BAB III METODE PENELITIAN
3.5 Definisi Operasional Variabel
3.6.4 Uji Asumsi Klasik
Pada uji asumsi klasik terhadap data primer yang terdapat pada penelitian ini, maka uji yang akan dilakukan antara lain :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah residual yang diteliti berdistribusi normal atau tidak (Ghozali: 2013). Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi normal. Menurut Ghozali (2013) Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak dengan analisis grafik dan analisis statistik. Analisis grafik adalah salah satu metode handal untuk melihat normalitas residual dengan melihat normal probability plot, suatu variabel dikatakan normal jika data (titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Tetapi jika data (titik) menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Sedangkan analisis statistik dapat digunakan untuk memperkuat analisa pada analisis grafik, uji statistik untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-
parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S) ketentuan data dikatakan normal apabila Asymp. Sig. lebih besar dari 0,05
2. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui ketidaksamaan varians dari residual dalam persamaan regresi dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali: 2013). Heteroskedastisitas dalam suatu penelitian dapat dilihat menggunakan beberapa cara cara salah satu nya adalah uji Glejser. Dalam uji Glejser, jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi Heteroskedastisitas. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas signifikannya. Jika probabilitas signifikannya < 0,05 maka terjadi Heteroskedastisitas tetapi jika probabilitas signifikannya > 0,05 maka model regresi tidak terjadi Heteroskedastisitas (Gozali: 2013).
3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas befungsi untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi antar variabel independen berarti ada multikolinearitas. Menurut Ghozali (2013) Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Mulikolinearitas dapat dideteksi dengan mengamati hasil analisis regresi dengan menggunakan tolerance value atau variance
inflation factor (VIF) dengan batas tolerance value adalah 0,10 atau nilaiVIF adalah 10. Jika tolerance value dibawah 0,10 atau VIF diatas 10 maka dapat dipastikan telah terjadi multikolinieritas.(Ghozali: 2013) 3.6.5 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini, digunakan analisis regresi linear berganda. Persamaan regresinya adalah sebagai berikut:
Y = α + β1x1+ β2x2+β3x3 + e Dimana :
Y = Kepatuhan Perpajakan α = Constanta
x1 = Kualitas Pelayanan x2 = Pemahaman Perpajakan x3 = Sanksi Perpajakan e = erorr Term
3.6.6 Koefisien Determinasi (AdjustedR2)
Koefisien determinasi adalah mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Pengujian ini bertujuan untuk menguji tingkat keeratan hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R2 yang telah disesuaikan adalah antara 0 dan sampai dengan 1.
Nilai adjusted R2 yang mendekati 1 berarti kemampuan variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi
variabel dependen. Nilai adjusted R2 yang kecil atau di bawah 0,5 berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. jika nilai adjusted R2 bernilai negatif maka nilai adjusted R2 dianggap bernilai 0. (Ghozali: 2013)
3.7 Pengujian Hipotesis
3.7.1 Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t)
Untuk menguji pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dilakukan dengan menggunakan uji statistik t. Menurut Ghozali (2013) uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 5%
a) Jika thitung< ttabel atau angka sig. > tingkat kesalahan (α = 0,05), maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya variabel independen secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
