PENGARUH RETRIBUSI PARKIR, RETRIBUSI UJI KELAYAKAN KENDARAAN BERMOTOR DAN RETRIBUSI TRAYEK TERHADAP
PENDAPATAN DINAS PERHUBUNGAN KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA TANJUNGPINANG
RISKA UTAMA 080420103250
JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MARITIM RAJA ALI HAJI
2015
ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang baik secara parsial maupun simultan.Jenis penelitian adalah penelitian kuantitatif dengan sumber data sekunder, teknik pengumpulan data dengan wawancara, observasi dan studi kepustakaan. Teknik analisis yang digunakan menggunakan statistik deskriptif, uji asumsi klasik dan pengujian hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan Retribusi parkir umum dan khusus berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.214 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,034. Karena nilai sig 0,034 < 0,05. Retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.538 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,016. Karena nilai sig 0,016 < 0,05 Retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.186 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,036. Karena nilai sig 0,036 < 0,05. Retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan probabiliti signifikan lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,018 dan nilai Fhitung 3.865 > Ftabel 2,90.
Kata kunci: Retribusi parkir umum dan khusus, uji kelayakan kendaraan bermotor, trayek, pendapatan
1. Pendahuluan
Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang merupakan salah satu dinas yang memungut retribusi parkir, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek sebagai pembayaran atas jasa atau pemberian izin tertentu yang khusus disediakan dan/atau diberikan oleh Pemerintah Daerah untuk kepentingan orang pribadi atau Badan. Retribusi parkir, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek merupakan kontribusi utama penerimaan retribusi daerah yang berasal dari Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang. Atas dasar pemungutan retribusi ini, retribusi daerah Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang melalui Retribusi parkir, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek mengalami peningkatan karena penggunaan parkir dan penggunaan kendaraan bermotor untuk saat ini sangat berkembang pesat sehingga secara langsung membawa pengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang
Dengan demikian atas dasar latar belakang tersebut penulis tertarik mengkaji lebih mendalam tentang retribusi parkir, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek guna mengetahui sejauh mana pengaruhnya terhadap pendapatan daerah dengan judul penelitian “Pengaruh Retribusi Parkir, Retribusi Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor dan Retribusi Trayek Terhadap Pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi
dan Informatika Tanjungpinang”.
Berdasarkan uraian latar belakang yang telah penulis uraikan di atas maka perumusan masalahnya adalah apakah retribusi parkir berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang, Apakah retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang, Apakah retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang, Apakah retribusi parkir, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang.
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah Untuk mengetahui pengaruh retribusi parkir terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang. Untuk mengetahui pengaruh retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang. Untuk mengetahui pengaruh retribusi trayek terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang. Untuk mengetahui pengaruh retribusi parkir, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang.
2. Landasan Teori
a. Pengelolaan Penerimaan Daerah
penambah nilai kekayaan bersih. Jadi pendapatan daerah secara lebih luas dapat diidentifikasikan sebagai semua penerimaan kas daerah yang menambah ekuitas dana dalam periode tahun anggaran bersangkutan yang menjadi hak pemerintah daerah, yang tidak perlu dibayar kembali oleh pemerintah daerah. (Anis Sri Rahayu, 2010:294)
b. Retribusi
Menurut Peraturan Daerah Provinsi Kepulauan Riau Nomor 1 Tahun 2012 Retribusi daerah yang selanjutnya disebut retribusi adalah pungutan daerah sebagai pembayaran atas jasa atau pemberian izin tertentu yang khusus disediakan dan/atau diberikan oleh Pemerintah Daerah untuk kepentingan orang pribadi atau Badan. Wajib retribusi adalah orang pribadi atau badan yang menurut peraturan perundang-undangan retribusi diwajibkan untuk melakukan pembayaran retribusi, termasuk pemungut atau pemotong retribusi tertentu. Besarnya retribusi yang terutang oleh orang pribadi atau badan yang menggunakan jasa atau perizinan tertentu dihitung dengan cara mengalikan tarif retribusi dengan penggunaan jasa (Pasal 1 Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2009).
c. Retribusi Jasa Umum
Menurut Siahaan, P, Marihot (2005:437) yang menjadi Subjek Retribusi Jasa Umum adalah orang atau badan yang menggunakan/menikmati pelayanan jasa umum yang bersangkutan. Menurut Undang Undang Nomor 28 Tahun 2009 tentang pajak daerah dan retribusi daerah dalam pasal 109 menyatakan Objek Retribusi Jasa Umum adalah pelayanan yang disediakan atau diberikan Pemerintah Daerah untuk tujuan kepentingan dan kemanfaatan umum serta dapat dinikmati oleh orang pribadi atau Badan.
