat pengaruh  FDI dan Populasi  Urban dengan Penerimaan Pajak  yang ada di  8 negara ASEAN dengan  moderasi  Pengendalian  Korupsi.  Data  diolah  menggunakan  aplikasi  StataMP  17. Adapun persamaan regresinya yaitu:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 𝐹𝐷𝐼 + 𝛽 2 𝑈𝑅𝐵 + 𝛽 3 𝐶𝑂𝑅𝑅 + 𝛽 4 𝐹𝐷𝐼𝑐𝑜𝑟𝑟 + 𝛽 5 𝑈𝑅𝐵𝑐𝑜𝑟𝑟 + 𝛽 6 𝐴𝐺𝑅𝐼 + 𝛽 7 𝐼𝑁𝐷 + 𝛽 8 𝑆𝐸𝑅 + 𝜀 𝑌 = 𝑃𝑒𝑛𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎𝑎𝑛 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘 (% 𝐺𝐷𝑃) 𝛼 = 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑎 𝛽 = 𝐾𝑜𝑒𝑓𝑖𝑠𝑖𝑒𝑛 𝑅𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝐹𝐷𝐼 = 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛 𝐷𝑖𝑟𝑒𝑐𝑡 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑈𝑅𝐵 =  𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑈𝑟𝑏𝑎𝑛 (𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛) 𝐶𝑂𝑅𝑅 =  𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑒𝑛𝑑𝑎𝑙𝑖𝑎𝑛 𝐾𝑜𝑟𝑢𝑝𝑠𝑖 𝐹𝐷𝐼𝑐𝑜𝑟𝑟 =  𝐹𝐷𝐼 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐶𝑂𝑅𝑅 𝑈𝑅𝐵𝑐𝑜𝑟𝑟 =  𝑈𝑅𝐵 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐶𝑂𝑅𝑅 𝐴𝐺𝑅𝐼 = 𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 𝑆𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 𝐴𝑔𝑟𝑖𝑘𝑢𝑙𝑡𝑢𝑟 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑃𝐷𝐵 (𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛) 𝐼𝑁𝐷 =  𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 𝑆𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑃𝐷𝐵 (𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛) 𝑆𝐸𝑅 =  𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 𝑆𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 𝐽𝑎𝑠𝑎 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑃𝐷𝐵 (𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛) 𝜀 = 𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan dengan terlebih dahulu menggunakan analisis statistik deskriptif masing-masing  variabel  untuk  mendeskripsikan  data  secara  statistik.  Statistik  deskriptif penelitian ini mengacu pada jumlah data observasi, nilai minimum dan maksimum, mean dan standar deviasi dari masing-masing variabel selama tahun 2002-2019. Tabel 4 menunjukkan hasil analisis statistik deskriptif variabel atas 8 negara ASEAN dan periode selama 18 tahun
dengan total sebanyak 144 data.
Penerimaan pajak yang digambarkan dengan tax ratio memiliki nilai rata-rata sebesar 12,79%. Penerimaan pajak tertinggi berada pada negara Timor Leste tahun 2019 dan terendah juga pada negara yang sama tahun 2002. Hasil statistik deskriptif juga menunjukkan bahwa FDI tertinggi berada pada negara Singapura tahun 2019 dan terendah pada negara Indonesia tahun 2003 dengan rata-rata 5,91. Variabel Penduduk Urban dijelaskan oleh statistik deskriptif dengan jumlah  terendah  berada  pada  negara  Kamboja  tahun  2002  dan  tertinggi  berada  pada  negara Singapura  rentang  tahun  2002  hingga  2019  dengan  rata-rata  48,70%.  Sedangkan  Indeks Pengendalian Korupsi terendah berapa pada negara Kamboja tahun 2018 dan tertinggi  pada negara Singapura tahun 2004 dengan rata-rata -0,19. Berdasarkan analisis statistik deskriptif tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  negara  Singapura  memiliki  tingkat  investasi, pengendalian korupsi, dan penduduk urban yang lebih baik dibandingkan dengan negara lain di ASEAN. Hal ini sejalan dengan kategori negara Singapura yang disematkan oleh World Bank sebagai satu-satunya negara maju ( high income country ).
Tabel 5 menunjukkan pengujian yang dilakukan untuk menentukan model panel terbaik untuk melakukan regresi data panel. Perbandingan model dilakukan dengan menggunakan uji Chow untuk memilih model Partial Least Square (PLS) atau Fixed Effect (FE), uji Lagrange Muptiplier (LM) untuk memilih model Partial Least Square (PLS) atau Random Effect (RE), dan  uji  Hausman  untuk  memilih  model  Fixed  Effect  (FE)  atau  Random  Effect  (FE). Berdasarkan  pengujian  tersebut,  model  Fixed  Effect  (FE)  merupakan  model  yang  terbaik. Pengujian  model  kemudian  dilanjutkan  dengan  pengujian  Gauss-Markov  atau  yang  lebih dikenal dengan uji asumsi klasik.

