Jambura Journal of Mathematics Volume 1 Nomor 1, Januari 2019
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom , ISSN: 2654-5616

## Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi Linier Berganda
Setia Ningsih 1* , Hendra Dukalang 2
1,2 Jurusan Ekonomi Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, IAIN Sultan Amai Gorontalo, Jl. Sultan Amai, Kec. Ponelo, Kabupaten Gorontalo  96210, Indonesia
* Penulis Koresponden. Email: setia.statistika@iaingorontalo.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  menggunakan  model  regresi  linier  disyaratkan  data  yang  digunakan  hendaknya berskala  interval  atau  rasio.  Akan  tetapi  jika  skala  dalam  bentuk  ordinal  tetap  dipaksakan menggunakan  model  regresi  linier,  maka  akan  diperoleh  koefisien  korelasi  yang  kecil  dan tidak  memenuhi  syarat  sebagaimana  yang  diharapakan  dalam  model  regresi.  Tujuan  dari penelitian ini adalah melihat bagaimana melakukan pemodelan regresi linier berganda dengan menggunakan  data  berskala  ordinal  yang  ditransformasi  menjadi  data  interval.  Data  yang digunakan adalah data mengenai tingkat kepatuhan pembayaran pajak di Provinsi Gorontalo. Data hasil penelitian ini berskala ordinal sehingga dilakukan transformasi data menjadi skala interval  dengan  menggunakan  metode  suksesif  interval.  Setelah  dilakukan  transformasi, diperoleh model regresi dengan menggunakan data interval maka asumsi model regresi linier berganda  terpenuhi,  dan  mempunyai  kooefisien  determinasi  yang  lebih  tinggi,  sedangkan model  regresi  linier  dengan  menggunakan  data  ordinal  maka  asumsi  regresi  linier  tidak terpenuhi.

## Kata Kunci:
Regresi Berganda; Metode Suksesif Interval; Skala Data
Diterima: 13-12-2018 Disetujui: 29-1-2019 Online: 29-1-2019

## ABSTRACT
In using a linear regression model it is required that the data used should be interval or ratio scale. But if  the  scale  in  ordinal  form  is  still  forced  to  use  a  linear  regression  model,  then  a  small correlation coefficient will be obtained and do not meet the requirements as expected in the regression  model.  The  purpose  of  this  study  is  to  see  how  to  do  multiple  linear  regression modeling using ordinal scale data that is transformed into interval data. The data used is data regarding the level of compliance with payment of taxes in Gorontalo Province. The results of this study are ordinal scale so that the data transformation into an interval scale is done by using the successive interval method. After the transformation is done, a regression model is obtained using interval data, so the assumption of multiple linear regression models is fulfilled, and has a higher determination coefficient, while the linear regression model uses ordinal data so that the linear regression assumptions are not met.

## Keywords:
Multiple Regression; Successive Interval Method; Data Scale
Received: 2018-12-13 Accepted: 2019-1-29 Online: 2019-1-29

## 1.  Pendahuluan
Analisis  data  dengan  pendekatan  kuantitatif  yang  sering  dijumpai  dalam  penelitian- penelitian  ilmu  eksakta,  dimana  pengguanaan  teknik  analysis  data  secara  statistik merupakan  solusi  untuk  dapat  memperoleh  kesimpulan  dalam  peneltian  tersebut. Penelitian yang menggunakan kuisioner sebagai alat untuk mengumpulkan data, dan menggunakan  pertanyaan  dengan  jawaban  yang  bersifat  ordinal.  Analisis  regresi merupakan salah satu analisis data yang digunakan dalam statistika untuk melakukan peramalan,  maupun  mengkaji  hubungan  antara  variabel.  [1].  Dalam  Menggunakan analisisi  regresi  linier , syarat  pertama  yang  harus  adalah  data  yang  akan  digunakan harus  berskala  interval  dan  Rasio.  Akan  tetapi  jika  data  yang  berkala  ordinal  tetapi dipaksakan menggunakan analisis regresi linier, maka akan diperoleh koefisien korelasi yang  kecil  dan  tidak  dapat  memenuhi  syarat  sebagaimana  yang  diharuskan  dalam model regresi yaitu model fit sehingga peneliti akan keliru dalam melakukan interpretasi dari model regresi tersebut. Untuk mengatasi masalah tersebut maka terdapat 2 solusi yang dapat dilakukan, pertama dengan tetap menggunakan data ordinal dan mengganti teknik analisis datanya, atau mengganti/mentransformasi data dari nominal menjadi interval  agar analisis  regresi linier dapat digunakan. Dalam penelitian ini  digunakan metode transformasi data dari ordianal menjadi interval yaitu metode seksusif interval. Metode suksesif interval (MSI) merupakan proses mengubah data ordinal menjadi data interval  [2]. Kajian mengenai transformasi  data dari  ordinal  sudah pernah dilakukan oleh Muchlis dengan menggunakan bantuan macro minitab [3]. Pada tahun 2006 hasil kajian  MSI  dikembangkan  oleh  Budi  Waryanto  dengan  menggunakan  aplikasi  yang sama [4]. Tujuan dari penelitian ini adalah melihat bagaimana melakukan pemodelan regresi linier berganda dengan menggunakan data berskala ordinal yang ditransformasi menjadi data interval.