d. Retribusi Jasa Usaha
Retribusi Jasa Usaha adalah Rerribusi atas jasa yang disediakan oleh pemerintah daerah dengan menganut prinsip komersial karena pada dasarnya dapat disediakan oeh swasta. Dengan prinsip komersial meliputi pelayanan dengan menggunakan/memanfaatkan kekayaan daerah yang belum dimanfaatkan secara optimal oleh pemerintah daerah dan belum memadai disediakan oleh pihak swasta. Menurut Undang Undang Nomor 28 Tahun 2009 tentang pajak daerah dan retribusi daerah dalam pasal 126 menyatakan bahwa objek Retribusi Jasa Usaha adalah pelayanan yang disediakan oleh Pemerintah Daerah dengan menganut prinsip komersial yang meliputi pelayanan dengan menggunakan/memanfaatkan kekayaan Daerah yang belum dimanfaatkan secara optimal; dan/atau pelayanan oleh Pemerintah Daerah sepanjang belum disediakan secara memadai oleh pihak swasta.
e. Retribusi Perizinan Tertentu
Retribusi atas kegiatan tertentu pemerintah daerah dalam rangka pemberian izin kepada orang pribadi atau badan yang dimaksudkan untuk pembinaan, pengaturan, pengendalian dan pengawasan atas kegiatan pemanfaatan ruang, penggunaan sumber daya alam, barang, prasarana, sarana, atau fasilitas tertentu
guna melindungi kepentingan umum dan menjaga kelestarian lingkungan. Menurut Undang Undang Nomor 28 Tahun 2009 tentang pajak daerah dan retribusi daerah dalam pasal 140 menyatakan bahwa Objek Retribusi Perizinan Tertentu adalah pelayanan perizinan tertentu oleh Pemerintah Daerah kepada orang pribadi atau Badan yang dimaksudkan untuk pengaturan dan pengawasan atas kegiatan pemanfaatan ruang, penggunaan sumber daya alam, barang, prasarana, sarana, atau fasilitas tertentu guna melindungi kepentingan umum dan menjaga kelestarian lingkungan
f. Pendapatan Asli Daerah
Menurut Abdul Halim (2004:94), Pendapatan Asli Daerah (PAD) adalah penerimaan yang diperoleh daerah dari sumber-sumber dalam wilayahnya sendiri yang dipungut berdasarkan peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Sektor pendapatan daerah memegang peranan yang sangat penting, karena melalui sektor ini dapat dilihat sejauh mana suatu daerah dapat membiayai kegiatan pemerintah dan pembangunan daerah.
3. Metodologi Penelitian
Jenis penelitian dalam penelitian ini adalah kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah penelitian ilmiah yang sistematis terhadap bagian-bagian dan fenomena serta hubungan-hubungannya. Sumber data yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan data sekunder. Adapun data sekunder yang digunakana didalam penelitian ini adalah berupa laporan retribusi parkir
umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor,
retribusi trayek dan pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang selama 36 Bulan yaitu Periode Januari 2011-
Desember 2013. Prosedur pengumpulan data adalah dengan cara wawancara, observasi dan studi kepustakaan. Metode analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan alat bantu software statistik spss versi 20. Analisis data dilakukan dengan analisis regresi dengan terlebih dahulu melakukan pengujian statistik deskriptif.
4. Hasil Penelitian a. Uji Asumsi Klasik 1) Uji Normalitas a) Grafik P-Plot
Gambar 4.4.
Berdasarkan gambar pengujian normalitas (Normal Probabilty Plot) diatas menunjukkan titik-titik plot berada dan mengikuti garis diagonal, sehingga dapat disimpulkan variabel dalam penelitian ini yaitu retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek berdistribusi normal dan layak untuk dilanjutkan ke uji regresi selanjutnya.
b) Grafik Histogram
Gambar 4.5.
Pengujian Normalitas (Grafik Histogram)
Sumber: Data penelitian diolah
Berdasarkan gambar histogram diatas menunjukkan bahwa data penelitian yaitu retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek terdistribusi normal yang mana ditunjukkan dengan grafik histogram tidak mengalami kemencengan baik kekiri maupun kekanan, atau dengan kata lain grafik dalam keadaan seimbang, sehingga dapat disimpulkan variabel dalam penelitian ini berdistribusi normal dan dapat dilanjutkan ke uji regresi selanjutnya.
c) Kolmogorov Smirnov
Tabel 4.4.
Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 36
Normal Parametersa,b Mean ,0000000
Std. Deviation 11375,94904972 Most Extreme Differences Absolute ,083
Positive ,083
Negative -,077
Test Statistic ,083
Berdasarkan tabel diatas menunjukkan nilai Asymp Sig (2-tailed) untuk variable retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek 0,200 > 0,05 dan hal ini menunjukkan data berdistribusi normal. Dan dapat disimpulkan variabel dalam penelitian ini yaitu retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek berdistribusi normal dan dapat dilanjutkan ke uji regresi selanjutnya.
2) Uji Multikolonieritas
Tabel 4.5.
Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 X1 ,808 1,238 X2 ,393 2,543 X3 ,395 2,533 a. Dependent Variable: Y
Sumber: Data penelitian diolah
Dari table diatas diketahui bahwa nilai tolerance semua variable independen yaitu retribusi parkir umum dan khusus 0,808, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor 0,393 dan retribusi trayek 0,395 > 0,10 sedangkan nilai VIF variable independen yaitu retribusi parkir umum dan khusus 1,238, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor 2,543 dan retribusi trayek 2,533 < 10. Dari hasil nilai tolerance dan VIF tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi multikolonieritas.
3) Uji Autokorelasi
Tabel 4.6. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,716a ,513 ,197 11897,252 1,832 a. Predictors: (Constant), X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Y
Sumber: Data penelitian diolah
Hasil uji autokorelasi diatas menunjukkan tidak adanya autokorelasi dengan nilai hitung Durbin Watson sebesar 1.832 atau mendekati dan berada diangka 2.
4) Uji Heteroskedastisitas
Gambar 4.6.
Hasil uji Heteroskedastisitas (Scatterplot)
Sumber: Data penelitian diolah
Hasil uji heteroskedastisitas pada gambar diatas menunjukkan penyebaran titik-titik data menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y. hal ini berarti tidak terjadi Heteroskedastisitas pada model regresi dan layak digunakan dalam penelitian.
b. Persamaan Regresi
Peramaan regresi linier yang diperoleh dari table diatas adalah sebagai berikut: Y = 23.273,420 + 8.117X1 + 19.731X2 + 33.665X3+ e
Dimana:
Y = Pendapatan X1 = Retribusi Parkir
X2 = Retribusi Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor X3 = Retribusi Trayek
e = Faktor lain diluar model
Dari model regresi Unstandardized Coefficients tersebut diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Nilai B Constant = 23.273,420
Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada nilai variable bebas yaitu retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek maka pendapatan akan tetap yang dilihat dari nilai Y sebesar 23.273,420.
2) Nilai X1=8,117 = Retribusi Parkir
Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap perubahan retribusi parkir sebesar 1 satuan, maka pendapatan akan meningkat sebesar 8,117 satuan dengan asumsi variable lain dianggap tetap.
Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap perubahan retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor sebesar 1 satuan, maka pendapatan akan meningkat sebesar 19,731 satuan dengan asumsi variable lain dianggap tetap. 4) Nilai X3=33,665 = Retribusi Trayek
Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap perubahan retribusi trayek sebesar 1 satuan, maka pendapatan akan meningkat sebesar 33,665 satuan dengan asumsi variable lain dianggap tetap.
c. Uji Hipotesis 1) Uji Parsial (Uji t)
Tabel 4.8. Hasil Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 23273,420 15637,608 1,488 ,146 X1 8,117 3,666 ,373 2,214 ,034 X2 19,731 7,773 ,613 2,538 ,016 X3 33,665 15,403 ,527 2,186 ,036 a. Dependent Variable: Y
Sumber: Data penelitian diolah
a) Pengaruh retribusi parkir (X1) terhadap pendapatan (Y)
Berdasarkan tabel diatas hasil pengujian secara parsial (uji t) antara retribusi parkir umum dan khusus (X1) terhadap pendapatan (Y) dengan menggunakan program statistik spss versi 20 hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.214 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,034. Karena nilai sig 0,034 < 0,05 dapat disimpulkan H1 diterima. Berdasarkan pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara retribusi parkir umum dan khusus (X1) terhadap pendapatan (Y) pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang yang dibuktikan dengan nilai sig 0,034 < 0,05 dan thitung sebesar 2.214 > ttabel 2.0301.
