49 BAB III
OBJEK DAN METODE PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
Pengertian objek menurut Sugiyono (2012:38) adalah sebagai berikut:
“Objek penelitian adalah sasaran ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu tentang suatu hal objektif dan reliabel tentang suatu hal (variable tertentu)”.
Objek peneltian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Wajib Pajak Reklame, Realisasi Penerimaan Pajak Reklame dan Penerimaan Pajak Daerah Kota Bandung pada Badan Pengelolaan Pendapatan Daerah Kota Bandung.
3.2 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dipilih harus berhubungan erat dengan prosedur, alat serta desain penelitian yang digunakan akan memberikan gambaran kepada peneliti tentang urutan-urutan pekerjaan yang ada dalam penelitian untuk dalam pemecahan masalah.
Pengertian metode penelitian menurut Sugiyono (2014:2) adalah sebagai berikut:
“Metode penelitian adalah cara ilmiah untuk mendapatkan data yang valid dengan tujuan dapat ditemukan, dibuktikan, dikembangkan suatu pengetahuan tertentu sehingga pada gilirannya dapat digunakan untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah”.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode deskriptif dan studi kasus. Deskriptif teori dalam suatu penelitian menurut
(Sugiyono;2014:58) merupakan uraian sistematis tentang teori (dan bukan sekedar pendapat pakar atau penulis buku) dan hasil-hasil penelitian yang relevan dengan variabel yang diteliti. Sedangkan studi kasus menurut (Rahardjo & Gudnanto; 2011) studi kasus adalah suatu metode untuk memahami individu yang dilakukan secara integratif dan komprehensif agar diperoleh pemahaman yang mendalam tentang individu tersebut beserta masalah yang dihadapinya dengan tujuan masalahnya dapat terselesaikan dan memperoleh perkembangan diri yang baik.
3.2.1 Populasi, Sampel, Unit Analisis, dan Dimensi Waktu
3.2.1.1 Populasi
Populasi penelitian merupakan sekumpulan objek yang ditentukan melalui suatu kriteria tertentu yang akan dikategorikan ke dalam objek tersebut bisa termasuk orang, dokumen atau catatan yang dipandang sebagai objek penelitian.
Pengertian populasi Menurut (Nuryaman & Veronica;2015) adalah menunjukan seluruh kelompok orang, kejadian atau sesuatu yang menjadi keterkaitan peneliti untuk diinvestigasi. Bisa juga dikatakan bahwa populasi merupakan total kumpulan elemen yang dari kumpulan tersebut akan dibuat kesimpulan.
Popuasi dalam penelitian ini adalah instrumen realisasi penerimaan pajak reklame Kota Bandung Tahun 2014-2018, Wajib Pajak reklame dan realisasi penerimaan pajak daerah Kota bandung Tahun 2014-2018. Populasi yang digunakan adalah tahun 2014-2018 dikarenakan mninimal dalam melakukan pengujian adalah N=30, jadi agar dapat terpenuhinya syarat agar dapat
dilakukannya pengujian maka 2014-2018 atau dikatakan 5 tahun dibagi menjadi perbulan sehingga mengahasilkan N=60.
3.2.1.2 Sampel
Pengertian sampel menurut Sugiyono (2014:116) adalah “Bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”.
Pengukuran sampel merupakan langkah untuk menentukan besarnya sampel yang kaan diambil dalam melaksanakan penelitian dalam suatu obyek. Sesuai dengan obyek penelitiannya, sampel penelitian adalah jumlah wajib pajak reklame, laporan realisasi penerimaan pajak reklame dan realisasi penerimaan pajak daerah Kota Bandung tahun 2014 sampai dengan 2018. Dalam penelitian ini teknik pengambilan sampelnya mengunakan teknik sampling jenuh, karena populasi yang digunakan relatif kecil.
Pengertian Sampling jenuh menurut Sugiyono (2014:85):
“Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering digunakan untuk penelitian membuat generalisasi dengan tingkat kesalahan yang sedikit atau kecil”.
Jadi sampel pada penelitian ini adalah seluruh anggota populasi yaitu laporan realisasi penerimaan pajak reklame Kota Bandung Tahun 2014-2018, Wajib Pajak Reklame dan realisasi penerimaan pajak daerah Kota Bandung Tahun 2014-2018.
