BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
A. Hasil Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari beberapa situs seperti Departemen Keuangan Republik Indonesia Direktorat Jenderal
Perimbangan Keuangan www.djpkpd.go.id, dan situs Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara www.sumut.bps.go.id, serta situs Direktorat Jenderal
Perimbangan Keuangan www.djpk.depkeu.go.id.
1. Statistik Deskriptif
Statistik data penelitian disajikan dalam tabel 4.1 berikut:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation Variance
PAJAK_DAERAH 75
.00 181.05
12.5529 35.51399
1.261E3 RETRIBUSI_DAERAH
75 .00
122.52 7.9403
22.71859 516.134
BAGI_HASIL_PAJAK 75
.00 481.73
47.8033 77.10434
5.945E3 PDRBJASA
75 123.12
29352.92 3.6933E3
5618.13242 3.156E7
KAPASITAS_FISKAL 75
.00 2.37
.4758 .48751
.238 Valid N listwise
75
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Keterangan data dari tabel 4.1 : 1.
Variabel Pajak Daerah menunjukkan nilai maksimum sebesar 181,05 dan nilai minimumnya sebesar 0,00 dari jumlah data yang digunakan
N sebanyak 75. Dari N = 75 tersebut diperoleh rata-rata untuk
Universitas Sumatera Utara
variabel ini sebesar 12,5529 dengan standar deviasi 35,51399 dan varians 1,261E3.
2. Variabel Retribusi Daerah menunjukkan nilai maksimum sebesar
122,52 dan nilai minimumnya sebesar 0,00 dari jumlah data yang digunakan N sebanyak 75. Dari N = 75 tersebut diperoleh rata-rata
untuk variabel ini sebesar 7,9403 dengan standar deviasi 22,71859 dan varians 516,134.
3. Variabel Bagi Hasil Pajak menunjukkan nilai maksimum sebesar
481,73 dan nilai minimumnya sebesar 0,00 dari jumlah data yang digunakan N sebanyak 75. Dari N = 75 tersebut diperoleh rata-rata
untuk variabel ini sebesar 47,8033 dengan standar deviasi 77,10434 dan varians 5,945E3.
4. Variabel PDRB jasa menunjukkan nilai maksimum sebesar 29352,92
dan nilai minimumnya sebesar 123,12 dari jumlah data yang digunakan N sebanyak 75. Dari N = 75 tersebut diperoleh rata-rata
untuk variabel ini sebesar 3,6933E3 dengan standar deviasi 5618,13242 dan varians 3,156E7.
5. Variabel Kapasitas Fiskal menunjukkan nilai maksimum sebesar
2,37 dan nilai minimumnya sebesar 0,00 dari jumlah data yang digunakan N sebanyak 75. Dari N = 75 tersebut diperoleh rata-rata
untuk variabel ini sebesar 0,4758 dengan standar deviasi 0,48751 dan varians 0,
238.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Asumsi Klasik a. Normalitas
Normalitas data dapat dilihat dari grafik histogram dan normal probability plot yang ditunjukkan pada gambar-gambar berikut:
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Normal Probability Plot
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Dengan melihat tampilan grafik histogram pada gambar 4.1 maupun grafik normal probability plot pada gambar 4.2 dapat disimpulkan bahwa grafik
histogram memberikan pola distribusi yang menceng ke kiri dan tidak normal. Kedua grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi menyalahi asumsi
normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Grafik Histogram 2
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Gambar 4.4 Normal Probability Plot 2
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Universitas Sumatera Utara
Tampilan grafik histogram pada gambar 4.3 maupun grafik normal probability plot pada gambar 4.4 dapat disimpulkan bahwa grafik histogram
memperlihatkan pola distribusi yang normal dimana hal ini terlihat dari titik-titik yang menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.
Selain pengujian dengan grafik, normalitas data juga diuji secara statistik dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov yang terdapat pada tabel 4.2
berikut:
Tabel 4.2 Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 75
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .45689421
Most Extreme Differences Absolute
.133 Positive
.133 Negative
-.099 Kolmogorov-Smirnov Z
1.150 Asymp. Sig. 2-tailed
.142 a. Test distribution is Normal.
