HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2. Deskripsi dan Sumber Data Penelitiaan
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan jenis data time series dengan rentang waktu mulai tahun 2013 hingga tahun 2015, dengan jumlah sampel penelitian sebanyak 36 sampel. Untuk variabel nilai tukar mata uang rupiah, data yang digunakan adalah rata-rata nilai tukar rupiah/kurs tengah Bank Indonesia setiap bulannya. Hal ini didasarkan pada konsep dasar kegiatan impor yang merupakan transaksi perdagangan antar negara, dimana para pelakunya lebih mengutamakan penggunaan kurs Bank Indonesia dalam mengambil keputusan.
Data inflasi yang digunakan dalam penelitian adalah data inflasi bulanan untuk kota Medan yang telah dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik.
Sedangkan data penerimaan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) Impor pada KPP
Pratama Medan Kota, merupakan data penerimaan PPN terkait transaksi impor yang telah disetor dan tercatat dalam Modul Penerimaan Negara .
Selama periode penelitian, kondisi ekonomi Indonesia mengalami perkembangan yang cukup stabil. Adanya peralihan roda pemerintahan yang diikuti dengan perbedaan kebijakan ekonomi turut memberikan stimulus terhadap komponen ekonomi makro, termasuk nilai kurs rupiah dan tingkat inflasi. Dalam kurun waktu Januari 2013 s.d. Desember 2015, nilai kurs rupiah terhadap dollar Amerika Serikat cenderung melemah, dimana nilai rata-rata kurs tengah Bank Indonesia terendah adalah sebesar Rp.14.396,-, sedangkan nilai tertinggi rata-rata kurs tengah Bank Indonesia adalah sebesar Rp.9.687,- per dollar Amerika Serikat.
Gambar 4.1.
Grafik rata-rata kurs tengah BI terhadap dollar Amerika tahun 2013- 2015
Menurut data yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik, selama periode Januari 2013 hingga Desember 2015, tingkat inflasi kota Medan mengalami
naik-turun yang berkisar antara -1,4 hingga 2,74. Tingkat inflasi tertinggi terjadi pada bulan Juli 2013 dan tingkat inflasi terendah terjadi pada bulan Februari 2015.
Gambar : 4.2
Grafik rata-rata inflasi kota Medan Januari 2013 - Desember 2015
Jumlah realisasi penerimaan Pajak Pertambahan Nilai Impor pada KPP Pratama Medan Kota merupakan jumlah realisasi penerimaan atas pembayaran Pajak Pertambahan Nilai Impor yang disetor oleh Wajib Pajak dengan menggunakan kode akun pajak 411211 serta kode jenis setoran 101 dan 102.
Selamat Januari 2013 hingga Desember 2015, jumlah penerimaan PPN Impor pada KPP Pratama Medan Kota adalah sebagai berikut :
Tabel 4.1 :
Penerimaan PPN Impor KPP Pratama Medan Kota
No Bulan 2013 2014 2015
1 Januari 16.239.007.000 17.850.953.000 22.144.950.318 2 Februari 18.950.101.000 12.766.607.000 24.612.340.000 3 Maret 11.333.066.000 11.185.780.000 15.195.363.000 4 April 15.485.471.000 17.891.508.000 17.466.989.000 5 Mei 19.640.695.000 16.576.610.000 20.613.583.000
6 Juni 15.802.083.000 18.608.602.272 21.123.154.090 7 Juli 20.860.027.000 13.020.205.000 13.307.645.000 8 Agustus 13.518.898.000 16.581.127.000 18.454.218.000 9 September 17.624.122.000 20.501.135.000 23.293.786.485 10 Oktober 16.279.161.000 20.094.197.380 16.213.307.000 11 Nopember 19.774.569.000 19.621.160.545 17.477.979.000 12 Desember 16.941.937.000 21.979.547.000 19.582.756.605 Total 202.449.137.000 206.677.432.197 229.486.071.498
4.3. Uji Asumsi Klasik
4.3.1. Uji Normalitas Data
Peneliti telah melakukan uji analisis grafik histogram dan normal probability plot untuk menguji apakah data penelitian yang digunakan terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.
