ANALISIS PENERIMAAN e-SPT PPN DENGAN …/Analisis...ANALISIS PENERIMAAN e-SPT PPN DENGAN KOMPLEKSITAS SEBAGAI ...

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user

ANALISIS PENERIMAAN e-SPT PPN DENGAN

KOMPLEKSITAS SEBAGAI VARIABEL

EKSTERNAL

SKRIPSI

Diajukan Untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Persyaratan

untuk Memperoleh Gelar S-1 Jurusan

Akuntansi Fakultas Ekonomi

Universitas Sebelas Maret Surakarta

DISUSUN OLEH:

ANTONIUS ADIKUSUMA M.

F0308032

JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

2012


commit to user

vi

PERSEMBAHAN

KARYA INI DIPERSEMBAHKAN UNTUK:

FAKULTAS EKONOMI

UNS


commit to user

vii

MOTTO

FILIPI 1:21

“ANAK TERANG TIDAK PERNAH

MUNDUR DARI LAGA”

(N.N.)

TERTAWALAH SEBELUM TERTWA ITU DILARANG

(WARKOP DKI)


commit to user

viii

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan YME. atas segala berkat

dan karunia-Nya sehingga skripsi yang berjudul Analisis Penerimaan e-spt PPN

dengan Kompleksitas sebagai Variabel Eksternal dapat terselesaikan.

Penyusunan skripsi ini merupakan tugas akhir yang disusun sebagai salah satu

syarat yang harus dipenuhi dalam memperoleh gelar sarjana ekonomi jurusan

akuntansi pada Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Penulis menyadari bahwa banyak pihak yang telah memberikan bimbingan

dan bantuan dalam peyusunan skripsi ini. Maka dari itu penulis mengucapkan

terima kasih kepada:

1. Tuhan Yesus Kristus atas segala limpahan berkat dan karunia yang penulis

terima,

2. Keluarga yang selalu memberikan dukungan, semangat serta doa,

3. Dr. Wisnu Untoro, M.S. selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas

Sebelas Maret (UNS) Surakarta,

4. Bapak Drs. Santosa Tri Hananto, M.Si., Ak. selaku Ketua Jurusan

Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret,

5. Ibu Christyaningsih Budiwati, S.E., M.Si., Ak, selaku Dosen Pembimbing

Skirpsi yang telah memberikan bimbingan, motivasi, serta memproses


commit to user

ix

penulis dalam penulisan skripsi ini sehingga dapat terselesaikan dengan

baik,

6. Bapak Sri Suranta, S.E.,M.Si.,Ak. dan ibu Dr. Y. Anni Aryani,

M.Prof.,Acc.,Ak. yang menjadi penguji skripsi ini,

7. Bapak Drs. Wartono, M.Si, Ak, selaku pembimbing akademis yang selalu

memberikan bimbingan selama menjalani proses perkuliahan,

8. Seluruh Dosen Pengajar, staff dan karyawan Fakultas Ekonomi UNS,

9. Keluarga besar PMK FE, UNS, Gumo’ong, Wartho, serta GKJ Sukoharjo,

10. Teman-teman seperjuangan akuntansi angkatan 2008,terkhusus akuntansi

kelas A,

11. My special one, E0008329

12. Semua pihak yang telah membantu penulis menyelesaikan laporan ini.

Penulis menyadari bahwa banyak kekurangan dan ketidaksempurnaan

dalam penulisan skripsi ini. Oleh karena itu, penulis harapkan saran dan kritik

untuk memperbaiki segala kekurangan tersebut. Penulis berharap skripsi ini dapat

memberikan manfaat bagi penulis pada khususnya dan pembaca pada umumnya.

Surakarta, Juni 2011


commit to user

x

Penulis

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL .................................................................................................i

ABSTRACT...............................................................................................................ii

ABSTRAK .................................................................................................................iii

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ......................................................iv

HALAMAN PENGESAHAN ..................................................................................v

HALAMAN PERSEMBAHAN ...............................................................................vi

HALAMAN MOTTO ...............................................................................................vii

KATA PENGANTAR...............................................................................................viii

DAFTAR ISI..............................................................................................................x

DAFTAR TABEL .....................................................................................................xiii

DAFTAR GAMBAR ................................................................................................xiv

DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................................xv

BAB I PENDAHULUAN ..................................................................................1

A. LATAR BELAKANG MASALAH ................................................1

B. PERUMUSAN MASALAH ............................................................5

C. TUJUAN PENELITIAN ..................................................................6

D. MANFAAT PENELITIAN .............................................................7

E. SISTEMATIKA PENULISAN .......................................................8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA .........................................................................9

A. LANDASAN TEORI .......................................................................9

1. Surat Pemberitahuan (SPT) .......................................................9

2. Elektronik SPT PPN (e-SPT PPN)............................................10

3. Technology Acceptance Model (TAM).....................................12

B. PENELITIAN TERDAHULU.........................................................14


commit to user

xi

C. PENGEMBANGAN HIPOTESIS...................................................17

D. SKEMA KONSEPTUAL PENELITIAN .......................................23

BAB III METODELOGI PENELITIAN .............................................................25

A. POPULASI DAN SAMPEL ............................................................25

1. Populasi .......................................................................................25

2. Sampel.........................................................................................25

B. SUMBER DATA DAN METODE PENGUMPULAN DATA ....26

1. Sumber Data...............................................................................26

2. Metode Pengumpulan Data .......................................................26

C. VARIABEL PENELITIAN .............................................................27

1. Konstruk Eksogen (Exogenous Constructs) ............................27

2. Konstruk Endogen (Endogenous Constructs)..........................27

D. METODE ANALISIS DATA .........................................................30

1. Analisis Deskriptif .....................................................................30

2. Structural Equation Model (SEM) ...........................................30

3. Uji Validitas ...............................................................................32

4. Uji Reliabilitas ...........................................................................32

5. Uji Asumsi Model .....................................................................33

a. Uji Normalitas.......................................................................33

b. Evaluasi Outlier ....................................................................34

6. Pengujian Hipotesis ...................................................................34

Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit) .........................35

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN ..........................................38

A. ANALISIS DESKRIPTIF ................................................................38

1. Karakteristik Responden ...........................................................39

2. Tanggapan responden ................................................................42

B. CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS.........................................48


commit to user

xii

C. UJI VALIDITAS ..............................................................................56

D. UJI RELIABILITAS ........................................................................57

E. UJI ASUMSI MODEL .....................................................................58

1. Uji Normalitas............................................................................58

2. Evaluasi Outlier .........................................................................60

F. PENGUJIAN HIPOTESIS DAN PEMBAHASAN .......................61

1. Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit) ........................61

2. Uji Hipotesis ..............................................................................62

BAB V PENUTUP ...............................................................................................75

A. KESIMPULAN .................................................................................75

B. KETERBATASAN...........................................................................77

C. SARAN..............................................................................................78

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN


commit to user

xiii

DAFTAR TABEL

Tabel

3.1 Goodness of fit Indices ...............................................................................37

4.1 Hasil Pengumpulan Data ............................................................................39

4.2 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin .................................39

4.3 Klasifikasi Responden Berdasarkan Pendidikan ......................................40

4.4 Klasifikasi Responden Berdasarkan Pengalaman .....................................41

4.5 Tanggapan Responden Terhadap Perceived Usefulness ..........................42

4.6 Tanggapan Responden Terhadap Perceived Ease of Use ........................43

4.7 Tanggapan Responden Terhadap Attitude Toward Using .......................44

4.8 Tanggapan Responden Terhadap Behavioral Intention to Use ...............45

4.9 Tanggapan Responden Terhadap Actual System Use...............................46

4.10 Tanggapan Responden Terhadap Kompleksitas .......................................47

4.11 Hasil Uji Validitas Variabel .......................................................................56

4.12 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Penelitian .................................................57

4.13 Hasil Uji Normalitas ...................................................................................58

4.14 Jarak Mahalanobis Data Penelitian............................................................60

4.15 Hasil Goodness of Fit Model .....................................................................61

4.16 Regression Weights.....................................................................................62

4.17 Standardized Regression Weights..............................................................63


commit to user

xiv

DAFTAR GAMBAR

Gambar

2.1 Model TAM awal .....................................................................................23

2.2 Model TAM setelah modifikasi...............................................................24

4.1 Konstruk Perceived Usefulness ...............................................................48

4.2 Konstruk Perceived Ease of Use .............................................................49

4.3 Konstruk Attitude Toward Using ............................................................50

4.4 Konstruk Behavioral Intention to Use ....................................................51

4.5 Konstruk Actual System Use ....................................................................52

4.6 Konstruk Kompleksitas ............................................................................53

4.7 Uji Konfirmatori antar Konstruk .............................................................54

4.8 Full Model SEM e-SPT PPN ...................................................................55

4.9 Model TAM setelah pengujian hipotesis ................................................74


commit to user

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Kuesioner Penelitian

Lampiran 2 Data Kuesioner

Lampiran 3 Tabel Regression Weights tiap Konstruk

Lampiran 4 Tabel Regression Weights CFA

Lampiran 5 Tabel Regression Weights dan Standardized Regression Weights

Full Model SEM e-SPT PPN

Lampiran 6 Hasil Reliability Analysis Full Model SEM e-SPT PPN

Lampiran 7 Tabel Assessment of Normality Full Model SEM e-SPT PPN

Lampiran 8 Tabel Mahalanobis Distance Full Model SEM e-SPT PPN

Lampiran 9 Tabel Model Fit Summary Full Model SEM e-SPT PPN

Lampiran 10 Surat Pernyataan Skripsi


commit to user

xvi


commit to user

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG MASALAH

Perkembangan teknologi informasi yang mengalami kemajuan sangat

pesat telah merambah ke berbagai bidang dalam kehidupan masyarakat antara lain

dunia bisnis, kesehatan, pendidikan, pemerintahan, dan lain-lain. Penerapan

teknologi informasi dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi kerja suatu

organisasi (Siregar dan Suryanawa, 2009). Dampak perkembangan teknologi

informasi yang dirasakan secara nyata adalah perubahan sistem manual menjadi

sistem yang terotomatisasi yang telah dilakukan oleh sebagian besar organisasi

yaitu perusahaan swasta, sektor publik, serta institusi pemerintah.

Direktorat Jenderal Pajak sebagai salah satu institusi pemerintah di bawah

Departemen Keuangan yang mengemban tugas untuk mengamankan penerimaan

pajak negara dituntut untuk selalu dapat memenuhi pencapaian target penerimaan

pajak yang senantiasa meningkat dari tahun ke tahun di tengah tantangan

perubahan yang terjadi dalam kehidupan sosial maupun ekonomi di masyarakat.

Untuk itu, peningkatan efektivitas dan efisiensi kinerja harus terus dilakukan guna

memberikan pelayanan yang terbaik kepada masyarakat, serta dapat memenuhi

pencapaian target penerimaan pajak oleh pemerintah. Modernisasi sistem dan

penerapan teknologi informasi wajib dilakukan oleh Direktorat Jenderal Pajak

untuk dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi kinerjanya.

Direktorat Jenderal Pajak telah melakukan modernisasi sistem, terutama

dalam sistem administrasi perpajakan dalam beberapa tahun terakhir. Upaya


commit to user

2

modernisasi sistem administrasi perpajakan yang dilakukan yaitu dengan

penerapan teknologi informasi terkini dalam pelayanan perpajakan. Peningkatan

dan mengedepankan pelayanan ini terlihat dengan terus dikembangkannya

administrasi perpajakan modern dan teknologi informasi di berbagai aspek

kegiatan, mulai dari pendaftaran diri sebagai wajib pajak melalui e-registration,

pembayaran pajak (e-payment), pelaporan pajak (e-reporting, e-SPT),

pemberkasan dokumen pajak (e-filing), maupun konsultasi (e-consulting), dan

sebagainya.

Penerapan teknologi baru dalam suatu organisasi seperti e-SPT tersebut

akan berpengaruh pada pengguna (user) teknologi informasi tersebut. Faktor

pemakai sangat penting untuk diperhatikan dalam penerapan sistem baru karena

tingkat kesiapan pemakai untuk menerima sistem baru mempunyai pengaruh besar

dalam menentukan sukses tidaknya penerapan sistem tersebut (Muhammad,

2010). Dengan demikian, Direktorat Jenderal Pajak harus dapat memberikan

pemahaman yang cukup dan mensosialisasikan penggunaan teknologi elektronik

dalam melakukan penyampaian dan pengisian SPT kepada Wajib Pajak (WP),

supaya teknologi tersebut dapat berjalan efektif dan efisien.

Upaya Direktorat Jenderal Pajak dalam mensosialisasikan teknologi baru

dalam administrasi perpajakan terutama untuk pelaporan Pajak Pertambahan Nilai

(PPN) dengan mengeluarkan peraturan yang ditetapkan dalam Peraturan Direktur

Jenderal Pajak Nomor PER - 146/PJ./2006 tentang bentuk, isi, dan tata cara

penyampaian surat pemberitahuan masa pajak pertambahan nilai (SPT Masa

PPN). Peraturan ini kemudian mengalami perubahan dengan dikeluarkan PER -


commit to user

3

14/PJ./2010 dan terakhir diubah dengan dikeluarkan PER - 44/PJ./2010 tanggal 6

Oktober 2010.

Beberapa penelitian telah dilakukan untuk meneliti hubungan antara

perilaku pengguna teknologi informasi terhadap penerimaan teknologi tersebut.

Dari penelitian-penelitian terdahulu banyak mengacu pada pendekatan

Technology Acceptance Model (TAM) yang dikembangkan Davis, Bagozzi, dan

Warshaw (1989). TAM adalah sebuah model yang menggambarkan tingkat

penerimaan terhadap teknologi. Tujuan utama TAM adalah memberikan

penjelasan tentang penentuan penerimaan komputer secara umum, memberikan

penjelasan tentang perilaku atau sikap pengguna dalam suatu populasi (Davis, et

al. 1989).

Dalam penelitian yang dilakukan Davis, et al. (1989) terdapat lima

konstruk utama dalam model TAM awal yaitu persepsi pengguna terhadap

kegunaan teknologi (Perceived Usefulness), persepsi pengguna terhadap

kemudahan teknologi (Perceived Ease of Use), sikap pengguna terhadap

penggunaan teknologi (Attitude Toward Using), kecenderungan tingkah laku

(Behavioral Intention to Use) dan penggunaan aktual (Actual System Use). Hasil

penelitian Davis, et al. (1989) ini menunjukkan bahwa perceived ease of use dan

perceived usefulness berpengaruh pada minat seseorang, tetapi perceived

usefulness memiliki tingkat signifikansi yang lebih kuat.