## 2.  Metode penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  kepatuhan  wajib  pajak  di  KPP  Pratama  Provinsi Gorontalo yang berjumlah 101 responden. Penelitian dilaksnakan bulan Agustus 2018 sampai  dengan  bulan  November  2018.  Objek  penelitian  responden  yang  terdaftar sebagai  wajib  pajak  di  KPP  Pratama  Gorontalo.  Instrumen  yang  digunakan  dalam pengumpulan data adalah kuisioner. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  analisis  regresi  linier  berganda  dengan  teknik  transformasi  data menggunakan MSI.

## 2.1. Metode Suksesif Interval (MSI)
Dalam statistika, skala data dapat di bagi menjadi 4 yaitu: nominal, ordinal, Interval, dan  rasio  [5].  Skala  data  merupakan  salah  satu  hal  yang  harus  diperhatikan  dalam melakukan analisis data. Hal tersebut dikarenakan setiap metode analisis mensyaratkan jenis data yang dapat digunakan dengan metode tersebut. Misalanya dalam analisis data yang  mengguakan  regresi  linier  berganda,  mensyaratkan  data  yang  digunakan bersakala interval atau rasio. Hal ini menjadi kendala apabila kita sudah memiliki data hasil penelitian yang berskala ordinal akan tetapi metode yang akan digunakan adalah regresi linier berganda.
Apabila  data  yang  berkala  ordinal  tetap  digunakan  dalam  analisis  regresi  linier berganda,  maka  akan  diperoleh  interpretasi  yang  keliru  dari  model  regresi  tersebut.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  maka  terdapat  2  solusi  yang  dapat  dilakukan, pertama  dengan  tetap  menggunakan  data  ordinal  dan  mengganti  teknik  analisis datanya,  atau  Mengganti/mentransformasi  data  dari  nominal  menjadi  interval  agar analisis regresi linier dapat digunakan.
Salah satu cara yang dapat digunakan dalam mentransformsi data dengan skala ordinal menjadi  data  berskala  interval  adalah  Transformasi  MSI.  Transformasi  MSI  adalah sebuah  metode  transformasi  data  ordinal  menjadi  data  interval  dengan  mengubah proporsi kumulatif setiap peubah pada kategori menjadi nilai kurva normal bakunya.
Dalam  prosedur  metode  statistik  seperti  regresi  linier,  korelasi  Pearson,  uji  t  dan sebagainya  mengharuskan  data  berskala  interval.  Oleh  karena  itu,  jika  kita  hanya mempunyai data berskala  ordinal; maka data tersebut harus diubah kedalam bentuk interval  untuk  memenuhi  persyaratan  prosedur-prosedur  tersebut.  Kecuali  jika  kita menggunakan  prosedur,  seperti  regresi  logistik,  atau  korelasi  Spearman,  Chi-square yang mengujinkan data berskala ordinal; maka kita tidak perlu mengubah data dengan skala ordinal yang sudah ada menjadi data berskala interval.
Metode transformasi method of successive interval,[2], dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Menghitung frekuensi observasi untuk setiap kategori
2. Menghitung proporsi pada masing-masing kategori
3. Dari proporsi yang diperoleh, dihitung proporsi kumulatif untuk setiap kategori.
4. Menghitung nilai Z (distribusi normal) dari proporsi kumulatif
5. Menentukan  nilai  batas  Z  (nilai  probability  density  function  pada  absis    Z)    untuk setiap kategori, dengan rumus
                 2 2 1 , 2 z
Z e Z (1)
dengan 𝜋  =  3.14159 𝑑𝑎𝑛 𝑒  = 2.71828 .
6. Menghitung scale value (interval rata-rata) untuk setiap kategori
kepadatan batas bawah-kepadatan batas atas
daerah di bawah batas atas - daerah dibawah batas bawah Scale  (2)
7. Menghitung   score  (nilai   hasil   transformasi)   untuk   setiap   kategori   melalui persamaan:
min 1 score scale Value scale Value    (3)

