Saran - skripsi tentang pajak kendaraan bermotor

BAB V PENUTUP

5.3 Saran

Penelitian ini sendiri sudah di persiapkan dengan baik, namun karena adanya keterbatasan dalam penelitian sehingga hasil penelitian pun memiliki keterbatasan. Oleh karena itu, peneliti memiliki beberapa saran untuk penelitian yang selanjutnya agar memperoleh hasil penelitian yang lebih baik, diantaranya adalah sebagai berikut :

1. Disarankan untuk menambahkan atau memperbanyak variabel penelitian dengan tujuan untuk mendapatkan cakupan yang lebih luas terkait dengan persepsi wajib pajak kendaraan bermotor dalam menggambarkan faktor- faktor yang dapat mempengaruhi kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor.

2. Dalam penelitian ini terdapat tiga hipotesis yang ditolak yaitu: sanksi Pajak kendaraan bermotor terhadap Kepatuhan Wajib Pajak kendaraan bermotor, Sosialsiasi Pajak kendaraan bermotor terhadap Kepatuhan Wajib Pajak kendaraan bermotor, dan tingkat penghasilan wajib pajak kendaraan bermotor terhadap kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor, sehingga perlu dilakukan pengujian kembali terhadap variabel tersebut pada penelitian selanjutnya.

3. Berdasarkan hasil penelitian bahwa sanksi pajak tidak berpengaruh terhadap kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor dapat dijadikan

sebagai bahan pertimbangan pemerintah dalam mengevaluasi terkait sanksi yang seharusnya diberikan kepada wajib pajak, agar sanksi pajak yang diberikan dapat meningkatkan kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor.

4. Berdasarkan hasil penelitian bahwa sosialisasi pajak kendaraan bermotor tidak berpengaruh terhadap kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor, hasil penelitian ini diharapkan dijadikan bahan evaluasi pemerintah agar dapat melakukan sosialisasi kendaraan

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah, M. (2015). Metode Penelitian Kuantitatif. Yogyakarta: Aswaja Presindo.

Akbar, O. C. (2019). Pengaruh Sosialisasi Pajak, Pengetahuan Pajak, Kualitas Pelayanan Sanksi Pajak Dan Kesadaran Pajak Terhadap Kepatuhan Pajak Kendaraan Bermotor (Studi Pada Wajib Pajak Kendaraan Bermotor Di Kabupaten Sleman). Skripsi, 69.

Assa, J. R., Kalangi, L., & Pontoh, W. (2018). Pengaruh Pemeriksaan Pajak Dan Sanksi Perpajakan Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak Pada Kantor Pelayanan Pajak Pratama Manado. Jurnal Riset Akuntansi Going Concern 13(4), 516-517.

Astana, I. W., & Merkusiwati, N. K. (2017). Pengaruh Penerapan Sistem Administrasi Perpajakan Modern Dan Kesadaran Wajib Pajak Pada Kepatuhan Wajib Pajak. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, 830.

Faaz, E. B., Heriansyah, K., & Damayanti, A. (2020). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Di Dki Jakarta. Relevan Vol 1 (1), 26-27.

Faaz, E. B., Heriansyah, K., & Damayanti, A. (2020). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Di Dki Jakarta. Relevan Vol (1), 26.

Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariat Dengan Program Spss 25.

Semarang: Universitas Diponegoro.

Iqbal, M. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Kendaraan Bermotor. Skripsi, 56.

Isroah. (2013). Perpajakan. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta.

Khusna, R. (2018). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Kendaraan Bermotor. Skripsi, 43.

Khusna, R. (2018). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Kendaraan Bermotor (Studi Kasus Di Kantor Samsat Bersama Teratai Jember). Skripsi, 15.

Mardiasmo. (2016). Perpajakan Edisi Terbaru 2016. Yogyakarta: Andi.

Muliari, N. K., & Setiawan, P. E. (2011). Pengaruh Persepsi Tentang Sanksi Perpajakan Dan Kesadaran Wajib Pajak Pada Kepatuhan Pelaporan Wajib Pajak Orang Pribadi Di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Depansar Timur.

Jurnal Akuntansi Dan Bisnis, 2.

Mustaqiem. (2014). Perpajakan Dalam Konteks Teori Dan Hukum Pajak Di Indonesia. Yogyakarta: Buku Litera Yogyakarta.

Nerajenani, C. I., & M, N. K. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Kendaraan Bermotor. E- Jurnal Akuntansi Universitas Udayana Vol.24.1, 343.

Nirajenani, C. I., & Aryani, N. L. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Membayar Pajak Kendaraan Bermotor. E- Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, 343.

Rukhayah, S. (2019). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Kendaraan Bermotor. Skripsi, 58.

Sakura, G. A., & Rachman, A. N. (2021). Analisa Pengaruh Kepatuhan Wajib Pajak Kendaraan Bermotor Kabupaten Wonogiri. Inventory:Jurnal Akuntansi Vol. 5 No. 1, 58.

Sanusi, & Anwar. (2014). Metodologi Penelitian Bisnis. Jakarta: Salemba Empat.

Sarwono, J. (2006). Metode Penelitian Kuantitatif Dan Kualitatif. Yogyakarta:

Graha Ilmu.

Wardani, D. K., & Wati, E. (2018). Pengaruh Sosialisasi Perpajakan Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak Dengan Pengetahuan Perpajakan Sebagai Variabel Intervening (Studi Pada Wajib Pajak Orang Pribadi Di Kpp Pratama Kebumen). Jurnal Nominal / Volume Vii Nomor 1, 36.

Widiastini, N. P., & Supadmi, N. L. (2020). Pengaruh Kesadaran Wajib Pajak, Sanksi, Kualitas Pelayanan Dan Sosialisasi Pada Kepatuhan Wajib Pajak Kendaraan Bermotor. E-Jurnal Akuntansi Vol.30 No.7, 1655.

Wiryaningtyas, W. (2009). Pelaksanaan Pemungutan Pajak Kendaraan Bermotor Di Unit Pelayanan Pendapatan Dan Pemberdayaan Aset Daerah (Up3d) Kabupaten Pemalang. Universitas Diponegoro, 30.

Yogatama, A. (2014). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepatuhan Wajib Pajak Orang Pribadi . Skripsi, 55.

Peraturan Perundang-undangan

Peraturan Gubernur Banten Nomor 12 Tahun 2020 Pasal 1 Nomor 9 Tentang Penghapusan Sanksi Administrative Atau Denda Pajak Kendaraan Bermotor Tahunan, Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor, Mutasi Masuk Dari Luar Daerah, Mutasi Dalam Daerah Dan Penghapusan Tarif Progresif Peraturan Gubernur Banten No 32 Tahun 2021 Tentang Pengurangan Pokok Dan / Atau Penghapusan Sanksi Administratif Berupa Denda Pajak Kendaraan Bermotor, Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor Penyerahan Pertama , Penyerahan Kedua Dan Seterusnya, Dan Pajak Bahan Bakar Kendaraan Bermotor

Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 28 Tahun 2007 Tentang Ketentuan Umum Dan Tata Cara Perpajakan pasal 1 nomor 1 .