Dalam perkembangannya, penelitian dengan mengacu pada teori TAM

telah banyak dilakukan modifikasi dalam penelitiannya. Gardner dan Amoroso

(2004) menambahkan empat variabel eksternal dalam penelitiannya yaitu gender,

experience, complexity, dan voluntaries. Hasil penelitian Gardner dan Amoroso


commit to user

4

(2004) pada internet menunjukkan pentingnya pengalaman (experience) dan

kesukarelaan (voluntaries) menggunakan internet sebagai variabel yang

mempengaruhi minat perilaku terhadap penggunaan internet. Kerumitan

(complexity) dan pengalaman (experience) menggunakan internet mempunyai

pengaruh terhadap persepsi kegunaan. Sedangkan jenis kelamin (gender)

mempunyai pengaruh terhadap kepercayaan (perceived ease of use dan perceived

usefulness).

Penelitian ini akan meneliti tentang tingkat penerimaan user terhadap

penerapan e-SPT PPN dengan menggunakan pendekatan TAM. Dalam penelitian

ini, konstruk yang diteliti yaitu dibatasi pada lima konstruk utama yaitu perceived

usefulness, perceived ease of use, attitude toward using, behavioral intention to

use, dan actual system use serta satu variabel eksternal yaitu kompleksitas

(complexity).

Davis (1989) menemukan hubungan positif antara kerumitan dengan

perceived ease of use. Igbaria, Guimaraes, dan Davis (1995) menemukan

hubungan yang kuat antara kerumitan dengan perceived usefulness dan dengan

usage. Sedangkan dalam penelitian yang dilakukan Gardner dan Amoroso (2004)

menemukan bahwa kerumitan berpengaruh signifikan hanya terhadap perceived

usefulness.

Berdasarkan latar belakang tersebut, maka peneliti tertarik untuk

melakukan penelitian yang berjudul “ANALISIS PENERIMAAN e-SPT PPN

DENGAN KOMPLEKSITAS SEBAGAI VARIABEL EKSTERNAL”.


commit to user

5

B. PERUMUSAN MASALAH

Sesuai dengan latar belakang seperti yang telah dijelaskan sebelumnya,

maka yang menjadi rumusan permasalahan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut.

1. Apakah perceived usefulness berpengaruh positif pada attitude toward

using?

2. Apakah perceived usefulness berpengaruh positif pada behavioral

intention to use?

3. Apakah perceived usefulness berpengaruh positif pada actual system use?

4. Apakah perceived ease of use berpengaruh positif pada perceived

usefulness?

5. Apakah perceived ease of use berpengaruh positif pada attitude toward

using?

6. Apakah attitude toward using berpengaruh positif pada behavioral

intention to use?

7. Apakah behavioral intention to use berpengaruh positif pada actual system

use?

8. Apakah kompleksitas berpengaruh positif pada perceived usefulness?

9. Apakah kompleksitas berpengaruh positif pada actual system use?


commit to user

6

C. TUJUAN PENELITIAN

Tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

1. Untuk mengetahui pengaruh perceived usefulness terhadap attitude toward

using.

2. Untuk mengetahui pengaruh perceived usefulness terhadap behavioral

intention to use.

3. Untuk mengetahui pengaruh perceived usefulness terhadap actual system

use.

4. Untuk mengetahui pengaruh perceived ease of use terhadap perceived

usefulness.

5. Untuk mengetahui pengaruh perceived ease of use terhadap attitude

toward using.

6. Untuk mengetahui pengaruh attitude toward using terhadap behavioral

intention to use.

7. Untuk mengetahui pengaruh behavioral intention to use terhadap actual

system use.

8. Untuk mengetahui pengaruh kompleksitas terhadap perceived usefulness.

9. Untuk mengetahui pengaruh kompleksitas terhadap actual system use.


commit to user

7

D. MANFAAT PENELITIAN

Penelitian ini diharapkan memberikan manfaat positif yang dapat

digunakan oleh pihak-pihak seperti berikut ini.

1. Bagi Akademisi

Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi untuk penelitian

selanjutnya yang membahas tentang Technology Acceptance Model (TAM)

yaitu membahas tentang sikap individu terhadap penerimaan dan penggunaan

teknologi baru.

2. Bagi Praktisi

Penelitian ini dapat menjadi suatu pertimbangan untuk melakukan

pengembangan teknologi informasi dalam organisasi swasta maupun institusi

pemerintah. Hasil penelitian juga diharapkan dapat membuka wawasan

organsisasi swasta atau institusi pemerintah mengenai pentingnya

pemahaman tentang teknologi informasi untuk meningkatkan efektivitas dan

efisiensi kinerja serta mendorong minat mereka untuk memanfaatkan

teknologi informasi yang tersedia.

3. Bagi pihak lain yang terkait

Hasil penelitian ini dapat memberikan pengetahuan tentang perilaku dan

tingkat penerimaan user atau WP terhadap penerapan pengisian dan

pelaporan elektronik SPT (e-SPT) terutama e-SPT Pajak Pertambahan Nilai

(PPN) yang dilakukan oleh Direktorat Jenderal Pajak.


commit to user

8

E. SISTEMATIKA PENULISAN

Penelitian ini memiliki sistematika pembahasan terdiri dari lima bab.

Masing-masing secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut.

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi tentang latar belakang penelitian, perumusan masalah,

tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menjelaskan landasan teori dan konsep teoritis yang terkait

dengan topik penelitian dan dipergunakan sebagai dasar pemikiran

dalam pengembangan berbagai hipotesis yang diajukan dalam

penelitian.

BAB III METODELOGI PENELITIAN

Bab ini menjelaskan tentang metodologi penelitian yang dipergunakan

dalam penelitian, meliputi metode pemilihan sampel, pengumpulan

data, variabel penelitian, serta alat analisis data yang dipergunakan

dalam pengujian hipotesis penelitian.

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Bab ini memaparkan mengenai hasil analisis pengujian hipotesis dan

pembahasannya.

BAB V PENUTUP

Bab ini menjelaskan mengenai kesimpulan dari hasil penelitian,

keterbatasan dalam penelitian, serta saran bagi penelitian selanjutnya.


commit to user

9

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. LANDASAN TEORI

1. Surat Pemberitahuan (SPT)

Surat Pemberitahuan (SPT) adalah surat yang oleh Wajib Pajak (WP)

digunakan untuk melaporkan penghitungan dan atau pembayaran pajak, objek

pajak dan atau bukan objek pajak dan atau harta dan kewajiban, menurut

ketentuan peraturan perundang-undangan perpajakan. Surat pemberitahuan

terdiri dari dua macam yaitu.

a. Surat Pemberitahuan (SPT) Masa

Surat Pemberitahuan Masa (SPT Masa) adalah Surat Pemberitahuan

untuk suatu Masa Pajak. Surat Pemberitahuan Masa terdiri dari dua

macam yaitu SPT Masa Pajak Penghasilan dan SPT Masa PPN.

b. Surat Pemberitahuan (SPT) Tahunan

Surat Pemberitahuan Tahunan (SPT Tahunan) adalah Surat

Pemberitahuan untuk suatu Tahun Pajak atau Bagian Tahun Pajak. SPT

Tahunan dibedakan untuk Wajib Pajak Perseorangan dan Wajib Pajak

Badan.

Dalam melakukan pengisian dan penyampaian SPT, setiap Wajib

Pajak mengisi Surat Pemberitahuan dalam bahasa Indonesia dengan

menggunakan huruf Latin, angka Arab, satu mata uang Rupiah dan

menandatangani dan menyampaikannya ke kantor Direktorat Jenderal Pajak

tempat Wajib Pajak terdaftar atau dikukuhkan (Pasal 3 ayat (1), UU No.


commit to user

10

28/2007). Bagi Wajib Pajak yang telah mendapat ijin Menteri Keuangan

untuk menyelenggarakan pembukuan dengan menggunakan bahasa asing dan

mata uang selain Rupiah, wajib menyampaikan Surat Pemberitahuan dalam

bahasa Indonesia dan mata uang selain Rupiah yang diijinkan, yang

pelaksanaannya diatur dengan Keputusan Menteri Keuangan (Pasal 3 ayat

(1a), UU No. 28/2007). Dari pasal tersebut dapat diketahui bahwa setiap

Wajib Pajak harus mengisi, menandatangani, dan menyampaikan Surat

Pemberitahuan ke KPP tentang penghitungan dan pembayaran pajak yang

terutang.

2. Elektronik Surat Pemberitahuan Pajak Pertambahan Nilai (e-SPT

PPN)

Aplikasi Elektronik SPT atau disebut dengan e-SPT adalah aplikasi

yang dibuat oleh Direktorat Jenderal Pajak untuk digunakan oleh Wajib Pajak

untuk kemudahan dalam menyampaikan SPT (Direktorat Jenderal Pajak,

2011). Elektronik SPT (e-SPT) digunakan untuk memproses pembayaran dan

pelaporan pajak oleh Wajib Pajak (WP). Direktorat Jenderal Pajak telah

melakukan penerapan e-SPT dalam pelaporan pajak antara lain untuk e-SPT

Permohonan Perpanjangan Penyampaian SPT PPh Tahunan, e-SPT PPh Pasal

21, e-SPT PPh Pasal 25/29 Badan, e-SPT PPh Pasal 25/29 Orang Pribadi, e-

SPT PPN, e-SPT PPN Norma, dan lain-lain. Wajib Pajak dapat memperoleh

aplikasi e-SPT dengan mengunduh aplikasi tersebut ke situs resmi Direktorat

Jenderal Pajak yaitu www.pajak.go.id atau pada unit-unit kerja Direktorat

Jenderal Pajak di seluruh Indonesia.


commit to user

11

Elektronik SPT PPN (e-SPT PPN) adalah layanan yang disediakan

Direktorat Jenderal Pajak bagi Wajib Pajak untuk melaporkan SPT PPN

dengan memanfaatkan media elektronik. Dalam penerapannya Wajib Pajak

yang memanfaatkan layanan e-SPT PPN diharuskan menggunakan program

aplikasi e-SPT PPN yang dapat diunduh di situs www.pajak.go.id. Bagi wajib

pajak yang terdaftar pada kantor pajak yang telah menerapkan sistem

administrasi modern, wajib pajak dapat meminta aplikasi tersebut pada

Account Representative (AR) yang telah ditunjuk. Elektronik SPT PPN (e-

SPT PPN) beserta lampiran-lampirannya dilaporkan menggunakan media

elektronik seperti CD, disket, flash disk, dan lain-lain, ke KPP di mana wajib

pajak terdaftar. Dengan menggunakan aplikasi e-SPT PPN wajib pajak dapat

merekam, memelihara dan men-generate data Elektronik SPT PPN serta

mencetak SPT PPN beserta lampirannya.

Kelebihan yang diperoleh dalam penggunaan e-SPT PPN menurut

Direktorat Jenderal Pajak (2011) adalah sebagai berikut.

a. Penyampaian SPT PPN dapat dilakukan secara cepat dan aman, karena

lampiran dalam bentuk media CD/disket.

b. Data Perpajakan Terorganisasi dengan baik.

c. Sistem aplikasi e-SPT PPN mengorganisasikan data perpajakan

perusahaan dengan baik dan sistematis.

d. Penghitungan dilakukan secara cepat dan tepat karena menggunakan

sistem komputer.

e. Kemudahan dalam membuat Laporan SPT PPN.


commit to user

12

f. Data yang disampaikan WP selalu lengkap, karena penomoran formulir

dengan menggunakan sistem komputer.

g. Menghindari pemborosan penggunaan kertas.

h. Berkurangnya pekerjaan-pekerjaan klerikal perekaman SPT PPN yang

memakan sumber daya yang cukup banyak.

3. Technology Acceptance Model (TAM)

Terdapat beberapa teori yang dapat digunakan untuk menganalisis dan

memahami faktor-faktor yang mempengaruhi diterimanya penggunaan

teknologi informasi, Jantan (2001) dalam Muhammad (2010) menyebutkan

teori-teori tersebut diantaranya adalah Theory of Reasoned Action (TRA),

Theory of Planned Behavior (TPB), dan Technology Acceptance Model

(TAM). Dari ketiga teori tersebut, TAM merupakan model yang paling

banyak digunakan dalam penelitian teknologi informasi, karena model ini

lebih sederhana, dan mudah diterapkan.

Model Technology Acceptance Model (TAM) yang paling banyak

digunakan dalam penelitian tentang penerimaan teknologi informasi adalah

model TAM yang dikembangkan oleh Davis, et al. (1989) yang didasarkan

pada model Theory of Reasoned Action (TRA). TAM merupakan teori yang

dapat menjelaskan penerimaan individu terhadap penerapan sistem teknologi

informasi dalam perusahaan dan model tersebut telah banyak digunakan

dalam berbagai penelitian tentang penggunaan dan penerimaan teknologi

informasi.


commit to user

13

Lima konstruk utama dalam model TAM awal adalah sebagai berikut.

a. Perceived Usefulness (Persepsi Pengguna terhadap Kegunaan Teknologi)

Davis (1989) mendefinisikan perceived usefulness sebagai suatu

tingkatan dimana seseorang percaya bahwa penggunaan suatu sistem

tertentu akan dapat meningkatkan prestasi kerja orang tersebut. Dari

definisi tersebut diketahui bahwa persepsi kegunaan merupakan suatu

kepercayaan tentang proses pengambilan keputusan (Jogiyanto, 2007).

b. Perceived Ease of Use (Persepsi Pengguna terhadap Kemudahan

Teknologi)

Menurut Davis (1989), perceived ease of use didefinisikan

sebagai suatu tingkat atau keadaan dimana seseorang yakin bahwa

dengan menggunakan sistem tertentu tidak diperlukan usaha apapun (free

of effort). Persepsi ini menyatakan bahwa seseorang percaya dengan

penggunaan sistem tertentu dapat mengurangi usaha seseorang dalam

mengerjakan sesuatu.

c. Attitude Toward Using (Sikap Pengguna terhadap Penggunaan Teknologi)

Davis (1989) mendefinisikan attitude toward using sebagai suatu

tingkat penilaian terhadap dampak yang dialami oleh seseorang bila

menggunakan suatu sistem tertentu dalam pekerjaannya. Definisi tersebut

menyatakan bahwa sikap penggunaan teknologi sebagai evaluasi dari

pemakai tentang ketertarikannya dalam menggunakan teknologi


commit to user

14

d. Behavioral Intention to Use (Kecenderungan Tingkah Laku untuk

Menggunakan Teknologi)

Behavioral Intention to Use adalah kecenderungan perilaku untuk

tetap menggunakan suatu teknologi (Davis, 1989). Penggunaan suatu

teknologi informasi didasarkan pada minat dan keinginan user terhadap

teknologi informasi tersebut.

e. Actual System Use (Penggunaan Aktual Teknologi)

Actual System Use adalah kondisi nyata penggunaan sistem

(Davis,1989). Seseorang akan puas menggunakan sistem jika mereka

meyakini bahwa sistem tersebut mudah digunakan dan akan

meningkatkan produktifitas mereka, yang tercermin dari kondisi nyata

penggunaan (Tangke, 2004).

