BAB III METODE PENELITIAN A. WAKTU DAN TEMPAT PENELITIAN Penelitian dengan judul Pengaruh Pemahaman, Kesadaran Perpajakan, Pelayanan Fiskus dan Sanksi Pajak Terhadap Tingkat Kepatuhan Wajib Pajak Orang Pribadi. (Studi di Wilayah Kerja KPP Pratama Tigaraksa). Dilaksanakan bulan Maret Juli 2014 di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Tigaraksa dengan alamat Jalan Permata Raya C1 No. 100 Lippo Karawaci Binong Tangerang Selatan. B. METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan Metode Asosiatif dengan Pendekatan Kuantitatif yang bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh antara variabelvariabel penelitian secara sistematis, faktual dan akurat mengenai persepsi wajib pajak orang pribadi tentang pemahaman, kesadaran, pelayanan fiskus dan sanksi pajak terhadap tingkat kepatuhan wajib pajak. C. HIPOTESIS Pada penelitian ini diajukan lima hipotesis, adapun hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini yaitu : H1 : Pemahaman wajib pajak tentang peraturan perpajakan berpengaruh positif terhadap kepatuhan wajib pajak 49
50 H2 : Kesadaran wajib pajak berpengaruh positif terhadap kepatuhan wajib pajak H3 : Pelayanan Fiskus berpengaruh positif terhadap kepatuhan wajib pajak H4 : Sanksi Pajak berpengaruh positif terhadap kepatuhan wajib pajak D. METODE PENGUMPULAN DATA Metode pengumpulan data merupakan cara yang digunakan peneliti untuk memperoleh fakta mengenai variabel yang diteliti (Azwar, 2012). Pada penelitian ini fakta yang diungkap merupakan fakta aktual yaitu data yang diperoleh dari subjek dengan anggapan bahwa memang subjeklah yang lebih mengetahui keadaan sebenarnya dan peneliti berasumsi bahwa informasi yang diberikan oleh subjek adalah benar (Azwar, 2012). Selanjutnya, untuk mengungkap fakta aktual tersebut peneliti menggunakan kuesioner. Kuesioner adalah daftar pertanyaan yang harus dijawab dan atau daftar isian yang harus diisi oleh responden. Kuesioner penelitian ini disebarkan di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Tigaraksa. Untuk mengukur pendapat responden digunakan skala Likert lima angka yaitu mulai angka 5 untuk pendapat sangat setuju (SS) dan angka 1 untuk sangat tidak setuju (STS). Perinciannya adalah sebagai berikut:
51 Angka 1 = Sangat Tidak Setuju (STS) Angka 2 = Tidak Setuju (TS) Angka 3 = Kurang Setuju (KS) Angka 4 = Setuju (S) Angka 5 = Sangat Setuju (SS) E. DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL DAN SKALA PENGUKURAN 1. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Varibel Penelitian ini terdapat enam variable, dimana terdiri atas satu variabel terikat (dependen) dan empat variabel bebas (independen). Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Kepatuhan Wajib Pajak. Sementara itu variabel bebas dalam penelitian ini adalah Pemahaman Wajib Pajak, Kesadaran Perpajakan, Pelayanan Fiskus dan Sanksi Pajak. Masing-masing definisi operasional variabel dijelaskan secara lengkap dalam tabel 3.1 berikut ini :
52 Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel Variabel Dimensi Indikator Pengukuran Skala Kepatuhan Wajib Pajak (Y, Patuh) Patuh 1 Secara umum dapat dikatakan Bapak/Ibu paham dan berusaha memahami Ketentuan dan Peraturan UU Perpajakan (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Skala Likert 5 poin; 1 untuk STP hingga 5 untuk SP Interval Pemahaman Wajib Pajak (X1, Paham) Kesadaran Perpajakan (X2, Sadar) Pelayanan Fiskus (X3, Pelayanan) Sanksi Pajak (X4, Sanksi) Patuh 2 Bapak/Ibu selalu mengisi formulir pajak dengan tepat dan benar (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Patuh 3 Bapak/Ibu selalu menghitung dan