Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kesadaran Wajib Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Desa . Sukajadi Kecamatan Perbaungan

(1)

Lampiran 1

Kuisioner Penelitian Nama : Zikri

Nim : 140823033

Universitas : Universitas Sumatera Utara

Sehubungan akan adanya penelitian yang dilakukan untuk tugas akhir program strata satu (S1) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (MIPA), saya meminta kesediaannya dalam pengisian kuisioner yang telah disediakan guna untuk melengkapi data dalam penelitian saya yang berjudul “Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Kesadaran Wajib Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Desa Sukajadi Kecamatan Perbaungan”. Atas perhatian dan bantuannya saya ucapkan terimakasih.

Petunjuk pengisian kuesioner:

Pilihlah jawaban yang menurut Anda paling tepat dengan memberikan tanda Check List (√) pada setiap butir pertanyaan.

Data responden

 Nama :

 Jenis Kelamin :

 Alamat : Dusun ... Sukajadi Kec. Perbaungan

TINGKAT PENDAPATAN KEPALA KELUARGA

1. Jumlah pendapatan Per bulan

Dibawah 1 Juta Diatas 5 Juta

(2)

2. Pekerjaan responden saat ini :

Pegawai Negeri Sipil Wiraswasta

Pegawai Swasta Penyedia jasa

Lain-lain, sebutkan………

3. Tipe rumah Anda : 21

36 45

PENDIDIKAN WAJIB PAJAK

4. Pendidikan formal yang di tamatkan responden

SD Diploma

SMP Strata 1 Atau Lebih

SMA

PENGETAHUAN PERPAJAKAN

No. Pertanyaan Jawaban

ya tidak 5 Saya paham apa yang dimaksud dengan PBB

6 Pajak bumi dan bangunan merupakan salah satu indikator pembangunan daerah

7 Prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti

8 Saya mengerti perhitungan nilai pajak bumi dan bangunan saya

(3)

di mana:

Y = 0 : tidak sadar 1 : sadar

X1 = 0 : Pendapatan ≤ 2 jt 1 : Pendapatan > 2 jt

X2 = 0 : Pekerjaan dengan pendidikan formal (PNS, Pegawai Swasta, dll) 1 : Pekerjaan dengan pendidikan non formal (Wiraswasta, Penyedia Jasa,dll)

X3 = 0 : Tipe rumah ≤ 21 1 : Tipe rumah > 21 X4 = 0 : Pendidikan < SMA

1 : Pendidikan ≥ SMA

X5 = 0 : Tidak Paham dengan PBB 1 : Paham dengan PBB

X6 = 0 : PBB bukan sebagai pembangunan daerah 1 : PBB sebagai pembangunan daerah

X7 = 0 : Prosedur yang dijalankan petugas pajak susah di mengerti 1 : Prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah di mengerti X8 = 0 : Tidak mengerti perhitungan pajak

1 : Mengerti perhitungan pajak

X9 = 0 : Tidak setuju di berlakukan sanksi denda jika terlambat membayar pajak

(4)

Lampiran 2

1. Uji indenpedensi

Langkah-langkahnya sebagai berikut:

a. Bangun pengklasifikasian data hasil kuisioner

Kesadaran Wajib Pajak (Y)

Kategori

Frekuensi

X1 X2 X3 X4 X4 X6 X7 X8 X9

0 0 27 3 21 27 21 27 21 42 30

0 1 15 39 21 15 21 15 21 0 12

1 0 3 2 6 9 9 9 6 45 12

1 1 45 46 42 39 39 39 42 3 36

Pendapatan (X1)

b. Setelah data pada tabel kuisioner dibangun dalam SPSS, pilih data => Weight Cases, sehingga muncul kotak dialog Weight Cases di bawah ini. Aktifkan Weight Cases By, kemudia masukkan variabel frekuensi kedalam kotak Frequency Variable dan pilih Ok.

(5)

c. Selanjutnya pilih Analyze => Descriptive Statistics =>Crosstabs, sehingga muncul kotak dialog crosstabs pada gambar dibawah ini. Masukkan variabel Y pada kotak Rows(s), variabel Pendapatan pada kotak Columns(s), dan pilih Statistics, sehingga muncul kotak dialog Square, kemudian pilih Continue.

(6)

(7)

Berikut hasil berdasarkan Output SPSS:

Tabel Hasil Uji Indepedensi Variabel X1 Value Df p_value Exact Sig.

Lakukan hal yang sama untuk mengetahui hasil uji indenpedensi yang lain sehingga didapat hasil output spss masing-masing variabel sebagai berikut.

Tabel Hasil Uji Indepedensi Variabel X2

Value Df _{p_value} Exact Sig.

(2-Tabel Hasil Uji Indepedensi Variabel X3

Value Df _{p_value} Exact Sig.

(8)

Tabel Hasil Uji Indepedensi Variabel X6

Value Df p_value Exact Sig.

(2-Tabel 3.11. Hasil Uji Indepedensi Variabel X9

(2-Tabel 3.10. Hasil Uji Indepedensi Variabel X8

(9)

(2-2. Pengujian Regresi Logistik Secara Univariat Langkah-langkahnya sebagai berikut:

a. Entri data pengamatan pada kolom yang tersedia,

b. Klik Analiyze =>Regression =>Binary Logistic sehingga akan muncul kotak dialog sebagai berikut. Masukkan variabel Kesadaran Wajib Pajak (Y) pada kotak Dependent dan variabel Pendapatan pada kotak Covariate.

(10)

Category, akan dipilih Last jika kategori yang dijadikan pembanding adalah kategori terakhir (dalam kasus ini adalah responden yang punya penghasilan > 2 juta rupiah).

d. Kemudian dari kotak dialog pertama klik kotak Option maka akan muncul kotak dialog berikut. Pilih Hosmer-Lemeshow Goodness-Of-Fit,

(11)

e. Berikut hasil berdasarkan Output SPSS:

Tabel 3.13. Hasil Uji Parsial Variabel X1

B S.E. Wald Df Sig. Exp(B)

Step 1 X1(1) -3,296 ,678 23,652 1 ,000 ,037

Constant 1,099 ,298 13,578 1 ,000 3,000

Tabel Hasil Uji Parsial Variabel X1

f. Lakukan langkah yang sama untuk mencari regresi logistik univariat pada variabel X3,X4,X5,X6,X7, dan X9 sehingga di dapat hasil Output SPSS sebagai berikut:

Step 1 X3(1) -1,946 0,535 13,253 1 0,000 0,143 Constant 0,693 0,267 6,726 1 0,009 2,000

Step 1 X4(1) -2,054 0,490 17,548 1 0,000 0,128

Constant 0,956 0,304 9,891 1 0,002 2,600

Step 1a X5(1) -1,466 0,482 9,268 1 0,002 0,231

Constant 0,619 0,271 5,231 1 0,022 1,857

Step 1a X6(1) -2,054 ,490 17,548 1 ,000 ,128

(12)

Step 1 X7(1) -1,946 0,535 13,253 1 0,000 0,143 Constant 0,693 0,267 6,726 1 0,009 2,000

Step 1 X9(1) -2,015 0,477 17,824 1 0,000 0,133 Constant 1,099 0,333 10,863 1 0,001 3,000

3. Pengujian Regresi Logistik Secara Multivariat (Serentak) a. Entri data pengamatan pada kolom yang tersedia,

(13)

c. Klik Catergorical pada kotak dialog diatas, maka akan muncul kotak dialog baru. Masukkan ke ketujuh variabel prediktor pada kotak Categorical Covariates dan pada reference Category kita gunakan Firs sebagai pembanding kemudian klik Continue.

