HASIL DAN PEMBAHASAN
B. Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Uji Statistik Deskriptif
Pengukuran statistik deskriptif variabel dilakukan untuk memberikan gambaran umum mengenai kisaran teoritis, kisaran aktual, rata-rata (mean) dan standar deviasi dari masing - masing variabel yaitu disajikan sebagai berikut:
Tabel 4.5 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
PSP 87 3.00 5.00 4.1152 .48179
SP 87 3.00 5.00 4.0152 .53470
PES 87 3.00 5.00 4.1202 .47037
KWP 87 3.00 5.00 4.0989 .50474
Valid N (listwise) 87
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Berdasarkan tabel di atas dapat didekripsikan bahwa jumlah responden (N) ada 120. Dari 87 responden ini variabel independen penerapan sensus pajak memiliki nilai minimum 3, nilai maksimum 5, nilai mean 4,1152, dengan standar deviasi 0,48179, sosialisasi pajak memiliki nilai minimum 3, nilai maksimum 5, nilai mean 4,0152, dengan standar deviasi 0,53470, persepsi efektifitas perpajakan memiliki nilai minimum 3, nilai maksimum 5, nilai mean 4,1202, dengan standar deviasi 0,47037.
Sedangkan pada variabel dependen (kepatuhan wajib pajak) nilai minimum 3, nilai maksimum 5, nilai mean 4,0989 dengan standar deviasi 0,50474.
2. Hasil Uji Kualitas Data a. Hasil Uji Validitas
Pengujian validitas dari instrumen penelitian dilakukan dengan menghitung angka korelasional atau rhitung dari nilai jawaban tiap responden untuk tiap butir pertanyaan, kemudian dibandingkan dengan rtabel. Nilai rtabel 0,213, didapat dari jumlah kasus - 2, atau 87 – 2 = 85, tingkat signifikansi 5%, maka didapat rtabel 0,213. Setiap butir pertanyaan dikatakan valid bila angka korelasional yang diperoleh dari perhitungan lebih besar atau sama dengan rtabel (Ghozali, 2009:53). Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa semua pernyataan dikatakan valid, karena koefisien korelasi (rhitung) > rtabel. Tabel di bawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel penerapan sensus pajak dengan 87 sampel responden.
Tabel 4.6
Hasil Uji Validitas Variabel Penerapan Sensus Pajak Pertanyaan Nilai rhitung Nilai rtabel Kriteria
PSP1 0,660 0,213 Valid PSP2 0,601 0,213 Valid PSP3 0,491 0,213 Valid PSP4 0,544 0,213 Valid PSP5 0,570 0,213 Valid PSP6 0,597 0,213 Valid PSP7 0,680 0,213 Valid
Variabel penerapan sensus pajak terdiri atas 7 butir pernyataan, dari ke-7 butir pernyataan adalah valid (rhitung > rtabel). Tabel di bawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel sosialisasi pajak dengan 87 sampel responden.
Tabel 4.7
Hasil Uji Validitas Variabel Sosialisasi Pajak
Pertanyaan Nilai rhitung Nilai rtabel Kriteria
SP1 0,434 0,213 Valid SP2 0,844 0,213 Valid SP3 0,518 0,213 Valid SP4 0,723 0,213 Valid SP5 0,649 0,213 Valid SP6 0,792 0,213 Valid SP7 0,526 0,213 Valid
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Variabel sosialisasi pajak terdiri atas 7 butir pernyataan, dari ke - 7 butir pernyataan adalah valid (rhitung > rtabel). Tabel di bawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel persepsi efektifitas system perpajakan dengan 87 sampel responden.
Tabel 4.8
Hasil Uji Validitas Variabel Persepsi Efektifitas Sistem Perpajakan Pertanyaan Nilai rhitung Nilai rtabel Kriteria
KP1 0,710 0,213 Valid KP2 0,620 0,213 Valid KP3 0,577 0,213 Valid KP4 0,699 0,213 Valid KP5 0,561 0,213 Valid KP6 0,629 0,213 Valid KP7 0,557 0,213 Valid KP8 0,474 0,213 Valid
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Variabel persepsi efektifitas sistem perpajakan terdiri atas 8 butir pernyataan, dari ke-8 butir pernyataan adalah valid (rhitung > rtabel). Tabel di bawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel kepatuhan wajib pajak dengan 87 sampel responden.