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Dari hasil uji Kolmogorov Smirnov pada tabel 4.2 dapat diketahui bahwa unstandardized residual memiliki nilai signifikansi 0,142. Nilai ini 0,05. Hal ini
menunjukkan bahwa residual terdistribusi normal.
b. Multikolonieritas
Uji multikolonieritas dengan melihat nilai tolerance dan VIF menunjukkan hasil seperti pada tabel 4.3 dan 4.4 berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 PAJAK_DAERAH
.016 62.630
RETRIBUSI_DAERAH .025
39.300 BAGI_HASIL_PAJAK
.424 2.359
PDRBJASA .097
10.297 a. Dependent Variable: KAPASITAS_FISKAL
Tabel 4.3 diatas memperlihatkan bahwa variabel bagi hasil pajak memiliki nilai tolerance 0,10 dan VIF 10 sehingga hasil ini menunjukkan bahwa bagi
hasil pajak memiliki korelasi antar variabel atau dengan kata lain terjadi multikolonieritas antar variabel, sedangkan variabel lainnya tidak terjadi
multikolonieritas.
Tabel 4.4 Uji Multikolonieritas 2
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 LN_PAJAK_DAERAH
.118 8.447
LN_RETRIBUSI_DAERAH .226
4.422 LN_BAGI_HASIL_PAJAK
.357 2.797
LN_PDRBJASA .182
5.480 a. Dependent Variable: LN_KAPASITAS_FISKAL
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Tabel 4.4 diatas memperlihatkan bahwa tidak ada variabel yang memiliki nilai tolerance 0,10 dan VIF 10 sehingga hasil ini menunjukkan bahwa
seluruh variabel independen dalam persamaan regresi ini sama sekali tidak
Universitas Sumatera Utara
memiliki korelasi antar variabel atau dengan kata lain tidak terjadi multikolonieritas antar variabel.
c. Heteroskedastisitas
Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat dari grafik scatterplot pada gambar-gambar berikut ini:
Gambar 4.5 Grafik Scatterplot
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Dari hasil uji grafik Scatterplot pada gambar 4.5 diatas menunjukkan bahwa terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Hal ini terlihat dari titik-titik
yang tidak menyebar secara acak dan saling berhimpitan seperti yang terdapat diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.6 Grafik Scatterplot 2
Sumber : diolah dengan SPSS 16, 2009
Dari hasil uji grafik Scatterplot pada gambar 4.6 diatas menunjukkan bahwa tidak terjadinya heteroskedastisitas pada model regresi. Hal ini terlihat dari
titik-titik yang menyebar secara acak yang terdapat diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y.
d. Autokorelasi
Hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.5 berikut ini:
Tabel 4.5 Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .349
a
.122 .071
.46977 1.071
a. Predictors: Constant, PDRBJASA, BAGI_HASIL_PAJAK, RETRIBUSI_DAERAH, PAJAK_DAERAH
b. Dependent Variable: KAPASITAS_FISKAL
Sumber : diolah dengan SPSS 16,2009
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel 4.5 di atas diketahui bahwa nilai DW sebesar 1,071. Nilai ini dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikan
5, jumlah variabel independen 4 k = 4 dan jumlah observasi sebanyak 75 n = 75 maka dari tabel Durbin Watson akan diperoleh nilai dL sebesar 1,515 dan
nilai du sebesar 1,739. Oleh karena nilai DW 1,071 lebih kecil dari batas atas du 1,739 dan kurang dari dl 1,515, berarti DW terletak di antara 0 dan dl 0
1,071 1,515 maka dapat disimpulkan bahwa peneliti menolak hipotesis 0 tidak ada autokorelasi positif.
