Rolan Pakpahan : Pengaruh Pajak Daerah Dan Retribusi Daerah Terhadap Belanja Daerah Pemerintahan KabupatenKota Di Sumatera Utara, 2008.
USU Repository ©2009
Suatu model dikatakan terdapat gejala heterokedesitas jika koefisien parameter beta dari persamaan regresi tersebut signifikan secara statistik.
Sebaliknya, jika parameter beta tidak signifikan secara statisik, hal ini menunjukkan bahwa data model empiris yang diestimasi tidak terdapat
heterokedesitas Erlina,2007:108. Menurut Gujarati 1995 dalam Hadi 2006 : 172, “untuk mengetahui adanya
masalah heteroskesdatisitas ini kita bisa menggunakan korelasi jenjang Spearman, tes Park, tes Goldfeld-Quandt, tes BPG, tes White atau tes Glejser.” Bila
menggunakan korelasi jenjang Spearman, maka kita harus menghitung nilai korelasi untuk setiap variabel independen terhadap nilai residu, baru kemudian
dicari tingkat signifikansinya. Park dan Glejser test memiliki dasar test yang sama yaitu meregresikan kembali nilai residu ke variabel independen.
Menurut Hadi 2006 : 174, salah satu cara untuk mengurangi masalah heteroskesdatisitas adalah “menurunkan besarnya rentang range data. Salah satu
cara yang bisa dilakukan untuk menurunkan rentang data adalah melakukan transformasi manipulasi logaritma. Tindakan ini bisa dilakukan bila semua data
bertanda positif.”
d. Uji Autokorelasi
Masalah autokorelasi akan muncul bila data yang dipakai adalah data runtut waktu timeseries. “Autokorelasi akan muncul bila data sesudahnya merupakan
fungsi dari data sebelumnya atau data sesudahnya memiliki korelasi yang tinggi dengan data sebelumnya pada data runtut waktu dan besaran data sangat
tergantung pada tempat data tersebut terjadi.”Hadi, 2006 : 175
Rolan Pakpahan : Pengaruh Pajak Daerah Dan Retribusi Daerah Terhadap Belanja Daerah Pemerintahan KabupatenKota Di Sumatera Utara, 2008.
USU Repository ©2009
Menurut Singgih 2002 : 218 Untuk mendeteksi adanya autokorelasi bisa digunakan tes Durbin Watson D-W. Panduan mengenai angka D-W untuk
mendeteksi autokorelasi bisa dilihat pada tabel D-W, yang bisa dilihat pada buku statistik yang relevan. Namun demikian secara umum bisa diambil patokan:
1 Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2 Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
3 Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif Jika terjadi autokorelasi, maka dapat diatasi dengan cara:
a Melakukan transformasi data.
b Menambah data observasi.
2. Pengujian Hipotesis Untuk mengetahui pengaruh dari pajak daerah dan retribusi daerah terhadap
belanja daerah, maka dengan bantuan program SPSS, akan dilakukan analisis statistik berikut:
a. Model Regresi Berganda
Pada tahapan ini penulis akan membuat model regresi yang menggambarkan hubungan antara pajak daerah dan retribusi daerah sebagai variable indevenden
terhadap variable devenden yakni belanja daerah, sehingga dapat digunakan untuk menafsirkan nilai Y apabila variable X diketahui.
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Dimana :
Y = Realisasi Belanja Daerah.
X1 = Pajak Daerah
Rolan Pakpahan : Pengaruh Pajak Daerah Dan Retribusi Daerah Terhadap Belanja Daerah Pemerintahan KabupatenKota Di Sumatera Utara, 2008.
USU Repository ©2009
X2 = Retribusi Daerah
a = Konstanta
b
1
, b
2
= Koefisien regresi e
= Tingkat kesalahan pengganggu
b. Uji Parsial Uji t Statistik
Pengujian ini dilakukan untuk melihat besarnya masing-masing variable indevenden mempengaruhi variable devenden menggunakan t-test.
H1 : Pajak Daerah berpengaruh signifikan positif terhadap Belanja
Daerah pemerintahan kabupatenkota di Sumatera Utara H2
: Retribusi Daerah berpengaruh signifikan positif terhadap Belanja Daerah pemerintahan kabupatenkota di Sumatera Utara.
Kriteria pengambilan keputusan menurut Ghozali 2005 : 85 adalah sebagai berikut:
1 apabila nilai probabilitas thitung 5 dan thitung ttabel, maka hipotesis Ha
diterima Ho ditolak. 2
apabila nilai probabilitas thitung 5 dan thitung ttabel, maka hipotesis Ho diterima Ha ditolak.
c. Pengujian secara Simultan Uji F Statistik