## 2.2. Literature Review
Model regresi digunakan untuk membuat taksiran mengenai variabel dependen disebut persamaan  regresi  estimasi,  yaitu  suatu  formula  matematis  yang  menunjukkan hubungan keterkaitan antara satu atau beberapa variabel yang nilainya sudah diketahui dengan suatu variabel yang nilainya belum diketahui.
Dalam menggunakan model regresi perlu diyakini terlebih dahulu bahwa variabel yang digunakan  dalam  membangun  model  memiliki  keterkaitan  secara  teoritis  atau  dapat diestimasi  sebelumnya.  Hal  ini  dikarenakan  hubungan  antar  variabel  dalam  model
regresi merupakan hubungan sebab akibat (causal relationship). Varibel didalam model regresi dibedadan menjadi dua yaitu variabel bebas (independen variabel) dan variabel terikat  (dependen  variabel).  Variabel  bebas  adalah  variabel  yang  nilainya  akan mempengaruhi  variabel  lain,  dan  Variabel  terikat  adalah  variabel  yang  nilainya dipengaruhi oleh variabel lain.
Dalam perkembangannnya regresi linier terbagi dua, yaitu regresi linier sederhana dan regresi  linier  berganda. Regresi  linier  sederhana  merupakan  pemodelan  regresi  yang digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  bebas  dengan  variabel terikat. Betuk umum persamaan regresi linier sederhana adalah sebagai berikut:
0 1 1 Y X       (4)
Model  regresi  linier  berganda  merupakan  pengembangan  dari  model  regresi  linier sederhana.  Jika  pada  model  regresi  linier  sederhana  hanya  terdiri  dari  satu  variabel bebas  dan  satu  varuiabel  terikat,  maka  pada  pada  regresi  linier  berganda  jumlah variabel  bebasnya  lebih  dari  satu  dan  satu  variabel  terikat.  Dengan  bertambahnya variabel variabel bebas maka bentuk umum dari persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua atu lebih variabel bebas adalah sebagai berikut:
0 1 1 2 2 k k Y X X X            (5)
Apabila  menggunakan  data  sampel,  maka  dapat  menggunakan  model  estimasi  dari Persamaan (5) adalah sebagai berikut:
0 1 2 1 2 k i i i ki
Y X X X e           (6)
Berdasarkan  Persamaan  (6)  maka  bentuk  matriks  dari  model  regresi  linier  berganda dapat dituliskan sebagai berikut:
1 11 21 1 0 1 2 12 22 2 1 2 1 2 1 1 1 k k n n n kn k n Y X X
X e Y X X X e Y X X X e   
                                                  (7)
atau dapat ditulis dengan Y X e    , dengan:
Y adalah vektor pengamatan berukuran 1 n  X adalah matriks variabel bebas ukuran n k 
 adalah vektor parameter yang akan ditaksir berukuran 1 k 
e adalah vektor random eror berukuran 1 n 
Secara  teoritis  penggunaan  analisis  regresi  linier  berganda  akan  menghasilkan  nilai estimasi parameter yang valid bila terpenuhinya asumsi klasik, Menurut [6] Asusmsi klasik untuk regresi adalah sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji  Normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  variabel terikat  dan  variabel  bebas  mempunyai  distribusi  normal  atau  tidak,  nilai residualnya  mempunyai  distribusi  normal  atau  tidak.  Model  regresi  yang  baik adalah memiliki nilai residual normal atau mendekati normal. Uji normalitas yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  Kolmogorov Smirnov yaitu dengan kriteria jika signifikan Kolmogorov Smirnov < 0.05 maka data tidak normal, sebaliknya jika signifikan Kolmogorov Smirnov > 0.05 maka data normal.

