c. Akaike Information Criterion AIC
Nilai positif lebih kecil menunjukkan parsimoni lebih baik digunakan untuk perbandingan antarmodel.
d. Consistent Akaike Information Criterion CAIC
Nilai positif lebih kecil menunjukkan parsimoni lebih baik digunakan untuk perbandingan antarmodel.
e. Criteria N CN
Estimasi ukuran sampel yang mencukupi untuk menghasilkan adequate model fit
untuk Chi-squared. Nilai CN 200 menunjukkan bahwa sebuah model cukup mewakili sampel data. Setelah evaluasi terhadap kecocokan keseluruhan
model, langkah berikutnya adalah memeriksa kecocokan model pengukuran dilakukan terhadap masing-masing konstrak laten yang ada di dalam model.
Pemeriksaan terhadap konstrak laten dilakukan terkait dengan pengukuran konstrak laten oleh variabel manifest indikator. Dari evaluasi ini akan
didapatkan ukuran kecocokan pengukuran yang baik apabila: 1.
Nilai t-statistik muatan faktornya faktor loading-nya lebih besar dari 1,96 t-tabel.
2. Standardized faktor loading completely standardized solution dengan
nilai λ 0,5 .
4.1.6.5. Interpretasi dan Modifikasi Model
Langkah interpretasi dan modifikasi model adalah menginterpretasikan model dan modifikasi model bagi model-model yang tidak dapat memenuhi syarat pengujian
yang dilakukan. Setelah model diestimasi, residualnya haruslah kecil atau
Universitas Sumatera Utara
mendekati 0 dan distribusi frekuensi dari covarian residual harus bersifat simetrik Tacbnnick dan Fidelc, 1997, Ferdinand, 2000.
Model yang baik seharusnya memiliki Nilai Standardized Residual Covariances yang kecil. Nilai Standardized Residual Covariances merupakan batas nilai yang
diperkenankan berada diantara -2,58 sampai dengan 2,58. Hasil Standardized Residual Covariances penelitian dapat dilihat pada tabel 4.11 berikut :
Tabel 4.11. Standar Nilai Residual Model
P1 P2
P3 IS1
IS2 IS3
IS4 KIP3
KIP2 KIP1
P1 -,019
P2 -,180
,012 P3
,087 ,065
,007 IS1
-,031 -,223
-,139 ,022
IS2 -,160
,108 ,146
-,121 ,007
IS3 ,121
-,011 -,142
,128 -,014
-,009 IS4
,100 ,147
-,037 ,101
,055 -,085
,003 KIP3
,325 -,058
-,146 ,185
-,038 -,014
-,194 -,015
KIP2 ,112
-,198 -,194
,096 -,158
,207 ,032
,071 ,015
KIP1 ,061
-,201 -,009
,080 -,216
,257 ,153
,229 ,083
,068 Sumber : output Amos V.21
Berdasarkan tabel 4.11 di atas diketahui bahwa nilai Standardized Residual Covariances masih berada diantara -2,58 sampai dengan 2,58. Nilai terbesar pada
tabel di atas sebesar 0,325 berada pada titik temu covariance antara KIP1 kebijakan insentif pajak berupa pengecualian dari pengenaan pajak dan P1
Produktivitas berupa efisiensi. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa modifikasi terhadap model dalam penelitian ini tidak perlu
dilakukan.
4.1.6.6. Uji Kesahian Konvergen dan Uji Kausalitas
Uji kesahian konvergen diperoleh dari data pengukuran model setiap variabel measurement model, uji ini dilakukan untuk menentukan kesahian
setiap indikator yang diestimasi, dengan mengukur dimensi dari konsep yang diuji
Universitas Sumatera Utara
dalam penelitian. Apabila indikator memiliki critical ratio lebih besar dari dua kali kesalahan standard error, menunjukan bahwa indikator secara sahih telah
mengukur apa yang seharusnya diukur pada model yang disajikan Wijaya,2009. Validitas konvergen dapat dinilai dengan menentukan apakah setiap indikator
yang diestimasi secara valid mengukur dimensi dari konsep yang diuji. Berdasarkan tabel 4.12, diketahui bahwa nilai nadir critical ratio untuk semua
indikator yang ada lebih besar dari dua kali standar kesalahan standard error sehingga semua butir pada penelitian ini sahih terhadap setiap variabel penelitian.
Tabel 4.12. Bobot Critical Ratio
Estimate
IS --- KIP
,954 P
--- IS ,597
P --- KIP
,397 KIP1 --- KIP
,924 KIP2 --- KIP
,960 KIP3 --- KIP
,918 IS4
--- IS ,916
IS3 --- IS
,964 IS2
--- IS ,976
IS1 --- IS
,946 P3
--- P ,930
P2 --- P
,936 P1
--- P ,923
Sumber : output Amos V.21
Hasil uji kausalitas menunjukan bahwa semua variabel memiliki hubungan kausalitas seperti tampak pada table 4.13.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13. Hasil Uji Kausalitas Model Estimate
S.E. C.R.
