Lampiran 1. Hasil egresi Tingkat Pendidikan (X 1 ), Tingkat Pendapatan (X 2 ), Jenis Pekerjaan (X 3 ), Umur (X 4 ), Gender (X 5 ), Performance Direktorat Jenderal Pajak (X 6 ), Peran Serta Masyarakat (Z) terhadap Penerimaan Pajak (Y) Variables Entered/emoved b Variables Entered Variables emoved Method 1 X6, X4, X5, X3, X1, X2, Z. Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Y Summary b Std. Statistics Error of F Mo Squar Adjusted the Square Chang Sig. F Durbin- del e Square Estimate e df1 df2 Watson 1.477 a.228.179 904091.8 67.228 4.712 7 112.000 1.818 113
Variables Entered/emoved b Variables Entered Variables emoved Method 1 X6, X4, X5, X3, X1, X2, Z. Enter a. Predictors: (Constant), X6, X4, X5, X3, X1, X2, Z b. Dependent Variable: Y ANOVA b df Mean Square F Sig. 1 egression 7 3.852E12 4.712.000 a esidual 112 8.174E11 Total 119 a. Predictors: (Constant), X6, X4, X5, X3, X1, X2, Z b. Dependent Variable: Y Coefficients Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients Collinearity Statistics Toleranc B Std. Error Beta t Sig. e VIF 1 (Constant) - 1072053.11 5 428090.25 7-2.504.014 Z 26710.524 115561.38 1 X1 37583.397 135668.03 8.026.231.818.531 1.884.029.277.782.626 1.597 114
X2 540138.304 137581.37 6.397 3.926.000.675 1.481 X3-409890.145 212093.90 6 -.172-1.933.056.868 1.152 X4 64677.585 121479.93 1 X5 39864.709 169454.64 8.047.532.595.880 1.136.020.235.814.949 1.054 X6 141316.114 96945.009.146 1.458.148.688 1.453 115
Lampiran 2. Hasil egresi Tingkat Pendidikan (X 1 ), Tingkat Pendapatan (X 2 ), Jenis Pekerjaan (X 3 ), Umur (X 4 ), Gender (X 5 ), Performance Direktorat Jenderal Pajak (X 6 ) terhadap Peran Serta Masyarakat (Z) Variables Entered/emoved b Variables Entered Variables emoved Method 1 X6, X4, X5, X3, X1, X2. Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Z Summary b Std. Statistics Error of Adjuste the F Mo Squa d Estimat Square Chan Sig. F Durbin- del re Square e ge df1 df2 Watson 1.685 a.469.441.736.469 16.64 4 6 113.000 2.044 a. Predictors: (Constant), X6, X4, X5, X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Z ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 egression 54.093 6 9.016 16.644.000 a esidual 61.207 113.542 Total 115.300 119 a. Predictors: (Constant), X6, X4, X5, X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Z Coeficient Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficients Collinearity Statistics Toleran B Std. Error Beta t Sig. ce VIF 1 (Constan t).732.342 2.143.034 X1.439.102.345 4.289.000.728 1.373 116
X2.220.110.164 1.996.048.699 1.431 X3.152.172.065.884.379.874 1.144 X4.005.099.003.048.962.880 1.136 X5.135.137.069.980.329.957 1.045 X6.327.073.342 4.502.000.812 1.232 117
Lampiran 3. Hasil egresi Tingkat Pendidikan (X 1 ) terhadap Tingkat Pendapatan (X 2 ) Variables Entered/emoved b Variables Variables Entered emoved Method 1 X1 a. Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: X2 Summary b Std. Statistics Error of F Mo Squar Adjusted the Square Chang Sig. F Durbin- del e Square Estimate e df1 df2 Watson 1.437 a.191.184.662.191 27.89 0 1 118.000 1.613 a. Predictors: (Constant), X1 b. Dependent Variable: X2 118
ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 egression 12.228 1 12.228 27.890.000 a esidual 51.738 118.438 Total 63.967 119 a. Predictors: (Constant), X1 b. Dependent Variable: X2 Coefficients a Standa rdized 95.0% Unstandardize Coeffici Confidence Collinearity d Coefficients ents Interval for B Correlations Statistics Std. Lower Upper Zero- Parti Toler B Error Beta t Sig. Bound Bound order al Part ance VIF 1 (Con stant) 1.393.185 7.52 5.000 1.026 1.759 X1.415.079.437 5.28 a. Dependent Variable: X2 1.000.260.571.437.437.437 1.00 0 1.00 0 119
120
Lampiran 4. Hasil egresi Tingkat Pendidikan (X 1 ) terhadap Jenis Pekerjaan (X 3 ) Variables Entered/emoved b Variables Variables Entered emoved Method 1 X1 a. Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: X3 Summary b Statistics Std. Error F Mo Squar Adjusted of the Square Chang Sig. F Durbin- del e Square Estimate e df1 df2 Watson 1.232 a.054.046.410.054 6.693 1 118.011 1.178 a. Predictors: (Constant), X1 b. Dependent Variable: X3 121
ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 egression 1.123 1 1.123 6.693.011 a esidual 19.802 118.168 Total 20.925 119 a. Predictors: (Constant), X1 b. Dependent Variable: X3 Coefficient Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients Collinearity Statistics Toleranc B Std. Error Beta t Sig. e VIF 1 (Constant ) -.055.115 -.480.632 X1.126.049.232 2.587.011 1.000 1.000 Coefficient Correlations a X1 1 Correlations X1 1.000 Covariances X1.002 a. Dependent Variable: X3 Collinearity Diagnostics a Variance Proportions Eigenvalu Condition (Constant Dimension e Index ) X1 1 1 1.945 1.000.03.03 2.055 5.956.97.97 a. Dependent Variable: X3 122
123
Lampiran 5 : F-tabel 1. Persamaan substruktural 1 Dalam penelitian ini, untuk mengetahui apakah variabel Tingkat Pendidikan, Tingkat Pendapatan, Jenis Pekerjaan, Umur, Gender, Performance Direktorat Jenderal Pajak, Peran Serta Masyarakat secara bersama-sama mampu memberikan pengaruh terhadap Penerimaan Pajak di Kota Medan diperoleh F tabel dengan cara : k = 8 sehingga : df1 = 8 1 = 7 n = 120 df2 = 120-8 = 112 α = 5% maka dengan memakai Microsoft Excel diperoleh F tabel : = FIN (0.05,7,112) = 2,092381 2. Persamaan substruktural 2 Dalam penelitian ini, untuk mengetahui apakah variabel Tingkat Pendidikan, Tingkat Pendapatan, Jenis Pekerjaan, Umur, Gender, Performance Direktorat Jenderal Pajak secara bersama-sama mampu memberikan pengaruh terhadap Peran Serta Masyarakat diperoleh F tabel dengan cara : k = 7 sehingga : df1 = 7 1 = 6 n = 120 df2 = 120-8 = 112 α = 5% 124
maka dengan memakai Microsoft Excel diperoleh F tabel : = FIN (0.05,6,112) = 2,180564 Lampiran 8 : t-tabel 1. Persamaan substruktural 1 Dalam penelitian ini, untuk memperoleh t-tabel dengan cara : k = 8 n = 120 sehingga df = 120-8 = 112 α = 5% maka dengan memakai Microsoft Excel diperoleh t-tabel : = TINV (0.05,112) = 1,981372 2. Persamaan substruktural 2 Dalam penelitian ini, untuk memperoleh t-tabel dengan cara : k = 7 n = 120 sehingga df = 120-7 = 113 α = 5% maka dengan memakai Microsoft Excel diperoleh t-tabel : = TINV (0.05,113) = 1,981 3. Persamaan substruktural 3 Dalam penelitian ini, untuk memperoleh t-tabel dengan cara : k = 2 n = 120 sehingga df = 120-2 = 118 125
α = 5% maka dengan memakai Microsoft Excel diperoleh t-tabel : = TINV (0.05,118) = 1,980272 4. Persamaan substruktural 4 Dalam penelitian ini, untuk memperoleh t-tabel dengan cara : k = 2 n = 120 sehingga df = 120-2 = 118 α = 5% maka dengan memakai Microsoft Excel diperoleh t-tabel : = TINV (0.05,118) = 1,980272 126