Uji Kualitas Data Faktor-faktor yang mempengaruhi kemauan wajib pajak dalam penyampaian surat pemberitahuan (SPT) tahunan wajib pajak badan (Studi kasus pada KPP Pratama Kebayoran Lama)

112 Tabel 4.8 menunjukkan variabel Sunset Policy mempunyai kriteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai r hitung lebih besar dari r tabel. Berikut tabel 4.9 menjelaskan hasil uji validitas variabel persepsi yang baik atas efektivitas sistem perpajakan Tabel 4.9 Uji Validitas Variabel Persepsi yang Baik Atas Efektivitas Sistem Perpajakan Pertanyaan Nilai r hitung Nilai r tabel Kriteria PBESP1 0.649 0,165 Valid PBESP2 0.662 0,165 Valid PBESP3 0.572 0,165 Valid PBESP4 0.654 0,165 Valid PBESP5 0.548 0,165 Valid PBESP6 0.539 0,165 Valid PBESP7 0.629 0,165 Valid Sumber: Data SPSS. Tabel 4.9 menunjukkan variabel persepsi yang baik atas efektivitas sistem perpajakan mempunyai kriteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai r hitung lebih besar dari r tabel. Berikut tabel 4.10 menjelaskan hasil uji validitas Variabel Sistem MP3 Tabel 4.10 Uji Validitas Variabel Sistem MP3 Pertanyaan Nilai r hitung Nilai r tabel Kriteria SM1 0.444 0,165 Valid SM2 0.524 0,165 Valid SM3 0.401 0,165 Valid SM4 0.510 0,165 Valid SM5 0.502 0,165 Valid SM6 0.601 0,165 Valid SM7 0.709 0,165 Valid SM8 0.411 0,165 Valid Sumber: Data SPSS. 113 Tabel 4.10 menunjukkan variabel Variabel Sistem MP3 mempunyai kriteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai r hitung lebih besar dari r tabel. Berikut tabel 4.11 menjelaskan hasil uji validitas Variabel Kemauan Wajib Pajak Tabel 4.11 Uji Validitas Variabel Kemauan Wajib Pajak Pertanyaan Nilai r hitung Nilai r tabel Kriteria KWP1 0.741 0,165 Valid KWP2 0.580 0,165 Valid KWP3 0.676 0,165 Valid KWP4 0.420 0,165 Valid KWP5 0.676 0,165 Valid KWP6 0.649 0,165 Valid KWP7 0.619 0,165 Valid KWP8 0.442 0,165 Valid Sumber: Data SPSS Tabel 4.11 menunjukkan variabel Variabel Kemauan Wajib Pajak mempunyai kriteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai r hitung lebih besar dari r tabel.

b. Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas hanya dapat dilakukan setelah suatu instrumen telah dipastikan validitasnya. Pengujian reliabilitas ini untuk menunjukan tingkat reliabilitas konsistensi internal teknik yang digunakan adalah dengan mengukur koefisien Cronbach’ Alpha dengan bantuan program SPSS 17. Nilai alpha bervariasi dari 0 – 1, suatu pertanyaan dapat dikategorikan reliable jika nilai alpha lebih besar dari 0.60. 114 Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbachs Alpha N of Items Tingkat Pengetahuan Wajib Pajak X 1 0,883 8 Sanksi Dalam Perpajakan X 2 0,916 7 Kemudahan Dalam Proses Pengisian SPT X 3 0,905 7 Tingkat Kesadaran Yang Dimiliki Wajib Pajak X 4 0,905 9 Sunset Policy 0,897 8 Persepsi yang Baik Atas Efektivitas 849 7 Sistem MP3 792 8 Kinerja Auditor Y 850 8 Sumber: Data SPSS Berdasarkan data pada tabel di atas yang terdiri dari seluruh variabel penelitian masing-masing memiliki nilai cronbach alpha 0.883, 0.916, 0.905, 0.905, 0.897, 0 .849, 0.792 dan 0.850. Menurut Imam Gozali 2009:49, semua instrumen dinyatakan reliabel karena memiliki nilai cronbach alpha lebih dari 0.60. Karena semua butir pertanyaan sudah reliabel, kesimpulanya instrumen penelitian ini bisa digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama dan akan menghasilkan data yang sama pula konsisten.

