b. Uji Heteroskedastisitas
Hasil dari pengolahan data uji heteroskedastisitas dengan program SPSS versi 17.0 adalah sebagai berikut:
Gambar 11. Hasil Uji Heteroskedastisitas Dari grafik
scatterplots
terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar di atas maupun di bawah angka 0 nol pada sumbu
Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi di penelitian ini, sehingga model regresi tersebut
layak dipakai untuk memprediksi variabel dependen Kepatuhan Wajib Pajak berdasarkan masukan variabel independen Pengetahuan
Perpajakan, Modernisasi Sistem Administrasi Perpajakan, dan Kesadaran Wajib Pajak.
c. Uji Normalitas
Hasil dari pengolahan data uji normalitas dengan program SPSS versi 17.0 adalah sebagai berikut:
Gambar 12. Hasil Uji Normalitas Dengan melihat tampilan pada grafik normal plot terlihat titik-titik
menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi dalam penelitian ini
memenuhi asumsi normalitas. Selain menggunakan grafik normal plot, pengujian normalitas
didukung dengan analisis statistik menggunakan uji statistik non- parametrik
Kolmogrov-Smirnov
K-S. Uji K-S ini dilakukan dengan membuat hipotesis sebagai berikut:
Ho: Data residual berdistribusi normal Ha: Data residual tidak berdistribusi normal.
Berikut ini adalah hasil dari uji statistik non-parametrik K-S: Tabel 23. Uji Statistik Non-Parametrik
Kolmogrov-Smirnov
untuk Uji Normalitas:
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 139
Normal Parameters
a,,b
Mean 0,0000000
Std. Deviation 2,34626429
Most Extreme Differences Absolute
0,079 Positive
0,035 Negative
-0,079 Kolmogorov-Smirnov Z
0,927 Asymp. Sig. 2-tailed
0,357 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Data yang diolah, Lampiran 7 2014 Besarnya nilai
Kolmogrov-Smirnov
adalah 0,927 dan signifikan pada 0,357
nilai adalah 5. Hal ini menunjukkan bahwa Ho: Data residual berdistribusi normal diterima.
d. Uji Linearitas
Hasil dari pengolahan data uji linearitas dengan program SPSS versi 17.0 adalah sebagai berikut:
Tabel 24. Hasil Uji Linearitas
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
0,748
a
0,560 0,550
2,37219 a. Predictors: Constant, Kesadaran, Pengetahuan, Modernisasi
b. Dependent Variable: Kepatuhan
Sumber: Data yang diolah, Lampiran 8 2014 Dalam pengujian linearitas ini menggunakan uji
Lagrange Multiplier
. Menurut Imam Ghozali 2011: 169, uji
Lagrange Multiplier
merupakan uji alternatif dari
Ramsey test
dan dikembangkan oleh Engle tahun 1982. Estimasi dengan uji ini bertujuan untuk
mendapatkan nilai c
2
hitung atau n x R
2
. Berdasarkan hasil output SPSS menunjukkan bahwa nilai R
Square
R
2
sebesar 0,560 dengan jumlah n penelitian 139, maka besarnya nilai c
2
hitung = 139 x 0,560 = 77,84. Nilai ini dibandingkan dengan c
2
tabel dengan df= 139 dan tingkat signifikansi 0,05 didapat nilai c
2
tabel sebesar 167,514. Oleh karena nilai c
2
hitung lebih kecil dari c
2
tabel maka dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini berbentuk linear.
Kategori