Dalam perkembangannya terdapat berbagai modifikasi yang dilakukan

dalam penelitian yang menggunakan teori TAM. Al-Gahtani (2001)

mengganti konstruk Behavioral Intention to Use dan Actual Use menjadi

Acceptance of Technology karena pada dasarnya kedua konstruk tersebut

adalah sama yaitu sebagai indikator untuk mengukur IT acceptance. Gardner

dan Amoroso (2004) menambahkan empat variabel eksternal dalam teori

TAM yaitu jenis kelamin (gender), pengalaman (experience), kerumitan

(complexity), dan kesukarelaan (voluntaries).

B. PENELITIAN TERDAHULU

Penelitian untuk menguji penggunaan dan penerimaan teknologi informasi

dengan menggunakan TAM telah banyak dilakukan dengan melakukan juga


commit to user

15

modifikasi pada model TAM yang digunakan. Modifikasi antara lain dengan

menambahkan variabel-variabel eksternal sesuai dengan kebutuhan penelitian

yang akan dilakukan, tetapi tidak meninggalkan bentuk dasar model TAM.

Davis (1989) dalam penelitiannya membahas tentang “Perceived

Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information

Technology” bertujuan untuk memberikan pengukuran yang lebih baik untuk

memprediksi dan menjelaskan pemakaian teknologi informasi. Hasil penelitian

tersebut menunjukkan bahwa faktor kemudahan dalam menggunakan teknologi

dapat menjelaskan alasan seseorang dalam menggunakan sistem informasi dan

menjelaskan bahwa sistem baru yang sedang dikembangkan diterima oleh

pelanggan. Perceived usefulness dipengaruhi secara langsung oleh penggunaan

saat ini (r = 0,63) dan mendatang (r = 0,85). Perceived ease of use juga memiliki

pengaruh signifikan terhadap penggunaan saat ini (r = 0,45) dan mendatang (r =

0,59). Selain itu, dijelaskan pula bahwa perceived usefulness memiliki korelasi

yang lebih besar pada penggunaan dibandingkan dengan perceived ease of use.

Penelitian ini memberikan kontribusi yang potensial karena memberikan dasar

bagi penelitian-penelitian tentang TAM selanjutnya.

Davis, et al. (1989) dalam penelitian berjudul “User Acceptance of

Computer Technology: A Comparison of Two Theoritical Model” bertujuan untuk

memberikan prediksi, penjelasan dan peningkatan penerimaan pemakai yang lebih

baik melalui pemahaman mengapa seseorang menerima atau menolak komputer

melalui pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) dan Theory of

Reasoned Action (TRA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Perceived Ease of

Use dan Perceived Usefulness berpengaruh pada minat seseorang, tetapi


commit to user

16

Perceived Usefulness memiliki tingkat signifikansi yang lebih kuat. Sikap

memediasi perceived ease of use dan perceived usefulness secara terpisah dan

norma subyektif tidak memiliki pengaruh pada minat.

Penelitian yang dilakukan oleh Igbaria, et al. (1995) berjudul “Testing the

Determinants of Microcomputer Usage Via a Structural Equation Model”

memasukkan faktor-faktor eksternal dengan mengintegrasikan dua model yang

menjelaskan penggunaan komputer. Model pertama yang digunakan oleh Davis,

yaitu Technology Acceptance Model (TAM), dan model kedua adalah Theory of

Planned Behavior (TPB). Analisis yang dipakai dalam penelitian ini adalah

menggunakan pendekatan Structural Equation Modelling (SEM) dengan Partial

Ease of Use (PLS). Model ini mengkonfirmasikan adanya pengaruh dari faktor-

faktor eksternal pada perceived ease of use dan perceived usefulness, kemudian

perceived ease of use terhadap perceived usefulness serta dampak dari perceived

ease of use dan perceived usefulness terhadap variety of use.

Al-Gahtani (2001) menganalisis kemampuan TAM untuk diterapkan di

luar Amerika yaitu Inggris. Hasilnya disimpulkan bahwa secara keseluruhan

pengaruh Perceived Usefulness terhadap penerimaan teknologi informasi lebih

besar daripada pengaruh yang diberikan oleh Perceived Ease of Use.

Penelitian Gardner dan Amoroso (2004) yang berjudul “Development of

an Instrument to Measure the Acceptance of Internet Technology by Consumers”

menunjukkan bahwa gender berpengaruh terhadap tiga konstruk yaitu Perceived

Ease of Use, Perceived Usefulness dan Actual Use. Pengalaman (experience)

hanya berpengaruh terhadap Perceived Usefulness. Kerumitan (complexity)


commit to user

17

berpengaruh terhadap Perceived Usefulness. Sedangkan kesukarelaan

(voluntaries) berpengaruh terhadap Behavioral Intention to Use.

Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut dapat diambil kesimpulan

bahwa TAM yang digunakan dalam tiap penelitian berbeda-beda sesuai dengan

kebutuhan, tetapi tidak meninggalkan bentuk dasar TAM. Bentuk dasar TAM

adalah sesuai dengan penelitian yang dikembangkan Davis, et al. (1989) yaitu

terdiri dari lima konstruk utama yaitu Perceived Ease of Use, Perceived

Usefulness, Attitude Toward Using, serta Behavioral Intention to Use dan Actual

Use (keduanya dapat digabungkan menjadi satu konstruk yaitu IT Acceptance).

Dalam penelitian ini, konstruk yang diteliti dibatasi dengan lima konstruk utama,

yaitu persepsi pengguna terhadap kemudahan dalam menggunakan e-SPT PPN

(perceived ease of use), persepsi pengguna terhadap kegunaan e-SPT PPN

(perceived usefulness), sikap pengguna terhadap penggunaan e-SPT PPN (attitude

toward using), kecenderungan tingkah laku user terhadap penggunaan e-SPT PPN

(behavioral intention to use) dan persepsi user terhadap penggunaan aktual e-SPT

PPN (actual system use). Selain itu, dalam penelitian ini menambahkan satu

variabel eksternal yaitu kompleksitas (kerumitan).

C. PENGEMBANGAN HIPOTESIS

1. Pengaruh Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using,

Behavioral Intention to Use, dan Actual System Use

Penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa perceived

usefulness merupakan konstruk yang paling signifikan dalam pengaruhnya


commit to user

18

terhadap sikap penggunaan teknologi, minat perilaku dan penggunaan

teknologi aktual dibanding konstruk yang lainnya.

Agarwal dan Prasad (1999) menyimpulkan bahwa persepsi

penggunaan oleh user secara positif mempengaruhi sikap pengguna terhadap

penggunaan. Pernyataan tersebut didukung oleh Wibowo (2008), yang

menyatakan bahwa perceived usefulness merupakan konstruk yang cukup

signifikan mempengaruhi attitude toward using.

Venkatesh dan Morish (2000) menunjukkan bahwa behavioral

intention ditentukan oleh perceived usefulness. Penelitian Wibowo (2008)

juga menyatakan bahwa persepsi kegunaan merupakan konstruk yang

signifikan terhadap persepsi minat perilaku.

Davis (1989) menemukan hubungan persepsi kegunaan terhadap

penggunaan senyatanya lebih kuat dibandingkan dengan konstruk manapun.

Demikian pula Igbaria, Zinatelli, Cragg, dan Cavaye (1997), juga menemukan

hal yang sama bahwa persepsi kegunaan mempunyai pengaruh langsung

terhadap penggunaan aktual. Hasil penelitian yang dilakukan Tangke (2004)

menyatakan bahwa perceived usefulness merupakan konstruk yang paling

signifikan menentukan actual sytem usage.

Berdasarkan hasil penelitian terdahulu diatas, akan diuji pengaruh dari

persepsi kegunaan oleh user tentang penerapan e-SPT PPN terhadap sikap

penggunaan e-SPT PPN, minat perilaku terhadap e-SPT PPN dan penggunaan

aktual e-SPT PPN sebagai sarana pelaporan PPN. Dengan demikian, dapat

dikembangkan hipotesis sebagai berikut.


commit to user

19

H1 : Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Attitude Toward Using

H2 : Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Behavioral Intention to

Use

H3 : Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Actual System Use

2. Pengaruh Perceived Ease of Use terhadap Perceived Usefulness dan

Attitude Toward Using

Perceived Ease of Use merupakan salah satu konstruk yang telah diuji

dalam penelitian Davis, et al. (1989). Hasil penelitian tersebut menunjukkan

bahwa perceived ease of use dapat menjelaskan alasan seseorang dalam

menggunakan teknologi dan menjelaskan bahwa teknologi baru yang sedang

dikembangkan diterima oleh user. Penelitian Igbaria, et al. (1997)

menyimpulkan bahwa persepsi pengguna terhadap kemudahan berhubungan

dengan persepsi pengguna terhadap kemanfaatan atau kegunaan dan sikap

pengguna terhadap penggunaan. Hasil penelitian tersebut didukung oleh

penelitian Tangke (2004) dan Wibowo (2008) yang menyatakan bahwa

perceived ease of use berpengaruh positif terhadap perceived usefulness.

Konstruk perceived ease of use juga berpengaruh terhadap sikap

terhadap penggunaan teknologi. Penelitian yang dilakukan oleh Gardner dan

Amoroso (2004) menemukan hubungan yang signifikan antara persepsi

kegunaan terhadap persepsi sikap penggunaan. Hasil penelitian tersebut

mendukung penelitian Al Gahtani (2001) yang mengemukakan bahwa

persepsi pengguna terhadap kemudahan menemukan hubungan yang kuat dan

positif secara langsung pada sikap pengguna terhadap penggunaan.


commit to user

20

Berdasarkan hasil penelitian terdahulu dapat disimpulkan bahwa

apabila seseorang percaya bahwa teknologi e-SPT PPN mudah digunakan,

maka orang tersebut akan percaya bahwa menggunakan e-SPT PPN akan

mempermudah dalam melaporkan pajak pertambahan nilainya, dan dengan

faktor kemudahan dalam menggunakan e-SPT PPN tersebut akan membentuk

sikap seseorang untuk memilih menggunakan e-SPT PPN. Berdasarkan

kesimpulan tersebut, maka dikembangkan hipotesis sebagai berikut.

H4 : Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Perceived Usefulness

H5 : Perceived Ease of Use berpengaruh terhadap Attitude Toward Using

3. Pengaruh Attitude Toward Using terhadap Behavioral Intention to Use

Beberapa penelitian menunjukkan adanya pengaruh positif antara

sikap seseorang terhadap kecenderungan perilaku untuk menggunakan

teknologi. Gardner dan Amoroso (2004) menyatakan bahwa user mungkin

memiliki sikap yang positif jika mereka percaya bahwa penggunaan teknologi

akan meningkatkan kinerja dan produktivitas mereka. Wibowo (2008) dan

Yuadi (2009) dalam penelitiannya menjelaskan bahwa sikap penggunaan

berpengaruh positif signifikan terhadap persepsi minat perilaku.

Berdasarkan penjelasan tersebut, akan diuji kembali pengaruh sikap

seseorang tentang penggunaan e-SPT PPN terhadap minat perilaku

penggunaan. Pengembangan hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut.

H6 : Attitude Toward Using berpengaruh terhadap Behavioral Intention


commit to user

21

to Use

4. Pengaruh Behavioral Intention to Use terhadap Actual System Use

Sun dan Zhang (2005) menyatakan bahwa Behavioral Intention

adalah prediktor yang baik dalam penggunaan aktual dari teknologi.

Penelitian yang dilakukan oleh Davis, et al.. (1989) serta Taylor dan Todd

(1995) juga menyatakan bahwa minat perilaku adalah pemrediksi yang baik

terhadap penggunaan senyatanya.

Penelitian ini akan menguji kembali hubungan antara penggunaan

teknologi e-SPT PPN sebagai sarana pelaporan pajak dengan minat seseorang

dalam menggunakan teknologi tersebut. Berdasarkan penjelasan tersebut,

maka dikembangkan hipotesis sebagai berikut.

H7 : Behavioral Intention to Use berpengaruh terhadap Actual System

Use

5. Pengaruh Kompleksitas terhadap Perceived Usefulness dan Actual

System Use

Kerumitan (kompleksitas) didefinisikan sebagai tingkat harapan

pengguna bahwa teknologi bebas dari usaha (Gardner dan Amoroso, 2004).

Rogers dan Shoemakers (1971) mendefinisikan persepsi kerumitan sebagai

tingkatan persepsi terhadap teknologi komputer yang dipersepsikan sebagai

hal yang relatif sulit dipahami dan digunakan. Thompson, et al. (1991)

menyatakan semakin kompleks suatu inovasi, semakin rendah tingkat


commit to user

22

penyerapannya. Igbaria, et al. (1995) menemukan hubungan yang kuat antara

kerumitan dengan perceived usefulness.

Kerumitan teknologi penggunaan teknologi baru seperti e-SPT PPN

yang dilakukan Direktorat Jenderal Pajak dapat mempengaruhi persepsi user

atau WP terhadap penggunaan teknologi tersebut. Penelitian ini akan menguji

kembali hubungan antara kerumitan dalam e-SPT PPN terhadap persepsi

penggunaan dan penggunaan e-SPT PPN tersebut. Berdasarkan kesimpulan

tersebut, maka dikembangkan hipotesis sebagai berikut.

H8 : Kompleksitas berpengaruh terhadap Perceived Usefulness

H9 : Kompleksitas berpengaruh terhadap Actual System Use

D. SKEMA KONSEPTUAL PENELITIAN


commit to user

23

Model Technology Acceptance Model (TAM) awal yang dikembangkan

oleh Davis, et al. (1989) adalah sebagai berikut.

Sumber: Davis, et al. (1989)

Gambar 2.1

Model TAM awal


Behavioral Intention to

Use

Perceived Ease of Use

Perceived Usefulness

Actual System

Use


commit to user

24

Model Technology Acceptance Model (TAM) setelah dimodifikasi dengan

menambahkan satu variabel eksternal.

