53
BAB IV DESAIN DAN METODE PENELITIAN
A.
Pendekatan dan Jenis Penelitian
1.
Pendekatan Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. John W. Creswell
(2008) mendefinisikan penelitian kuantitatif sebagai berikut: Penelitian kuantitatif merupakan sarana untuk menguji teori obyektif dengan memeriksa hubungan antar variabel. Variabel ini, pada gilirannya, dapat diukur, biasanya pada instrumen, sehingga data nomor dapat dianalisis menggunakan prosedur statistik. Kutipan di atas mempunyai makna bahwa penelitian kuantitatif merupakan metode-metode untuk menguji teori-teori tertentu dengan cara meneliti hubungan antar variabel. Variabel-variabel ini diukur, biasanya dengan instrumen-instrumen penelitian, sehingga data yang terdiri dari angka-angka dapat dianalisis berdasarkan prosedur-prosedur statistik. Termasuk di dalam penelitian kuantitatif adalah penelitian korelasional. Menurut Kuncoro (2014), penelitian korelasional adalah penelitian yang berusaha untuk menentukan apakah terdapat hubungan antara dua variabel atau lebih, serta seberapa jauh korelasi yang ada di antara variabel yang diteliti. Alasan
penggunaan
pendekatan
kuantitatif
adalah
penelitian
ini
dimaksudkan untuk menguji hipotesis dengan menggunakan perhitungan statistik,
54
untuk meneliti pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang diteliti. Dalam penelitian ini, pemahaman Wajib Pajak Badan terhadap aspekaspek perencanaan pajak akan diteliti sejauh mana dampaknya terhadap kepatuhan Wajib Pajak. 2.
Jenis Penelitian Dalam melakukan penelitian ini, penulis menggunakan jenis penelitian
kausal. Uma Sekaran dan Robert Bougie (2010) menyatakan bahwa suatu penelitian yang termasuk dalam penelitian kausal adalah untuk membuktikan hubungan antara sebab dan akibat dari beberapa variabel. Penelitian kausal biasanya menggunakan metode eksperimen yaitu dengan mengendalikan independent variable yang akan mempengaruhi dependent variable pada situasi yang telah direncanakan. Dengan menggunakan metode penelitian dan analisis statistik, maka akan diketahui hubungan antar variabel yang diteliti sehingga menghasilkan kesimpulan yang akan memperjelas gambaran mengenali objek yang diteliti. Data yang dibutuhkan adalah data yang sesuai dengan masalah-masalah dan sesuai dengan tujuan penelitian, sehingga data tersebut dikumpulkan, dianalisis dan diproses lebih lanjut sesuai dengan teori-teori yang telah dipelajari, dan dari data tersebut akan ditarik kesimpulan.
55
3.
Definisi dan operasionalisasi variabel Operational variabel merupakan proses penguraian variabel penelitian ke
dalam sub variabel, dimensi, indikator sub variabel, dan pengukuran. Variabelvariabel yang akan diukur dan diuji dalam penelitian ini merupakan variabelvariabel operasional dimana terdapat beberapa variabel yang menggambarkan hubungan sebab akibat. Variabel yang satu memberi pengaruh atau dipengaruhi variabel lain dan hubungan tersebut terjadi dengan sendirinya. Variabel-variabel yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah sebagai berikut; a.
Variabel Independen (X) Yang menjadi variabel independen pada penelitian ini adalah pemahaman Wajib Pajak atas aspek formal perencanaan pajak (X1) dan pemahaman Wajib Pajak atas aspek material perencanaan pajak (X2).
b.
Variabel Dependen (Y) Yang menjadi variabel dependen pada penelitian ini dan kepatuhan Wajib Pajak (Y). Berdasarkan tinjauan pustaka yang telah diuraikan pada Bab 2, maka yang
dimaksud dengan: a.
Pemahaman Wajib Pajak atas aspek formal perencanaan pajak adalah mencakup kemampuan Wajib Pajak untuk menangkap makna dan arti dari hukum formal perpajakan yang dipelajari serta kemampuan dalam melaksanakan peraturan perpajakan sehubungan dengan kewajiban yang
56
harus dipenuhi oleh Wajib Pajak yang meliputi penyelenggaraan pembukuan, penghitungan, pembayaran dan pelaporan pajak dan sanksi pajak; b.
Pemahaman Wajib Pajak atas aspek material perencanaan pajak adalah mencakup kemampuan Wajib Pajak untuk menangkap makna dan arti dari hukum material perpajakan yang dipelajari serta kemampuan dalam melaksanakan peraturan perpajakan sehubungan dengan kewajiban yang harus dipenuhi oleh Wajib Pajak yang meliputi keadaan, perbuatan, dan peristiwa hukum yang harus dikenakan pajak, siapa yang harus dikenakan pajak, dan berapa besar pajaknya; dan
c.
Kepatuhan Wajib Pajak adalah kesadaran Wajib Pajak dalam memenuhi kewajiban perpajakannya sesuai peraturan perpajakan dan sekaligus administrasi pajak yang berlaku tanpa perlu disertai dengan aktivitas tindakan dari otoritas pajak. Dimensi dan indikator dari variabel dalam penelitian ini terdapat dalam
lampiran penelitian ini. 4.
Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel
4.1 Populasi Populasi dalam penelitian ini Wajib Pajak Badan yang terdaftar sebagai Wajib Pajak di Kantor Pelayanan Pajak Madya Jakarta Pusat yang berjumlah 980 Wajib Pajak Badan.
57
4.2 Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel Teknik penentuan jumlah sampel penelitian yang dipakai pada penelitian ini adalah teknik Probability Sampling yaitu suatu teknik menentukan jumlah sampel dan pemilihan anggota sampel dengan memperkirakan kemungkinan atau peluang dari setiap anggota populasi yang terpilih menjadi anggota sampel, dengan menggunakan rumus yang penggunaannya sudah sangat umum menurut Achmad Zanbar Soleh (2005), yaitu rumus SLOVIN dimana penentuan jumlah sampel hanya didasarkan pada banyaknya anggota populasi (N) dan tingkat kepercayaan ((l-a)100%) saja. Adapun rumus dari penentuan banyaknya sampel dengan rumus SLOVIN adalah sebagai berikut: n=
N . 1 + Nα2
dimana: n = jumlah sampel yang diperhitungkan N = jumlah populasi yang akan diteliti α = tingkat kesalahan yang diinginkan Berdasarkan rumus SLOVIN tersebut, dari populasi penelitian sebesar 980 Wajib Pajak Badan dengan tingkat kesalahan 10%, menghasilkan jumlah sampel sebesar 91 Wajib Pajak, sehingga kuesioner yang akan disebarkan jumlahnya dibulatkan menjadi 100 Wajib Pajak. Teknik penentuan sampel penelitian yang dipakai pada penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik Simple Random Sampling pada semua unit
58
populasi dengan pengambilan sampel dilakukan dengan mempergunakan tabel bilangan acak. Penggunaan tabel bilangan acak pada penelitian ini menggunakan bantuan Software Microsoft Excel, dimana seluruh populasi yang akan diteliti diurutkan berdasarkan abjad lalu setiap anggota populasi diberikan bilangan acak dengan formula = RAND(). Setelah semua anggota populasi memperoleh bilangan acak, seluruh anggota populasi tersebut akan diurutkan kembali berdasarkan nilai bilangan acak tersebut dari nilai terkecil sampai terbesar. Anggota populasi yang akan menjadi sampel adalah anggota populasi nomor unit 1 sampai 100 (sesuai jumlah sampel berdasarkan rumus di atas). Jumlah sampel minimal yang dapat diterima untuk suatu penelitian tergantung dari jenis penelitian yang dilakukan. Menurut Gay & Diehl seperti yang dikutip oleh Kuncoro (2014), untuk penelitian korelasional dibutuhkan minimal 30 sampel untuk menguji ada tidaknya hubungan, sehingga jumlah sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini berjumlah minimal 30 dan maksimal 100. B.
Model Penelitian Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh suatu variabel
independen (X) yaitu pemahaman aspek formal perencanaan pajak (X1) dan pemahaman aspek material perencanaan pajak (X2) terhadap variabel dependen (Y) yaitu kepatuhan pajak. Ketiga variabel penelitian ini dapat dihubungkan dengan model penelitian sebagai berikut:
59
Gambar 4.1
Ketiga variabel penelitian ini dinyatakan dalam model regresi berganda sebagai berikut : Y = α + β1X1 + β2X2 + ɛ dimana Y
.= Kepatuhan Wajib Pajak
X1
= Aspek Formal Perencanaan Pajak
X2
= Aspek Material Perencanaan Pajak
α
= Konstanta
β1.β2 = Koefisien Regresi ɛ
= Nilai Residu
60
C.
Rerangka Pemikiran
1.
Rerangka Teori Variabel
1.1 Hubungan Pemahaman Aspek Perencanaan Pajak dan Kepatuhan Wajib Pajak dalam Melaksanakan Kewajiban Perpajakan
Untuk
mengetahui
adanya
hubungan
antara
pemahaman
aspek
perencanaan pajak dan kepatuhan Wajib Pajak dalam melaksanakan kewajiban perpajakan, peneliti mengacu pada pendapat dari Raabe, Whittenburg, dan Sanders (2015). Dalam teorinya, disebutkan bahwa pekerjaan utama Wajib Pajak adalah melakukan tax compliance, Wajib Pajak yang tidak mematuhi peraturan perpajakan dapat dikenakan sanksi perpajakan berupa denda dan/atau bunga. Dalam upayanya menjalankan tax compliance, Wajib Pajak maupun tax professional seringkali juga melaksanakan pekerjaan lain seperti tax planning untuk mengevaluasi konsekuensi perpajakan yang berhubungan dengan suatu transaksi dan membuat rekomendasi untuk mencapai tujuan perusahaan yang diinginkan dengan meminimalkan beban pajak maupun tax litigation sebagai upaya menyelesaikan perselisihan pajak dengan fiskus. Semua pekerjaan tersebut didukung oleh tax research yang baik untuk memberikan solusi atas permasalahan perpajakan yang dihadapi. Dengan demikian pemahaman Wajib Pajak terhadap aspek perencanaan pajak dapat mempengaruhi kepatuhan Wajib pajak dalam melaksanakan kewajiban perpajakan. Hubungan semua pekerjaan di atas dapat digambarkan dalam gambar berikut ini :
61
TAX COMPLIANCE
TAX RESEARCH
TAX PLANNING
TAX LITIGATION
Sumber : Raabe, 2015. Gambar 2.2 Hubungan antara Pekerjaan Perpajakan Penjelasan gambar di atas adalah, bahwa dalam melaksanakan kewajiban pajak sehari-hari secara optimal terdapat beberapa pekerjaan perpajakan yang perlu diketahui dan dilaksanakan oleh Wajib Pajak antara lain : a.