## Tabel 4 Hasil Analisis Statistik Deskriptif Variabel
Variabel n Minimum Maksimum Mean Std. Deviation Penerimaan Pajak 8 3,99 22,98 12,79 3,23 Foreign Direct Investment 8 -0,25 32,17 5,91 6,62 Urban Population 8 18,82 100,00 48,70 24,48 Corruption Control 8 -1,32 2,32 -0,19 0,97 T 18 N 144 Sumber: Diolah Penulis Tabel 5 Pengujian Model Regresi Data Panel Perbandingan Model Data Panel Metode Pengujian Prob Model Dipilih PLS dan FE Chow Test 0,0000 FE PLS dan RE Lagrange  Multiplier (LM) Test 1,0000 PLS FE dan RE Hausman Test 0,0000 FE Sumber: Diolah Penulis
Volume 3 No. 2, 2023
Tabel 6 menunjukkan hasil pengujian Gauss-Markov atau uji asumsi klasik pada model regresi. Pengujian asumsi klasik dilakukan agar model regresi linier yang dihasilkan bersifat BLUE ( Best Linier Unbiased Estimation ) (Aditya dkk., 2022). Model regresi linier dikatakan lulus pengujian asumsi klasik apabila nilai signifikansi ( probability ) lebih besar dari nilai α = 0,05  untuk  pengujian  normalitas,  pengujian  heteroskedastisitas,  dan  pengujian  autokorelasi serta dengan nilai lebih kecil dari 10 untuk pengujian multikolinearitas. Berdasarkan pengujian asumsi klasik yang ditunjukkan oleh tabel XX, model regresi linier tersebut tidak memenuhi uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  dan  autokolerasi.  Berdasarkan Central  Limit  Theorem , populasi dengan distribusi apapun dianggap terdistribusi normal apabila jumlah sampel data cukup  besar  dengan  nilai  n  >  30  (Triola,  2019).  Melalui  teori  tersebut,  model  regresi  dapat dianggap  terdistribusi  normal  dan  mengabaikan  pengujian  Skewness  and  Kurtosis.  Gujarati (2003) juga mengungkapkan bahwa regresi data panel, yang merupakan kombinasi data time series dan cross section , memenuhi salah satu rule of thumb sehingga masalah multikolinearitas dapat  diabaikan.  Untuk  mengatasi  gejala  autokorelasi  yang  terdapat  pada  model,  penelitian menggunakan metode estimasi Panel-Corrected Standard Errors (PCSE) (Beck & Katz, 1995 dikutip dalam Maulidya, 2021).
Tabel 7 menunjukkan hasil regresi data panel menggunakan metode Panel-Corrected Standard Errors (PCSE). Berdasarkan hasil regresi, variabel independen secara bersama-sama (simultan) mempengaruhi variabel dependen, yaitu penerimaan pajak yang ditunjukkan dengan tax ratio . Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi (Prob>chi2) lebih kecil dari nilai alpha (α=5%;  terima  H1).  Pengujian Goodness  of  Fit ,  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  R-square Overall,  menunjukkan  bahwa  variabel  dependen  (Penerimaan  Pajak)  dipengaruhi  sebesar 72,74% oleh variabel independen. Sedangkan sisanya sebesar 27,26% dipengaruhi oleh faktor lain di luar penelitian.
Tabel 6 Pengujian Asumsi Klasik Uji Asumsi Klasik Pengujian Prob Normalitas Skewness and Kurtosis Tests 0,000 Multikolinearitas Variance Inflation Factor 22,16 Heteroskedastisitas Breusch–Pagan/Cook–Weisberg Test 0,8594 Autokorelasi Wooldridge Test 0.0118 Sumber: Diolah Penulis
Pengujian  signifikansi  parsial  atas  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen ditunjukkan  dengan  nilai  signifikansi  (Prob  >  |z|)  atau  uji  z.  Berdasarkan  pengujian  parsial, Investasi Asing Langsung (FDI) berpengaruh signifikan positif pada tingkat kepercayaan 10% terhadap penerimaan pajak. Peningkatan FDI sebesar 1% akan meningkatkan penerimaan pajak sebesar  0,38%.  Hal  ini  sejalan  dengan  teori  model  pertumbuhan  yang  disampaikan  oleh Harrold-Domar.  Model  tersebut  mengasumsikan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi,  yang ditunjukkan  oleh  GDP,  dapat  dicapai  apabila  terdapat  peningkatan  dalam  investasi  dan tabungan.  Investasi,  dalam  hal  ini  FDI,  akan  meningkatkan  penerimaan  pajak  melalui  efek spillover dan  peningkatan  produktivitas.  Efek spillover ini  terjadi  apabila  perusahaan multinasional  memperluas  skala  ekonomi  mereka  di  negara  tujuan  investasi  (Gaspareniene dkk., 2022). Perluasan skala ekonomi dilakukan dengan membentuk perusahaan baru, ekspansi usaha dengan penambahan modal, transfer teknologi dan pengetahuan, dan lainnya. Perluasan skala ekonomi tersebut pada akhirnya akan meningkatkan produktivitas dan laba perusahaan yang akan dikenakan pajak perusahaan ( Corporate Income Tax /CIT) (Hemanona & Suharyono, 2017). Dalam penelitian Hemanona & Suharyono (2017) yang dilakukan di Indonesia, terdapat peningkatan penerimaan pajak dari perusahaan Amerika Serikat yang menanamkan modalnya melalui FDI. Selain itu, perluasan skala ekonomi melalui FDI juga berdampak pada perluasan lapangan kerja baru di negara tujuan investasi. Perluasan lapangan kerja baru tersebut kemudian meningkatkan  pendapatan  pajak  dari  penghasilan  orang  pribadi  ( Personal  Income  Tax /PIT) (Balıkçıoğlu dkk., 2016).