H9 H8 H9 H3 H2 H4 H1

H7

H5 H6

Sumber: Gardner dan Amoroso (2004)

Gambar 2.1

Model TAM setelah modifikasi

Kompleksitas



Use



Actual System

Use


commit to user

25

BAB III

METODELOGI PENELITIAN

A. POPULASI DAN SAMPEL

1. Populasi

Populasi adalah keseluruhan kelompok orang, kejadian, atau hal

minat yang ingin peneliti investigasi (Sekaran, 2006). Dalam setiap penelitian

ilmiah selalu dihadapkan pada masalah populasi dan sampel, karena populasi

dan sampel penelitian merupakan sumber data yang akan digunakan untuk

mencapai tujuan penelitian. Populasi penelitian yang bersifat ilmiah dapat

diperoleh dengan motede yang dapat dipertanggung jawabkan secara ilmiah

pula. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pengguna e-SPT PPN di

wilayah Surakarta.

2. Sampel

Sampel adalah sebagian dari populasi (Sekaran, 2006). Sampel

merupakan bagian yang diobservasi digunakan bagi tujuan penelitian

populasi atau karakteristiknya, sehingga dengan demikian sampel lebih kecil

dari populasi. Hair, Anderson, Tatham, dan Black (1998) menyatakan bahwa

ukuran sampel minimum yang sesuai untuk metode SEM adalah antara 100-

200, demikian juga dalam Ghozali (2008) jumlah sampel yang diperlukan

dalam SEM adalah minimal 100.

Pada penelitian ini sampel yang akan diambil adalah sekitar 100-200

user e-SPT PPN di wilayah Surakarta untuk dapat diproses pengujian

hipotesisnya dengan menggunakan Structural Equation Model (SEM).


commit to user

26

Pengambilan sampel tersebut mengikuti teori pengambilan sampel bebas

secara nonprobabilitas dengan menggunakan metode purposive sampling.

Purposive Sampling yang digunakan adalah judgement sampling yaitu

pengambilan sampel dari suatu populasi dengan pertimbangan kriteria

tertentu (Jogiyanto, 2007). Kriteria pengambilan sampel dalam penelitian ini

adalah mereka yang pernah mencoba atau telah menggunakan e-SPT PPN.

B. SUMBER DATA DAN METODE PENGUMPULAN DATA

1. Sumber Data

Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer

yang dikumpulkan melalui kuesioner yang disebar kepada responden yaitu

para pengguna e-SPT PPN di wilayah Surakarta. Kuesioner ini akan

dibagikan pada responden untuk mengetahui dan mengukur tingkat

penerimaan user terhadap penerapan e-SPT PPN di wilayah Surakarta dan

untuk mengetahui apakah faktor kompleksitas berpengaruh terhadap tingkat

penerimaan e-SPT PPN di wilayah Surakarta tersebut.

2. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan metode

survey, yaitu dengan menyebarkan secara langsung daftar pernyataan berupa

kuesioner yang akan diisi oleh para pengguna e-SPT PPN di wilayah

Surakarta. Kuesioner dilakukan dengan memberikan daftar pernyataan kepada

responden dan responden memilih alternatif jawaban yang sudah tersedia.

Kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini mengadopsi penelitian yang

telah dilakukan sebelumnya oleh Gardner dan Amoroso (2004) dan Wibowo


commit to user

27

(2008) dengan modifikasi agar relevan terhadap penelitian ini yaitu

penggunaan sistem e-SPT PPN serta disesuaikan dengan variabel-variabel

yang telah ditentukan. Setiap responden diminta untuk memberikan penilaian

atas pernyataan yang diajukan dengan pilihan jawaban dengan skala likert dari

skor atau skala 1 sampai dengan skor atau skala 5 dari sangat tidak setuju

hingga sangat setuju.

C. VARIABEL PENELITIAN

1. Konstruk Eksogen (Exogenous Constructs)

Konstruk eksogen adalah konstruk yang tidak memiliki penyebab

atau penyebabnya berasal dari luar teori. Variabel yang digunakan untuk

mengukur disebut sebagai variabel independen. Konstruk eksogen dalam

penelitian ini adalah kompleksitas. Kompleksitas didefinisikan sebagai

seberapa sulit suatu teknologi informasi untuk dipahami dan digunakan

yang dipersepsikan oleh pemakai (Rogers dan Shoemaker, 1971).

Kompleksitas dalam penelitian diukur dengan 5 pernyataan dalam 5 skala

likert yang diadaptasi dari penelitian Gardner dan Amoroso (2004)

dengan modifikasi agar relevan terhadap penelitian ini yaitu penggunaan

sistem e-SPT PPN.

2. Konstruk Endogen (Endogenous Constructs)

Konstruk endogen adalah faktor-faktor yang diprediksi oleh atau

beberapa konstruk. Konstruk endogen dapat memprediksi satu atau

beberapa konstruk endogen lainnya, tetapi konstruk endogen hanya dapat


commit to user

28

berhubungan kausal dengan konstruk endogen. Konstruk endogen dalam

penelitian ini adalah sebagai berikut.

a. Persepsi Pengguna terhadap Kegunaan e-SPT PPN (Perceived

Usefulness)

Persepsi kegunaan merupakan suatu kepercayaan tentang

proses pengambilan keputusan (Jogiyanto, 2007). Konstruk ini

menjelaskan tentang persepsi user terhadap kegunaan e-SPT PPN

yang mungkin akan berpengaruh dalam mempermudah pelaporan

pajak user. Perceived Usefulness dalam penelitian diukur dengan 5

pernyataan dalam 5 skala likert yang diadaptasi dari penelitian

Gardner dan Amoroso (2004) dengan modifikasi agar relevan

terhadap penelitian ini yaitu penggunaan sistem e-SPT PPN.

b. Persepsi Pengguna terhadap Kemudahan e-SPT PPN (Perceived

Ease of Use)

Davis, et al. (1989) menjelaskan Perceived Ease of Use

sebagai sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan suatu

teknologi akan bebas dari usaha. Konstruk ini menjelaskan persepsi

user tentang kemudahan menggunakan e-SPT PPN yang mungkin

akan berpengaruh dalam mempermudah pelaporan pajak user.

Perceived Usefulness dalam penelitian diukur dengan 4 pernyataan

dalam 5 skala likert yang diadaptasi dari penelitian Gardner dan

Amoroso (2004) dengan modifikasi agar relevan terhadap penelitian

ini yaitu penggunaan sistem e-SPT PPN.


commit to user

29

c. Sikap Pengguna terhadap Penggunaan e-SPT PPN (Attitude Toward

Using)

Sikap penggunaan teknologi e-SPT PPN merupakan evaluasi

dari pemakai tentang ketertarikannya dalam menggunakan e-SPT

PPN. Attitude Toward Using dalam penelitian diukur dengan 3




d. Kecenderungan Tingkah Laku terhadap e-SPT PPN (Behavioral

Intention to Use)

Penggunaan suatu teknologi e-SPT PPN didasarkan pada

minat dan keinginan user terhadap teknologi informasi tersebut.

Behavioral Intention to Use dalam penelitian diukur dengan 4




e. Penggunaan Aktual e-SPT PPN (Actual System Use).

Actual System Use adalah kondisi nyata penggunaan sistem

(Davis, 1989). Konstruk ini menjelaskan penggunaan aktual dari e-

SPT PPN yang dapat mempengaruhi dalam pelaporan pajak user.

Actual System Use dalam penelitian diukur dengan 3 pernyataan

dalam 5 skala likert yang diadaptasi dari penelitian Gardner dan

Amoroso (2004) dengan modifikasi agar relevan terhadap penelitian

ini yaitu penggunaan sistem e-SPT PPN.


commit to user

30

D. METODE ANALISIS DATA

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif berisi tentang bahasan secara deskriptif mengenai

tanggapan yang diberikan responden pada kuesioner. Statistik deskriptif

adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara

mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul

sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku

untuk umum (Sugiyono, 2002). Studi deskriptif dilakukan untuk mengetahui

dan menjadi mampu untuk menjelaskan karakteristik variabel yang diteliti

dalam suatu situasi (Sekaran, 2006).

2. Structural Equation Model (SEM)

Structural Equation Model (SEM) merupakan salah satu teknik

multivariate yang menggabungkan aspek-aspek regresi berganda (menguji

hubungan ketergantungan) dan analisis faktor (menggambarkan konsep yang

tidak dapat diukur faktor dengan variabel berganda) untuk mengestimasi

hubungan saling ketergantungan secara serentak (Hair et.al, 1998). SEM

berlandaskan pada pengujian teori, sehingga dibutuhkan landasan teori yang

kuat. Hair, et al. (1998) menjelaskan bahwa model persamaan struktural

didasarkan pada hubungan kausalitas, dimana perubahan satu variabel

diasumsikan akan berakibat pada perubahan variabel lainnya. Kuatnya

hubungan kausalitas antara dua variabel yang diasumsikan oleh peneliti

bukan terletak pada metode analisis yang dipilih, tetapi terletak pada

justifikasi (pembenaran) secara teoritis untuk mendukung analisis.


commit to user

31

Penggunaan SEM dalam penelitian ini karena kemampuannya untuk

menggabungkan model pengukuran (measurement model) dan model

struktural (structural model) secara simultan dan efisien bila dibandingkan

teknik multivariate lain (Ghozali, 2008). Penelitian ini menggunakan dua

macam teknik analisis yaitu sebagai berikut.

1. Confirmatory Factor Analysis (CFA)

Teknik ini digunakan untuk mengkonfirmasikan faktor-faktor yang paling

dominan dalam suatu kelompok atau model variabel.

2. Regression Weight

Teknik ini digunakan untuk meneliti seberapa besar pengaruh antar

variabel-variabel.

Penelitian ini juga menggunakan teknik estimasi Generalized

Maximum Likelihoods Estimation Method (MLE) yang digunakan untuk

mengestimasi model dengan jumlah sampel di atas 100 tapi di bawah 2.500

observasi. Estimasi dilakukan secara bertahap yaitu sebagai berikut.

1. Estimasi Measurement model dengan teknik Confirmatory Factor

Analysis yang digunakan untuk menguji unidimensionalitas dari konstruk-

konstruk eksogen dan endogen.

2. Estimasi Structural Equation Model melalui analisis full model untuk

melihat kesesuaian model dan hubungan kausalitas yang dibangun dalam

model.

Pengembangan model dan pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan

dengan bantuan program AMOS 20.


commit to user

32

3. Uji Validitas

Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat

kevalidan atau kesahihan sesuatu instrumen (Arikunto, 2006). Uji validitas

dilakukan untuk mengetahui sejauh mana suatu alat ukur (dalam penelitian ini

adalah kuesioner) mempunyai ketepatan dan kecermatan dalam melakukan

fungsi ukurnya. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada

kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh

kuesioner tersebut (Ghozali, 2008).

Dalam penelitian ini, konstruk yang akan diuji merupakan pengujian

kembali dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dimana pada

penelitian yang sebelumnya telah berhasil mengidentifikasi faktor-faktor yang

membentuk konstruk, maka dalam teknik analisis yang dipakai adalah

menggunakan Confirmatory Factor Analysis (Ghozali, 2008).

4. Uji Reliabilitas

Reliabilitas menunjuk pada satu pengertian bahwa sesuatu instrumen

cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena

instrumen tersebut sudah baik (Arikunto, 2006). Uji realiabilitas diperlukan

untuk mengetahui tingkat keandalan kuesioner yang ada dalam penelitian ini.

Uji reliabilitas juga digunakan agar dapat mengetahui sejauh mana hasil

pengukuran tetap konsisten, apabila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih

terhadap kondisi yang sama dengan menggunakan alat pengukur yang sama

pula.


commit to user

33

Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai

Cronbach alpha > 0,60 (Ghozali, 2008). Kriteria tingkatan reliabilitas

menurut Sekaran (2006) jika alpha atau r hitung sebagai berikut.

a. 0,8 - 1,0 = maka Reliabilitas baik

b. 0,6 - 0,799 = maka Reliabilitas diterima

c. kurang dari 0,6 = maka Reliabilitas kurang baik

5. Uji Asumsi Model

a. Uji Normalitas

Model Covariance Based SEM mensyaratkan data

berdistribusi normal, jumlah sampel harus besar (menurut Hair lima

kali jumlah parameter yang akan diestimasi atau antara 100-200

sampel), model yang akan diuji harus memiliki dasar penjelasan

teori yang kuat dan lebih menekankan pada konfirmatori model atau

mengkonfirmasi model dengan dunia empirisnya. Untuk itu, sebelum

uji hipotesis harus terlebih dahulu melakukan uji normalitas data,

karena jika data berdistribusi tidak normal, dikhawatirkan akan

mempengaruhi hasil analisis dengan kecenderungan bias yang tinggi.

Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan

software AMOS 20. Pedoman dasar yang digunakan dalam

pengujian normalitas data adalah melihat nilai critical ratio skewness

dan kurtosis. Data terdistribusi normal apabila nilai critical ratio (cr)

skewness < 2 dan nilai cr kurtosis < 7 (Ghozali dan Fuad, 2005).


commit to user

34

b. Evaluasi Outlier

Outlier adalah kondisi observasi dari suatu data yang

memiliki karakteristik unik yang sangat berbeda jauh dari observasi-

observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk

variabel tunggal maupun variabel-variabel kombinasi (Hair, et al.

dalam Ghozali, 2008).

Uji terhadap multivariate outliers dilakukan dengan

menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p<0,001.

Jarak Mahalanobis dievaluasi dengan menggunakan nilai

mahalanobis d-squared (Ghozali, 2008). Evaluasi outliers ini

dilakukan dengan bantuan program komputer AMOS 20.

6. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini mengggunakan analisis

multivariate Structural Equation Modeling (SEM) dengan menggunakan

program komputer AMOS 20. Menurut Hair, Anderson, Tatham, dan Black

(2006), dengan menggunakan SEM, peneliti dapat mempelajari hubungan

struktural yang diekspresikan oleh seperangkat persamaan, yang serupa

dengan seperangkat regresi berganda.

Pengujian hipotesis dilakukan setelah data telah berdistribusi normal

dengan dilakukan uji normalitas sebelumnya. Penggunaan program AMOS 20

bertujuan untuk menguji apakah model yang diestimasi mempunyai

kesesuaian yang baik dan apakah terdapat pengaruh yang signifikan seperti

yang dihipotesiskan. Analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut.


commit to user

35

Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit)

Model struktural dikategorikan sebagai “good fit”, bila memenuhi

beberapa indikator-indikator berikut ini.

