REALISASI PENDAPATAN ASLI DAERAH DI PEMERINTAH KABUPATEN/PEMERINTAH KOTA
B. Analisis Hasil Penelitian
2) Kolmogorov-Smirno
Dari hasil uji normalitas di atas, dapat dilihat bahwa variabel (Retribusi daerah, Pajak daerah, PAD) memiliki data yang tidak terdistribusi dengan normal karena nilai signifikannya < 0,05. Oleh karena itu dilakukan transformasi data terhadap data yang tidak terdistribusi dengan normal tersebut untuk menormalkan. Caranya adalah dengan melakukan LN terhadap semua variabel yang tidak terdistribusi dengan normal tersebut.
Hasil uji normalitas setelah dilakukan transformasi data yang tidak normal tersebut dapat dilihat pada grafik histo
gram, normal probability plot dan tabel Kolmogorov-Smirnov tes berikut ini: Tabel 4.10
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 69
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation .41388079
Most Extreme Differences Absolute .112
Positive .098
Negative -.112
Kolmogorov-Smirnov Z .930
Asymp. Sig. (2-tailed) .353
a. Test distribution is Normal.
Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
Dari grafik histogram dan Normal Probability Plot pada gambar di atas terlihat bahwa setelah dilakukan transformasi data menggunakan LN, grafik histogram menggambarkan pola distribusi yang normal dan grafik PP-Plot memperlihatkan titik-titik menyebar di sekitar/mengikuti arah garis diagonal yang menunjukkan pola distribusi normal.
Dari tabel Kolmogorov-Smirnov di atas dapat dilihat bahwa setelah dilakukan transformasi data dengan LN, semua data variabel yang diuji menjadi normal, sebagaimana yang dapat dilihat pada tabel Kolmogorov-Smirnov tersebut nilai signifikan untuk semua tabel > 0,05.
Tabel 4.11 Coefficient Correlationsa Model LNRETRIBUSI_ DAERAH LNPAJAK_DAE RAH 1 Correlations LNRETRIBUSI_DAERAH 1.000 -.859 LNPAJAK_DAERAH -.859 1.000 Covariances LNRETRIBUSI_DAERAH .009 -.006 LNPAJAK_DAERAH -.006 .006
a. Dependent Variable: LNPENDAPATAN_ASLI_DAERAH
Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
Melihat hasil besaran korelasi antar variabel indepen tampak bahwa variabel pajak daerah mempunyai korelasi yang cukup tinggi dengan variabel retribusi daerah sebesar -0,859 atau sekitar 86%.oleh karena korelasi ini masih dibawah 95% maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolonieritas yang serius.
Tabel 4.12 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
LNPAJAK_DAERAH .455 .079 .547 5.774 .000 .263 3.804
LNRETRIBUSI_DAERAH .394 .092 .405 4.270 .000 .263 3.804
a. Dependent Variable:
LNPENDAPATAN_ASLI_DAERAH
Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
Hasil perhitungan nilai Tolerance juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi.
c. Uji Heterokendastisitas
Heterokendastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Menurut Ghozali (2005:105), uji heterokedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana dasar analisisnya adalah: (1) jika titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur, bergelombang, melebar kemudian menyempit maka terjadi heterokedastisitas, dan (2) jika tidak ada pola yang jelas, titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heterokedastisitas. Dari grafik Scatterplot penelitian ini terlihat titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada
sumbu Y. Hal ini menunjukkan tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Pendapatan Asli Daerah berdasarkan masukan variabel independennya retribusi daerah dan pajak daerah.
Gambar 4.13
Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (first
order autocorrelation) dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam
model regresi dan tidak ada variabel lagi diantara variabel independen. Hipotesis yang akan diuji:
Ho : tidak ada autokorelasi (r=0) Ha : ada autokorelasi (r≠0)
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi: TABEL 4.14
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif No desicison dl ≤ d ≤ du Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 – dl < d < 4 Tidak ada autokorelasi negatif No desicison 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl Tidak ada autokorelasi positif
atau negatif
Tidak ditolak du < d < 4 – du
Hasil dari uji autokorelasi dapat dilihat dari tabel berikut: Tabel 415 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .919a .844 .839 .42010 1.951
a. Predictors: (Constant), LNRETRIBUSI_DAERAH, LNPAJAK_DAERAH
b. Dependent Variable: LNPENDAPATAN_ASLI_DAERAH
Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa nilai DW sebesar 1,951 Nilai ini dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikan 5%, jumlah variabel independen 2 (k=2) dan jumlah observasi sebanyak 72 (n=72) maka deri tabel Durbin Watson akan didapatkan nilai DL sebesar 1,571 dan nilai DU sebesar 1,680 oleh karena nilai DW ) 1,951 lebih besar dari batas atas (DU) 1,680 dan kurang dari 4 – 1,680 = 3,320 (4 – DU), berarti DU<d<4-DU (1,680 <1,951 <3,320) maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi.