Secara  ringkasnya,  FDI  meningkatkan  penerimaan  pajak  dengan  optimalisasi  pada perkembangan  pangsa  pasar  dan  modal  manusia  (Wijaya  &  Dewi,  2022).  Optimalisasi kemudian  mendorong  perkembangan,  tingkat  penyerapan  tenaga  kerja,  penjualan,  serta transaksi lokal maupun internasional. Hal ini memberikan efek domino pada penerimaan pajak melalui sektor-sektor tersebut baik CIT, PIT, maupun Value Added Tax (VAT). Negara-negara ASEAN, melalui pemerintahannya, harus mampu membuat kebijakan yang menarik FDI dan memaksimalkan  manfaatnya.  Pemerintah  harus  mampu  memberikan  insentif,  membuat lingkungan bisnis yang baik membangun kepercayaan serta efektivitas melalui transparansi dan akuntabilitas  pemerintah  itu  sendiri  (Cicatiello  dkk.,  2021;  Kok  &  Acikgoz  Ersoy,  2009). Kebijakan untuk menarik masuknya FDI membutuhkan komitmen kuat dari para pemangku kebijakan  (Younsi  &  Bechtini,  2019).  Para  pemangku  kebijakan  harus  mampu  melakukan investasi  pada  modal  manusia,  meningkatkan  pangsa  pasar  lokal,  menjaga  stabilitas

## Tabel 7 Hasil Regresi Data Panel PCSE
Variabel Coefficient z Prob>|z| Cons 21,5264 3,55 0,000*** Foreign Direct Investment 0,3821 8,37 0,000*** Urban Population -0,1284 -6,15 0,000*** Corruption Control 3,2522 3,03 0,002*** Agricultural -0,3712 -5,29 0,000*** Industrial 0,1313 2,12 0,034** Service -0,0423 -0,70 0,481 Moderate  Corruption  on  Foreign  Direct Investment -0,1658 -8,91 0,000*** Moderate Corruption on Urban Population -0,0179 -1,64 0,100* R-squared 0,7274 Prob > chi2 0,0000 level signifikansi: *) α=10%; **) α=5%; ***) α=1%
Sumber: Diolah Penulis
makroekonomi,  serta  memfasilitasi  keterbukaan  perdagangan  untuk  menarik  FDI  masuk  ke negaranya.
Hasil  pengujian  parsial  juga  menunjukkan  pengaruh  positif  variabel  Pengendalian Korupsi (CORR) terhadap Penerimaan Pajak pada tingkat signifikasi 1%. Pengujian tersebut menunjukkan  bahwa  peningkatan  Pengendalian  Korupsi  akan  meningkatkan  penerimaan perpajakan. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Arif & Rawat, 2018).  Berdasarkan  penelitian  tersebut,  peningkatan  pengendalian  korupsi  akan  mendorong efisiensi  jalannya  pemerintahan  yang  pada  akhirnya  meningkatkan  kualitas  penerimaan perpajakan.  Korupsi  yang  terjadi  pada  suatu  negara  akan  merusak  administrasi  dan  audit perpajakan  serta  kredibilitas  institusi  pemerintahan  itu  sendiri.  Korupsi  juga  berdampak langsung  pada  penurunan  penerimaan  perpajakan  yang  terjadi  akibat  meningkatnya shadow economy yang tidak dapat  dijangkau oleh perpajakan dan mengurangi  efisiensi  administrasi perpajakan (Sarmento, 2016; Bird dkk., 2008). Pada akhirnya, penerimaan pajak merupakan hubungan  interaksi  antara  petugas  pajak  ( fiscus )  dengan  individual  (para  pembayar  pajak) (Imam & Jacobs, 2014). Jika pemerintah menginginkan peningkatan penerimaan pajak, mereka harus melakukan reformasi yang mengurangi korupsi untuk meningkatkan kepercayaan para pembayar  pajak.  Reformasi  birokrasi  untuk  memberantas  korupsi  dapat  ditempuh  melalui penggunaan  teknologi  dan  informasi  dalam  pelayanan  pemerintahan  ( e-Government )  serta peningkatan efektivitas administrasi pemerintah (Arayankalam dkk., 2021; Park & Kim, 2020; Sadik-Zada dkk., 2022).
