commit to user 34
dan apabila Wajib Pajak Orang Pribadi yang menjadi sampel penelitian ini tidak diperiksa oleh petugas pajak diberi angka 0.
c. Perubahan Penghasilan Kena Pajak PhKP Merupakan selisih antara jumlah Penghasilan Kena Pajak atas Wajib Pajak
Orang Pribadi tahun sebelumnya dan Penghasilan Kena Pajak Wajib Pajak Orang Pribadi pada tahun berikutnya sebagaimana terlaporkan dalam SPT
tahunan. Dalam penelitian ini perubahan Penghasilan Kena Pajak ditentukan berdasarkan selisih Penghasilan Kena Pajak tahun 2007 dan
Penghasilan Kena Pajak tahun 2008 sebagaimana tercantum dalam SPT tahunan 2007 dan 2008. Variabel ini diukur dengan logaritma natural dari
selisih Penghasilan Kena Pajak tahun 2008 dan tahun 2007.
E. Metoda Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah model analisis regresi berganda. Dalam melakukan analisi regresi berganda, terlebih dahulu
dilakukan pengujian asumsi klasik yang terdiri dari: normlitas data, asumsi heteroskedastisitas, asumsi autokorelasi, dan asumsi multikolinearitas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi dengan membagi model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki
distribusi normal Ghozali, 2005. Untuk menguji normalitas, peneliti menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Kriteria pengujian yang digunakan
adalah nilai p-value. apabila nilai ρ-value 0,05, maka dapat dinyatakan
commit to user 35
bahwa data berdistribusi normal, dan apabila jika ρ-value 0.05, maka dapat
dinyatakan bahwa data tidak berdistribusi normal.
2. Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen Ghozali, 2005. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara independen. Jika variabel independen saling korelasi, maka variabel-variabel ini tidak
orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau
tidaknya multikolinieritas di dalam model, peneliti akan melihat Tolerence dan Variance Inflation Factors VIF dengan alat bantu program Statistical
Product and Service Solution SPSS. Tolerence mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang
tidak dijelaskan variabel independen lainnya. Jadi nilai Tolerence yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1Tolerence. Nilai cut off
yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerence 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10. Bila ternyata dalam model
terdapat multikolinieritas, peneliti akan mengatasi hal tersebut dengan transformasi variabel. Transformasi variabel merupakan salah satu cara
mengurangi hubungan linier di antara variabel independen. Transformasi dapat dilakukan dalam bentuk logaritma natural dan bentuk first difference
atau delta Ghozali, 2005.
commit to user 36
3. Autokorelasi
