Analisis Pengaruh Retribusi Daerah Dan Ekspor Barang Konsumsi Terhadap Penerimaan Pemerintah Propinsi Sumatera Utara

ANALISIS PENGARUH RETRIBUSI DAERAH DAN EKSPOR BARANG KONSUMSI TERHADAP PENERIMAAN PEMERINTAH PROPINSI SUMATERA UTARA
TUGAS AKHIR
LELY FITRI HASIBUAN 102407008
PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013
Universitas Sumatera Utara

ANALISIS PENGARUH RETRIBUSI DAERAH DAN EKSPOR BARANG KONSUMSI TERHADAP PENERIMAAN PEMERINTAH PROPINSI SUMATERA UTARA
TUGAS AKHIR Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh
Ahli Madya LELY FITRI HASIBUAN
102407008
PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013
Universitas Sumatera Utara

PERSETUJUAN

Judul
Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Departemen Fakultas

: Analisis Pengaruh Retribusi Daerah Dan Ekspor Barang Konsumsi Terhadap Penerimaan Pemerintah Provinsi Sumatera Utara

: Tugas Akhir : Lely Fitri Hasibuan : 102407008 : D3 Statistika : Matematika : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Sumatera Utara

Diluluskan di Medan, Juli 2013

Disetujui Oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Pembimbing,

Prof. Dr. Tulus, M.Si. Ph.D NIP. 19620901 198803 1 002

Drs. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si NIP. 19531218 198003 1 003

Universitas Sumatera Utara

PERNYATAAN ANALISIS PENGARUH RETRIBUSI DAERAH DAN EKSPOR BARANG
KONSUMSI TERHADAP PENERIMAAN PEMERINTAH PROVINSI SUMATERA UTARA TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, Juli 2013 LELY FITRI HASIBUAN 102407008
Universitas Sumatera Utara

PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Analisis Pengaruh Retribusi Daerah Dan Ekspor Barang Konsumsi Terhadap Penerimaan Pemerintah Provinsi Sumatera Utara.
Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si selaku pembimbing dan Ketua Program Studi yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si. Ph.D dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak Alm. Drs. Anwar Bey Hasibuan dan Ibu Dervina Raya Harahap dan keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.
Universitas Sumatera Utara

DAFTAR ISI

Persetujuan Pernyataan Penghargaan Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Daftar Lampiran

Halaman i ii iii iv
vi vii viii

BAB 1. BAB 2.

Pendahuluan 1.1. Latar Belakang 1.2. Perumusan Masalah 1.3. Batasan Masalah 1.4. Maksud dan Tujuan Penelitian 1.5. Manfaat Penelitian 1.6. Lokasi Penelitian 1.7. Metode Penelitian 1.8. Tinjauan Pustaka 1.9. Sistematika Penulisan
Landasan Teori 2.1. Pengertian Regresi 2.2. Persamaan Regresi 2.3. Regresi Linier Sederhana 2.4. Regresi Linier Berganda 2.5. Uji Persyaratan Regresi Linier Ganda 2.6. Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda 2.7. Koefisien Determinasi 2.8. Koefisien Korelasi 2.9. Uji Regresi Linier Berganda 2.10. Uji Koefisien Regresi Berganda

1 1 3 3 4 4 5 5 6 7
10 10 11 12 12 14 15 17 18 22 23

BAB 3.

Sejarah Singkat Tempat Riset 3.1. Sejarah Badan Pusat Statistik 3.2. Visi dan Misi
3.2.1 Visi 3.2.2 Misi 3.3. Kedudukan

25 25 25 25 26 26

Universitas Sumatera Utara

BAB 4.

3.4. Tugas, Fungsi, dan Kewenangan Badan Pusat Statistik 27

3.4.1 Tugas

27

3.4.2 Fungsi

27

3.4.3 Kewenangan

28

3.5. Landasan Hukum

28

3.6 Struktur Organisasi

29

Pengolahan Data 4.1. Pengolahan Data 4.2. Persamaan Regresi Linier Berganda 4.3. Analisis Residu 4.4. Koefisien Determinasi 4.5. Koefisien Korelasi 4.6. Uji Regresi Linier Berganda 4.7. Uji Koefisien Regresi Linier Berganda

31 31 34 38 40 41 43 46

BAB 5.

Implementasi Sistem 5.1. Pengertian Implementasi Sistem 5.2. SPSS Dalam Statistika 5.3. Mengaktifkan SPSS 5.4. Mengoperasikan SPSS 5.5. Input Variabel (Variable View) 5.6. Input Data (Data View) 5.7. Pengolahan Data dengan Analisis Regresi

49 49 49 50 51 51 52 53

BAB 6.

Kesimpulan Dan Saran 6.1. Kesimpulan 6.2. Saran

56 56 57

Daftar Pustaka Lampiran

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR TABEL

Nomor Tabel 2.1. 4.1.
4.2. 4.3. 4.4. 4.5.

Judul

Halaman

Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r
Data Retribusi Daerah, Ekspor Barang Konsumsi dan Penerimaan Pemerintah Provinsi Sumatera Utara Tahun 2001-2011 Data Yang Telah Disederhanakan Nilai-Nilai Koefisien Persamaan Regresi Linier Berganda
Penyimpangan Nilai Koefisien
Perhitungan Jumlah Kuadrat

21 32
33 34 39 47

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR GAMBAR

Nomor Gambar 5.1. 5.2. 5.3. 5.4. 5.5. 5.6. 5.7. 5.8. 5.9.

Judul
Print Screen Tampilan Jendela Start Windows Tampilan Jendela Awal SPSS Tampilan Jendela Variable View Tampilan Jendela Data View Tampilan Pengolahan Data dengan Regresi Linier Tampilan Jendela Regresi Linier Tampilan Jedela Statistik Regresi Linier Tampilan Jendela Regresi Linier Plot Tampilan Jendela Regresi Linier Save

Halaman

50 51 52 53 53 54 54 55 55

Universitas Sumatera Utara

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor
lamp
1.
2.
3. 4. 5.
6.
7.

