HASIL DAN PEMBAHASAN
B. Penemuan dan Pengolahan Data 1.Temuan dan Pembahasan 1.Temuan dan Pembahasan
2. Pengolahan Data dan Hasil Pengujian Statistik
Untuk dapat lebih jelas mengenai pengujian ini, berikut ini akan diberikan pembahasan dengan menggunakan metode kuantitatif menggunakan program SPSS. 15 yaitu:
a. Hasil Uji Asumsi Klasik 1) Uji Normalitas Data
Suatu data akan terdistribusi secara normal jika nilai probabilitas yang diharapkan adalah sama dengan nilai probabilitas pengamatan. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas (Ghozali, 2005: 110). Hasil pengujian data penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4.2 berikut ini:
Gambar 4.2
Observed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 E x p e c te d C u m P ro b 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Penerimaan Pajak
Berdasarkan gambar 4.2 di atas terlihat bahwa penyebaran titik-titik berada tidak jauh di sekeliling garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data yang digunakan sebagai bahan penelitian mendekati normal sehingga layak untuk diteliti (H0 diterima dan
H1 ditolak).
2) Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen) (Ghozali, 2005:91). Jika terjadi korelasi, maka terdapat problem multikolinearitas atau multiko. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independennya. Multikolinearitas dapat dilihat dari (1) nilai tolerance (TOL) dan lawannya (2) Variant Inflation Factor (VIF). Apabila Tolerance lebih dari 0.1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 4.3
Hasil Identifikasi uji Multikolineariti
Collinearity Statistics
Model Tolerance VIF
.653 1.530 1 (Contant)
Kepatuhan WP Hotel
Kepatuhan Wp Restoran .653 1.530
a. Dependent Variable: Penerimaan Pajak
Data di atas menunjukan masing-masing variabel memiliki VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1. Maka dapat disimpulkan model regresi terbebas dari multikolinearitas atau H0 diterima dan H1 ditolak.
3) Uji Heterokedasitas
Uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika nilai variansnya tetap, maka disebut Homokedastisitas. Jika variansnya berbeda disebut heteroskedastisitas, dimana model regresi yang baik adalah tidak terjadinya heterokedasitas. (Ghozali, 2005: 105)
Gambar 4.3
Regression Standardized Predicted Value 2 1 0 -1 -2 R e gr e s s ion S tude nt iz e d R e s idua l 2 1 0 -1 -2 -3 Scatterplot
Dependent Variable: Penerimaan Pajak
Gambar 4.3 menunjukkan titik data menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Jadi dapat diambil kesimpulan bahwa model regresi penelitian ini tidak mengalami problem heteroskedasitas. Hal ini berarti pada penelitian ini H0 diterima dan H1 ditolak.
4) Uji Autokorelasi
Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah sebuah regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan
kesalahan pada periode t-1. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem Autokorelasi. Tentu saja model regresi yang baik adalah yang bebas dari problem tersebut. Deteksi adanya Autokorelasi dengan menggunakan Durbin-Watson, dimana angka D-W dibawah -2 ada Autokorelasi positif, angka D-W diantara -2 sampai +2 tidak ada Autokorelasi, dan angka D-W di atas +2 berarti ada Autokorelasi negatif (Santoso, 2002:219).
Tabel 4.4 Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson 1 .856a .733 .674 1.095
Besarnya nilai Durbin-Watson pada Tabel 4.4 menunjukkan angka 1.095, yang berarti nilai yang dihasilkan berada pada interval antara -2 sampai dengan +2. Dapat disimpulkan bahwa model regresi ini bebas dari Autokorelasi .
b. Uji Hipotesis
1) Uji AdjustedR2(Koefisien Determinasi)
Untuk menentukan seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen, maka perlu diketahui nilai koefisien determinasi (Adjusted R-Square). Jika Adjusted R-Square adalah sebesar 1 berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor lain yang menyebabkan fluktuasi variabel dependen. Nilai Adjusted R-Square berkisar hampir 1, berarti semakin kuat kemampuan
variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Sebaliknya, jika nilai Adjusted R-Square semakin mendekati angka 0 berarti semakin lemah kemampuan variabel independen dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen. (Ghozali:2005)
Tabel 4.5 Koefisien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .856a .733 .674 7.444E+010
Besarnya Koefisien Determinasi pada tabel 4.5 adalah sebesar 0,674 atau sebesar 67,4%. Artinya 67,4% variabel penerimaan pajak daerah dapat dijelaskan oleh variabel tingkat kepatuhan wajib pajak hotel dan restoran. Sedangkan sisanya sebesar 32,6% dijelaskan oleh variabel lain seperti pajak hiburan, pajak reklame, dan pajak penerangan jalan. Hal ini menunjukkan korelasi antar variabel bebas dengan variabel terikat cukup kuat.