Tabel 4.9
Hasil Uji Validitas Variabel Kepatuhan Wajib Pajak Pertanyaan Nilai rhitung Nilai rtabel Kriteria
KWP1 0,720 0,213 Valid
KWP2 0,610 0,213 Valid
KWP3 0,611 0,213 Valid
KWP4 0,686 0,213 Valid
KWP5 0,482 0,213 Valid
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Variabel kepatuhan wajib pajak terdiri atas 5 butir pernyataan, dari ke-5 butir pernyataan adalah valid (rhitung > rtabel).
b. Hasil Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas hanya dapat dilakukan setelah suatu instrumen telah dipastikan validitasnya. Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini untuk menunjukan tingkat reliabilitas konsistensi internal teknik yang digunakan adalah dengan mengukur koefisien Cronbach’s Alpha dengan bantuan program SPSS 20. Nilai alpha bervariasi dari 0 – 1, suatu pertanyaan dapat dikategorikan reliabel jika nilai cronbach alpha lebih besar dari 0,60 dalam (Ghozali, 2009:48).
Tabel 4.10 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach's
Alpha
N of Items
Keterangan Penerapan Sensus Pajak 0,839 7 Reliabel
Sosialisasi Pajak 0,866 7 Reliabel
Persepsi Efektifitas Sistem Perpajakan
0,858 8 Reliabel
Kepatuhan Wajib Pajak 0,826 5 Reliabel
Tabel di atas menunjukkan nilai cronbach’s alpha atas variabel penerapan sensus pajak sebesar 0,839, variabel sosialisasi pajak sebesar 0,866, variabel persepsi efektifitas sistem perpajakan sebesar 0,858 dan variabel kepatuhan wajib pajak sebesar 0,826. sehingga dapat disimpulkan bahwa pernyataan dalam kuesioner semua variabel ini reliabel karena mempunyai nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0,6.
Hal ini menunjukkan bahwa setiap item pernyataan yang digunakan akan mampu memperoleh data yang konsisten yang berarti bila pernyataan itu diajukan kembali akan diperoleh jawaban yang relatif sama dengan jawaban sebelumnya. Uji validitas digunakan untuk mengetahui apakah item-item yang ada di dalam kuesioner mampu mengukur peubah yang didapatkan dalam penelitian ini (Ghozali, 2009: 45). Maksudnya untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuesioner dilihat jika pertanyaan dalam kuesioner tersebut mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut.
3. Hasil Uji Asumsi Klasik a. Hasil Uji Normalitas Data
Data-data bertipe skala sebagai pada umumnya mengikuti asumsi distribusi normal. Namun, tidak mustahil suatu data tidak mengikuti asumsi normalitas. Untuk mengetahui kepastian sebaran data yang diperoleh harus dilakukan uji normalitas terhadap data yang bersangkutan. Dengan demikian, analisis statistika yang pertama harus
digunakan dalam rangka analisis data adalah analisis statistik berupa uji normalitas. Menurut Ghozali (2009:147) uji normalitas bertujuan apakah dalam model regresi variabel dependen (terikat) dan variabel independen (bebas) mempunyai kontribusi atau tidak.
Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik (uji Kolmogorov – smirnov), adapun penjelasan mengenai uji normalitas data adalah sebagai berikut (Ghozali, 2009:147):
1) Hasil Uji Normalitas Secara Grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendeteksi distribusi normal. Namun demikian hanya dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk suatu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal (Imam Ghozali, 2009:147). Adapun hasil perhitungan uji normalitas dengan melihat dari segi grafik yang ditunjukan pada gambar grafik p-p plot berikut ini:
Gambar 4.1
Hasil Uji Normalitas Data Secara Grafik
Sumber: data primer yang diolah
Pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena asumsi normalitas (Ghozali 2009:112).
2) Hasil Uji Normalitas Secara Statistik
Uji normalitas secara grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Oleh sebab itu dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistik (Ghozali, 2009:149). Adapun hasil perhitungan uji normalitas secara statistic yang dilihat berdasarkan uji kolmogorof-smirnov adalah sebagai berikut:
Tabel 4.11
Hasil Uji Normalitas Secara Statistik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
PSP SP PES KWP
N 87 87 87 87
Normal Parametersa,b Mean Std. Deviation 4.1152 4.0152 4.1202 4.0989 .48179 .53470 .47037 .50474 Most Extreme Differences
Absolute .141 .116 .149 .095
Positive .084 .116 .093 .095
Negative -.141 -.087 -.149 -.081
Kolmogorov-Smirnov Z 1.317 1.082 1.389 .885
Asymp. Sig. (2-tailed) .062 .192 .042 .414
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Berdasarkan uji kolmogorov-smirnov dapat diketahui bahwa seluruh variabel memiliki nilai sig. > 0,05, ini mengartikan bahwa semua data terdistribusi dengan normal.
b. Hasil Uji Multikolienaritas
Pengujian multikolonieritas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Untuk mendeteksi adanya problem multikol, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) serta besaran korelasi antar variabel independen.