Dari hasil pengujian secara parsial diatas menunjukkan adanya pengaruh yang kuat antara retribusi parkir umum dan khusus terhadap pendapatan. Dan melalui table uji t diatas terlihat bahwa nilai koefisien korelasi (rx1y) sebesar 0,139. Atau menunjukkan sekitar 13,9% variable pendapatan dapat dijelaskan oleh variable retribusi parkir umum dan khusus. Atau dapat disimpulkan bahwa kontribusi retribusi parkir umum dan khusus terhadap pendapatan pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang adalah sebesar 13,9% sisanya dipengaruhi oleh variable lain yang tidak diteliti.
b) Pengaruh retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor (X2) terhadap pendapatan (Y)
Berdasarkan tabel diatas hasil pengujian secara parsial (uji t) antara retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor (X2) terhadap pendapatan (Y) dengan menggunakan program statistik spss versi 20 hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.538 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,016. Karena nilai sig 0,016 < 0,05 dapat disimpulkan H1 diterima. Berdasarkan pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor (X2) terhadap pendapatan (Y) pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang yang dibuktikan dengan nilai sig 0,016 < 0,05 dan thitung sebesar 2.538 > ttabel 2.0301.
Dari hasil pengujian secara parsial diatas menunjukkan adanya pengaruh yang kuat antara retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor terhadap pendapatan. Dan melalui table uji t diatas terlihat bahwa nilai koefisien korelasi (rx1y) sebesar 0,375. Atau menunjukkan sekitar 37,5% variable pendapatan dapat dijelaskan oleh variable retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor. Atau dapat disimpulkan bahwa kontribusi retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor terhadap pendapatan pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang adalah sebesar 37,5% sisanya dipengaruhi oleh variable lain yang tidak diteliti.
c) Pengaruh retribusi trayek (X3) terhadap pendapatan (Y)
Berdasarkan tabel diatas hasil pengujian secara parsial (uji t) antara retribusi trayek (X2) terhadap pendapatan (Y) dengan menggunakan program statistik spss versi 20 hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.186 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,036. Karena nilai sig 0,036 < 0,05 dapat disimpulkan H1 diterima. Berdasarkan pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara retribusi trayek (X3) terhadap pendapatan (Y) pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang yang dibuktikan dengan nilai sig 0,036 < 0,05 dan thitung sebesar 2.186 > ttabel 2.0301.
Dari hasil pengujian secara parsial diatas menunjukkan adanya pengaruh yang kuat antara retribusi trayek terhadap pendapatan. Dan melalui table uji t diatas terlihat bahwa nilai koefisien korelasi (rx1y) sebesar 0,278. Atau menunjukkan sekitar 27,8% variable pendapatan dapat dijelaskan oleh variable retribusi trayek. Atau dapat disimpulkan bahwa kontribusi retribusi trayek terhadap pendapatan pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang adalah sebesar 27,8% sisanya dipengaruhi oleh variable lain yang tidak diteliti.
2) Uji Regresi secara Simultan (Uji F) Tabel 4.9. Hasil Uji F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1641321763,605 3 547107254,535 3,865 ,018b Residual 4529427587,367 32 141544612,105
Total 6170749350,972 35
a. Dependent Variable: Y
Dari table diatas menunjukkan bahwa retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan, karena probabiliti signifikan lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,018 dan nilai Fhitung 3.865 > Ftabel 2,90 maka Ho ditolak dan H1 diterima yang dapat disimpulkan bahwa retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang
3) Koefisien Determinasi (R2) Tabel 4.10. Hasil R Square Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,716a ,513 ,197 11897,252 1,832 a. Predictors: (Constant), X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Y
Sumber: Data penelitian diolah
Berdasarkan table diatas menunjukkan nilai R Square sebesar 0,197 atau menunjukkan sekitar 19,7% Variabel pendapatqn dapat dijelaskan oleh variable retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek, atau dapat dikatakan bahwa kontribusi retribusi parkir umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek terhadap pendapatan pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang adalah sebesar 19.7%. Sisanya dipengaruhi oleh variable lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
d. Pembahasan
1) Pengaruh retribusi parkir terhadap pendapatan
Hasil H1 dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Retribusi parkir umum dan khusus berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang. Oleh karena itu H1 dalam penelitian ini dapat diterima.