Undang-Undang Dasar Republik Indonesia No 28 Tahun 2009 Tentang Pajak Daerah Dan Retribusi Daerah Pasal 1 Nomor 12, Pasal 3 Nomor 1,2 Dan 3, Pasal 4 Nomor 1,2, Dan 3, Pasal 5, Pasal 6

Website

https://banten.bps.go.id diakses pada tanggal 9 September 2021

https://bapenda.bantenprov.go.id diakses pada tanggal 11 September 2021 https://kbbi.kemdikbud.go.id diakses pada tanggal 21 September 2021

LAMPIRAN - LAMPIRAN

Karakter Responden Nama Lengkap

Jenis Kelami

USI A

Pendidika n Terakhir

Pekerjaa

n PENGHASILA

N PERBULAN

1 Arip Islamawan 1 22 3 1 2

Failasufa Qofifah

Damayanti 2 20 2 5

3 Doni 1 22 2 1 3

Julffy Delia

Damayanthy 2 22 3 1

5 Muhamad rivaldi 1 22 2 5 1

6 Farrad Randy Rahady 1 21 3 2 3

7 Anjas arlianzha 1 21 3 5 2

Reffi Esa

Budiman,S.Sos 1 32 3 5 2

9 Nadhif El Madani 1 21 2 1 3

Mohamad Fadly

Muhaimin 1 19 3 5 1

Muhammad Zidan

Sawwaludin 1 21 2 5 3

12 Ersa Antabelia 2 22 2 5 1

YATNA

SUPRIYATNA 1 31 2 1 1

14 Rifki Adhitama 1 21 2 5 2

Eugene dwidita

berlinar 1 20 2 5

16 Bahrul Ulumiyah 2 23 3 5 4

17 Syifa nurul sabrina 2 22 3 5 2

18 Danang 1 23 3 3 4

19 Kevin Zhafar 1 21 3 5 1

20 Linda 2 21 2 1 2

21 Nur Paujiah 2 22 3 5 1

22 Noviyanti

Rahmadani 2 18 2 5 1

23 Monica Esperanza 2 22 3 5 2

24 Resti Sopiawati 2 22 3 5 4

25 Rizki 1 23 2 5 1

26 Ilmi 'Ainul Yaqin 1 22 3 2 1

Dhea Niswatun

Sakinah 2 22 3 5

28 Agisna Frisya 2 20 2 5 1

29 Hopipah 2 22 3 5 1

30 Iqbal 1 24 3 5 1

31 Dito Rizky A 1 21 3 5 1

32 Mochamad Novan 1 21 2 5 4

Alfarsi

33 Ana Hafidzatul 2 20 2 5 1

34 Pandu Vega Maulana 1 21 2 1 2

35 Jiddan Jayusman 1 22 2 5 1

36 Vilanda 2 29 3 5 4

37 Yeni 2 30 3 1 3

38 Aulia saputri 2 29 3 5 4

39 Dani Septiandi 1 31 2 1 3

Bagus Agung

SetyoNegoro 1 22 2 5 1

41 Ripan Yopani 1 34 1 1 3

42 Nana buyana 1 38 2 2 2

43 Salsa Rahma Aji 2 17 2 5 1

44 Novi Yulianti 2 32 2 2 2

Muhammad Ridwan

Agista 1 22 2 1 4

46 Kahfi alfarizd 1 20 3 5 1

47 Zen 1 21 2 1 1

48 Septia 2 21 3 5 3

Mochamad Rizky

Firmansyah 1 21 2 5

50 Fuad mufid 1 23 3 1 3

51 adrian nurajwani

juanda 1 19 2 5 1

52 Cepi Apriadi 1 25 2 1 4

53 TUBAGUS RIFKI

PRATAMA 1 22 2 5 2

54 naufal rizq 1 20 3 5 1

55 Tiara Apriliani

Nisautami 2 19 2 5 1

56 Tania Agustina

Hartono 2 22 3 5 1

57 M Yusuf Zulfikar 1 17 3 1 3

58 Moh Faqih Dwi

Saptaji 1 23 3 5 1

59 Utami nk 2 22 2 5 3

60 Widiastuti 2 50 3 3 3

61 Ega devita 2 21 3 1 4

62 Havid Habibaullah 1 23 2 2 1

63 Dewi Rizky

Salsabilla Tamara 2 22 3 1 1

64 Aulia Dwi Octaviani 2 17 2 5 1

65 Yuliarti 2 55 3 5 3

66 Muhammad Thariq 1 22 3 5 2

67 Ifanudin 1 21 3 5 2

68 reynaldi asriqoini 1 21 2 2 4

M. MIFTAHUL

KHOIR 1 23 3 1

70 Gita Pratiwi 2 23 3 1 4

71 DIMAS MURIA 1 19 3 5 2

72 I Putu Vikram

Gandhi 1 18 3 5 1

73 Mishail Rayyan 1 18 3 5 1

74 Carina Devi Safitri 2 18 3 5 3

75 Alex 1 27 3 2 1

76 Sisca Oktaviani 2 18 3 5 1

77 Jerry 1 25 3 1 4

78 Roisul umam 1 22 2 1 2

79 Ayun 1 22 2 4 4

80 Muhamad Holil 1 29 2 2 2

81 Kevin purwanto 1 22 2 2 2

82 Deden gema

ramadhan 1 21 2 1 2

83 Yossi adiyansyah 1 22 3 3 4

84 Atin Supriyatin 2 23 3 1 3

85 Yussi Apriani 2 22 3 5 2

86 Debi 2 22 2 1 3

Teguh setiawan

prima 1 22 3 1

88 Syifa Indriani 2 22 3 1 3

89 Faisal 1 23 3 3 4

90 Aditio 1 21 3 1 3

91 sehan weis al qorny 1 21 3 5 1

Risandi Nugraha

Sunda Wibawa 1 20 3 5

1 93

Shifa Fathia

Elfahrizka 2 20 2 1

94 Faisal 1 22 2 1 3

95 Ilham darojat 1 22 3 5 1

96 Teguh Gunawan 1 25 3 3 3

97 Zico padalino 1 20 3 5 1

98 Reza Ridho 1 22 2 5 1

99 Mita Auliana 2 21 3 5 1

0 Luthfia Nabilla Haya 2 21 2 5 2

Kepatuhan_Wajib_Pajak(Y) Kesadaran_Wajib_Pajak(X1) Sanksi_Pajak(X2) Sosialisasi_Pajak(X3) Tingkat Penghasilan Wajib Pajak(X4)