(14)

e. Berikut hasil berdasarkan Output SPSS:

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a

X1(1) -4,904 1,369 12,835 1 ,000 ,007

X3(1) -2,342 2,174 1,161 1 ,281 ,096

X4(1) -3,010 ,848 12,582 1 ,000 ,049

X5(1) 2,775 2,215 1,570 1 ,210 16,041

X9(1) -2,793 ,856 10,656 1 ,001 ,061

Constant 4,096 ,932 19,331 1 ,000 60,121

Step 2a

X1(1) -5,466 1,346 16,488 1 ,000 ,004

X4(1) -2,937 ,855 11,805 1 ,001 ,053

X5(1) ,951 ,965 ,972 1 ,324 2,589

X9(1) -2,782 ,876 10,087 1 ,001 ,062

Constant 3,967 ,924 18,439 1 ,000 52,821

Step 3a

X1(1) -4,801 1,067 20,241 1 ,000 ,008

X4(1) -2,884 ,840 11,795 1 ,001 ,056

X9(1) -2,578 ,826 9,749 1 ,002 ,076

(15)

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 4,156 6 ,656

2 4,452 6 ,616

3 1,699 5 ,889

Classification Tablea

Observed

Predicted

Kesadaran Wajib Pajak (Y) Percentage

Correct tidak sadar sadar

Step 1 Kesadaran Wajib Pajak

tidak sadar 36 6 85,7

sadar 6 42 87,5

Overall Percentage 86,7

sadar 6 42 87,5

(16)

DAFTAR PUSTAKA

Algifari. 1997. Analisis Regresi. BPFE, Yogyakarta.

Widodo, Widodo Atim dan Puspita Andreas Hendro. 2010. Pajak Bumi dan Bangunan untuk Para Praktisi. Mitra Wacana Media, Jakarta.

Suharso, Puguh. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif Untuk Bisnis. PT Indeks Permata Putri Media, Jakarta.

Hosmer, D. 2000. Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons, Inc. New York.

Priyo, Hastono Susanto dan Sabri Luknis. 2010. Statistik Kesehatan. Rajawali Pers, Jakarta

Helmi Syahfrizal, dkk, 2008. Analisa Data Penelitian. USU Press, Medan.

Narimawati, Umi dan Dadang Munawar. 2008. Teknik Smpling. Gava Media, Jogjakarta.

Rinaldi.2007. Dasar-dasar Metodologi Penelitian.Kalangan Sendiri, Medan. Sugiarto, dkk. 2001. Teknik Sampling. PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Yasril dan Kasjono, Heru Subaris. 2009. Analisis Multivariate untuk Penelitian

Kesehatan.Mitra Cendikia Press, Yogyakarta.

Usman Husaini dan Akbar Purnomo S. 1995. Pengantar Statistika. Bumi Aksara, Jakarta.

Mimmy Sari Syahputri. 2013. Faktor yang Mempengaruhi Kesadaran Wajib Pajak PBB (Pajak Bumi dan Bangunan), Universitas Sumatera Utara. Skripsi.

(17)

Supangat Andi. 2007. Statistika dalam Kajian Deskriptif, Inferensi, dan Nonparametrik. Prenada Media Group, Jakarta.

(18)

BAB 3

PEMBAHASAN

3.1 Pengumpulan Data

3.1.1 Populasi dan Sampel

Populasi pada penelitian ini adalah wajib pajak bumi dan bangunan yang bertempat tinggal di Kecamatan Perbaungan yang tercatat dalam wajib pajak oleh pemerintah. Jumlah penduduk Desa Sukajadi Kecamatan Perbaungan ialah 5017 jiwa di mana terdiri atas 1267 kepala keluarga (data terlampir). Populasi penelitian ini adalah seluruh kepala keluarga Desa Sukajadi Kecamatan Perbaungan yang tercatat dalam Daftar Himpunan Ketetapan Pajak dan Pembayaran (DHKP) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) yaitu 855 jiwa. Metode yang digunakan untuk menentukan jumlah sampel adalah menggunakan rumus Slovin.

di mana:

n = ukuran sampel N = populasi

e = persentasi kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih ditolerir

(19)

Dari akumulasi di atas, sampel pada penelitian ini ialah 90 responden.

3.1.2 Sumber Data

Cluster Sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana pemilihan mengacu pada kelompok bukan pada individu. Berikut disajikan data wajib pajak Desa Sukajadi Kecamatan Perbaungan.

Tabel 3.1 Data Wajib Pajak Bumi dan Bangunan Desa Sukajadi

No Dusun Wajib Pajak Persen

1 I 317 37%

2 II 273 32%

3 III 265 31%

Jumlah 855 100%

Berdasarkan data diatas maka di dapat jumlah Cluster Sampling dari jumlah sampel 90 responden ialah

Tabel 3.2 Perhitungan Hasil Cluster Sampling No Dusun Perhitungan Hasil Cluster

1 I 90 x 0.37 33

2 II 90 x 0.32 29

3 III 90 x 0.31 28

Jumlah 90

(20)

(21)

(22)

(23)

No.

Responden Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9

86 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

87 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1

88 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0

89 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1

90 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1

di mana:

Y = 0 : tidak sadar 1 : sadar

X1 = 0 : Pendapatan ≤ 2 jt 1 : Pendapatan > 2 jt

X2 = 0 : Pekerjaan dengan pendidikan formal (PNS, Pegawai Swasta, dll) 1 : Pekerjaan dengan pendidikan non formal (Wiraswasta, Penyedia Jasa,dll)

X3 = 0 : Tipe rumah ≤ 21 1 : Tipe rumah > 21 X4 = 0 : Pendidikan < SMA

1 : Pendidikan ≥ SMA

X5 = 0 : Tidak Paham dengan PBB 1 : Paham dengan PBB

X6 = 0 : PBB bukan sebagai pembangunan daerah 1 : PBB sebagai pembangunan daerah

X7 = 0 : Prosedur yang dijalankan petugas pajak susah di mengerti 1 : Prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah di mengerti X8 = 0 : Tidak mengerti perhitungan pajak

(24)

X9 = 0 : Tidak setuju di berlakukan sanksi denda jika terlambat membayar pajak

1 : Setuju di berlakukan sanksi denda jika terlambat membayar pajak

3.2 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah bagian dari statistika yang mempelajari alat, teknik, atau prosedur yang digunakan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan kumpulan data atau hasil pengamatan yang telah dilakukan. Kegiatan – kegiatan tersebut antara lain adalah kegiatan pengumpulan data, pengelompokkan data, penentuan nilai dan fungsi statistik, serta pembuatan grafik, diagram dan gambar.

Survey yang dilakukan sejak Bulan Mei 2016 di Desa Sukajadi Kecamatan perbaungan menghasilkan informasi tentang faktor-faktor apa saja yang mendukung seseorang apakah memiliki kesadaran dalam membayar pajak bumi bangunan atau tidak. Pertanyaan kuisionernya meliputi langsung faktor-faktor yang dianggap mempengaruhi kesadaran wajib pajak dalam membayar Pajak

Bumi dan Bangunan. Berikut ditampilkan hasil ringkasan penelitian “Analisis

Faktor yang Mempengaruhi Kesadaran Wajib Pajak Bumi dan Bangunan di Desa

(25)

Tabel 3.4 Analisis Deskriptif

Kasus (Y) Keterangan Jumlah

(26)

(27)

(28)

(29)

3.3. Uji Independensi Chi-Kuadrat

Sebelum dilakukan analisis regresi logistik terlebih dahulu ditetapkan mana variabel bebas yang ada hubungan dengan variabel tak bebas. Variabel bebas (prediktor) adalah variabel yang mempengaruhi Y (kasus), sedangkan variabel tak bebas (respon) adalah variabel yang dipengaruhi atau tergantung dari variabel X (faktor yang mempengaruhi kesadaran wajib pajak membayar pajak bumi dan bangunan).

Uji chi-kuadrat dapat digunakan untuk menguji apakah terdapat hubungan yang signifikan secara statistika diantara dua variabel kategori. Pada Uji Chi-Kuadrat membandingkan antara frekuensi pengamatan yang tersaji dalam tabel kontingensi dengan nilai-nilai yang memenuhi hipotesis nol mengenai idepedensi. Berikut adalah perhitungan uji Chi-Kuadrat.