Adapun hasil distribusi data dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar ; 4.2 dan gambar ; 4.3.
Berdasarkan hasil pengujian sebagaimana ditunjukkan oleh grafik histogram dan grafik normal probability plot, dapat disimpulkan bahwa data penelitian merupakan data yang normal. Pada grafik histogram, tidak terjadi kemencengan, dan memunculkan pola yang normal. Sedangkan pada grafik normal probability plot, posisi titik-titik data menyebar disekitar garis diagonal dan penyebarannya tidak jauh dari diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal.
Gambar: 4.3
Grafik Histogram Hasil Uji Normalitas
Gambar: 4.4
Grafik Normal Probability Plot
4.3.2. Uji Multikolinearitas
Tujuan dari uji multikolinearitas adalah untuk menguji apakah terdapat interkorelasi antara varibel independen dalam sebuah model regresi.
Sebuah model regresi yang baik adalah model regeresi yang variabel independennya tidak memiliki hubungan linear yang kuat dengan variabel independen lain dalam satu model regresi. Hubungan linear antar variabel independen menunjukkan bahwa antara variabel- variabel independen tersebut saling terikat dan mengakibatkan nilai standar error menjadi tak terhingga. Untuk menguji ada tidaknya multikoleniaritas antar variable independen dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Nilai yang umum digunakan untuk mengukur ada tidaknya multikoliniearitas adalah nilai tolerance lebih besar atau sama dengan 0.1 dan nilai Variance Inflation Factor lebih kecil dari 10.
Tabel 4.2
(Constant) 7879167253,000 4839529007,000 1,628 ,113
Nilai Kurs 809315,273 397021,417 ,338 2,038 ,050 ,975 1,026
Inflasi 265259718,100 495600924,000 ,089 ,535 ,596 ,975 1,026
a. Dependent Variable: PPN Impor
Hasil uji multikolinearitas pada tabel 4.2, menunjukkan nilai tolerance variabel nilai tukar mata uang rupiah dan variabel tingkat inflasi berada diatas
Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa
0,1 dimana masing-masing variable menunjukkan nilai tolerance yang sama sebesar 0,975. Sedangkan untuk nilai Variance Inflation Factor kedua variabel independen tersebut menunjukan nilai sebesar 1,026 atau lebih kecil dari 10. . Dari hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel independen dalam model penelitian ini bebas dari multikolinearitas.
4.3.3. Uji Heteroskedestisitas
Uji heteroskedestisitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain pada model regersi. Apabila hasil residual suatu pengamatan sama dengan residual pengamatan lain, maka hal ini disebut dengan homoskedestisitas. Model regresi yang baik merupakan model regersi dimana tidak terjadi heteroskedastisitas atau merupakan regresi homoskedestisitas.
Model regresi dalam penelitian ini di uji menggunakan menggunakan scatterplot.
Gambar : 4.5
Scatterplot hasil uji heteroskedestisitas
Hasil pengujian heteroskedetisitas menunjukkan titik-titik pada scatterplot tersebar dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang teratur.
Titik-titik yang menyebar tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadinya masalah heteroskedestisitas.
4.3.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antar residual pada suatu periode dengan residual periode sebelumnya. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Peneliti menggunakan nilai Durbin Watson dan Run test untuk menguji ada tidaknya autokorelasi pada penelitian ini. Hasil uji autokorelasi dengan uji Durbin Watson ditunjukkan pada tabel 4.3 dibawah ini
a. Predictors: (Constant), Inflasi, Nilai Kurs b. Dependent Variable: PPN Impor
Dari tabel Durbin-Watson (DW), a=5% dengan sampel 36 sampel serta variabel independen sebanyak 2 variabel, di peroleh batas bawah Durbin-Watson (dL) sebesar 1,3537 dan batas atas Durbin-Watson sebesar (dU) 1,5872. Hasil nilai Durbin-Watson (d) dalam penelitian adalah sebesar 1,963. Oleh karena nilai Durbin-Watson penelitian terletak diantara, dU dan
4-dU, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa data variabel independen terbebas dari autokorelasi.