BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.3 Analisis dan Pembahasan
Beberapa uji asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah multikolinieritas, heteroskedastisitas dan normalitas :
a. Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas pada penelitian ini digunakan untuk mendeteksi adanya gejala Multikolinieritas dalam pengujian keeratan hubungan antar
52
variabel bebas, tercermin dari Coefficient. Hal ini tampak pada nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) untuk setiap variabel bebas. Jila nilai tolerance lebih dari 0,10 dan nilai kurang dari 10, artinya menunjukan tidak terdapat korelasi antar satu variabel bebas .
Tabel 4.8
Nilai VIF ( Variance Inflation Factor )
Variabel Bebas Tolerance VIF
Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1) 0,967 1,034 Kesadaran Wajib Pajak Orang Pribadi (X2) 0,935 1,070 Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi
Mengenai Petugas Pajak (X3)
0,965 1,036
Sumber : Lampiran 12
Berdasarkan hasil perhitungan menunjukan bahwa nilai Variance Inflation factor (VIF) dari semua variabel bebas yang meliputi : Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1), Kesadaran Wajib Pajak Orang Pribadi (X2), dan Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi Mengenai Petugas Pajak (X3) memperlihatkan nilai yang kurang dari 10. Ini berarti persoalan Multikolinieritas di antara semua variabel bebas dapat ditolerir atau tidak terdapat adanya gejala Multikolinieritas.
b. Heterokedastisitas
Heterokedatisitas di identifikasikan dengan koefisien korelasi Rank Spearman Berdasarkan tabel dibawah, diperoleh tingkat signifikansi koefisien korelasi Rank Spearman untuk semua variabel bebas terhadap residual lebih besar dari 0,10 (10 %).
Tabel 4.9 : Hasil Pengujian Heterokedastisitas
Variabel Taraf Signifikasi
Dari Korelasi Rank Spearman
>/< Taraf Uji
Kesimpulan
Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1)
0,478 > 0,05 Homoskedastisitas Kesadaran Wajib Pajak Orang
Pribadi (X2)
0,441 > 0,05 Homoskedastisitas Persepsi Wajib Pajak Orang
Pribadi Mengenai Petugas Pajak (X3)
0,927 > 0,05 Homoskedastisitas
Sumber : Lampiran 11
Dari hasil pengujian heterokedastisitas diperoleh tingkat signifikansi dari korelasi Rank Spearman lebih besar dari taraf level of signifikan yaitu 5% (0,05).
c. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu (data time series) atau data yang diambil pada waktu tertentu (data cross-sectional)” (Gujarati, 1995:201). Untuk mengujji variabel-variabel yang diteliti apakah terjadi autokorelasi atau tidak dapat digunakan uji Durbin Watson, yaitu dengan cara membandingkan nilai Durbin Watson yang dihitung dengan nilai Durbin Watson (dL dan du) dalam tabel. Distribusi penetuan keputusan dimulai dari 0 (nol) sampai 4 (empat).
Kaidah keputusan dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Jika d lebih kecil daripada dL atau lebih besar daripada (4-dL), maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat autokorelasi.
54
2. Jika d teletak antara dU dan (4-dU), maka hipotesis nol diterima yang berarti tidak ada autokorelasi.
3. Jika nilai d terletak antara dL dan dU atau antara (4-dL) dan (4-dU) maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk nilai-nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah variabel bebas adalah 3 (k=3) dan banyaknya data adalah (n=100) sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar dL = 1,613 dan dU = 1,736
Berdasarkan hasil analisis Penggunaan Tekonologi Informasi, maka dalam model regresi ini tidak terjadi gejala autokorelasi karena nilai DW tes yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Tabel 4.10. Tes Autokorelasi
Variabel
Nilai DW Test
Ketentuan Daerah Keterangan
Kepatuhan Wajib Pajak 1,929
0 – 1,613 (ada auto korelasi) 1,613 – 1,736 (daerah ketidak pastian) 1,736 – 2,264 (tidak ada autokorelasi) 2,264 – 2,387 (daerah ketidak pastian) 2,387- 4 ( ada autokorelasi )
Daerah Tidak ada Autokorelasi
d. Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas (independent variabel) dan variabel terikat (dependent variabel) mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah mempunyai distribusi data normal atau mendekati normal, Berikut ini hasil uji normalitas pada residual :
Tabel 4.11 : Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
100 .0000000 1.97821077 .099 .064 -.099 .994 .276 N Mean St d. Dev iation Normal Parametersa,b
Absolute Positiv e Negativ e Most Ext reme
Dif f erences
Kolmogorov -Smirnov Z Asy mp. Sig. (2-tailed)
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated f rom dat a. b.