Sedangkan Sapto (2005:55) berpendapat bahwa besarnya pengaruh hubungan antara penerimaan pajak hotel dan restoran adalah sebesar 81,3%. Artinya, 83,1% pendapatan asli daerah dapat dijelaskan oleh pajak hotel dan restoran sedangkan 12,8% sisanya dijelaskan oleh faktor lain.
Besarnya tingkat pengaruh pajak hotel dan pajak restoran terhadap pendapatan asli daerah pada penelitian yang dilakukan oleh Sapto adalah dikarenakan penelitian tersebut dilakukan pada
Suku Dinas Pendapatan Daerah Jakarta Pusat I dan Jakarta Pusat II. Selain itu, penelitian tersebut mengambil sampel penerimaan pajak hotel dan pajak restoran yang tidak memperhitungkan tingkat kepatuhan wajib pajaknya.
2) Uji t-statistik (Pengaruh Secara Parsial)
Uji t-Statistik digunakan untuk mengetahui hubungan masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen, maka digunakan tingkat signifikan sebesar 0.05. Jika nilai probability t lebih besar dari 0.05 maka tidak ada pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen (koefisien regresi tidak signifikan), sedangkan jika nilai probability t lebih kecil dari 0.05 maka terdapat pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen (koefisien regresi signifikan) (Ghozali: 2005).
Tabel 4.7 Hasil Uji t-Statistik
Coefficient a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (constant) Kepatuhan WP Hotel Kepatuhan WP Restoran -19480806901508.565 -9044803306.032 8852362593.881 1E+012 8E+009 3E+009 -.229 .701 -1.782 -1.074 3.291 .108 .311 .009
Hasil Uji pada Tabel 4.7 menunjukkan bahwa variabel kepatuhan wajib pajak hotel memiliki nilai signifikansi sebesar 0.311 atau lebih besar dari 0.05 maka Ha1 ditolak, berarti secara
pajak hotel terhadap penerimaan pajak daerah. Sementara itu, kepatuhan wajib pajak restoran mempunyai nilai signifikansi sebesar 0.009 atau lebih kecil dari 0.05 maka Ha2 diterima, berarti
secara parsial ada pengaruh secara signifikan antara variabel tingkat kepatuhan wajib pajak restoran terhadap penerimaan pajak daerah.
Tingkat kepatuhan wajib pajak hotel tidak memiliki pengaruh yang signifikan karena walaupun penerimaan dari pajak hotel tinggi dan wajib pajak yang patuh juga lebih besar, namun perkembangannya lebih kecil dari pada wajib pajak restoran. Sehingga tingkat kepatuhan wajib pajak hotel tidak memberikan kontribusi yang cukup tinggi bagi penerimaan pajak daerah.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Ulfah (2007:69).tentang pengaruh penerimaan pajak reklame dan hotel terhadap pendapatan asli daerah. Pada penelitian tersebut didapat hasil uji t bahwa jumlah penerimaan pajak reklame dan hotel sebesar 0,001 dan 0,099 pada tingkat signifikansi 0,05. Maka dapat diambil kesimpulan pajak reklame berpengaruh terhadap PAD sedangkan pajak hotel tidak. Ulfah berpendapat bahwa tingkat keamanan kota Jakarta dan kepatuhan wajib pajak yang kurang menyebabkan penerimaan pajak hotel lebih rendah dibandingkan dengan penerimaan pajak reklame. Kurangnya kepatuhan wajib pajak disebabkan kurangnya pembinaan yang optimal dari
pemerintah dan tidak adanya sistem on-line untuk membayar pajak hotel dan wajib pajak hotel tidak dipersulit untuk menyetor pajaknya
3) Uji F-statistik (Pengaruh Secara Simultan)
Uji Statistik F dilakukan untuk mengetahui hubungan variabel-variabel independen secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel-variabel dependen, maka digunakan tingkat signifikan sebesar 0.05. Jika nilai F probability lebih besar dari 0.05 maka model regresi tidak dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau dengan kata lain variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Sebaliknya jika nilai F probability lebih kecil dari 0.05 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau dengan kata lain variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (Ghozali: 2005).
