BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Hasil Penelitian
3. Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Kriteria pengujian dengan menggunakan uji dua arah (two tailed test), yaitu dengan membandingkan probabilitas yang diperoleh dengan taraf signifikasi (α) 0,05. Jika p-value > 0,05 maka data berdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk mengetahui ada tidaknya suatu hubungan yang sempurna atau tidak sempurna diantara beberapa variabel yang menjelaskan. Variabel orthogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol (Ghozali, 2009). Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas di dalam model regresi, dapat dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai Tolerance yang tinggi sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/Tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance <
0.10 atau sama dengan nilai VIF > 10 dengan tingkat kolonieritas 0.95 (Ghozali, 2009).
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homokedastisitas dan jika beda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas (Ghozali, 2009).
4. Analisis Regresi Berganda
Siregar (2015) menyatakan regresi berganda merupakan pengembangan dari regresi linear sederhana. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas yaitu : Pengetahuan perpajakan (X1), Kesadaran Wajib Pajak (X2), Kualitas Pelayanan Pajak (X3), Sanksi Pajak (X4) terhadap kepatuhan wajib pajak (Y) dalam membayar pajak bumi dan bangunan. adapun bentuk persamaan regresi linear berganda yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :
Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + ei Dimana :
Y = Kepatuhan Wajib Pajak X1 = Pengetahuan perpajakan X2 = Kesadaran Wajib Pajak X3 = Kualitas Pelayanan Pajak
X4 = Sanksi Pajak a = konstanta
b1,b2,b3,b4 = koefisien regresi ei = faktor pengganggu (error).
5. Uji Hipotesis (Uji t )
Uji t digunakan untuk menguji secara persial masing-masing variabel.
hasil uji t dapat dilihat pada Tabel coefficients pada kolom sig (significance).
Jika probabilitas nilai t atau signifikansi < 0,05, maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh antara variabel tetap dan variabel terikat secara parsial. Namun, jika nilai t atau signifikansi > 0,05, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.
6. Koefisien Determinasi (R²)
Uji Koefisien determinasi bertujuan untuk menentukan proporsi atau persentase total variasi dalam variabel terikat yang diterangkan oleh variabel bebas. Analisis yang digunakan adalah regresi berganda, maka yang digunakan adalah Adjusted R² Square.
Hasil perhitungan Adjusted R² dapat dilihat pada output Model Summary. Pada kolom Adjusted R² dapat diketahui berapa persentase yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Sedangkan sisanya dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel- variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
1. Profil Kelurahan Sowa
Kelurahan Sowa Secara administrasi berada dalam wilayah Kec. Togo Binongko Kab. Wakatobi Prov. Sultra. Kelurahan Sowa merupakan salah satu Kelurahan di wilayah Kec. Togo Binongko yang telah ditingkatkan statusnya dari Desa Sowa pada tahun 2007. Kelurahan Sowa berada di sebelah barat Ibu Kota Kec. Togo Binongko, yang merupakan kawasan perbukitan yang berada dipinggir laut dengan batas wilayah sebagai berikut:
a. Sebelah barat berbatasan dengan Kelurahan Taipabu.
b. Sebelah timur berbatasan dengan Kelurahan Popalia.
c. Sebelah utara berbatasan dengan Kelurahan Palahidu.
d. Sebelah selatan berbatasan dengan Laut Flores
Kelurahan Sowa terletak pada posisi sangat strategis karena perairan lautnya merupakan salah satu alur kepulauan Indonesia yang menjadi Sea Lines bagi jalur pelayaran Kawasan Timur Indonesia, selain itu juga berada pada kawasan yang sangat potensial yakni diapit oleh Laut Banda dan Laut Flores yang memiliki potensi sumberdaya keragaman hayati kelautan dan perikanan yang cukup besar. Kelurahan Sowa terdiri dari tiga Lingkungan yaitu Lingk. Ollo-Ollo, Lingk. Lombu, Ling. Haso, yang secara keseluruhan memiliki luas wilayah 18,74 Km persegi.