Kasus (Y) Keterangan Jumlah

(30)

=

di mana:

= Chi-Kuadrat

n = banyaknya sampel

A,B,C dan D = sel hasil persilangan dari dua variabel

Besarnya degreee of freedom (df):

df = (k-1) (b-1) di mana:

df = degreee of freedom k = kolom

b = baris

Hipotesis

H0 : Tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas H1 : Ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas

Kriteria penolakan H0 uji Chi-Square sebesar hitung > (1:5%) = 3,841

atau p_value < α (0,05). Hasil pengujian Chi-square sebagai berikut:

3.3.1 Penghasilan (X1)

Tabel 3.5 Frekuensi Variabel

Y (Kasus) Frekuensi Pendapatan

(31)

=

= 33,951

df = (k-1) (b-1) df = (2-1) (2-1) = 1

Tabel 3.6 Hasil Uji Indepedensi Variabel X1 Value Df p_value Exact Sig.

(2-sided)

Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 33,951 1 0,000

N of Valid Cases 90

Nilai uji Pearson Chi-Square sebesar 33,951 > (1:5%) = 3,841 atau p_value 0,000 < 0,05, maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas.

3.3.2 Pekerjaan (X2)

(2-sided)

(32)

Nilai uji Pearson Chi-Square sebesar 0,378 > (1:5%) = 3,841 atau p_value 0,539 > 0,05, maka keputusan yang diambil adalah terima H0 artinya variabel tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas.

3.3.3 Tipe Rumah (X3)

(2-sided)

N of Valid Cases 90

Nilai uji Pearson Chi-Square sebesar 15,000 > (1:5%) = 3,841 atau p_value 0,000 < 0,05, maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas.

3.3.4 Pendidikan (X4)

(2-sided)

N of Valid Cases 90

(33)

3.3.5 Pemahaman Terhadap PBB (X5)

Tabel 3.10 Hasil Uji Indepedensi Variabel X5 Value df p_value Exact Sig.

3.3.6 Pembangunan Daerah (X6)

Tabel 3.11 Hasil Uji Indepedensi Variabel X6 Value Df p_value Exact Sig. 0,000 < 0,05, maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas.

3.3.7 Prosedur Yang Dijalankan Petugas Pajak Mudah di Mengerti (X7)

(34)

3.3.8 Pengetahuan Perhitungan PBB (X8)

Nilai uji Pearson Chi-Square sebesar 2,716 < (1:5%) = 3,841 atau p_value 0,099 > 0,05, maka keputusan yang diambil adalah terima H0 artinya variabel tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas.

3.3.9 Sanksi Denda (X9)

(2-sided)

N of Valid Cases 90

Nilai uji Pearson Chi-Square sebesar 19,401 > (1:5%) = 3,841 atau p_value 0,000 < 0,05, maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas. Dari uraian diatas maka diperoleh hasil keseluruhan uji indenpedensi yang di tampilkan pada Tabel 3.15.

Tabel 3.13 Hasil Uji Indepedensi Variabel X8

Value Df p_value Exact Sig. (2-sided)

(35)

Tabel 3.15 Uji Indepedensi Variabel X Dengan Variabel Y Variabel Pearson

Chi-Square Df p_value Keputusan Keterangan

X1 33,951 1 0,000 Tolak H0 Ada hubungan dijelaskan karena kesadaran wajib pajak dalam membayar pajak bumi dan bangunan secara logika tidak memandang jenis pekerjaan karena pekerjaan apapun selama penghasilannya mencukupi bisa diasumsikan wajib pajak mampu membayar pajak dan pengetahuan perhitungan pajak bumi dan bangunan seharusnya memliki hubungan dengan kesadaran wajib pajak membayar pajak, tetapi pada kenyataannya dalam penelitian ini tidak saling berhubungan karena pengetahuan perhitungan pajak bumi ditenggarai oleh hampir 100% tidak ada yang mengetahui perhitungan tersebut.

3.4 Analisis Regresi Logistik Univariat

(36)

π(x) =

π(x) = probabilitas sukses dari variabel x (variabel dependen) = konstanta

= koefisien regresi x = variabel independen

e = bilangan natural (2,7182818...)

3.4.1 Pendapatan (X1) dengan Variabel Respon Kasus (Kesadaran Wajib

Pajak)

Uji parameter pengaruh pendapatan dengan kasus yaitu:

Hipotesis : βx1 = 0, variabel pendapatan tidak berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Hipotesis : βx1 ≠ 0, variabel pendapatan berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

H0 ditolak jika nilai uji W2(Wald) > (df:α = 0,05) = 3,841 atau p_value < α (0,05)

Tabel 3.16 Hasil Uji Parsial Variabel X1

Step 1 X1(1) -3,296 0,678 23,652 1 0,000 ,037 Constant 1,099 0,298 13,578 1 0,000 3,000

Nilai uji wald sebesar 23,652 > X2(df:α=0,05) = 3,841 atau atau p_value 0,000 < α

(0,05), maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel pendapatan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak (Y). Model yang digunakan sebagai berikut:

π(x) =

(37)

Maka peluang sesorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena pendapatan > 2 juta ialah 0,1 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena pendapatan > 2 juta ialah 0,9.

π(x) =

= 0,750

Peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena pendapatan < 2 juta ialah 0,750 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena pendapatan < 2 juta ialah 0,250.

3.4.2 Tipe Rumah (X3) dengan Variabel Respon Kasus (Kesadaran Wajib

Pajak)

Hipotesis : βx3 = 0, variabel tipe rumah tidak berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Hipotesis : βx3 ≠ 0, variabel tipe rumah berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Step 1 X3(1) -1,946 0,535 13,253 1 0,000 0,143 Constant 0,693 0,267 6,726 1 0,009 2,000

(38)

π(x) =

= 0,222

Maka peluang sesorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tipe rumah > 21 ialah 0,222 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tipe rumah > 21 ialah 0,778.

π(x) =

= 0,667

Peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tipe rumah 21 ialah 0,667 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tipe rumah 21 ialah 0,333.

3.4.3 Pendidikan (X4) dengan Variabel Respon Kasus (Kesadaran Wajib

Pajak)

Hipotesis : βx4 = 0, pendidikan tidak berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Hipotesis : βx4 ≠ 0, pendidikan berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

(39)

Nilai uji wald sebesar 17,548 > (df:α = 0,05) = 3,841 atau atau p_value 0,000 < α (0,05), maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel pendidikan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak (Y). Model yang digunakan sebagai berikut:

π(x) =

= 0,250

Maka peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena

pendidikan ≥ SMA ialah 0,250 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena pendidikan ≥ SMA ialah 0,750.

π(x) =

= 0,722

Peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena pendidikan < SMA ialah 0,722 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena pendidikan < SMA ialah 0,278.

3.4.4 Pemahaman Tentang PBB (X5) dengan Variabel Respon Kasus

(Kesadaran Wajib Pajak)

Hipotesis : βx5 = 0, pemahaman tentang PBB tidak berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Hipotesis : βx5 ≠ 0, pemahaman tentang PBB berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

(40)

Step 1a X5(1) -1,466 0,482 9,268 1 0,002 0,231 Constant 0,619 0,271 5,231 1 0,022 1,857

Nilai uji wald sebesar 9,268 > _(df:α= 0,05) = 3,841 atau atau p_value 0,002 < α (0,05), maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel pemahaman tentang PBB mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak (Y). Model yang digunakan sebagai berikut:

π(x) =

= 0,3

Maka peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena mengerti pemahaman wajib pajak terhadap PBB ialah 0,3 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena mengerti pemahaman wajib pajak terhadap PBB ialah 0,7.

π(x) =

= 0,649

(41)

3.4.5 Pembangunan Daerah (X6) dengan Variabel Respon Kasus (Kesadaran

Wajib Pajak)

Hipotesis : βx6 = 0, pembangunan daerah tidak berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Hipotesis : βx6 ≠ 0, pembangunan daerah berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Step 1 X6(1) -2,054 0,490 17,548 1 0,000 0,128 Constant 0,956 0,304 9,891 1 0,002 2,600

Nilai uji wald sebesar 17,548 > _(df:α= 0,05) = 3,841 atau atau p_value 0,000 < α (0,05), maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel pembangunan daerah mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak (Y). Model yang digunakan sebagai berikut:

π(x) =

= 0,2

Maka peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena mengerti PBB salah satu indikator pembangunan daerah ialah 0,2 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena mengerti PBB salah satu indikator pembangunan daerah ialah 0,8.