Di  sisi  lain,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penduduk  urban  berpengaruh signifikan negatif terhadap penerimaan pajak. Peningkatan penduduk urban sebanyak 0,13% akan  mengurangi  penerimaan  pajak  sebesar  0,13%  pada  tingkat  signifikansi  1%.  Hal  ini berbeda dengan teori klasik pertumbuhan ekonomi yang dikemukakan oleh W. Arthur Lewis pada  pertengahan  1950-an  (Todaro  &  Smith,  2015).  Lewis  mengungkapkan  model pertumbuhan  ekonomi  yang  disebut  dengan  model  dua-sektor  yang  terdiri  dari  sektor tradisional (pertanian/pedesaan) dan sektor modern (industri/perkotaan). Menurut model dua- sektor Lewis, pertumbuhan ekonomi suatu negara dapat dicapai apabila terdapat transfer tenaga kerja (perpindahan penduduk) dari sektor tradisional menuju sektor modern. Transfer tenaga kerja  yang  terjadi  dari  sektor  tradisional  menuju  sektor  modern  akan  meningkatkan pertumbuhan lapangan kerja dan perluasan output . Teori dua-sektor Lewis ini juga didukung penelitian  Chilima  (2005)  yang  menyatakan  bahwa  urbanisasi  akan  mengubah  struktur ekonomi suatu negara dari pekerjaan informal menuju pekerjaan formal. Perubahan struktur ekonomi tersebut akan mendorong penerimaan pajak karena semakin banyak tenaga kerja di sektor formal. Namun, hal ini dapat tercapai jika terdapat kesempatan kerja penuh pada wilayah urban/perkotaan.
Hasil  penelitian  yang  menunjukkan  pengaruh  negatif  dari  penduduk  urban  terhadap penerimaan  pajak  dapat  ditinjau  dari  kondisi  sosial  ekonomi  negara-negara  ASEAN  yang menjadi objek penelitian. Berdasarkan data World Bank , dari 8 negara ASEAN yang menjadi objek  penelitian,  hanya  Singapura  yang  dikategorikan  sebagai  negara  berpendapatan  tinggi ( high  income country)  dan  sisanya  masuk  dalam  kategori  pendapatan  menengah.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  mayoritas  negara  yang  tergabung  dalam ASEAN  masih  tergolong negara  berkembang.  Terefe  &  Teera  (2018)  mengungkapkan  dalam  penelitiannya,  bahwa negara berkembang memiliki penawaran tenaga kerja pada daerah urban lebih tinggi dari pada permintaannya.  Ketimpangan  permintaan  dan  penawaran  kerja  tersebut  menyebabkan  tidak semua  penduduk  yang  melakukan  urbanisasi  ke  daerah  perkotaan  mendapatkan  kesempatan kerja. Ketiadaan kemampuan ekonomi dan tingginya biaya hidup di perkotaan menyebabkan rendahnya pajak yang diperoleh dari penduduk urban. Penelitian yang dilakukan oleh Elgin & Oyvat  (2013)  juga  memberikan  pandangan  yang  serupa.  Pertumbuhan  ekonomi  negara
berkembang  akan  membentuk  kurva  U-terbalik,  sebagaimana  teori  yang  disampaikan  oleh Simon  Kuznet.  Selama  proses  transisi  dari  sektor  tradisional  menuju  sektor  modern,  akan terjadi  peningkatan  ketimpangan  ekonomi  pada  daerah  urban.  Hal  ini  disebabkan  oleh penduduk yang tidak mendapatkan kesempatan kerja akibat meningkatnya tenaga kerja yang pindah  dari  desa  ( rural )  menuju  ke  kota  (urban).  Penduduk  yang  tidak  mendapatkan kesempatan  kerja  di  daerah  perkotaan  kemudian  bekerja  pada  sektor  informal  yang  pada umumnya tidak melakukan pembayaran pajak (Schneider dkk., 2010). Hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian Chaudhry & Munir (2010) dan Rodríguez (2018) yang menunjukkan dampak negatif urbanisasi pada penerimaan pajak.
