b. Analisis Variabel Terikat Kepatuhan Wajib Pajak
Tabel 4.10 Distribusi Persepsi Wajib Pajak Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak
No Distribusi Jawaban Responden
Jawaban 1
2 3
4 5
1 1
2 26
31 60
1,7 3,3 43,3 51,7 100
2 2
24 34
60 3,3
40 56,7
100 3
5 25
30 60
8,3 41,7 50
100 4
2 30
28 60
3,3 50
46,7 100
5 3
30 27
60 5
50 45
100 6
3 28
29 60
5 46,7 48,3
100 7
1 1
32 26
60 1,7
1,7 53,3 43,3
100 8
1 1
8 25
25 60
1,7 1,7 13,3 41,7 41,7 100
Sumber: Data Kuesioner, diolah 2015
Dari tabel 4.10 diperoleh gambaran bahwa persepsi wajib pajak terhadap kepatuhan wajib pajak adalah baik, karena proporsi tertinggi pada
jawaban dengan skor 5 yaitu sebesar 56,7.
4. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik normal P-Plot dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:
a Apabila data tersebut di sekitar garis diagonal atau mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b Apabila data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot Sumber: Output SPSS 19.0, 2014
Berdasarkan grafik normal probability plot, kita dapat melihat bahwa titik menyebar disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti garis
diagonal, sehingga dapat dikatakan bahwa pola distribusinya normal.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dalam residual satu pengamatan yang lain.
Jika varian tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka terjadi problem heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yaitu
homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Pengujian
heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan scatter plot nilai prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID. Dasar pengambilan
keputusan dalam uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut: a Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik point
– point yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar
kemudian menyempit maka terjadi heteroskedastisitas. b Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada suatu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot Sumber: Output SPSS 19.0, 2014
Dari grafik di atas terlihat titik – titik menyebar secara acak, tidak
membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak
dipakai untuk prediksi kepatuhan wajib pajak berdasar masukan variabel bebasnya.
b. Statistik Deskriptif
Kategori