Sejarah Kelurahan Sowa dahulu adalah Desa Popalia yang penduduknya berasal dari perkampungan lama dipegunungan dengan nama Kaluku, Komba-Komba, Hokia dll. Pada tahun 1961 oleh Distrik Tombino, berasal dari perkampungan lama dipegunungan dengan nama Kaluku, Komba-komba, Hokio dll.
Pada Tahun 1961 oleh distrik Tombino La Ode Bai memerintahkan seluruh masyarakat yang tinggal di pegunungan untuk turun mendirikan perkampungan di pesisir pantai dengan nama Desa Popalia. Pada Tahun 1967 mengalami pemekaran yaitu Desa Popalia dan Desa Sowa.
Desa Sowa yang pada waktu itu diperintah oleh Kepala Desa yang pertama: H. Nasaruddin (1967-1980). Pada akhir tahun 1980 terjadi pergantian Kepala Desa. Kepala Desa yang Kedua yaitu La Ode Falihi (1981-2001). Kepala Desa yang ketiga yaitu Drs.Muhammad Din (2002- 2006). Pada Tahun 2007 mengalami peningkatan status menjadi Kelurahan Sowa yang bersamaan dengan mekarnya Kecamatan Togo Binongko.
2. Kependudukan Kelurahan Sowa
Jumlah penduduk yang tercatat pada Kelurahan Sowa sekitar 1.429 jiwa dengan perbandingan laki-laki 741 jiwa dan perempuan sebanyak 688 jiwa. Mengenai jumlah penduduk pada Kelurahan Sowa berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada Tabel berikut ini:
Tabel 4.1 Jumlah Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin
NO LINGKUNGAN Jumlah
Kepala Keluarga
JUMLAH PENDUDUK
L P Jumlah
1 Ollo-Ollo 140 218 229 447
2 Lombu 137 217 195 412
3 Haso 151 306 264 570
TOTAL 428 741 688 1.429
Sumber : Data Kelurahan Sowa Tahun 2021
3. Struktur Organisasi dan Job Description
Struktur organisasi merupakan hal penting dalam perusahaan, yang menggambarkan hubungan wewenang antara atasan dan bawahan.
Masing-masing fungsi memiliki wewenang dan tanggung jawab yang melekat sesuai dengan ruang lingkup pekerjaannya agar tujuan dan sasaran dapat tercapai melalui efisiensi dan efektivitas kerja.
Sumber : Data Kelurahan Sowa Tahun 2021
Gambar 4.1 Struktur Organisasi Kelurahan Sowa
Uraian kerja Kantor Kelurahan Sowa adalah sebagai berikut:
a. Kepala Kantor
Kepala Kantor bertugas untuk melaksanakan pengawasan dan pengendalian serta menjalankan fungsi kepemimpinan di wilayah Kantor Kelurahan Sowa.
b. Sekretaris
Sekretaris mempunyai tugas membantu lurah dalam mengkoordinasikan pelaksanaan pembinaan administrasi yang meliputi ketatausahaan, pengumpulan data, pelaporan, bahan perumusan rencana program, keuangan & pemberian pelayanan.
c. Kelompok Jabatan Fungsional
Kelompok Jabatan Fungsional mempunyai tugas melaksanakan tugas khusus sesuai dengan bidang keahlian.
1) Pengadministrasi Umum bertugas melakukan perekapan data, mengelola dokumen dan tentunya menyimpannya secara terstruktur.
2) Pengadministrasi Naskah Dinas mempunyai tugas menerima, mencatat dan mendistribusikan data/naskah dinas untuk diproses lebih lanjut. Serta membuat laporan pelaksanaan dan hasil kegiatan tertulis dan lisan kepada atasan untuk memberikan gambaran akhir pelaksanaan kegiatan.