memperhitungkan jumlah pajak terhutang dengan jumlah yang benar (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Patuh 4 Bapak/Ibu selalu membayar dan melaporkan Pajak Penghasilan tepat waktu (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Paham 1 Paham cara menghitung pajak penghasilan (Masruroh, 2013) Paham 2 Paham cara memperhitungkan pajak penghasilan yang harus dibayar dan angsuran pajak (Masruroh, 2013) Paham 3 Paham tata cara pembayaran pajak (Masruroh, 2013) Paham 4 Paham batas waktu pembayaran pajak (Masruroh, 2013) Paham 5 Paham sanksi atas keterlambatan pembayaran pajak (Masruroh, 2013) Paham 6 Paham tata cara penyampaian/pelaporan SPT (Masruroh, 2013) Paham 7 Paham batas waktu penyampaian/pelaporan SPT Masa/Tahunan (Masruroh, 2013) Paham 8 Paham sanksi atas keterlambatan penyampaian/pelaporan SPT (Masruroh, 2013) Sadar 1 Pajak adalah iuran rakyat untuk dana pembangunan (Arum, 2012) (Jatmiko, 2006) Sadar 2 Pajak adalah iuran rakyat untuk dana pengeluaran umum pelaksanaan fungsi dan tugas pemerintah (Arum, 2012) (Jatmiko, 2006) Sadar 3 Pajak merupakan sumber penerimaan Negara yang terbesar (Arum, 2012) (Jatmiko, 2006) Sadar 4 Pajak yang harus saya bayar karena pajak merupakan kewajiban kita sebagai warga Negara (Arum, 2012) (Jatmiko, 2006) Pelayanan 1 (Kehandalan) Pelayanan 2 (Daya Tanggap) Pelayanan 3 (Jaminan) Pelayanan 4 (Empati) Pelayanan 5 (Bukti Fisik) Sanksi 1 Sanksi 2 Sanksi 3 Sanksi 4 Petugas Pajak memberikan pelayanan pajakdengan penjelasan yang benar, tepat, sesuai dengan waktu yang dijanjikan dan membantu menangani masalah perpajakan kepada wajib pajak (Masruroh, 2013) Petugas Pajak memberikan pelayanan dan informasi pajak dengan respon, tanggap, cepat/segera dalam memenuhi permintaan/bantuan kepada wajib pajak (Masruroh, 2013) Petugas Pajak memberikan kepercayaan, rasa aman dan nyaman pada saat wajib pajak menjalankan kewajiban perpajakan, mampu bersikap ramah, dan menjawab pertanyaan wajib pajak, dengan baik (Masruroh, 2013) Petugas Pajak memberikan penuh perhatian kepada perorangan/individu, perlakuan yang baik, mengutamakan kepentingan dan memahami kebutuhan wajib pajak terutama pada jam operasional Kantor Pelayanan Pajak (Masruroh, 2013) Kantor Pelayanan Pajak tersedia peralatan, perlengkapan yang modern, fasilitas kelengkapan fisik yang menarik secara visual dilengkapi dengan materimateri pelayanan perpajakan serta Petugas Pajak yang berpenampilan rapi dan professional (Masruroh, 2013) Sanksi Pajak sangat diperlukan agar tercipta kedisiplinan Wajib Pajak dalam memenuhi kewajiban perpajakan (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Pengenaan Sanksi Pajak harus dilaksanakan dengan tegas kepada semua Wajib Pajak yang melakukan pelanggaran (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Sanksi yang diberikan kepada Wajib Pajak harus sesuai dengan besar kecil dan berat ringan kesalahan/pelanggaran yang sudah dilakukan (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Penerapan sanksi pajak harus sesuai dengan ketentuan dan peraturan perpajakan yang berlaku (Arum, 2012), (Masruroh, 2013) Skala Likert 5 poin; 1 untuk STP hingga 5 untuk SP Skala Likert 5 poin; 1 untuk STS hingga 5 untuk SS Skala Likert 5 poin; 1 untuk STB hingga 5 untuk SB Skala Likert 5 poin; 1 untuk STS hingga 5 untuk SS Interval Interval Interval Interval
