BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Analisis Data
Analisis adalah suatu metode dengan mendiskripsikan faktor – faktor yang menjelaskan pengaruh pendapatan retribusi pelayanan parkir dan retribusi pelayanan pasar terhadap penerimaan Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten Demak. Teknik analisis data yang digunakan peneliti adalah analisis regresi linier berganda yang mencakup statistik deskriptif, uji asumsi klasik, uji model, uji hipotesis dan uji koefisien determinasi yaitu sebagai berikut :
4.1.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, minimum, untuk memberikan gambaran analisis statistik deskriptif (Ghozali, 2013). Adapun contoh pasar di Kabupaten Demak antara lain: Pasar Bintoro, Pasar Buyaran, Pasar Mranggen, Pasar Sayung, Pasar Karanganyar, Pasar Jebor, Pasar Gebang, Pasar Wedung, Pasar Sriwulan, Pasar Wonosalam, Pasar Gading, Pasar Brambang, Pasar Gablok, Pasar Wonopolo, Pasar Gajah, Pasar Guntur, Pasar Dempet, Pasar Hw Banjarsari, Pasar Hw Mranggen, Pasar sepeda Mranggen, Pasar Ganepo. Jumlah pedagang kira-kira 2700 pedagang. Luas lahan parkir kira-kira-kira-kira 850 petak.
Tabel 4.1
Hasil Uji Statistik Deskriptif
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Berdasarkan tabel 4.1 menunjukkan bahwa jumlah sampel (N) adalah 60 sampel. Selama periode 2010-2014 diperoleh nilai minimum pada retribusi parkir sebesar Rp 4.293.000 dan nilai maximum sebesar Rp 1.E8 kemudian nilai mean Rp 1.93E7 serta Standar Devisiasi sebesar Rp 1.793E7 Dari data tersebut menunjukkan bahwa nilai mean lebih besar dari Standar Devisiasi yang berarti bahwa penyebaran data untuk retribusi parkir stabil disekitar rata-rata.
Nilai minimum pada retribusi pasar sebesar Rp 1.E8 dan nilai maximum sebesar Rp 5.E8 kemudian nilai mean Rp 2.43E8 serta Standar Devisiasi sebesar Rp 7.060E7. Dari data tersebut menunjukkan bahwa nilai mean lebih kecil dari Standar Devisiasi yang berarti bahwa penyebaran data untuk retribusi pasa tidak stabil disekitar rata-rata.
Nilai minimum pada penerimaan Pendapatan Asli Daerah sebesar Rp 2.E9 dan nilai maximum sebesar Rp 5.E10 kemudian nilai mean Rp 1.11E10 serta standar devisiasi sebesar Rp 9.545E9. Dari data tersebut menunjukkan bahwa nilai mean lebih kecil dari stadar deviasi yang berarti bahwa penerimaan PAD tidak terjadi penyebaran datanya stabil disekitar rata-rata.
4.1.2. Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal. Uji normalitas data dilakukan untuk melihat bahwa suatu data terdistribusi secara normal atau tidak. Uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov menyatakan bahwa uji normalitas data dilihat dari hal tersebut, apabila nilai Asymp.Sig (2-tailed) lebih besar dari 0,05, maka data terdistribusi normal (Ghozali, 2013).
Tabel 4.2
Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Dari Tabel 4.2 dapat dilihat bahwa hasil Uji Normalitas menyatakan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0.109 > 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat dinyatakan data yang digunakan dalam penelitian ini telah berdistribusi normal.
2. Uji Multikoliniaritas
Uji Multikoliniaritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (variabel independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen (Ghozali, 2013). Multikoliniaritas dapat dilihat dari nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai Tolerance > 0,1 atau sama dengan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikoliniaritas antar variabel independen dalam model regresi pada penelitian ini.
