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