Tabel 4.12
Hasil Uji Multikolonieritas Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF 1 (Constant) PSP .316 3.167 SP .419 2.387 PES .490 2.039 a. Dependent Variable: KWP
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Tabel di atas menjelaskan bahwa data yang ada tidak terjadi gejala multikolinearitas antara masing-masing variabel independen yaitu dengan melihat nilai VIF. Nilai VIF yang diperbolehkan hanya mencapai
10 maka data di atas dapat dipastikan tidak terjadi gejala multikolinearitas. Karena data di atas menunjukan bahwa nilai VIF lebih kecil dari 10 dan nilai tolerance lebih besar dari 0,10 keadaan seperti itu membuktikan tidak terjadinya multikolinearitas.
c. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan yang lain. Heteroskedastisitas menunjukan bahwa variasi variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Pada heterokedastisitas kesalahan yang terjadi tidak secara acak tetapi menunjukan hubungan yang sistematis sesuai dengan besarnya satu atau lebih variabel. Berdasarkan hasil pengolahan data, maka hasil Scatterplot dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4.2
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari grafik scatterplot yang ada pada gambar di atas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak, serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. (Ghozali 2009:107).
4. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda a. Hasil Uji Determinasi (Adjusted R2)
Menurut Ghazali (2009:87) untuk menentukan seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen, maka perlu diketahui nilai koefisien determinasi (Adjusted R-Square). Adapun hasil uji determinasi Adjusted R2.
Tabel 4.13
Hasil Uji Determinasi (Adjusted R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .856a .732 .723 .26574 2.246
a. Predictors: (Constant), PES, SP, PSP b. Dependent Variable: KWP
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Hasil pengujian menunjukkan besarnya koefisien korelasi berganda (R), koefisien determinasi (Adj R Square), dan koefisien determinasi yang disesuaikan (Adjusted R Square). Berdasarkan tabel model summaryb di atas diperoleh bahwa nilai koefisien korelasi berganda (R) sebesar 0,856. Ini menunjukkan bahwa variabel penerapan sensus pajak, sosialisasi pajak dan persepsi efektifitas sistem perpajakan terhadap kepatuhan wajib pajak mempunyai hubungan yang sangat kuat. Hasil pada tabel di atas juga menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (R Square) sebesar 0,732 dan nilai koefisien determinasi yang sudah disesuaikan (Adjusted R Square) adalah 0,723. Hal ini berarti
72,3% variasi dari kepatuhan wajib pajak bisa dijelaskan oleh variasi variabel independen (penerapan sensus pajak, sosialisasi pajak dan persepsi efektifitas sistem perpajakan). Sedangkan sisanya (100% - 72,3% = 27,7%) dijelaskan oleh variabel lain yang tidak ada dalam penelitian ini, seperti pengetahuan, pemahaman (setyonugroho, 2012), kesadaran (Dewinta, 2012).
b. Hasil Uji Persamaan Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen, adapun hasil uji regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
Tabel 4.14
Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
B Std. Error Beta 1 (Constant) .120 .272 PSP .486 .106 .464 SP .244 .083 .258 PES .243 .087 .226 a. Dependent Variable: KWP
Sumber: data primer yang diolah, 2014
Berdasarkan hasil yang telah diperoleh dari koefisien regresi di atas, maka dapat dibuat suatu persamaan regresi sebagai berikut:
Y= 0,120 + 0,486 X1 + 0,244 X2+ 0,243 X3
Pada persamaan regresi di atas menunjukkan nilai konstanta sebesar 0,120. Hal ini menyatakan bahwa jika variabel penerapan sensus pajak, sosialisasi pajak dan penerapan efektifitas sistem perpajakan
dianggap konstan atau bernilai 0 (nol), maka kepatuhan wajib pajak akan meningkat sebesar 0,120 satuan atau 12%.
Koefisien regresi pada variabel penerapan sensus pajak sebesar 0,486, hal ini berarti jika variabel penerapan sensus pajak bertambah satu satuan maka variabel kepatuhan wajib pajak akan meningkat sebesar 0,486 satuan atau 48,6 %, dengan catatan variabel lain dianggap konstan.
Koefisien regresi pada variabel sosialisasi pajak sebesar 0,244, hal ini berarti jika variabel sosialisasi pajak bertambah satu satuan maka variabel kepatuhan wajib pajak akan meningkat sebesar 0,244 satuan atau 24,4 %, dengan catatan variabel lain dianggap konstan.
Koefisien regresi pada variabel persepsi efektifitas sistem perpajakansebesar 0,243, hal ini berarti jika variabel persepsi efektifitas sistem perpajakan bertambah satu satuan maka variabel kepatuhan wajib pajak akan meningkat sebesar 0,243 satuan atau 24,3%, dengan catatan variabel lain dianggap konstan.