(42)

Peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tidak mengerti PBB salah satu indikator pembangunan daerah ialah 0,722 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tidak mengerti PBB salah satu indikator pembangunan daerah 0,278.

3.4.6 Prosedur yang Dijalankan Petugas Pajak Mudah Dimengerti (X7)

dengan Variabel Respon Kasus (Kesadaran Wajib Pajak)

Hipotesis : βx6 = 0, Prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti tidak berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak Hipotesis : βx6 ≠ 0, Prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti

berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Step 1 X7(1) -1,946 0,535 13,253 1 0,000 0,143 Constant 0,693 0,267 6,726 1 0,009 2,000

Nilai uji wald sebesar 13,253 > (df:α = 0,05) = 3,841 atau atau p_value 0,000 < α (0,05), maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 artinya variabel prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak (Y). Model yang digunakan sebagai berikut:

π(x) =

(43)

Maka peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena setuju prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti ialah 0,222 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena setuju prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti ialah 0,678.

π(x) =

= 0,667

Peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tidak setuju prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti ialah 0,667 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tidak setuju prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti 0,333.

3.4.7 Sanksi Denda (X9) dengan Variabel Respon Kasus (Kesadaran Wajib

Pajak)

Hipotesis : βx6 = 0, Sanksi denda tidak berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

Hipotesis : βx6 ≠ 0, Sanksi denda berpengaruh terhadap variabel kasus kesadaran wajib pajak

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1 X9(1) -2,015 0,477 17,824 1 0,000 0,133 Constant 1,099 0,333 10,863 1 0,001 3,000

(44)

π(x) =

= 0,286

Maka peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena setuju adanya sanksi denda ialah 0,286 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena setuju adanya sanksi denda ialah 0,714.

π(x) =

= 0,750

Peluang seseorang tidak sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tidak setuju adanya sanksi denda ialah 0,750 dan seseorang sadar membayar pajak bumi dan bangunan karena tidak setuju adanya sanksi denda 0,250.

3.5 Pengujian Regresi Logistik Secara Multivariat (Serentak)

Pengujian ini dilakukan antara variabel respon dengan variabel prediktor yang secara individu signifikan mempengaruhi variabel respon pada pengujian univariat. Berdasarkan point tersebut, maka pengujian multivariat ini adalah antara variabel respon kesadaran wajib pajak dan variabel prediktor pendapatan (X1), tipe rumah (X3), pendidikan (X4), pemahaman terhadap PBB (X5), pembangunan daerah (X6), prosedur yang dijalankan petugas pajak mudah dimengerti (X7) dan sanksi denda (X9).

(45)

Tabel 3.23 Kontribusi Variabel X terhadap Variabel Y akibat pendapatan > 2 juta rupiah (X1) sebesar 0,008 kali untuk yang pendapatan

> 2 juta rupiah dibandingkan yang pendapatannya ≤ 2 juta rupiah yakni 0,992

kali. Nilai odds ratio risiko tidak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan

akibat pendidikan ≥ SMA (X4) sebesar 0,056 kali untuk pendidikan ≥ SMA dibandingkan yang pendidikan < SMA yakni 0,944 kali. Nilai odds ratio tidak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan akibat setuju diterapkan sanksi denda (X9) sebesar 0,076 kali dibandingkan yang tidak setuju diterapkan sanksi denda yakni sebesar 0,924 kali.

Fungsi probabilitas yang dihasilkan yaitu

(46)

=

= 0,001833

Dari fungsi di atas didapat peluang tidak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan akibat pendapatan > 2 juta rupiah (X1), pendidikan ≥ SMA (X4) dan setuju diterapkan sanksi denda (X9) ialah 0,001833 dan peluang wajib pajak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan akibat pendapatan > 2 juta rupiah (X1), pendidikan ≥ SMA (X4) dan setuju diterapkan sanksi denda (X9) ialah 0,998167.

π(x) =

=

= 0,981

Dari fungsi di atas didapat peluang tidak sadar dalam membayar pajak

bumi dan bangunan akibat pendapatan ≤ 2 juta rupiah (X1), pendidikan < SMA

(X4) dan tidak setuju diterapkan sanksi denda (X9) ialah 0,981 dan peluang wajib

pajak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan akibat pendapatan ≤ 2

juta rupiah (X1), pendidikan < SMA (X4) dan tidak setuju diterapkan sanksi denda (X9) ialah 0,019.

Tabel 3.24 Hasil Uji Kesesuaian Model Step Chi-square Df Sig.

1 4,156 6 0,656

2 4,452 6 0,616

(47)

Tabel diatas digunakan untuk menguji apakah model yang dihasilkan berdasarkan pengujian serentak sudah layak atau tidak.

H0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model )

H1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)

H0 diterima jika nilai hitung < (5: 0,05)= (11,070)

Nilai hitung (1,699) < (5: 0,05)(11,070) sehingga keputusan adalah terima H0 atau dapat disimpulkan bahwa model yang dihasilkan pada regresi logistik serentak layak atau tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model.

3.6 Ketepatan Klasifikasi Model

Ketepatan klasifikasi model regresi logistik dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 3.25 Hasil Klasifikasi Motode Regresi Logistik

(48)

Setelah dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model regresi logistik dan diperoleh kesimpulan bahwa model sudah layak kemudian dilakukan analisis ketepatan klasifikasi model. Berdasarkan tabel diatas, responden dengan kesadaran wajib pajak kategori tidak sadar dapat diklasifikasikan sebanyak 36 pengamatan dan responden dengan kesadaran wajib pajak kategori sadar sebanyak 42 pengamatan. Hasil perhitungan ketepatan klasifikasinya adalah sebagai berikut.

Ketepatan klasifikasi (%) =

(49)

BAB 4

KESIMPULAN DAN SARAN

4.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian mengenai kesadaran wajib pajak bumi dan bangunan, maka dapat disimpulkan bahwa:

Nilai odds ratio risiko tidak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan akibat pendapatan > 2 juta rupiah (X1) sebesar 0,008 kali untuk yang pendapatan

> 2 juta rupiah dibandingkan yang pendapatannya ≤ 2 juta rupiah yakni 0,992

kali. Nilai odds ratio risiko tidak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan

akibat pendidikan ≥ SMA (X4) sebesar 0,056 kali untuk pendidikan ≥ SMA dibandingkan yang pendidikan < SMA yakni 0,944 kali. Nilai odds ratio tidak sadar dalam membayar pajak bumi dan bangunan akibat setuju diterapkan sanksi denda (X9) sebesar 0,076 kali dibandingkan yang tidak setuju diterapkan sanksi denda yakni sebesar 0,924 kali. Ini artinya dari beberapa faktor yang dipilih peneliti, faktor pendapatan (X1) dengan klasifikasi > 2 juta merupakan faktor yang paling mempengaruhi kesadaran wajib pajak dalam membayar wajib Pajak Bumi dan Bangunan di Desa Sukajadi Kecamatan Perbaungan dengan perbandingan 0,992 kali.

4.2 Saran

(50)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) 2.1.1 Pengertian pajak

Pajak merupakan iuran wajib rakyat untuk negaranya yang bersifat memaksa menurut undang-undang dan tidak mendapat timbal balik secara langsung melainkan digunakan untuk pembayaran pengeluaran kepentingan umum. Pajak memliki peranan yang sangat penting untuk kehidupan bernegara guna membiayai semua pengeluaran termasuk pengeluaran pelaksanaan pembangunan (Mimmy Sari Syahputri, 2013).

2.1.2 Jenis pajak

Penerimaan negara dalam bentuk pajak hampir dipastikan setiap tahunnya meningkat sesuai dengan perkembangan perekonomian yang tertuang dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) setiap tahunnya. Di Indonesia terdapat beberapa jenis pajak, berdasarkan pengelolahannya dapat dibagi menjadi dua bagian yaitu pajak yang dikelola oleh pemerintah pusat dan pajak yang dikelolah oleh pemerintah daerah.