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Dari Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa pajak parkir (X1) nilai tolerance 0,621 > 0,1 dan nilai VIF 1,609 < 10, retribusi pasar (X2) nilai tolerance 0,621 > 0,1 dan nilai VIF 1,609 < 10. Jadi
dapat disimpulkan bahwa tidak ada gejala multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
3. Uji Heteroskidastisitas
Uji heteroskidastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas digunakan uji glejser (Ghozali, 2013). Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independen dengan nilai absolut residualnya. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolut residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.
Tabel 4.4
Hasil Uji Glejser
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Berdasarkan hasil uji glejser setelah transformasi data dalam bentuk invers (Inv) pada Tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai retribusi pasar (X2) yang signifikansi dalam regresi dengan
variabel Absolute Residual nilai signifikansi > 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa uji glejser yang digunakan dalam penelitian ini terbebas dari heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukakn untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.
Tabel 4.5
Hasil Uji Autokorelasi
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Dari tabel 4.5 dapat dilihat bahwa hasil uji regresi diperoleh nilai Durbin Watson sebesar 1,500. Dengan menggunakan derajat keyakinan 5%, dengan jumlah sampel sebenyak 60, dan 2 variabel penjelas, maka diperoleh nilai dl = 1,5144, du = 1,6518, 4-du = 2,3482, 4-dl = 2,4856. Besarnya nilai dw (Durbin Watson) hasil pengujian sebesar 1,500 terletak antara titik 0 dan dl (1,5144), maka pengujian tidak dapat disimpulkan (tidak meyakinkan) karena nilai dw (Durbin
Watson) berada daerah autokorelasi positif. seperti yang terlihat pada gambar 4.1. Maka dapat disimpulkan pada penelitian ini terdapat masalah autokorelasi Positif.
Gambar 4.1
Pengujian Autokorelasi
+ Ragu – Ragu Bebas Ragu – Ragu -
0 dl du (4-du) (4-dl)
1,5144 1,6518 2,3482 2,4856
Dw = 1,500 (tedapat masalah autokorelasi Positif)
4.1.3. Analisis Regresi Linier Berganda 1. Uji Model (Uji F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (terikat). Hipotesis nol (H0) yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol (Ghozali, 2013).
Tabel 4.6 Hasil Uji F (Simultan)
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Berdasarkan tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai signifikansi 0,000 < 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel retribusi pelayanan parkir (X1), retribusi pelayanan pasar (X2) berpengaruh secara simultan terhadap penerimaan PAD (Y).
2. Uji Hipotesis (Uji t)
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hipotesis nol (H0) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi) sama dengan nol (Ghozali, 2013).
Tabel 4.7 Hasil Uji t (Parsial)
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Berdasarkan hasil pengujian secara parsial (uji t) pada tabel 4.7 dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Pengaruh Retribusi Pelayanan parkir Terhadap Penerimaan PAD
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa nilai t hitung retribusi pelayanan parkir (X1) sebesar 5,201 dengan signifikansi 0,000 < 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa retribsi pelayanan parkir berpengaruh terhadap PAD.
2. Pengaruh Retribusi Pelayanan Pasar Terhadap Penerimaan PAD
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa nilai t hitung retribusi pelayanan pasar (X2) sebesar 5,806 dengan signifikansi 0,001 < 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa retribusi pelayanan pasar berpengaruh terhadap penerimaan PAD.
3. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan
variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang (crossection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi (Ghozali, 2013). Karena niali R Square bisa berubah-ubah maka menggunakan Adjusted R
Square.
Tabel 4.8
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Sumber : Hasil Output SPSS 16.0
Berdasarkan hasil pengujian uji koefisien determinasi pada tabel 4.8 menjelaskan bahwa besarnya nilai Adjusted R Square adalah 0,620 hal ini berarti bahwa 62,0% variabel penerimaan PAD dapat dijelaskan oleh variabel retribusi parkir dan retribusi pasar sebesar 62,0% sedangkan sisanya sebesar 83% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
4.2 Pembahasan
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh pendapatan retribusi pelayanan parkir dan retribusi pelayanan pasar terhadap penerimaan PAD di Kabupaten Demak pada periode 2010-2014. Pembahasan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
4.2.1. Pengaruh Retribusi Pelayanan Parkir Terhadap Penerimaan Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Hasil regresi secara parsial melalaui uji t maka memperoleh hasil bahwa variabel pendapatan retribusi pelayanan parkir secara parsial berpengaruh signifikan terhadap penerimaan Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten Demak.