Tax Compliance Tax Compliance berkaitan untuk memenuhi aturan perpajakan yang meliputi
administrasi,
pembukuan,
pemotongan/pemungutan
pajak,
penyetoran, pelaporan, memberikan data untuk keperluan pemeriksaan pajak, dan sebagainya. Secara umum, peraturan pajak akan dipatuhi oleh Wajib pajak bila biaya untuk mematuhinya (compliance cost) relatif murah.
b.
Tax Planning Tax Planning merupakan rangkaian strategi untuk mengatur akuntansi dan keuangan Wajib Pajak untuk meminimalkan kewajiban perpajakan dengan cara-cara yang tidak melanggar peraturan perpajakan. Dalam arti yang lebih luas meliputi fungsi manajemen perpajakan.
c.
Tax Litigation
62
Tax Litigation merupakan usaha untuk menyelesaikan perselisihan atau sengketa pajak dengan pihak lain, terutama kantor pajak. Sengketa pajak terjadi karena adanya perbedaan penafsiran atas suatu ketentuan perpajakan atau atas masalah-masalah yang tidak ada aturannya secara jelas antara Wajib pajak dengan fiskus dalam pemeriksaan pajak. d.
Tax Research Tax
Research
merupakan
proses
mencari
jawaban,
solusi
atau
rekomendasi atas suatu masalah perpajakan. Kegiatan yang dilakukan biasanya meliputi : 1)
Menentukan fakta-fakta yang akan dianalisis,
2)
Mengidentifikasi isu-isu pajak yang berkaitan dengan fakta-fakta tersebut;
3)
Mengevaluasi data dan informasi yang diperoleh;
4)
Mengembangkan dan merumuskan konklusi dan rekomendasi, dan
5)
Mengkomunikasikan rekomendasi yang dibuat.
Teori di atas juga diperkuat dengan pendapat Suandy (2011) yang menyatakan bahwa penentuan kewajiban perpajakan bermula dari implementasi peraturan perpajakan. Oleh karena itu, ketidakpatuhan terhadap peraturan dapat dikenakan sanksi, baik sanksi administrasi maupun sanksi pidana. Sanksi administrasi maupun pidana merupakan pemborosan sumber daya sehingga perlu dihindari melalui suatu perencanaan pajak yang baik. Untuk dapat menyusun perencanaan perpajakan yang baik diperlukan pemahaman terhadap peraturan perpajakan. Selanjutnya selaras dengan pengelompokkan hukum pajak, yaitu
63
hukum pajak formal dan hukum pajak material, maka aspek perencanaan pajak yang perlu untuk dimengerti dan dipahami untuk dapat menghindari sanksi administrasi maupun pidana terbagi menjadi aspek formal administratif maupun aspek material substantif perencanaan pajak. D. Hipotesis Hipotesis adalah suatu penjelasan sementara tentang perilaku, fenomena, atau keadaan tertentu yang telah terjadi atau akan terjadi yang merupakan pernyataan peneliti tentang hubungan antara variabel-variabel dalam penelitian, serta merupakan pernyataan yang paling spesifik. Peneliti bukannya bertahan kepada hipotesis yang telah disusun, melainkan mengumpulkan data untuk mendukung atau justru menolak hipotesis tersebut. Berdasarkan tinjauan pustaka yang telah diuraikan diatas, hipotesis-hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a)
H01
: Tidak terdapat pengaruh pemahaman aspek formal perencanaan
pajak terhadap kepatuhan Wajib Pajak Ha1
: Terdapat pengaruh pemahaman aspek formal perencanaan pajak
terhadap kepatuhan Wajib Pajak b)
H02
: Tidak terdapat pengaruh pemahaman aspek material perencanaan
pajak terhadap kepatuhan Wajib Pajak Ha2
: Terdapat pengaruh pemahaman aspek material perencanaan pajak
terhadap kepatuhan Wajib Pajak
64
E.
Jenis Sumber, dan Prosedur Pengumpulan data
1.