Judul
Hasil Perhitungan Dari Program SPSS Surat Permohonan Penelitian Tugas Akhir Surat Riset Pengumpulan Data Kartu Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa Surat Keterangan Hasil Uji Program Tugas Akhir Data Sumber Pengolahan Daftar Distribusi F, Distribusi T

Halaman

Universitas Sumatera Utara

Kebutuhan masyarakat yang meningkat mendorong pemerintah daerah untuk mengupayakan peningkatan penerimaan daerah dengan memberi perhatian pada perkembangan Pendapatan Asli Daerah (PAD). Sumber-sumber PAD adalah hasil pajak daerah, hasil retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan, dan lain-lain; Pendapatan Asli Daerah yang sah. Komponen PAD tersebut secara penuh dapat digunakan oleh daerah sesuai dengan kebutuhan dan prioritas daerah, disamping itu memperlihatkan adanya upaya yang dilakukan oleh pemerintah Propinsi Sumatera Utara dalam menggali sumber-sumber pendapatan daerah. Hal ini semakin leluasa dilakukan Pemerintah Propinsi Sumatera Utara setelah diberlakukan otonomi daerah.
Berbagai cara dilakukan Pemerintah Daerah untuk meningkatkan pendapatan daerahnya dalam upaya memenuhi kebutuhan belanja pemerintah daerah bagi pelaksanaan kegiatannya. Pertama, Pemerintah Daerah dapat memperoleh dana dari sumber-sumber yang dikategorikan Pendapatan Asli Daerah (PAD). Kedua, memperoleh transfer dana dari APBN yang dialokasikan dalam bentuk dana perimbangan yang terdiri dari bagi hasil pajak, bagi hasil bukan pajak, dana alokasi umum, dan dana alokasi khusus. Pengalokasian dana perimbangan ini selain ditujukan untuk memberikan kepastian sumber pendanaan bagi APBD, juga bertujuan untuk mengurangi/memperkecil perbedaan kapasitas fiskal antar daerah.
Universitas Sumatera Utara

Disamping itu, banyak faktor lain yang juga dapat mempengaruhi penerimaan pemerintah daerah seperti ekspor hasil kekayaan daerah seperti ekspor bahan modal, bahan baku, dan barang konsumsi.
Berdasarkan penjelasan di atas maka penulis mengambil judul tugas akhir yaitu “Analisis Pengaruh Retribusi Daerah dan Ekspor Barang Konsumsi Terhadap Penerimaan Pemerintah Propinsi Sumatera Utara”.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, perumusan masalah penelitian adalah mencari seberapa besar nilai pengaruh dan mana yang lebih dominan berpengaruh antara retribusi daerah dan ekspor barang konsumsi terhadap penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara.
1.3 Batasan Masalah
Untuk memberikan kejelasan dan memberikan kemudahan penelitian ini agar tidak jauh menyimpang dari sasaran yang ingin dicapai, penulis hanya meneliti pengaruh penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara dengan faktor-faktor yang mempengaruhi yaitu retribusi daerah dan ekspor barang konsumsi. Data kuantitatif yang digunakan adalah data retribusi daerah, data ekspor barang konsumsi dan data penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara dari tahun 2001 sampai tahun 2011.
Universitas Sumatera Utara

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuktikan secara empiris seberapa besar pengaruh retribusi daerah dan ekspor barang konsumsi terhadap penerimaaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara dari tahun 2001 sampai tahun 2011.
1.5 Manfaat Penelitian
Kontribusi yang dapat diambil dari penelitian ini adalah : 1. Kontribusi empiris pada pengaruh retribusi daerah dan ekspor barang
konsumsi terhadap penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara. 2. Konstribusi kebijakan untuk memberikan masukan bagi pemerintah
pusat maupun daerah dalam hal penyusunan kebijakan di masa yang akan datang. 3. Konstribusi teori sebagai bahan referensi dan data tambahan bagi peneliti-peneliti lainnya yang tertarik pada bidang kajian ini.
1.6 Lokasi Penelitian Penelitian dan riset data dilakukan di Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara.
Universitas Sumatera Utara

1.7 Metode Penelitian
Metode penelitian yaitu suatu cara yang terdiri dari langkah-langkah atau urutan kegiatan yang berfungsi sebagai pedoman umum yang digunakan untuk melaksanakan penelitian sehingga apa yang menjadi tujuan dari penelitian itu dapat terwujud. Metode penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut: a. Penelitian kepustakaan yaitu metode pengumpulan data untuk
memperoleh data dan informasi dari perpustakaan, yaitu dengan membaca buku-buku, referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir. b. Pengumpulan data untuk keperluan riset ini, telah dilakukan oleh penulis dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.
1.7 Tinjauan Pustaka
Menyatakan perubahan nilai variabel itu dapat pula disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
Universitas Sumatera Utara

variabel lain diperlukan alat analisis yang memungkinkan untuk membuat perkiraan nilai variabel tersebut pada nilai tertentu variabel yang mempengaruhinya (Algifari, 2000).
Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisa regresi. Model matematis dalam menjelaskan hubungan antara variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi.
Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel dependen dengan variabel independen mempunyai sifat hubungan sebab akibat, baik yang didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, ataupun yang berdasarkan pada penjelasan logis tertentu.
Bentuk hubungan antara variabel dapat searah atau dapat berlawanan arah. Hubungan antara variabel searah artinya perubahan nilai yang satu dengan nilai yang lain searah. Hubungan antara variabel berlawanan arah artinya perubahan nilai yang satu dengan nilai yang lain berlawanan arah. (Usman, Husaini, 1995).
Regresi ganda berguna untuk mendapatkan pengaruh dua variabel kriterium atau untuk mencari hubungan fungsional dua prediktor atau lebih dengan variabel kriteriumnya atau untuk meramalkan dua variabel prediktor atau lebih terhadap variabel kriteriumnya (Sudjana, 2001).
Setelah mengetahui hubungan fungsional antara variabel-variabel di mana persamaan regresinya telah ditentukan dan telah melakukan pengujian maka persoalan berikutnya yang dirasakan perlu, jika data hasil
Universitas Sumatera Utara

pengamatan terdiri dari banyak variabel adalah seberapa kuat hubungan antara variabel-variabel itu. Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan antara variabel-variabel tersebut.
Studi yang membahas derajat hubungan antara variabel-variabel tersebut dikenal dengan nama analisis korelasi. Ukuran yang dipakai untuk mengetahui derajat hubungan, terutama data kuantitatif dinamakan koefisien korelasi (Iswardono, 1981).
Jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positip. Tetapi jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti oleh penurunan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatip. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan.