NAMA ^Y.V

1 Y.V

2 Y.V

3 Y.V

4 Y.V

5 ∑

Y X1.V

1 X1.V

2 X1.V

3 X1.V

4 ∑X

1 X2.V

2 X2.V

3 X2.V 4 X2.V

5 X2.V

6 X2.V

7 ∑X

2 X3.V 1 X3.V

2 X3.V

3 ∑X

3 X4.V

1 X4.V

2 X4.V

3 X4.V

4 ∑X

Arip Islamawan

2 4 1 1 1 9 1 1 1 1 4 2 5 2 1 1 1 2 14 4 5 5 14 4 3 4 1 12

Failasufa Qofifah Damayanti

2 2 2 2 2 10 2 2 2 2 8 4 3 4 5 4 3 3 26 3 3 4 10 2 3 2 3 10

Doni ¹ ⁴ ¹ ¹ ⁵ ¹² ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ⁵ ⁵ ¹ ¹ ⁵ ³ ¹ ²¹ ¹ ¹ ⁵ ⁷ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴

Julffy Delia Damayanth y

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 1 1 3 4 4 2 3 18 2 2 3 7 2 2 2 3 9

Muhamad Rivaldi

4 3 2 4 5 18 5 5 3 5 18 3 3 4 3 3 4 3 23 4 3 3 10 3 4 2 3 12

Farrad Randy Rahady

1 2 3 2 1 9 3 2 1 2 8 4 3 2 1 5 2 2 19 2 1 2 5 1 1 2 1 5

Anjas Arlianzha

2 2 2 2 2 10 2 2 2 1 7 1 2 2 2 1 1 2 11 2 1 1 4 2 2 2 2 8

Reffi Esa Budiman, S.Sos

1 2 1 2 4 10 1 2 1 1 5 3 2 1 3 2 1 1 13 1 2 1 4 1 1 2 1 5

Nadhif El Madani

1 1 1 1 1 5 1 1 2 1 5 2 2 2 2 2 2 2 14 1 1 1 3 1 1 2 1 5

Mohamad Fadly Muhaimin

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 1 1 1 5 5 5 1 19 1 1 1 3 1 1 1 1 4

Muhammad Zidan Sawwaludin

3 2 2 2 2 11 2 2 2 2 8 2 2 2 2 2 2 2 14 2 2 2 6 2 2 2 2 8

Ersa Antabelia

1 2 2 1 1 7 3 1 3 1 8 3 3 4 3 3 2 2 20 1 3 5 9 3 5 5 3 16

Yatna Supriyatna

2 2 3 2 2 11 2 2 2 3 9 3 3 3 3 3 3 3 21 2 3 3 8 3 4 3 2 12

Rifki Adhitama

1 1 1 1 1 5 1 1 2 1 5 1 2 2 2 4 4 2 17 2 2 2 6 2 2 2 1 7

Eugene Dwidita Berlinar

3 3 3 4 4 17 3 3 3 4 13 3 3 3 3 3 3 3 21 3 3 3 9 4 4 4 1 13

Bahrul Ulumiyah

1 1 1 1 3 7 3 3 5 1 12 2 2 2 4 4 3 3 20 2 3 4 9 3 5 3 1 12

Syifa Nurul Sabrina

2 1 1 2 3 9 2 2 2 2 8 2 2 2 5 5 2 2 20 2 3 3 8 2 2 2 1 7

Danang ³ ⁴ ² ⁴ ⁵ ¹⁸ ⁵ ⁴ ¹ ¹ ¹¹ ⁵ ⁴ ⁴ ³ ⁵ ¹ ¹ ²³ ⁴ ⁴ ¹ ⁹ ⁴ ³ ² ¹ ¹⁰

Kevin Zhafar

1 1 1 1 1 5 1 2 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 7 2 2 2 6 4 4 4 2 14

Linda ¹ ¹ ¹ ¹ ² ⁶ ² ² ² ² ⁸ ² ² ² ² ² ¹ ¹ ¹² ³ ² ² ⁷ ³ ³ ³ ² ¹¹

Nur Paujiah ² ² ² ² ² ¹⁰ ² ² ² ¹ ⁷ ³ ³ ³ ³ ³ ³ ³ ²¹ ² ³ ³ ⁸ ³ ² ³ ³ ¹¹

Noviyanti Rahmadani

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 3 1 1 1 1 4

Monica Esperanza

3 3 4 4 2 16 2 3 4 4 13 3 3 4 4 4 4 3 25 3 3 3 9 3 3 3 2 11

Resti Sopiawati

2 2 2 2 2 10 3 3 3 3 12 3 3 3 3 3 3 3 21 3 4 4 11 2 2 3 2 9

Rizki ² ³ ¹ ¹ ² ⁹ ³ ³ ² ¹ ⁹ ² ⁴ ⁴ ⁴ ⁴ ¹ ³ ²² ¹ ³ ³ ⁷ ² ² ² ² ⁸

Ilmi 'Ainul Yaqin

1 2 4 1 1 9 1 1 1 1 4 5 2 2 4 4 4 4 25 2 2 3 7 2 2 2 2 8

Dhea Niswatun Sakinah

1 2 1 1 1 6 3 1 2 1 7 1 2 2 3 3 3 3 17 2 2 4 8 3 3 3 3 12

Agisna Frisya

1 1 2 1 1 6 1 1 3 1 6 3 3 4 3 3 3 3 22 2 2 3 7 1 1 1 1 4

Hopipah ² ⁴ ⁴ ² ³ ¹⁵ ¹ ¹ ² ¹ ⁵ ³ ³ ¹ ³ ² ⁴ ⁴ ²⁰ ⁴ ¹ ⁵ ¹⁰ ² ² ⁴ ¹ ⁹

Iqbal ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁵ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ¹ ¹ ² ¹ ¹ ¹ ¹ ⁸ ¹ ² ³ ⁶ ¹ ³ ² ³ ⁹

Dito Rizky A

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 2 2 2 4 4 2 2 18 4 4 4 12 2 2 2 4 10

Mochamad Novan Alfarsi

1 2 1 2 1 7 1 3 2 1 7 1 1 2 4 5 5 1 19 3 3 3 9 3 5 5 5 18

Ana Hafidzatul

1 2 1 1 1 6 2 2 1 1 6 3 3 2 5 5 5 3 26 3 4 3 10 1 1 1 1 4

Pandu Vega Maulana

2 1 5 1 2 11 4 2 3 1 10 3 1 2 3 1 3 2 15 2 3 1 6 2 2 1 1 6

Jiddan Jayusman

1 1 1 1 2 6 1 2 1 1 5 3 1 2 2 2 3 3 16 1 3 3 7 1 3 3 3 10

Vilanda ¹ ² ² ² ³ ¹⁰ ² ² ¹ ¹ ⁶ ¹ ¹ ² ³ ³ ² ² ¹⁴ ¹ ² ² ⁵ ² ² ² ¹ ⁷

Yeni ⁵ ⁴ ⁵ ⁵ ⁴ ²³ ⁴ ⁴ ⁴ ⁴ ¹⁶ ⁴ ⁴ ³ ⁴ ⁴ ³ ³ ²⁵ ⁴ ⁴ ⁴ ¹² ⁴ ⁴ ⁴ ⁴ ¹⁶

Aulia ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁵ ² ² ² ¹ ⁷ ² ² ² ⁴ ³ ² ⁴ ¹⁹ ² ² ³ ⁷ ¹ ² ¹ ² ⁶