## 2. Uji Multikolinieritas
Uji  Multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  didalam  model  regresi ditemukan  adanya  korelasi  antara  variabel  bebas.  Model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel  bebas.  Untuk  mendektesi Multikolinearitas  didalam  regresi  dapat  dilihat  dari  nilai  Variance  inflation  factor (VIF)  dan  nilai  tolerance.  Jika  VIF  <  10  dan  tolerance  >  0,1  maka  tidak  terjadi Multikolinearitas,  tetapi  jika  VIF  >  10  dan  tolerance  >  0,1  maka  terjadi Multikolinearitas.

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedasitas dan jika berbeda  disebut  heteroskedastisitas.  Model  regresi  yang  baik  adalah  yang homokedastisitas  atau  yang  tidak  terjadi  heteroskedastitas.  Untuk  mendeteksi adanya heteroskedastisitas dapat menggunakan uji glejser. Dalam uji ini, apabila hasilnya sig > 0,05 maka tidak terdapat gejala heterokedastisitas, model yang baik ialah tidak terjadi heterokedastisitas.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1.  Transformasi Data dengan Menggunakan MSI
Dalam penelitian ini di gunakan instrument sebagai pengumpulan data dan kuisioner yang digunakan adalah skala likert atau rating scale. Pengukuran dengan menggunakan skala  likert  menghasilkan  data  yang  memiliki  skala  ordinal.  Sehingga  jika  dilakukan pemodelan  regresi  maka  perlu  dilakukan  transformasi  data  dengan  menggunakan metode  successive  interval  (MSI).  Dengan  menggunakan  software  excel  hasil transformasi data diperoleh sebagai berikut.

## Tabel 1: Hasil transformasi dengan metode successive interval
Col Scale Col Scale Col Scale Col Scale 1.000 1.000 7.000 1.000 13.000 1.000 19.000 1.000 1.915 2.123 1.902 2.330 2.676 3.153 2.719 3.322 3.760 4.459 3.855 4.452 2.000 1.000 8.000 1.000 14.000 1.000 20.000 1.000 1.916 2.267 1.856 2.151
2.772 3.272 2.671 3.117 3.928 4.396 3.819 4.281 3.000 1.000 9.000 1.000 15.000 1.000 21.000 1.000 2.123 2.008 2.123 2.082 3.070 3.065 2.924 2.989 3.873 4.324 3.720 4.215 4.877 4.834 4.000 1.000 10.000 1.000 16.000 1.000 22.000 1.000 1.986 1.967 1.867 2.310 2.987 3.027 2.767 3.283 4.223 4.298 3.968 4.415 5.000 1.000 11.000 1.000 17.000 1.000 23.000 1.000 2.131 2.043 1.938 2.203 3.193 2.971 2.808 3.203 4.416 4.176 3.980 4.397 6.000 1.000 12.000 1.000 18.000 1.000 2.180 2.131 2.180 3.228 3.129 3.202 4.452 4.318 4.415
Setelah diperoleh data hasil transformasi maka akan dilanjutkan dengan menguji asumsi klasik untuk model regresi
3.2.  Analisis Regresi Linier Berganda 3.2.1.  Pengujian Asumsi Regresi Linier Berganda
1) Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  data  untuk  mengetahui  apakah  data  yang  digunakan  sudah berdistribusi  normal  atau  tidak.  Pada  penelitian  ini  uji  normalitas  menggunakan  uji kolmogorof smirnov karena uji tersebut merupakan pendekatan dari uji lilefors. Untuk pengujian  ini  taraf  nyata 0, 05   .  Hipotesis  statistik  yang  diuji  dinyatakan  sebagai berikut.
H 0 : Sampel berdistribusi normal
H 1 : Sampel tidak berdistribusi normal Kriteria pengujiannya adalah tolak H 0 jika signifikansi kurang dari 0, 05   Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  software  IBM  SPSS  20 diperoleh hasil pengujian normalitas adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Uji normalitas
Kelas Kolmogorov-Smirnov a Keterangan Statistic df Sig. Unstandardized Residual 0.087 101 0.058 Berdistribusi Normal
Pada tabel Test of Normality, untuk Unstandardized Residual dapat dilihat nilai  Sig. pada kolom Kolmogorov-Smirnov adalah .101 yang artinya 0,101. Dan nilai sig. sebesar 0,058.  Sehingga  sesuai  dengan  kriteria  pengujian,  jika  nilai  Sig.  lebih  dari  0,05  maka gagal tolak H 0 . Ini artinya data yang digunakan berdistribusi secara normal.