3) Pengumpul dan Pengolah Data mempunyai tugas yaitu menghimpun, memvalidasi, merekapitulasi semua data dan informasi sesuai dengan format untuk kepentingan pengolahan data.
d. Ka. Seksi Pemerintahan Dan Pelayanan Umum mempunyai tugas pokok membantu lurah dalam menyiapkan bahan rumusan kebijakan dan pelaksanaan penyusunan, perencanaan, pelaksanaan, dan pengkoordinasian penyelenggaraan administrasi kelurahan.
e. Ka. Seksi Ketentraman Dan Ketertiban mempunyai tugas memimpin dan melaksanakan, mengkoordinasikan penyelenggaraan urusan ketentraman dan ketertiban umum yang menjadi kewenangannya, sesuai peraturan perundang-undangan yang berlaku.
f. Ka. Seksi Pembangunan mempunyai tugas menyusun rencana &
program kegiatan Seksi Pembangunan berdasarkan hasil evaluasi kegiatan tahun sebelumnya dan peraturan perundang-undangan.
g. Ka. Seksi Pemberdayaan Dan Kesra mempunyai tugas melakukan penyusunan kegiatan pemberdayaan masyarakat, kesejahteraan sosial, ekonomi dan pembangunan serta pemeliharaan prasarana dan fasilitas pelayanan umum di lingkungan kelurahan.
h. Kepala Lingkungan mempunyai tugas:
1) Membantu pelaksanaan tugas lurah di wilayah kerjanya
2) Pelaksana kegiatan penyelenggaraan pemerintahan dan pembangunan
3) Pelaksana keputusan dan kebijakan lurah
4) Membantu Lurah dalam kegiatan pembinaan & kerukunan warga 5) Membina dan meningkatkan swadaya dan gotong royong
6) Pelaksana penyuluhan program pemerintah kelurahan
7) Pelaksana dalam melaksanakan tugas-tugas lain yang diberikan oleh Lurah.
Berdasarkan Tabel 4.2 diatas dari 60 responden yang diteliti, menunjukan bahwa tingkat pendidikan responden di Kelurahan Sowa adalah SD sebanyak 22 orang (36,7%), SMP/MTs sebanyak 10 orang (16,7%), SMA sebanyak 6 orang (10%), lulusan S1 yaitu sebanyak 8 orang atau sebesar (13,3%), sedangkan tingkat pendidikan terkecil adalah tidak sekolah yaitu sebanyak 14 orang (23,3%).
b. Analisis Statistik Variabel
Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan variabel- variabel dalam penelitian ini. Alat analisis yang digunakan adalah rata- rata(mean), standar deviasi, maksimum dan minimum. Statistik deskriptif menyajikan ukuran-ukuran numerik yang sangat penting bagi data sampel. Hasil analisis dengan statistik deskrptif menghasilkan data sebagai berikut disajikan untuk memberikan gambaran mengenai variabel-variabel penelitian (Pengetahuan perpajakan, Kesadaran Wajib Pajak, Kualitas Pelayanan Pajak, Sanksi Pajak, dan Wajib Pajak), peneliti menggunakan Tabel deskriptif yang tersaji pada Tabel 4.3 berikut.
Tabel 4.3 Hasil Statistik Deskriptif Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Pengetahuan perpajakan (X1) 60 11 24 17,70 3,600
Kesadaran Wajib Pajak (X2) 60 11 24 17,70 3,684
Kualitas Pelayanan Pajak (X3) 60 11 23 17,67 3,521
Sanksi Pajak (X4) 60 11 24 17,73 3,844
Kepatuhan Wajib Pajak (Y) 60 10 25 18,33 3,812
Valid N (listwise) 60
Sumber : Data primer, Output SPSS 25, 2021 (data diolah)
Tabel 4.3 menunjukkan statistik deskriptif dari masing-masing variabel penelitian. Berdasarkan Tabel 4.3, hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap pengetahuan perpajakan menunjukkan nilai minimum sebesar 11, nilai maksimum sebesar 24, mean (rata-rata) sebesar 17,70 dengan standar deviasi sebesar 3,600.