1.8 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran

dalam tugas akhir ini. Dalam penyusunan tugas akhir ini penulis membagi

enam bab di mana masing-masing bab terdiri dari sub-sub bab. Adapun

sistematika penulisannya adalah sebagai berikut:

BAB 1

: PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan

masalah, batasan masalah, tujuan, manfaat, metode

penelitian dan sistematika penulisan.

Universitas Sumatera Utara

BAB 2 BAB 3 BAB 4 BAB 5 BAB 6

: LANDASAN TEORI Bab ini menguraikan tentang pengertian regresi, regresi linier berganda, uji regresi linier berganda dan korelasi regresi linier ganda serta uji koefisien regresi linier berganda. : SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET Bab ini menjelaskan tentang sejarah, visi, misi, kedudukan, tugas, fungsi dan struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara. : PENGOLAHAN DATA Bab ini menguraikan pengolahan data dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda, korelasi ganda, dan pengujian koefisien regresi linier berganda. : IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini menjelaskan tentang program atau software yang digunakan untuk mengolah/menganalisis data. Penulis menggunakan program SPSS (Statistic Product and Service Solution). : KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini merupakan bab penutup yang merupakan kesimpulan dari pembahasan serta saran-saran penulis berdasarkan kesimpulan yang di dapat.

Universitas Sumatera Utara

BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang berarti ramalan atau taksiran pertama kali diperkenalkan Sir Francis Galton pada tahun 1877, sehubungan dengan penelitiannya terhadap tinggi manusia, yaitu antara tinggi anak dan tinggi orang tuanya. Dalam penelitiannya, Galton menemukan bahwa tinggi anak dan tinggi orang tuanya cenderung meningkat atau menurun dari berat rata-rata populasi. Garis yang menunjukkan hubungan tersebut disebut garis regresi.
Analisis regresi lebih akurat dalam melakukan analisis korelasi, karena pada analisis itu kesulitan dalam menunjukkan slop (tingkat perubahan suatu variabel terhadap variabel lainnya dapat ditentukan). Jadi dengan analisis regresi, peramalan atau perkiraan nilai variabel terikat pada nilai variabel bebas lebih akurat pula. Karena merupakan suatu prediksi, maka nilai prediksi tidak selalu tepat dengan nilai riilnya, semakin kecil tingkat penyimpangan antara nilai prediksi dengan nilai riilnya, maka semakin tepat persamaan regresi yang dibentuk.
Universitas Sumatera Utara

Dapat disimpulkan bahwa analisis regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kemungkinan bentuk hubungan antara variabelvariabel, dengan tujuan pokok dalam penggunaan metode ini adalah untuk meramalkan atau memperkirakan nilai dari suatu variabel lain yang diketahui.
2.2 Persamaan Regresi Persamaan Regresi (regression equation) adalah suatu persamaan matematis yang mendefenisikan hubungan antara dua variabel. Persamaan regresi yang digunakan untuk membuat taksiran mengenai variabel dependen disebut persamaan regresi estimasi, yaitu suatu formula matematis yang menunjukkan hubungan keterkaitan antara satu atau beberapa variabel yang nilainya sudah diketahui dengan satu variabel yang nilainya belum diketahui.
Sifat hubungan antar variabel dalam persamaan regresi merupakan hubungan sebab akibat (causal relationship). Oleh karena itu, sebelum menggunakan persamaan regresi dalam mejelaskan hubungan antara dua atau lebih variabel, maka perlu diyakini terlebih dahulu bahwa secara teoritis atau perkiraan sebelumnya, dua atau lebih variabel tersebut memiliki hubungan sebab akibat. Variabel yang nilainya akan mempengaruhi nilai variabel lain disebut dengan variabel bebas (independent variabel), sedangkan variabel yang nilainya dipengaruhi oleh nilai variabel lain disebut variabel terikat (dependent variabel).
Universitas Sumatera Utara

Ada dua jenis Persamaan Regresi Linier, yaitu sebagai berikut : 1. Analisis Regresi Sederhana (simple analisis regresi) 2. Analisis Regresi Berganda (multiple analisis regresi)

2.3 Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana merupakan suatu proses untuk mendapatkan hubungan

matematis dalam bentuk suatu persamaan antara variabel tak bebas tunggal

dengan variabel bebas tunggal atau dengan kata lain, regresi linier yang hanya

melibatkan satu peubah bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas

Y. Bentuk umum model regresi linier sederhana yaitu:

Y= (2.1)

Di mana :

= variabel tak bebas (dependen) = parameter intersep = koefisien regresi (slop) = variabel bebas (independen) = kesalahan penduga

2.4 Regresi Linier Berganda
Disamping hubungan linier dua variabel, hubungan linier lebih dari dua variabel dapat juga terjadi. Pada hubungan ini, perubahan satu variabel dipengaruhi oleh lebih dari satu variabel lain. Maka regresi linier berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon (variable dependent) dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu predaktor (variable independent).

Universitas Sumatera Utara

Tujuan analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas

hubungan antara dua variabel atau lebih dan memuat prediksi/perkiraan nilai Y

atas nilai X. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua

atau lebih variabel, yaitu :

Y= (2.2)

Model di atas merupakan model regresi untuk populasi, sedangkan

apabila hanya menarik sebagian berupa sampel dari populasi secara acak dan tidak

mengetahui regresi populasi untuk keperluan analisis, variabel bebas akan

dinyatakan dengan

sedangkan variabel tidak bebas

dinyatakan dengan Y.

= (2.3)

Di mana :

Λ
Y

e

= variabel tidak bebas (dependent) = Koefisien regresi = variabel bebas (independent) = kesalahan pengganggu

2.5 Uji Persyaratan Regresi Linier Berganda
Beberapa hal lain yang penting juga untuk dipahami dalam penggunaan analisis regresi linier ganda yaitu perlunya melakukan uji asumsi klasik atau uji persyaratan analisis regresi ganda sehingga persamaan garis regresi yang diperoleh benar-benar dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau kriterium. Uji persyaratan tersebut harus terpenuhi, apabila tidak maka akan menghasilkan garis regresi yang tidak cocok untuk memprediksi.