b) Jika thitung> ttabel atau angka sig. < tingkat kesalahan (α = 0,05), maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen
3.7.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas (kualitas pelayanan, pemahaman perpajakan dan sanksi perpajakan) mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (kepatuhan wjib pajak). Pengujian model penelitian akan dilakukan dengan menguji tingkat signifikansi 5% (Ghozali: 2013). Dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:
Pengambilan keputusan berdasarkan nilai probabilitas:
a) Jika sig.> 0,05, maka Ho diterima, Ha ditolak
b) Jika signifikansi (F) < 0,05 maka Ho ditolak, Ha diterima
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Kantor Pelayanan Pajak (KPP) Pratama Cibitung terletak di Kawasan Industri Gobel Jalan Teuku Umar Km. 44 Desa Telaga Asih, Cikarang Barat, Bekasi. Lokasi ini merupakan lokasiyang strategis di Kabupaten Bekasi yang notabene merupakan kawasan dengan industri yang melimpah. Berdasarkan Peraturan Menteri Keuangan 62/PMK.01/2009 Tentang Organisasi dan Tata Kerja Instansi Vertikal Direktorat Jendreal Pajak Kantor Pelayanan Pajak Pratama Cibitung merupakan instansi vertikal Direktorat Jenderal Pajak yang berada dibawah dan bertanggungjawab langsung kepada Kepala Kantor Wilayah DJP Jawa Barat II.Wilayah kerja KPP Pratama Cibitung terdiri dari:
a. Kecamatan Cibitung
b. Kecamatan Tambun Selatan c. Kecamatan Tambun Utara d. Kecamatan Tarumajaya e. Kecamatan Babelan f. Kecamatan Sukawangi g. Kecamatan Muaragembong h. Kecamatan Tambelang
KPP Pratama Cibitung mempunyai tugas melaksanakan penyuluhan, pelayanan, dan pengawasan Wajib Pajak dibidang Pajak Penghasilan, Pajak Pertambahan Nilai, Pajak Penjualan atas Barang Mewah, Pajak Tidak Langsung
Lainnya, Pajak Bumi dan Bangunan serta Bea Perolehan atas Tanah dan Bangunan dalam wilayah wewenangnya berdasarkan perundang-undangan yang berlaku.
4.1.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada wajib pajak orang pribadi yang terdaftar sebagai wajib pajak pada KPP Pratama Cibitung. Kriteria wajib pajak itu sendirri adalah wajib pajak orang pribadi yang termasuk dalam PPh Pasal 21 dan terdaftar sebagai wajib pajak KPP Pratama Cibitung.
Pengumpulan data dilaksanakan melalui penyebaran kuesioner kesetiap wajib pajak orang pribadi yang sesuai kriteria dan penyebaran ini dilakukan pada bulan Oktober 2016. Kuesioner yang disebarkankepada wajib pajak yang terdaftar pada KPP Pratama Cibitung sebanyak 120 kuesioner dengan kuesioner yang terkumpul sebanyak 114 kuesioner dengan jumlah kuesioner yang tidak dapat diolah sebanyak 29 kuesioner dan kuesioner yang dapat diolah sebanyak 85 kuesioner. 29 kuesioner tidak dapat diolah dikarenakan kuesioner melewati screening yang tidak sesuai dengan kriteria penelitian sehingga kuesioner tersebut tidak dapat diolah dan dianalisis.
Tabel 4.1 Sampel Penelitian
No Keterangan Jumlah
Responden Persentase 1 Kuesioner yang disebarkan 120 100% (%)
2 Kuesioner yang terkumpul 114 91,7%
3 Kuesioner yang tidak dapat diolah 29 25,4%
4 Kuesioner yang dapat diolah 85 74,6%
Sumber data: data primer yang diolah
4.1.2 Karakteristik Responden
Karakteristik responden diukur dengan skala nominal yang menunjukkan besarnya frekuensi absolut dan presentase jenis kelamin, usia responden, pekerjaan responden, dan pendidikan terakhir responden. Responden yang digunakan dalam penelitian ini adalah wajib pajak orang pribadi yang menerima penghasilan atau wajib pajak PPh 21 dan yang terdaftar pada KPP Pratama Cibitung. Kuesioner disebar dengan harapan dapat diisi berdasarkan penilaian wajib pajak orang pribadi, sehingga akan menghasilkan suatu penelitian yang akurat. Pada karakteristik responden, terdapat 85 responden yang terdiri dari para wajib pajak orang pribadi yang dapat mewakili dan menjadi responden. Data mengenai karakteristik responden ditampilkan pada tabel berikut ini.