Selanjutnya hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap variabel kesadaran wajib pajak menunjukkan nilai minimum sebesar 11, nilai maksimum sebesar 24, mean (rata-rata) sebesar 17,70 dengan standar deviasi sebesar 3,684. Variabel Kualitas pelayanan pajak menunjukkan nilai minimum sebesar 11, nilai maksimum sebesar 23, mean (rata-rata) sebesar 17,67 dengan standar deviasi sebesar 3,521. Variabel sanksi pajak menunjukkan nilai minimum sebesar 11, nilai maksimum sebesar 24, mean (rata- rata) sebesar 17,73 dengan standar deviasi sebesar 3,844.
Sedangkan variabel kepatuhan wajib pajak menunjukkan nilai minimum sebesar 10, nilai maksimum sebesar 25, mean (rata-rata) sebesar 18,33 dengan standar deviasi sebesar 3,812.
membandingkan r Tabel dengan r hitung dari tiap butir pertanyaan pada α = 0,05 dengan derajat kebebasan (n-k)” (Santoso, 2000).
Apabila item pernyataan mempunyai r hitung > dari r tabel maka dapat dikatakan valid. Pada penelitian ini terdapat jumlah sampel (n) = 60 responden dan besarnya df dapat dihitung 60 – 2 = 58 dengan df = 58 dan alpha = 0,05 didapat r tabel = 0,2542. Jadi, item pernyataan yang valid mempunyai r hitung lebih besar dari 0,2542. Adapun hasil uji validitas data dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.4
Tabel 4.4 Hasil Uji Validitas Variabel
Item pernyataan
Kuesioner
r
hitung r tabel Keterangan Pengetahuan
perpajakan (X1)
X1_1 0,708 0,2542 Valid
X1_2 0,611 0,2542 Valid
X1_3 0,773 0,2542 Valid
X1_4 0,720 0,2542 Valid
X1_5 0,777 0,2542 Valid
Kesadaran Wajib Pajak
(X2)
X2_1 0,743 0,2542 Valid
X2_2 0,731 0,2542 Valid
X2_3 0,653 0,2542 Valid
X2_4 0,814 0,2542 Valid
X2_5 0,741 0,2542 Valid
Kualitas Pelayanan Pajak (X3)
X3_1 0,647 0,2542 Valid
X3_2 0,741 0,2542 Valid
X3_3 0,737 0,2542 Valid
X3_4 0,728 0,2542 Valid
X3_5 0,781 0,2542 Valid
Sanksi Pajak (X4)
X4_1 0,647 0,2542 Valid
X4_2 0,741 0,2542 Valid
X4_3 0,737 0,2542 Valid
X4_4 0,728 0,2542 Valid
X4_5 0,781 0,2542 Valid
Kepatuhan Wajib Pajak
(Y)
Y_1 0,775 0,2542 Valid
Y_2 0,718 0,2542 Valid
Y_3 0,781 0,2542 Valid
Y_4 0,772 0,2542 Valid
Y_5 0,727 0,2542 Valid
Sumber : Data primer, Output SPSS 25, 2021 (data diolah)
Tabel 4.4 tersebut memperlihatkan bahwa seluruh item pernyataan memiliki nilai koefisien korelasi positif dan lebih besar dari
pada r tabel. Hal ini berarti bahwa data yang diperoleh telah valid dan dapat dilakukan pengujian data lebih lanjut.