Universitas Sumatera Utara

Sebelum masuk pada uji persyaratan perlu dipahami bahwa statistik sebagai alat analisis dikelompokkan menjadi dua bagian yang berbeda, yaitu kelompok statistik parametrik dan statistik non-parametrik. Pada statistik nonparametrik tidak memerlukan persyaratan tertentu sedangkan pada statistik parametrik memerlukan persyaratan yang harus dipenuhi. Oleh karena itu, dalam uji persyaratan regresi linier ganda yang harus dilakukan pada dasarnya juga dikelompokkan menjadi dua bagian, yaitu uji persyaratan untuk masuk ke statistik parametrik dan uji persyaratan untuk menggunakan regresi linier ganda.
Uji asumsi klasik yang secara minimal perlu dilakukan oleh penulis menggunakan regresi linier ganda sebagai alat analisis yaitu berupa:
1. Uji persyaratan untuk statistik parametrik, yang berupa: a. Uji normalitas b. Uji homogenitas
2. Uji Persyaratan untuk regresi linier ganda, yang terdiri atas: a. Uji linieritas garis regresi b. Tidak terdapat saling hubungan antara variabel bebas (uji multikolinieritas) c. Tidak terdapat autokorelasi antar data pengamatan d. Tidak terjadi adanya heteroskedasitas (Gujarati,1997)
Universitas Sumatera Utara

2.6 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda

Dalam regresi linier berganda variabel tak bebas (Y), tergantung kepada dua atau lebih variabel bebas (X). Bentuk persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua atau lebih variabel, yaitu :

+

Di mana: Y

= Variabel terikat (dependen)

= koefisien regresi

= Variabel bebas (independen)

e = kesalahan pengganggu (disturbance terma), artinya nilai- nilai dari variabel lain yang tidak dimasukkan dalam persamaan. Nilai ini biasanya tidak dihiraukan dalam perhitungan.
Untuk hal ini, penulis menggunakan regresi linier berganda dengan tiga variabel, yaitu satu variabel tak bebas (dependent variable) dan dua variabel bebas (independent variable). Bentuk umum persamaan regresi linier berganda tersebut yaitu :
+ (2.5)

Nilai dari koefisien

dapat ditentukan dengan metode kuadrat

terkecil (least squared) seperti berikut ini:

!

"

Universitas Sumatera Utara

# Harga-harga

$ yang telah didapat kemudian disubstitusikan ke

dalam persamaan (2.5) sehingga diperoleh model regresi linier berganda Y atas

dan Dalam persamaan model regresi linier yang diperoleh, maka antara nilai Y

dan akan menimbulkan perbedaan hasil yang sering disebut sebagai kekeliruan.

Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan

standar estimasi (standard error of estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi

menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel

tidak bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi,

makin tinggi ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan

nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai

kesalahan standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan estimasi yang

dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Kesalahan

standar estimasi dapat ditentukan dengan rumus:

%&

' #

Di mana: %& = Kesalahan baku

Yi = nilai data sebenarnya

Λ
Yi = nilai taksiran

n = banyak ukuran sampel

k = banyak variabel bebas

(

Universitas Sumatera Utara

2.7 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk

mengetahui apakah ada hubungan pengaruh antara dua variabel. Nilai koefisien

determinasi menunjukkan persentase variasi nilai variabel dependen yang dapat

dijelaskan oleh persamaan regresi yang dihasilkan. Koefisien determinasi yang

dinyatakan dengan ) untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup

lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam

variabel tak bebas (Y) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-

variabel bebas (X) yang ada dalam model persamaan regresi linier berganda

secara bersama-sama. Maka * akan ditetukan dengan rumus, yaitu:

R2 =

JK reg y2

(2.10)

Dengan:

+,-./

0

0

0

Harga ) yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing-masing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja (bersifat nyata).

Universitas Sumatera Utara

2.8 Koefisien Korelasi

Setelah mengetahui hubungan fungsional antara variabel-variabel di mana

persamaan regresinya telah ditentukan dan telah melakukan pengujian maka

persoalan berikutnya yang perlu dirasakan yaitu, jika data hasil pengamatan terdiri

dari banyak variabel adalah seberapa kuat hubungan antara variabel-variabel itu.

Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan antara variabel-variabel

tersebut.

Studi yang membahas derajat hubungan antara variabel-variabel tersebut

dikenal dengan nama analisis korelasi. Ukuran yang dipakai untuk mengetahui

derajat hubungan, terutama data kuantitatif dinamakan koefisien korelasi.

Besarnya hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yag lain dinyatakan

dengan koefisien korelasi yang disimbolkan dengan “r” yang besarnya adalah akar

koefisien determinasi. Atau secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:

r = 1*

(2.12)

Koefisien korelasi (r) dapat digunakan untuk:

1. Mengetahui keeratan hubungan (korelasi linier) antara dua variabel.

2. Mengetahui arah hubungan antara dua variabel.

Untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel dengan menggunakan koefisien korelasi adalah dengan menggunakan nilai absolut dari koefisien tersebut. Besarnya koefisien korelasi (r) antara dua variabel adalah nol sampai dengan 1. Apabila dua buah variabel mempunyai nilai r = 0, berarti antara dua variabel tersebut tidak ada hubungan. Sedangkan apabila dua buah variabel

Universitas Sumatera Utara

mempunyai r = 2 1, maka dua buah variabel tersebut mempunyai hubungan yang sempurna.
Semakin tinggi nilai koefisien korelasi antara dua buah variabel (semakin mendekati 1), maka tingkat keeratan hubungan antara dua variabel tersebut semakin tinggi. Dan sebaliknya semakin rendah koefisien korelasi antara dua buah variabel (semakin mendekati 0), maka tingkat keeratan hubungan antara dua variabel tersebut semakin lemah. Hubungan antar variabel dapat dikelompokkan menjadi 3 jenis hubungan sebagai berikut :
1. Korelasi Positif Terjadinya korelasi positif apabila perubahan pada variabel yang satu
diikuti dengan perubahan variabel yang lain dengan arah yang sama (berbanding lurus). Artinya, apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti dengan peningkatan variabel lain.
2. Korelasi Negatif Korelasi negatif terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti
dengan perubahan variabel yang lain dengan arah yang berlawanan (berbanding terbalik). Artinya apabila variabel yag satu meningkat, maka akan diikuti dengan penurunan pada variabel yang lain dan sebaliknya.
Universitas Sumatera Utara

3. Korelasi Nihil

Korelasi nihil terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti

perubahan pada variabel yang lain dengan arah yang tidak teratur (acak), artinya

apabila variabel yang satu meningkat, kadang diikuti dengan peningkatan pada

variabel yang lain dan kadang diikuti dengan penurunan pada variabel yang lain.