3.2.1.3 Unit Analisis
Pengertian Unit analisis menurut (Indiantoro & Supomo, 2012) merupakan tingkat agregasi data yang dianalisis dalam penelitian. Untuk analisis yang ditentukan berdasarkan pada rumusan masalah atau pertanyaan penelitian,
merupakan elemen penting dalam desain penelitian karena mempengaruhi proses pemilihan, pengumpulan dan analisis data. Unit analisis dalam penelitian ini adalah data realisasi penerimaan pajak daerah Kota Bandung terdapat di Dinas pelayanan Pajak Kota Bandung yang sekarang menjadi Badan Pengelelolaan Pendapatan Daerah Kota Bandung tahun 2014 sampai dengan 2018.
3.2.1.4 Dimensi Waktu
Rentang waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah time series. Time series menurut Supangat (2010:168) merupakan data hasil pencatatan secara terus menerus dari waktu ke waktu (periodic). Penelitian dilakukan dengan masa pengamatan berdasarkan rentang waktu selama tahun 2014 sampai 2018.
3.2.2 Metode Pengumpulan Data
Data dalam penelitian ini dapat dikumpulkan dengan teknik sebagai
berikut:
1. Penelitian Lapangan (Field Research)
Penelitian di lapangan adalah penelitian yang dimaksudkan untuk memperoleh data primer yaitu data yang diperoleh melalui:
a. Pengamatan (observation), yaitu suatu tekhnik pengumpulan data dengan mengamati cara melakukan pengamatan langsung yang erat kaitannya dengan dokumen yang dibutuhkan. Data yang dikumpulkan antara lain mengenai jumlah target penerimaan pajak reklame dan realisasi penerimaan pajak Kota Bandung.
b. Wawancara (Interview), yaitu tekhnik pengumpulan data dengan cara melakukan tanya jawab dengan pegawai Dinas Pelayanan Pajak mengenai masalah yang dibahas serta memperoleh keterangan mengenai kasus yang diteliti.
2. Penelitian Kepustakaan (Library Research)
Penelitian kepustakaan adalah penelitian yang dimaksudkan untuk memperoleh data sekunder dengan cara mempelajari teori-teori yang berhubungan dengan pajak reklame, serta literatur/sumber tertulis yang relevan dengan masalah yang diteliti. Penelitian kepustakaan bertujuan untuk mendapatkan landasan teoritis yang hasilnya akan digunakan sebagai dasar untuk melakukan analisis data yang diperoleh dalam penelitian lapangan, sehingga menghasilkan kesimpulan serta saran untuk memecahkan masalah yang ada.
3.2.3 Operasional Variabel Penelitian
Definisi variabel penelitian Menurut Nuyaman dan Christina (2015:41) merupakan karaktistik yang melekat pada unit analisis penelitian, yang menjadi perhatian penelitian.
Sesuai dengan judul penelitian yang penulis teliti, yaitu Pengaruh Program Ekstensifikasi dan Intensifikasi terhadap Penerimaaan pajak Daerah Kota Bandung, varibel-variabel yang terkait dalam penelitian ini adalah:
1. Variabel Independen (X)
Variabel independen atau variabel bebas yaitu variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen
menurut Sugiyono (2014:39). Variabel independen dalam penelitian adalah Program Ekstensifikasi dan Intesifikasi Pajak Reklame.
2. Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen atau variabel terikat yaitu variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel independen atau variabel bebas menurut Sugiyono (2014:39). Variabel dependen pada penelitian ini adalah Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung.
Untuk lebih jelasnya penjabaran variabel-variabel dalam penelitia ini terdapat dalam tabel 3.1 Operasional Variabel adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1 Operasional Variabel
Variabel Definisi Indikator Skala
Program Ekstensifikasi Pajak Reklame (Variabel Independen/ X1)
Kegiatan yang berkaitan
dengan penambahan jumlah wajib pajak terdaftar dan perluasan objek pajak dalam
administrasi Direktorat
Jendral Pajak (DJP).
(Surat Edaran Direktorat
Jendral Pajak nomor SE – 06/PJ.9/2001)
Jumlah objek wajib
pajak yang terdaftar di Kota Bandung. (Surat Edaran DJP No.SE 06/PJ.9/2001) Rasio Program Intensifikasi Pajak Reklame (Variabel Independen/ X2) Kegiatan optimalisasi
penggalian penerimaan pajak terhadap objek pajak serta
subjek pajak yang telah
tercatat atau terdaftar dalam administrasi DJP dan dari
hasil ekstensifikasi wajib
pajak.