1. Pajak yang dikelola oleh pemerintah pusat yaitu berupa Pajak Penghasilan (PPh), Pajak Pertambahan Nilai (PPN), Pajak Penjualan Barang Mewah (PPn BM), Bea Materai (BM), Bea Perolehan Hak atas Tanah dan Bangunan (BPHTB) dan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB).

(51)

masing-2.1.3 Tarif Pajak

Tarif pajak merupakan ukuran atau standar pemungutan pajak berdasarkan pasal 5 undang-undang pajak bumi dan bangunan, tarif pajak yang dikenakan atas objek pajak adalah tarif tuggal sebesar 0,5%. Masyarakat umum banyak yang salah menafsirkan besarnya kenaikan PBB itu dikarenakan kenaikan tarif, padahal tarif tersebut sejak 1986 sampai dengan saat ini tidak berubah dan tetap 0,5%. Kenaikan PBB tersebut yang terjadi setiap tahunnya itu dikarenakan kenaikan dasar pengenaan PBB (Nilai Jual Objek Pajak PBB) akibat naiknya harga tanah atau kenaikan material dan upah kerja untuk bangunan tersebut (Boediono, 2000).

2.1.4 Wajib pajak

Wajib pajak merupakan badan atau pribadi (subjek pajak) yang dikenakan kewajiban membayar pajak yang meliputi pembayaran pajak, pemungutan pajak dan pemotongan pajak yang mempunyai hak dan kewajiban perpajakan yang sesuai dengan perundang-undangan perpajakan.

Adapun hak dan kewajiban wajib pajak yaitu  Hak Wajib Pajak

a. Menerima SPPT PBB setiap tahun pajak, paling lambat bulan Juni atau satu bulan setelah menyerahkan surat pemberitahuan objek pajak (SPOP).

b. Mendapatkan penjelasan segala sesuatunya yang berhubungan dengan ketetapan PBB.

c. Mengajukan keberatan dan pengurangan.

d. Mendapatkan surat tanda terima setoran (STTS) PBB dari Bank atau Kantor Pos dan Giro yang tercantum pada SPPT atau Tanda Terima Sementara (TTS) dari Petugas pemungutan PBB kelurahan yang ditunjuk resmi.

(52)

a. Menanda tangani bukti terima SPPT dan mengirimnya kembali kepada lurah/kepala desa/dinas pendapatan daerah/ kantor penyuluhan pajak untuk diteruskan ke atau kantor pelayanan PBB yang menerbitkan SPPT.

b. Melunasi PBB pada tempat yang telah ditentukan.

2.2 Pengertian Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)

Banyak para ahli dalam perpajakan memberikan pengertian atau definisi mengenai PBB yang berbeda-beda, namun berbagai perbedaan definisi tersebut mempunyai tujuan dan maksud yang sama hanya saja sudut pandang dari para ahli perpajakan tersebut yang berbeda. Berikut merupakan definisi PBB menurut beberapa ahli perpajakan:

Menurut Widodo, Atim Widodo dan hendro puspita (2010):

“Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah pajak negara yang dikenakan terhadap bumi dan bangunan sebagaimana telah diubah dengan undang-undang no. 12 tahun 1994 yaitu merupakan pajak yang bersifat kebendaan atau objektif dalam arti besarnya pajak yang terutang ditentukan oleh keadaan objek yaitu bumi/tanah dan atau bangunan.”

Menurut Liliawati Muljono (1999):

“Pajak Bumi Dan Bangunan (PBB) adalah pajak yang bersifat kebendaan dalam arti besarnya pajak terutang ditentukan oleh keadaan objek yaitu bumi/tanah dan atau bangunan. Keadaan subjek (siapa yang membayar) tidak ikut menentukan besarnya pajak.”

Menurut Darwin (2009):

“Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah pajak yang dikenakan atas harta tidak bergerak yang berupa bumi dan/atau bangunan.”

(53)

Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah pajak yang dikenakan atas harta tidak bergerak yang bermaksud mengenakan Pajak Bumi Dan Bangunan.”

Dari definisi-definisi diatas dapat ditarik kesimpulan secara umum yaitu mengenai PBB. Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) merupakan pajak yang bersifat kebendaan yang dikenakan atas harta tidak bergerak yaitu bumi dan/atau bangunan, sebagaimana tercantum dalam Pasal 1 UU Pajak Bumi dan Bangunan, yang dimaksud dengan bumi disini adalah pemukaan bumi (perairan) dan tubuh bumi yang berada dibawahnya sedangkan bangunan disini adalah konstruksi teknik yang ditanamkan atau diletakkan secara tetap pada tanah dan/atau perairan yang diperuntukan sebagai tempat tinggal, atau tempat berusaha, atau tempat yang dapat diusahakan.

2.2.1 Subjek PBB

Yang menjadi subjek PBB adalah badan atau pribadi yang secara nyata: 1. Mempunyai hak atas bumi/tanah, dan atau;

2. Memperoleh manfaat atas bumi/tanah, dan atau; 3. Memiliki, menguasai atas bangunan, dan atau; 4. Memperoleh manfaat atas bangunan.

(54)

2.2.2 Objek PBB

Objek PBB adalah berupa bumi dan/atau bangunan. Pengertian bumi dan/atau bangunan yang telah tertuang dalam pasal 1 ayat (1) dan (2) yaitu:

(1). Bumi adalah permukaan bumi dan tubuh bumi yang ada di bawahnya

(2). Bangunan adalah permukaan bumi kontruksi teknik yang ditanam atau diletakkan secara tetap pada tanah dan atau perairan.

Permukaan bumi meliputi tanah dan perairan pedalaman serta laut wilayah Indonesia sedangkan pengertian laut wilayah Indonesia sudah meliputi pengertian zona ekonomi ekslusif. Hal ini berkaitan dengan pengertian pertambangan minyak lepas pantai. Demikian pula dengan pengertian bangunan, memori penjelasan undang-undang nomor 12 tahun 1985 menjelaskan, meliputi:

1. Jalan lingkungan yang terletak dalam satu kompleks bangunan seperti: a. Hotel;

b. Pabrik; dan

c. Emplasemennya dan lain-lain yang merupakan satu kesatuan dengan kompleks bangunan tersebut.

8. Tempat penampungan/kilang minyak, air dan gas, pipa minyak 9. Fasilitas lain yang memberikan manfaat.

(55)

terutang. Dalam menentukan klasifikasi bumi/tanah diperhatikan faktor-faktor sebagai berikut:

1. Letak 2. Peruntukkan 3. Pemanfaatan

4. Kondisi lingkungan dan lain-lain.

Sedangkan dalam menentukan klasifikasi bangunan diperhatikan faktor-faktor sebagai berikut:

1. Bahan yang digunakan 2. Rekayasa

3. Letak

4. Kondisi lingkungan dan lain-lain.

Klasifikasi tersebut oleh surat keputasan menkeu nomor 1003/kmk.04/1985 tanggal 28 desember 1985 ditentukan bahwa untuk tanah terdiri dari 50 (lima puluh) kelas, sedangkan untuk bangunan terdiri dari kelas a, b, c, d dan e, dan masing-masing kelas bangunan dirinci dalam 4 (empat) kelas, sehingga seluruhnya terdiri dari 20 (dua puluh) kelas (Boediono, 2000).

2.2.3 Pembebasan Objektif

Melalui Pasal 3, Undang-Undang PBB mengenal adanya pembebasan objektif. Artinya, ada beberapa tanah dan/atau bangunan dibebaskan dari pengenaan PBB dengan alasan-alasan tertentu. Objek pajak yang dibebaskan tersebut adalah:

1. Yang digunakan semata-mata untuk melayani kepentingan umum di bidang ibadah, sosial, kesehatan, pendidikan dan kebudayaan nasional, yang tidak dimaksudkan untuk memperoleh keuntungan.

(56)

3. Yang merupakan hutan lindung, hutan suaka alam, hutan wisata, tanah nasional, tanah pengembalaan yang dikuasai oleh desa, dan tanah negara yang belum dibebani hak.