Selain diturunkan dari koefisien determinasi (3 ), koefisien

korelasi (r) dapat pula ditentukan dengan menggunakan formulasi sebagai berikut:

# 4&56 7 #

#

8

Di mana:

4&56 = koefisien korelasi antara Y dan X = Variabel bebas (independen)

Y = Variabel terikat (dependen)

Untuk mencari korelasi antara variabel Y terhadap

atay

4& dapat dicari dengan rumus:

n X iYi − ( X i )( Yi )

{ }{ }( ) ( )4&

=

n

X

2 i

−

X i 2 n Yi2 −

Yi 2

(2.14)

Jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan variabel

lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi

yang positif. Tetapi jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti oleh penurunan

di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai

korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun

variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedaua variabel tersebut tidak

mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel berikut:

Universitas Sumatera Utara

Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r

R Interpretasi

0 Tidak berkorelasi

0,01 – 0,20

Sangat rendah

0,21 – 0,40

Rendah

0,41 – 0,60

Agak rendah

0,61 – 0,80

Cukup

0,81 – 0,99

Tinggi

1 Sangat tinggi

2.9 Uji Regresi Linier Berganda
Pengujian hipotesis bagi koefisien-koefisien regresi linier berganda dapat dilakukan secara serentak atau keseluruhan. Pengujian regresi linier perlu dilakukan untuk mengetahui apakah variabel-variabel bebas secara bersamaan memiliki pengaruh terhadap variabel tak bebas. Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut: 1. Menentukan formulasi hipotesis
9 : : = : = : = ... = :; = 0 (< < ?@A BCBDCEF@3GH> I 9 : minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol
atau mempengaruhi Y.
2. Penentuan nilai kritis. Nilai kritis dalam pengujian hipotesis terhadap koefisien regresi dapat ditentukan dengan menggunakan tabel distribusi
Universitas Sumatera Utara

normal dengan memperhatikan tingkat signifikan (J dan banyaknya sampel digunakan serta nilai KLMNOP dengan derajat kebebasan Q = k dan Q = n-k-1

3. Menentukan kriteria pengujian R diterima bila KSTLUVW X KLMNOP R ditolak bila KSTLUVW Y KLMNOP

4. Menentukan nilai statistik F dengan rumus :

K

Z[\OW]A Z[\O^] E A

Di mana:

+,-./

= jumlah kuadrat regresi

+,-.` #

= jumlah kuadrat residu (sisa) = derajat kebebasan

+,-./ +,-.`

0

0

_

5. Membuat kesimpulan apakah 9 diterima atau ditolak.

2.10 Uji Koefisien Regresi Berganda
Keberartian adanya variabel-variabel bebas dalam regresi linier berganda perlu diuji untuk menunjukkan seberapa besar pengaruh yang diberikan pada variabel

Universitas Sumatera Utara

tak bebas. Dan cara yang tepat untuk mengujinya adalah dengan menggunakan uji

statistik t (student).

Dimisalkan populasi mempunyai model regresi berganda sebagai berikut :

a& 5 + + + ... +

Yang akan ditaksir oleh regresi berbentuk : = + + + ... +

. Adanya kriteria bahwa variabel-variabel tersebut memberikan pengaruh

yang berarti atau tidak terhadap variabel tak bebas akan diuji hipotesis 9

melawan hipotesis tandingan 9 dalam bentuk:

9 = :T = 0

i = 1, 2, ... , k

9 = :T b 0

i = 1, 2, ... , k

Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan kekeliruan baku taksiran

%& . Jadi untuk melihat kekeliruan baku dari koefisien adalah :

% ' %&
c

*c

!

Di mana:

%&

' #

0c 4c

c
# d#

cc

#c

c

Kemudian dicari perhitungan statistik t yaitu:

e %f

"

Universitas Sumatera Utara

Dari tabel distribusi t-student serta dk = (n-k-1), =LMNOP = = Vg;gh6 , di mana kriteria pengujian diperoleh: 9 : ditolak jika =T Y =LMNOP 9 : diterima jika =T i =LMNOP
Universitas Sumatera Utara

BAB 3
SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET
3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik Badan Pusat Statistik (BPS) adalah lembaga negara non departemen. BPS melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara bidang pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal – hal di atas BPS juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi dilapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik dipusat maupun di daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi dan ukuran-ukuran lainnya.
3.2 Visi dan Misi 3.2.1 Visi Visi dari Badan Pusat Statistik adalah pelopor data statistik terpercaya untuk semua.
Universitas Sumatera Utara

3.2.2 Misi 1. Memperkuat landasan konstitusional dan operasional lembaga statistik untuk penyelenggaraan statistik yang efektif dan efisien. 2. Menciptakan insan statistik yang kompeten dan profesional, didukung pemanfaatan teknologi informasi mutakhir untuk kemajuan perstatistikan Indonesia. 3. Meningkatkan penerapan standar klasifikasi, konsep dan definisi, pengukuran, dan kode etik statistik yang bersifat universal dalam setiap penyelenggaraan statistik. 4. Meningkatkan kualitas pelayanan informasi statistik bagi semua pihak. 5. Meningkatkan koordinasi, integrasi, dan sinkronisasi kegiatan statistik yang diselenggarakan pemerintah dan swasta, dalam kerangka Sistem Statistik Nasional (SSN) yang efektif dan efisien.
3.3 Kedudukan
BPS Propinsi Sumatera Utara adalah Perwakilan Badan Pusat Statistik RI di Propinsi Sumatera Utara yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada Kepala BPS RI dan melaksanakan koordinasi dengan Kepala Daerah setempat.
Universitas Sumatera Utara