3. Pengujian Hipotesis
Model analisis data yang digunakan adalah model regresi berganda untuk melihat pengaruh pajak daerah, retribusi daerah, PDRB jasa dan bagi hasil pajak
terhadap kapasitas fiskal. Adapun formula regresi berganda adalah : Data dianalisis dengan model regresi berganda sebagai berikut:
Y =
α + β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 + ε
Keterangan : Y
= Kapasitas Fiskal Daerah
X1 =
Pajak Daerah X2
= Retribusi Daerah
X3 =
PDRB jasa X4
= Bagi Hasil Pajak
α =
konstanta
Universitas Sumatera Utara
β1, β2, β3, β4 = koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan
atau penurunan variabel dependen berdasarkan pada variabel independen
ε =
error
Pengolahan data untuk menguji hipotesis memberikan hasil seperti pada tabel 4.6 berikut :
Tabel 4.6 Model Summary
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .349
a
.122 .071
.46977 1.071
a. Predictors: Constant, PDRBJASA, BAGI_HASIL_PAJAK, RETRIBUSI_DAERAH, PAJAK_DAERAH
b. Dependent Variable: KAPASITAS_FISKAL
Sumber : diolah dengan SPSS, 2009
Tabel 4.6 diatas menunujukkan bahwa korelasi yang terjadi antara pajak daerah, retribusi daerah, PDRBjasa, dan bagi hasil pajak sebagai variabel
independen dengan kapasitas fiskal sebagai variabel dependen menunjukkan hubungan yang tidak signifikan. Hal ini terlihat dari nilai R sebesar 0,349 atau
34,9. Angka ini lebih kecil dari 50. Sedangkan R square sebesar 0,122 atau 12,2 menunjukkan bahwa variabel independen pajak daerah, retribusi daerah,
PDRBjasa, dan bagi hasil pajak hanya dapat menjelaskan 12,2 perubahan kapasitas fiskal. Sedangkan sisanya sebesar 87,8 dijelaskan oleh variabel lain
yang tidak dimasukkan dalam model regresi pada penelitian ini. Nilai Standard Error of The Estimate sebesar 0,46977. Nilai ini digunakan untuk menilai
Universitas Sumatera Utara
ketepatan model regresi dalam memperkirakan variabel dependen. Semakin rendah nilainya maka semakin tepat model regresi yang digunakan.
Pengaruh pajak daerah, retribusi daerah, PDRB jasa, dan bagi hasil pajak secara parsial terhadap kapasitas fiskal dapat diketahui dari hasil uji t yang
terdapat pada tabel 4.7 berikut:
Tabel 4.7 Uji Statistik t
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant .599
.083 7.198
.000 PAJAK_DAERAH
.011 .012
.788 .889
.377 RETRIBUSI_DAERAH
.005 .015
.211 .300
.765 BAGI_HASIL_PAJAK
.000 .001
-.046 -.268
.789 PDRBJASA
-7.612E-5 .000
-.877 -2.440
.017 a. Dependent Variable: KAPASITAS_FISKAL
Sumber : diolah dengan SPSS, 2009
Dari tabel 4.7 di atas dapat dilihat bahwa keempat variabel pajak daerah, retribusi daerah, bagi hasil pajak dan PDRBjasa memiliki probabilitas
signifikansi diatas 0,05. dari sini dapat disimpulkan kapasitas fiskal tidak dipengaruhi oleh kempat variabel independen yang diteliti. Persamaan matematis
dapat ditulis : KAPASITAS FISKAL = 0,599 + 0,011 PAJAK DAERAH + 0,005 RETRIBUSI
DAERAH + 0,00 BAGI HASIL PAJAK + -7.612E-5 PDRBjasa
Universitas Sumatera Utara
Sedangkan untuk pengujian pengaruh pajak daerah, retribusi daerah, bagi hasil pajak, dan PDRB jasa maka dilakukan uji statistik F. Hasil uji tersebut
terdapat pada tabel 4.8 sebagai berikut:
Tabel 4.8 Uji Statistik F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
2.139 4
.535 2.424
.056
a
Residual 15.448
70 .221
Total 17.587
74 a. Predictors: Constant, PDRBJASA, BAGI_HASIL_PAJAK, RETRIBUSI_DAERAH,
PAJAK_DAERAH b. Dependent Variable: KAPASITAS_FISKAL
Sumber : diolah dengan SPSS, 2009
Tabel diatas menunjukkan nilai F hitung sebesar 2,424 dan nilai signifikansi sebesar 0,056 0,05. Nilai F hitung tersebut akan dibandingkan
dengan nilai F tabel yang diperoleh melalui fungsi FINV pada Microsoft Excel. Hasilnya diketahui bahwa nilai F tabel untuk FINV 0,05, 4, 70 adalah 2,502656.
Nilai F hitung F tabel 2,424 2,502656. Hal ini menunjukkan bahwa variabel pajak daerah, retribusi daerah, bagi hasil pajak dan PDRB jasa secara simultan
signifikan berpengaruh terhadap variabel kapasitas fiskal.
B. Analisis Hasil Penelitian
Dari analisis pengujian parsial diperoleh variable pajak daerah, retribusi daerah dan bagi hasil pajak secara signifikan tidak mempengaruhi kapasitas
fiskal dengan tingkat signifikasi 0,05 0,377, 0,765, dan 0,789. Dan sebaliknya, PDRBjasa secara signifikan mempengaruhi kapasitas fiskal karena memiliki
tingkat signifikasi yang paling mendekati 0,05 0,017 0,05.
Universitas Sumatera Utara
Kategori