48 Nilai statistik Durbin Watson D-W sebesar 1,713. Tabel D-W menunjukkan dL dan
dU masing-masing untuk k = 2 dan n = 99 , α = 0,05 adalah 1,631 dan 1,714. Berarti dU
DW 4-dU 1,631 1,741 2,369, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.
4.3. Hasil Analisis Data
Dari hasil pengujian asumsi klasik disimpulkan bahwa model regresi yang di pakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator
BLUE dan layak dilakukan analisis regresi. Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 16,
maka di peroleh hasil sebagai berikut.
4.3.1 Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variable independen dan variable dependen , melalui
X
1
Pajak Daerah dan X
2
Retribusi Daerah terhadap Y Pendapatan Daerah. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
49
Tabel 4.6 Analisis Hasil Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 380571055.187
23662112.409 16.084
.000 Pajak Daerah
4.095 .856
.620 4.786
.000 Retribusi Daerah
7.311 3.419
.277 2.138
.035 a. Dependent Variable: Pendapatan
Daerah
Sumber: Data yang diolah, 2013
Berdasarkan tabel diatas, didapatlah persamaan regresi sebagai berikut :
Y = 380.571.055,187+ 4,095 X
1
+ 7,311 X
2
Keterangan : 1. Konstanta sebesar 380.571.055,187 menunjukkan bahwa apabila pendapatan daerah
tidak dipengaruhi oleh variable independen pajak daerah dan retribusi daerah maka pendapatan daerah bernilai tetap sebesar Rp 380.571.055,187.
2. Koefisien regresi β
1
sebesar 4,095 menunjukkan bahwa setiap kenaikan Pajak Daerah sebesar Rp. 1, maka akan diikuti oleh kenaikan Pendapatan Daerah sebesar Rp 4,095.
asumsi variable lain tetap. 3. Koefisien regresi
β
2
sebesar 7,311 menunjukkan bahwa setiap kenaikan Retribusi
Daerah Rp 1, maka diikuti oleh kenaikan Pendapatan Daerah sebesar Rp 7,311 asumsi variable lain tetap.
Universitas Sumatera Utara
50
4.3.2. Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi Tabel 4.7
Hasil Korelasi Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.884
a
.782 .777
1.863E8 a. Predictors: Constant, Retribusi Daerah, Pajak Daerah
b. Dependent Variable: Pendapatan Daerah
Sumber : Data yang diolah, 2013 Nilai koefisien korelasi R sebesar 0,884 berarti korelasi antara pendapat daerah
dengan variable independennya pajak daerah dan retribusi daerah adalah kuat karena lebih dari 0,5. Adjusted R square atau koefisien korelasi sebesar 0,777 berarti 77,7 variasi atau
perubahan dalam pendapatan daerah dapat dijelaskan oleh variasi dari pajak daerah dan retribusi daerah, sedangkan sisanya 22,3 dijelaskan oleh sebab-sebab lain.
4.3.3. Pengujian Hipotesis
