73
Berdasarkan pada tabel 5 diatas, perkembangan penerimaan pajak di Kabupaten Sidoarjo berfluktuasi. Kenaikan tertinggi Penerimaan pajak
terjadi pada tahun 2001 dengan nilai kenaikan sebesar 51,86. Dan penurunan terendah penerimaan pajak terjadi pada tahun 1997 dengan
nilai kenaikan sebesar 3,64. Kenaikan penerimaan pajak di Kabupaten Sidoarjo tertinggi ini disebabkan oleh adanya kenaikan jumlah kendaraan
bermotor dan kenaikan jumlah wajib pajak. Dan penurunan penerimaan pajak di Kabupaten Sidoarjo disebabkan oleh antara lain adanya krisis
pada tahun 1997 yang melanda indonesia.
4.3. Analisis Regresi 4.3.1. Pengujian Adanya Pelanggaran Asumsi-Asumsi Klasik
1. Pengujian adanya Multikolinieritas
Untuk mengetahui adanya multikolinieritas dengan cara melihat atau mengamati besarnya VIF, apabila VIF 10 maka regresi bebas dari
gejala multikolinier, sedangkan apabila VIF 10 Regresi mengandung
adanya gejala multikolinier. Adapun hasil perhitungan dengan komputer adalah sebagai berikut :
Tabel 6 Nilai VIF persamaan Y = a+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4
Variabel Tolerance
VIF Jumlah Kendaraan Bermotor X
1
Kurs Rp Terhadap US X
2
Jumlah Wajib Pajak X
3
Jumlah Penduduk Kab. Sidoarjo X
4
0,142 0,297
0,776 0,389
7,057 3,367
1,289 2,568
Sumber : Lampiran 2
74
Dari tabel 6 diatas, dapat disimpulkan bahwa regresi tidak terdapat adanya gejala multikolinieritas, karena nilai VIF dari setiap variabel
bebas l 10.
2. Pengujian adanya autokorelasi
Salah satu metode yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi adalah dengan metode Uji Durbin-Watson d. Adapun pengujiannya adalah
sebagai berikut : 1.
Banyaknya sampel N = 15 2.
Banyarknya variabel bebas k = 4 3.
Taraf atau tingkat signifikansi yang digunakan = 0,05
Selanjutnya dilihat pada tabel Durbin Watson d diperoleh DL = 0,82 dan DU = 1,75 serta 4 – DL = 3,18 dan 4 – DU = 2,25
Adapun kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Batas-batas daerah Test Durbin Watson
Daerah Keterangan
DW 0,82 0,82
DW 1,75 1,75
DW 2,25 2,25
DW 3,18 DW
3,18 Autokorelasi positif
Tanpa kesimpulaninconclusive Non autokorelasi
Tanpa kesimpulaninconclusive Autokorelasi negatif
Sumber : Lampiran Tabel Durbin Watson
Sedangkan nilai Durbin Watson dari perhitungan DW = 2,619, dimana nilai ini terletak pada daerah 2,25
DW 3,18 atau berada pada daerah Non Autokorelasi, sehingga dapat disimpulkan Bahwa Regresi
Bebas dari Autokorelasi.
75
3. Pengujian adanya Heteroskedastisitas
Salah satu metode yang dipakai untuk mengetahui adanya Heteroskedastisitas adalah dengan Uji Rank Spearman atau Spearman Rho.
Adapun hasil perhitungan dari komputer adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Korelasi antara variabel bebas dengan Residual error
Variabel Korelasi
sig Jumlah Kendaraan Bermotor X1
Kurs Rp Terhadap US X2 Jumlah Wajib Pajak Kendaraan Bermotor X3
Jumlah Penduduk X4 0,143
-0,046 0,057
0,146 0,612
0,869 0,840
0,603
Sumber : lampiran
Pengambilan keputusan Probabilitas 0,05, maka terjadi Heteroskedastisitas.
Probabilitas 0,05, maka terjadi Non Heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil pada tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa regresi bebas
dari Heteroskedastisitas: Dari hasil pengujian dan pendeteksian adanya asumsi-asumsi klasik regresi diatas dapat disimpulkan bahwa regresi sudah
tidak mengandung indikator-indikator yang bias.
4.4. Hasil Perhitungan Regresi Berganda 4.4.1. Analisis Regresi