4. Yang digunakan oleh perwakilan diplomatik, konsulat yang berdasar asa perlakuan timbal balik.

5. Yang digunakan oleh badan atau perwakilan organisasi internasional yang ditentukan oleh menteri keuangan.

Tentang kepentingan umum tidak untuk memperoleh keuntungan, memori undang-undang menegaskan adalah nyata-nyata tidak bertujuan untuk mencari keuntungan seperti pesantren atau sejenis dengan itu, madrasah, tanah wakaf, rumah sakit umum, panti asuhan, mesjid, gereja, kelenteng, museum dan candi. Hal ini dapat diketahui antara lain dari anggaran dasar atau anggaran rumah tangga yayasan atau lembaga yang bergerak dibidang ibadah, sosial, kesehatan, pendidikan, dan kebudayaan nasional tersebut. Termasuk pengertian ini adalah hutan wisata milik negara, sesuai Pasal 2 Undang-Undang Nomor 5 Tahun 1967 tentang ketentuan-ketentuan pokok kehutanan.

Organisasi sebagaimana dimaksud butir 5 di atas, terakhir berdasarkan surat keputusan menteri keuangan nomor 611/kmk.04/1994, tanggal 23 Desember 1994 (Boediono, 2000).

2.3 Dasar Pengenaan PBB

2.3.1 Nilai Jual Objek Pajak (NJOP)

(57)

2. Perbandingan harga dengan objek lain yang sejenis yang letaknya berdekatan dan fungsinya sama dan telah diketahui harga jualnya.

3. Nilai perolehan baru.

4. Penentuan nilai jual objek pajak pengganti.

2.3.2 Nilai Jual Objek Pajak Tidak Kena Pajak (NJOPTKP)

Nilai Jual Objek Tidak Kena Pajak (NJOPTKP) adalah batas NJOP atas bumi dan/atau bangunan yang tidak kena pajak. Besarnya NJOPTKP untuk setiap daerah kabupaten/kota adalah Rp 8.000.000.00 dan setinggi-tingginya adalah Rp 12.000.000.00 dengan ketentuan yaitu:

1. Setiap wajib pajak memperoleh pengurangan NJOPTKP sebanyak satu kali dalam satu tahun pajak

2. Apabila pajak mempunyai beberapa objek pajak, maka yang mendapat pengurangan NJOPTKP hanya satu onjek pajak yang nilainya terbesar dan tidak bisa digabungkan objek pajak lainnya.

Keputusan tentang penyesuain besarnya NJOPTKP sebagai dasar perhitungan PBB diatur dalam keputusan Menteri Keuangan Nomor 201/KMK.04/2000.

2.4 Kesadaran Wajib Pajak

Kesadaran wajib pajak adalah kerelaan wajib pajak dalam memberikan kontribusi dana untuk pelaksanaan fungsi perpajakan dengan cara membayar kewajiban pajaknya secara tepat waktu dan tepat jumlahnya.

(58)

2.5 Tingkat Pendapatan Kepala Keluarga

Pendapatan adalah penghasilan/perolehan seseorang baik berupa uang maupun barang sebagai batas jasa atau kontraprestasi yang diterima untuk suatu jangka waktu tertentu.

Pendapatan berupa uang tersebut yaitu hasil dari upah dan gaji seperti: kerja pokok, kerja sampingan, kerja lembur dan kerja kadang-kadang. Untuk gaji dan upah dari hasil sendiri seperti: komisi dan hasil bersih dari usaha yang dijalankannya sendiri. Untuk pendapatan berupa barang yaitu dimana pembayaran gajinya dapat dalam bentuk: beras, pengobatan, transportasi, rekreasi, dan lain sebagainya sesuai dengan perjanjian yang telah disepakati (Mimmy, 2013).

2.6 Pendidikan Wajib Pajak

Pendidikan merupakan usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan spritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia, serta keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat, bangsa dan negara (Mimmy, 2013). Setiap warga negara wajib memperoleh pendidikan formal untuk bekal dimasa depan, tetapi ada juga masyarakat yang tidak menamatkan pendidikan wajib mereka bahkan ada juga dari mereka yang tidak bersekolah, hal tersebut dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti: biaya yang pas-pasan, tidak adanya kemauan dari orang tersebut, tidak adanya dukungan dari orang terdekat dan lain sebagainya. Maka dari itu terdapat di masyarakat tingkat pendidikan seseorang itu menjadi berbeda-beda. Berikut adaah tingkatan pendidikan yang ada:

a. Pendidikan dasar: TK (Taman Kanak-Kanak) dan SD (Sekolah Dasar) b. Pendidikan lanjutan: SMP (Sekolah Menengah Pertama), SMA (Sekolah

(59)

2.7 Pengetahuan Perpajakan

Pengetahuan perpajakan masyarakat masih minim, terdapat beberapa masyarakat masyarakat kurang paham apa yang dimaksud dengan pajak, kontribusi pajak dan hal-hal tentang perpajakan. Kebanyakan dari mereka hanya ikut membayar pajkak mereka tanpa mengetahui lebih lanjut mengenai perpajakan sehingga mengurangi tingkat kesadaran wajib pajak (Mimmy, 2013).

Maka dari itu diharapkan melalui pendidikan perpajakan dapat mendorong individu kearah yang positif dan mampu menghasilkan pola pikir yang positif yang selanjutnya akan dapat memberikan pengaruh positif sebagai pendorong untuk melaksanakan kewajiban membayar pajak.

2.8 Kerangka Pemikiran 2.8.1 Kerangka Pemikiran

Berdasarkan uraian di atas, gambaran menyeluruh faktor-faktor yang mempengaruhi kesadaran wajib pajak dalam membayar Pajak Bumi dan Bangunan (PBB), kerangka penelitian dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

(60)

2.8.2 Hipotesis

Hipotesis merupakan pengujian statistik yang didasari oleh suatu asumsi alternatif lain (Siagi dan Sugiato, 2000). Berdasarkan teori dan kerangka pemikiran yang telah dibuat maka hipotesis dari penelitian adalah sebagai berikut:

1. Pendapatan Perbulan

H0 = Pendapatan perbulan tidak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB

H1 = Pendapatan perbulan berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB.

2. Pekerjaan

H0 = Pekerjaan wajib pajak tidak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB.

H1 = Pekerjaan wajib pajak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam membayar PBB.

3. Tipe Rumah

H0 = Tipe rumah wajib pajak tidak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB.

H1 = Tipe rumah wajib pajak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam membayar PBB.

4. Pendidikan

H0 = Pendidikan wajib pajak tidak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB.

H1 = Pendidikan wajib pajak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam membayar PBB.

5. Pemahaman Tentang PBB

H0 = Pemahaman tentang PBB wajib pajak tidak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB.

(61)

H0 = Pembangunan daerah tidak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB.

H1 = Pembangunan daerah berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam membayar PBB.

7. Prosedur yang Dijalankan Petugas Pajak Mudah Dimengerti

H0 = Prosedur yang Dijalankan Petugas Pajak Mudah Dimengerti tidak berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB. signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam pembayaran PBB. wajib pajak dalam pembayaran PBB.

H1 = Sanksi denda berpengaruh signifikan terhadap kesadaran wajib pajak dalam membayar PBB.

2.9 Data

(62)

2.9.1 Jenis Data

Data dapat golongan menurut jenisnya berdasarkan kriteria, yaitu: Data kualitatif dan kuantitatif

a. Data kualitatif

Data kualitatif adalah data yang sifatnya hanya menggolongkan saja. Termasuk dalam klasifikasi data tipe ini adalah data yang berskala ukur nominal dan ordinal. Sebagai contoh adalah data kepuasan pelanggan (tinggi, sedang, rendah).

b. Data kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka. Termasuk dalam klasifikasi data tipe ini adalah data yang berskala ukur interval dan rasio. Sebagai contoh data kuantitatif adalah data tinggi badan siswa, misalnya: 130 cm, 135 cm, 140 cm, dan sebagainya.

Data internal dan eksternal

a. Data Internal merupakan data yang didapat dari dalam perusahaan atau organisasi yang melakukan riset. Data ini menggambarkan keadaan dalam organisasi tersebut.

b. Data Eksternal merupakan data mengenai keadaan diluar organisasi, pada umumnya didapat dari pihak lain yang digunakan sebagai pembanding. Data eksternal itu sendiri terbagi atas dua bagian, yaitu: 1. Data Primer

Data primer adalah data yang langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan atau yang memakai data tersebut. Data ini diperoleh dari hasil wawancara dan kuesioner.