3.4 Tugas, Fungsi, dan Kewenangan Badan Pusat Statistik
Tugas, fungsi, dan kewenangan BPS telah menetapkan dalam Keputusan Presiden RI (Keppres) Nomor 103 Tahun 2001. Dalam menjalankan tugas, fungsi, dan kewenangannya seperti tercantum di bawah ini. BPS juga dibatasi oleh 10 prinsip etika perstatistikaan yang tercantum dalam United Nations Fundamental principles of Official Statistics.
3.4.1 Tugas
Tugas BPS Propinsi Sumatera Utara adalah melaksanakan penyelenggaraan statistik dasar di Propinsi Sumatera Utara sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku.
3.4.2 Fungsi
Dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud, BPS menyelenggarakan fungsi:
1. Pengkajian, penyusunan, dan perumusan kebijakan dibidang statistik. 2. Pengkoordinasian kegiatan statistik nasional dan regional. 3. Penetapan dan penyelenggaraan statistik dasar. 4. Pembinaan dan fasilitasi terhadap kegiatan instansi pemerintah dibidang
kegiatan statistik; dan 5. Penyelenggaraan pembinaan dan pelayanan administrasi umum dibidang
perencanaan umum, ketatausahaan, organisasi, tata laksana, kepegawaian,
Universitas Sumatera Utara

keuangan, kearsipan, kehumasan, hukum, perlengkapan, dan rumah tangga.
3.4.3 Kewenangan
Dalam menyelenggarakan fungsi sebagaimana dimaksud, BPS mempunyai kewenangan:
1. Penyusunan rencana nasional secara makro dibidangnya 2. Perumusan kebijakan dibidangnya untuk mendukung pembangunan secara
makro 3. Penetapan sistem informasi dibidangnya 4. Penetapan dan penyelenggaraan statistik nasional 5. Kewenangan lain sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan
yang berlaku, yaitu: 1. Perumusan dan pelaksanaan kebijakan tertentu dibidang kegiatan
statistik 2. Penyusunan pedoman penyelenggaraan survei statistik sektoral
3.5 Landasan Hukum
1. Undang-Undang Nomor 16 Tahun 1997 tentang Statistik menjamin kepastian hukum bagi penyelenggara dan pengguna statistik baik pemerintah maupun masyarakat. Dengan adanya Undang-Undang Statistik ini maka kepentingan masyarakat pengguna statistik akan terjamin terutama atas nilai informasi yang diperolehnya.
Universitas Sumatera Utara

2. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 51 Tahun 1999 tentang Penyelenggaraan Statistik yang mengamanatkan bahwa BPS berkewajiban menyelenggarakan kegiatan statistik dasar.
3. Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor 103 Tahun 2001 tentang Kedudukan, Tugas, Fungsi, Kewenangan, Susunan Organisasi, dan Tata Kerja Lembaga Pemerintah Non Departemen yang menetapkan kedudukan BPS sebagai lembaga pemerintah non departemen yang mempunyai tugas menyelenggarakan kegiatan statistik dasar.
4. Keputusan Kepala Badan Pusat Statistik Nomor 121 Tahun 2001 tentang Organisasi dan Tata Kerja Perwakilan Badan Pusat Statistik di Daerah.
3.6 Struktur Organisasi
Bentuk strukur organisasi yang diterapkan Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara adalah : Struktur Organisasi Garis (Line) dan staf. Wewenang mengenai tugas dan tanggung jawab perusahaan dipegang sepenuhnya oleh pejabat pimpinan (Kepala Kantor). Selanjutnya mengenai urusan–urusan dalam fungsi organisasi atau perusahaan, pimpinan berwenang kepada pejabat staf (Kepala Bagian) yang memberikan bahan masukan kepada pimpinan dalam pengambilan keputusan dan tidak berwenang memberikan perintah kepada pegawai yang ada dalam organisasi walaupun seorang pegawai termasuk ke dalam satuan organisasi yang dipimpin oleh seorang pejabat lain. Berikut bagan struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara.
Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara

BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Data dan Pembahasan Data merupakan alat untuk mengambil suatu keputusan atau untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan yang baik dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas data yang baik. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan/permasalahan.
Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang pengaruh retribusi daerah dan ekspor barang konsumsi terhadap penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara seperti yang diuraikan sebelumnya, penulis mengumpulkan data yang berhubungan dengan permasalahan tersebut. Data yang dikumpulkan adalah data mengenai retribusi daerah, ekspor barang konsumsi dan penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara dari tahun 2001 sampai tahun 2011.
Universitas Sumatera Utara

Tabel 4.1 Data Retribusi Daerah, Ekspor Barang Konsumsi dan Penerimaan Pemerintah Propinsi Sumatera Utara Tahun 2001-2011

Tahun

Penerimaan Pemerintah (Rp)

Retribusi Daerah Ekspor Barang Konsumsi (Rp) (Ton)

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

1.066.803.843

15.448.298

1.611.907

1.179.912.701

7.127.396

1.598.623

1.571.972.617

16.928.483

1.282.394

1.882.698.582

23.756.055

2.018.135

1.742.474.554

19.101.900

2.054.518

2.517.402.983

11.714.728

2.083.985

2.975.150.652

13.611.811

1.887.940

3.620.112.147

29.409.174

2.099.783

3.823.149.652

29.456.736

1.964.783

4.232.169.601

35.813.385

1.913.848

5.363.366.624

31.297.594

2.058.333

Sumber : Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa ada sebuah variabel dependen dan dua buah variabel independen yang mempunyai nilai cukup besar dengan satuan Rupiah dan Ton. Penulis menyederhanakan nilai-nilai tersebut ke dalam bentuk satuan yang lebih sederhana seperti tabel berikut:

Universitas Sumatera Utara

Tahun
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Tabel 4.2 Data Yang Telah Disederhanakan Penerimaan Pemerintah Retribusi Daerah Ekspor Barang
(Rp) (Rp) Konsumsi (Ton)

1.066,804 1.179,913 1.571,973 1.882,700 1.742,475 2.517,403 2.975,151 3.620,112 3.823,150 4.232,170 5.363,367

15,448 7,127 16,929 23,756 19,102 11,715 13,612 29,409 29,457 35,813 31,298

1,612 1,599 1,282 2,018 2,055 2,084 1,888 2,100 1,965 1,914 2,058

Keterangan:

Penerimaan Pemerintah (Rupiah) = Y

Retribusi Daerah (Rupiah)

=

Ekspor Barang Konsumsi (Ton) =

Universitas Sumatera Utara

4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda

Untuk mencari persamaan regresi linier berganda, terlebih dahulu dihitung

koefisien-koefisien regresinya dengan mencari penggandaan suatu variabel

dengan variabel lainnya. Dengan koefisien-koefisien yang didapat dari

perhitungan-perhitungan yang ada, maka dapat ditentukan untuk mencari

persamaan regresi linier bergandanya. Adapun nilai-nilai koefisiennya adalah

sebagai berikut:

Tabel 4.3 Nilai-Nilai Koefisien Persamaan Regresi Linier Berganda

Tahun

Y

2001 1.066,804 15,448

1,612

24,902

16.479,988

2002 1.179,913

7,127

1,599

11,396

8.409,240

2003 1.571,973 16,929

1,282

21,703

26.611,931

2004 1.882,700 23,756

2,018

47,940

44.725,421

2005 1.742,475 19,102

2,055

39,255

33.284,757

2006 2.517,403 11,715

2,084

24,414

29.491,376

2007 2.975,151 13,612

1,888

25,699

40.497,755

2008 3.620,112 29,409

2,100

61,759

106.463,874

2009 3.823,150 29,457

1,965

57,883

112.618,530

2010 4.232,170 35,813

1,914

68,546

151.566,704

2011 5.363,367 31,298

2,058

64,411

167.862,660

Total 29.975,218 233,666

20,575 447,908 738.012,237

Universitas Sumatera Utara

Tahun 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Total

Sambungan Tabel 4.3

1.719,688 1.886,681 2.015,269 3.799,289 3.580,786 5.246,268 5.617,085 7.602,235 7.512,490 8.100,373 11.037,809 58.117,974

238,641 50,794 286,591 564,348 364,886 137,241 185,287 864,889 867,715 1.282,571 979,565 5.822,527

2,599 2,557 1,644 4,072 4,223 4,343 3,565 4,410 3,861 3,663 4,235 39,172

1.138.070,774 1.392.194,688 2.471.099,113 3.544.559,290 3.036.219,126 6.337.317,864 8.851.523,473 13.105.210,893 14.616.475,923 17.911.262,909 28.765.705,577 101.169.639,628

Dari tabel di atas maka diperoleh: n = 11
= 29.975,218 = 233,666 = 20,575 = 447,908

= 738.012,237 = 58.117,974 = 5.822,527 = 39,172 = 101.169.639,628

Universitas Sumatera Utara

Persamaan regresi linier bergandanya adalah: + (4.1)
Nilai-nilai a, , ?@E dapat ditentukan dengan rumus metode kuadrat terkecil (least squared) sebagai berikut:

#

Di mana:

00

#

88 !!! _$ _ "j

$_$ (k(

00

#

k _"_ 8( " j

k !$"

00

#

88 !!! k _"_ " (k$ j

k$ !

00

#

88 !!! ( ("_ $ "8$ k 8" j

k !" "_!

8 _ ! " $ Universitas Sumatera Utara

00

#

k _"_ ( ("_ $ _$ " (" j

= 2.050,691

0 0 j# ( ("_ $
k !( !8( ! $ j
= 19.486.576,524

Dapat diperoleh:

( k

k !$" k !" "_! $_$ (k( k !$"
" 8 ( _8 " 8_
100,188

k_k !( k$ !

k$ !

$_$ (k( k_k !(

k

$_$ (k( k !$"

!!8 kk! $"

" 8_

k "$

!" "_! k$ !

k$ !

Universitas Sumatera Utara

# ( ("_ $

kk $$ 88 !!!

(" _8

2.027,048

k "$ k _"_

Dengan demikian, diperoleh persamaan regresi linier berganda atas ?@E atas Y adalah:
+ lm n onp oqr soo srr ts + 1.402,781 tn
Dengan menggunakan SPSS perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada lampiran 1.

4.3 Analisis Residu
Dengan didapat persamaan regresi linier bergandanya, maka untuk mengetahui seberapa besar diperkirakan penyimpangan tingkat penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara, maka dapat dihitung dengan mencari koefisien-koefisien dari analisis residunya adalah 4.4 sebagai berikut:

Universitas Sumatera Utara

Tahun 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Total

Tabel 4.4 Penyimpangan Nilai Koefisien YY

I

1.066,804 1.781,939196

-715,135

511.418,349

1.179,913

930,038695

249,874

62.437,168

1.571,973 1.467,399894

104,573

10.935,534

1.882,700 3.183,830186

-1.301,130

1.692.939,761

1.742,475 2.769,458131

-1.026,983

1.054.694,351

2.517,403 2.070,050024

447,353

200.124,685

2.975,151 1.985,161584

989,989

980.079,044

3.620,112 3.865,220992

-245,109

60.078,418

3.823,150 3.680,654581

142,495

20.304,944

4.232,170 4.245,907678

-13,738

188,724

5.363,367 3.995,559322

1.367,808

1.870.897,844

29.975,218 29.975,22028

-0,002

6.464.098,823

Sehingga kesalahan bakunya dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

%&

' #

Dengan:

n k

= 6.464.098,823 = 11 =2

Universitas Sumatera Utara

Diperoleh:

%&

' #

'! ! k($ $ 8

$($ $(_ Dengan penyimpangan nilai yang didapat, ini berarti bahwa rata-rata tingkat penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata tingkat penerimaan pemerintah yang diperkirakan adalah sebesar 898,895 (perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada lampiran 1).

4.4 Koefisien Determinasi

Untuk menganalisis dan mengetahui seberapa besar pengaruh retribusi daerah dan

ekspor barang konsumsi terhadap penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera

Utara, maka dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut:

* +,-./

8

Dengan:

+,-./

0

0

kk $$ k !" "_!

k8 8$

= 10.145.813,938128 + 2.877.902,836962

= 13.023.716,77509

k_k !(

= ( $! _"! _

Universitas Sumatera Utara

Sehingga diperoleh: 8 k 8 " ! ""_k(
* ( $! _"! _ * k !!$
* 7k !!$ * k$ "

Dari hasil perhitungan diperoleh koefisien determinasi (* ) sebesar 0,668 berarti sekitar 66,8% tingkat penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara dipengaruhi oleh retribusi daerah dan ekspor barang konsumsi.
Dengan mencari akar dari koefisien determinasi, maka didapat koefisien korelasinya (R) sebesar 0,817 (perhitungan dapat dilihat pada output SPSS di lampiran 1).

4.5 Koefisien Korelasi

Untuk mengukur besar pengaruh variabel terikat (dependen) terhadap variabel

bebas (independen), dapat dilihat dari besarnya koefisien korelasinya, yaitu:

1. Koefisien korelasi antara Y (penerimaan pemerintah) dengan (retribusi

daerah).

4&56 7#

#

#

_

"8$ k 8"

( ("_ $ 88 !!!

7u v k !( !8( ! $

( ("_ $ w u v _ $ _ "

88 !!! w

$ $ 8 !k" " kk $( $( $$

7 $!! k8_ (k$ $($ _ 8 !( "_ ! k " "(" _ _(( "((__!