Jenis dan Sumber Data Data diperoleh dengan mengukur nilai satu atau lebih variabel dalam
sampel atau populasi. Semua data, yang pada gilirannya merupakan variabel yang dapat diklasifikasikan menjadi data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang diukur dalam suatu skala numerik (angka). Data kualitatif adalah data yang tidak dapat diukur dalam skala numerik. Namun karena dalam statistik semua data harus dalam bentuk angka, maka data kualitatif umumnya dikuantitatifkan agar dapat diproses lebih lanjut. Caranya adalah dengan mengklasifikasikan dalam bentuk kategori. Berdasarkan sumbernya, sumber data umumnya berasal dari : -
Data internal atau eksternal
-
Data primer atau data sekunder. Data primer biasanya diperoleh dengan survei lapangan yang menggunakan metode pengumpulan data original. Di lain pihak, data sekunder biasanya telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data. Dalam penelitian ini, jenis data yang dikumpulkan adalah data kuantitatif
dan bersumber dari data primer dan data sekunder. Data kuantitatif karena data yang diperoleh termasuk data interval yang menyatakan kategori, peringkat, dan jarak berdasarkan skala Semantic Differential. Data primer karena data yang diperoleh langsung dari responden berupa jawaban atas pertanyaan dalam
65
kuesioner yang disebarkan dan data sekunder diperoleh dengan mempelajari buku-buku (tex book) serta karya-karya ilmiah yang menunjang penelitian ini. 2.
Prosedur Pengumpulan Data Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan metode survei
melalui penyebaran kuesioner (angket). Menurut Achmad Zambar Sholeh (2005), survei adalah suatu teknik pengumpulan data dengan menggunakan instrumeninstrumen tertentu yang diperoleh dengan meminta tanggapan dari responden. Beberapa ciri-ciri survei diantaranya adalah: -
Digunakan pada sampel yang diperoleh melalui teknik probability sampling.
-
Tanggapan/respons diperoleh langsung dari responden terpilih. Survei dilaksanakan pada situasi yang alamiah. Biasanya responden
dikunjungi di lokasi-lokasi tertentu yang telah dipilih sebagai lokasi survei untuk dimintai keterangan/informasi.
3.
Instrumen Penelitian Kesimpulan penelitian yang berupa jawaban atau pemecahan masalah
penelitian dibuat berdasarkan hasil proses pengujian data yang meliputi: pemilihan, pengumpulan, dan analisis data. Instrumen penelitian merupakan alat/fasilitas yang digunakan oleh peneliti dalam mengumpulkan data agar pekerjaannya lebih mudah dan hasilnya lebih baik, dalam arti lebih cermat, lengkap, dan sistematis sehingga mudah diolah. Dalam pembuatan instrumen ini
66
terlebih dahulu disusun kisi-kisi dari instrumen penelitian untuk membagi dalam beberapa indikator dalam angket atau alat pengumpul data dari tiap-tiap variabel terkait. Langkah-langkah yang dapat ditempuh dalam mengembangkan instrumen penelitian adalah dengan (1) merumuskan definisi operasional dari setiap variabel penelitian yang akan diungkap, (2) menentukan indikator dari setiap variabel penelitian, (3) menentukan kisi-kisi angket dari setiap variabel penelitian, (4) merumuskan pertanyaan atas dasar kisi-kisi yang telah dibuat, kemudian (5) menyusun tabel pembuatan instrumen dan bobot nilai setiap indikator. Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan kuesioner dan alat ukurnya adalah item-hem pertanyaan/pernyataan dalam kuesioner. Beberapa kelemahan dari penyebaran kuesioner menurut Sholeh (2005), diantaranya adalah: -
Pemakaian kuesioner terbatas pada pengumpulan pendapat atau fakta yang diketahui oleh responden (yang tidak dapat diketahui/diperoleh melalui jalan lain).
-
Pengisian kuesioner sering dilakukan oleh orang lain (bukan responden terpilih yang seharusnya mengisi).
-
Kuesioner hanya dapat diisi oleh orang-orang yang dapat membaca saja (kalangan terbatas).