Realisasi penerimaan
pajak reklame Kota
Bandung.
(Surat Edaran DJP
No.SE 06/PJ.9/2001)
(Surat Edaran Direktorat Jenderal Pajak Nomor SE - 06/PJ.9/2001)
Peningkatan Pendapatan
Pajak daerah
(Y)
Pajak daerah merupakan
sumber penerimaan daaerah
yang digali dari dalam
wilayah dalam daerah
bersangkuta.
(undang-undang No.28 Tahun 2009)
Realisasi pajak Daerah (Undang-undang No.28 tahun 2009)
Rasio
3.2.4 Jenis Data dan Sumber Data
3.2.4.1 Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder. Adapun pengertian dari data sekunder menuurut Nuryaman dan Christina (2015:79) adalah:
“Data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh dan dicatat oleh pihak lain)”.
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif, yaitu data yang dinyatakan dalam angka-angka yang menunjukkan nilai terhadap besaran atau variabel yang mewakilinya.
3.2.4.2 Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu data yang diperoleh merupakan data olahan yang bersangkutan dengan data-data yang digunakan untuk mendukung hasil penelitian dari hasil literatur, artikel dan berbagai sumber lain yang berhubungan dengan masalah penelitian.
3.2.5 Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan data kuantitatif yang akurat agar dapat mendukung hasil penelitian sesuai dengan yang diharapkan. Data kuantitatif dikumpulkan dengan angka-angka, data ini diperoleh dari pengukuran langsung maupun dari angka-angka yang diperoleh (Riduwan,2014).
Pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan skala rasio merupakan skala pengukuran yang mempunyai nilai nol mutlak dan mempunyai jarak yang sama (Riduwan;2014:85). Skala rasio bukan sekedar mengukur besarnya perbedaan antara titik dalam skala, tetapi juga menunjukkan proporsi perbedaan. Skala rasio ini memiliki nilai nol yang asli atau absolut (Sekaran;2010) Ada 2 (dua) hal yang perlu diperhatikan dalam Metode Analisis Data yaitu sebagai berikut:
1. Rancangan Analisis data
Rancangan analisis dapat mempermudah peneliti dalam melakukan analisis, karena dengan membuat rancangan analisis dapat mempermudah proses penelitian dan tahap-tahap dalam melakukan penelitian telah dirancang sesuai dengan kebutuhan dalam proses penelitian. Adapun rancangan analisis sebagai berikut:
a. Mendapatkan data-data yang berkaitan dengan variabel-variabel yang terkait.
b. Mengolompokkan data yang didapat dan membuat statistik deskriptif untuk data yang bersangkutan.
c. Menghitung efesiensi dan efektivitas pemungutan pajak berdasarkan rumus matematis dari literatur yang digunakan.
d. Melakukan analisis statistik atau uji statistik serta menganalisis hasilnya untuk menguji hipotesis yang diajukan.
e. Menarik kesimpulan berdasarkan pengujian statistik yang dilakukan.
2. Pemilihan Tes Statistik dan Pengujian Hasil Tes
Untuk menguji hipotesis yang dianjurkan, penulis menggunakan analisis data kuantitatif dengan pendekatan statistik parametrik, karena variabel dependennya dipengaruhi oleh dua variabel independen, maka penulis menggunakan regresi linear berganda untuk mengetahui pengaruh dari variabel-variabel independennya terhadap variabel-variabel denpendenya. Regresi linear berganda menurut Sugiyono (2014: 243) merupakan metode yang digunakan untuk meramalkan bagaimana keadaan (naik turunya) variabel dependen, bila dua variabel atau lebih variabel independen sebagai faktor-faktor prekdiktor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya).