53 F. POPULASI DAN SAMPEL Menurut Azwar (2012), populasi adalah kelompok subyek yang hendak digeneralisasikan oleh hasil penelitian. Lebih lanjut dijelaskan oleh beliau, sampel adalah sebagian dari keseluruhan individu yang menjadi objek penelitian (Azwar, 2012). Maka Populasi adalah kumpulan individu yang memiliki kualitaskualitas dan ciri-ciri yang telah ditetapkan. Berdasarkan kualitas dan ciri tersebut, populasi dapat dipahami sebagai sekelompok individu atau obyek pengamatan yang minimal memiliki satu persamaan karakteristik. Populasi dalam penelitian ini adalah para wajib pajak orang pribadi (WP OP) yang ada di KPP Pratama Tigaraksa. Berdasarkan data dari KPP Pratama Tigaraksa, hingga akhir tahun 2013 tercatat sebanyak 132,269 WP OP yang merupakan WP OP efektif. Tidak semua WP OP efektif ini menjadi obyek dalam penelitian ini karena jumlahnya sangat besar dan guna efisiensi waktu dan biaya. Oleh sebab itu dilakukan pengambilan sampel. Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode convenience sampling yaitu pengambilan sampel yang dilakukan secara acak dengan pertimbangan kemudahan akses yang dapat dijangkau oleh peneliti. Seperti dikutip dalam Arum (2012) dengan berdasarkan saran Roscoe (1975), pengambilan jumlah sampel untuk penelitian ini yaitu : Jumlah sampel yang memadai untuk penelitian adalah berkisar antara 30 hingga 500. Pada penelitian yang menggunakan analisis multivariat (seperti analisis regresi berganda), ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar daripada
54 jumlah variabel bebas (minimal 10 kali) Sementara itu, Hair et al. (1998) dalam Azwar (2012) menyatakan bahwa jumlah sampel minimal yang harus diambil apabila menggunakan teknik analisis regresi berganda adalah 15 hingga 20 kali jumlah variabel yang digunakan. Adapun jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 6 variabel sehingga jumlah sampel minimal yang harus diambil adalah 6 x 20 = 120. Pengambilan sampel ditentukan dengan Rumus Slovin (Azwar, 2012) sebagai berikut : Dimana : n = Jumlah Sampel N = Jumlah Populasi e = Batas toleransi kesalahan (error tolerance) Untuk menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas toleransi kesalahan. Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan dengan persentase. Semakin kecil toleransi kesalahan, semakin akurat sampel menggambarkan populasi. Misalnya, penelitian dengan batas kesalahan 5% berarti memiliki tingkat akurasi 95%. Penelitian dengan batas kesalahan 2% memiliki tingkat akurasi 98%. Dengan jumlah populasi yang sama, semakin kecil toleransi kesalahan, semakin besar jumlah sampel yang dibutuhkan. Berdasarkan data WP OP Efektif yang terdapat pada KPP Pratama Tigaraksa sebesar 132.269 orang, maka pengambilan sampel dengan menentukan batas toleransi kesalahan sebesar 9% dapat ditentukan sebagai berikut :
55 n = 132,269 1 + 132,269 (0,09) 2 n = 123,45 sampel dibulatkan 125 sampel Sehingga jumlah sampel yang diambil dalam penelitian ini adalah sebanyak 125 WP OP artinya sudah melebihi jumlah sampel minimal yang harus diambil berdasarkan syarat yang ditetapkan oleh Hair et al. (1998) dalam Azwar (2012). G. JENIS DATA Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu data primer. Data primer yaitu data yang berasal langsung dari sumber data yang dikumpulkan secara khusus dan berhubungan langsung dengan permasalahan yang diteliti (Cooper dan Emory, 1996 dalam Jatmiko, 2006). Sumber data primer pada penelitian ini diperoleh langsung dari para wajib pajak orang pribadi yang berada di KPP Pratama Tigaraksa dan data ini berupa kuesioner yang telah diisi oleh para Wajib Pajak OP yang menjadi responden dalam penelitian ini. H. METODE ANALISA DATA Analisis data digunakan untuk menyederhanakan data agar data lebih mudah diinterpretasikan. Berikut ini disajikan metode analisa data yang digunakan untuk mengolah dan membahas data yang telah diperoleh dan untuk menguji hipotesis yang diajukan.