1. Mengukur Chi Square (c2) Statistic

Nilai Chi-squares merupakan ukuran mengenai buruknya fit

suatu model (Ghozali dan Fuad, 2005). Tujuan analisis ini adalah

mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai dengan

data. Chi square sangat bersifat sensitif terhadap sampel yang terlalu

kecil maupun yang terlalu besar sehingga perlu dilengkapi dengan

alat uji lainnya.

2. Nilai level probabilitas minimum

Nilai level probabilitas minimum yang disyaratkan adalah 0,1

atau 0,2, tetapi untuk level probabilitas sebesar 0,05 masih

diperbolehkan (Hair, et al. 1998).

3. CMIN/DF (Normed Chi Square)

CMIN/DF adalah ukuran yang diperoleh dari nilai chi-square

dibagi dengan degree of freedom. Menurut Hair, et al. (1998) nilai

yang direkomendasikan untuk menerima kesesuian sebuah model

adalah nilai CMIN/DF yang lebih kecil atau sama dengan 2,0 atau

3,0.

4. Goodness of Fit Index (GFI)

GFI mencerminkan tingkat kesesuaian model secara

keseluruhan. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan GFI

adalah sebasar ³ 0,90 (Ghozali, 2008).


commit to user

36

5. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)

AGFI adalah GFI yang telah disesuaikan dengan rasio antara

degree of freedom dari model yang diusulkan dan degree of freedom

dari null model. Nilai AGFI yang direkomendasikan adalah ≥ 0,90

(Ghozali, 2008).

6. Tucker Lewis Index (TLI)

TLI (Tucker Lewis Index) adalah sebuah alternatif

incremental fix index yang membandingkan sebuah model yang diuji

terhadap baseline model. Ukuran ini menggabungkan ukuran

parsimony ke dalam indek komparasi antara proposed model dan

baseline model. Nilai penerimaan yang direkomendasikan TLI

adalah ³ 0,90 (Ghozali, 2008).

7. Comparative Fit Index (CFI)

CFI yaitu indeks kesesuaian incremental yang

membandingkan model yang diuji dengan baseline model. Nilai

yang direkomendasikan CFI adalah ³ 0,90 (Hair et.al, 1998).

8. The Root Mean Square of Approximation (RMSEA)

RMSEA digunakan untuk mengoreksi kecenderungan

statistik chi-square untuk menolak model yang dispesifikasi jika

menggunakan sampel yang cukup besar. Nilai RMSEA

menunjukkan goodness of fit yang dapat diharapkan bila model

diestimasi dalam populasi. Nilai penerimaan yang direkomendasi

RMSEA £ 0,08 (Ghozali, 2008).


commit to user

37

Indikator-indikator yang harus dipenuhi untuk menguji

kelayakan sebuah model dapat diringkas dalam tabel 3.1 berikut ini.

Tabel 3.1

Goodness of fit Indices

Sumber: Hair, et al. (1998) dan Ghozali (2008)

Goodness of fit Indices

Cut-off Value

Chi-square (c2) Diharapkan kecil Significance Probability (p) ³ 0,05

CMIN/DF £ 2,00 GFI ³ 0,90

AGFI ³ 0,90 TLI ³ 0,90 CFI ³ 0,90

RMSEA £ 0,08


commit to user

38

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Bab ini membahas analisis data dan hasil penelitian tentang penerimaan e-

SPT PPN dengan kompleksitas sebagai variabel ekternal melalui pendekatan

Technology Acceptance Model (TAM). Analisis ini dibagi menjadi empat bagian,

yaitu yang pertama adalah hasil pengumpulan data yang menjelaskan mengenai

jumlah data yang siap dianalisis. Kedua, analisis deskripsi responden yang

menjadi target penelitian yaitu user e-SPT PPN dalam suatu perusahaan yang

sudah menerapkan sistem e-SPT PPN. Ketiga, hasil pengujian data yang berkaitan

dengan analisis konfirmatori, uji validitas dan reliabilitas. Keempat, pembahasan

hasil penelitian yang berkaitan dengan uji asumsi model dengan menggunakan

Structural Equation Model (SEM) serta pengujian hipotesis.

A. ANALISIS DESKRIPTIF

Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan metode survey,

yaitu dengan menyebarkan secara langsung daftar pernyataan berupa kuesioner.

Metode pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan cara

purposive judgement sampling, yaitu pengambilan sampel dari suatu populasi

dengan pertimbangan kriteria tertentu (Jogiyanto, 2007). Dalam hal ini kriteria

atau subjek responden tersebut adalah mereka yang pernah mencoba atau telah

menggunakan e-SPT PPN. Hasil pengumpulan data yang berupa kuesioner yang

berhasil dikembalikan dan memenuhi syarat adalah sebagai berikut.


commit to user

39

Tabel 4.1 Hasil Pengumpulan Data

No Kuesioner Jumlah Persentase

1 Kuesioner yang disebar 160 100% 2 Kuesioner yang kembali 160 100% 2 Kuesioner yang rusak 0 0%

Jumlah Kuesioner yang diolah 160 100% Sumber: data primer diolah (2012)

Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner yang berjumlah 160 lembar

diketahui bahwa 100% atau 160 lembar kuesioner kembali. Tidak ada kuesioner

yang rusak atau jawaban yang dibutuhkan oleh peneliti tidak lengkap dalam survei

yang dilakukan peneliti, sehingga seluruh kuesioner atau 160 lembar kuesioner

yang memenuhi syarat penelitian ini dan dapat diolah.

1. Karakteristik Responden

Analisis deskriptif karakteristik responden dalam penelitian ini

digunakan untuk mengetahui distribusi responden jika dilihat berdasarkan

jenis kelamin, pendidikan, pengalaman.

Berdasarkan Jenis Kelamin

Berdasarkan distribusi data dari 160 responden user e-SPT PPN di

wilayah Surakarta menurut jenis kelamin dapat ditunjukkan sebagai berikut.

Tabel 4.2 Klasifikasi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

No Jenis Kelamin Jumlah Presentase

1. Laki-laki 85 53% 2. Perempuan 75 47%

Jumlah 160 100% Sumber: data primer diolah (2012)

Hasil distribusi tentang jenis kelamin dari 160 responden user e-SPT

PPN di wilayah Surakarta diketahui bahwa 53% atau 85 orang berjenis


commit to user

40

kelamin laki-laki dan 47% atau 75 orang responden berjenis kelamin

perempuan. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian user e-SPT PPN di wilayah

Surakarta berjenis kelamin laki-laki (53%), tetapi tidak berbeda jauh dengan

user perempuan yang sebanyak 47% dari seluruh responden yang ada.

Berdasarkan Pendidikan


wilayah Surakarta menurut tingkat pendidikan dapat ditunjukan sebagai

berikut.

Tabel 4.3 Klasifikasi Responden Berdasarkan Pendidikan

No Pendidikan Jumlah Presentase

1. SD/SMP 29 18% 2. SMA 58 36% 3. S1 56 35% 4. S2 13 8% 5. S3 4 3%


Hasil distribusi tentang tingkat pendidikan dari 160 responden user e-

SPT PPN di wilayah Surakarta diketahui bahwa 29 responden (18%)

mempunyai pendidikan terakhir SD/SMP, sebanyak 58 responden (36%)

mempunyai pendidikan terakhir SMA, kemudian 56 responden (35%)

mempunyai pendidikan terakhir Sarjana (S1), sebanyak 13 responden (8%)

mempunyai pendidikan terakhir Magister (S2) dan 4 responden (3%)

mempunyai pendidikan terakhir Doktor (S3). Hal ini menunjukkan bahwa

rata-rata user e-SPT PPN di wilayah Surakarta mempunyai pendidikan

terakhir adalah SMA (36%) dan S1 (35%). Sedangkan user e-SPT PPN


commit to user

41

dengan pendidikan terakhir Doktor atau S3 adalah paling sedikit yaitu 4

responden (3%).

Berdasarkan Pengalaman


wilayah Surakarta menurut pengalaman dalam menggunakan e-SPT PPN

dapat ditunjukkan sebagai berikut.

Tabel 4.4 Klasifikasi Responden Berdasarkan Pengalaman

No Pengalaman Jumlah Presentase

1. < 1 Tahun 28 17,5% 2. 1 – 3 Tahun 57 35,6% 3. > 3 Tahun 75 46,9%


Hasil distribusi tentang pengalaman responden dalam menggunakan e-

SPT PPN dari 160 responden user e-SPT PPN di wilayah Surakarta diketahui

bahwa 28 responden (17,5%) mempunyai pengalaman kurang dari 1 tahun

dalam menggunakan e-SPT PPN, kemudian sebanyak 57 responden (35,6%)

mempunyai pengalaman antara 1 – 3 tahun dalam menggunakan e-SPT PPN,

dan sebanyak 75 responden (46,9%) mempunyai pengalaman lebih dari 3

tahun dalam menggunakan e-SPT PPN. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata

user e-SPT PPN di wilayah Surakarta telah lama menggunakan sistem e-SPT

PPN dalam proses pelaporan pajaknya yaitu lebih dari 3 tahun (46,9%)

menggunakan e-SPT PPN.


commit to user

42

2. Tanggapan Responden

a. Tanggapan Responden mengenai Perceived Usefulness

Deskripsi tanggapan responden sebanyak 160 responden user

e-SPT PPN terhadap perceived usefulness adalah sebanyak 5 item

pernyataan. Pernyataan yang terdapat pada pernyataan nomor PU1-PU5

adalah untuk mengukur perceived usefulness. Hasil survei yang

menunjukkan tanggapan responden pada setiap item pernyataan adalah

sebagai berikut.

Tabel 4.5 Tanggapan Responden Terhadap Perceived Usefulness

No Pernyataan Jawaban

STS TS N S SS PU1. Penggunaan e-SPT PPN

meningkatkan efektivitas saya dalam melaporkan pajak

0 0 5 35 120

PU2. Penggunaan e-SPT PPN meminimalkan kesalahan dalam pelaporan pajak

0 2 8 54 96

PU3. Dengan e-SPT PPN memungkinkan saya lebih cepat dan mudah dalam pelaporan pajak

2 1 16 37 104

PU4. Saya menghemat waktu dalam mengisi laporan pajak jika melalui e-SPT PPN

1 1 14 33 111

PU5. Saya menghemat biaya dalam mengisi laporan pajak jika melalui e-SPT PPN

0 1 13 73 73

Sumber: data primer diolah (2012)

Berdasarkan hasil penelitian pada tabel 4.5 dapat diketahui

bahwa mayoritas responden sebanyak 120 responden (75%) menjawab

sangat setuju atas item pernyataan PU1. Sebanyak 96 responden (60%)

menjawab sangat setuju atas item pernyataan PU2. Sebanyak 104

responden (65%) menjawab sangat setuju atas item pernyataan PU3.


commit to user

43

Sebanyak 111 responden (69%) menjawab sangat setuju atas item

pernyataan PU4. Sebanyak 73 responden (46%) menjawab setuju atas

item pernyataan PU5.

b. Tanggapan Responden mengenai Perceived Ease of Use

Deskripsi tanggapan responden sebanyak 160 responden user e-

SPT PPN terhadap perceived ease of use adalah sebanyak 4 item

pernyataan. Pernyataan yang terdapat pada pernyataan nomor PE1-PE4

adalah untuk mengukur perceived ease of use. Hasil survei yang


sebagai berikut.

Tabel 4.6 Tanggapan Responden Terhadap Perceived Ease of Use

No Pernyataan Jawaban STS TS N S SS

PE1. e-SPT PPN mudah untuk digunakan

0 2 11 50 97

PE2. Susunan menu pada e-SPT PPN jelas dan mudah dipahami

1 1 12 70 76

PE3. Banyak hal yang didapat dalam menggunakan e-SPT PPN

1 0 11 85 63

PE4. Kemudahan penggunaan e-SPT PPN memperlancar pelaporan pajak

0 4 9 66 81




sangat setuju atas item pernyataan PE1. Sebanyak 76 responden (47%)

menjawab sangat setuju atas item pernyataan PE2. Sebanyak 85

responden (53%) menjawab setuju atas item pernyataan PE3. Sebanyak

81 responden (51%) menjawab sangat setuju atas item pernyataan PU4.


commit to user

44

c. Tanggapan Responden mengenai Attitude Toward Using


SPT PPN terhadap attitude toward using adalah sebanyak 3 item

pernyataan. Pernyataan yang terdapat pada pernyataan nomor AT1-AT3

adalah untuk mengukur attitude toward using. Hasil survei yang


sebagai berikut.

Tabel 4.7 Tanggapan Responden Terhadap Attitude Toward Using


AT1. Saya menerima sistem e-SPT PPN untuk pelaporan PPN

0 1 8 72 79

AT2. Saya menikmati menggunakan e-SPT PPN

0 1 4 63 92

AT3. Saya merasa senang menggunakan e-SPT PPN sebagai sarana pelaporan pajak

0 9 12 77 62




sangat setuju atas item pernyataan AT1. Sebanyak 92 responden (57%)

menjawab sangat setuju atas item pernyataan AT2. Sebanyak 77

responden (51%) menjawab setuju atas item pernyataan AT3.

d. Tanggapan Responden mengenai Behavioral Intention to Use


SPT PPN terhadap behavioral intention to use adalah sebanyak 4 item

pernyataan. Pernyataan yang terdapat pada pernyataan nomor BI1-BI3

adalah untuk mengukur behavioral intention to use. Hasil survei yang


commit to user

45


sebagai berikut.

Tabel 4.8 Tanggapan Responden Terhadap Behavioral Intention to Use


BI1. Saya akan men-download software aplikasi e-SPT PPN dalam pelaporan PPN

0 2 12 78 68

BI2. Saya berencana menggunakan e-SPT PPN dalam pelaporan PPN

0 1 9 60 91

BI3. Saya akan memilih menggunakan e-SPT PPN dalam pelaporan PPN

0 0 19 70 71

BI4. Saya berharap di masa depan akan terus menggunakan e-SPT PPN dalam melakukan pelaporan PPN

0 0 19 59 82




setuju atas item pernyataan BI1. Sebanyak 91 responden (57%)

menjawab sangat setuju atas item pernyataan BI2. Sebanyak 71

responden (44 %) menjawab sangat setuju atas item pernyataan BI3.


pernyataan BI4.

e. Tanggapan Responden mengenai Actual System Use


SPT PPN terhadap actual system use adalah sebanyak 3 item pernyataan.