67
Pertanyaan penelitian pada kuesioner mengacu kepada model dengan Skala Semantic Differential, yaitu skala yang digunakan untuk mengukur sikap pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang kejadian atau gejala sosial yang tidak dalam bentuk pilihan ganda tetapi tersusun dari sebuah urutan nilai di mana nilai yang sangat negatif terletak di sebelah kiri sedangkan nilai yang sangat positif terletak di sebelah kanan. Dengan demikian responden akan dapat memberikan jawaban di antara nilai yang sangat negatif dengan nilai yang sangat positif sesuai dengan persepsi responden. Pengukuran menggunakan Skala Semantic Differential menurut Suliyanto (2010), akan menghasilkan nilai berskala interval untuk pengukuran konstruk. Skala interval yang merupakan skala pengukuran yang menyatakan kategori, peringkat dan jarak konstruk yang diukur dengan indikator urutan yaitu dengan dasar operasi empiris untuk menentukan hal-hal yang lebih besar atau lebih kecil, tanpa menyebutkan berapa lebih besarnya atau lebih kecilnya. Kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini bersifat tertutup, dengan tujuan untuk mendapatkan informasi yang luas dari subyek penelitian dengan memperhatikan ruang lingkup penelitian. Kuesioner yang bersifat tertutup, artinya setiap pertanyaan disediakan pilihan jawaban yang sesuai dengan penilaian responden. Hal ini dimaksudkan agar jawaban dari responden tidak keluar dari pokok permasalahan. Keuntungan penggunaan kuesioner tertutup ini adalah kemudahan bagi peneliti untuk melakukan coding dan memberi nilai. Sementara bagi responden, kuesioner tertutup ini memudahkan pengisian, karena tidak membutuhkan waktu
68
yang lama untuk menulis atau merangkai kata. Sementara kelemahannya adalah tidak adanya kesempatan untuk memberikan jawaban di luar pilihan jawaban yang telah diberikan peneliti. Untuk itu peneliti perlu mengatasi kelemahan tersebut dengan memberikan pilihan jawaban yang seoptimal mungkin, agar dapat memperoleh gambaran yang utuh akan permasalahan yang akan diteliti. Hasil kuesioner akan berupa angka, tabel, analisa statistik dan uraian serta kesimpulan hasil penelitian. Analisa data kuantitatif dilandaskan pada hasil kuesioner tersebut.
4.
Pengujian/Kalibrasi Instrumen Penelitian (Pengujian Validitas dan Reliabilitas) Hal penting dalam penyusunan instrumen penelitian adalah pemilihan
jenis skala. Pemilihan skala amat tergantung dari ciri-ciri yang mendasari konsep dan antisipasi terhadap penggunaan variabel yang digunakan dalam tahap analisis data. Untuk menentukan pilihan atas skala pengukuran, yang perlu diperhatikan adalah validitas dan reliabilitas. Validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur mampu mengukur apa yang ingin diukur. Sedangkan reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila diulangi dua kali atau lebih. Sebuah alat ukur disebut valid bila dapat melakukan apa yang seharusnya dilakukan dan mengukur apa yang seharusnya diukur. Bila skala pengukuran tidak valid maka ia tidak bermanfaat bagi peneliti, karena tidak mengukur atau melakukan apa yang seharusnya dilakukan. Validitas berhubungan dengan kesesuaian antara suatu konstruk dengan indikator yang digunakan untuk
69
mengukurnya. Validitas merupakan kesesuaian antara definisi operasional dengan definisi konseptual. Semakin dekat definisi operasional itu dengan definisi konseptual, maka validitas perangkat ukur tersebut semakin tinggi Untuk menguji validitas kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini, pengujian dilakukan dengan menggunakan Program SPSS, Untuk proses ini, akan digunakan Product Moment Correlation Analysis. Dalam uji ini, setiap pertanyaan akan diuji relasinya dengan skor total variabel yang dimaksud. Dalam hal ini masing-masing pertanyaan yang ada di dalam variabel X dan Y akan diuji relasinya dengan skor total variabel tersebut. Agar penelitian ini lebih teliti, sebuah pertanyaan sebaiknya memiliki korelasi (r) dengan skor total masingmasing variabel > r tabel. Artinya pertanyaan-pertanyaan tersebut valid digunakan mengukur variabel tersebut. Pertanyaan yang mempunyai r uji < r tabel akan disingkirkan. Reliabilitas menunjukkan konsistensi dan stabilitas dari suatu skala pengukuran. Reliabilitas berbeda dengan validitas, karena yang reliabilitas memusatkan perhatian pada masalah konsistensi, sedangkan validitas lebih memperhatikan masalah ketepatan. Untuk menguji reliabilitas kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini, maka dilakukan pengujian keandalan konsistensi antar-item (inter-item consistency reliability) dengan tes koefisien alpha cronbach menggunakan Program SPSS. Dari hasil pengolahan data, apabila nilai alpha cronbach pada masing-masing variabel/dimensi memiliki nilai lebih dari 0,6, berarti
pertanyaan-pertanyaan
dimensi/variabel tersebut
yang digunakan reliable untuk mengukur
70
5.