Untuk perhitungan statistiknya, penulis menggunakan program komputer Eviews 8. Analisis dengan data statistik deskriptif dan regresi linear berganda. Syarat dari analisis regresi linear berganda terlebih dahulu perlu dilakukan uji asumsi klasik (Riduwan,2014:177)
Untuk mendapatkan persamaan regresi yang sah maka terlebih dahulu akan dilakukan pengujian asumsi klasik regresi yang terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Tahap-tahap pengujian hipotesis dalam analisis regresi linear berganda meliputi:
3.2.5.1 Pengujian Asumsi klasik
Uji asumsi klasik merupakan uji persyarat untuk analisis regresi linear. Model regresi linear dapat disebut sebagai model yang baik jika memenuhi asumsi klasik. Uji asumsi klasik ini meliputi uji normalitas, uji multikoleniaritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Asumsi-asumsi tersebut harus terpenuhi untuk menghindari terjadinya bias atau adanya data yang tidak valid (priyatno,2013:49). Berikut ini adalah empat uji asumsi klasik yang harus dipenuhi oleh model regresi.
a. Uji normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mengikuti distribusi normal. Seperti diketahui, bahwa uji t dan F mengansumsi nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini tidak terpenuhi maka hasil uji statistik menjadi tidak valid khususnya untuk ukuran sampel kecil.
Pengujian normalitas residual yang banyak digunakan adalah uji Jarque-Bera (JB). Uji JB adalah untuk uji normalitas untuk sampel besar (asymptotic). Pertama, hitung nilai Skewnes dan Kurtosis untuk residual, kemudian lakukan uji JB statistik dengan rumus:
JB = n Dimana:
n = besarnya sampel
S = koefisien skewness
K = koefisien kurtosisi
Nilai JB selanjutnya dapat kita hitung signifikansinya untuk menguji hipotesis berikut:
Ho = residual terdistribusi normal.
Ha = residual tidak terdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel independen. Model yang baik seharusnya tidak memiliki hubungan yang kuat antara variabel independennya. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara varibel bebas Ghozali (2013:77-80). Multikolinearitas dapat dilihat:
1) Nilai tolerance dan lawannya
S2 (K-3)2
----
+ --- 6 24
2) Variance inflation factor (vif)
Tolerance mengukur variabel bebas terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF=1/tolerance) dan menunjukan adanya kolinearitas yang tinggi. Maka dalam penelitian ini indikator nilai VIF yang digunakan adalah:
a) Jika nilai VIF < 10, maka tidak terdapat multikolinearitas yang serius.
b) Jika nilai VIF > 10, maka terdapat multikolinearitas yang serius.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke yang lain. Model regresi yang baik adalah jika variance dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap atau disebut juga homokedastisitas (Ghozali, 2013:134).
Dalam penelitian ini uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan Uji Harvey. Uji Harvey dilakukan dengan meregres residual kuadrat (U2r) dengan variabel independen, variabel independen kuadrat dan perkalian (interaksi) variabel independen.
d. Uji Autokelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam satu model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode saat ini (t) dengan kesalahan pada periode sebelumnya (t-1). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi(Ghozali,2013:110).
Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi adalah uji
Durbin-Watson (DW). Untuk mengambil keputusan , bandingkan nilai duji dengan
dkritis. Nilai dkritis dibentuk dari dL (d bawah) dan dU (d atas). Nilai dL dan dU bisa diperoleh dari tabel DW dengan informasi n = jumlah observasi dan k’ = jumlah variabel independen dalam model regresi (Ghozali, 2013:137). Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
Tabel 3.2 Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Durbin-Watson
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0<d<dL
Tidak ada autokorelasi positif No decision dL ≤ d ≤ dU
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 – dL < d <4
Tidak ada autokorelasi negatif No decision a – dU ≤ d ≤ 4 – dL
Tidak ada autokorelasi, positif dan negatif
Tidak ditolak dU<d < 4 – dU
a. Bila nilai DW terletak antara batas atas upper bound (du) dan (4 – du), maka
koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (dL), maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif.
c. Bilai nilai DW lebih besar daripada (4 – dL), maka koefisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
d. Bila nilai DW terletak di antara batas atas (du) dan batas bawah (dL) atau DW terletak antara (4 – du) dan (4 – dL), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.2.5.2 Regresi Linear Berganda
Menurut Riduwan (2013:252) uji regresi ganda adalah alat analisis peramalan nilai pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap satu variabel terikat (untuk membuktikan ada tidaknya hubungan fungsional atau hubungan kausal antara dua variabel bebas atau lebih dengan satu variabel terkait).
Analisis Regresi berganda pada dasarnya dilakukan dengan tujuan untuk menguji pengaruh antara variabel satu dengan lainnya. Regresi linear berganda merupakan metode yang digunakan untuk meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi. Analisis regresi berganda digunakan untuk mengukur adanya pengaruh antara X (X1 dan
X2) terhadap Y.
