Analisis Data ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Tabel 3. Realisasi Penerimaan Pajak Hotel Kota Yogyakarta Tahun Anggaran 2008-2013 Tahun Realisasi Pajak Hotel 2008 Rp 26.544.641.894 2009 Rp 30.788.901.395 2010 Rp 32.515.281.932 2011 Rp 37.861.435.936 2012 Rp 56.008.075.844 2013 Rp 68.563.528.929 Sumber: DPDPK Kota Yogyakarta

B. Analisis Data

Penelitian ini bertujuan untuk mencari suatu pengaruh yang dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Oleh karena itu peneliti membutuhkan tiga variabel yang akan digunakan diantaranya dua variabel independen dan satu variabel dependen. Variabel independen adalah variabel yang menjadi penyebab timbulnya atau berubahnya variabel terikat dependen. Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas independen. Variabel independen dalam penelitian ini adalah pajak hiburan dan pajak hotel. Sedangkan variabel dependennya adalah pendapatan asli daerah. Data di atas diolah menggunakan program SPPS. Sebelum dilakukan pengujian hipotesis maka terlebih dahulu dilakukan uji normalitas dan uji asumsi klasik. 1. Uji Normalitas Uji Normalitas pada penelitian ini menggunakan uji statistik Kolmogorov- Smirnov . Data dikatakan berdistribusi normal jika nilai Asimp. Sig. 2- tailed lebih besar dari nilai probabilitas signifikansi yaitu 0,05. Tabel 4. Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Test One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test PAD Pajak Hiburan Pajak Hotel N 6 6 6 Normal Parameters a,b Mean 2.3826E11 4.5414E9 4.2047E10 Std. Deviation 1.00727E11 1.77642E9 1.65739E10 Most Extreme Differences Absolute ,220 ,301 ,266 Positive ,220 ,301 ,266 Negative -,173 -,189 -,175 Kolmogorov-Smirnov Z ,540 ,738 ,652 Asymp. Sig. 2-tailed ,933 ,648 ,788 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Berdasarkan tabel 4 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. 2-tailed variabel PAD sebesar 0,933; variabel pajak hiburan sebesar 0,648; dan variabel pajak hotel sebesar 0,788 yang berarti bahwa nilai Sig lebih besar dari 0,05. Kesimpulannya adalah variabel PAD, pajak piburan dan pajak hotel berdistribusi secara normal. 2. Uji Asumsi Klasik a. UjiMultikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Ghozali, 2011:105. Tabel 5. Tabel Coefficients Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant Pajak Hiburan ,262 3,819 Pajak Hotel ,262 3,819 a. Dependent Variable: PAD Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat nilai tolerance dan VIF dari pajak hiburan dan pajak hotel sebesar 0,262 dan 3,819 yang berarti bahwa hasil perhitungan nilai tolerance 0,10 dan nilai VIF 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. b. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang dan besar. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED Ghozali,2011:139. Gambar I. Scatterplot Dari gambar scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi pendapatan asli daerah berdasarkan variabel independen pajak hiburan dan pajak hotel. c. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series karena “gangguan” pada seseorang individukelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada individukelompok yang sama pada periode berikutnya. Pada data crossection silang waktu, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi karena “gangguan” pada observasi yang berbeda berasal dari individukelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi Santoso, 2010:213. Tabel 6. Model Summary Durbin Watson Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,991 a ,983 ,971 1.76854E10 1,369 a. Predictors: Constant, Pajak Hotel, Pajak Hiburan b. Dependent Variable: PAD Pada tabel 6 di atas dapat dilihat angka D-W Durbin-Watson sebesar +1,369. Hal ini berarti bahwa dalam model regresi tidak terdapat masalah autokorelasi Setelah melakukan uji normalitas dan uji asumsi klasik maka dapat dibuat kesimpulan yang akan dirangkum pada tabel di bawah ini: Tabel 7. Tabel Rangkuman Pengujian Pengujian Kesimpulan Normalitas Data Berdistribusi Normal Multikolinearitas Tidak Terjadi Heteroskedastisitas Tidak Terjadi Autokorelasi Tidak Terjadi 3. Uji Hipotesis Langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian hipotesis dengan