2. Data Sekunder

(63)

Data time series dan cross section

a. Data Time Series merupakan data yang dikumpulkan dari beberapa tahapan waktu secara kronologis, misalnya mingguan, bulanan, atau tahunan.

b. Data Cross Section merupakan data yang dikumpulkan pada waktu dan tempat tertentu saja, misalnya data hasil pengisian kuesioner tentang prilaku pembelian suatu produk shampo oleh responden pada bulan Juni 2011.

2.9.2 Skala Pengukuran

Skala merupakan suatu prosedur pemberian angka atau simbol lain kepada sejumlah ciri tersebut. Diantara bermacam-macam pengukuran untuk respon-respon yang diamati terhadap objek-objek, yang sering dipergunakan ialah ukuran-ukuran cacah, peringkat, panjang, wolume, waktu, bobot dan lainnya. Dalam statistik dibedakan empat macam skala pengukuran yang mungkin menghasilkan yaitu:

a. Skala Nominal

Skala ini menggolongkan objek-objek atau kejadian-kejadian kedalam berbagai kategori untuk menunjukkan kesamaan atau perbedaan ciri-ciri objek. Kategori-kategori tersebut dilambangkan dengan kata-kata, huruf simbol, atau angka.

Contoh : 1. Pria 2. Wanita b. Skala Ordinal

(64)

Contoh: ingin diketahui status sosial seseorang yaitu A rendah, B sedang, dan C tinggi.

c. Skala Interval

Skala interval memberikan ciri angka kepada kelompok objek yang mempunyai skala nominal dan ordinal, ditambah dengan jarak yang sama pada urutan objeknya. Skala interval diberikan apabila kategori yang digunakan bisa dibedakan, diurutkan, mempunyai jarak tertentu, tetapi tidak bisa dibandingkan.

d. Skala Rasio

Skala rasio menggunakan titik baku mutlak (titik nol mutlak). Angka pada skala rasio menunjukan nilai sebenarmya dari objek yang diukur sedangkan satuan ukurnya ditetapkan dengan perjanjian tertentu.

2.9.3 Skala Instrumen (Model Skala Sikap)

Bentuk-bentuk skala instrumen (model skala sikap) yang sering digunakan dalam penelitian ada 5 macam, yaitu:

a. Skala Likert

Skala likert diguankan untuk mengatur sikap, pendapatan, dan persepsi seseorang atau kelompok orang tentang kejadian atau gajala sosial. Pada skala likert variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi subvariabel. Kemudian subvariabel dijabarkan lagi menjadi indikator-indikator yang terukur yang mana menjadi titik tolak untuk membuat item instrumen yang berupa pertanyaan yang perlu dijawab responden. Setiap jawaban diungkapkan dengan kata-kata, misalnya: sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju, sangat tidak setuju.

(65)

c. Skala diferensial semantik

Skala diferensial semantik atau skala perbedaan semantik berisikan serangkaian bipolar (dua kutub). Responden diminta untuk menilai suatu objek atau konsep pada suatu skala yang mempunyai dua adjektif yang bertentangan. Misalkan: panas-dingin, popular-tidak popular, bagus-buruk, dan sebagainya. d. Rating Scale

Rating scale yaitu data mentah yang didapat berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif. Misalnya: ketat-longgar, lemah-kuat, positif-negatif.

e. Skala Thurstone

Skala thurstone meminta responden untuk memilih jawaban pertanyaan yang ia setujui dari beberapa pertanyaan yang menyajikan pandangan-pandangan yang berbeda-beda. Pada umumnya setiap item mempunyai asosiasi nilai antara 1 sampai 10 tetapi nilai-nilainya tidak diketahui oleh responden.

2.9.4 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data menunjukan cara-cara yang dapat ditempuh untuk memperoleh data yang dibutuhkan (Sugiarto dkk, 2001). Seperti yang telah dipelajari metode pengumpulan data terdiri dari metode pengumpulan data primer dan metode pengumpulan data sekunder.

a. Metode Pengumpulan Data Primer

Data primer merupakan data yang diperoleh dari sumber pertama baik dari individu atau perorangan seperti hasil wawancara atau hasil dari pengisian kuesioner yang biasa dilakukan peneliti. Pelaksanaanya dapat dilakukan dengan melakukan survei atau percobaan.

1. Survei

Survei dilakukan apabila data yang dicari sebenarnya sudah ada di lapangan. Teknik pengumpulan data dengan cara survei bisa dilakukan dengan:

(66)

langsung kepada responden dalam suatu permasalahan. Pertanyaan-pertanyaan tersebut telah disiapkan terlebih dahulu sebagai kuesioner.

 Angket atau kuesioner. Angket atau kuesioner adalah jawaban tertulis dari responden atas kuesioner yang diberikan. Dengan kuesioner, informasi yang dikumpulkan dapat lebih banyak dan tersebar merata dalam satu wilayah walaupun kenyataannya tidak semua kuesioner dikembalikan kepada peneliti.

 Pooling (menggunakan telepon) atau melakukan observasi

langsung. 2. Percobaan (experiment)

Cara percobaan dilakukan apabila data yang ingin diperoleh belum tersedia dan dengan demikian variabel yang akan diukur harus dibangkitkan melalui suatu percobaan.

b. Metode Pengumpulan Data Sekunder

Metode ini sering disebut dengan metode menggunakan bahan dokumen, karena dalam hal ini peneliti tidak secara langsung mengambil data sendiri, tetapi meneliti dan memanfaatkan data atau dokumen yang dihasilkan dari pihak-pihak lain. Data sekunder pada umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan, gambaran perlengkapan ataupun untuk diperoses lebih lanjut.

2.9.5 Populasi dan Sampel

Populasi merupakan keseluruhan unit atau individu dalam ruang lingkup yang ingin diteliti sedangkan sampel adalah sebagian anggota populasi yang dipilih dengan menggunakan prosedur tertentu sehingga diharapkan dapat mewakili populasinya (Sugiarto dkk, 2001).

(67)

dapat memberikan hasil yang tepat dalam menggambarkan keadaan sebenarnya dari populasi yang diteliti.

Pengambilan sampel (sampling) adalah suatu proses yang dilakukan untuk memilih dan mengambil sampel secara benar dari suatu populasi sehingga dapat mewakili populasi tersebut.

2.9.6 Teknik Sampling

Secara garis besar metode penarikan sampel dapat dibagi menjadi dua yaitu pemilihan sampel dari populasi secara acak (random atau probability sampling) dan pemilihan sampel dari populasi secara tidak acak (nonrandom atau nonprobability sampling). Pembagian dari kedua sampling tersebut dapat dilihat pada bagan berikut (Mimmy, 2013):

Gambar 2.2 Bagan Pembagian Teknik Sampling

2.10Analisis Data

2.10.1 Uji Independensi Untuk Variabel-Variabel Kategori

Uji independensi adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara dua faktor. Uji indepedensi termasuk ke dalam uji

(68)

dengan multiple kategori untuk menentukan apakah 2 variabel saling bebas (Sri Pingit Wulandari dkk, 2009).

Sebelum dilakukan analisis regresi logistik terlebih dahulu ditetapkan mana variabel bebas yang ada hubungan dengan variabel tak bebas. Variabel bebas (prediktor) adalah variabel yang mempengaruhi Y (kasus), sedangkan variabel tak bebas (respon) adalah variabel yang dipengaruhi atau tergantung dari variabel bebas X.

Beberapa contoh dari variabel-variabel kategori seperti jenis kelamin (terdiri dari dua kategori, yakni laki-laki dan perempuan), warga negara (WNI dan WNA), hobi (suka memasak atau tidak suka memasak), kelulusan (lulus atau tidak lulus), kebahagiaan (tidak terlalu bahagia, bahagia, sangat bahagia) dan sebagainya. Uji idenpedensi untuk variabel-variabel kategori merupakan suatu uji untuk menguji ada tidaknya hubungan di antara variabel-variabel kategori. Berikut diberikan beberapa contoh kasus yang dapat diselesaikan dengan pendekatan pengujian indenpedensi untuk variabel-variabel kategori.