Saputri Dani Septiandi

1 1 4 1 2 9 2 1 2 1 6 2 2 2 2 3 2 2 15 2 2 4 8 2 2 2 2 8

Bagus Agung Setyonegoro

1 1 2 1 1 6 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 3 1 1 1 1 4

Ripan Yopani

2 2 3 3 2 12 2 2 2 2 8 3 2 3 2 2 2 3 17 3 2 3 8 3 3 3 3 12

Nana Buyana

3 4 2 2 3 14 2 3 2 5 12 3 2 2 2 2 2 3 16 2 3 4 9 2 1 2 1 6

Salsa Rahma Aji

1 1 2 1 1 6 2 3 1 1 7 1 1 1 1 2 1 1 8 1 1 1 3 1 2 2 1 6

Novi Yulianti

1 2 2 2 2 9 2 1 2 2 7 2 1 2 4 4 4 4 21 2 2 2 6 2 2 2 2 8

Muhammad Ridwan Agista

5 5 5 5 5 25 5 5 5 5 20 5 5 5 5 5 5 5 35 5 2 5 12 5 5 4 4 18

Kahfi Alfarizd

3 2 2 3 4 14 3 4 3 4 14 4 3 3 3 4 3 3 23 3 2 3 8 2 3 2 2 9

Zen ¹ ² ² ² ² ⁹ ² ³ ³ ¹ ⁹ ¹ ² ² ³ ³ ³ ³ ¹⁷ ² ² ³ ⁷ ¹ ² ² ¹ ⁶

Septia ¹ ² ¹ ¹ ¹ ⁶ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ¹ ¹ ¹ ⁴ ³ ³ ³ ¹⁶ ² ³ ³ ⁸ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴

Mochamad Rizky Firmansyah

5 5 5 5 5 25 5 5 5 5 20 5 5 5 5 5 5 5 35 5 5 5 15 5 5 5 5 20

Fuad Mufid ¹ ² ¹ ¹ ² ⁷ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ² ¹ ² ¹ ⁵ ¹ ¹ ¹³ ¹ ³ ¹ ⁵ ¹ ² ¹ ¹ ⁵

Adrian Nurajwani Juanda

3 3 3 3 3 15 3 3 3 3 12 3 3 3 3 3 3 3 21 3 3 3 9 3 3 3 3 12

Cepi Apriadi

1 1 1 2 1 6 1 1 2 2 6 2 2 2 2 2 2 2 14 1 2 2 5 2 2 2 1 7

Tubagus Rifki Pratama

1 1 1 1 2 6 1 1 2 2 6 2 2 3 2 2 2 2 15 2 2 2 6 2 2 2 2 8

Naufal Rizq ³ ³ ¹ ² ³ ¹² ² ³ ³ ¹ ⁹ ² ³ ⁵ ¹ ⁴ ¹ ³ ¹⁹ ² ² ³ ⁷ ³ ³ ³ ³ ¹²

Tiara Apriliani Nisautami

2 2 2 2 1 9 2 1 2 2 7 2 2 2 2 2 2 2 14 2 2 3 7 2 2 2 2 8

Tania Agustina

1 1 2 2 2 8 2 2 2 1 7 2 2 1 1 2 2 2 12 2 2 2 6 2 3 2 2 9

Hartono M Yusuf Zulfikar

2 3 1 3 4 13 1 3 5 1 10 3 2 3 3 4 3 3 21 2 1 5 8 2 2 2 2 8

Moh Faqih Dwi Saptaji

3 3 3 4 4 17 4 4 4 4 16 3 4 4 3 3 3 3 23 3 3 3 9 3 4 4 3 14

Utami Nk ² ² ⁴ ² ³ ¹³ ¹ ¹ ² ³ ⁷ ³ ³ ⁴ ³ ³ ³ ³ ²² ³ ³ ³ ⁹ ³ ³ ³ ³ ¹²

Widiastuti ¹ ² ² ¹ ¹ ⁷ ² ² ¹ ¹ ⁶ ² ³ ² ⁴ ⁴ ³ ³ ²¹ ⁴ ³ ⁴ ¹¹ ² ² ² ¹ ⁷

Ega Devita ¹ ¹ ¹ ² ³ ⁸ ¹ ² ³ ³ ⁹ ² ² ² ¹ ¹ ¹ ³ ¹² ² ³ ⁴ ⁹ ² ² ¹ ¹ ⁶

Havid Habibaullah

1 1 3 1 1 7 1 1 1 1 4 3 3 1 3 3 3 3 19 1 1 1 3 2 3 3 1 9

Dewi Rizky Salsabilla Tamara

3 1 1 2 1 8 1 2 2 3 8 2 3 2 3 2 2 3 17 3 3 3 9 3 3 3 3 12

Aulia Dwi Octaviani

5 5 5 2 1 18 1 1 1 1 4 1 1 1 1 5 3 1 13 2 2 3 7 2 1 1 1 5

Yuliarti ¹ ² ¹ ² ¹ ⁷ ¹ ² ¹ ¹ ⁵ ² ¹ ¹ ⁵ ⁵ ² ² ¹⁸ ² ² ³ ⁷ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴

Muhammad Thariq

3 1 1 1 1 7 1 1 2 1 5 1 2 1 1 1 1 1 8 1 1 1 3 1 1 1 1 4

Ifanudin ¹ ¹ ¹ ¹ ² ⁶ ² ¹ ¹ ¹ ⁵ ¹ ² ¹ ⁵ ⁵ ⁵ ⁵ ²⁴ ⁵ ¹ ¹ ⁷ ¹ ² ¹ ² ⁶

Reynaldi Asriqoini

2 3 3 2 2 12 2 2 2 2 8 3 3 3 3 3 3 3 21 3 3 1 7 2 2 2 2 8

M. Miftahul Khoir

1 1 1 1 2 6 1 2 1 1 5 2 3 3 3 2 3 3 19 2 2 3 7 2 2 2 1 7

Gita Pratiwi ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁵ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ¹ ¹ ¹ ⁵ ⁴ ⁴ ² ¹⁸ ³ ⁴ ⁵ ¹² ¹ ¹ ² ¹ ⁵

Dimas Muria

5 3 4 4 4 20 5 5 4 5 19 3 4 4 5 5 4 5 30 4 5 5 14 5 5 5 4 19

I Putu Vikram Gandhi

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 4 3 1 5 5 2 2 22 2 4 5 11 3 2 4 3 12

Mishail Rayyan

1 3 1 1 2 8 1 1 2 2 6 3 2 2 3 1 2 3 16 1 2 2 5 2 2 3 2 9

Carina Devi Safitri

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 1 2 2 3 3 2 3 16 2 3 3 8 1 4 3 2 10

Alex ¹ ¹ ⁵ ¹ ¹ ⁹ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁷ ¹ ¹ ¹ ³ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴

Sisca Oktaviani

2 2 1 2 2 9 2 2 2 2 8 2 2 3 4 4 3 2 20 2 2 4 8 2 3 3 2 10

Jerry ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁵ ² ¹ ² ¹ ⁶ ¹ ² ² ¹ ¹ ¹ ¹ ⁹ ⁴ ¹ ¹ ⁶ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴

Roisul Umam

4 4 5 5 5 23 5 5 4 5 19 4 4 4 5 4 5 5 31 5 5 5 15 4 5 5 5 19

Ayun ² ³ ¹ ¹ ¹ ⁸ ² ² ² ¹ ⁷ ⁴ ³ ² ⁵ ⁵ ² ⁵ ²⁶ ² ² ³ ⁷ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴

Muhamad Holil

5 5 5 5 5 25 5 5 5 5 20 1 1 1 3 3 3 3 15 3 3 3 9 3 3 3 4 13

Kevin Purwanto

2 1 2 2 2 9 2 2 2 2 8 2 2 2 2 3 2 2 15 2 2 2 6 3 2 3 3 11

Deden Gema Ramadhan

2 2 2 2 2 10 2 2 2 1 7 2 2 2 2 2 2 3 15 3 2 4 9 2 2 2 2 8

Yossi Adiyansyah

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 1 1 1 5 5 2 1 16 1 1 4 6 1 1 1 1 4

Atin Supriyatin

1 1 1 1 1 5 1 2 2 1 6 3 1 2 2 2 2 2 14 2 1 2 5 1 1 1 3 6

Yussi Apriani

1 2 1 1 1 6 1 1 2 1 5 1 1 3 3 2 1 3 14 1 1 1 3 1 2 1 1 5

Debi ² ² ² ² ² ¹⁰ ² ² ² ² ⁸ ² ² ² ³ ³ ² ² ¹⁶ ² ² ² ⁶ ² ² ² ² ⁸

Teguh Setiawan Prima

3 5 5 1 1 15 3 2 3 2 10 2 2 2 2 4 1 1 14 2 2 4 8 3 3 3 5 14

Syifa Indriani

5 5 1 3 4 18 1 1 2 3 7 3 2 2 3 3 3 3 19 2 2 4 8 3 3 3 1 10

Faisal ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ⁸ ¹ ² ¹ ² ⁶ ² ¹ ² ⁴ ⁴ ¹ ¹ ¹⁵ ² ² ³ ⁷ ¹ ² ² ¹ ⁶

Aditio ¹ ¹ ¹ ² ² ⁷ ² ² ¹ ¹ ⁶ ³ ² ² ³ ³ ² ² ¹⁷ ² ² ² ⁶ ² ² ² ² ⁸

Sehan Weis Al Qorny

5 5 5 5 5 25 5 5 5 5 20 5 5 5 5 5 5 5 35 5 5 5 15 5 5 5 5 20

Risandi Nugraha Sunda Wibawa

2 2 2 1 2 9 1 2 2 1 6 3 2 2 1 2 2 2 14 1 2 1 4 2 2 2 2 8

Shifa Fathia Elfahrizka

5 3 5 1 3 17 1 1 1 1 4 1 2 2 3 3 3 3 17 3 3 3 9 3 3 3 3 12

Faisal ¹ ¹ ¹ ¹ ² ⁶ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴ ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁷ ² ² ² ⁶ ¹ ¹ ¹ ¹ ⁴

Ilham Darojat

1 2 3 1 1 8 1 1 1 2 5 2 2 1 5 5 5 4 24 2 2 3 7 3 2 2 1 8

Teguh Gunawan

2 2 2 2 2 10 2 2 2 2 8 2 2 2 4 4 1 1 16 2 2 2 6 3 3 3 2 11

Zico Padalino

1 4 1 1 3 10 2 3 2 1 8 2 1 1 1 1 1 1 8 1 2 2 5 1 2 3 1 7

Reza Ridho ² ² ² ² ³ ¹¹ ² ² ² ³ ⁹ ² ³ ⁴ ³ ³ ² ³ ²⁰ ⁴ ³ ² ⁹ ⁴ ⁴ ³ ³ ¹⁴ Mita

Auliana

1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 3 1 1 1 1 4

Luthfia Nabilla Haya

3 2 2 2 1 10 3 2 2 1 8 4 4 3 2 4 4 4 25 2 2 3 7 3 3 2 3 11

Laki-Laki 1

Wanita 2

SMP 1

SMA 2

Perguruan Tinggi 3

Karyawan Swasta 1

Wiraswasta 2

PNS 3

TNI/POLRI 4

Lainya 5

Rp. 500.000 - Rp. 1.500.000 1

Rp. 1.500.000 - Rp. 3.000.000 2

Rp. 3.000.000 - Rp.5.000.000 3

Rp. Lebih Dari Rp. 5.000.000 4

Kepatuhan_Wajib_Pajak(Y) Y

Saya Selalu Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Saya Y_V1

Saya Selalu Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Tepat Waktu Y_V2

Saya Tidak Mempunyai Tunggakan Pajak Kendaraan Bermotor Y_V3

Saya Mengetahui Kapan Saya Harus Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Saya Y_V4 Saya Mengetahui Berapa Jumlah Pajak Kendaraan Bermotor Yang Harus Saya

Bayarkan Setiap Tahun Nya Y_V5

Kesadaran_Wajib_Pajak(X1) X1

Saya Menyadari Pentingnya Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Untuk

Pembangunan Daerah X1_V1

Saya Memahami Kewajiban Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Sesuai Dengan

Peraturan Perundang-Undangan Yang Berlaku X1_V2

Saya Memiliki Dorongan Untuk Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Secara

Sukarela Tanpa Adanya Paksaan X1_V3

Saya Berharap Bisa Membayarkan Pajak Kendaraan Bermotor Tepat Waktu Setiap

Tahun Nya X1_V4

Sanksi_Pajak(X2) X2

Sanksi Pajak Kendaraan Bermotor Mencegah Saya Terlambat Membayarkan Pajak

Kendaraan Bermotor Saya X2_V1

Penerapan Sanksi Pajak Kendaraan Bermotor Membuat Saya Menjadi Disiplin Dalam

Memembayar Pajak Kendaraan Bermotor X2_V2

Saya Mengetahui Tujuan Dari Sanksi Pajak Kendaraan Bermotor X2_V3

Sanksi Pajak Kendaraan Bermotor Yang Tinggi Mengurangi Keinginan Saya Untuk

Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Saya X2_V4

Sanksi Pajak Kendaraan Bermotor Yang Rendah Mengurangi Keinginan Saya Untuk

Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Saya X2_V5

Penghapusan Sanksi Administratif Pajak Kendaraan Bermotor Akan Saya Manfaatkan

Untuk Menghindari Membayarkan Sanksi Pajak Yang Tinggi X2_V6

Penghapusan Sanksi Administratif Pajak Kendaraan Bermotor Mempengaruhi

Keingingan Wajib Pajak Untuk Membayarkan Pajak Kendaraan Bermotor X2_V7

Sosialisasi_Pajak(X3) X3

Saya Mendapatkan Informasi Terkait Pajak Kendaraan Bermotor Melalui Berbagai

Media Seperti Media Digital, Baliho, Dan Lain-Lain X3_V1

Saya Mendapatkan Himbauan Dari Pemerintah Untuk Membayarkan Pajak Kendaraan

Bermotor Dari Berbagai Media X3_V2

Saya Mendapatkan Informasi Adanya Penghapusan Sanksi Atau Dendaadministrasi

Dari Pemerintah Provinsi Banten Di Tahun 2021 X3_V3

Penghasilan_Wajib_Pajak X4

Berapapun Penghasilan Saya, Saya Akan Tetap Membayar Pajak Kendaraan Bermotor

Saya X4_V1

Saya Akan Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Saya Meskipun Penghasilan Saya

