96 Karena nilai signifikan 0,05 maka keputusannya adalah Ha diterima
dan Ho ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah pemeriksaan pajak yang tinggi, sanksi perpajakan yang tinggi, dan kepatuhan wajib pajak
yang tinggi akan menghasilkan penerimaan pajak penghasilan yang tinggi pula. Pernyataan ini mendukung hipotesis kedua yaitu jumlah
pemeriksaan pajak, sanksi perpajakan, dan kepatuhan wajib pajak berpengaruh terhadap penerimaan pajak penghasilan.
2. Pengujian Secara Individual
a. Jumlah
Pemeriksaan Pajak
Berpengaruh terhadap
Penerimaan Pajak Penghasilan
Kolom signifikan pada tabel 4.20 Coefficients Model 1 didapat nilai signifikan 0,004. Nilai signifikan 0,004 0,05 maka nilai Ha
diterima dan Ho ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah pemeriksaan pajak yang tinggi akan menghasilkan jumlah
penerimaan pajak penghasilan yang tinggi. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Handayani
2009.
b. Sanksi Perpajakan Berpengaruh terhadap Penerimaan Pajak
Penghasilan
Kolom signifikan pada tabel 4.20 Coefficients Model 1 didapat nilai signifikan 0,180. Nilai signifikan 0,180 0,05 maka nilai Ha
97 ditolak dan Ho diterima. Hal ini menunjukkan bahwa sanksi
perpajakan tidak berpengaruh terhadap penerimaan pajak penghasilan. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian
yang dilakukan oleh Jatmiko 2006.
c. Kepatuhan Wajib Pajak Berpengaruh terhadap Penerimaan
Pajak Penghasilan
Kolom signifikan pada tabel 4.20 Coefficients Model 1 didapat nilai signifikan 0,127. Nilai signifikan 0,127 0,05 maka nilai Ha
ditolak dan Ho diterima. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah kepatuhan wajib pajak tidak berpengaruh terhadap jumlah
penerimaan pajak penghasilan. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Handayani 2009.
Berdasarkan analisis jalur sub struktur 2 X
1
, X
2
, X
3
, dan Y yang terlihat pada tabel 4.20 Coefficients Model 1 masing-masing diperoleh
nilai : 1.
ρyx
1
= Beta = 1,028 dan signifikan 0,004 2.
ρyx
2
= Beta = -0,412 dan signifikan 0,180 3.
ρyx
3
= Beta = 0,233 dan signifikan 0,127 Hasil analisis membuktikan bahwa ada koefisien analisis jalur yang
tidak signifikan yaitu variabel sanksi perpajakan dan kepatuhan wajib
98 pajak, maka dilakukan pengujian kembali dengan mengluarkan variabel
sanksi perpajakan dan kepatuhan wajib pajak. Hasil perhitungannya adalah sebagai berikut :
Tabel 4.21 Summary Model 2 Sub-Struktur 2
Tabel 4.22
ANOVA b Model Sub-Struktur 2 ANOVA
b
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 704.108
1 704.108 104.244
.000
a
Residual 324.212
48 6.754
Total 1028.320
49 a. Predictors: Constant, JPP
b. Dependent Variable: PPH
Tabel 4.23 Coefficients a Model 2 Sub-Struktur 2
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1 Constant
2.070 3.203
.646 .521
JPP .628
.062 .827
10.210 .000
a. Dependent Variable: PPH
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.827
a
.685 .678
2.599 a. Predictors: Constant, JPP
b. Dependent Variable: PPH
99 Tabel 4.21 sampai dengan tabel 4.23 menggambarkan hasil output
path analysis model trimming sub struktur 2 model 2, dimana tabel 4.21 Summary memperoleh nilai R = 0,827 yang menunjukkan bahwa nilai
koefisien jalur jumlah pemeriksaan pajak X
1
terhadap penerimaan pajak penghasilan Y sebesar 82,7 dengan koefisien determinan atau
kontribusi sebesar 0,685 atau 68,5 dan besar koefisien residu ρyε
2
= √1-
0,685 = 0,5612. Hal ini menunjukkan bahwa variabel penerimaan pajak penghasilan dapat dijelaskan oleh variabel jumlah pemeriksaan pajak
sebesar 56,12. Tabel 4.22 Anova menunjukkan nilai F sebesar 104,244 dengan signifikan sebesar 0,000. Karena sig 0,05 maka keputusannya
Ha diterima dan Ho ditolak. Tabel 4.23 Coefficients Beta untuk jumlah pemeriksaan pajak terhadap penerimaan pajak penghasilan sebesar 0,827
atau 82,7 pada tingkat signifikan 0,000. Berdasarkan hasil analisis jalur sub-strruktur 2 X
1
dan Y yang terlihat pada tabel 4.23 Coefficients Model 2 diperolah nilai :
ρyx
1
= Beta = 0,827 dan signifikan 0,000 Besarnya koefisien determinan atau kontribusi jumlah pemeriksaan
pajak terhadap penerimaan pajak penghasilan Y sebesar : R
square
= R
2
yx
1
= ρyx
1
. ryx
1
R
2
yx
1
= 0,827.0,827
100 R
2
yx
1
= 0,684 Summary Model 2 tabel 4.21 dan besar koefisien residu untuk ρyε1 = √1-0,684 = 0,5621 dan didapat diagram jalur sub struktur 2
yang mengalami perubahan menjadi sebagai berikut :
Gambar 4.4 Hubungan Kausal Sub-Struktur 2 Variabel Jumlah Pemeriksaan
Pajak X1 terhadap Penerimaan Pajak Penghasilan Y
Tabel 4.24 menunjukkan tingkat korelasi antara variabel yang satu dengan variabel lainnya.
X
1
Y ρ
1
= 0,827 ε = ,
101
Tabel 4.24 Correlations
JPP SP
KWP PPH
JPP Pearson
Correlation 1
.384 .849
.827 Sig. 2-tailed
.006 .000
.000 N
50 50
50 50
SP Pearson
Correlation .384
1 .344
.339 Sig. 2-tailed
.006 .014
.016 N
50 50
50 50
KWP Pearson Correlation
.849 .344
1 .771
Sig. 2-tailed .000
.014 .000
N 50
50 50
50 PPH
Pearson Correlation
.827 .339
.771 1
Sig. 2-tailed .000
.016 .000
N 50
50 50
50 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
. Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed.
Berdasarkan hasil koefisien jalur pada sub struktur 1 dan sub-struktur 2 maka dapat digambarkan secara keseluruhan yang menggambarkan
hubungan kausal empiris antar variabel X
1
, X
2
, X
3
, dan Y adalah sebagai berikut :
102
Gambar 4.5 Hubungan Kausal Empiris Variabel X
1
, X
2
, dan X
3
terhadap Y
Hasil dari koefisien jalur pada sub-struktur 1 dan sub-struktur 2 menjadi persamaan struktur :
X
3
= ρx
3
x
1
X
1
+ ρx3ε
1
dan R
2
x
3
x
1
= 0,849 X
1
+ 0,5282 dan R
2
x
3
x
1
= 0,721 Y = ρyx
1
+ ρyε
2
dan R
2
yx
1
= 0,827 + 0,5612 dan R
2
yx
1
= 0,685
4. Pengujian Kesesuaian Model : Koefisien Q
