67
b. Uji PKP Lapor dengan PKP Kurang Bayar KB
Tabel 4.5 hasil perhitungan statistik spss 20 sebagai berikut:
Tabel 4.5
Sumber: Data Sekunder diolah Perhitungan Manual :
tabel 4.5
Tabel Korelasi antara PKP Lapor dengan PKP Kurang Bayar Tahun
Pengguna E-Nofa
X PKP
Lapor Y
XY X²
Y²
2012 101
10201
2013
230 118
27140 52900
13924
2014 250
120 30000
62500 14400
Korelasi PKP Lapor dengan PKP Kurang Bayar
PKPlapor KB
PKPlapor Pearson Correlation
1 1,000
Sig. 2-tailed ,015
N 3
3 KB
Pearson Correlation 1,000
1 Sig. 2-tailed
,0,15 N
3 3
68
Jumlah
480 339
57140 115400
38525 Sumber: Data Sekunder diolah
Keterangan :
N ∑X
∑Y ∑X²
∑Y² XY
3 480
339 115400
38525 57140
Rumus :
r²
=
=
=
=
69 = 0,99 1
Dari hasil perhitungan pada tabel 4.5 dengan melihat dua variabel diatas berhubungan atau tidak. Apakah terdapat hubungan
antara PKP Lapor dengan pajak kurang bayar? Mengajukan kemungkinan jawaban
Ho = Tidak terdapat hubungan antara Pengguna E-Nofa dengan PKP Lapor Kurang Bayar
Ha = Terdapat hubungan antara Pengguna E-Nofa dengan PKP Lapor kurang bayar.
Hasilnya: Dengan nilai koefisien korelasinya 1 maka terdapat
hubungan korelasi positif dengan keeratan sempurna antara Pengguna E-Nofa dengan PKP lapor kurang bayar. Maka Ho
diterima dan Ha ditolak sehingga adanya hubungan yang berbanding lurus antara PKP lapor dengan PKP pajak kurang
bayar. Makna sifat korelasi :
Melihat nilai koefisien korelasi sebesar r² = 1 berarti keeratan positif yang sempurna yang artinya jika variabel
implementasi e-nofa dengan PKP laporan kurang bayar adalah berbanding berbanding lurus. Dengan kata lain, semakin
70
meningkat implementasi e-nofa maka jumlah PKP lapor kurang bayar akan semakin meningkat. Hal ini disebabkan karena lebih
leluasanya PKP dalam memungut PPN dan juga lebih banyak PKP yang dapat melakukan kredit untuk pajak masukan pada laporan
SPT Masa PPN. Hasil pengujian terhadap indikator ini konsiten dengan penelitian yang dilakukan oleh Firda dkk 2013.
c. Uji Korelasi antara PKP pengguna E-Nofa dengan PKP lapor
Kategori