Sebagai variabel moderasi, Pengendalian Korupsi berpengaruh signifikan terhadap FDI dan Urbanisasi dengan tingkat signifikansi yang berbeda. Hubungan FDI dan penerimaan pajak dapat dimoderasi oleh Indeks Pengendalian Korupsi dengan tingkat signifikansi pada level 1%. Nilai koefisien negatif pada moderasi hubungan FDI dengan penerimaan pajak menunjukkan bahwa Indeks Pengendalian Korupsi memperlemah hubungan antara FDI dengan penerimaan pajak.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Karim  dkk.,  2018)  yang mengungkapkan bahwa negara dengan korupsi yang tinggi akan mengurangi tingkat investasi dari  FDI  yang  pada  akhirnya  tidak  memberikan  dorongan  pada  penerimaan  pajak.  Data Pengendalian  Korupsi  yang  dikeluarkan  oleh World  Bank menunjukkan  bahwa  hanya Singapura dan Malaysia saja yang memiliki indeks pengendalian korupsi dengan nilai positif. Bahkan, rata-rata Indeks Pengendalian Korupsi di ASEAN bernilai negatif dengan nilai -0,19. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pengendalian  korupsi  di  negara ASEAN  lain  masih  belum dilakukan  dengan  optimal.  Data  yang  sama  ditunjukkan  oleh  Indeks  Persepsi  Korupsi ( Corruption  Perceptions  Index /CPI)  negara-negara  ASEAN  yang  dirilis  Transparency International (2023) . Berdasarkan data CPI tersebut, hanya Singapura yang memiliki nilai CPI di  atas  50.  Oleh  sebab  itu,  negara-negara  ASEAN  lain  dapat  mengambil  langkah  untuk mengendalikan  korupsi  di  negara  mereka.  Perubahan  tingkat  korupsi  suatu  negara  sangat penting bagi investasi, bahkan jika perubahan tersebut sangat kecil (Habib & Zurawicki, 2002).
Hubungan  Urbanisasi  dan  penerimaan  dapat  dimoderasi  oleh  Indeks  Pengendalian Korupsi  dengan  tingkat  signifikansi  pada  level  10%.  Nilai  koefisien  negatif  pada  moderasi hubungan  Urbanisasi  dengan  penerimaan  pajak  menunjukkan  bahwa  Indeks  Pengendalian Korupsi memperkuat hubungan negatif Urbanisasi dan penerimaan pajak. Hal ini menunjukkan bahwa Pengendalian Korupsi di negara ASEAN semakin memperparah efek negatif Urbanisasi pada penerimaan pajak. Sejalan dengan dampak moderasi pada hubungan FDI dan penerimaan pajak, Indeks Pengendalian Korupsi di negara ASEAN masih menjadi faktor penyebab dampak negatif  moderasi  korupsi  terhadap  hubungan  Urbanisasi  dan  penerimaan  pajak.  Rata-rata Indeks Pengendalian Korupsi yang masih bernilai negatif menunjukkan bahwa pengendalian korupsi  belum  maksimal/tingkat  korupsi  yang  masih  tinggi  di  negara-negara  ASEAN. Pengendalian  Korupsi  yang  rendah  menyebabkan  penyalahgunaan  dana  pemerintah  yang seharusnya  bisa  digunakan  untuk  pembangunan  infrastruktur  (Chen  dkk.,  2022)  dan pengentasan kemiskinan (Gupta dkk., 2002). Urbanisasi berdampak pada peningkatan tenaga kerja yang tidak dapat diserap daerah urban pada negara berkembang. Penggunaan pendapatan pemerintah  seharusnya  dapat  digunakan  untuk  membuka  lapangan  pekerjaan  baru  dan meningkatkan penyerapan tenaga kerja (Cai dkk., 2018). Namun, korupsi menyebabkan kondisi ini tidak dapat dicapai dan memperparah efek negatif urbanisasi terhadap penerimaan pajak.