56 1. Analisis Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran mengenai variabel yang diteliti. Uji statistik deskriptif mencakup nilai rata-rata (mean), nilai minimum, nilai maksimum, dan nilai standar deviasi dari data penelitian. 2. Uji Kualitas Data a. Uji Reliabilitas Ghozali (2011:47) menjelaskan bahwa reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Apabila jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu, maka kuesioner dikatakan reliabel atau handal. Reliabilitas dapat diukur dengan cara one shot atau pengukuran sekali saja, artinya pengukuran hanya dilakukan sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain atau mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan. Pengukuran reliabilitas dilakukan menggunakan uji statistik Cronbach Alpha (α). Jika suatu konstruk atau variabel memiliki nilai Cronbach Alpha > 0.70 maka dapat dikatakan bahwa konstruk atau variabel tersebut reliabel (Ghozali, 2011:48) b. Uji Validitas Ghozali (2011:52) mengatakan bahwa uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Apabila pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh
57 kuesioner, maka kesioner tersebut dikatakan valid. Validitas bertujuan untuk mengukur apakah pertanyaan dalam kuesioner yang dibuat betul-betul dapat mengukur apa yang hendak diukur. Pengukuran validitas dapat dilakukan dengan cara mengkorelasikan antara skor butir pertanyaan dengan total skor konstruk atau variabel. Nilai Correlated Item-Total Correlation atau nilai r hitung dibandingkan dengan nilai r tabel. Jika nilai r hitung lebih besar dari r tabel dan nilai positif maka butir atau pertanyaan atau indikator tersebut valid (Ghozali, 2011:54) 3. Uji Asumsi Klasik Model regresi linier berganda (multiple regression) dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi Kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). BLUE dapat dicapai bila memenuhi Asumsi Klasik. Uji asumsi klasik ini terdiri dari uji normalitas data, uji autokorelasi, uji multikolinieritas dan uji heteroskedastisitas. Namun penelitian ini tidak dilakukan uji autokorelasi. Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner di mana pengukuran semua variabel dilakukan secara serempak pada saat yang bersamaan. Sebagai contoh : Model regresi pada penelitian di Bursa Efek Indonesia di mana periodenya lebih dari satu tahun biasanya memerlukan uji autokorelasi (Azwar, 2012:110) a. Uji Normalitas Data Menurut Ghozali (2012: 160) dikatakan bahwa uji normalitas data dilakukan untuk melihat bahwa suatu data terdistribusi secara normal atau
58 tidak atau dengan kata lain untuk menguji apakah dalam mel regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov dan PP plot standardized residual. Imam Ghozali (2012:) menyatakan bahwa uji normalitas data dilihat dari kedua hal tersebut, nilai Kolmogorov Smirnov lebih besar dari 0,05 dan PP plot standardized residual mendekati garis diagonal, maka data terdistribusi normal b. Uji Multikolinieritas Ghozali (2012:105) bahwa uji multikolinearitas ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah terdapat inter korelasi yang sempurna diantara beberapa variabel bebas yang digunakan dalam model. Multikolinearitas terjadi jika terdapat hubungan linier antara independen variabel yang dilibatkan dalam model. Jika terjadi gejala multikolinearitas yang tinggi, standard error koefisien regresi akan semakin besar dan mengakibatkan confidence interval untuk pendugaan parameter semakin lebar, dengan demikian terbuka kemungkinan terjadi kekeliruan, menerima hipotesis yang salah. Lebih lanjut Ghozali (2012:107) menyatakan bahwa uji asumsi klasik seperti multikolinearitas dapat dilaksanakan dengan jalan meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antar independent variable dengan menggunakan Variance Inflating Factor (VIF). Batas dari VIF adalah 10 dan nilai tolerance value adalah 0,1. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 dan nilai tolerance value kurang dari 0,1 maka terjadi
59 multikolinearitas. Alternatif lainnya adalah dengan melihat condition index, bila condition index lebih dari 20 maka disimpulkan terdapat multikolinearitas. Bila ada variabel independen yang terkena multikolinearitas, maka penanggulangannya salah satu variabel tersebut dikeluarkan dari model c. Uji Heteroskedastisitas Dikutip dari Azwar (2012:139) bahwa heterokedastisitas terjadi apabila tidak adanya kesamaan deviasi standar nilai variabel dependen pada setiap variabel independen. Bila terjadi gejala heterokedastisitas akan menimbulkan akibat varians koefisien regresi menjadi minimum dan confidence interval melebar sehingga hasil uji signifikansi statistik tidak valid lagi. Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan uji Glejser. Dalam uji Glejser, model regresi linier yang digunakan dalam penelitian ini diregresikan untuk mendapatkan nilai residualnya. Kemudian nilai residual tersebut diabsolutkan dan dilakukan regresi dengan semua variabel independen, bila terdapat variabel independen yang berpengaruh secara signifikan pada tingkat signifikansi 5% terhadap residual absolut, maka terjadi heteroskedastisitas (Gunawan, 1996 dalam Jatmiko, 2006) Uji scatterplot yaitu melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual yang telah distudentized. Jika tidak ada plot yang jelas, serta titik-titik menyebar di
60 atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2012:141). 4. Uji Kesesuaian Model a. Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi antara nol dan satu. Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel- variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabelvariabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen.. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R 2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R 2 pada saat mengevaluasi mana model regresi yang terbaik. Nilai adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model. Dalam kenyataan nilai adjusted R 2 dapat bernilai negatif, walaupun yang dikehendaki harus bernilai positif. Menurut Gujarati, 2003 (dikutip dari Ghozali,2013) jika dalam uji empiris didapatkan nilai adjusted R 2 negatif, maka nilai adjusted R 2 dianggap bernilai nol.