## 2) Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  ada  variabel  independen yang  saling  berkorelasi  atau  tidak.  Untuk  menguji  adanya  multikolinearitas  dapat dilihat melalui nilai Variance Inflantion Factor (VIF) dan tolerance value untuk masing- masing variabel independen. Apabila tolerance value di atas 0,10 dan VIF kurang dari 10 maka dikatakan tidak terdapat gejala multikolinearitas.
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan IBM SPSS 20 diperoleh bahwa nilai dari collinearity statistics seperti pada tabel 3 berikut:

## Tabel 3. Hasil uji multikolinieritas
Model Collinearity Statistics Keterangan Tolerance VIF Sanksi 0.301 3.324 Tidak ada multikolinieritas Kesadaran 0.333 3.004 Tidak ada multikolinieritas Pemahaman 0.346 2.889 Tidak ada multikolinieritas
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  3  diperoleh  bahwa  nilai  Tolerance  dari  masing-masing variabel independen berada di atas 0,1. Demikian juga nilai dari VIF dari masing masing variabel independen kurang dari 10. Dimana untuk Sanksi perpajakan mempunyai nilai tolerance 0,301 dan VIF sebesar 3,324, Kesadaran perpajakan mempunyai nilai tolerance 0,333 dan VIF sebesar 3,004, serta Pemahaman Perpajakan mempunyai nilai tolerance 0,346 dan VIF sebesar 2,889. Hal ini menunjukkan tidak adanya korelasi antara sesama variabel  bebas  dalam  model  regresi  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat masalah  multikolinearitas  diantara  sesama  variabel  bebas  dalam  model  regresi  yang dibentuk.

## 3) Uji Heteroskedastisitas
Uji  Heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  mendeteksi  adanya  ketidaksamaan  variance dari  residual  model  regresi  pada  satu  pengamatan.  Uji  heteroskedastisitas  pada penelitian ini menggunakan uji Glejser. Pengujian ini membandingkan signifikan dari uji ini apabila hasilnya sig > 0,05 atau 5%. Jika signifikan di atas 5% maka disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan IBM SPSS 20 diperoleh bahwa nilai hasil uji heteroskedastisitas seperti pada tabel 4 berikut:

## Tabel 4. Hasil uji heteroskedastisitas
Variabel Independen Koefisien regresi β t-hitung Signifikan (t) Sanksi 0,003 0,056 0,056 Kesadaran -0,086 -1,416 0,160 Pemahaman -0,057 -1,108 0,271
Berdasakan hasil pada tabel 4 diperoleh bahwa nilai signifikan dari variabel independen lebih besar dari 0,05 dimana untuk sanksi perpajakan didapatkan nilai signifikan 0,056, untuk  variabel  kesadaran  didapatkan  nilai  signifikansi  sebesar  0,160,  demikian  juga
dengan  pemahaman  perpajakan  diperoleh  nilai  signifikan  sebesar  0,271.  Hal  ini menunjukan  bahwa  variabel  independen  tidak  ada  yang  signifikan  secara  statistic dalam  mempengaruhi  variabel  dependen  nilai  absolute  unstandardized  residual (Absu). Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  tidak  terjadi  gejala heteroskedastisitas.