Tabel 4.2
Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Presentase (%)
Pria 57 67%
Wanita 28 33%
Total 85 100%
Sumber data: data primer yang diolah
Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa responden dengan jenis kelamin pria lebih banyak 34% dari responden wanita dilihat dari tabel diatas yaitu responden pria sebesar 57 atau 67% dan responden wanita sebanyak 28 tau 33%. Sedangkan jika dilihat berdasarkan umur responden, berdasarkan tabel 4.3 dapat diketahui bahwa dominan kuesioner diisi oleh responden yang berumur 20 - 30 tahun yaitu sebanyak 63,5% atau sebanyak 54responden, kemudian responden dengan umur antara 31 – 40 tahun yaitu sebanyak 24,7% atau 21 responden, responden dengan
umur 41- 50 tahun yaitu sebanyak 8,2% atau sebanyak 7 responden, serta diatas 50 tahun sebanyak 3,5% atau sebanyak 3 responden.
Tabel 4.3
Karakteristik Responden berdasarkan Umur Responden Deskripsi Jumlah Presentase (%)
20 - 30 tahun 54 63,5%
31 - 40 tahun 21 24,7%
41 - 50 tahun 7 8,2%
>51tahun 3 3,5%
Total 85 100%
Sumber data: data primer yang diolah
Tabel 4.4
Karakteristik Responden berdasarkan Pekerjaan Responden Deskripsi Jumlah Presentase (%)
Pegawai Negeri 7 8,23%
Pegawai Swasta 71 83,53%
Pensiunan 3 3,53%
Lainnya 4 4,71%
Total 85 100%
Sumber data: data primer yang diolah
Pada tabel 4.4 di atas disajikan data mengenai karakteristik responden berdasarkan pekerjaan responden. Dari tabel di atas tersebut dapat diketahui bahwa responden yang bekerja sebagai pegawai swasta paling banyak dalam mengisi kuesioner yaitu sebesar 83,53% atau sebanyak 71 responden. Selebihnya responden yang mengisi kuesioner bekerja sebagai pegawai negeri sebesar 8,23%
atau 7 responden, bekerja sebagai pensiunan sebesar 3,53% atau 3 responden, dan bekerja lainnya sebanyak 4,71% atau 4 responden.
Tabel 4.5
Karakteristik Responden berdasarkan Pendidikan Terakhir Deskripsi Jumlah Presentase (%)
SMA/SMK 3 3,5%
D3 12 14,1%
S1 68 80%
S2 2 2,4%
Total 85 100%
Sumber data: data primer yang diolah
Pada tabel di atas yaitu tabel 4.5 mengenai karakteristik responden berdasarkan pendidikan terakhir responden menunjukkan bahwa responden yang paling banyak mengisi kuesioner adalah responden dengan pendidikan terakhir S1 yaitu sebesar 80% atau sebanyak 68 responden, kemudian respponden dengan pendidikan terakhir D3 yaitu sebesar 14,1% atau sebanyak 12 responden, responden dengan pendidikan terakhir SMA/SMK sebesar 3,5% atau sebanyak 3 responden, dan responden dengan pendidikan terakhir S2 yaitu sebesar 2,4% atau sebanyak 2 responden.
4.2 Analisis Hasil Data
4.2.1 Analisa Statistik Deskriptif
Pengukuran statistik deskriptif variabel dilakukan untuk memberikan gambaran umum mengenai kisaran teoritis, kisaran aktual, rata-rata (mean) dan standar deviasi dari masing-masing variabel yaitu kepatuhan wajib pajak, kualitas pelayanan, pemahaman perpajakan, dan sanksi perpajakan. Statistik deskriptif disajikan sebagai berikut:
Tabel 4.6
Hasil Uji Statistk Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
KWP 85 1,20 5,00 3,7812 0,70635
KP 85 1,91 5,00 3,7729 0,63980
PP 85 1,08 4,83 3,7099 0,71526
SP 85 1,17 5,00 3,5073 0,67763
Valid N (listwise) 85
Sumber data: data primer yang diolah
Berdasarkan tabel di atas dapat dideskripsikan bahwa jumlah responden (N) sebanyak 85 responden. Dari 85 responden tersebut pada variabel KWP atau Kepatuhan Wajib Pajak sebagai variabel dependen dapat diketahui bahwa nilai minimum yang dimiliki sebesar 1,20 dan nilai maksimum sebesar 5 dari setiap pertayaan yang dijawab oleh responden. Nilai rata-rata (mean) pada variabel kepatuhan wajib pajak sebesar 3,7812 yang artinya bahwa rata-rata responden memberikan jawaban atas setiap pertanyaan yang diajukan sebesar 3,7812 dan nilai standar deviasi sebesar 0,70635 yang menunjukkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai rata-rata yang artinyadata dalam variabel kepatuhan wajib pajak terdistribusi dengan baik.