Teknik Analisis Data Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis
kuantitatif. Analisis data dilakukan dengan menggunakan uji regresi linier berganda yang terdiri dari uji statistik t dan uji statistik F untuk membuktikan hipotesis
yang
dibentuk
dalam
penelitian
dan
untuk
melihat
tingkat
signifikansinya. Analisis regresi adalah sebuah pendekatan yang digunakan untuk mendefinisikan hubungan matematis antara variabel dependen (Y) dengan satu atau beberapa variabel independen (X). Hubungan matematis digunakan sebagai suatu modal regresi yang digunakan untuk meramalkan atau memprediksi nilai output (Y) berdasarkan nilai input (X) tertentu. Dengan analisis regresi akan diketahui variabel independen yang benar-benar signifikan mempengaruhi variabel dependen dan dengan variabel independen yang signifikan tadi dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen. Sebelum dilakukan uji model, peneliti melakukan analisis statistik deskriptif, serta uji asumsi klasik model regresi yang meliputi uji normalitas, uji autokorelasi, uji heterokedasitas, uji multikolinearitas, dan uji Linearitas. Untuk memperkecil human error dalam mengolah data statistik dan data ekonometri penelitian, peneliti menggunakan program komputer IBM SPSS Statistic versi 22. Program IBM SPSS adalah sebuah program aplikasi yang mampu menganalisis ekonometri secara lengkap. Program ini dipilih oleh peneliti karena memiliki keunggulan dibandingkan program atau software lainnya yaitu program ini berbasis windows dan program ini sangat mudah dioperasikan (user
71
friendly) serta lengkapnya teknik-teknik analisis statistik yang tersedia. Program ini telah umum digunakan olah para peneliti sebelumnya untuk menganalisis data penelitian. Berbagai disiplin ilmu pengetahuan, baik lingkup manajemen (riset pemasaran), biologi, pertanian, teknik Industri, psikologi, ilmu sosial maupun bidang lainnya, menggunakan software ini sebagai alat bantu mengolah/ menganalisa data penelitian 5.1
Analisis Statistik Deskriptif Analisis statistik ini digunakan untuk menganalisis data dengan cara
mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Analisis data awal dilakukan untuk menggolongkan, mengurutkan dan menyederhanakan data sehingga mudah dibaca dan diinterpretasikan. Gambaran umum ini bisa menjadi acuan untuk melihat karakteristik data yang kita peroleh. Hal ini sangat penting karena dengan analisis deskriptif kita bisa mengoreksi secara cepat data yang sudah kita entri. Analisis statistik deskriptif yang digunakan di dalam penelitian ini terdiri dari : a.
Tabulasi distribusi frekuensi dan persentase Tabulasi distribusi frekuensi dibuat untuk data nominal
yang
menunjukkan profil responden yang menjadi sampel. Persentase menunjukkan besarnya proporsi responden di dalam sampel. Tabel distribusi frekuensi berguna untuk mendeskripsikan ciri-ciri atau
72
karakteristik dari suatu responden, mempelajari distribusi dari variabel pokok dan memilih klasifikasi-klasifikasi pokok untuk tabulasi silang. b.
Minimum, maksimum, mean dan standar deviasi Minimum menunjukkan nilai terendah dari data yang ada di dalam sampel, sebaliknya maximum menunjukkan nilai tertinggi dari data yang ada di dalam sampel. Mean digunakan untuk menentukan rata-rata data yang ada di dalam sampel. Semakin kecil standar deviasi suatu variabel di dalam penelitian ini berarti semakin kecil sebarannya yang berarti nilai data makin bersifat homogen. Sebaliknya jika semakin besar sebarannya berarti makin bervariasi nilai datanya.
5.2
Uji Asumsi Klasik Model Regresi Menurut Gujarati (2006) sebelum dilakukan pembentukan model regresi,
dilakukan pengujian asumsi terlebih dahulu agar model yang terbentuk memberikan estimasi yang BLUE (Best, Linear, Unbiased Estimator). a.
Best. Terbaik, dalam arti garis regresi merupakan estimasi atau ramalan yang baik dari suatu sebaran data. Garis regresi merupakan cara memahami pola hubungan antara dua seri data atau lebih. Garis regresi adalah best jika garis itu menghasilkan error yang terkecil. Error itu sendiri adalah perbedaan antara nilai observasi dan nilai yang diramalkan oleh garis regresi. Jika best disertai dengan sifat unblassed maka estimator regresi disebut efisien.
73
b.
Linear. Estimator β disebut linear jika estimator itu merupakan fungsi linier dari sampel. Rata-rata X adalah estimator yang linear karena merupakan fungsi linier dari nilai-nilai X. Nilai-nilai OLS (Ordinary Least Square) juga merupakan estimator yang linear.
c.
Unbiased. Suatu estimator dikatakan unblassed jika nilai harapan dari estimator β sama dengan nilai yang benar β (rata-rata β - β). Teorema Gausssian yang merupakan perhatian utama dalam ekonometrika
dikenal dengan asumsi klasik, membuat beberapa asumsi. Asumsi-asumsi pada model regresi linier klasik, model kuadrat terkecil (OLS), memiliki sifat ideal yang dikenal dengan teorema Gauss-Markov (Gauss-Markov Theorem). Metode kuadrat terkecil akan menghasilkan estimator yang BLUE. Estimator yang BLUE dan memiliki varian yang minimum disebut estimator yang efisien (efficient estimator). Pengujian asumsi klasik ini terdiri dari lima pengujian, yakni uji normalitas, uji multikolineritas, uji heterokedastisitas, uji autokorelasi, dan uji linieritas.
