0.973107. Dengan demikian tidak terdapat gejala multikolinearity karena R- Square persamaan 2 lebih kecil dari pada R-Square persamaan 1.
2. retribusi daerah = f pajak daerah, lain-lain PAD yang sah
retribusi daerah = α + β2LogX1+ β3LogX3+µ …………...............…3
Dari hasil analisis regresi diperoleh R
2
sebesar 0.958914. Artinya variable pajak daerah X
1
dan lain-lain PAD yang sah X
3
mampu memberi penjelasan sebesar 95 terhadap nilai PDRB. R
2
Y, X
1,
X
2,
X
3
R
2
X
1,
X
3
0.982719 0.958914. Dengan demikian tidak terdapat gejala multikolinearity karena R-
Square persamaan 3 lebih kecil dari pada R-Square persamaan 1. 3.
lain-lain PAD yang sah = f pajak daerah, retribusi daerah lain-lain PAD yang sah =
α + βLogX
1
+ β2LogX2+µ …...................……4
Dari hasil analisis regresi diperoleh R
2
sebesar 0.947661. Artinya variabel pajak daerah X
1
dan retribusi daerah X
2
mampu memberi penjelasan sebesar 39 terhadap nilai PDRB. R
2
Y, X
1,
X
2,
X
3
R
2
X
1,
X
2
0.982719 0.947661. Dengan demikian tidak terdapat gejala multikolinearity karena R-Square
persamaan 4 lebih kecil dari pada R-Square persamaan 1.
4.4.3.2 Autokorelasi Serial Correlation
Autokorelasi atau serial korelasi terjadi bila term of error μ dari periode
waktu yang berbeda berkorelasi. Dikatakan bahwa term of error berkorelasi atau mengalami korelasi serial apabila variabel ei.ej
≠ 0 untuk I ≠ j, dalam hal ini
dapat dikatakan memiliki masalah autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
Dalam model penelitian ini dilakukan uji Lagrange Multiplier LM – Test untuk medeteksi adanya autokorelasi, yaitu dengan membandingkan antara
nilai X
2
hitung X
2
tabel, dengan kriteria sebagai berikut :
3. Jika nilai X
2
hitung X
2
tabel dan Probabilitas 0,05 , maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model yang
digunakan, ditolak. 4.
Jika nilai X
2
hitung X
2
tabel dan Probabilitas 0,05, maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model yang
digunakan, diterima. Berdasarkan program E-Views 5,1 uji LM – Test dengan penambahan
AR 1 sebagai variable bebas sebagai berikut : Obs R-squared
= 1.220374
prob. Chi square =
0.543249 Berdasarkan uji kriteria LM – Test, Hasil estimasi yang diperoleh menunjukkkan
bahwa nilai Obs R-squared X
2 hitung
X
2 tabel
yaitu 1.220374 38,93 pada level signifikan 1.
Prob. Chi square adalah 0.543249 lebih besar dari 0,05
.
Maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model yang
digunakan, diterima.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
1. Pajak daerah berpengaruh positif terhadap nilai PDRB Kabupaten Deli
Serdang dan besarnya koefisien 0.630882, artinya jika Pajak daerah dinaikkan sebesar 1 maka akan menyebabkan peningkatan nilai PDRB
Kabupaten Deli Serdang sebesar 0.630882 pada tingkat kepercayaan 99 α = 1, cateris paribus.
2. Retribusi daerah berpengaruh positif terhadap nilai PDRB Kabupaten Deli
Serdang dan besarnya koefisien 0.207241, artinya Jika kurs dinaikkan sebesar 1 maka akan menyebabkan peningkatan nilai PDRB Kabupaten
Deli Serdang 0.207241 pada tingkat kepercayaan 99 α = 1, cateris
paribus. 3.
Lain-lain PAD yang sah berpengaruh positif terhadap nilai PDRB Kabupaten Deli Serdang dan besarnya koefisien 0.192261, artinya Lain-
lain PAD yang sah dinaikkan sebesar 1 maka akan menyebabkan peningkatan nilai PDRB Kabupaten Deli Serdang sebesar 0.192261 pada
tingkat kepercayaan 99 α = 1, cateris paribus. 4.
Variabel pajak daerah, retribusi daerah dan lain-lain PAD yang sah secara simultan ternyata berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB Kabupaten
Deli Serdang. Koefisien Determinasi R-Square sebesar = 0.982719 atau 98 . Hal ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan variasi yang terjadi
pada variabel independen pajak daerah, retribusi daerah dan lain-lain PAD yang sah dapat menjelaskan variabel dependen PDRB Kabupaten
Universitas Sumatera Utara