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Ega Marselina B (2013) menemukan bahwa Kontribusi pajak parkir terhadap pendapatan asli daerah kota padang pada tahun 2005-2010 masuk dalam kategori rendah sekali dan jauh dari efektif, maka dapat dikatakan pemerintah belum maximal atau belum efektif dalam pengelolaan pemungutan pajak parkir, selain itu dapat juga diartikan bahwa tidak ada peningkatan secara signifikan dalam hal partisipasi masyarakat Kota Padang dalam hal pembayaran pajak parkir
2) Pengaruh retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor terhadap pendapatan
Hasil H2 dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang. Oleh karena itu H2 dalam penelitian ini dapat diterima.
3) Pengaruh retribusi trayek terhadap pendapatan
Hasil H3 dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang. Oleh karena itu H3 dalam penelitian ini dapat diterima.
5. Hasil Penelitian Kesimpulan
Berdasarkan uraian pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Retribusi parker umum dan khusus berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.214 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,034. Karena nilai sig 0,034 < 0,05.
2. Retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.538 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,016. Karena nilai sig 0,016 < 0,05
3. Retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan thitung sebesar 2.186 > ttabel 2.0301 dengan nilai sig 0,036. Karena nilai sig 0,036 < 0,05
4. Retribusi parker umum dan khusus, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang karena hasil penelitian menunjukkan probabiliti signifikan lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,018 dan nilai Fhitung 3.865 > Ftabel 2,90
Saran
Berdasarkan kesimpulan yang telah dikemukakan diatas, maka saran yang ingin penulis berikan bagi Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang adalah dengan adanya pengaruh antara parkir, retribusi uji kelayakan kendaraan bermotor dan retribusi trayek berpengaruh terhadap pendapatan Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang menunjukkan sebaiknya Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang lebih meningkatkan fasilitas parkir bagi pengguna kendaraan baik roda dua maupun roda empat. Disamping itu juga Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang lebih meningkatkan fasilitas pengujian kendaraan bermotor bagi pengguna kendaraan bermotor karena dengan begitu akan meningkatkan pendapatan retribusi pada Dinas Perhubungan Komunikasi dan Informatika Tanjungpinang.
6. Daftar Pustaka
Adrian Sutedi. 2008. Good Corporate Governance. Jakarta. Sinar Grafika
Astrid Anandita Dyah Pratiwi. 2009. Pelaksanaan Pemungutan Retribusi Pasar Dan Kontribusinya Dalam Meningkatkan Pendapatan Asli Daerah Di Kabupaten Magetan (Studi Di Dinas Pendapatan Daerah Kabupaten Magetan). Universitas Brawijaya.
Ega Marselina B. 2013. Analisis Kontribusi Pajak Parkir dan Retribusi Pasar terhadap Pendapatan Hasil Daerah pada Pemerintah Kota Padang. Universitas Negeri Padang.
Indra Bastian. 2004. Akuntansi Sektor Publik: Suatu Pengantar. Jakarta. Erlangga. Panca Kurniawan. 2006. Penagihan Pajak di Indonesia. Malang. Banyumedia. Priyanto, duwi. 2010. Paham Analisa Statistik Data dengan SPSS. Yogyakarta.
Mediakom.
Rahardjo Adisasmita. 2011. Pengelolaan Pendapatan dan Anggaran Daerah. Yogyakarta. Graha Ilmu.
Rahmayanti. 2013. Strategi Peningkatan Retribusi (Jasa) Pasar Niaga Daya Di Kota Makassar. Universitas Hasanuddin.
Rumengan, Jemmy. 2010. Analisis Data Kuantitatif Dengan Aplikasi Pengolahan Data SPSS. Bandung. Cipta Pustaka Media Perintis.
Siahaan, P, Marihot. 2005. Pajak Daerah dan Retribusi Daerah. Jakarta. Raja Grafindo Persada.
Sunyoto, Danang. 2011. Analisis Regresi dan Uji Hipotesis. Cetakan Pertama. Yogyakarta. CAPS.
Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Pendidikan, Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung. Alfabeta.
Yeni Priatnasari. Pengaruh Retribusi Daerah Pada Dinas Perhubungan, Komunikasi Dan Informatika (Dishubkominfo) Kota Tegal Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kota Tegal.
Peraturan Daerah Provinsi Kepulauan Riau Nomor 1 Tahun 2012 tentang Retribusi Daerah.