Pernyataan yang terdapat pada pernyataan nomor AS1-AS3 adalah untuk

mengukur actual system use. Hasil survei yang menunjukkan tanggapan

responden pada setiap item pernyataan adalah sebagai berikut.


commit to user

46

Tabel 4.9 Tanggapan Responden Terhadap Actual System Use


AS1. Saya menggunakan e-SPT PPN setiap melakukan pelaporan pajak dan membutuhkan informasi tentang perpajakan

0 0 12 78 70

AS2. Secara keseluruhan saya merasa puas dengan kinerja e-SPT PPN

0 4

15 44 97

AS3. Saya sering menggunakan e-SPT PPN dalam pelaporan pajak

0 4 18 76 62




setuju atas item pernyataan AS1. Sebanyak 97 responden (61%)

menjawab sangat setuju atas item pernyataan AS2. Sebanyak 76

responden (47%) menjawab setuju atas item pernyataan AS3.

f. Tanggapan Responden mengenai Kompleksitas


SPT PPN terhadap kompleksitas adalah sebanyak 5 item pernyataan.

Pernyataan yang terdapat pada pernyataan nomor CO1-CO5 adalah untuk

mengukur kompleksitas. Hasil survei yang menunjukkan tanggapan

responden pada setiap item pernyataan adalah sebagai berikut.


commit to user

47

Tabel 4.10 Tanggapan Responden Terhadap Kompleksitas


CO1. Sistem e-SPT PPN membutuhkan waktu yang lama untuk dipahami oleh hampir sebagian besar wajib pajak

1 19 11 51 78

CO2. Sistem e-SPT PPN memaksa wajib pajak untuk menguasai teknologi informasi

1 11 19 48 81

CO3. Sistem e-SPT PPN membutuhkan tingkat ketelitian yang tinggi

2 17 11 39 91

CO4. Sistem e-SPT PPN membutuhkan konsultan untuk melakukan pengisian

0 18 24 49 69

CO5. Sistem e-SPT PPN cukup rumit dan sulit dipelajari

4 86 46 17 7




sangat setuju atas item pernyataan CO1. Sebanyak 81 responden (51%)

menjawab sangat setuju atas item pernyataan CO2. Sebanyak 91

responden (57%) menjawab sangat setuju atas item pernyataan CO3.


pernyataan CO4. Sebanyak 86 responden (54%) menjawab tidak setuju

atas item pernyataan CO5.


commit to user

48

B. CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS

Uji Unidimensionalitas

a. Perceived Usefulness (PU)

Konstruk Perceived Usefulness diukur dengan 5 indikator yaitu

PU1,PU2,PU3,PU4, dan PU5. Hasil uji unidimensionalitas konstruk

Perceived Usefulness dapat dilihat dari gambar 4.1 berikut.

Gambar 4.1 Konstruk Perceived Usefulness

Berdasarkan gambar 4.1 dapat diketahui bahwa nilai Chi Square =

23,887 dengan Prob = 0 sehingga model Perceived Usefulness belum fit.

Data estimasi menunjukkan bahwa indikator PU1 dan PU2 telah valid

karena memiliki nilai factor loading diatas 0,5 dengan tingkat

signifikansi dibawah 5% (n<0,05), sedangkan indikator PU3,PU4, dan

PU5 belum valid karena nilai factor loading dibawah 0,5 sehingga 3

indikator tersebut harus dikeluarkan dari model untuk menjadikan model

Perceived Usefulness dapat dinyatakan fit.


commit to user

49

b. Perceived Ease of Use (PE)

Konstruk Perceived Ease of Use diukur dengan 4 indikator yaitu

PE1,PE2,PE3, dan PE4. Hasil uji unidimensionalitas konstruk Perceived

Ease of Use dapat dilihat dari gambar 4.2 berikut.

Gambar 4.2 Konstruk Perceived Ease of Use

Berdasarkan gambar 4.2 dapat diketahui bahwa nilai Chi Square = 8,330

dengan Prob = 0,016 sehingga model Perceived Ease of Use belum fit.

Data estimasi menunjukkan bahwa indikator PE1 dan PE2 telah valid


signifikansi dibawah 5% (n<0,05), sedangkan indikator PU3 belum valid

karena nilai factor loading dibawah 0,5 dan PU4 belum valid karena nilai

factor loading dibawah 0,5 dengan dengan tingkat signifikansi diatas 5%

(n<0,05) sehingga 2 indikator tersebut harus dikeluarkan dari model

untuk menjadikan model Perceived Ease of Use dapat dinyatakan fit.


commit to user

50

c. Attitude Toward Using (AT)

Konstruk Attitude Toward Using diukur dengan 3 indikator yaitu

AT1,AT2 dan AT3. Hasil uji unidimensionalitas konstruk Attitude

Toward Using dapat dilihat dari gambar 4.3 berikut.

Gambar 4.3 Konstruk Attitude Toward Using

Berdasarkan gambar 4.3 dapat diketahui bahwa nilai Chi Square = 0

dengan Prob = 0 sehingga model Attitude Toward Using belum fit. Data

estimasi menunjukkan bahwa indikator AT1 dan AT2 telah valid karena

memiliki nilai factor loading diatas 0,5 dengan tingkat signifikansi

dibawah 5% (n<0,05), sedangkan indikator AT3 belum valid karena nilai

factor loading dibawah 0,5 sehingga indikator tersebut harus dikeluarkan

dari model untuk menjadikan model Attitude Toward Using dapat

dinyatakan fit.


commit to user

51

d. Behavioral Intention to Use (BI)

Konstruk Behavioral Intention to Use diukur dengan 4 indikator yaitu

BI1,BI2,BI3, dan BI4. Hasil uji unidimensionalitas konstruk Behavioral

Intention to Use dapat dilihat dari gambar 4.4 berikut.

Gambar 4.4 Konstruk Behavioral Intention to Use

Berdasarkan gambar 4.4 dapat diketahui bahwa nilai Chi Square = 9,243

dengan Prob = 0,026 sehingga model Behavioral Intention to Use belum

fit. Data estimasi menunjukkan bahwa indikator BI1 dan BI3 telah valid


signifikansi dibawah 5% (n<0,05), sedangkan indikator BI2 belum valid

karena nilai factor loading dibawah 0,5 dan BI4 belum valid karena nilai

factor loading dibawah 0,5 dengan dengan tingkat signifikansi diatas 5%

(n<0,05)sehingga 2 indikator tersebut harus dikeluarkan dari model untuk

menjadikan model Behavioral Intention to Use dapat dinyatakan fit.


commit to user

52

e. Actual System Use (AS)

Konstruk Actual System Use diukur dengan 3 indikator yaitu AS1,AS2

dan AS3. Hasil uji unidimensionalitas konstruk Actual System Use dapat

dilihat dari gambar 4.5 berikut.

Gambar 4.5 Konstruk Actual System Use

Berdasarkan gambar 4.5 dapat diketahui bahwa nilai Chi Square = 0

dengan Prob = 0 sehingga model Actual System Use belum fit. Data

estimasi menunjukkan bahwa indikator AS1 dan AS2 telah valid karena

memiliki nilai factor loading diatas 0,5 dengan tingkat signifikansi

dibawah 5% (n<0,05), sedangkan indikator AS3 belum valid karena nilai

factor loading dibawah 0,5 sehingga indikator tersebut harus dikeluarkan

dari model untuk menjadikan model Actual System Use dapat dinyatakan

fit.


commit to user

53

f. Kompleksitas (CO)

Konstruk Kompleksitas diukur dengan 5 indikator yaitu

CO1,CO2,CO3,CO4 dan CO5. Hasil uji unidimensionalitas konstruk

Kompleksitas dapat dilihat dari gambar 4.6 berikut.

Gambar 4.6 Konstruk Kompleksitas

Berdasarkan gambar 4.6 dapat diketahui bahwa nilai Chi Square =

28,070 dengan Prob = 0 sehingga model Kompleksitas belum fit. Data

estimasi menunjukkan bahwa indikator CO1, CO2, CO3 dan CO4 telah

valid karena memiliki nilai factor loading diatas 0,5 dengan tingkat

signifikansi dibawah 5% (n<0,05), sedangkan indikator CO5 belum valid

karena nilai factor loading dibawah 0,5 sehingga indikator tersebut harus

dikeluarkan dari model untuk menjadikan model Kompleksitas dapat

dinyatakan fit.


commit to user

54

Analisis Konfirmatori antar Konstruk

Hasil dari analisis konfirmatori seluruh konstruk dari model SEM e-

SPT PPN disajikan dalam gambar 4.7 berikut.

Gambar 4.7 Uji Konfirmatori antar Konstruk

Berdasarkan hasil analisis konfirmatori yang terlihat pada gambar 4.7

dapat diketahui bahwa nilai Chi Square = 78,399 dengan Prob = 0,078

menunjukkan indikasi yang baik, dan nilai-nilai yang lain yaitu CMIN/DF,

GFI, AGFI, TLI, CFI, dan RMSEA juga menunjukkan indikasi yang baik,

sehingga secara keseluruhan model ini dapat diterima karena kriteria-kriteria

untuk pengujian kesesuaian model telah memenuhi ambang batas yang

disarankan. Data estimasi menunjukkan bahwa seluruh indikator dalam model

ini telah valid karena memiliki nilai factor loading diatas 0,5 dengan tingkat


commit to user

55

signifikansi dibawah 5% (n < 0,05) sehingga model SEM e-SPT PPN sudah

dapat dinyatakan fit.

Analisis Full Model

Hasil dari pengolahan full model SEM e-SPT PPN disajikan dalam

gambar 4.8 berikut.

Gambar 4.8

Full Model SEM e-SPT PPN

Hasil analisis full model yang terlihat pada gambar 4.8 dapat diketahui

analisis kesesuaian model yaitu Chi Square, Probability, CMIN/DF, GFI,

AGFI, TLI, CFI, dan RMSEA sudah baik dan dapat diterima sehingga dapat

disimpulkan bahwa model struktural SEM dalam penelitian ini telah

dinyatakan fit. Setelah model struktural dinyatakan fit, maka langkah

selanjutnya adalah menguji asumsi-asumsi lain yang disyaratkan dalam

model SEM.


commit to user

56

C. UJI VALIDITAS

Instrumen yang valid adalah alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan

data yang valid dan dapat digunakan untuk mengukur apa yang hendak di ukur

(Sugiyono, 2002). Konstruk yang diuji merupakan pengujian kembali dari

penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, dimana pada penelitian yang

sebelumnya telah berhasil mengidentifikasi faktor-faktor yang membentuk

konstruk, sehingga dalam penelitian ini teknik analisis yang dipakai adalah

menggunakan Confirmatory Factor Analysis (Ghozali, 2008), dengan bantuan

program AMOS versi 20. Pedoman umum untuk analisis faktor adalah setiap item

pertanyaan harus mempunyai factor loading ³ 0,5 (Hair, et al. 1998). Hasil uji

validitas dari Confirmatory Factor Analysis (CFA) dapat dilihat pada tabel 4.11

berikut ini.

Tabel 4.11 Hasil Uji Validitas Variabel

Variabel Item Standardized

Loading Keterangan

Perceived Usefulness (PU) PU1 0,630 Valid PU2 0,936 Valid Perceived Ease of Use (PE) PE1 0,850 Valid PE2 0,765 Valid Attitude towards Using (AT) AT1 0,758 Valid AT2 0,641 Valid Behavioral Intention to Use (BI) BI1 0,620 Valid BI3 0,718 Valid Actual System Use (AS) AS1 0,524 Valid AS2 0,863 Valid Kompleksitas (CO) CO1 0,856 Valid CO2 0,881 Valid CO3 0,852 Valid CO4 0,745 Valid


Hasil Confirmatory Factor Analysis dari tabel di atas menunjukkan bahwa

seluruh item pertanyaan dari 6 konstruk yang akan diteliti telah valid karena nilai


commit to user

57

factor loading-nya telah ³ 0,5 dan tidak ada yang < 0,5. Berdasarkan hasil

tersebut dapat disimpulkan bahwa seluruh data dapat dilakukan analisis

selanjutnya.

D. UJI RELIABILITAS

Uji reliabilitas dalam penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui sejauh

mana hasil pengukuran tetap konsisten, apabila dilakukan pengukuran dua kali

atau lebih terhadap gejala yang sama dengan menggunakan alat pengukur yang

sama pula. Uji reliabilitas hanya dilakukan terhadap semua butir pernyataan yang

sudah lolos uji validitas.

Untuk mengukur reliabilitas dari instrument penelitian ini dilakukan

dengan menggunakan koefisien Cronbach Alpha. Suatu konstruk atau variabel

dikatakan handal atau reliabel jika memberikan nilai Cronbach alpha > 0,60

(Ghozali, 2008). Dari hasil pengujian reliabilitas dengan menggunakan bantuan

program SPSS 16 didapatkan nilai Cronbach Alpha sebagai berikut:

Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Penelitian

Variabel Cronbach’s alpha Keterangan

Perceived Usefulness (PU) 0,742 Diterima Perceived Ease of Use (PE) 0,788 Diterima Atittude Toward Using (AT) 0,654 Diterima Behavioral Intention to Use (BI) 0,616 Diterima Actual System Use (AS) 0,623 Diterima Kompleksitas (CO) 0,901 Baik


Hasil koefisien Cronbach’s Alpha dari masing-masing variabel pada tabel

4.12 menunjukkan bahwa semua instrumen yang digunakan sudah reliabel,

karena masing-masing variabel memiliki koefisien Cronbach’s Alpha ≥ 0,60


commit to user

58

(Ghozali, 2008). Berdasarkan kriteria Sekaran (2006) dapat diketahui bahwa 5

konstruk yaitu Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PE), Atittude

Toward Using (AT), Behavioral Intention to Use (BI), dan Actual System Use

(AS) mempunyai reliabilitas yang diterima karena koefisien Cronbach’s alpha-

nya diantara 0,60 sampai 0,79. Sedangkan konstruk Kompleksitas (CO)

mempunyai reliabilitas yang baik karena koefisien Cronbach’s alpha-nya lebih

dari 0,80.

E. UJI ASUMSI MODEL

1. Uji Normalitas

Normalitas univariate dan multivariate terhadap data yang digunakan

dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 20. Hasil uji normalitas

secara lengkap dapat dilihat pada tabel 4.13 berikut.