P Label
IS ---
KIP 1,000
,056 17,926
par_1 P
--- IS
,615 ,132
4,668 par_9
P ---
KIP ,429
,136 3,161
,002 par_10
KIP1 --- KIP
1,000 KIP2 ---
KIP 1,074
,057 18,768
par_2 KIP3 ---
KIP 1,036
,062 16,687
par_3 IS4
--- IS
1,027 ,057
17,873 par_4
IS3 ---
IS 1,065
,048 22,083
par_5 IS2
--- IS
1,055 ,048
21,796 par_6
IS1 ---
IS 1,000
P3 ---
P 1,000
P2 ---
P ,998
,047 21,163
par_7 P1
--- P
,980 ,057
17,233 par_8
Sumber : output Amos V.21
Hasil uji kausalitas probabilitas pada table 4.13 di atas dapat disajikan pada penjelasan berikut :
1. Terjadi hubungan kausalitas antara kebijakan insentif pajak KIP dengan
investasi sosial IS. Nilai crtitical value sebesar 17,926 lebih besar dari dua kali nilai standar error dengan nilai probabilitas p lebih kecil dari 0,001 yang
ditunjukkan dengan tanda bintang yang berarti signifikan. 2.
Terjadi hubungan kausalitas antara investasi sosial IS dengan produktivitas P. Nilai crtitical value sebesar 4,668 lebih besar dari dua kali nilai standar
error dengan nilai probabilitas p lebih kecil dari 0,001 yang ditunjukkan
dengan tanda bintang yang berarti signifikan. 3.
hubungan kausalitas antara kebijakan insentif pajak KIP dengan produktivitas P. Nilai crtitical value sebesar 3,161 lebih besar dari dua kali nilai standar
error dengan nilai probabilitas p lebih kecil dari 0,002 yang berarti
signifikan.
Universitas Sumatera Utara
4.1.6.7. Efek Langsung, Efek Tidak Langsung dan Efek Total
Besarnya pengaruh masing-masing variabel laten secara langsung standarized direct effect
maupun secara tidak langsung standardized indirect effect serta pengaruh total standardized total effect dapat diperlihatkan pada tabel 4.14 dan
tabel 4.15 berikut :
Tabel 4.14. Standardized Direct Effects KIP
IS P
IS ,954
,000 ,000
P ,966
,597 ,000
P1 ,892
,551 ,923
P2 ,905
,559 ,936
P3 ,899
,555 ,930
IS1 ,903
,946 ,000
IS2 ,931
,976 ,000
IS3 ,920
,964 ,000
IS4 ,874
,916 ,000
KIP3 ,918
,000 ,000
KIP2 ,960
,000 ,000
KIP1 ,924
,000 ,000
Sumber : output Amos V.21
Hasil pengaruh langsung pada tabel 4.14 di atas dapat diberi penjelasan dan gambar pada gambar 4.8 dan gambar 4.9 sebagai berikut :
a. Kebijakan insentif pajak berpengaruh secara langsung terhadap investasi
sosial. b.
Kebijakan insentif pajak berpengaruh secara langsung terhadap produktivitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.8. Dirrect Effect Kebijakan insentif pajak output Amos V.21
Gambar 4.9. Dirrect Effect Investasi sosial output Amos V.21
Tabel 4.15 Standardized Indirect Effects KIP
IS P
IS ,000
,000 ,000
P ,569
,000 ,000
P1 ,892
,551 ,000
P2 ,905
,559 ,000
P3 ,899
,555 ,000
IS1 ,903
,000 ,000
IS2 ,931
,000 ,000
IS3 ,920
,000 ,000
IS4 ,874
,000 ,000
KIP3 ,000
,000 ,000
KIP2 ,000
,000 ,000
KIP1 ,000
,000 ,000
Sumber : output Amos V.21
Hasil pengaruh tidak langsung pada tabel 4.15 adalah kebijakan insentif pajak berpengaruh tidak langsung terhadap produktivitas, yang dapat dijelas
dengan gambar 4.10 sebagai berikut : Kebijakan
Insentif Pajak Invetasi
Sosial Produktivitas
0,954
0,966
Invetasi Sosial
Produktivitas
0,597
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.10. Indirrect Effect Kebijakan insentif pajak output Amos V.21
Sementara secara keseluruhan, Standardized Total Effects dari penelitian ini dapat dijelaskan dengan tabel 4.15 sebagai berikut :
Tabel 4.16. Standardized Total Effects KIP
IS P
IS ,954
,000 ,000
P ,966
,597 ,000
P1 ,892
,551 ,923
P2 ,905
,559 ,936
P3 ,899
,555 ,930
IS1 ,903
,946 ,000
IS2 ,931
,976 ,000
IS3 ,920
,964 ,000
IS4 ,874
,916 ,000
KIP3 ,918
,000 ,000
KIP2 ,960
,000 ,000
KIP1 ,924
,000 ,000
Sumber : output Amos V.21
Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa, seluruh Kebijakan insentif pajak eksegenous mempengaruhi Inventasi sosial dan produktivitas
endogenous secara langsung. Hasil pengaruh total menunjukan bahwa yang kebijakan insentif pajak berpengaruh langsung terhadap produktivitas dengan niai
total sebesar 0,966, sementara itu kebijakan insentif pajak juga berpengaruh secara tidak langsung terhadap produktivitas, melalui investasi sosial pengaruh
langsung kebijakan insentif pajak terhadap investasi sosial sebesar 0,954 dan pengaruh investasi sosial terhadap produktivitas sebesar 0,597.
