57
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
E x
p e
c te
d C
u m
P ro
b
Dependent Variable: pphj Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber: Data diolah output SPSS
Dengan melihat tampilan histogram maupun grafik normal plot dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang
normal. Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar mendekati garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model
regresi memiliki distribusi yang normal.
b. Uji Linearitas
58 Tampilan SPSS menunjukkan adjusted R square sebesar 0,656 atau
65,6. Regresi linear juga memberikan nilai F hitung 68,577 dengan tingkat signifikansi 0,000. Sementara hasil uji t menunjukkan
penjualan bersih signifikan dengan tingkat signifikansi 0,000 dan begitu juga dengan beban komersial signifikan dengan tingkat
signifikansi 0,000.
Tabel. 4.5. Koefisien Determinasi Linear
Model Summary
b
,816
a
,665 ,656
52014,28 ,801
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson Predictors: Constant, lnbebanj, penjualanj
a. Dependent Variable: pphj
b.
Sumber: Data diolah
Tabel. 4.6. Uji Signifikansi Simultan Linear ANOVAF Test Linear
ANOVA
b
3,71E+11 2
1,855E+11 68,577
,000
a
1,87E+11 69
2705485646 5,58E+11
71 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, lnbebanj, penjualanj a.
Dependent Variable: pphj b.
Sumber: Data diolah
Tabel. 4.7. Uji Signifikansi Parameter Individual Linear Uji t test linear
59
Coefficients
a
212644,6 108187,9 1,966
,053 ,036
,004 1,009
8,305 ,000
,328 3,045
-17502,1 8439,425 -,252
-2,074 ,042
,328 3,045
Constant penjualanj
lnbebanj Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: pphj a.
Sumber: Data diolah
Memperhatikan standar uji di atas baik standar uji asumsi klasik multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokolerasi maupun non klasik
normalitas, linearitas dapat disimpulkan penelitian ini layak dan pencapaian model regresi telah memenuhi persyaratan sehingga model
regresi yang dimaksud dapat dipercaya mempengaruhi posisi variabel Y PPh terutang.
Gambar. 4.4. Grafik Regresi Linear Scatterplot
-1 1
2 3
4
Regression Standardized Predicted Value
-4 -2
2 4
6
R eg
re ss
io n
S tu
de n
tiz ed
R es
id ua
l
Dependent Variable: pphj Scatterplot
Sumber: Data diolah
60 Dengan melihat grafik diatas dari plot residual nilai uji prediksinya yang
merupakan uji linearitas dan uji heteroskedastisitas, maka regresi linear ini sesuai dengan asumsi linearitas.
3. Uji Statistik