8 ( _ 8 "$

7 8_ 8 "! ( " (($

Universitas Sumatera Utara

8 ( _ 8 "$ 8 k(_ 8(8
k "$8
Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara Y (penerimaan pemerintah) dengan (retribusi daerah), artinya jika semakin meningkat retribusi daerah maka akan semakin meningkat pula penerimaan pemerintah dan sebaliknya jika semakin menurun retribusi daerah maka akan semakin menurun juga penerimaan pemerintah dengan hubungan antara Y dan tergolong kuat dengan nilai r yang tinggi sebesar 0,783.

2. Koefisien korelasi antara Y (penerimaan pemerintah) dengan (ekspor

barang konsumsi).

4&5x #

7# #

_$ " ("

( ("_ $ k _"_

7u v k !( !8( ! $

( ("_ $ wu v 8( "

!8( (" " ! ! " k k8_

7 $!! k8_ (k$ $($ _ 8 !( "_ 8k $(

__" !k8!_

7 8_ 8 "!k "! " _!

__" !k8!_ k _$ 8

k _!k

! k _"_ w 8 88

Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara Y (penerimaan pemerintah) dengan (ekspor barang konsumsi), artinya jika semakin tinggi ekspor barang konsumsi maka akan semakin meningkat pula penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara dan sebaliknya jika tingkat

Universitas Sumatera Utara

ekspor barang konsumsi menurun maka penerimaan pemerintah akan menurun juga dengan korelasi yang tergolong sedikit rendah dengan nilai r sebesar 0,560.
4.6 Uji Regresi Linier Berganda Pengujian hipotesis bagi koefisien-koefisien regresi linier berganda dapat dilakukan secara serentak atau keseluruhan. Pengujian regresi linier perlu dilakukan untuk mengetahui apakah retribusi daerah dan ekspor barang konsumsi memiliki pengaruh terhadap penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara. Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut: 1. Menentukan formulasi hipotesis
9 y: : k Artinya (retribusi daerah) dan (ekspor) tidak mempengaruhi tingkat penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara. 9 :: b: bk Artinya minimal ada parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol atau mempunyai pengaruh terhadap tingkat penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara.
Universitas Sumatera Utara

2. Menentukan taraf nyata z dan nilai KLMNOP dengan derajat kebebasan { = k dan { = n-k-1.
dengan : z = 0,05 { =2 { = n-k-1 = 11-2-1 = 8 Maka diperoleh KLMNOP sebesar 4,46.

3. Menentukan kriteria pengujian 9 diterima jika KSTLUVW X KLMNOP 9 ditolak jika KSTLUVW Y KLMNOP

4. Menentukan nilai statistik F dengan rumus:

K

Z[\OW]A Z[\O^] E A

Dengan:

+,-./

= jumlah kuadrat regresi

+,-.` #

= jumlah kuadrat residu (sisa) = derajat kebebasan

+,-./

00

kk $$ k !" "_!

k8 8$

10.145.813,938128 + 2.877.902,836962

13.023.716,77509

k_k !(

"

Universitas Sumatera Utara

+,-.`

6.464.098,823

Maka diperoleh:

|

+,-./] +,-.`] #

8 k 8 " ! ""_k(]

! ! k($ $ 8]

!_ _ ( ! ! k($ $ 8]$

!_ _ ( $k$ k 8_ $"_

$ k_$

Dapat dilihat nilai KSTLUVW = 8,058 Y KLMNOP = 4,46. Artinya R ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa minimal ada parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol atau retribusi daerah dan ekspor barang konsumsi mempunyai pengaruh terhadap penerimaan pemerintah Propinsi Sumatera Utara (perhitungan dapat diperoleh dengan mengguakan SPSS dengan output pada lampiran 1).

4.7 Uji Koefisien Linier Regresi Berganda
Keberartian adanya variabel-variabel bebas dalam regresi linier ganda perlu diuji untuk menunjukkan seberapa besar pengaruh yang diberikan pada variabel tak bebas. Dan cara yang tepat untuk mengujinya adalah dengan menggunakan uji statistik t (student).
Koefisien korelasi antara retribusi daerah (< ) dengan ekspor barang konsumsi (< ).

Universitas Sumatera Utara

# 4
7#

#

" (k$

88 !!! k _"_

4

7u v _ $ _ "

88 !!! wu v 8( "

k _"_ w

( ! ($$ $k" !""(_

4

7 ! k " "(" _ _(( "((! 8k $(

8 88

( 8 kk_ 4
7 ( " ((" " _!

( 8 kk_ 4 !" "!

4 k!

4 k ($( !

$

%& = ($($ $(_ = 808.012,221 (Nilai tersebut di dapat dari rumus 4.12)

cc

= 858,909

cc

k !$"

Nilai di atas diperoleh dari tabel 4.5 berikut Tabel 4.5 Perhitungan Jumlah Kuadrat

Tahun

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

15,448 7,127 16,929 23,756 19,102 11,715 13,612 29,409 29,457 35,813 31,298

1,612 1,599 1,282 2,018 2,055 2,084 1,888 2,100 1,965 1,914 2,058

c

cc

c

Universitas Sumatera Utara

Maka diperoleh:

%f

' %& c4

$k$ k

' $_$ (k(

k ($( !

'$k$ k 8_8 !$$ k_$
8 !(

%f

' %& c4

$k$ k

' k !$"

k ($( !

'$kk$_k_k8

8_8 _

!$(

kk $$ e %f 8 !( ( 8!

k "$

e %f

!$( _$

Dari tabel distribusi t dengan dk = Q #

dilihat bahwa =LMNOP = 2,31. Maka dari perhitungan =STLUVW di atas diperoleh:

= Y =LMNOP = i =LMNOP

maka 9 ditolak maka 9 diterima

$ dan J k k_ maka dapat

Universitas Sumatera Utara

Dari kedua koefisien regresi tersebut menunjukkan bahwa variabel (retribusi daerah) memiliki pengaruh yang berarti atau signifikan terhadap persamaan regresi yang ditentukan, sedangkan variabel (ekspor barang konsumsi) tidak memiliki pengaruh yang berarti atau signifikan terhadap Y (penerimaan pemerintah). Perhitungan ini dapat dilihat dengan menggunakan SPSS pada lampiran 1.
Universit