Tabel 4.6 Hasil uji F-statistik
T a
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression Residual Total 1.4E+023 5.0E+022 1.9E+023 2 9 11 6.848E+022 5.542E+021 12.358 .003a
Tabel 4.6 menunjukkan hasil uji F dengan signifikansi 0,003 dimana besarnya signifikansi dari hasil uji F tersebut lebih kecil dari 0,05. Berarti dalam penelitian ini Ha3 diterima. Artinya
variabel Tingkat Kepatuhan Wajib Pajak Hotel dan Wajib Pajak Restoran berpengaruh secara bersama-sama terhadap variabel Penerimaan Pajak Daerah. Hal ini menunjukkan bahwa kepatuhan wajib pajak hotel dan restoran memiliki kontribusi yang sangat kuat tehadap penerimaan pajak daerah.
Berdasarkan hasil uji hipotesis diatas maka dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut:
Y = a + b1 x1 + b2 x2 + ei
Y = -19480806901508.565 - 9044803306.032X1 + 8852362593.881X2 + ei
Konstanta sebesar -19.480.806.901.508,565 menyatakan bahwa jika tidak ada wajib pajak hotel dan restoran yang patuh (secara matematika X1 dan X2 adalah 0), maka penerimaan pajak daerah berkurang hingga Rp. -19.480.806.901.508,565. Koefisien regresi X1 sebesar -9.044.803.306,032 menyatakan bahwa setiap pengurangan wajib pajak hotel yang patuh maka penerimaan pajak
daerah akan berkurang hingga menjadi sebesar Rp. -9.044.803.306,032. Sedangkan koefisien regresi X2 sebesar
8.852.362.593,881 menyatakan bahwa setiap penambahan wajib pajak restoran yang patuh maka penerimaan pajak daerah bertambah hingga sebesar Rp. 8.852.362.593,881.
Hasil pengujian di atas menunjukkan masih rendahnya tingkat kepatuhan wajib pajak daerah terutama wajib pajak restoran menyebabkan berkurangnya penerimaan pajak kepada kas daerah. Oleh karena itu, pemerintah daerah perlu lebih meningkatkan jumlah penerimaan daerah dengan meningkatkan kepatuhan wajib pajak terutama wajib pajak restoran dengan cara mengefektifkan sosialisasi kepada masyarakat untuk meningkatkan tingkat kesadaran wajib pajak dan memberlakukan sanksi yang lebih berat kepada wajib pajak yang nakal. Selain itu, juga perlu di dukung dengan sistem administrasi perpajakan yang baik.
Pada hakekatnya kepatuhan wajib pajak dipengaruhi oleh kondisi sistem administrasi perpajakan yang meliputi tax service dan tax enforcement. Langkah-langkah perbaikan administrasi diharapkan dapat mendorong kepatuhan wajib pajak melalui dua cara yaitu pertama, wajib pajak patuh karena mendapatkan pelayanan yang baik, cepat, dan menyenangkan serta pajak yang mereka bayar akan bermanfaat bagi pembangunan bangsa. Kedua, wajib pajak akan patuh karena mereka berpikir bahwa mereka akan mendapat sanksi berat akibat pajak yang tidak mereka laporkan terdeteksi sistem informasi dan administrasi perpajakan serta kemampuan crosschecking informasi dengan instansi lain (Djoko Slamet Surjoputro dan Junaedi Eko Widodo, 2004:41-51)
Sedangkan menurut Machfud Sidik (2002:13) kebijaksanaan Pemerintah Daerah yang sangat tepat saat ini untuk meningkatkan penerimaan daerah dalam jangka pendek sebaiknya dititikberatkan pada intensifikasi pemungutan pajak yaitu mengoptimalkan jenis-jenis pungutan pajak daerah dan retribusi daerah yang sudah ada.
BAB V