Undang-undang No. 28 Tahun 2009 tentang Pajak Daerah dan Retribusi Daerah 7. Lampiran a. Data Penelitian DATA PENELITIAN N Retribusi Parkir Retribusi Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor Retribusi Trayek Pendapatan X1 X2 X3 Y Jan-11 25,860,000 28,281,200 8,485,000 101,461,744 Feb-11 27,250,000 22,823,700 6,690,000 125,108,743 Mar-11 26,600,000 32,193,400 7,910,000 80,595,770 Apr-11 27,300,000 25,630,100 9,340,000 594,715,517 May-11 27,300,000 36,002,000 10,405,000 197,288,782 Jun-11 27,400,000 28,575,300 8,180,000 211,307,519 Jul-11 27,350,000 28,488,800 11,000,000 215,252,188 Aug-11 27,400,000 25,185,800 10,105,000 406,845,652 Sep-11 26,400,000 25,072,700 7,725,000 202,079,425 Oct-11 26,300,000 33,023,600 10,300,000 212,566,456 Nov-11 27,000,000 25,972,500 7,935,000 176,814,580 Dec-11 26,300,000 39,050,000 15,315,000 206,454,847 Jan-12 26,300,000 26,724,300 8,415,000 263,029,679 Feb-12 26,450,000 24,324,200 7,400,000 72,440,200 Mar-12 27,000,000 25,544,100 7,755,000 95,684,300 Apr-12 28,750,000 28,242,000 8,600,000 439,736,409 May-12 36,700,000 29,400,100 9,465,000 207,014,826 Jun-12 19,200,000 29,797,000 8,960,000 74,788,240 Jul-12 36,050,000 29,990,300 9,650,000 96,387,630 Aug-12 25,300,000 22,525,900 6,920,000 323,723,500 Sep-12 24,500,000 26,765,800 7,635,000 340,931,777 Oct-12 32,710,000 30,363,600 9,310,000 188,625,244 Nov-12 32,200,000 37,347,000 13,995,000 205,415,349 Dec-12 27,800,000 29,282,900 14,125,000 212,008,664 Jan-13 31,000,000 32,034,400 11,040,000 275,188,937 Feb-13 24,500,000 27,207,100 8,145,000 168,352,954 Mar-13 30,500,000 32,957,600 9,130,000 191,765,266 Apr-13 31,500,000 31,246,400 9,955,000 74,034,290 May-13 34,000,000 34,699,100 10,705,000 209,569,665 Jun-13 27,500,000 29,916,100 8,825,000 72,119,110
Jul-13 42,000,000 32,666,100 10,315,000 223,918,770 Aug-13 26,000,000 24,485,400 7,200,000 65,608,150 Sep-13 34,375,000 33,277,200 10,625,000 91,338,770 Oct-13 33,760,000 34,632,100 11,250,000 95,303,500 Nov-13 48,050,000 31,077,800 10,665,000 478,077,630 Dec-13 47,440,000 34,777,200 13,415,000 493,496,140 HASIL SPSS Descriptive statistics Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
X1 36 1920 4805 2989,03 610,368 X2 36 2253 3905 2971,08 412,565 X3 36 669 1532 963,86 207,785 Y 36 6561 59472 21358,53 13278,069 Valid N (listwise) 36 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 36
Normal Parametersa,b Mean ,0000000 Std. Deviation 11375,9490497
2 Most Extreme Differences Absolute ,083
Positive ,083
Negative -,077
Test Statistic ,083
Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Uji Multikolonieritas Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 X1 ,808 1,238 X2 ,393 2,543 X3 ,395 2,533 a. Dependent Variable: Y Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,716a ,513 ,197 11897,252 1,832 a. Predictors: (Constant), X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Y
Uji Heteroskedatisitas
Persamaan Regresi Unstandardized Coeffcients
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 23273,420 15637,608 1,488 ,146 X1 8,117 3,666 ,373 2,214 ,034 X2 19,731 7,773 ,613 2,538 ,016 X3 33,665 15,403 ,527 2,186 ,036 a. Dependent Variable: Y Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 23273,420 15637,608 1,488 ,146 X1 8,117 3,666 ,373 2,214 ,034 X2 19,731 7,773 ,613 2,538 ,016 X3 33,665 15,403 ,527 2,186 ,036 a. Dependent Variable: Y
Uji F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1641321763,605 3 547107254,535 3,865 ,018b Residual 4529427587,367 32 141544612,105 Total 6170749350,972 35 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X3, X1, X2 Koefisien Determinasi (R2) Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,716a ,513 ,197 11897,252 1,832 a. Predictors: (Constant), X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Y
