107 107
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan kepengamatan yang
lain. Cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat Grafik Plot anatara nilai prediksi terikat dependen yaitu ZPRED
dengan residualnya SRESID. Berikut ini hasil uji scatterplot:
Gambar 4.3 Hasil Uji Scatterplot
Grafik Scatterplot pada Gambar 4.3 terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa tidak
terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi minat wajib pajak untuk menggunakan e-filing
berdasarkan masukan variabel independen pengalaman wajib pajak, kompleksitas, keamanan dan kerahasiaan, kepatuhyan wajib pajak dan kesiapan teknologi
108 108
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta Constant
PWP K
1 KK
KWP KTI
7,109 2,600
2,734 ,007
-,077 ,081
-,149 -,952
,343 -,089
,213 -,061
-,419 ,676
-,028 ,062
-,053 -,455
,650 ,007
,057 ,013
,127 ,900
-,019 ,058
-,039 -,325
,746
informasi. Guna mendukung uji scatterplot tersebut diperlukan uji statistik yang lebih menjamin keakuratan hasil. Uji statistik yang digunakan yaitu uji glejser
yakni dengan melihat tingkat signifikansi dari hasil regresi nilai absolut residual terhadap variabel independennya. Hasil uji glejser dapat dilihat pada Tabel 4.13
sebagai berikut:
Tabel 4.13 Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
a. Dependent Variable: absUT
Sumber: Data primer diolah, 2016 Berdasarkan hasil uji glejser pada Tabel 4.13 menunjukkan bahwa tidak
ada satupun variabel independen yang probabilitas signifikansinya dibawah 0,05 atau 5, semua variabel memiliki signifikansi diatas 0,05 atau 5 sehingga
menunjukkan bahwa penelitia ini tidak terjadi heteroskedastisitas. Hal ini konsisten dengan hasil uji Scatterplots.
109 109
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
Regression 1 Residual
Total 1200,947
5 240,189
19,811 ,000
b
1224,529 101
12,124 2425,477
106
4.4 Hasil Uji Hipotesis Penelitian 4.4.1 Uji Statistik F
Uji Statistik F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi variabel dependen. Pengujian
ini dilakukan melalui bantuan komputer program SPSS for windows 21.0. Hasil uji statistik F ditunjukan seperti pada Tabel 4.14 sebagai berikut :
Tabel 4.14 Hasil Uji-F
ANOVA
a
a. Dependent Variable: MWP b. Predictors: Constant, KTI, KWP, KK, K, PWP
Sumber: data primer diolah,2016 Uji ANOVA atau F-test didapat nilai F hitung sebesar 19.811 dengan
probabilitas 0.000 , karena probabilitas jauh lebih kecil dari 0.05 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi minat wajib pajak untuk
menggunakan e-filing atau dapat dikatakan bahwa variabel pengalaman wajib pajak, kompleksitas, keamanan dan kerahasiaan, kepatuhyan wajib pajak dan
kesiapan teknologi informasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap minat wajib pajak untuk menggunakan e-filing.
Kategori