2. Uji Analisis Faktor

Analisis faktor dalam penelitian ini menggunakan metode Kaiser – Meiyer - Olkin KMO yang nilainya lebih dari 0,5 dan metode pengukuran Measure of Sampling Adequacy MSA. Adapun proses seleksi variabel dalam penelitian ini adalah: 115 a. Uji Kaiser – Meiyer - Olkin KMO dan Barlette’s Test Uji KMO dilakukan untuk mengetahui apakah faktor-faktor dalam penelitian valid atau tidak. Menurut Imam Gozali 2009:307, a ngka KMO dan Barlette’s Test harus di atas 0,5. Ketentuan tersebut didasarkan pada kriteria: 1 Jika probabilitas sig 0,05 maka variabel penelitian tidak dapat dianalisis lebih lanjut. 2 Jika probabilitas sig 0,05 maka variabel penelitian dapat dianalisis lebih lanjut. b. Anti Image Matrics Menurut Imam Gozali 2009:304, untuk melihat variabel- variabel mana yang layak untuk dibuat analisis faktor serta untuk mengetahui faktor-faktor yang dijadikan sebagai faktor analisis mempunyai korelasi yang kuat atau tidak dengan nilai lebih besar atau sama dengan 0,5. Jika nilainya lebih besar atau sama dengan 0,5 maka semua faktor pembentuk variabel tersebut telah valid dan tidak ada faktor yang direduksi. Pada bagian Anti-image Correlation yang pertama kali harus dikeluarkan adalah variabel yang memiliki nilai MSA paling kecil dan kurang dari 0,5. Besarnya angka MSA berkisar antara 0 dan 1 dengan kriteria sebagai berikut: 1 MSA =1, item tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh item lain. 2 MSA 0,5, item masih bisa diprediksi dan dianalisis lebih lanjut 116 3 MSA 0,5, item tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut. c. Eigenvalue Eigenvalue digunakan untuk menganalisis layak suatu faktor baru. Syarat layak menjadi suatu faktor baru adalah eigenvalue lebih besar atau sama dengan 1, sedangkan apabila terdapat faktor yang memilki eigenvalue kurang dari 1 maka faktor tersebut akan dikeluarkan atau tidak digunakan. d. Kumulatif Varians Nilai Kumulatif Varians menunjukan besarnya tingkat keterwakilan faktor baru yang terbentuk terhadap faktor awal atau semula. Syaratnya apabila faktor baru yang terbentuk mampu mewakili faktor awal atau semula maka nilai kumulatif varians 60. e. Nilai loading Nilai loading bertujuan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu varian masuk ke dalam faktor baru. Nilai loading ini dapat dilihat dari eigenvalue, jika eigenvalue lebih dari 1 maka suatu varians layak masuk ke dalam faktor baru. Dalam penelitian ini tahap pertama pada analisis faktor adalah menilai 62 pernyataan yang akan membentuk tujuh variabel independen. Data ini diolah dengan alat bantu software SPSS 17.0. Ketujuh variabel yang telah dianggap valid dan reliabel, kemudian dimasukan ke dalam analisis faktor untuk diuji apakah nilainya 117 lebih besar dari nilai KMO dan Barlett’s Test yang di atas 0,5. Berikut ini adalah tabel dari nilai KMO dan Barlett’s Test. Tabel 4.13 KMO and Bartletts Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .677 Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square 372.002 Df 21 Sig. .000 Sumber: Data diolah. Pengujian untuk melihat apakah ada data dan variabel item cukup layak, dapat dilihat nilai dari statistik KMO. Tabel 4.20 menunujukan bahwa nilai KMO adalah 0,677 dan tingkat signifikansinya 0,000. Nilai KMO yang lebih besar dari 0,5 menunjukan bahwa variabel-variabel yang digunakan dapat dianalisis lebih lanjut dengan analisis faktor. Tabel 4.14 Anti-image Matrices TPWP SDP KDPP TKDWP SP PBAESP SM Anti-image Covariance TPWP .279 -.135 -.006 .005 -.002 -.211 -.072 SDP -.135 .420 -.131 .093 -.013 -.046 -.080 KDPP -.006 -.131 .278 -.122 -.137 .065 -.067 TKDWP .005 .093 -.122 .370 -.148 -.059 .062 SP -.002 -.013 -.137 -.148 .313 .016 .025 PBAESP -.211 -.046 .065 -.059 .016 .334 .108 SM -.072 -.080 -.067 .062 .025 .108 .856 Anti-image Correlation TPWP .627 a -.395 -.022 .017 -.005 -.691 -.147 SDP -.395 .717 a -.383 .236 -.036 -.123 -.133 KDPP -.022 -.383 .696 a -.381 -.464 .215 -.137 TKDWP .017 .236 -.381 .711 a -.433 -.169 .110 SP -.005 -.036 -.464 -.433 .751 a .049 .049 PBAESP -.691 -.123 .215 -.169 .049 .584 a .202 SM -.147 -.133 -.137 .110 .049 .202 .533 a a. Measures of Sampling AdequacyMSA Sumber: Data diolah.