Rendah X4_V2

Saya Sanggup Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Yang Telah Ditetapkan

Berapapun Penghasilan Saya X4_V3

Semakin Besar Penghasilan Saya Semakin Taat Saya Membayar Pajak X4_V4

Statistics

Nama_Lengkap Jenis_Kelamin USIA Pendidika n_Terakhir

Pekerjaan

N Valid 100 100 100 100 100

Missi ng

0 0 0 0 0

Statistics

PENGHASILAN_PERBULAN

N Valid 100

Missing 0

Frequency Table

Nama_Lengkap

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid Aditio 1 1.0 1.0 1.0

adrian nurajwani juanda

1 1.0 1.0 2.0

Agisna Frisya 1 1.0 1.0 3.0

Alex 1 1.0 1.0 4.0

Ana Hafidzatul 1 1.0 1.0 5.0

Anjas arlianzha 1 1.0 1.0 6.0

Arip Islamawan 1 1.0 1.0 7.0

Atin Supriyatin 1 1.0 1.0 8.0

Aulia Dwi Octaviani 1 1.0 1.0 9.0

Aulia saputri 1 1.0 1.0 10.0

Ayun 1 1.0 1.0 11.0

Bagus Agung SetyoNegoro

1 1.0 1.0 12.0

Bahrul Ulumiyah 1 1.0 1.0 13.0

Carina Devi Safitri 1 1.0 1.0 14.0

Cepi Apriadi 1 1.0 1.0 15.0

Danang 1 1.0 1.0 16.0

Dani Septiandi 1 1.0 1.0 17.0

Debi 1 1.0 1.0 18.0

Deden gema ramadhan

1 1.0 1.0 19.0

Dewi Rizky Salsabilla Tamara

1 1.0 1.0 20.0

Dhea Niswatun Sakinah

1 1.0 1.0 21.0

DIMAS MURIA 1 1.0 1.0 22.0

Dito Rizky A 1 1.0 1.0 23.0

Doni 1 1.0 1.0 24.0

Ega devita 1 1.0 1.0 25.0

Ersa Antabelia 1 1.0 1.0 26.0

Eugene dwidita berlinar

1 1.0 1.0 27.0

Failasufa Qofifah Damayanti

1 1.0 1.0 28.0

Faisal 2 2.0 2.0 30.0

Farrad Randy Rahady 1 1.0 1.0 31.0

Fuad mufid 1 1.0 1.0 32.0

Gita Pratiwi 1 1.0 1.0 33.0

Havid Habibaullah 1 1.0 1.0 34.0

Hopipah 1 1.0 1.0 35.0

I Putu Vikram Gandhi

1 1.0 1.0 36.0

Ifanudin 1 1.0 1.0 37.0

Ilham darojat 1 1.0 1.0 38.0

Ilmi 'Ainul Yaqin 1 1.0 1.0 39.0

Iqbal 1 1.0 1.0 40.0

Jerry 1 1.0 1.0 41.0

Jiddan Jayusman 1 1.0 1.0 42.0

Julffy Delia Damayanthy

1 1.0 1.0 43.0

Kahfi alfarizd 1 1.0 1.0 44.0

Kevin purwanto 1 1.0 1.0 45.0

Kevin Zhafar 1 1.0 1.0 46.0

Linda 1 1.0 1.0 47.0

Luthfia Nabilla Haya 1 1.0 1.0 48.0

M Yusuf Zulfikar 1 1.0 1.0 49.0

M. MIFTAHUL KHOIR

1 1.0 1.0 50.0

Mishail Rayyan 1 1.0 1.0 51.0

Mita Auliana 1 1.0 1.0 52.0

Mochamad Novan Alfarsi

1 1.0 1.0 53.0

Mochamad Rizky Firmansyah

1 1.0 1.0 54.0

Moh Faqih Dwi Saptaji

1 1.0 1.0 55.0

Mohamad Fadly Muhaimin

1 1.0 1.0 56.0

Monica Esperanza 1 1.0 1.0 57.0

Muhamad Holil 1 1.0 1.0 58.0

Muhamad rivaldi 1 1.0 1.0 59.0

Muhammad Ridwan Agista

1 1.0 1.0 60.0

Muhammad Thariq 1 1.0 1.0 61.0

Muhammad Zidan Sawwaludin

1 1.0 1.0 62.0

Nadhif El Madani 1 1.0 1.0 63.0

Nana buyana 1 1.0 1.0 64.0

naufal rizq 1 1.0 1.0 65.0

Novi Yulianti 1 1.0 1.0 66.0

Noviyanti Rahmadani 1 1.0 1.0 67.0

Nur Paujiah 1 1.0 1.0 68.0

Pandu Vega Maulana 1 1.0 1.0 69.0

Reffi Esa Budiman,S.Sos

1 1.0 1.0 70.0

Resti Sopiawati 1 1.0 1.0 71.0

reynaldi asriqoini 1 1.0 1.0 72.0

Reza Ridho 1 1.0 1.0 73.0

Rifki Adhitama 1 1.0 1.0 74.0

Ripan Yopani 1 1.0 1.0 75.0

Risandi Nugraha Sunda Wibawa

1 1.0 1.0 76.0

Rizki 1 1.0 1.0 77.0

Roisul umam 1 1.0 1.0 78.0

Salsa Rahma Aji 1 1.0 1.0 79.0

sehan weis al qorny 1 1.0 1.0 80.0

Septia 1 1.0 1.0 81.0

Shifa Fathia Elfahrizka

1 1.0 1.0 82.0

Sisca Oktaviani 1 1.0 1.0 83.0

Syifa Indriani 1 1.0 1.0 84.0

Syifa nurul sabrina 1 1.0 1.0 85.0

Tania Agustina Hartono

1 1.0 1.0 86.0

Teguh Gunawan 1 1.0 1.0 87.0

Teguh setiawan prima

1 1.0 1.0 88.0

Tiara Apriliani Nisautami

1 1.0 1.0 89.0

TUBAGUS RIFKI PRATAMA

1 1.0 1.0 90.0

Utami nk 1 1.0 1.0 91.0

Vilanda 1 1.0 1.0 92.0

Widiastuti 1 1.0 1.0 93.0

YATNA SUPRIYATNA

1 1.0 1.0 94.0

Yeni 1 1.0 1.0 95.0

Yossi adiyansyah 1 1.0 1.0 96.0

Yuliarti 1 1.0 1.0 97.0

Yussi Apriani 1 1.0 1.0 98.0

Zen 1 1.0 1.0 99.0

Zico padalino 1 1.0 1.0 100.0

Total 100 100.0 100.0

Jenis_Kelamin

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent Valid Laki

Laki

62 62.0 62.0 62.0

Wanita 38 38.0 38.0 100.0

Total 100 100.0 100.0

USIA

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 17 3 3.0 3.0 3.0

18 5 5.0 5.0 8.0

19 4 4.0 4.0 12.0

20 9 9.0 9.0 21.0

21 21 21.0 21.0 42.0

22 31 31.0 31.0 73.0

23 10 10.0 10.0 83.0

24 1 1.0 1.0 84.0

25 3 3.0 3.0 87.0

27 1 1.0 1.0 88.0

29 3 3.0 3.0 91.0

30 1 1.0 1.0 92.0

31 2 2.0 2.0 94.0

32 2 2.0 2.0 96.0

34 1 1.0 1.0 97.0

38 1 1.0 1.0 98.0

50 1 1.0 1.0 99.0

55 1 1.0 1.0 100.0

Tot al

100 100.0 100.0

Pendidikan_Terakhir

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid SMP 1 1.0 1.0 1.0

SMA 43 43.0 43.0 44.0

PERGURUAN TINGGI

56 56.0 56.0 100.0

Total 100 100.0 100.0

Pekerjaan

Frequency Percent Valid

Percent

Cumulative Percent Valid Karyawan

Swasta

29 29.0 29.0 29.0

Wiraswasta 9 9.0 9.0 38.0

PNS 5 5.0 5.0 43.0

TNI / POLRI 1 1.0 1.0 44.0

LAINYA 56 56.0 56.0 100.0

Total 100 100.0 100.0

PENGHASILAN_PERBULAN

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent Valid Rp. 500.000 - Rp.

1.500.000

42 42.0 42.0 42.0