Tabel 4.13 Hasil Uji Normalitas

Variable Min Max skew c.r. kurtosis c.r. CO4 2,000 5,000 -,760 -3,925 -,597 -1,541 CO3 1,000 5,000 -1,310 -6,766 ,609 1,572 CO2 1,000 5,000 -1,131 -5,839 ,480 1,238 CO1 1,000 5,000 -1,118 -5,771 ,186 ,481 AS2 2,000 5,000 -1,336 -6,901 1,109 2,863 AS1 3,000 5,000 -,423 -2,186 -,665 -1,717 BI3 3,000 5,000 -,501 -2,588 -,782 -2,019 BI1 2,000 5,000 -,735 -3,793 ,495 1,277 AT2 2,000 5,000 -1,012 -5,227 1,055 2,723 AT1 2,000 5,000 -,767 -3,961 ,381 ,985 PE2 1,000 5,000 -1,196 -6,175 2,497 6,448 PE1 2,000 5,000 -1,298 -6,701 1,274 3,291 PU2 2,000 5,000 -1,313 -6,782 1,635 4,221 PU1 3,000 5,000 -1,639 -8,466 1,794 4,633 Multivariate 22,107 6,606



commit to user

59

Tabel 4.13 menunjukkan hasil pengujian normalitas data dalam

penelitian ini. Evaluasi normalitas diidentifikasi secara univariate maupun

multivariate. Secara univariate untuk nilai-nilai dalam cr skewness, semua

data dalam penelitian ini memiliki nilai cr skewness > 2. Sedangkan secara

multivariate untuk nilai-nilai dalam cr kurtosis data terdistribusi secara

normal karena nilainya 6,606 lebih kecil dari nilai kritisnya yaitu 7. Dalam

penelitian ini dapat dikatakan bahwa data tidak terdistribusi normal secara

univariate. Sementara nilai yang tertera di pojok kanan bawah pada tabel

4.13 menandakan bahwa data dalam penelitian ini telah terdistribusi normal

secara multivariate, karena nilai 6,606 lebih kecil dari nilai kritisnya yaitu 7.

Analisis terhadap data yang tidak normal dapat mengakibatkan

pembiasan intrepretasi karena nilai chi-square hasil analisis cenderung

meningkat sehingga nilai probability level akan mengecil. Data yang

digunakan dalam penelitian ini adalah data primer berdasarkan jawaban

responden yang sangat beragam sehingga sulit untuk memperoleh data yang

mengikuti distribusi normal secara sempurna. Menurut Hair, et al. (1998)

ukuran sampel yang besar cenderung untuk mengurangi efek yang merugikan

(distorsi hasil analisis) dari non-normalitas data yang akan dianalisis. Teknik

Maximum Likelihood Estimates (MLE) yang digunakan dalam penelitian ini

juga tidak terlalu terpengaruh (robust) terhadap data yang tidak normal

(Ghozali dan Fuad, 2005) sehingga analisis selanjutnya masih dapat

dilakukan.


commit to user

60

2. Evaluasi Outlier

Uji terhadap multivariate outlier dilakukan dengan menggunakan

kriteria jarak mahalanobis pada tingkat p<0,001. Jarak mahalanobis

dievaluasi dengan menggunakan nilai mahalanobis d-squared (Ghozali,

2008). Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan c2 pada derajat

bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian (Ferdinand,

2002).

Dalam penelitian ini, indikator yang akan digunakan adalah sebanyak

14 indikator yang telah valid dari 24 indikator yang ada sebelumnya,

sehingga nilai mahalanobis distance adalah c2 (14, 0,001) = 36,123. Item

yang mempunyai nilai mahalanobis d-squared lebih dari 36,123 adalah

multivariate outliers. Hasil evaluasi outlier dengan jarak Mahalanobis dari

output AMOS 20 disajikan dalam tabel 4.14.

Tabel 4.14 Jarak Mahalanobis Data Penelitian

Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 57 36,988 ,001 ,112

111 36,591 ,001 ,008 2 35,012 ,001 ,002 62 33,701 ,002 ,001

152 - -

30,441 - -

,007 - -

,005 - -

101 11,205 ,670 ,974 5 10,720 ,708 ,998

116 10,665 ,712 ,997 16 10,462 ,728 ,999 12 10,222 ,746 ,1000



commit to user

61

Tabel 4.14 adalah sebagian nilai evaluasi jarak mahalanobis d-

squared. Nilai evaluasi jarak mahalanobis d-squared secara lengkap

disajikan di halaman lampiran. Tabel 4.14 terlihat bahwa terdapat 2 item

data yang diindikasikan sebagai outlier karena nilai mahalanobis

distance sedikit melebihi nilai dari c2 (14, 0,001) = 36,123 yaitu item

nomor 111 dan 57, namun item-item tersebut tidak perlu dikeluarkan dari

model karena dalam analisis penelitian, apabila tidak terdapat alasan

khusus untuk mengeluarkan kasus yang mengindikasikan adanya

outliers, maka kasus tersebut harus tetap diikutsertakan dalam analisis

selanjutnya (Ferdinand, 2006).

F. PENGUJIAN HIPOTESIS DAN PEMBAHASAN

1. Analisis Kesesuaian Model (Goodness of Fit)

Sebelum melakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu menilai

kesesuaian model (Goodness of Fit). Hasil evaluasi nilai Goodness of Fit

dari model penelitian yang dilakukan disajikan dalam tabel 4.15 berikut.

Tabel 4.15

Hasil Goodness of Fit Model

Goodness of Fit indeks

Nilai yang Diharapkan

Hasil Evaluasi

c2 - Chi Square Probabilitas CMIN/df GFI AGFI TLI CFI RMSEA

Diharapkan kecil > 0,05

< 2 ≥ 0,90 ≥ 0,90 ≥ 0,90 ≥ 0,90 ≤ 0,08

82,442 0,112 1,212 0,932 0,895 0,974 0,981 0,037

- Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik



commit to user

62

Pada tabel 4.15 dapat dilihat bahwa nilai Chi-Square (c2) pada

penelitian ini sebesar 82,442 dengan probabilitas 0,112 menunjukkan indikasi

yang baik. Nilai CMIN/df sebesar 1,212 merupakan indikasi yang baik

karena mempunyai nilai kurang dari 2. Nilai GFI sebesar 0,932 dan nilai

AGFI sebesar 0,895 merupakan indikasi yang baik. Sementara dari indeks

TLI sebesar 0,974, nilai CFI sebesar 0,981 dan nilai RMSEA sebesar 0,037

juga merupakan indikasi yang baik karena mempunyai nilai sesuai yang

diharapkan. Berdasarkan keseluruhan pengukuran goodness of fit dalam full

model tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam

penelitian telah fit dan dapat diterima.

2. Uji Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan Structural

Equation Modeling (SEM) dengan bantuan program AMOS 20. Analisis ini

dilihat dari signifikansi besaran regression weight model dan standardized

regression weight yang dapat dilihat pada tabel berikut

Tabel 4.16 Regression Weights

Estimate S.E. C.R. P Label PU <--- PE 0,229 0,074 3,077 0,002 par_12 PU <--- CO 0,033 0,032 1,021 0,307 par_16 AT <--- PU 0,245 0,169 1,446 0,148 par_9 AT <--- PE 0,062 0,103 0,601 0,548 par_13 BI <--- PU 0,671 0,174 3,856 *** par_10 BI <--- AT 0,255 0,117 2,185 0,029 par_14

AS <--- PU 0,427 0,168 2,535 0,011 par_11 AS <--- BI 0,029 0,124 0,234 0,815 par_15 AS <--- CO -0,005 0,033 -0,147 0,883 par_17



commit to user

63

Tabel 4.17 Standardized Regression Weights

Estimate PU <--- PE 0,408 PU <--- CO 0,088 AT <--- PU 0,169 AT <--- PE 0,076 BI <--- PU 0,526 BI <--- AT 0,289

AS <--- PU 0,428 AS <--- BI 0,037

AS <--- CO -0,013 Sumber: data primer diolah (2012)

a. H1 : Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap Attitude

Toward Using (AT)

Hipotesis ini bertujuan untuk menguji apakah perceived

usefulness berpengaruh terhadap atittude toward using. Berdasarkan

hasil perhitungan pada tabel 4.16, uji signifikansi terhadap hipotesis

1 tidak terbukti secara signifikan, karena nilai probabilitas 0,148 atau

lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak signifikan pada taraf

signifikansi 5% (H1 ditolak).

Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan Agarwal dan Prasad

(1999) dan Wibowo (2008) yang menyatakan bahwa perceived

usefulness merupakan konstruk yang cukup signifikan

mempengaruhi attitude toward using. Tetapi hasil tersebut sesuai

dengan penelitian yang dilakukan oleh Igbaria, et al. (1997) dan

penelitian Money (2004) yang berjudul “Application of the

Technology Acceptance Model (TAM) to a Knowledge Management


commit to user

64

System” yang menyatakan bahwa konstruk attitude toward using

tidak memberikan pengaruh yang signifikan dalam penelitian

sehingga dihapuskan. Hasil tersebut didukung oleh Tangke (2004)

yang menyatakan bahwa persepsi kegunaan tidak berpengaruh

terhadap sikap pengguna dalam menggunakan teknologi.

Dari hasil hipotesis tersebut dapat disimpulkan bahwa jika

seseorang atau user percaya bahwa menggunakan e-SPT PPN dapat

mempermudah dalam melaporkan PPN, belum tentu mereka akan

bersikap positif untuk menerima e-SPT PPN dalam pelaporan PPN.

Faktor yang menyebabkan hipotesis ditolak adalah belum

terbiasanya responden menggunakan program e-SPT PPN karena

penerapan program ini termasuk program baru dalam pelaporan

pajak dan dari analisis deskriptif menunjukkan bahwa masih terdapat

user yang minim pengalaman dalam menggunakan e-SPT PPN yaitu

dibawah 3 tahun sehingga belum terbiasa dan belum bisa

sepenuhnya menerima teknologi baru ini.

b. H2 : Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap

Behavioral Intention to Use (BI)

Hipotesis ini bertujuan untuk menguji apakah perceived

usefulness berpengaruh terhadap behavioral intention to use.

Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.16, uji signifikansi

terhadap hipotesis 2 terbukti secara signifikan, karena diperoleh nilai

probabilitas *** atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan


commit to user

65

pada taraf signifikansi 5% (H2 diterima). Hasil estimasi pengaruh

perceived usefulness terhadap behavioral intention to use diperoleh

koefisien jalur (standardized regression weight estimate) adalah

0,526, sehingga dapat disimpulkan bahwa hubungan antara variabel

perceived usefulness terhadap behavioral intention to use adalah

positif.

Hasil penelitian ini mendukung penelitian Venkatesh dan

Morish (2000), Wibowo (2008) serta Yuadi (2009) yang menemukan

bahwa perceived usefulness berpengaruh signifikan terhadap

behavioral intention. Jadi dapat disimpulkan bahwa persepsi

kegunaan teknologi e-SPT PPN oleh user berpengaruh positif

terhadap minat user untuk menggunakan teknologi tersebut. Analisis

deskriptif menunjukkan bahwa responden mempunyai persepsi yang

baik terhadap kegunaan e-SPT PPN sehingga membuat user

berminat untuk terus menggunakan e-SPT PPN sebagai alat untuk

pelaporan pajak.

c. H3 : Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap Actual

System Use (AS)

Hipotesis ini bertujuan untuk mengetahui apakah perceived

usefulness berpengaruh terhadap actual system use. Berdasarkan


3 terbukti secara signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,011

atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf


commit to user

66

signifikansi 5% (H3 diterima). Hasil estimasi pengaruh perceived

usefulness terhadap actual system use diperoleh koefisien jalur

(standardized regression weight estimate) adalah 0,428, sehingga

dapat disimpulkan bahwa hubungan antara variabel perceived

usefulness terhadap actual system use adalah positif.

Hasil tersebut mendukung dengan hasil penelitian Sun dan

Zhang (2005) dan Tangke (2004) yang menyatakan bahwa perceived

usefulness merupakan konstruk yang paling signifikan menentukan

actual system usage atau behavior. Hal ini menunjukkan bahwa

seseorang yang menganggap e-SPT PPN dapat meningkatkan

efektivitas dalam melaporkan PPN akan menggunakan e-SPT PPN.

Analisis deskriptif menunjukkan bahwa sebagian besar responden

menjawab akan tetap menggunakan program e-SPT PPN karena

percaya bahwa dengan menggunakan e-SPT PPN maka akan

mempermudah dalam pelaporan pajak.

d. H4 : Perceived Ease of Use (PE) berpengaruh terhadap Perceived

Usefulness (PU)

Hipotesis ini bertujuan untuk menguji apakah perceived ease

of use berpengaruh terhadap perceived usefulness. Berdasarkan hasil

perhitungan pada tabel 4.16, uji signifikansi terhadap hipotesis 4

terbukti secara signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas 0,002

atau lebih kecil dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf

signifikansi 5% (H4 diterima). Hasil estimasi pengaruh perceived


commit to user

67

ease of use terhadap perceived usefulness diperoleh koefisien jalur

(standardized regression weight estimate) adalah 0,408, sehingga

dapat disimpulkan bahwa hubungan antara variabel perceived ease

of use terhadap perceived usefulness adalah positif.

Hasil penelitian ini mendukung beberapa penelitian

terdahulu, yaitu antara lain penelitian Igbaria, et al. (1997), Tangke

(2004), Wibowo (2008), Yuadi (2009) yang menyatakan bahwa

perceived ease of use berpengaruh positif terhadap perceived

usefulness. Hasil tersebut juga sesuai dengan hasil penelitian Davis,

et al. (1989) yang menunjukkan perceived ease of use adalah

penentu perceived usefulness. Berdasarkan hipotesis tersebut dapat

disimpulkan bahwa apabila seseorang percaya bahwa teknologi e-

SPT PPN mudah digunakan, maka orang tersebut akan percaya

bahwa menggunakan e-SPT PPN akan mempermudah dan dapat

meningkatkan efektivitas dalam melaporkan pajak pertambahan

nilainya. Jawaban responden dalam analisis deskriptif sebagian besar

adalah setuju terhadap persepsi kemudahan menggunakan e-SPT

PPN dan persepsi kegunaan sehingga terdapat hubungan yang

signifikan antara kedua persepsi tersebut.

e. H5 : Perceived Ease of Use (PE) berpengaruh terhadap Attitude

Toward Using (AT)

Hipotesis ini bertujuan untuk menguji apakah perceived ease

of use berpengaruh terhadap atittude toward using. Berdasarkan hasil


commit to user

68

perhitungan pada tabel 4.16, uji signifikansi terhadap hipotesis 5

tidak terbukti secara signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas

0,548 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak signifikan pada

taraf signifikansi 5% (H5 ditolak).

Hasil penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian yang

dilakukan oleh Taylor dan Todd (1995), Al Gahtani (2001) serta

Tangke (2004) yang menyatakan bahwa perceived ease of use

berpengaruh positif terhadap atittude toward using. Tetapi hasil

tersebut sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Igbaria, et al.