 Menentukan ada tidaknya hubungan antara tingkat usia terhadap acara TV yang disukai. Misalkan untuk variabel tingkat usia terdiri dari tiga kategori, takni anak-anak, remaja dan dewasa, sedangkan untuk variabel acara TV terdiri dari tiga kategori, yakni kartun, musik dan berita.

 Menentukan ada tidaknya hubungan antara tingkat pendapatan keluarga terhadap kebahagiaan. Misalkan untuk variabel tingkat pendapatan terdiri dari tiga kategori, yakni dibawah rata-rata, rata-rata, dan diatas rata-rata, sedangkan untuk variabel kebahagiaan terdiri dari tiga kategori, yakni tidak terlalu bahagia, bahagia, dan sangat bahagia.

(69)

2.10.2 Uji Chi Kuadrat

Uji chi kuadrat disebut juga daengan Kai Kuadrat. Chi-Kuadrat adalah salah satu uji komparatif non parametris yang dilakukan pada dua variabel di mana skala data kedua variabel adalah nominal. Apabila dari 2 variabel ada 1 variabel dengan skala nominal maka dilakukan uji chi-kuadrat dengan merujuk bahwa harus digunakan uji derajat yang terendah.

Uji chi-kuadrat merupakan uji nonparametris yang paling banyak digunakan, namun perlu diketahui syarat-syarat uji ini adalah: frekuensi responden atau sampel yang digunakan besar, sebab ada beberapa syarat di mana chi-kuadrat dapat digunakan:

1. Tidak ada cell dengan nilai frekuensi kenyataan atau disebut Actual Count (F0) sebesar 0 (Nol).

2. Apabila bentuk tabel kontingensi 2 x 2, maka tidak boleh ada 1 cell saja yang memeliki frekuensi harapan atau disebut juga expected count (Fh) kurang dari 5.

3. Apabila bentuk tabel lebih dari 2 x 2, misal 2 x 3, maka jumlah cell dengan frekuensi harapan yang kurang dari 5 tidak boleh lebih dari 20%. Rumus chi-kuadrat sebenernya tidak hanya ada satu. Apabila tabel kontingen bentuk 2 x 2, maka rumus yang digunakan adalah “Koreksi Yates”. Apabila tabel kontingensi 2 x 2 seperti di atas, tetapi tidak memenuhi syarat seperti di atas, yaitu ada cell dengan frekuensi harapan kurang dari 5, maka rumus harus diganti dengan rumus “Fisher Exact Test” (statistikian.com, 2012).

Beberapa jenis rumus yang terdapat pada uji chi-kuadrat diantaranya: a. Uji Chi-Kuadrat Pearson (Pearson’s Chi-Square Test) dan Contoh

Perhitungan

(70)

(observerd frequency) yang tersaji dalam tabel kontingensi dengan nilai-nilai yang memenuhi hipotesis nol mengenai indenpedensi (indenpendence). Penjumlahan dilakukan untuk seluruh cell dalam tebel kontingensi. Untuk setiap cell, dikuadratkan (square) hasil dari selisih antara frekuensi pengamatan dengan frekuensi harapan, dan kemudian dibagi dengan frekuensi harapan. Uji chi-kuadrat Pearson diperkenalkan oleh seorang statistikawan Inggris, yakni Karl Pearson sekitar tahun 1900.

b. Uji Koreksi Yates

Rumus Koreksi Yates merupakan salah satu dari beberapa rumus uji chi-kuadrat. Untuk menggunakan rumus ini, perlu membuat sebuah tabel kontingensi 2 x 2. Tabel kontingensi menyajikan jumlah subjek yang diamati dari seluruh kombinasi kejadian yang mungkin. Sebagai contoh diberikan dua variabel kategori, yakni variabel jenis kelamin dan variabel hobi. Dari variabel jenis kelamin memiliki dua kategori, yakni laki-laki dan perempuan sedangkan pada variabel hobi misalkan memiliki 2 kategori, yakni membaca dan memasak. Pada tabel kontingensi menyajikan jumlah subjek yang diamati untuk seluruh kombinasi yang mungkin dari dua variabel kategoti tersebut. Berikut tabel kontingensinya.

Berikut rumus uji koreksi yates:

=

(71)

di mana:

= Chi-Kuadrat

n = banyaknya sampel

A,B,C dan D = sel hasil persilangan dari dua variabel

df = (k-1) (b-1) (2.2)

di mana:

df = degreee of freedom k = kolom

b = baris

Hipotesis

H0 : Tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas H1 : Ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas

Kriteria penolakan H0 uji Chi-Square sebesar hitung > (1:5%) = 3,841 atau p_value < α (0,05).

c. Uji Eksak Fisher (Fisher’s Exact Test)

(72)

diharapkan kurang dari lima. Perhitungan uji Fisher sama sekali tidak melibatkan Chi-Square, akan tetapi langsung menggunakan peluang (Prana Ugiana Gio & Elly Rosmaini, 2015).

d. Likelihood Ratio Test

Dalam statistik , Likelihood ratio test adalah uji statistik digunakan untuk membandingkan kebenaran dari dua model, salah satunya (yang nol model) adalah kasus khusus dari lain (alternatif model). Tes ini didasarkan pada likelihood ratio, yang menyatakan berapa kali lebih mungkin data berada di bawah satu model dari yang lain. Likelihood ratio ini, atau logaritma ekuivalen, kemudian dapat digunakan untuk menghitung nilai p, atau dibandingkan dengan nilai kritis untuk memutuskan apakah akan menolak model null dalam mendukung model alternatif. Ketika logaritma dari likelihood ratio digunakan, statistik ini dikenal sebagai statistik log-likelihood ratio, dan distribusi probabilitas dari statistik uji ini, mengasumsikan bahwa model nol adalah benar, dan dapat didekati dengan menggunakan teorema Wilks (Prana Ugiana Gio & Elly Rosmaini, 2015).

2.11 Regresi

2.11.1 Pengertian Regresi

Suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui bentuk hubungan antara dua variabel atau lebih, dengan tujuan untuk membuat prediksi nilai suatu variabel dependen melalui variabel independen.

Analisis regresi adalah teknik statistik untuk memeriksa dan memodelkan hubungan diantara variabel-variabel. Analisis regresi dapat digunakan untuk dua hal pokok, yaitu:

(73)

b. Untuk menaksir suatu variabel yang disebut variabel tak bebas (terikat) dengan variabel lain yang disebut variabel bebas berdasarkan hubungan yang ditunjukkan persamaan regresi tersebut.

Berdasarkan amatan dan analisis data, penyelesaian regresi ini dapat berupa persamaan linier maupun nonlinier. Oleh karena itu analisis regresi ini terbagi atas regresi linier dan regresi nonlinear. Yang termasuk kedalam regresi linear adalah regresi linier sederhana, regresi linear berganda, dan sebagainya. Sedangkan yang termasuk kedalam regresi nonlinear adalah regresi model parabola kuadratik, model parabola kubik, model eksponen, model geometrik, regresi logistik, dan sebagainya (Mimmy, 2013).

2.11.2 Regresi Linier Sederhana

Sebagaimana telah disebutkan, analisis regresi banyak digunakan untuk mempelajari bentuk hubungan antara variabel. Aplikasi regresi sangat banyak dijumpai pada area bisnis. Misalnya untuk melihat bentuk hubungan antara periklanan dengan penjualan, hubungan antara tes sikap dengan kinerja karyawan, hubungan antara rasio keuangan dengan harga saham, dan lain-lain (Sugiarto,2000).

Regresi linier sederhana bertujuan mempelajari hubungan linier antara dua variabel. Dua variabel ini dibedakan menjadi variabel bebas (X) dan variabel tak bebas (Y). Variabel bebas adalah variabel yang bisa dikontrol sedangkan variabel tak bebas adalah variabel yang mencerminkan respon dari variabel bebas.

Model populasi regresi linier sederhana dinyatakan dalam persamaan:

= (2.3)

di mana: