89 72,2 dan besar koefisien residu ρx
3
ε
1
= √ 1- 0,722 = 0,527. Hal ini
menunjukkan bahwa variabel kepatuhan wajib pajak dapat dijelaskan oleh variabel jumlah pemeriksaan pajak dan sanksi perpajakan sebesar 52,7.
Tabel 4.13 menunjukkan nilai F sebesar 61,086 dengan signifikan sebesar 0,000. Karena sig 0,05 maka keputusannya Ha diterima dan Ho ditolak.
Tabel 4.14 menunjukkan Coefficient Beta untuk jumlah pemeriksaan pajak terhadap kepatuhan wajib pajak sebesar 0,976 atau 97,6 pada
tingkat signifikan 0,002, sedangkan Coefficient Beta untuk sanksi perpajakan sebesar -0,131 atau -13,1 pada tingkat signifikan 0,658 yang
berarti sanksi perpajakan tidak signifikan dan dilakukan trimming untuk mengeluarkan variabel sanksi perpajakan yang tidak signifikan, dan
diperoleh hasil setelah di trimming pada tabel 4.15 sampai dengan tabel 4.17.
1. Pengujian Secara Simultan
Pengujian secara simultan pada tabel 4.13 Anova diperoleh nilai F untuk model sub-struktur sebesar 61,086 dengan signifikansi
sebesar 0,000. Karena nilai sig 0,005, maka keputusannya adalah Ha diterima dan Ho ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa semakin
tinggi jumlah pemeriksaan pajak dan semakin tinggi sanksi perpajakan, maka tingkat kepatuhan wajib pajak tersebut semakin baik
dan pernyataan ini mendukung hipotesis pertama yaitu jumlah
90 pemeriksaan pajak dan sanksi perpajakan berpengaruh secara simultan
terhadap kepatuhan wajib pajak.
2. Pengujian Secara individual a. Jumlah Pemeriksaan Pajak terhadap Kepatuhan Wajib Pajak
Kolom signifikan pada tabel 4.14 Coefficients Model 1 didapat nilai signifikan 0,002. Nilai signifikan 0,002 0,005, maka nilai
Ha diterima dan Ho ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi jumlah pemeriksaan pajak, maka kepatuhan wajib pajak
semakin baik.
b. Sanksi Perpajakan terhadap Kepatuhan Wajib Pajak
Kolom signifikan pada tabel 4.14 Coefficients Model 1 didapat nilai signifikan 0,658. Nilai signifikan 0,658 0,005, maka nilai
Ho diterima dan Ha ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa sanksi perpajakan tidak berpengaruh terhadap kepatuhan wajib pajak.
Berdasarkan hasil analisis jalur sub-struktur 1 X
1
, X
2
, dan X
3
yang terlihat pada tabel 4.14 Coefficients Model 1 masing-masing diperoleh
nilai : 1.
ρx
3
x
1
= Beta = 0,976 dan signifikan = 0,002 2.
ρx
3
x
2
= Beta = -0,131 dan signifikan = 0,658 Hasil analisis membuktikan bahwa ada koefisien analisis jalur yang
tidak signifikan yaitu variabel sanksi perpajakan, maka pengujian
91 kembali mengeluarkan variabel sanksi perpajakan. Hasil perhitungannya
adalah sebagai berikut :
Tabel 4.15 Summary Model 2 Sub-Struktur 1
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.849
a
.721 .715
1.672 a. Predictors: Constant, JUMLAH PEMERIKSAAN
PAJAK b. Dependent Variable: KEPATUHAN WAJIB PAJAK
Tabel 4.16 ANOVA b Model 2 Sub-Struktur 1
ANOVA
b
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 346.671
1 346.671 124.04
3 .000
a
Residual 134.149
48 2.795
Total 480.820
49 a. Predictors: Constant, JUMLAH PEMERIKSAAN PAJAK
b. Dependent Variable: KEPATUHAN WAJIB PAJAK
Tabel 4.17 Coefficients a Model 2 Sub-Struktur 1
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant 4.262
2.061 2.069 .044
JPP .441
.040 .849 11.13
7 .000
a. Dependent Variable: KEPATUHAN WAJIB PAJAK
92 Tabel 4.15 sampai dengan tabel 4.17 menggambarkan hasil output
path analysis model trimming sub struktur 1 model 2 setelah variabel sanksi perpajakan dikeluarkan dari model sub struktur 1 dan diuji
kembali, dimana tabel 4.15 Summary memperolah nilai R = 0,849 yang menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur jumlah pemeriksaan pajak X
1
terhadap kepatuhan wajib pajak X
3
sebesar 84,9 dengan koefisien determinan atau kontribusi sebesar 0,721 atau 72,1 dan besar koefisien
residu ρx3ε1 = √1-0,721 = 0,5282. Tabel 4.16 Anova menunjukkan nilai F sebesar 124,043 dengan signifikan 0,000. Karena sig 0,05 maka
keputusannya Ha diterima dan Ho ditolak. Tabel 4.17 Coefficients Beta untuk jumlah pemeriksaan pajak terhadap kepatuhan wajib pajak
sebesar 0,849 atau 84,9 pada tingkat signifikan 0,000. Berdasarkan hasil analisis jalur sub-struktur 1 X
1
dan X
3
yang terlihat pada tabel 4.18 Coefficients Model 2 diperolah nilai :
1. ρx
3
x
1
= Beta = 0,849 dan signifikan 0,000 Berdasarkan tabel 4.15 diperoleh nilai koefisien jalur jumlah
pemeriksaan pajak X
1
terhadap kepatuhan wajib pajak X
3
sebesar ρx
3
x
1
= 0,849 dengan koefisien determinan atau kontribusi R
square
= R
2
x
3
x
1
= 0,721 Pada model 2 tabel 4.15 dan besar koefisien residu ρx3ε1 = √1-0,721 = 0,5282. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
kepatuhan wajib pajak dapat dijelaskan oleh variabel jumlah
93 pemeriksaan pajak sebesar 52,82 dan didapat diagram jalur sub-
struktur 1 yang mengalami perubahan menjadi sebagai berikut :
Gambar 4.3 Hubungan Kausal Empiris Sub-Struktur 1 Variabel Jumlah
Pemeriksaan Pajak X1 dan Kepatuhan Wajib Pajak X3
b. Menguji Sub-Struktur 2
Berikut ini adalah hasil pengujian variabel jumlah pemeriksaan pajak X
1
, sanksi perpajakan X
2
, dan kepatuhan wajib pajak X
3
terhadap penerimaan pajak penghasilan :
Tabel 4.18 Summary Model 1 Sub-Struktur 2
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.844
a
.713 .694
2.532 a. Predictors: Constant, KWP, SP, JPP
b. Dependent Variable: PPH Sumber : Hasil pengolahan SPSS 17.0
X
1
X
3
ρ
3
x
1
=0,849 ε = , 9
94
Tabel 4.19 ANOVA b Model 1 Sub-Struktur 2
ANOVA
b
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1 Regression
733.370 3
244.457 38.125 .000
a
Residual 294.950
46 6.412
Total 1028.320
49 a. Predictors: Constant, KWP, SP, JPP
b. Dependent Variable: PPH
Tabel 4.20 Coefficients a Model 1 Sub-Struktur 2
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error
Beta 1
Constant JPP
SP KWP
.422 .780
-.470 .340
3.258 .255
.345 .219
1.028 -.412
.233 .130
3.063 -1.362
1.554 .897
.004 .180
.127 a Dependent Variable: PPH
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 17.0
Tabel 4.18 sampai dengan tabel 4.20 manggambarkan hasil output path analysis model trimming sub-struktur 2 model 1, dimana tabel 4.18
Summary memperolah nilai R = 0,844 yang menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur jumlah pemeriksaan pajak X
1
, sanksi perpajakan X
2
dan kepatuhan wajib pajak X
3
terhadap penerimaan pajak penghasilan
95 Y sebesar 84,4 dengan koefisien determinan atau kontribusi sebesar
0,713 atau 71,3 dan besar koefisien residu ρyε
2
= √1-0,844 = 0,3949.
Hal ini menunjukkan bahwa variabel penerimaan pajak penghasilan dapat dijelaskan oleh variabel jumlah pemeriksaan pajak, sanksi perpajakan,
dan kepatuhan wajib pajak sebesar 39,49. Tabel 4.19 Anova menunjukkan nilai F sebesar 38,125 dengan signifikan sebesar 0,000.
Karena sig 0,05, maka keputusannya Ha diterima dan Ho ditolak. Tabel 4.20 Coefficients Beta untuk jumlah pemeriksaan pajak terhadap
penerimaan pajak penghasilan sebesar 1,028 atau 102,8 pada tingkat signifikan 0,004 yang berarti variabel jumlah pemeriksaan pajak
berpengaruh terhadap penerimaan pajak penghasilan. Coefficients Beta untuk variabel sanksi perpajakan terhadap penerimaan pajak penghasilan
sebesar -0,412 atau -41,2 pada tingkat signifikan 0,180 yang berarti variabel sanksi perpajakan tidak signifikan dan Coefficients Beta untuk
kepatuhan wajib pajak terhadap penerimaan pajak penghasilan sebesar 0,233 atau 23,3 pada tingkat signifikan 0,127 sehingga dilakukan
trimming untuk mengeluarkan variabel sanksi perpajakan dan kepatuhan wajib pajak yang tidak signifikan, dan diperoleh hasil setelah trimming
pada tabel 4.21 sampai dengan tabel 4.23 model sub-struktur 2.
1. Pengujian Secara Simultan
Pengujian secara simultan pada tabel 4.19 Anova diperolah nilai F untuk model sub-struktur sebesar 38,125 dengan signifikansi 0,000.
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
Koefisien determinasi multipel dari diagram jalur diperoleh koefisien determinasi untuk nilai :
= 0,722 Tabel 4.12 Summary Model 1 Sub-Struktur 1 = 0,713 Tabel 4.18 Summary Model 2 Sub-Struktur 2
Rumus = 1- 1-0,722.1-0,713 = 1-0,278.0,287= 1-0,0079786 =0,993
X
1
X
2
X
3
Y ρ
3
x
1
= 0,849 ε
1
= 0,5282 ρ
1
= 0,827 ε
2
= 0,5621
103 Koefisien determinan multiple
setelah koefisien jalur yang tidak signifikan yang dihilangkan dan nilai tersebut diambil dari :
= 0,721 Tabel 4.15 Summary Model 2 Sub-Struktur 1 = 0,685 Tabel 4.21 Summary Model 2 Sub-Struktur 2
Rumus : M = setelah dilakukan trimming
M = 1-1-R
2
.1-R
2
yx
3
x
2
M = 1-1-0,721.1-0,685 M = 1-0,279.0,315
M = 1-0,087885 M = 0,912
Mencari nilai : Rumus Q = =
= = 0,079
Tabel 4.25 Koefisien Jalur, Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung, Pengaruh
Total dan Pengaruh Bersama Variabel Jumlah Pemeriksaan Pajak X1, Sanksi Perpajakan X2, dan Kepatuhan Wajib Pajak X3 terhadap
Penerimaan Pajak Penghasilan Y Variabel
Koefisien Jalur
Pengaruh Pengaruh
Bersama R
2
yxk Langsung
Tidak Langsung
Melalui X3
Total
X
1
0,849 0,849
0,827 0,022
- X
2
- -
- -
- X
3
- -
- -
- ε
1
0,5282 0,5282
2
=0,2789 -
- -
ε
2
0,5612 0,5612
2
=0,3149 -
- -
X
2
dan X
3
- -
- -
0,684 Keterangan :
Kontribusi hasil sudah dikuadratkan Pengaruh hasil yang belum dikuadratkan
104
D. Pembahasan
Berdasarkan hasil perhitungan secara keseluruhan, maka dapat dimaknai dan dibahas sehingga memberikan informasi secara objektif sebagai
berikut : 1. Jalur Sub-
Struktur 1 menjelaskan “jumlah pemeriksaan pajak dan sanksi perpajakan berpengaruh terhadap kepatuhan w
ajib pajak”. Pengujian tersebut menjelaskan bahwa semakin tinggi jumlah pemeriksaan pajak dan
sanksi perpajakan, maka kepatuhan wajib pajak semakin meningkat. Pada kerangka yang telah berubah diatas menjelaskan bahwa jumlah
pemeriksaan pajak memiliki hubungan langsung terhadap kepatuhan wajib pajak. Berdasarkan pengujian secara individual, bahwa tidak semua
variabel yang diterima, karena berdasarkan pengujian koefisien jalur sub- struktur 1 hanya koefisien jalur sanksi perpajakan X
2
terhadap kepatuhan wajib pajak X
3
secara statistik tidak signifikan. Sedangkan koefisien jumlah pemeriksaan pajak X
1
terhadap kepatuhan wajib pajak X
3
signifikan. Dengan demikian hasil temuan analisis ini memberikan informasi, bahwa jumlah pemeriksaan pajak berkontribusi terhadap
kepatuhan wajib pajak. Besarnya kontribusi jumlah pemeriksaan pajak terhadap kepatuhan wajib pajak sebesar 0,849
2
x 100 = 72,08 dan sisanya 0,5282
2
x 100 = 27,89 merupakan kontribusi dari variabel lain diluar variabel jumlah pemeriksaan pajak. Kontribusi antara jumlah