b. Uji Reabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur suatau kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuisioner dikatakan reliabel/handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten/stabil dari waktu ke waktu. Uji reliabilitas data dilakukan dengan menggunakan metode Alpha Cronbach yakni suatu instrumen dikatakan reliabel bila memiliki koefisien keandalan reabilitas sebesar 0,60 atau lebih. Hasil pengujian reliabilitas data dapat dilihat pada Tabel berikut:
Tabel 4.5 Hasil Uji Reabilitas
NO Pernyataan Croanbach alpha r tabel Keterangan 1 Pengetahuan perpajakan (X1) 0,768 0,600 Reliabel 2 Kesadaran Wajib Pajak (X2) 0,790 0,600 Reliabel 3 Kualitas Pelayanan Pajak (X3) 0,778 0,600 Reliabel
4 Sanksi Pajak (X4) 0,826 0,600 Reliabel
5 Kepatuhan Wajib Pajak (Y) 0,810 0,600 Reliabel Sumber: Data primer, Output SPSS 25, 2021 (data diolah)
Tabel diatas menunjukkan bahwa nilai cronbach’s alpha dari semua variabel lebih besar dari 0,60, sehingga dapat disimpulkan bahwa instrumen dari kuesioner yang digunakan untuk menjelaskan variabel pengetahuan perpajakan, kesadaran wajib pajak, kualitas pelayanan pajak, sanksi pajak, dan kepatuhan wajib pajak yaitu dinyatakan handal atau dapat dipercaya sebagai alat ukur variabel.
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal.
Apabila ingin mengetahui apakah residual berdistribusi normal maka dalam penelitian ini digunakan uji statistik one sampel kolmogrov smirnov. Residual yang normal adalah yang memiliki nilai signifikan 0,05. Hasil pengujian normalitas yang dilakukan menunjukkan bahwa data berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,200 > 0,05. Pada normal probability plot distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika titik yang mengikuti garis diagonalnya maka data berdistribusi normal.
Tabel 4.6 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parametersa,b Mean ,0000000
Std. Deviation 1,54713987
Most Extreme Differences Absolute ,082
Positive ,082
Negative -,062
Test Statistic ,082
Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber: Data primer, Output SPSS 25, 2021 (data diolah)
Sumber: Data primer, Output SPSS 25, 2021 (data diolah)
Gambar 4.2 Normal P-P Plot b. Uji multikolinieritas
Uji multikolinieritas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui bahwa antar variabel tidak ada hubungan. Uji yang digunakan adalah dengan melihat angka VIF.
Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolinieritas Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) ,251 1,114 ,225 ,823
pengetahuan pajak
,277 ,136 ,262 2,047 ,045 ,183 5,468
kesadaran wajib pajak
,283 ,131 ,274 2,155 ,036 ,186 5,385
kualitas
pelayanan pajak
,240 ,112 ,222 2,139 ,037 ,279 3,581
sanksi pajak ,221 ,106 ,223 2,080 ,042 ,260 3,842
a. Dependent Variable: kepatuhan wajib pajak
Sumber: Data primer, Output SPSS 25, 2021 (data diolah)
Interpretasi dari hasil ini terlihat tingkat tolerance sebagai berikut:
Pengetahuan Perpajakan = 0,183
Kesadaran Wajib Pajak = 0,186
Kualitas Pelayanan Pajak = 0,279
Sanksi Pajak = 0,260
Interpretasi dari hasil ini terlihat tingkat VIF sebagai berikut:
VIF Pengetahuan Perpajakan = 5,468
VIF Kesadaran Wajib Pajak = 5,385
VIF Kualitas Pelayanan Pajak = 3,581
VIF Sanksi Pajak = 3,842
Semua variabel independen penelitian bebas dari gejala multikoleniaritas karena memiliki tolerance di atas 0,1 dan VIF dibawah 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Apabila ingin mendeteksi adanya Heteroskedastisitas, metode yang digunakan adalah metode chart (diagram Scatterplot). Jika:
1) Jika ada pola tertentu terdaftar titik-titik, yang ada membentuk suatu pola tertentu yang beraturan (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka terjadi Heteroskedastisitas.
2) Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar keatas dan dibawah 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas.
Hasil uji heteroskedastisitas disajikan pada gambar berikut:
Sumber: Data primer, Output SPSS 25, 2021 (data diolah)
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Hasil uji heteroskedastisitas dari gambar 4.3 menunjukkan bahwa grafik scatterplot antara menunjukkan pola penyebaran, dimana titik- titik menyebar secara acak dan tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model.