## 3.3.2. Interpretasi Model Regresi
Analisis statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda. Analisis ini digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen yaitu Sanksi, kesadaran, dan pemahaman terhadap variabel dependen yaitu kepatuhan wajib pajak.  Besarnya  pengaruh  dari  variabel  independen  dengan  dependen  secara  secara simultan  dan  juga  secara  parsial.  Bedasakan  hasil  perhitungan  dengan  menggunkan bantuan software IBM SPSS 20 diperoleh hasil sebagai berikut pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Analisis Regresi
Variabel Independen B T Sig. t Keterangan Konstanta 0,257 1,370 0,174  Tidak Signifikan Sanksi 0,407 4,435 0,000 Signifikan Kesadaran 0,291 3,042 0,003 Signifikan Pemahaman 0,300 3,662 0,000 Signifikan Keterangan : t tabel = t (100;0,05) = 1,660
Berdasarkan hasil  rekapitulasi  pada  tabel  5  maka  dapat  diketahui  persamaan  regresi adalah sebagai berikut,
1 2 3
0, 257 0, 407 0, 291 0, 300 y X X X    
Interpretasi model regresi adalah sebagai berikut:
1. Nilai  Konstanta  sebesar  0,257  mengindikasikan  bahwa  jika  variabel  independen yaitu  sanksi  perpajakan,  kesadaran  perpajakan  dan  pemahaman  perpajakan bernilai nol maka kepatuhan wajib pajak sebesar 0,257.
2. Pengaruh  variabel  sanksi  perpajakan  terhadap  kepatuhan  wajib  pajak  adalah signifikan, dan berarah positif. Hal ini ditunjukan oleh nilai probabilitas signifikansi sig < α yaitu 0,000 < 0,05 yang menunjukan bahwa tolak H0. Karena koefisien dari variabel  sanksi  perpajakan  bernilai  positif  yaitu  0,470,  maka  hal  ini mengindikasikan  bawah  setiap  peningkatan  satu  satuan  sanksi  pajak  akan mengakibatkan  peningkatan  kepatuhan wajib  pajak  sebesar 0,470  satuan  dengan asumsi variabel lain konstanta. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel sanksi perpajakan berpengaruh positif terhadap kepatuhan wajib pajak.
3. Pengaruh variabel kesadaran perpajakan terhadap kepatuhan wajib pajak adalah signifikan, dan berarah positif. Hal ini ditunjukan oleh nilai probabilitas signifikansi sig < α yaitu 0,003 < 0,05 yang menunjukan bahwa tolak H0. Karena koefisien dari variabel  kesadaran  perpajakan  bernilai  positif  yaitu  0,291,  maka  hal  ini mengindikasikan  bawah  setiap  peningkatan  satu  satuan  kesadaran  perpajakan
akan  mengakibatkan  peningkatan  kepatuhan  wajib  pajak  sebesar  0,291  satuan dengan  asumsi  variabel  lain  konstanta.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  kesadaran  perpajakan  berpengaruh  positif  terhadap  kepatuhan  wajib pajak.
4. Pengaruh variabel pemahaman perpajakan terhadap kepatuhan wajib pajak adalah signifikan, dan berarah positif. Hal ini ditunjukan oleh nilai probabilitas signifikansi sig < α yaitu 0,000 < 0,05 yang menunjukan bahwa tolak H0. Karena koefisien dari variabel  pemahaman  perpajakan  bernilai  positif  yaitu  0,300,  maka  hal  ini mengindikasikan  bawah  setiap  peningkatan  satu  satuan  pemahaman  perpajakan akan  mengakibatkan  peningkatan  kepatuhan  wajib  pajak  sebesar  0,300  satuan dengan  asumsi  variabel  lain  konstanta.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa variabel sanksi perpajakan berpengaruh positif terhadap kepatuhan wajib pajak.
Dari  ketiga variabel  yang digunakan untuk mengikur tingkat kepatuhan wajib pajak maka di peroleh bahwa sanksi pajak yang paling berpengaruh dalam kepatuhan wajib pajak karena memperoleh konstanta sebesar 0,470, kemudian pemahaman perpajakan sebesar 0,300 dan kesadaran perpajakan sebesar 0,291.