Rp. 1.500.000 - Rp.

3.000.000

20 20.0 20.0 62.0

Rp. 3.000.000 - Rp.5.000.000

22 22.0 22.0 84.0

Rp. lebih dari Rp.

5.000.000

16 16.0 16.0 100.0

Total 100 100.0 100.0

Model Summary^b

Model R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .835^a .697 .685 2.916

a. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

b. Dependent Variable: Total_Y

ANOVA^a

Model Sum of

Squares

df Mean

Square

F Sig.

1 Regression 1860.040 4 465.010 54.700 .000^b

Residual 807.600 95 8.501

Total 2667.640 99

a. Dependent Variable: Total_Y

b. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

Coefficients^a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) .535 .961 .557 .579

Total_X1 .866 .104 .698 8.345 .000

Total_X2 .045 .072 .053 .631 .529

Total_X3 .136 .171 .073 .798 .427

Total_X4 .101 .114 .078 .885 .378

a. Dependent Variable: Total_Y

Residuals Statistics^a

Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

Predicted Value 5.13 23.50 10.06 4.335 100

Residual -7.270 11.954 .000 2.856 100

Std. Predicted Value

-1.138 3.101 .000 1.000 100

Std. Residual -2.493 4.100 .000 .980 100

a. Dependent Variable: Total_Y

Correlations

Total_

X2 Spearman's

rho

Total_X1 Correlation

Coefficient

1.000 .448^**

Sig. (2-tailed) . .000

N 100 100

Total_X2 Correlation

Coefficient

.448^** 1.000

Sig. (2-tailed) .000 .

N 100 100

Total_X3 Correlation

Coefficient

.464^** .648^**

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 100 100

Total_X4 Correlation

Coefficient

.565^** .421^**

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 100 100

Unstandardized Correlation .004 -.034

Residual Coefficient

Sig. (2-tailed) .968 .734

N 100 100

Correlations

Total_

X4 Spearman's

rho

Total_X1 Correlation

Coefficient

.464^** .565^**

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 100 100

Total_X2 Correlation

Coefficient

.648^** .421^**

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 100 100

Total_X3 Correlation

Coefficient

1.000 .612^**

Sig. (2-tailed) . .000

N 100 100

Total_X4 Correlation

Coefficient

.612^** 1.000

Sig. (2-tailed) .000 .

N 100 100

Unstandardized Residual

Correlation Coefficient

-.056 .036

Sig. (2-tailed) .581 .724

N 100 100

Correlations

Unstandardiz ed Residual

Spearman's rho Total_X1 Correlation

Coefficient

.004

Sig. (2-tailed) .968

N 100

Total_X2 Correlation

Coefficient

-.034

Sig. (2-tailed) .734

N 100

Total_X3 Correlation

Coefficient

-.056

Sig. (2-tailed) .581

N 100

Total_X4 Correlation

Coefficient

.036

Sig. (2-tailed) .724

N 100

Unstandardized Residual Correlation Coefficient

1.000

Sig. (2-tailed) .

N 100

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Model Summary

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

1 .835^a .697 .685 2.916

a. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

ANOVA^a

Model Sum of

Squares

df Mean

Square

F Sig.

1 Regression 1860.040 4 465.010 54.700 .000^b

Residual 807.600 95 8.501

Total 2667.640 99

a. Dependent Variable: Total_Y

b. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

Coefficients^a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardiz ed Coefficient

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) .535 .961 .557 .579

Total_X1 .866 .104 .698 8.345 .000

Total_X2 .045 .072 .053 .631 .529

Total_X3 .136 .171 .073 .798 .427

Total_X4 .101 .114 .078 .885 .378

Coefficients^a

Model Collinearity Statistics

Tolerance VIF

1 (Constant)

Total_X1 .456 2.192

Total_X2 .458 2.184

Total_X3 .385 2.596

Total_X4 .415 2.411

a. Dependent Variable: Total_Y

Collinearity Diagnostics^a Model Dimension Eigenval

Condition Index

Variance Proportions (Constant) Total

Total X2

Total X3

1 1 4.734 1.000 .00 .00 .00 .00

2 .126 6.141 .31 .36 .01 .00

3 .061 8.829 .11 .52 .03 .08

4 .051 9.621 .52 .03 .27 .22

5 .029 12.796 .05 .09 .68 .70

Collinearity Diagnostics^a

Model Dimension Variance Proportions

Total_X4

1 1 .00

2 .04

3 .53

4 .21

5 .22

a. Dependent Variable: Total_Y

Model Summary^b

Model R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .835^a .697 .685 2.916

a. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

b. Dependent Variable: Total_Y

ANOVA^a

Model Sum of

Squares

df Mean

Square

F Sig.

1 Regression 1860.040 4 465.010 54.700 .000^b

Residual 807.600 95 8.501

Total 2667.640 99

a. Dependent Variable: Total_Y

b. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

Coefficients^a

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant

)

.535 .961 .557 .579

Total_X1 .866 .104 .698 8.345 .000

Total_X2 .045 .072 .053 .631 .529

Total_X3 .136 .171 .073 .798 .427

Total_X4 .101 .114 .078 .885 .378

a. Dependent Variable: Total_Y

Residuals Statistics^a Minimum Maximu

Mean Std.