Sedangkan pada variabel KP atau Kualitas Pelayanan sebagai variabel independen dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa nilai minimum yang dimiliki sebesar 1,91 dan nilai maksimum sebesar 5 dari setiap pertayaan yang dijawab oleh responden. Nilai rata-rata (mean) pada variabel kualitas pelayanan sebesar 3,7729 yang artinya bahwa rata-rata responden memberikan jawaban atas setiap pertanyaan yang diajukan sebesar 3,7729 dan nilai standar deviasi sebesar 0,63980 yang menunjukkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil jika
dibandingkan dengan nilai rata-rata yang artinya data dalam variabel kualitas pelayanan terdistribusi dengan baik.
Sedangkan pada variabel PP atau Pemahaman Perpajakan sebagai variabel independen dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa nilai minimum yang dimiliki sebesar 1,08 dan nilai maksimum sebesar 4,83 dari setiap pertayaan yang dijawab oleh responden. Nilai rata-rata (mean) pada variabel pemahaman perpajakan sebesar 3,7099 yang artinya bahwa rata-rata responden memberikan jawaban atas setiap pertanyaan yang diajukan sebesar 3,7099 dan nilai standar deviasi sebesar 0,71526 yang menunjukkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai rata-rata yang artinya data dalam variabel pemahaman perpajakan terdistribusi dengan baik.
Sedangkan pada variabel SP atau Sanksi Perpajakan sebagai variabel independen dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa nilai minimum yang dimiliki sebesar 1,17 dan nilai maksimum sebesar 5 dari setiap pertayaan yang dijawab oleh responden. Nilai rata-rata (mean) pada variabel sanksi perpajakan sebesar 3,5073 yang artinya bahwa rata-rata responden memberikan jawaban atas setiap pertanyaan yang diajukan sebesar 3,5073 dan nilai standar deviasi sebesar 0,67763 yang menunjukkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai rata-rata yang artinya data dalam variabel sanksi perpajakan terdistribusi dengan baik.
4.2.2 Uji Validitas
Pengujian validitas dari instrumen penelitian dilakukan dengan menghitung angka korelasional atau rhitungdari nilai jawaban tiap responden untuk tiap butir
pernyataan, kemudian dibandingkan dengan rtabel. Nilai rtabel0,213, didapat dari jumlah kasus dikurang 2, atau 85 – 2 = 83 (df) dengan tingkat signifikansi 5%
sehingga didapat rtabel sebesar 0,213. Setiap butir pernyataan dikatakan valid bila angka kolerasional yang diperoleh dari perhitungan lebih besar atau sama dengan rtabel(Ghozali: 2013). Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa semua pernyataan dikatakan valid karena rhitung> rtabel. Tabel dibawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel pengetahuan pajak dengan 85 sampel responden.
Tabel 4.7
Hasil Uji Validitas Variabel Kepatuhan Wajib Pajak
Pernyataan Nilai rhitung Nilai rtabel Keterangan Kesimpulan KWP 1 0,730 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 2 0,641 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 3 0,765 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 4 0,697 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 5 0,700 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 6 0,675 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 7 0,663 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 8 0,665 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 9 0,689 0,213 rhitung> rtabel Valid KWP 10 0,579 0,213 rhitung> rtabel Valid Sumber: data primer yang diolah
Variabel kepatuhan wajib pajak terdiri atas 10 buah pertanyaan. Dari ke-10 buah pertanyaan tersebut berdasarkan hasil dari uji validitas ke-10 buah pertanyaan tersebut dinyatakan valid. Tabel dibawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel kualitas pelayanan pajak dengan 85 sampel responden.