Analisis regresi linear berganda menurut Sugiyono (2014:277) dinyatakan dengan persamaan sebagai berikut:
Dimana:
Y : Variabel tidak bebas (dependen) yaitu penerimaan pajak Kota
Bandung
X1 : Variabel bebas (independen) yaitu ekstensifikasi pajak reklame
X2 : Variabel bebas (independen) yaitu intensifikasi pajak reklame
a : Konstanta
b1, b2 : Koefisien regresi
E : Tingkat kesalahan
Regresi linear berganda degan dua variabel independen X1 dan X2. Metode kuadrat kecil memberikan hasil bahwa koefisien-koefisien a, b1, b2. Arti koefisien b adalah jika nilai b positif (+), hal tersebut menunjukkan hubungan yang searah antara variabel independen dengan variabel dependen. Dengan kata lain, peningkatan atau penurunan besarnya variabel dependen. Sedangkan, jika nilai b negatif (-), menunjukan hubungan yang berlawanan antara variabel independen dengan variabel dependen. Dengan kata lain, setiap peningkatan besarnya nilai variabel independen akan diikuti oleh penurunan besarnya variabel nilai independe dan sebaliknya.
3.2.5.3 Koefisien Determinasi
Untuk melihat seberapa besar variabel Pengaruh Ekstensifikasi (X1) dan Intensifikasi Pajak reklame (X2) dapat memberikan hungan tehadap variabel Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung (Y), maka digunakan koefisien Determinasi (KD) dengan rumus sebagai berikut:
Sumber : Riduwan (2013:81)
Keterangan:
Kd = Besarnya Koefisien Penentu (Determinasi)
R = Koefesien Korelasi
3.2.5.4 Rancangan Uji Kecocokan Model ( Goodeness and Fit)
Koefeisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan variabel independen dalam menerangkan variabel dependen. Nilai koefisien determinasi terletak antara nol dan satu (0 < R2 < 1). Nilai R2 yang mendekati 0 menunjukkan kemampuan variabel independen sangat terbatas dalam
menjelaskan variabel depende. Nilai R2 yang mendekati 1 menunjukkan semakin
besar kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen (Ghozali, 2013:59).
3.2.5.5 Pengujian Hipotesis Parsial (Uji t)
Menurut Ghozali (2013:98), uji statistik t pada dasarya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji hipotesis ini dilakukan bertujuan untuk melihat signifikansi dari pengaruh independen secara individu terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lain bersifat konstan.
Pengujian hipotesis secara individu dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Merumuskan Hipotesis Statistik
a. Hipotesis Pertama
H0 : R1 = 0, Dimana Ekstensifikasi Pajak Reklame (X1) tidak
berpengaruh secara signifikan terhadap Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung.
H1 : R1 ≠ 0, Dimana Ekstensifikasi Pajak Reklame (X1) berpengaruh
secara signifikan terhadap Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung.
b. Hipotesis Kedua
H0 : R1 = 0, Dimana Intensifikasi Pajak Reklame (X1) tidak
berpengaruh secara signifikan terhadap Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung.
H1 : R1 ≠ 0, Dimana Intensifikasi Pajak Reklame (X1) berpengaruh
secara signifikan terhadap Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung.
2. Menentukan Tingkat signifikansi sebesar 5% (a=5%)
Tingkat signifikansi yang diambil untuk penelitian ini adalah 0,005 atau 5% artinya kemungkinan besar hasil penarikan kehidupan memilik probabilitas 95% atau toleransi kesalahan 5% dengan derajat kebebasan 5% dengan derajat kebebasan df=n-k-1, untuk menentukan nilai ttabel sebagai batas daerah
penerimaan dan penolakan H0.
3. Menentukan daerah penerimaan atau penolakan hipotesis dengan
membandingkan thitung dengan ttabel dengan ketentuan:
a. H0 diterima daerah penerimaan atau penolakan hipotesis dengan
b. H0 ditolak jika nilai hitung statistik uji (hitung) berada di daerah
penolakan H0 dimana ttabel > thitung dan thitung < -ttabel.
Gambar 3.1 Derah Penerimaan dan Penolakan Ho (Uji t)
4. Pengambilan Keputusan Hipotesis
Penarikan kesimpulan dilakukan berdasarkan pengujian hipotesis dengan kriteria yang telah ditetapkan. Adapun kriteria digunakan untuk penerimaan dan penolakan dengan melihat Sig yaitu:
H0 ditolak atau pengaruh signifikansi apabila : Sig < a = 0.05
H0 diterima atau pengaruh tidak signifikansi apabila : Sig > a = 0.05.