5.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual yang telah terstandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata-ratanya. Nilai residual terstandarisasi yang berdistribusi normal jika digambarkan dengan bentuk kurva akan membentuk
74
gambar lonceng (bell-shaped curve) yang kedua sisinya melebar sampai tidak terhingga (Gujarati, 2009). Dengan dasar ini, maka pengujian normalitas data tidak dilakukan per variabel tetapi hanya dilakukan terhadap variabel dependen saja. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, artinya bahwa data tidak berdistribusi normal maka kesimpulan berdasarkan teori tidak berlaku. Untuk mengatasinya dapat dengan cara menambah sampel observasi atau dengan cara mengeliminasi beberapa sampel yang memiliki nilai data yang ekstrim dan dianggap sebagai suspect tidak terpenuhinya normalitas data. Dalam penelitian ini pengujian normalitas dilakukan dengan KolmogorovSmirnov test. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Apabila nilai probabilitasnya > 0,05 maka disimpulkan data berdistribusi normal atau apabila pancaran residual berada di sekitar garis lurus melintang sehingga dapat diketahui bahwa variabel dependen berdistribusi normal maka tidak dapat menolak Ho bahwa data berdistribusi normal. 5.2.2 Uji Multikoliniearitas
Multikolinearitas adalah suatu kondisi dimana terjadi korelasi yang kuat diantara variabel-variabel bebas yang diikutsertakan dalam pembentukan model regresi linear. Jelas bahwa multikolinearitas adalah suatu kondisi yang menyalahi asumsi regresi linier. Tentu saja multikolinearitas tidak mungkin terjadi apabila variabel bebas yang diikutsertakan hanya satu.
75
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika multikolinearitas itu sempurna maka estimasi nilai koefisien regresi dari variabel-variabel bebasnya mungkin tidak dapat ditentukan dan standar error-nya tidak terbatas. Jika multikolinearitas kurang dari sempurna maka koefisien regresi walaupun bisa menentukan, tetapi memiliki standar error yang besar (dalam hubungan dengan koefisien mereka itu sendiri), yang berarti koefisien-koefisiennya tidak bisa diestimasi dengan akurasi yang tepat. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel bebas saling berkorelasi maka variabel-variabel ini tidak ortagonal. Variabel ortagonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol. Adanya multikolinieritas masih menghasilkan estimator yang BLUE tetapi menyebabkan suatu model mempunyai varian yang besar sehingga mengakibatkan sulit mendapatkan estimasi yang tepat, internal estimasi akan cenderung lebih lebar dan nilai hitung statistik uji t akan kecil yang membuat variabel independen secara statistik tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen. Walaupun secara individu variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen melalui uji statistik, namun nilai koefisien determinasi masih relatif tinggi Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya, yaitu variance inflation factor (VTF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap
76
variabel bebas menjadi variabel terikat dan diregresi terhadap variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VTF yang tinggi karena VTF = 1/tolerance dan menunjukkan adanya kolinieritas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai adalah nilai tolerance lebih dari 0,10 atau sama dengan nilai VTF kurang dari 10. Jika pada model terdapat masalah multikolinieritas yang serius, salah satu metode sederhana yang bisa dilakukan adalah dengan menghilangkan salah satu variabel independen yang mempunyai hubungan linier kuat (Gujarati, 2006). 5.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Rumus regresi diperoleh dengan asumsi bahwa variabel pengganggu (error) atau e, diasumsikan memiliki varian yang konstan (rentangan e kurang lebih sama). Jika ternyata varian dari e tidak konstan misalnya membesar atau mengecil pada nilai X yang lebih tinggi, maka kondisi tersebut dikatakan tidak homoskedastik atau mengalami heterokedastik. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas menunjukkan bahwa variance dari setiap error bersifat heterogen yang berarti melanggar asumsi klasik yang mensyaratkan bahwa varians
dari
error
harus
bersifat
homogen.
Pada
penelitian
ini,
uji
heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan metode grafik, yaitu dengan menggunakan indikasi pencaran data dalam menunjukkan suatu pola tertentu. Jika hasil scatter plot, pancaran data menunjukkan suatu pola tertentu, Ho ditolak, ada
77
heterokedasitas tetapi jika hasil scatter plot, pancaran dana dan tidak menunjukkan suatu pola tertentu. Ho diterima, tidak ada heterokedasitas (homokedasitas). Untuk memperkuat hasil scatter plot, peneliti menggunakan uji Glejser untuk mengetahui apakah model regresi mengalami masalah heterokedastisitas atau tidak. Cara ini diambil untuk menghindari kesalahan yang fatal karena pengambilan
keputusan
apakah
suatu
model
terbebas
dari
masalah
heterokedastisitas atau tidak yang hanya berpatok pada pengamatan gambar saja tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya. Bila variabel penjelas (independen) secara statistik mempengaruhi residual maka dapat dipastikan model ini memiliki masalah heterokedastisitas. Uji Glejser secara umum dinotasikan sebagai berikut: | e | = bi + b2X2 + v Dimana: | e | = nilai absolut dari residual yang dihasilkan dari regresi model X2 = variabel penjelas (independen) 5.2.4 Uji Autokorelasi