Tabel 4.8
Hasil Uji Validitas Variabel Kualitas Pelayanan Pajak
Pernyataan Nilai rhitung Nilai rtabel Keterangan Kesimpulan KP 1 0,547 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 2 0,805 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 3 0,774 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 4 0,777 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 5 0,668 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 6 0,675 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 7 0,782 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 8 0,775 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 9 0,577 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 10 0,787 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 11 0,513 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 12 0,544 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 13 0,643 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 14 0,737 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 15 0,511 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 16 0,664 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 17 0,599 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 18 0,701 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 19 0,700 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 20 0,753 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 21 0,662 0,213 rhitung> rtabel Valid KP 22 0,739 0,213 rhitung> rtabel Valid Sumber: data primer yang diolah
Variabel kualitas pelayanan pajak terdiri atas 22 buah pertanyaan. Dari ke- 22 buah pertanyaan tersebut berdasarkan hasil dari uji validitas ke-22 buah pertanyaan tersebut dinyatakan valid. Tabel dibawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel pemahaman perpajakan dengan 85 sampel responden.
Tabel 4.9
Hasil Uji Validitas Variabel Pemahaman Perpajakan
Pernyataan Nilai rhitung Nilai rtabel Keterangan Kesimpulan PP 1 0,645 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 2 0,635 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 3 0,739 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 4 0,817 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 5 0,755 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 6 0,578 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 7 0,686 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 8 0,828 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 9 0,550 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 10 0,834 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 11 0,634 0,213 rhitung> rtabel Valid PP 12 0,686 0,213 rhitung> rtabel Valid Sumber: data primer yang diolah
Variabel pemahaman perpajakan terdiri atas 12 buah pertanyaan. Dari ke-12 buah pertanyaan tersebut berdasarkan hasil dari uji validitas ke-12 buah pertanyaan tersebut dinyatakan valid. Tabel dibawah ini menunjukkan hasil uji validitas dari variabel sanksi perpajakan dengan 85 sampel responden.
Tabel 4.10
Hasil Uji Validitas Variabel Sanksi Perpajakan
Pernyataan Nilai rhitung Nilai rtabel Keterangan Kesimpulan SP 1 0,696 0,213 rhitung> rtabel Valid SP 2 0,611 0,213 rhitung> rtabel Valid SP 3 0,640 0,213 rhitung> rtabel Valid SP 4 0,629 0,213 rhitung> rtabel Valid SP 5 0,728 0,213 rhitung> rtabel Valid SP 6 0,700 0,213 rhitung> rtabel Valid Sumber: data primer yang diolah
Variabel sanksi perpajakan terdiri atas 6 buah pertanyaan. Dari ke-6 buah pertanyaan tersebut berdasarkan hasil dari uji validitas ke-6 buah pertanyaan tersebut dinyatakan valid.
4.2.3 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas hanya dapat dilakukan setelah suatu instrumen telah dapat dipastkan validitasnya. Pengujian reliabilitas dalam penilitian ini untuk menunjukkan tingkat reliabilitas konsistensi internal. Teknik yang digunakan adalah dengan mengukur koefisien Cronbach’s Alpha dengan bantuan program SPSS 22. Nilai alpha bervariasi dari 0 – 1. Suatu pernyataan dapat dikategorikan reliabel jika nilai alpha lebih besar dari 0.70 (Ghozali: 2013)
Tabel 4.11 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach's
Alpha N of items Keterangan Kesimpulan
Kepatuhan Wajib Pajak 0,868 10 > 0,70 Reliabel
Kualitas Pelayanan Pajak 0,945 22 > 0,70 Reliabel
Pemahaman Perpajakan 0,905 12 > 0,70 Reliabel
Sanksi Perpajakan 0,748 6 > 0,70 Reliabel
Sumber data: data primer yang diolah
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel maka dapat diketahui bahwa seluruh variabel penelitian memiliki nilai cronbach’s alpha diatas 0.70 yang artinya seluruh jawaban responden terhadap pernyataan-pernyataan yang ada di dalam kuesioner untuk mengukur variabel yang ada adalah konsisten atau stabil sehingga variabel dapat diandalkan (reliable).
