Penelitian ini menggunakan program pengolahan data yaitu SPSS versi 20. Data penelitian yang akan dianalisis menggunakan alat analisis yang terdiri dari :
3.5.1 Statistik Deskriptif
Pengujian statistik deskriptif ini digunakan untuk memberikan gambaran atau deskriptif atas suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, nilai minimum, nilai maksimum, sum, range, kurtosis, dan skewness kemencengan distribusi (Ghozali, 2013).
3.5.2 Pengujian Kualitas Data
Menurut Aryobimo dan Cahyonowati (2012) kualitas data yang dihasilkan dari penggunaan instrumen penelitian dapat dievaluasi dengan uji validitas dan uji reliabilitas. Pengujian tersebut bertujuan untuk mengetahui konsistensi dan akurasi data yang dikumpulkan dari penggunaan instrumen. Prosedur pengujian kualitas data adalah sebagai berikut :
3.5.2.1 Pengujian Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid apabila pertanyaan pada kuesioner
mampumengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Mengukur validitas dapat dilakukan dengan melihat nilai Correlated Item atau membandingkan r hitung dengan r tabel. Total Correlated dengan kriteria sebagai berikut : Jika r hitung lebih besar dari r tabel dan nilainya positif, maka semua butir pertanyaan atau indikator tersebut dikatakan “valid”. Namun sebaliknya, jika r hitung lebih kecil dari r tabel, maka semua indikator pertanyaan tersebut dikatakan “tidak valid” (Ghozali, 2013).
3.5.2.2 Pengujian Reliabilitas
Reabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Menurut Ghozali (2013) suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Pengujian ini dilakukan dengan menghitung koefisien cronbach’s alpha dari masing-masing instrumen dalam suatu variabel. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memiliki nilai
cronbach’s alpha lebih dari 0,70 (Ghozali, 2013).
3.5.3 Pengujian Asumsi Klasik
Karena pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan alat analisis regresi berganda (multiple regression), maka terlebih dulu dilakukan uji asumsi klasik yang terdiri dari :
3.5.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013).Alat analisis yang digunakan dalam uji ini adalah uji Kolmogrov- Smirnov. Alat uji ini digunakan
untuk memberikan angka-angka yang lebih detail untuk menguatkan apakah terjadi normalitas atau tidak dari data-data yang digunakan. Normalitas terjadi apabila hasil dari uji Kolmogrov- Smirnov lebih dari 0,05 (Ghozali, 2013).
3.5.3.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikoonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Uji multikolonieritas data dapat dilihat dari besarnya nilai VIF (Variation Inflation
Factor) dan nilai toleransi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
di antara variabel independen atau tidak terjadi mulikolonieritas. Sedangkan, jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (R2 di ats 0,90) maka hal ini mengindikasikan adanya multikolonieritas.
3.5.3.3 Pengujian Heteroskedastisitas
Uji heteroskesdastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homoskesdatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Apabila terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu secara teratur (bergelombang, menyebar kemudian menyempit), maka hal tersebut menunjukkan bahwa terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Akan tetapi, apabila pada grafik scatterplot tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan
di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
Selain itu, untuk memperkuat asumsi dari uji scatterplot maka terdapat cara lain yang dilakukan dengan pengujian secara statistik adalah uji park. Dalam uji park apabila variabel independen tingat signifikansinya melebihi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.
3.5.4 Pengujian Hipotesis
Dalam menganalisis hipotesis dalam penelitian ini, metode analisis data yang digunakan adalah Analisis Regresi Berganda dan Analisis Selisih Nilai Mutlak. Alasan menggunakan uji selisih nilai mutlak adalah adanya variabel moderasi dalam penelitian ini. Selain itu, uji analisis ini juga direkomendasikan oleh penelitian terdahulu dari Ardyanto dan Utaminingsih (2014) serta Adiasa (2013). Dalam uji hipotesis penelitian ini terdapat persamaan sebagai berikut :
Y = α + β1X1+β2X2+β3MOD+β4x1.mod+β5x2.mod + ℮ Keterangan dari persamaan diatas sebagi berikut :
Y = Kepatuhan Wajib Pajak X1 = Sanksi Pajak
X2 = Pelayanan Aparat Pajak MOD = Preferensi Risiko
α = Konstanta
β1 - β4 = Koefisien regresi yang menunjukan angka peningkatan atau penurunan variabel dependen berdasarkan pada variabel independen
℮ = Error
3.5.5 Uji Model
3.5.5.1 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas atau independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Pengujian dilakukan dengan menggunakan significance level 0.05 (α = 5%).
Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan (Ghozali, 2013) sebagai berikut :.
a) Bilanilai signifikansi F < 0.05, maka H0 ditolak atau Ha diterima yang berarti koefisien regresi signifikan, artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara semua variabel independen terhadap variabel dependen.
b) Bila nilai signifikansi F > 0.05, maka H0 diterima atau Ha ditolak yang berarti koefisien regresi tidak signifikan. Hal ini berarti semua variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
3.5.5.2 Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel penjelas atau variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Prosedur pengujian hipotesis dengan uji t (Ghozali, 2013) :
1) Menentukan hipotesis.
2) Membandingkan probabilitas t-hitung dengan α = 5%. 3) Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis :
a. H0 ditolak jika p ≤ 0.05. b. H0 diterima jika p ≥ 0.05.
3.5.5.3 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol atau satu. Nilai R2 yang kecil menandakan kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel-variabel dependen amat terbatas. Sedangkan nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
Nilai R2 digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan model dalam menerangkan variabel independen, tapi karena R2 memiliki kelemahan yang mendasar, yaitu adanya bias terhadap jumlah variabel yang dimasukkan ke dalam model, maka dalam penelitian ini menggunakan adjusted R2 berkisar antara 0 dan 1. Secara sistematis jika nilai R2 = 1, maka adjusted R2 = R2 = 1 sedangkan jika nilai R2 = 0, maka adjusted R2 = (1 – k)/(n – k). Jika k > 1, maka adjusted R2 akan bernilai negatif.