Jenis dan Sumber Data Variabel Penelitian Teknik Analisis Data

F. Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data-data yang berasal dari laporan-laporan yang sesuai dengan masalah yang diteliti. Data-data yang diperlukan adalah: 1. Gambaran Umum Kota Yogyakarta 2. Realisasi penerimaan pajak hiburan dan pajak hotel Kota Yogyakarta dari tahun 2008 sampai tahun 2013. 3. Total realisasi pendapatan asli daerah Kota Yogyakarta dari tahun 2008 sampai tahun 2013.

G. Variabel Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah dalam penelitian ini, maka dapat diidentifikasi variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu: 1. Variabel dependen atau variabel terikat Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas Sugiyono, 2007:3. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah pendapatan asli daerah Kota Yogyakarta. 2. Variabel independen atau variabel bebas Variabel bebas adalah variabel yang menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen Sugiyono,2007:3. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah pajak hiburan dan pajak hotel.

H. Teknik Analisis Data

Setelah data terkumpul, maka tahap selanjutnya adalah melakukan analisis data. Langkah-langkah yang dilakukan dalam menganalisis data adalah sebagai berikut: 1. Uji Normalitas Data Menurut Nugroho 2005:18, “Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal.”Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Data dikatakan berdistribusi normal jika output SPSS Kolmogorov- Smirnov menunjukkan nilai Asimp. Sig2-tailed lebih besar dari nilai level of significant yaitu 0,05. 2. Uji Asumsi Klasik Model regresi linier berganda dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi-asumsi klasik statistik, baik itu multikolinearitas, autokorelasidan heteroskedastisitas Nugroho,2005:57. a. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah keadaan di mana antara dua variabel independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah multikolinearitas. Salah satu cara mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas yaitu dengan melihat nilai Tolerance dan VIF Variance inflation factor. Dalam kebanyakan penelitian menyebutkan jika Tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Priyatno,2012:61 b. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah keadaan di mana terjadinya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat pola titik-titik pada scatterplots regresi. Jika titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi. Priyatno,2012:62. c. Uji Autokorelasi Alat uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Secara praktis, bisa dikatakan bahwa nilai residu yang ada tidak berkorelasi satu dengan yang lain. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Tentu saja model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Santoso,2010:213 Mendeteksi ada atau tidak autokorelasi adalah dengan melihat angka Durbin-Watson. Penelitian ini menggunakan asumsi umum untuk mendeteksi autokorelasi dengan patokan Santoso,2010:215 : 1 Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif. 2 Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi. 3 Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. 3. Uji Hipotesis a. Analisis Regresi Linier Berganda Teknik analisis linier berganda bertujuan untuk mengetahui hubungan fungsional antara beberapa variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Nugroho,2011:92 Model regresi berganda yang memiliki dua variabel independen dan satu variabel dependen adalah sebagai berikut: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e Keterangan: Y : variabel terikat pendapatan asli daerah a : konstanta X 1 : pajak hiburan b 1 : koefisien regresi berganda yang mengukur besarnya perubahan Y pendapatan asli daerah akibat perubahan X 1 pajak hiburan sebesar satu satuan dengan asumsi X 2 pajak hotel tetap. X 2 : pajak hotel b 2 :koefisien regresi berganda yang mengukur besarnya perubahan variabel Y pendapatan asli daerah akibat perubahan X 2 pajak hotel sebesar satu satuan dengan asumsi X 1 pajak hiburan tetap. e : error b. Uji R 2 Koefisien Determinasi Koefisien determinasi R 2 bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Nilai R 2 dikatakan baik jika di atas 0,5 karena nilai R 2 berkisar antara 0 sampai 1 Nugroho, 2005:50. Formula dari uji ini adalah: Keterangan: R 2 : Koefisien Determinasi X 1 : Variabel Pajak Hiburan X 2 : Variabel Pajak Hotel b 1 ,b 2 : Koefisien regresi y : Variabel Pendapatan Asli Daerah c. Uji F Uji hipotesis Koefisien Regresi Secara Menyeluruh Tujuan uji F adalah untuk mengetahui pengaruh bersama- sama variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil F-test ini pada output SPSS dapat dilihat pada tabel ANOVA Nugroho,2005:53. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan antara nilai F hitung dengan F tabel pada derajat bebas tertentu yaitu n-k-1 dengan taraf nyata atau signifikan α= 5. Ho ditolak dan Ha diterima atau sebaliknya apabila memenuhi kriteria sebagai berikut: 1 F hitung F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima yang berarti terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan antara variabel-variabel bebas terhadap variabel independen. 2 F hitung F tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak yang berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan antara variabel-variabel bebas terhadap variabel independen. d. Uji Signifikansi Parameter Individual Uji Statistik t Uji t dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Hasil uji ini pada output SPSS dapat dilihat pada tabel Coeffiisients a . Nugroho,2005:54 Formula uji t adalah sebagai berikut: Keterangan: t : t hitung yang diperoleh b 1 : koefisien regresi se : standard error n : jumlah data k : jumlah variabel bebas. Ho diterima dan Ha ditolak atau sebaliknya apabila memenuhi kriteria sebagai berikut: 1 t hitung t tabel dengan taraf signifikan sebesar α = 0,05 maka hipotesa Ho ditolak dan Ha diterima. 2 t hitung t tabel dengan taraf signifikan sebesar α = 0,05 maka hipotesa Ho diterima dan Ha ditolak. 43

BAB IV GAMBARAN UMUM