analisis regresi berganda yang dihasilkan melalui bantuan SPSS. a. Analisis Regresi Berganda Multiple Regression Analysis Tujuan dari analisis regresi adalah untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih. Selain itu juga untuk menunjukkan hubungan arah antara variabel dependen dengan variabel independen Ghozali,2011:96. Tabel 8. Tabel Coeffisients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -13889583689,180 21420153703,2 91 -,648 ,563 Pajak Hiburan -1,693 8,431 -,030 -,201 ,854 Pajak Hotel 6,180 ,904 1,017 6,839 ,006 a. Dependent Variable: PAD Berdasarkan tabel 8 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: Y = -13.889.583.689,180 – 1,693X 1 + 6,180X 2 b. Uji R 2 Koefisien Determinasi Koefisien determinasi R 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu Ghozali, 2011:97. Tabel 9. Model Summary R Square Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,991 a ,983 ,971 1.71368E10 a. Predictors: Constant, Pajak Hotel, Pajak Hiburan b. Dependent Variable: PAD Berdasarkan tabel 9 dapat dilihat nilai adjusted R 2 adalah 0,971. Nilai adjusted R 2 sebesar 0,971 mempunyai arti besarnya sumbangan variabel pajak hiburan dan pajak hotel terhadap naik turunnya variabel pendapatan asli daerah adalah 97,1 sedangkan 2,9 disebabkan oleh faktor lainnya. c. Uji F Uji Signifikansi Simultan Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel independenterikat. Pengujian hipotesis secara simultan dilakukan dengan membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel Ghozali,2011: 98. Tabel 10. ANOVA ANOVA b Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 4,985E22 2 2,492E22 84,872 ,002 a Residual 8,810E20 3 2,937E20 Total 5,073E22 5 a. Predictors: Constant, Pajak Hotel, Pajak Hiburan b. Dependent Variable: PAD Nilai F tabel adalah 5,14 0,05; 6 sedangkan F hitung adalah 84,872. Ini berarti bahwa nilai F hitung lebih besar daripada F tabel , dengan demikian maka Ho ditolak dan dapat diartikan bahwa variabel independen yaitu pajak hiburan dan pajak hotel secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu pendapatan asli daerah. Penentuan kriteria pengujian satu sisi kanan Daerah tidak Daerah menolak Ho Menolak Ho 5,14 84,872 Gambar II. Daerah Penolakan Uji F d. Uji Signifikansi Parameter Individual Uji Statistik t Pengujian hipotesis secara parsial dilakukan untuk mengetahui perubahan masing-masing variabel bebas secara individual terhadap variabel terikat. Hasil olah data dengan menggunakan SPSS diperoleh t hitung untuk pajak hiburan dan pajak hotel. Berdasarkan tabel distribusi t, nilai t tabel adalah 2,132 n-k-1 = 6-1-1 = 4, signifikan 0,05. Tabel 11. Tabel Coeffisients Uji t Coefficients a Model Standardized Coefficients T Sig. Beta Constant -,648 ,563 Pajak Hiburan -,030 -,201 ,854 Pajak Hotel 1,017 6,839 ,006 1 Pengujian terhadap pajak hiburan X1 Nilai yang digunakan dalam pengujian adalah membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel . Nilai t hitung untuk pajak hiburan adalah -0,201dan nilai t tabel pajak hiburan adalah -2,132. Oleh karena t hitung lebih besar daripada t tabel maka Ho diterima yang berarti bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan dari pajak hiburan tahun anggaran 2008 sampai tahun anggaran 2013 terhadap pendapatan asli daerah tahun anggaran 2008 sampai dengan tahun anggaran 2013. Penentuan kriteria pengujian satu sisi Daerah menolak Ho Daerah menolak Ho Daerah tidak menolak Ho -2,132 -0,201 +2,132 Gambar III. Daerah Penolakan Variabel Pajak Hiburan 2 Pengujian terhadap Pajak Hotel Nilai yang digunakan dalam pengujian adalah membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel . Nilai t hitung untuk pajak hotel adalah sebesar 6,839 sedangkan t hitung pajak hotel pajak hotel adalah 2,132. Oleh karena t hitung lebih besar daripada t tabel maka Ho ditolak yang berarti bahwa ada pengaruh signifikan dari pajak hotel tahun anggaran 2008 sampai dengan tahun anggaran 2013 terhadap pendapatan asli daerah tahun anggaran 2008 sampai dengan tahun anggaran 2013. Penentuan kriteria pengujian satu sisi Daerah Menolak Ho Daerah tidak Daerah menolak Ho menolak Ho -2,132 +2,132 6,839 Gambar IV. Daerah Penolakan Variabel Pajak Hotel

C. Pembahasan