Model analisis data yang digunakan adalah model regresi berganda untuk melihat pengaruh retribusi daerah dan pajak daerah terhadap Pendapatan Asli Daerah.
Adapun formula regresi berganda adalah: Y = + 1x1 + 2x2 +
Keterangan;
Y = Pendapatan Asli Daerah (PAD) X1 = Pajak Daerah
X2 = Retribusi daerah = konstanta
1, 2 = koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan atau penurunan variabel dependen berdasarkan pada variabel independen
= error
Hasil pengujian regresi berganda untuk melihat pengaruh retribusi daerah dan pajak daerah dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 4.16 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .919a .844 .839 .42010 1.951
a. Predictors: (Constant), LNRETRIBUSI_DAERAH, LNPAJAK_DAERAH
b. Dependent Variable: LNPENDAPATAN_ASLI_DAERAH
Berdasarkan tabel di atas, angka R adalah sebesar 91,9 % menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara PAD dengan retribusi daerah dan pajak daerah sangat erat. Dasar untuk mengatakan hubungan ini kuat adalah nilai R diatas 50%. Sedangkan koefisien determinasi (R Square) sebesar 84,4% menunjukkan seberapa besar kemampuan model dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Artinya hanya 84,4 % variasi atau perubahan dalam PAD dapat dijelaskan oleh retribusi daerah dan pajak daerah. Jika indevenden lebih dari satu maka dianalisis data edjustment R kuadrat. Sedangkan sisanya sebesar 15,6% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
a. Uji t
Untuk mengetahui apakah variabel Retribusi Daerah dan Pajak Daerah berpengaruh terhadap Pendapatan Asli Daerah dilakukan uji analisis t.
Tabel 4.17 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 2.341 .399 5.870 .000
LNPAJAK_DAERAH .455 .079 .547 5.774 .000 .263 3.804
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 2.341 .399 5.870 .000 LNPAJAK_DAERAH .455 .079 .547 5.774 .000 .263 3.804 LNRETRIBUSI_DAERAH .394 .092 .405 4.270 .000 .263 3.804 a. Dependent Variable: LNPENDAPATAN_ASLI_DAERAH Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
Menurut Ghozali (2005), uji t dilihat dari tingkat signifikasi. Jika nilai sig dibawah 0,05, maka masing-masing variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. Dari tabel diatas dapat dilihat nilai sig < 0,05 (.000 < 0,05) artinya variabel retribusi daerah dan pajak daerah berpengaruh signifikan terhadap variabel pendapatan asli daerah.
Tabel 4.18 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 2.341 .399 5.870 .000 LNPAJAK_DAERAH .455 .079 .547 5.774 .000 .263 3.804 LNRETRIBUSI_DAERAH .394 .092 .405 4.270 .000 .263 3.804 a. Dependent Variable: LNPENDAPATAN_ASLI_DAERAH Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
Y = + 1x1 + 2x2 +
Artinya, bila retribusi daerah dan pajak daerah bertambah Rp 1,-, maka nilai PAD akan bertambah sebesar 0,547 dan apabila tidak ada retribusi dan pajak daerah maka nilai PAD sebesar:
Y = 2,341 + 0,455X1 + 0,394X2 +
Untuk melihat kecenderungan penerimaan PAD d tahun 2007 mengalami keneikan atau penurunan, dapat dilihat dari table di atas. Dalam hal ini digunakan angka pada bagian Predicted Value. Cara melihat apakah kecenderungan penerimaan PAD naik atau turun dengan membandingkan antara data penerimaan PAD tahun 2006 dengan data penjualan hasil prediksi.
Berdasarkan data pada table 4.18 dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan penerimaan PAD yang diprediksi mengalami kenaikan dan penurunan. Sekalipun demikian, secara umum prediksi penerimaan PAD untuk tahun 2007 akan mengalami kenaikan.
b. Kontribusi Daerah Terhadap Pendapatan Asli Daerah
Dalam era otonomi daerah sekarang ini, daerah diberi kewenangan yang lebih besar untuk mengatur dan mengurus rumah tangganya sendiri. Sejalan dengan kewenangan tersebut, pemerintah daerah diharapkan lebih mampu menggali sumber-sumber keuangan khususnya untuk memenuhi kegiatan pembiayaan pemerintahan dan pembangunan di daerahnya melalui PAD.
Dalam rangka meningkatkan kemampuan keuangan daerah agar dapat melaksanakan otonomi maka sumbe-sumber penerimaan daerah yang potensial harus digali secara maksimal dan tentu saja di dalam koridor peraturan perundang-undangan yang berlaku termasuk di dalamnya retribusi daerah dan pajak daerah.
Data kontribusi retribusi daerah dan pajak daerah terhadap total PAD dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.19
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 63.038 2 31.519 178.589 .000a
Residual 11.648 66 .176
Total 74.686 68
a. Predictors: (Constant), LNRETRIBUSI_DAERAH, LNPAJAK_DAERAH
b. Dependent Variable: LNPENDAPATAN_ASLI_DAERAH
Sumber Olahan : SPSS 16, 2009
Adapun faktor yang menyebabkan belum optimalnya PAD khususnya retribusi daerah dan pajak daerah di Pemerintah Kabupaten/Pemerintah Kota Sumatera Utara dapat diklasifikasikan menjadi 2 yaitu:
1. Faktor Penyebab Langsung
Faktor penyebab langsung adalah faktor-faktor yang dapat mempengaruhi secara langsung terhadap pencapaian sasaran. Oleh karena itu, apabila faktor ini dapat diatasi maka akan berpengaruh langsung terhadap keberhasilan pencapaian sasaran. Faktor-faktor ini meliputi:
a. Masih belum realistisnya di dalam penentuan target PAD khususnya retribusi daerah dan pajak daerah
b. Masih tingginya tingkat kebocoran dan kelolosan c. Berkurangnya objek penerimaan
2. Faktor Penyebab Tidak Langsung
Faktor Penyebab Tidak Langsung adalah faktor-faktor yang dapat mempengaruhi secara tidak langsung terhadap pencapaian sasaran. Faktor ini meliputi:
a. Sistem penentuan target yang didasarkan pada data historis, b. Belum efektifnya pemberlakuan sanksi
c. Pelayanan optimal di lapangan belum dilakukan secara prima
d. Terbatasnya sumber daya atau petugas pelaksanaan operasional di lapangan
e. Banyaknya birokrasi dalam pelayanan pemungutan retribusi daerah dan pajak daerah
f. Kurangnya sarana dan prasarana untuk operasional di lapangan g. Belum efektifnya sistem pengendalian dan pengawasan di lapangan
Sesuai dengan faktor penyebab langsung dan tidak langsung di atas, maka upaya yang dapat dilakukan untuk dapat mengoptimalkan penerimaan PAD khususnya retribusi daerah dan pajak daerah adalah:
a. Lebih realistis dalam menargetkan PAD khususnya retribusi daerah dan pajak daerah
b. Meminimalisir kebocoran dan kelolosan c. Meningkatkan kembali objek penerimaan 2. Terhadap Faktor Tidak Langsung
a. Metode dalam penentuan target tidak berdasarkan pada data historis, b. Mengefektifkan sanksi
c. Mengupayakan pelayanan yang prima terhadap masyarakat d. Meminimalkan atau menghilangkan birokrasi dalam pemungutan e. Menyediakan sarana dan prasarana yang memadai
f. Mengefektifkan sistem pengendalian dan pengawasan Selain itu dapat dilakukan upaya:
1. Intensifikasi
Intensifikasi merupakan upaya yang dilakukan dengan cara melakukan pemungutan lebih giat, ketat dan teliti. Dalam hal ini mencakup aspek pelaksanaan dan personalianya yang meliputi:
a. Memperbaiki dan menyesuaikan perangkt yang terkait sesuai kebutuhan b. Memperbaiki administrasi maupun operasional yang meliputi:
1) Penyesuaian/penyempurnaan administrasi pungutan 2) Penyesuaian tarf
3) Penyesuaian sistem pelaksanaan pungutan
d. Peningkatan smber daya manusia pengelola, meliputi pelatihan, kursus, dan program pendidikan
e. Meningkatkan kegiatan penyuluhan kepada masyarakat 2. Ekstensifikasi
Ekstensifikasi merupakan usaha untuk menggali sumber-sumber PAD khususnya retribusi daerah dan pajak daerah yang baru, namun tidak bertentangan dengan kebijakan pokok nasional, yaitu pungutan retribusi daerah dan pajak daerah yang dilaksanakan tidak semata-mata untuk menggali pendapatan daerah berupa sumber yang memadai, tetapi juga melaksanakan fungsi fiskal lainnya agar tidak memberatkan masyarakat.
87
BAB V