(1997) dan penelitian Money (2004) yang menyatakan bahwa

konstruk attitude toward using tidak memberikan pengaruh yang

signifikan dalam penelitian sehingga harus dihapuskan. Hasil

tersebut didukung oleh Gumussoy, Calisir dan Bayram (2007),

Wibowo (2008) dan Yuadi (2009) yang menyatakan bahwa mudah

atau tidaknya web digunakan tidak akan mempengaruhi

sikap pengguna terhadap penggunaan teknologi tersebut.

Jadi dapat disimpulkan bahwa walaupun teknologi e-SPT

PPN mudah untuk digunakan, tetapi belum tentu hal tersebut akan

membentuk sikap user untuk selalu menerima e-SPT PPN dalam

pelaporan PPN. Faktor yang menyebabkan hipotesis ini ditolak

mungkin karena user masih ingin menggunakan cara manual atau

mencari alternatif cara yang lain dalam pelaporan pajak. Analisis

deskriptif juga menunjukkan bahwa masih banyak respoden atau

user yang berpendidikan terakhir SMA ke bawah dan masih minim


commit to user

69

pengalaman sehingga mungkin belum terbiasa dengan teknologi

baru.

f. H6 : Attitude Toward Using (AT) berpengaruh terhadap

Behavioral Intention to Use (BI)

Hipotesis ini bertujuan untuk menguji apakah atittude toward

using berpengaruh terhadap behavioral intention to use. Berdasarkan


6 terbukti secara signifikan dengan nilai probabilitas 0,029 atau lebih

kecil dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf signifikansi 5% (H6

diterima). Hasil estimasi pengaruh atittude toward using terhadap

behavioral intention to use diperoleh koefisien jalur (standardized

regression weight estimate) adalah 0,289, sehingga dapat

disimpulkan bahwa hubungan antara variabel atittude toward using

terhadap behavioral intention to use adalah positif.

Hasil tersebut mendukung hasil penelitian sebelumnya yaitu

Gardner dan Amoroso (2004), Wibowo (2008) dan Yuadi (2009)

yang menyatakan bahwa attitude toward using berpengaruh positif

terhadap behavioral intention. Berdasarkan hasil hipotesis tersebut

dapat disimpulkan bahwa seseorang yang menerima dan

menggunakan e-SPT PPN akan membuat orang tersebut mempunyai

minat untuk selalu menggunakan e-SPT PPN. Analisis deskriptif

menunjukkan bahwa walaupun program ini termasuk teknologi baru,

tetapi rata-rata responden yang sudah menerima dan menikmati


commit to user

70

menggunakan e-SPT PPN akan juga berminat untuk selalu

menggunakan e-SPT PPN serta berminat untuk mempelajari lebih

lanjut dalam penggunaan e-SPT PPN.

g. H7 : Behavioral Intention to Use (BI) berpengaruh terhadap

Actual System Use (AS)

Hipotesis ini bertujuan untuk mengetahui apakah behavioral

intention to use berpengaruh terhadap actual system use.


terhadap hipotesis 7 tidak terbukti secara signifikan, karena

diperoleh nilai probabilitas 0,815 atau lebih besar dari 0,05 yang

berarti signifikan pada taraf signifikansi 5% (H7 ditolak).

Hasil tersebut tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan

oleh Davis, et al. (1989), Taylor dan Todd (1995) serta Muhammad

(2010) yang menunjukkan bahwa behavioral intention adalah

prediktor yang baik terhadap actual system use. Penelitian yang

dilakukan oleh Jogiyanto (2007) juga menyatakan bahwa seseorang

akan melakukan suatu perilaku (behavior) jika mempunyai

keinginan atau minat (behavioral intention) untuk melakukannya.

Tetapi dalam penelitian ini sifat penerimaan sistemnya adalah

mandatory use (user wajib memakai sistem yang sudah ditetapkan

perusahaan) sehingga intention to use tidak dapat diterapkan dalam

lingkungan sistem yang bersifat mandatory use (Brown, Massey,

Montoya-Weiss, dan Burkman 2002). Penelitian oleh Adamson dan


commit to user

71

Shine (2003) juga mendukung bahwa konstruk intention to use tidak

berpengaruh dan tidak tepat untuk mengukur penerimaan

penggunaan sistem informasi yang bersifat mandatory use.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa user yang memiliki

minat menggunakan e-SPT PPN belum tentu akan membuat user

tersebut memiliki kecenderungan untuk selalu menggunakannya

dalam pelaporan PPN. Faktor yang menyebabkan responden belum

memiliki kecenderungan untuk selalu menggunakan e-SPT PPN

antara lain karena faktor pendidikan terakhir user yang rendah dan

terdapat sebagian responden yang masih belum berpengalaman

dalam penggunaan e-SPT PPN.

h. H8 : Kompleksitas (CO) berpengaruh terhadap Perceived

Usefulness (PU)

Hipotesis ini bertujuan untuk mengetahui apakah

kompleksitas berpengaruh terhadap perceived usefulness.


terhadap hipotesis 8 tidak terbukti secara signifikan dengan nilai

probabilitas 0,307 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti tidak

signifikan pada taraf signifikansi 5% (H8 ditolak).

Penelitian Chau dan Hu (2001) menyatakan bahwa

kompleksitas tidak berpengaruh terhadap perceived usefulness dan

behavioral intention karena teknologi yang lebih kompleks akan

membuat persepsi kegunaan serta minat oleh pengguna terhadap


commit to user

72

teknologi akan turun. Tetapi hasil tersebut berbeda dengan penelitian

yang dilakukan oleh Igbaria, et al. (1995) serta Gardner dan

Amoroso (2004) yang menemukan hubungan yang kuat dan

signifikan antara kerumitan dengan perceived usefulness.

Hasil tersebut menunjukkan bahwa kerumitan dalam

menggunakan teknologi e-SPT PPN tidak terlalu berpengaruh

terhadap persepsi kegunaan oleh user. Jadi, dapat disimpulkan

bahwa sebagian besar user yang menjadi responden berpendapat

bahwa responden tidak terpengaruh akan kerumitan dalam

penggunaan e-SPT PPN, bahkan menyatakan penggunaan e-SPT

PPN tidak terlalu rumit dan cukup mudah untuk dioperasikan

sehingga mereka yakin bahwa penggunaan e-SPT PPN akan

mempermudah pekerjaan mereka dalam pelaporan pajak. Analisis

deskriptif menunjukkan bahwa sebagian besar responden tidak setuju

bahwa e-SPT PPN sulit untuk dioperasikan dan menyatakan bahwa

e-SPT PPN sangat membantu dalam pelaporan pajak.

i. H9 : Kompleksitas (CO) berpengaruh terhadap Actual System

Use (AS)

Hipotesis ini bertujuan untuk mengetahui apakah

kompleksitas berpengaruh terhadap actual system use. Berdasarkan


9 tidak terbukti secara signifikan, karena diperoleh nilai probabilitas


commit to user

73

0,883 atau lebih besar dari 0,05 yang berarti signifikan pada taraf

signifikansi 5% (H9 ditolak).

Hasil tersebut mendukung penelitian Gardner dan Amoroso

(2004) yang menyatakan bahwa kompleksitas hanya berpengaruh

terhadap perceived usefulness saja, dan tidak dapat dibuktikan

mempunyai hubungan dengan perceived usage atau actual system

use. Tetapi berbeda dalam penelitian yang dilakukan oleh Igbaria, et

al. (1995) yang menemukan hubungan yang kuat dan signifikan

antara kerumitan dengan actual system use. Berdasarkan hasil

hipotesis tersebut dapat disimpulkan bahwa kerumitan dalam

penggunaan e-SPT PPN belum tentu akan membuat responden tetap

menggunakan teknologi e-SPT PPN dalam pelaporan pajak. Analisis

deskriptif menunjukkan bahwa user yang berpendidikan terakhir

SMA ke bawah dan yang masih minim pengalaman membuat

mereka belum terbiasa dan belum ada ketertarikan untuk terus

menggunakan e-SPT PPN sehingga masih harus menambah

pengalaman untuk menggunakan e-SPT PPN dalam pelaporan pajak.


commit to user

74

Model TAM Setelah Pengujian Hipotesis

Secara keseluruhan, kesimpulan dari hasil penelitian dapat dilihat pada

gambar berikut ini.

H3 H2 H4

H6

Gambar 4.9

Model TAM setelah pengujian hipotesis



Use



Actual System

Use


commit to user

75

BAB V

PENUTUP

Pada bagian ini akan dipaparkan kesimpulan dan saran sebagai bagian

akhir dari penelitian ini. Kesimpulan ini didasarkan pada hasil analisis data yang

telah dilakukan dan akan menjawab permasalahan yang telah dirumuskan

sebelumnya sesuai dengan tujuan penelitian ini. Selain kesimpulan akan

disertakan keterbatasan dari penelitian ini dan saran-saran yang diharapkan

berguna bagi semua pihak yang berkepentingan.

A. KESIMPULAN

Berdasarkan dari hasil analisis yang telah dilakukan peneliti pada bab IV

maka dapat diambil kesimpulan bahwa persepsi kegunaan teknologi e-SPT PPN

(perceived usefulness) oleh user di wilayah Surakarta berpengaruh positif

terhadap kecenderungan tingkah laku atau minat user untuk menggunakan

teknologi tersebut (behavioral intention to use) dalam melaporkan PPN, persepsi

kegunaan teknologi e-SPT PPN (perceived usefulness) oleh user di wilayah

Surakarta berpengaruh positif terhadap penggunaan aktual teknologi tersebut

(actual system use) dalam melaporkan PPN, persepsi kemudahan menggunakan

teknologi e-SPT PPN (perceived ease of use) oleh user di wilayah Surakarta

berpengaruh positif terhadap persepsi kegunaan teknologi terebut (perceived

usefulness), serta sikap user di wilayah Surakarta untuk menggunakan teknologi

e-SPT PPN (attitude toward using) juga berpengaruh positif terhadap


commit to user

76

kecenderungan tingkah laku atau minat user untuk menggunakan teknologi

tersebut (behavioral intention to use) dalam melaporkan PPN.

Beberapa kesimpulan yang menyatakan bahwa tidak ada pengaruh antara

konstruk satu dengan yang lainnya dalam penelitian ini antara lain adalah persepsi

kegunaan teknologi e-SPT PPN (perceived usefulness) oleh user di wilayah

Surakarta tidak berpengaruh terhadap sikap user untuk menggunakan teknologi

tersebut (attitude toward using) dalam pelaporan PPN, persepsi kemudahan

menggunakan teknologi e-SPT PPN (perceived ease of use) oleh user di wilayah

Surakarta tidak berpengaruh terhadap sikap user untuk menggunakan teknologi

tersebut (attitude toward using) dalam pelaporan PPN, serta kecenderungan

tingkah laku atau minat user di wilayah Surakarta untuk menggunakan teknologi

e-SPT PPN (behavioral intention to use) tidak berpengaruh terhadap penggunaan

aktual teknologi tersebut (actual system use) dalam melaporkan PPN. Beberapa

alasan tidak adanya pengaruh antar konstruk diatas tersebut antara lain karena

penerapan e-SPT PPN yang tergolong masih baru, user yang masih hanya

berpendidikan SMA ke bawah sehingga belum terbiasa dengan teknologi baru,

serta user yang masih minim pengalaman menggunakan e-SPT PPN.

Kesimpulan yang dapat diambil dari dua variabel eksternal kompleksitas

yaitu yang pertama adalah kerumitan dalam pemahaman dan penggunaan e-SPT

PPN (kompleksitas) tidak berpengaruh terhadap persepsi kegunaan (perceived

usefulness) oleh user di wilayah Surakarta dalam menggunakan e-SPT PPN untuk

pelaporan pajak pertambahan nilainya. Alasan kompleksitas tidak berpengaruh

terhadap perceived usefulness adalah pengoperasian program e-SPT PPN tidak

terlalu sulit dan rumit sehingga persepsi kegunaan oleh user tidak terpengaruh


commit to user

77

oleh kerumitan e-SPT PPN. Kedua, yaitu kerumitan dalam pemahaman dan

penggunaan e-SPT PPN (kompleksitas) tidak berpengaruh terhadap penggunaan

aktual teknologi tersebut (actual system use) dalam melaporkan PPN. Alasan

kompleksitas tidak berpengaruh terhadap actual system use adalah belum ada

ketertarikan untuk terus menggunakan e-SPT PPN karena sebagian user masih

minim pengalaman dan belum terbiasa menggunakan program e-SPT PPN dalam

pelaporan pajak.

B. KETERBATASAN

Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan

untuk penelitian selanjutnya. Keterbatasan-keterbatasan tersebut antara lain

sebagai berikut.

1. Penelitian ini hanya menggunakan satu variabel eksternal yaitu

kompleksitas, sehingga memberikan peluang untuk melakukan penelitian

selanjutnya dengan mengkaji variabel-variabel lain yang belum dapat

diobservasi oleh peneliti dalam penelitian ini.

2. Penelitian ini hanya menggunakan satu model pendekatan saja dalam

mengukur penerimaan teknologi dalam masyarakat yaitu adalah model

Technology Acceptance Model (TAM).

3. Keterbatasan dalam metode survei melalui kuesioner yaitu peneliti tidak

bisa mengontrol jawaban responden apabila responden tidak jujur dalam

menjawab pertanyaan yang diajukan dan tidak lengkapnya pengisian

kuesioner. Hal tersebut juga dikarenakan objek penelitian yang menjadi

sampel merupakan penerapan sistem yang mandatory use sehingga user


commit to user

78

tetap akan menerima dan menggunakan e-SPT PPN karena sudah

diwajibkan oleh perusahaan.

C. SARAN

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka peneliti

memberikan beberapa saran dan rekomendasi sebagai berikut.

1. Menambah variabel-variabel lainnya untuk dapat mengetahui faktor-faktor

lainnya yang dapat mempengaruhi penerimaan e-SPT PPN oleh user.

2. Menggunakan model pendekatan yang lain yaitu Theory of Reasoned

Action (TRA) atau Theory of Planned Behavior (TPB) untuk mengukur

penerimaan teknologi dalam masyarakat.

3. Penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan survei wawancara secara

langsung kepada responden selain kuesioner sehingga dapat

meminimalkan adanya respon bias.

ANALISIS PENERIMAAN e-SPT PPN DENGAN …/Analisis...ANALISIS PENERIMAAN e-SPT PPN DENGAN KOMPLEKSITAS SEBAGAI ...

Documents