3.2.5.6 Pengujian Hipotesis Simultan (Uji F)
Uji F merupakan pengujian hubungan regresi secara simultan yang bertujuan untuk mengetahui apakah seluruh variabel independen bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2013:97).
Untuk menentukan besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama maka koefisien simultan dikuadratkan, yaitu (r)2 yang merupakan koefisien determinasi variabel-variabel di atas. Pada dasarnya r dapat bervariasi antara -1 sampai +1 atau secara sistematis dapa ditulis -1 ≤ r ≤ +1. Hal ini menunjukkan arah korelasi, maka sifat korelasi:
1. Jika nilai r > 0, artiya terjadi hubungan linear positif. Semakin besar nilai variabel X maka semakin besar pula nilai variabel Y, dan sebaliknya.
2. Jika nilai r < 0, artinya terjadi hubungan linear negatif. Semakin kecil nilai varibel X maka semakin besar pula nilai variabel Y, dan sebaliknya.
3. Jika nilai r = 0, artinya tidak ada hubungan sama sekali antara variabel X dan variabel Y.
4. Jika nilai r = 1 atau r = -1, artinya telah terjadi hubungan linear yang sempurna, yang berupa garis berupa garis lurus. Untuk r yang semakin mengarah ke 0, garis semakin tidak lurus.
Sifat korelasi akan menentukan arah dari korelasi. Keeratan korelasi dapa dikelompokkan dalam tabel 3.3 berikut:
Tabel 3.3 Pedoman Interprestasi Koefisien Korelasi No. Interval Koefisien Tingkat Hubungan
1 0,00-0,199 Sangat Rendah 2 0,20-0,339 Rendah 3 0,40-0,599 Sedang 4 0,60-0,799 Kuat 5 0,80-1,000 Sangat Kuat Sumber : Sugiyono (2014:184)
Uji hipotesis secara simultan dilakukan untuk mengetahui apakah pengaruh varaibel X1, X2 secara simultan terhadap variabel Y signifikan, dengan
langkah-langkah sebagai berikut:
1. Merumuskan Hipotesis Statistik Hipotesis Simultan
H1 : R1 = R2 = 0, artinya kedua variabel bebas yaitu Ekstensifikasi pajak
reklame (X1), dan Intensifikasi pajak reklame (X2) tidak
berpengaruh simultan terhadap Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung (Y).
H1 : R1 = R2 = 0, artinya paling tidak ada satu variabel bebas yaitu
Ekstensifikasi pajak reklame (X1), dan Intensifikasi
pajak reklame (X2) tidak berpengaruh simultan
terhadap Peningkatan Pendapatan Pajak Daerah Kota Bandung (Y).
2. Menentukan tingkat signifikan a = 5%
Tingkat signifikansi yang diambil untuk penelitian ini adalah 5% dengan derajat kebebasan df = n-k-1, untuk menentukan nilai Ftabel sebagai batas daerah
penerimaan dan penolakan H0. Dengan tingkat signifikansi sebesar 5% dinilai
cukup untuk mengawali hubungan antara variabel-variabel yang diteliti dan merupakan tingkat signifikansi yang umum digunakan dalam suatu penelitian.
df = n-k-l
Keterangan:
df = Derajat Kebebasan
n = Jumlah Data
k = Jumlah variabel Independen
1 = Jumlah Variabel Dependen
3. Menentukan daerah penerimaan atau penolakan hipotesis dengan membandingkan F hitung dan F tabel dengan ketentuan:
a. H0 diterima (tidak signifikan) jika nilai hitung statistik uji (Fhitung)
berada di daerah penerimaan H0 dimana Fhitung > Ftabel.
b. H0 diterima (signifikan) jika nilai hitung statistik uji (Fhitung) berada
Gamba 3.2 Daerah Penerimaan dan Penolakan Ho (Uji F)
4. Pengambilan keputusan Hipotesis
Penarikan kesimpulan dilakukan berdarakan pengujian hipotesis dengan kriteria yang telah ditetapakan. Adapun kriteria uang digunakan untuk penerimaan dan penolakan dengan melihat besarnya Sig yaitu:
a. H0 ditolak atau pengaruh signifikansi apabila : Sig < a = 0.05