## PENUTUP
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama (simultan) FDI dan Urbanisasi dengan moderasi Pengendalian Korupsi mempengaruhi penerimaan pajak secara  signifikan.  Secara  terpisah  (parsial),  FDI,  Urbanisasi  dan  moderasi  Pengendalian
Korupsi berpengaruh signifikan terhadap penerimaan pajak namun dengan arah yang berbeda. FDI  berpengaruh  positif  terhadap  penerimaan  pajak,  yang  artinya  peningkatan  FDI  akan meningkatkan penerimaan pajak. FDI memberikan dampak dalam pertumbuhan ekonomi yang mendorong perkembangan bisnis, modal manusia, maupun transaksi  yang memberikan efek domino  terhadap  penerimaan  pajak.  Negara-negara  ASEAN  diharapkan  mampu  membuat kebijakan  yang  mampu  menarik  FDI  masuk  untuk  meningkatkan  penerimaan  pajaknya. Namun, di lain sisi, hasil penelitian menunjukkan pengaruh negatif Urbanisasi pada penerimaan pajak.  Negara ASEAN  yang  kebanyakan  masih  terdiri  dari  negara  berkembang  mengalami masalah penumpukan tenaga kerja di daerah perkotaan akibat adanya Urbanisasi. Penumpukan tenaga kerja ini meningkatkan pengangguran yang menambah beban finansial pemerintah dan peningkatan tenaga kerja di sektor informal yang tidak dapat dikenakan pajak. Pengendalian Korupsi  berpengaruh  positif  terhadap  penerimaan  pajak  di  negara-negara  ASEAN. Pengendalian  Korupsi  yang  baik  akan  mendorong  efisiensi  jalannya  pemerintahan  dan meningkatkan  kepercayaan  masyarakat  untuk  melakukan  pembayaran  pajak.  Moderasi Pengendalian Korupsi pada hubungan FDI dan penerimaan pajak menunjukkan hasil negatif. Artinya,  Pengendalian  Korupsi  di  negara  ASEAN  memperlemah  pengaruh  FDI  dalam meningkatkan  penerimaan  pajak.  Hal  ini  disebabkan  karena  masih  rendahnya  Pengendalian Korupsi  di  negara-negara  ASEAN  dengan  rata-rata  indeks  bernilai  negatif.  Moderasi Pengendalian  Korupsi  pada  hubungan  Urbanisasi  dan  penerimaan  pajak  juga  menunjukkan hasil  negatif.  Artinya,  Pengendalian  Korupsi  memperparah  efek  negatif  dari  Urbanisasi terhadap penerimaan pajak di negara ASEAN. Dan lagi, Pengendalian Korupsi yang rendah menjadi penyebab dampak negatif moderasi korupsi pada hubungan urbanisasi dan penerimaan pajak.  Pemerintah  pada  negara-negara  ASEAN  dapat  menyusun  kebijakan-kebijakan  yang menarik masuknya FDI, mengurangi efek negatif Urbanisasi, dan mengurangi tingkat korupsi melalui Pengendalian Korupsi yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ade, M., Rossouw, J., & Gwatidzo, T. (2018). Determinants of tax revenue performance in the Southern African Development Community (SADC) . Aditya, A., Kanthi, Y. A., & Aminah, S. (2022). Metodologi Penelitian Ilmiah dalam Disiplin Ilmu Sistem Informasi (I). ANDI.
Aktas,  K.  O.,  & Aktas,  C.  B.  (2021).  Fostering  Circular  Economy  in  Urban Areas.  Dalam Handbook  of  Research  on  Sustainable  Development  Goals,  Climate  Change,  and Digitalization (hlm. 165178). IGI Global.
Arayankalam, J., Khan, A., & Krishnan, S. (2021). How to deal with corruption? Examining the roles of e-government maturity, government administrative effectiveness, and virtual social networks diffusion. International Journal of Information Management , 58 , 102203. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102203
Arif,  I.,  &  Rawat, A.  S.  (2018).  Corruption,  governance,  and  tax  revenue:  evidence  from EAGLE  countries. Journal  of  Transnational  Management , 23 (2–3),  119–133. https://doi.org/10.1080/15475778.2018.1469912
Augustine, A., & Enyi, E. (2020). Control of Corruption, Trust in Government, and Voluntary Tax  Compliance  in  South-West,  Nigeria. Management  Studies ,  84–97. https://doi.org/10.17265/2328-2185/2020.01.011
Balıkçıoğlu,  E.,  Dalgıç,  B.,  &  Fazlıoğlu,  B.  (2016).  Does  Foreign  Capital  Increase  Tax Revenue: The Turkish Case. International Journal of Economics and Financial Issues | , 6 (2), 776–781. http:www.econjournals.com
Beck, N., & Katz, J. N. (1995). What To Do (and Not to Do) with Time-Series Cross-Section Data.
American Political Science Review , 89 (3), 634–647.
https://doi.org/10.2307/2082979
Benna, U.,  &  Benna,  I.  (2018). Urbanization  and Its Impact  on Socio-Economic Growth  in Developing Regions . IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-2659-9
Bertinelli, L., Bourgain, A., & Léon, F. (2020). Corruption and tax compliance: evidence from small  retailers  in  Bamako,  Mali. Applied  Economics  Letters , 27 (5),  366–370. https://doi.org/10.1080/13504851.2019.1616057
Bird, R. M., Martinez-Vazquez, J., & Torgler, B. (2008). Tax Effort in Developing Countries and  High  Income  Countries:  The  Impact  of  Corruption,  Voice  and  Accountability. Economic  Analysis  and  Policy , 38 (1),  55–71.  https://doi.org/10.1016/S0313- 5926(08)50006-3
Cai, Y., Bo, A., & Hsiao, S. C. (2018). Emerging Social Work Field Education Trends in China.