Deviation

Predicted Value 5.13 23.50 10.06 4.335 100

Residual -7.270 11.954 .000 2.856 100 Std. Predicted

Value

-1.138 3.101 .000 1.000 100

Std. Residual -2.493 4.100 .000 .980 100

a. Dependent Variable: Total_Y

Charts

Model Summary

Model R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .835^a .697 .685 2.916

a. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

ANOVA^a

Model Sum of

Squares

df Mean

Square

F Sig.

1 Regression 1860.040 4 465.010 54.700 .000^b

Residual 807.600 95 8.501

Total 2667.640 99

a. Dependent Variable: Total_Y

b. Predictors: (Constant), Total_X4, Total_X2, Total_X1, Total_X3

Coefficients^a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) .535 .961 .557 .579

Total_X1 .866 .104 .698 8.345 .000

Total_X2 .045 .072 .053 .631 .529

Total_X3 .136 .171 .073 .798 .427

Total_X4 .101 .114 .078 .885 .378

a. Dependent Variable: Total_Y

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Sum Mean Std.

Deviation

Total_Y 100 5 25 1006 10.06 5.191

Total_X1 100 4 20 784 7.84 4.180

Total_X2 100 7 35 1787 17.87 6.051

Total_X3 100 3 15 749 7.49 2.765

Total_X4 100 4 20 898 8.98 4.000

Valid N (listwise)

100

Descriptive Statistics

Variance

Total_Y 26.946

Total_X1 17.469

Total_X2 36.619

Total_X3 7.646

Total_X4 16.000

Valid N (listwise)

Reliability Statistics Cronbach's

Alpha

N of Items

.909 4

Item-Total Statistics Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if

Item Deleted X1_

5.88 9.985 .808 .877

X1_

5.82 9.886 .861 .859

X1_

5.80 10.707 .762 .894

X1_

6.02 9.919 .753 .899

Reliability Statistics Cronbach's

Alpha

N of Items

.851 7

Item-Total Statistics Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if

Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if

Item Deleted X2_

15.53 28.090 .599 .832

X2_

15.60 28.283 .623 .829

X2_

15.59 29.052 .548 .839

X2_

14.97 26.454 .614 .831

X2_

14.77 26.805 .584 .836

X2_

15.38 27.006 .648 .825

X2_

15.38 27.309 .685 .820

Case Processing Summary

N %

Case s

Valid 100 100.0

Excluded^a 0 .0

Total 100 100.0

a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics Cronbach's

Alpha

N of Items

.753 3

Item-Total Statistics Scale Mean

if Item Deleted

Scale Variance if

Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if

Item Deleted X3_

5.19 3.994 .569 .684

X3_

5.12 3.925 .650 .601

X3_

4.67 3.536 .542 .730

Case Processing Summary

N %

Cases Valid 100 100.0

Excluded^a 0 .0

Total 100 100.0

a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics Cronbach's

Alpha

N of Items

.915 4

Item-Total Statistics Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if

Item Deleted X4_

6.79 9.380 .825 .884

X4_

6.57 8.773 .861 .871

X4_

6.62 9.107 .850 .875

X4_

6.96 9.756 .697 .928

Case Processing Summary

N %

Cases Valid 10

100.0

Excluded^a 0 .0

Total 10

100.0

a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics Cronbach's

Alpha

N of Items

.889 5

Item-Total Statistics Scale Mean

if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if

Item Deleted

Y_V1 8.15 16.816 .838 .840

Y_V2 7.95 17.806 .749 .861

Y_V3 8.00 18.242 .599 .898

Y_V4 8.21 17.723 .817 .848

Y_V5 7.93 18.025 .679 .877

Correlations

X1_V1 X1_V2 X1_V3 X1_V4 Total_X1

X1_V1 Pearson Correlation

1 .832^** .683^** .664^** .895^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

X1_V2 Pearson Correlation

.832^** 1 .725^** .726^** .924^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

X1_V3 Pearson Correlation

.683^** .725^** 1 .671^** .862^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

X1_V4 Pearson Correlation

.664^** .726^** .671^** 1 .868^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

Total_

Pearson Correlation

.895^** .924^** .862^** .868^** 1

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Correlations

X2_V1 X2_V2 X2_V3 X2_V4 X2_V5

X2_V1 Pearson Correlation

1 .720^** .528^** .283^** .371^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .004 .000

N 100 100 100 100 100

X2_V2 Pearson Correlation

.720^** 1 .651^** .251^* .332^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .012 .001

N 100 100 100 100 100

X2_V3 Pearson Correlation

.528^** .651^** 1 .279^** .275^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .005 .006

N 100 100 100 100 100

X2_V4 Pearson Correlation

.283^** .251^* .279^** 1 .680^**

Sig. (2-tailed) .004 .012 .005 .000

N 100 100 100 100 100

X2_V5 Pearson Correlation

.371^** .332^** .275^** .680^** 1

Sig. (2-tailed) .000 .001 .006 .000

N 100 100 100 100 100

X2_V6 Pearson Correlation

.362^** .353^** .280^** .615^** .553^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .005 .000 .000

N 100 100 100 100 100

X2_V7 Pearson Correlation

.460^** .522^** .509^** .547^** .332^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .001

N 100 100 100 100 100

Total_

Pearson Correlation

.713^** .726^** .667^** .742^** .720^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

Correlations

X2_V6 X2_V7 Total_X2

X2_V1 Pearson Correlation .362^** .460^** .713^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 100 100 100

X2_V2 Pearson Correlation .353^** .522^** .726^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 100 100 100

X2_V3 Pearson Correlation .280^** .509^** .667^**

Sig. (2-tailed) .005 .000 .000

N 100 100 100

X2_V4 Pearson Correlation .615^** .547^** .742^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 100 100 100

X2_V5 Pearson Correlation .553^** .332^** .720^**

Sig. (2-tailed) .000 .001 .000

N 100 100 100

X2_V6 Pearson Correlation 1 .639^** .756^**

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 100 100 100

X2_V7 Pearson Correlation .639^** 1 .777^**

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 100 100 100

Total_X2 Pearson Correlation .756^** .777^** 1

Sig. (2-tailed) .000 .000

N 100 100 100

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Correlations

X3_V1 X3_V2 X3_V3 Total_

X3 X3_V1 Pearson

Correlation

1 .576^** .434^** .804^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 100 100 100 100

X3_V2 Pearson Correlation

.576^** 1 .530^** .839^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 100 100 100 100

X3_V3 Pearson Correlation

.434^** .530^** 1 .820^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 100 100 100 100

Total_

Pearson Correlation

.804^** .839^** .820^** 1

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000

N 100 100 100 100

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Correlations

X4_V1 X4_V2 X4_V3 X4_V4 Total_

X4 X4_V1 Pearson

Correlation

1 .803^** .797^** .631^** .901^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

X4_V2 Pearson Correlation

.803^** 1 .832^** .670^** .926^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

X4_V3 Pearson Correlation

.797^** .832^** 1 .653^** .917^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

X4_V4 Pearson Correlation

.631^** .670^** .653^** 1 .829^**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

Total_

Pearson Correlation

.901^** .926^** .917^** .829^** 1

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Dalam dokumen skripsi tentang pajak kendaraan bermotor (Halaman 108-154)