Secara harfiah autokorelasi berarti adanya korelasi antara anggota observasi satu dengan observasi lain yang berlainan waktu. Dalam kaitannya dengan asumsi metode kuadrat terkecil (OLS), autokorelasi merupakan korelasi antara satu residual dengan residual yang lain sedangkan satu asumsi penting
78
metode OLS berkaitan dengan residual adalah tidak adanya hubungan antara residual satu dengan residual yang lain. Dengan kata lain, autokorelasi terjadi karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Apabila terdapat masalah autokorelasi, untuk mengatasinya, maka perlu dilakukan tindakan perbaikan yaitu transformasi variabel dengan menggunakan metode estimasi p(rho) yang didasarkan pada statistik d Durbin-Watson (Gujarati, 2006). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Uji Durbin-Watson (DW) atau sering disebut uji statistik d. Apabila nilai DW terletak di antara dU dan 4 - dU maka disimpulkan tidak ada autokorelasi. Autokorelasi menunjukkan bahwa ada korelasi antara error dengan error periode sebelumnya di mana pada asumsi klasik hal ini tidak boleh terjadi. Permasalahan autokorelasi hanya relevan digunakan jika data yang dipakai adalah data time series, sedangkan untuk data ¢ros-section tidak perlu dilakukan. 5.2.5 Uji Liniearitas
Pasangan nilai X dan Y yang diwujudkan dalam bentuk titik (X,Y) disebut koordinat. Kalau koordinat-koordinat ini dihubungkan satu sama lain secara berurutan maka akan terbentuk satu garis, maka garis lurus tersebut dinamakan fungsi linier. Namun kalau tidak membentuk garis lurus, garis regresinya di namakan fungsi non-linier. Fungsi linier dapat menunjukkan bentuk hubungan yang positif atau negatif. Secara geometris linieritas dapat diartikan sebagai garis lurus yang bisa memiliki nilai positif atau negatif. Suatu Linieritas regresi dikatakan positif
79
manakala setiap kenaikan variabel bebas (X) selalu diikuti dengan kenaikan variabel terikat (Y) sehingga garisnya bergerak dari kiri bawah ke kanan atas. Sebaliknya, jika setiap kenaikan variabel bebas (X) selalu diikuti dengan penurunan variabel terikat (Y) sehingga garisnya bergerak dari kiri atas ke kanan bawah, maka linieritasnya dikatakan negatif. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya linieritas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode analisis grafik dan metode statistik dengan Uji Durbin-Watson (DW) atau sering disebut uji statistik d. Apabila nilai DW terletak di antara dU dan 4 - dU maka disimpulkan tidak ada autokorelasi yang berarti persamaan regresi bersifat linier. 5.3
Uji Regresi Berganda
Pengujian statistik yang digunakan adalah dengan menggunakan uji statistik regresi berganda. Analisis ini digunakan untuk menghitung dan memperoleh gambaran bagaimana pengaruh antara variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Model regresi disini memasukkan dua variabel independen yaitu: aspek formal perencanaan pajak dan aspek material perencanaan pajak terhadap variabel kepatuhan Wajib Pajak badan (dependen) yang dapat disusun sebagai berikut (pengembangan model Gujarati, 2009): Y = α + β1X1 + β2X2 + ɛ
80
Dimana : Y
= Kepatuhan Wajib Pajak
X1
= Aspek Formal Perencanaan Pajak
X2
= Aspek Material Perencanaan Pajak
Α
= Konstanta
β1.β2 = Koefisien Regresi ɛ 5.4
= Nilai Residu Uji Statistik t
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen (penjelas) secara individual mampu menerangkan variasi variabel dependen (terikat). Jika nilai t-hitung (+) > (+) t-tabel atau t-hitung (-) < (-) t-tabel maka variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. Setelah itu dilakukan uji hipotesis untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen secara partial. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5%, dimana kriteria penerimaan dan penolakan Ho adalah: Ho ditolak jika t-hitung (+) > (+) t-tabel atau t-hitung (-) < (-) t-tabel Ho diterima jika t-hitung (+) < (+) t-tabel atau t-hitung (-) > (-) t-tabel
81
5.5 Uji Statistik F Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen dalam model berpengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Jika Fhitung > F-tabel maka variabel independen secara serentak berpengaruh terhadap dependen. Setelah itu dilakukan uji hipotesis untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen secara serentak terhadap variabel dependen. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5%, dimana kriteria penerimaan dan penolakan HO adalah: Ho ditolak jika F-hitung > F-tabel Ho diterima jika F-hitung < F-tabel
5.6
Koefisien Determinasi (R2 dan Adjusted R2) Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan model
menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi diantara noL dan satu Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Untuk mengatasi kelemahan R2, Henry Theil menyempurnakan persamaan R2 tersebut yang dinamakan adjusted R2. Dengan adjusted R2 menunjukkan bahwa dengan bertambahnya variabel-variabel independen akan semakin memperkecil nilai
82
adjusted R . Nilai adjusted R2 masih bisa bertambah apabila t absolut variabel yang ditambahkan lebih besar daripada 1, semakin besar nilai adjusted R semakin baik pula modelnya.
5.7
Menarik Kesimpulan
Kesimpulan diambil berdasarkan dari pengolahan data dan pengujian hipotesis yang telah dilakukan. Kesimpulan tersebut merupakan jawaban hasil analisis dari uji hipotesis tersebut.