Kebijakan Insentif Pajak
Produktivitas
0,569
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.11. Total Effect Kebijakan insentif pajak output Amos V.21 4.1.6.8. Pengujian Hipotesis
Untuk mengetahui hasil pengujian hipotesis dilakukan dengan melihat nilai probabilitas probability atau dengan melihat signifikansi dari keterkaitan
masing-masing variabel penelitian. Adapun kiriterianya adalah jika P0.05 maka hubungan antar variabel adalah signifikan dan dapat dianalisis lebih lanjut, dan
sebaliknya. Oleh karenanya, dengan melihat angka probabilitas p pada output Dari keseluruhan jalur menunjukkan nilai yang signifikan pada level 5 atau
nilai standardize harus lebih besar dari 1.96. Jika menggunakan nilai perbandingan nilai t hitung dengan t tabel, berarti nilai t hitung di atas 1.96 atau
1.96 atau t hitung lebih besar dari t tabel. AMOS 20 dapat ditetapkan kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis sebagai berikut:
Jika P 0.05 maka H0 diterima tidak signifikan Jika P 0.05 maka H0 ditolak siginifikan Santoso, 2007
Hipotesis dalam penelitian ini terbagi ke dalam 2 dua pengujian, yaitu: 1.
Kebijakan insentif pajak memiliki pengaruh positif terhadap produktivitas sektor industri pengolahan kelapa sawit di wilayah kerja Kantor Wilayah
Direktorat Jenderal Pajak Sumatera Utara I. Kebijakan
Insentif Pajak
Investasi Sosial
Produktivitas
0,966
0,597 0,954
Universitas Sumatera Utara
2. Kebijakan insentif pajak mempunyai pengaruh positif terhadap produktivitas
sektor industri pengolahan kelapa sawit melalui investasi sosial sektor di industri pengolahan kelapa sawit di wilayah kerja Kantor Wilayah Direktorat
Jenderal Pajak Sumatera Utara I. Berdasarkan hasil pengolahan data sebagaimana terdapat pada tabel 4.13 dapat
diketahui : 1.
Kebijakan insentif pajak berpengaruh secara langsung dan signifikan terhadap produktivitas sektor industri pengolahan kelapa sawit di wilayah kerja Kantor
Wilayah Direktorat Jenderal Pajak Sumatera Utara I, dimana nilai estimate sebesar 0,429 dengan nilai C.R 3,161 dan probabilitas 0,002.
2. Kebijakan insentif pajak berpengaruh secara langsung dan signifikan terhadap
investasi sosial sektor industri pengolahan kelapa sawit di wilayah kerja Kantor Wilayah Direktorat Jenderal Pajak Sumatera Utara I, dimana nilai estimate
sebesar 1,000 dengan nilai C.R 17,926 dan probabilitas dibawah 0,001 ditunjukkan dengan P = . Sementara itu investasi sosial sektor industri
pengolahan kelapa sawit berpengaruh secara langsung dan signifikan terhadap produktivitas sektor industri pengolahan kelapa sawit di wilayah kerja Kantor
Wilayah Direktorat Jenderal Pajak Sumatera Utara I, dimana nilai estimate sebesar 0,615 dengan nilai C.R 4,668 dan probabilitas dibawah 0,001
ditunjukkan dengan P = . Sehingga dapat dikatakan Kebijakan insentif pajak berpengaruh secara tidak langsung dan signifikan terhadap produktivitas
sektor industri pengolahan kelapa sawit melalui investas sosial di wilayah kerja Kantor Wilayah Direktorat Jenderal Pajak Sumatera Utara I
Universitas Sumatera Utara
4.2. Pembahasan
Kategori