a. Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5,
maka distribusi adalah tidak normal. b.
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5, maka distribusi adalah normal.
3.5. Uji Asumsi Klasik, Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.5.1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik persamaan regresi harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya pengambilan keputusan uji F dan uji t
tidak boleh bias. Untuk menghasilkan yang BLUE maka harus dipenuhi di antara tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier,
yaitu: 1.
Tidak boleh ada Autokorelasi 2.
Tidak boleh ada Multikolinieritas 3.
Tidak boleh ada Heteroskedastisitas Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar,
maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator, sehingga pengambilan keputusan melalui uji
F dan uji t menjadi bias.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
1. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu
Gujarati, 1995: 201. Identifikasi gejala autokorelasi dapat dilakukan dengan kurva Durbin dan Watson :
Ada Daerah
Daerah Ada
auotkore- keragu- keragu-
autokore- lasi
raguan raguan
lasi positif
negatif
Tidak ada
Autokorelasi
d
0 dL du 2 4-d
u
4-d
L
4
Sumber: Gujarati, 1995: 201
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu data times
series atau data yang diambil pada waktu tertentu data cross sectional Gujarati, 1995: 201. Jadi dalam model regresi linier
diasumsikan tidak terdapat gejala autokorelasi. Penelitian ini data yang digunakan bukan data times series tetapi data cross sectional
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
yang diambil berdasarkan kuesioner, sehingga untuk uji autokorelasi tidak dilakukan.
2. Multikolonieritas
Tujuan pengujian ini adalah untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas
independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Ghozali, 2006: 95.
Multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai VIF Varians Inflation Factor. Tolerance mengukur variabilitas
variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama
dengan nilai VIF tinggi karena VIF =1tolerance dan dapat menunjukkan adanya kolinieritas yang tinggi. Nilai cut off yang
umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10
Ghozali, 2006: 96.
3. Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regesi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak
terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006: 125. Heteroskedastisitas dapat diidentifikasikan dengan cara
melakukan uji Park. Adapun dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :
a. Lakukan regresi tingkat penerimaan PPh Orang Pribadi = f pemahaman wajib pajak atas PPh Orang Pribadi, kesadaran
perpajakan wajib pajak, sistem pemungutan. b. Dapatkan variabel residual Ui.
c. Kuadratkan nilai residual U
2
i. d. Hitung logaritma dari kuadrat residual LnU
2
i . e. Regresikan variabel kuadrat residual LnU
2
i sebagai variabel terikat dan variabel pemahaman wajib pajak atas PPh Orang
Pribadi, kesadaran perpajakan wajib pajak, sistem pemungutan sebagai variabel bebas Ghozali, 2006: 128.
Apabila tidak ada satupun variabel bebas yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat AbsUt yang
ditandai dengan tingkat signifikan sig di atas 5, maka model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas
Ghozali, 2006: 129.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.5.2. Teknik Analisis