4.2.4 Uji Asumsi Klasik 4.2.4.1 Uji Normalitas
Data-data bertipe skala sebagian pada umumnya mengikuti asumsi distribusi normal. Namun, tidak mustahil suatu data tidak mengikuti asumsi normalitas. Untuk mengetahui kepastian sebaran data yang diperoleh harus dilakukan uji normalitas terhadap data yang bersangkutan. Uji normalitas
bertujuan untuk menguji variabel dependen dan variabel independen keduanya terdistribusi normal atau tidak. Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik non parametik Kolmogrov-Smirnov (K-S). Adapun penjelasan mengenai Uji normalitas data adalah sebagai berikut (Ghozali: 2013)
a. Uji Normalitas Secara Grafik
Uji normalitas secara grafik dengan melihat normal probabilityplot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk suatu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal (Ghozali: 2013). Adapun hasil uji normalitas dengan melihat dari segi grafik ditunjukkan pada gambar grafik pp- plot berikut ini:
Gambar 4.1
Hasil Uji Normalitas Secara Grafik
Sumber : data primer yang diolah
Pada grafik normal plot diatas terlihat titik-titik menyebar disekkitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Grafik ini
menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena asumsi normalitas (Ghozali: 2013)
b. Uji Normalitas Secara Statistik
Hasil perhitungan uji normalitas secara statistik yang dilihat berdasarkan uji kolmogrov-smirnov adalah sebagai berikut:
Tabel 4.12
Hasil Uji Normalitas Secara Statistik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 85
Normal Parametersa,b Mean 0,0000000
Std. Deviation 4,49820487
Most Extreme Differences Absolute 0,072
Positive 0,072
Negative -0,041
Test Statistic 0,072
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,200c,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: data primer yang diolah
Berdasarkan uji normalitas dengan teknik non parametik kolmogrov- smirnov (K-S) dengan nilai unstandardized residual didapatkan nilai Asymp.
Sig. Sebesar 0.200. ketentuan data dikatakan normal bila nilai Asymp. Sig.
Lebih besar dari 0.05. dengan kata lain, pada penelitian ini data terditribusi secara normal dikarenakan memiliki nilai Asymp. Sig. > 0.05 atau 0.200>
0.05.
4.2.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan yang lain.
Heteroskedastisitas menunjukkan bahwa variasi variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Pada heteroskedastisitas, kesalahan yang terjadi tidak secara acak tetapi menunjukkan hubungan yang sistematis sesuai dengan besarnya satu atau lebih variabel. Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan metode uji glejser, maka hasil uji heteroskedastsitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.13
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 6,588 1,915 3,440 0,001
KP 0,043 0,036 0,208 1,215 0,228
PP -0,047 0,059 -0,139 -0,803 0,424
SP -0,222 0,124 -0,309 -1,792 0,077
a. Dependent Variable: RES2
Sumber: data primer yang diolah
Dari hasil uji heteroskedastisitas yang ada pada tabel 4.2 diatas dapat dilihat bahwa signifikansi variabel kualitas pelayanan, pemahaman perpajakan, dan sanksi perpajakan semuanya berada di atas tingkat kepercayaan 5% atau
>0,05. Pada kualitas pelayanan sebesar 0,228, pemahaman perpajakan sebesar 0,424, serta pada sanksi perpajakan sebesar 0,077. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi (Ghozali: 2013)
4.2.4.3 Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Untuk mendeteksi adanya problem multikolinearitas, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) serta besaran korelasi antar variabel independen.
Tabel 4.14
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant)
KP 0,384 2,607
PP 0,379 2,642
SP 0,379 2,637
a. Dependent Variable: KWP
Sumber data: data primer yang diolah
Berdasarkan tabel 4.14 dapat kita ketahui bahwa nilai VIF untuk kualitas pelayanan pajak kurang dari 10 yaitu 2,607. Nilai VIF pada pemahaman perpajakan juga kurang dari 10 yaitu 2,642. Begitu juga dengan sanksi perpajakan yang nilai VIF nya kurang dari 10 yaitu 2,637. Dari nilai VIF seluruh variabel yang ada maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas.
4.2.5 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Adapun hasil uji regresi linier berganda adalah sebagai berikut