Pada bagian model summary, hasil pengujian diatas terlihat bahwa angka D-W sebesar +0,489 -20,489+2 karena angka D-W diantara -2 sampai +2,
maka dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak ada autokorelasi.
3. Analisis Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, beberapa tahapan dilakukan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan
variabel dependen, melalui pengaruh LN_X1 pajak daerah dan LN_X2 retribusi daerah terhadap LN_Y belanja modal. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel
berikut ini :
Tabel 4.7 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
Constant 12.769
1.151 11.091
.000 Ln_X1
.315 .137
.482 2.295
.025 1
Ln_X2 .039
.158 .053
.250 .803
a. Dependent Variable: Ln_Y
Sumber : Hasil Olah Data SPSS 16 Lampiran iv
Berdasarkan nilai-nilai koefisien diatas, persamaan regresi yang dapat disusun untuk variabel pajak daerah dan retribusi daerah adalah dalam ribuan
rupiah
Universitas Sumatera Utara
Y = 12.215 + 0.334 X1 + 0.057 X2
Dimana : Y = Logaritma Natural Realisasi Belanja Modal
X
1
= Logaritma Natural Realisasi Pajak Daerah X
2
= Logaritma Natural Realisasi Retribusi Daerah Interpretasi dari persamaan regresi linier berganda diatas adalah :
a. Konstanta a sebesar 12.215, menyatakan bahwa jika variabel independen
dianggap konstan, maka nilai belanja modal adalah sebesar 12.215 b.
Koefisien X
1
b1 = 0.334, ini menunjukkan bahwa apabila terjadi perubahan variabel pajak daerah sebesar 1 akan menaikkan belanja modal
sebesar 0,334 atau 33,4 dengan asumsi variabel lainnnya konstan c.
Koefisien X
2
b2 = 0.057, ini menunjukkan bahwa apabila terjadi perubahan retribusi daerah sebesar 1 maka akan menaikkan belanja modal
sebesar 0,057 atau 5,7 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
4. Pengujian Hipotesis
a. Uji Parsial Uji t Uji t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel
independennya. Hasil pengujian hipotesis dengan menggunakan uji t dapat dilihat pada tabel berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8 Uji Statistik t
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
Constant 12.769
1.151 11.091
.000 Ln_X1
.315 .137
.482 2.295
.025 1
Ln_X2 .039
.158 .053
.250 .803
a. Dependent Variable: Ln_Y
Sumber : Hasil Olah Data SPSS 16 Lampiran iv
Kesimpulan yang dapat diambil dari analisis tersebut adalah sebagai berikut:
a. pajak daerah LN_X1 mempunyai nilai signifikansi 0.025 yang berarti nilai ini lebih kecil dari 0.05, sedangkan nilai t
hitung
2.295 t
tabel
1,992997. {t- tabel =
α,0.05 ; df, 73 = 1,992997}. Berdasarkan kedua nilai tersebut disimpulkan bahwa H
ditolak, ini menunjukkan bahwa secara parsial pajak daerah berpengaruh signifikan terhadap belanja modal,
b. retribusi daerah LN_X2 mempunyai nilai signifikansi 0.803 yang jauh lebih besar dari 0.05, dan nilai t
hitung
0.250 t
tabel
1,992997 {t-tabel = α,0.05 ; df,
73 = 1,992997. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel retribusi daerah secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap belanja modal.
b. Uji Simultan Uji F Menguji pengaruh pajak daerah dan retribusi daerah secara bersama
terhadap belanja modal digunakan uji statistik F, yang dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.9 Uji Statistik F
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. Regression
12.329 2
6.165 14.144
.000
a
Residual 31.817
73 .436
1
Total 44.146
75 a. Predictors: Constant, Ln_X2, Ln_X1
b. Dependent Variable: Ln_Y
Sumber : Hasil Olah Data SPSS 16 Lampiran iv
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat, bahwa nilai F hitung adalah 14.144, dengan tingkat signifikansi 0.000 yang lebih kecil dari 0.05, ini
menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen, LN_X1 pajak daerah dan LN_X2 retribusi daerah secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan
terhadap LN_Y belanja modal. Hasil analisis ini diperkuat dengan membandingkan antara nilai F
hitung
14.144 yang jauh lebih besar dari F
tabel
3,122103, dimana F
tabel
dihitung dengan menggunakan fungsi FINV pada microsoft office excel {
α=0,05:2:73=3.122103}.
C. Pembahasan hasil analisis
