49
3.4.1 Statistik Deskriptif
Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan
informasi yang berguna. Statistika deskriptif hanya memberikan informasi mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak menarik inferensia
atau kesimpulan apapun tentang gugus induknya yang lebih besar. Contoh statistika deskriptif yang sering muncul adalah tabel, diagram, grafik, dan
besaran-besaran lain di majalah dan koran-koran Dergibson, 2002. Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang
dilihat rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness kemencengan distribusi Ghozali,
2011:19. Priyatno 2010:12 menjelaskan bahwa analisis deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti mean,
standar deviasi, variasi, modus, dll. Juga dilakukan pengukuran skewness dan kurtosis untuk menggambarkan distribusi data apakah normal atau
tidak.
3.4.2 Uji Kualitas Data
Untuk melakukan uji kualitas data dalam pengolahan data penelitian ini, maka peneliti akan melakukan uji validitas dan realibilitas.
3.4.2.1 Uji Validitas
Sebagaimana dikemukakan dimuka, bahwa validitas adalah ukuran yang menunjukkan sejauh mana instrumen pengukur
mampu mengukur apa yang diukur. Menurut Ghozali 2011:52 uji
Universitas Sumatera Utara
50
validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada
kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kusioner tersebut. Pengujian menggunakan dua sisi dengan
taraf signifikasi 0,05. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut: 1.
Jika r
hitung
≥ r
tabel
uji 2 sisi dengan sig. 0,05 maka instrumen atau item-item pertanyaan berkolerasi signifikan terhadap skor
total dinyatakan valid. 2.
Jika r
hitung
r
tabel
uji 2 sisi dengan sig. 0,05 maka instrumen atau item-item pertanyaan tidak berkolerasi signifikan terhadap
skor total dinyatakan tidak valid. Priyatno, 2010:94. 3.4.2.2
Uji Reliabilitas Reliabilitas menunjuk pada suatu pengertian bahwa sesuatu
instrumen cukup dapat dipercaya untuk diinginkan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut sudah baik. Instrumen
yang tidak baik akan bersifat tendensius mengarahkan responden untuk memilih jawaban-jawaban tertentu. Instrumen yang sudah
dapat dipercaya, yang realibel akan menghasilkan data yang dapat dipercaya juga.
Reliabilitas adalah alat ukur untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk.
Uji reliabilitas ini digunakan untuk menguji konsistensi data dalam jangka waktu tertentu, yaitu untuk mengetahui sejauh mana
Universitas Sumatera Utara
51
pengukuran yang digunakan dapat dipercaya atau diandalkan. Variabel-variabel tersebut dikatakan cronbach alpha nya memiliki
nilai lebih besar 0,70 yang berarti bahwa instrumen tersebut dapat dipergunakan sebagai pengumpul data yng handal yaitu hasil
pengukuran relatif koefisien jika dilakukan pengukuran ulang. Uji realibilitas ini bertujuan untuk melihat konsistensi Ghozali,
2011:48. 3.4.3
Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik terhadap data primer ini, maka peneliti melakukan uji normalitas, uji multikolonieritas, uji
heteroskedastisitas, dan uji autokeralasi. 3.4.3.1
Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2011:160 uji normalitas bertujuan apakah dalam model regresi variabel dependen terikat dan
variabel independen bebas mempunyai kontribusi atau tidak. Untuk menafsirkan apakah data yang diuji berdistribusi normal
atau tidak, maka dapat dilakukan dengan cara menggunakan harga koefisien Skewness atau Kurtosis. Jika koefisien Skewness atau
Kurtosis berada pada rentangan nilai -0,5 sampai dengan 0,5 maka dapat dikatakan bahwa data masing-masing variabel penelitian
terdistribusi secara normal.
Universitas Sumatera Utara
52
3.4.3.2 Uji Multikolonearitas
Uji asumsi tentang multikolinearitas ini dimaksudkan untuk membuktikan atau menguji ada tidaknya hubungan yang linear
antara variabel bebas independen satu dengan dengan variabel bebas independen yang lainnya. Apabila menggunakan
pendekatan Variance Inflation Factor VIF untuk menguji hipotesisnya maka kriteria atau ukuran yang akan digunakan
adalah: a.
Apabila harga koefisien VIF hitung pada Collinearity Statistics sama dengan atau lebih kecil daripada 10 VIP hitung
≤ 10 maka H
diterima yang berarti tidak terdapat hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas.
b. Apabila harga koefisien VIP hitung pada Collinearity Statistics
lebih besar daripada 10 VIP hitung 10, maka H ditolak
yang berarti terdapat hubungan antar variabel independen terjadi gejala multikolinearitas.
3.4.3.3 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas ini dimaksudkan untuk mengetahui
apakah variasi residual absolut sama atau tidak sama untuk semua pengamatan Sudarmanto, 2005. Apabila asumsi tidak terjadinya
heteroskedastisitas ini tidak terpenuhi, maka penaksir menjadi tidak lagi efisien baik dalam sampel kecil maupun besar Gujarati,
1997 dan estimasi koefisien dapat dikatakan menjadi kurang
Universitas Sumatera Utara
53
akurat Rietveld dan Sunaryanto, 1993. Jika menerapkan uji heteroskedastisitas menggunakan korelasi Rank-Order dari
Spearman, maka kriteria atau ketentuan yang digunakan untuk menyatakan apakah terjadi hubungan antara data hasil pengamatan
dengan nilai residual absolutnya atau tidak heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan cara:
a. Apabila koefisien Signifikansi nilai probabilitas lebih besar
dari alpha yang ditetapkan Sig. alpha, maka dapat dinyatakan tidak terjadi heteroskedastisitas diantara data
pengamatan dengan nilai residual mutlaknya berarti H diterima.
b. Apabila koefisien Signifikansi nilai probabilitas lebih kecil
dari alpha yang ditetapkan Sig. alpha, maka dapat dinyatakan terjadi adanya heteroskedastisitas diantara data
pengamatan dengan nilai residual mutlaknya berarti H ditolak.
3.4.4 Uji Regresi Linier Berganda
Pengujian Regresi Berganda dilakukan dengan penerapan uji persamaan regresi linear berganda. Analisis regresi linear berganda adalah
hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen X
1
, X
2
, X
3
, X
4
, …… X
n
dengan variabel dependen Y. Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel
dependen apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila
Universitas Sumatera Utara
54
nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan Dwi, 2013:2. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Model
ini digunakan untuk menguji apakah ada hubungan sebab akibat antara kedua variabel untuk meneliti seberapa besar pengaruh antara variabel
independen, yaitu: keadilan tax fairness, kepatuhan Wajib Pajak tax compliance, pengetahuan Wajib Pajak tax knowledge, sistem
perpajakan tax system, dan diskriminasi discrimination terhadap suatu variabel dependen yaitu persepsi Wajib Pajak mengenai etika perlawanan
pajak Tax Offenses, etika penggelapan pajak Tax Fraud, dan etika penghindaran pajak secara illegal Tax Evasion. adapun rumus yang
digunakan:
Y
1
= a + β
1
X
1
+β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
+ e
Dimana: Y
= Etika tax offenses, tax fraud, dan tax evasion X
1
= Keadilan X
2
= Kepatuhan wajib pajak X
3
= Pengetahuan wajib pajak X
4
= Sistem perpajakan X
5
= Diskriminasi a = Bilangan konstanta harga Y, bila X=0
e = Error yang ditolerir 5
Universitas Sumatera Utara
55
3.4.5 Uji Hipotesis Penelitian
Kategori