Journal of Social Work Education , 54 (2), 324–336. https://doi.org/10.1080/10437797.2017.1350233
Capasso, S., Cicatiello, L., De Simone, E., & Santoro, L. (2022). Corruption and tax revenues: Evidence from Italian regions. Annals of Public and Cooperative Economics , 93 (4), 1129– 1152. https://doi.org/10.1111/apce.12356
Castro, G. Á., & Camarillo, D. B. R. (2014). Determinants of tax revenue in OECD countries over  the  period  2001–2011. Contaduría  y  Administración , 59 (3),  35–59. https://doi.org/10.1016/S0186-1042(14)71265-3
Chaudhry, I. S., & Munir, F. (2010). Determinants of Low Tax Revenue in Pakistan. Pakistan Journal of Social Sciences , 50 (2), 439–452.
Chen, C., Liu, C., & Lee, J. (2022). Corruption and the quality of transportation infrastructure: evidence from the US states. International Review of Administrative Sciences , 88 (2), 552– 569. https://doi.org/10.1177/0020852320953184
Chilima,  I.  Y.  (2005).  Determinants  of  Tax  Revenue  Performance  in  Malawi:  Evidence  of Direction  and  Dynamic  Inference  by  ARDL  Modelling. Yokohama  Journal  of  Social Sciences , 53–75. http://unstats.un.org/unsd/publication/seriesM/seriesm_4rev4e.pdf Cicatiello, L., De Simone, E., Ercolano, S., & Gaeta, G. L. (2021). Assessing the impact of fiscal  transparency  on  FDI  inflows. Socio-Economic  Planning  Sciences , 73 ,  100892. https://doi.org/10.1016/j.seps.2020.100892
Dharmapala,  D.,  &  Riedel,  N.  (2013).  Earnings  shocks  and  tax-motivated  income-shifting: Evidence  from  European  multinationals. Journal  of  Public  Economics , 97 ,  95–107. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2012.08.004
Dramane, A. (2022). TAX REVENUES EFFECTS OF CORRUPTION AND GOVERNANCE IN WAEMU COUNTRIES. JOURNAL OF ECONOMIC DEVELOPMENT , 47 (4).
Elgin, C., & Oyvat, C. (2013). Lurking in the cities: Urbanization and the informal economy.
Structural Change and Economic Dynamics , 27 , 36–47. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2013.06.003
Gaspareniene, L., Kliestik, T., Sivickiene, R., Remeikiene, R., & Endrijaitis, M. (2022). Impact of Foreign Direct Investment on Tax Revenue: The Case of the European Union. Journal of Competitiveness , 14 (1), 43–60. https://doi.org/10.7441/joc.2022.01.03 Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics (4 ed.). McGraw-Hill.
Gupta, S., Davoodi, H., & Alonso-Terme, R. (2002). Does corruption affect income inequality and poverty? Economics of Governance , 3 (1), 23–45.
https://doi.org/10.1007/s101010100039
Ha, N. M., Minh, P. T., & Binh, Q. M. Q. (2022). The determinants of tax revenue: A study of
Southeast Asia. Cogent Economics & Finance , 10 (1).
https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2026660
Habib,  M.,  &  Zurawicki,  L.  (2002).  Corruption  and  Foreign  Direct  Investment. Journal  of International Business Studies , 33 (2), 291–307. http://www.jstor.org/stable/3069545
Hemanona,  V.,  &  Suharyono.  (2017).  ANALISIS  PENGARUH  FOREIGN  DIRECT INVESTMENT TERHADAP COUNTRY ADVANTAGES INDONESIA (Studi Terhadap FDI Amerika Serikat Di Indonesia). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 52 (1), 16–25. Imam, P. A., & Jacobs, D. (2014). Effect of Corruption on Tax Revenues in the Middle East.
Review of Middle East Economics and Finance , 10 (1), 1–24. https://doi.org/10.1515/rmeef-2014-0001
Karim,  B. A.,  Karim,  Z. A.,  &  Nasharuddin,  M.  N.  (2018).  Corruption  and  Foreign  Direct Investment (FDI) in ASEAN-5: A Panel Evidence. Economics and Finance in Indonesia , 64 (2), 145–156. https://doi.org/10.47291/efi.v64i2.594
Kok, R., & Acikgoz Ersoy, B. (2009). Analyses of FDI determinants in developing countries.
International Journal of Social Economics , 36 (1/2), 105–123.
https://doi.org/10.1108/03068290910921226
Kransdorff,  M.  (2010).  Tax  Incentives  and  Foreign  Direct  Investment  in  South  Africa. Consilience , 3 , 68–84. http://www.jstor.org/stable/26167788 Maulidya, R. (2021). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (Studi Pada Seluruh Provinsi di Indonesia Tahun 2015-2018). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB .
Mebratu, A. A., Leykun, F., & Lakehal-Ayat, M. (2020). Determinant of Tax Revenue Effort in Sub-Saharan African Countries: A Stochastic Frontier Analysis. International Journal of Sustainable Development & World Policy , 9 (1), 47–71.
https://doi.org/10.18488/journal.26.2020.91.47.71 Nasehudin, T. S., & Gozali, N. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif . Pustaka Setia.