61 b. Uji Signifikansi Parameter Simultan (Uji Statistik F) Uji Statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama- sama terhadap variabel dependen. Hipotesis nol yang hendak diuji adalah apakah semua parameter secara simultan sama dengan nol. Ho : b1 = b2 =...= bk = 0 Artinya apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternalifnya (HA) adalah tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol. HA : b1 b2... bk 0 Artinya apakah semua variabel independen merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan cara sebagai berikut: 1) Membandingkan F hitung dengan F tabel. Jika F hitung lebih besar dari F tabel maka HA diterima. 2) Menggunakan signifikan level 0,05 atau α = 5%. Jika nilai signifikansi <0,05 maka HA diterima, yang berarti koefisien regresi signifikan. Ini berarti bahwa secara simultan kedua variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen dan sebaliknya.
62 5. Uji Hipotesis Analisis regresi digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih dan untuk menunjukkan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Variabel dependen diasumsikan random atau stokastik, yang berarti mempunyai distribusi probabilistik. Variabel independen diasumsikan memiliki nilai tetap (dalam pengambilan sampel yang berulang). Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari nilai goodness of fit-nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F, dan nilai statistik t. Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya disebut tidak signifikan apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima. Adapun pengujian yang dilakukan dalam analisis regresi linier berganda dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t) Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual terhadap variabel dependen (Ghozali, 2007). Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi) sama dengan nol, atau: H 0 : bi = 0 Artinya adalah apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis
63 alternatifnya (HA) parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau: HA : bi 0 Artinya variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan membandingkan signifikansi t-hitung dengan ketentuan: Membandingkan t hitung dengan t tabel. Jika t hitung > t tabel maka H 0 ditolak dan HA diterima. Jika nilai signifikansi t < 0,05, maka H 0 ditolak dan HA diterima, artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Analisis data dilakukan dengan menggunakan bantuan program SPSS 21. b. Analisis Regresi Berganda Teknik analisis regresi berganda dipilih untuk digunakan pada penelitian ini karena teknik regresi berganda dapat menyimpulkan secara langsung mengenai pengaruh masing-masing variabel bebas yang digunakan secara parsial ataupun secara bersama- sama Hair et al. (1998) dalam Azwar (2012) menyatakan bahwa regresi berganda merupakan teknik statistik untuk menjelaskan keterkaitan antara variabel terikat dengan beberapa variabel bebas. Lebih lanjut dituliskan bahwa fleksibilitas dan adaptifitas dari metode ini mempermudah peneliti untuk melihat suatu keterkaitan dari beberapa variabel sekaligus. Dan sebagaimana dikutip Azwar (2012) dalam Hair et al., (1998) bahwa regresi
64 berganda juga dapat memperkirakan kemampuan prediksi dari serangkaian variabel bebas terhadap variabel terikat. Sementara itu, model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut : Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 +..+ b n X n atau Patuh = a + b 1 Paham + b 2 Sadar + b 3 Pelayanan + b 4 Sanksi + e Dimana : Patuh b 1 b 2 b 3 b 4 Paham Sadar Pelayanan Sanksi e : Kepatuhan Wajib Pajak : Koefisien regresi : Pemahaman Wajib Pajak : Kesadaran Perpajakan : Pelayanan Fiskus : Sanksi Pajak : Tingkat Kesalahan