Berdasarkan hasil uji normalitas pada tabel 4.11. dapat ditunjukkan bahwa nilai Kolmogorov Smirnov Z sebesar 0,994 dengan siginifikansi sebesar 0,276. Karena nilai tingkat signifikansi dari ketiga variabel tersebut lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual yang dihasilkan mengikuti distribusi normal.
56
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, maka didapat model analisis regresi linier berganda tersebut telah memenuhi beberapa asumsi regresi klasik yang berarti tidak bias dan analisis regresi linier berganda dapat dilanjutkan.
4.3.2. Analisis Statistik Regresi Linear Berganda
Data yang diperoleh selanjutnya dianalisis dengan menggunakan SPSS 13.0 for windows untuk melihat model persamaan yang dibentuk dan membuktikan hipotesis yang diajukan. Dari hasil analisis tersebut diperoleh nilai – nilai seperti yang disajikan pada tabel 4.12 di bawah ini :
Tabel 4.12
Hasil Analisis Regresi Berganda.
Variabel Koefisien
Regresi t hitung Sig. Pemahaman Wajib Pajak Orang
Pribadi (X1) 0,337 3,037 0,003
Kesadaran Wajib Pajak Orang
Pribadi (X2) 0,082 0,874 0,384
Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi
Mengenai Petugas Pajak (X3) -0,018 -0,215 0,830 Multiple R = 0,324 R² = 0,105
Konstanta : 14,720 Sig = 0,000 Adjusted R Square = 0,077 F hitung = 3,762 Sumber : Lampiran 10 dan 12
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.12 diatas, maka dapat dibuat model persamaan regresi linier berganda dari pengaruh Kepatuhan Wajib Pajak adalah sebagai berikut :
Y = 14,720 + 0,337 X1 + 0,082 X2 - 0,018 X3
Interprestasi dari model regresi diatas adalah sebagau berikut :
1. Nilai konstanta (b0) menunjukkan besarnya nilai dari Kepatuhan Wajib Pajak (Y) apabila variabel Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1), Kesadaran Wajib Pajak Orang Pribadi (X2), dan Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi Mengenai Petugas Pajak (X3) adalah konstan atau nol, maka besarnya nilai Kepatuhan Wajib Pajak naik (Y) sebesar 14,720.
2. Nilai Koefisien regresi pada untuk variabel Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1) adalah positif yaitu sebesar 0,337 artinya jika Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1) naik sebesar satu satuan, maka Kepatuhan Wajib Pajak (Y) akan naik sebesar 0,337 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan.
3. Nilai Koefisien regresi pada untuk variabel Kesadaran Wajib Pajak Orang Pribadi (X2) adalah positif yaitu sebesar 0,082 artinya jika Kesadaran Wajib Pajak Orang Pribadi (X2) naik sebesar satu satuan, maka Kepatuhan Wajib Pajak (Y) akan naik sebesar 0,082 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan.
4. Nilai Koefisien regresi pada untuk variabel Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi Mengenai Petugas Pajak (X3) adalah negatif yaitu sebesar 0,018 artinya jika Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi Mengenai Petugas Pajak (X3) naik sebesar satu satuan, maka Kepatuhan Wajib Pajak (Y) akan turun sebesar 0,018 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan.
58
Nilai Koefesien korelasi berganda (R) atau Multiple R dari persamaan regresi linier berganda diatas adalah 0,324. Nilai Koefesien korelasi berganda (R) sebesar 0,324 menunjukan adanya hubungan yang sangat kuat (erat) antara variabel yaitu Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1), Kesadaran Wajib Pajak Orang Pribadi (X2), dan Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi Mengenai Petugas Pajak (X3) dengan Kepatuhan Wajib Pajak (Y).
Nilai Koefesien determinan berganda (R²) dari persamaan regresi linier berganda diatas digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai Koefesien determinan berganda (R²) sebesar 0,105 menunjukan 10,5 % yang berarti ; Kepatuhan Wajib Pajak yaitu Pemahaman Wajib Pajak Orang Pribadi (X1), Kesadaran Wajib Pajak Orang Pribadi (X2), dan Persepsi Wajib Pajak Orang Pribadi Mengenai Petugas Pajak (X3) dan selebihnya sebesar 89,5 % disebabkan oleh faktor lain yang tidak dimasukan dalam penelitian.