## 1) Uji F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas dimasukkan dalam  model  mempunyai  pengaruh  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  terikat. Untuk mengetahui apakah model regresi yang digunakan merupakan model tetap (fixed model)  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  F  tabel  dan  F  hitung  atau membandingkan antara nilai sig dan α=0,05.
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan aplikasi IBM SPSS 20 diperoleh hasil sebagai berikut:

## Tabel 6.  Hasil uji F
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 49.571 3 16.524 108.803  .000 b Residual 14.731 97 0.152 Total 64.302 100 Nilai 𝐹 tabel untuk 𝑛  =  101 pada 𝛼  =  0,05 adalah 2,69 . Nilai 𝐹 hitung yaitu 108,803 dengan  nilai  signifikansi  yaitu 0,000  <  0.05 .    Hal  ini  menunjukan  bahwa  variabel independen  (sanksi  perpajakan,  kesadaran  perpajakan,  dan  pemahaman  perpajakan) berpengaruh  secara  bersama-sama  atau  simultan  dalam  menjelaskan  pengaruhnya terhadap variabel dependen (Kepatuhan wajib pajak).

## 2) Uji Koefisien determinasi
Analisis koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui persentase variasi variabel bebas yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel terikat. Hasil analisis determinasi dapat dilihat pada output model summary dari hasil analisis regresi berganda. Sebagaimana yang ditampilkan pada Tabel 7 berikut,

## Tabel 7. Hasil Uji Koefisien Determinasi
R R Square  Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0,878 0,771 0,764 0,389700
Berdasarkan hasil output pada Tabel 7 diperoleh korelasi antara variabel independen terhadap variabel dependen sebesar sebesar 0,764 sebagai mana yang ditunjukan pada Adjusted 𝑅 Square.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kontribusi  variabel  sanksi perpajakan, kesadaran perpajakan, pemahaman perpajakan terhadap kepatuhan wajib pajak  adalah  sebesar 76,40% ,  sedangkan  sisanya  sebesar 27.60% dipengaruhi  oleh variable-variable lain yang tidak digunakan dalam penelitian ini.

## 3) Uji T
Uji 𝑡 statistik  ( 𝑡 -Test)  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  yang  signifikan  dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Pengujian hipotesis secara parsial dilakukan dengan cara membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel.  Nilai t  tabel  dengan 𝛼  =  0,05 dan  derajat  bebas (𝑑𝑏)   =  𝑛 − 2  =  101 − 2  =  99 adalah 1,660 .

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dengan melakukan transformasi data ordinal menjadi interval diperoleh  bahwa  sanksi,  kesadaran  dan  pemaham  berpengaruh  signifikan  dalam kepatuhan  setiap  wajib  pajak  dalam  pembayaran  pajak.  Dalam  melakukan  analysis statistic diperlukan suatu ketelitian dan ketepatan dalam menggunakan setiap metode analisis yang ada. Dalam setiap teknik analisis statistika mensyaratkan asumsi-asumsi yang harus dipenuhi, agar dapat memberikan hasil yang baik dan benar. Penggunaan Data Ordinal dalam sebuah pemodelan dapat dilakukan dengan menggunakan regresi logistik, atau regresi untuk data ordinal.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  Kasih  diucapkan  kepada  Suami  Tercinta  yang  telah  membatu  dalam melakukan  pengolahan  data,  Terima  kasih  juga  kepada  putri  tercinta  yang  telah menjadi  penyemangat  dalam  melakukan  setiap  aktifitas  sehingga  tulisan  ini  dapat selesai tepat waktu.

## Referensi
[1]   Kutner,  M.H.,  Nachtsheim,  C.J.,  &  Neter,  J.,  2004,  Applied  Linear  Regression Models,  4 th ed, New York, McGraw-Hill Companies, Inc
[2]   Hays, W. L., 1976, Quantification in Psychology, New Delhi, Prentice Hall
[3]   Muchlis, R.D., 2001, Penggunaan Makro Minitab untuk Transformasi Data Ordinal ke Data Interval, Statistika FMIPA UNISBA
[4]  Waryanto, B. & Millafati, Y.A., 2006, Transformasi Data Skala Ordinal ke Interval dengan Menggunakan Makro Minitab, Informatika Pertanian, Vol. 15: 881–895
[5]   Sartika, E., 2012, Pengolahan Data Berskala Ordinal, Jurnal JBPTPPOLBAN
[6]  Gujarati,  N.D.,  2003,  Basic  Econometrics,  4  th  ed,  New  York,  McGraw  -  Hill Companies, Inc