Lidya Purnama Sari : Pengaruh Self Assessment System Terhadap Penerimaan Pajak Penghasilan Di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Medan Barat, 2009.
E. Teknik Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara : 1.
Metode Dokumentasi
Yaitu teknik pengumpulan data dengan cara mempelajari catatan-catatan atau dokumen-dokumen, formulir-formulir, laporan-laporan, yang
terdapat pada objek penelitian yang berhubungan dengan data yang
diperlukan.
2. Studi Literatur
Yaitu dengan mengumpulkan data-data dengan cara membaca dan mempelajari teori-teori dan literatur-literatur yang berkaitan dengan
pengaruh self assessment system terhadap penerimaan pajak penghasilan.
F. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan menggunakan SPSS. Peneliti melakukan terlebih dahulu
uji asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Uji asumsi klasik yang dilakuka n peneliti meliput i uji normalitas, uji heterokedastisitas, uji autokorelasi
dan uji multikolinearitas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui apakah data yang digunakan telah terdistribusi secara normal. Uji normalitas perlu dilakukan untuk
menentukan alat statistik yang dilakukan, sehingga kesimpulan yang diambil
Lidya Purnama Sari : Pengaruh Self Assessment System Terhadap Penerimaan Pajak Penghasilan Di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Medan Barat, 2009.
dapat dipertanggungjawabkan. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu analisis grafik dan analisis statistik.
a. Analisis grafik Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan
melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah
dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis
lurus diagonal dan plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residua l normal, maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. b. Analisis statistik
Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan nilai Z-skewness. Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas
residual adalah uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S, Jika tingkat signifikansinya 0,05, maka data itu terdistibusi normal dan dapat
dilakukan model regresi berganda. Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau
merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dari :
1 nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah tidak normal,
Lidya Purnama Sari : Pengaruh Self Assessment System Terhadap Penerimaan Pajak Penghasilan Di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Medan Barat, 2009.
2 nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal.
Distribusi yang melanggar asumsi normalitas dapat dijadikan menjadi bentuk yang normal dengan beberapa cara sebagai berikut :
1 Transformasi Data
Transformasi data dapat dilakukan dengan logaritma natiral ln, log10, maupun akar kuadrat. Jika ada data yang bernilai negatif, transformasi data
dengan logaritma akan menghilangkannya sehingga julah sampel n akan bekurang.
2 Trimming Trimming adalah memangkas membuang observasi yang bersifat outlier,
yaitu yang nilainya lebih kecil dari µ-2 atau lebih besar dari µ+2 . Metode ini juga mengecilkan sampelnya.
3 Winzorising Winzorising mengubah nilai-nilai outliers menjadi nilai0nilai minimum atau
maksimum yang diizinkan supaya distribusinya menjadi normal. Nilai-nilai observasi yang lebih kecil dari µ-2 akan diubah nilainya menjadi µ+2 dan
nilai-nilai yang lebih besar dari µ+2 akan diubah nilainya menjadi µ-2 .
2. Uji Heterokedastisitas
