b. Jika nilai signifikasi nilai probabilitasnya lebih besar dari 0,05, maka
distribusi adalah normal.
3.5 Teknik Analisis Dan Uji Hipotesis
3.5.1. Teknik Analisis
Sesuai dengan tujuan dan hipotesis yang diajukan yaitu untuk menganalisis ada atau tidaknya pengaruh antara Kesadaran wajib pajak,
Kejujuran wajib pajak, Kedisiplinan wajib pajak dan Hasrat membayar pajak terhadap Kecenderungan penghindaran pajak, maka teknik analisis
yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda. Adapun model regresi linear berganda untuk kondisi tersebut dirumuskan sebagai berikut:
Y= b
o
+ b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e…………Anonim, 2009: L-21
gresi Dimana:
Y = Penghindaran Pajak
b = Konstanta
X
1
= Kesadaran Wajib Pajak X
2
= Kejujuran Wajib Pajak X
3
= Kedisiplinan Wajib Pajak X
4
= Hasrat untuk Membayar Pajak b
1,
b
2
.b
3
= Koefisien Re e
= Standart error
3.5.1.1.Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik menyatakan bahwa persamaan regresi harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya pengambilan
keputusan melalui uji F dan uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar
yang tidak boleh dilanggar oleh model regresi linier berganda yaitu : 1.
Tidak boleh ada autokorelasi 2.
Tidak boleh ada multikolinearitas. 3.
Tidak boleh ada heteroskedastitas Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar,
maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias.
a. Autokorelasi
Autokorelasi adalah adanya korelasi hubungan antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut waktu time
series Suliyanto,2005: 40. Akibat yang timbul dari adanya
autokorelasi dalam suatu model regresi adalah varians populasinya dalam model regresi adalah varians sampel tidak dapat
menggambarkan varians populasinya dalam model regresi yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk menaksir nilai variabel
dependen pada variabel independen tertentu. Namun di dalam
penelitian ini tidak dilakukan uji autokorelasi karena data yang diperoleh bukanlah data time series.
b. Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menunjukkan adanya hubungan linier antara variable-variabel bebas dalam suatu model
regresi. Salah satu cara yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas yaitu dengan cara melihat besarnya nilai
Variance Inflation Factor VIF.
VIF dapat dihitung dengan rumus : VIF = 1 .
Tolerance Tolerance
mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lain. Nilai tolerance yang
umum dipakai adalah 0,10 atau sama dengan nilai VIF dibawah 10, Maka tidak terjadi multikolinieritas Ghozali, 2005: 91-95.
c. Heteroskedastisitas
Suatu model regresi dikatakan terdapat Heteroskedastisitas jika varians variabel dalam model tidak sama konstan Algafiri,
2000:85. Untuk mendiagnosis adanya Heteroskedastisitas, salah satunya dengan melakukan pengujian rank spearman. Dikatakan tidak
terjadi heteroskedastisitas apabila nilai signifikasi 0,05 Suliyanto, 2005: 74
1.5.2 Uji Hipotesis
Kategori