Nguyen, T. A., & Luong, T. T. (2020). Corruption, Shadow Economy And Economic Growth: Evidence  From  Emerging And  Developing Asian  Economies. Montenegrin  Journal  of Economics , 16 (4), 85–96. https://doi.org/10.14254/1800-5845/2020.16-4.7 Nurmantu, S. (2003). Pengantar Perpajakan . Granit. OECD. (2022). Revenue Statistics 2022 . OECD. https://doi.org/10.1787/8a691b03-en Park, C. H., & Kim, K. (2020). E-government as an anti-corruption tool: panel data analysis across  countries. International  Review  of  Administrative  Sciences , 86 (4),  691–707. https://doi.org/10.1177/0020852318822055
Pohan,  C. A.  (2018). Optimizing  Corporate  Tax  Management:Kajian  Perpajakan  dan  Tax Planning-nya Terkini . Bumi Aksara. Pohan, C. A. P. (2019). Pedoman Lengkap Pajak Internasional . Gramedia Pustaka Utama. Rodríguez, V. M. C. (2018). Tax determinants  revisited. An unbalanced data panel  analysis.
Journal of Applied Economics , 21 (1), 1–24.
https://doi.org/10.1080/15140326.2018.1526867
Sadik-Zada, E. R., Gatto, A., & Niftiyev, I. (2022). E-government and petty corruption in public sector  service  delivery. Technology  Analysis  &  Strategic  Management ,  1–17. https://doi.org/10.1080/09537325.2022.2067037
Sarmento, J. (2016). THE DETERMINANTS OF VALUE ADDED TAX REVENUES IN THE EUROPEAN  UNION. THE  EUROPEAN  JOURNAL  OF  MANAGEMENT  STUDIES , 21 (2), 79–99. www.european-jms.com
Schneider,  F.,  Buehn,  A.,  &  Montenegro,  C.  E.  (2010).  New  Estimates  for  the  Shadow Economies  all  over  the  World. International  Economic  Journal , 24 (4),  443–461. https://doi.org/10.1080/10168737.2010.525974
Setyardjo,  P.  P.,  &  Busono,  H.  (2022). Efektivitas  Penerimaan  Pajak  Dan  Permasalahan Sengketa Pajak . Deepublish. Sholihin,  M.,  & Anggraini,  P.  G.  (2020). Analisis  Data  Penelitian  Menggunakan  Software STATA (1 ed.). Penerbit ANDI. Smith,  P.  (2018,  Januari  1). Getting  the  tax-to-GDP  ratio  right .  ACCA  Global. https://www.accaglobal.com/us/en/member/member/accounting- business/2018/01/insights/tax-gdp.html
Stanley, J. (2020). What are Taxes? KidaHaven Publishing. Terefe, K. D., & Teera, J. (2018). Determinants of tax revenue in East African countries: An application of multivariate panel data cointegration analysis. Journal of Economics and International Finance , 10 (11), 134–155. https://doi.org/10.5897/JEIF2018.0924 Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2015). Economic Development . Pearson. Transparency  International.  (2023). Corruption  Perception  Index  2023 .  Transparency International.
Triola, M. F. (2019). Essentials of Statistics (6 ed.). Pearson.
Tsaurai, K. (2021). Determinants of Tax Revenue in Upper Middle-Income Group of Countries.
Journal of Accounting and Management , 11 (2), 148–160.
Tung, S., & Cho, S. (2000). The impact of tax incentives on foreign direct investment in China.
Journal  of  International  Accounting,  Auditing  and  Taxation , 9 (2),  105–135. https://doi.org/10.1016/S1061-9518(00)00028-8
Wijaya,  S.,  &  Dewi,  A.  K.  (2022).  Determinants  of  foreign  direct  investment  and  its implications on tax revenue in Indonesia. JPPI (Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia) , 8 (3), 719. https://doi.org/10.29210/020221523
Wijayanti, W. K., & N, Y. A. B. B. (2010). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Total Penerimaan Pajak Negara dan Efektifitas Peraturan Perpajakan. Media Ekonomi , 18 (1), 27–40.
Wu, W., & Zhao, K. (2019). Dynamic interaction between foreign direct investment and the new urbanization in China. Journal of Housing and the Built Environment , 34 (4), 1107– 1124. https://doi.org/10.1007/s10901-019-09666-y
Younsi, M., & Bechtini, M. (2019). Does good governance matter for FDI? New evidence from emerging countries using a static and dynamic panel gravity model approach. Economics of Transition and Institutional Change , 27 (3), 841–860. https://doi.org/10.1111/ecot.12224
Zhang, K. H. (2002). What Explains China’s Rising Urbanisation in the Reform Era? Urban Studies , 39 (12), 2301–2315. https://doi.org/10.1080/0042098022000033881