Signifikansinya pendapatan retribusi pelayanan parkir sebagai sumber PAD artinya besar kecilnya nilai pendapatan retribusi pelayanan parkir berpengaruh terhadap besar kecilnya nilai penerimaan PAD. Dikatakan signifikan dilihat dari tabel t hitung retribusi pelayanan parkir (X1) sebesar 5,201 dengan signifikansi 0,000 < 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pajak parkir berpengaruh terhadap PAD.
Nilai pendapatan retribusi pelayanan parkir yang tinggi berarti diikuti nilai penerimaan PAD yang tinggi, sebaliknya nilai pendapatan retribusi parkir yang rendah juga diikuti nilai penerimaan PAD yang rendah. Variabel pendapatan retribusi pelayanan parkir berfluktuasi terhadap penerimaan Pendapatan Asli Daerah (PAD).
Dalam penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian yang dilakukakan oleh Marselina B (2013) bahwa kontribusi pajak parkir tidak berpengaruh terhadap penerimaan PAD Kota Padang hal ini dilihat dari tingkat signifikansi sebesar 0,146 > 0,05.Ho diterima,
berarti pendapatan pajak parkir berpengaruh signifikan terhadap penerimaan PAD. Akan tetapi penelitian ini menujukkan hasil yang tidak sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Yuniarti (2013) menunjukkan bahwa retribusi pelayanan parkir tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PAD Kota Pekalongan, karena hasil perhitungan uji t untuk variabel retribusi pelayanan parkir diperoleh nilai thitung sebesar 1,263 dengan tingkat signifikan sebesar 1,212.
4.2.2. Pengaruh Retribusi pelayanan Pasar Terhadap Penerimaan Pendapatan Asli Daerah Hasil regresi secara parsial melalaui uji t maka memperoleh hasil bahwa variabel pendapatan retribusi pelayanan pasar secara parsial berpengaruh signifikan terhadap penerimaan Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten Demak.
Signifikannya pendapatan retribusi pelayanan pasar terhadap penerimaan PAD artinya besar kecilnya nilai pendapatan retribusi pelayanan pasar berpengaruh terhadap besar kecilnya nilai penerimaan PAD. Dikatakan signifikan dilihat dari tabel t hitung retribusi pelayanan pasar (X2) sebesar 5,806 dengan signifikansi 0,001 < 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa retribusi pasar berpengaruh terhadap penerimaan PAD. Nilai pendapatan retribusi pasar yang tinggi berarti diikuti nilai penerimaan PAD yang tinggi, sebaliknya juga nilai pendapatan retribusi pelayanan pasar yang rendah juga berarti diikuti nilai penerimaan PAD yang rendah.
Adanya pengaruh variabel retribusi pelayanan pasar terhadap penerimaan PAD disebabkan oleh semakin membaiknya kondisi perekonomian di Kabupaten Demak terutama pada aktifitas perekonomian untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari dalam masyarakat dan adanya kegiatan sosialisasi yang dilakukan oleh Dinas PKKD Kabupaten Demak kepada wajib pajak, sehingga wajib pajak banyak yang mengetahui mengenai adanya peraturan mendirikan
kios atau los di pasar. Tentang wajib pajak yang harus dibayarkan oleh petugas pemungut pajak agar mampu meningkatkan Pendapatan Asli Daerah.
Dalam penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian yang dilakukakan oleh Marselina B (2013) bahwa pajak parkir tidak berpengaruh positif terhadap penerimaan PAD di Kabupaten Demak, hal ini dilihat dari tingkat signifikansi sebesar 0,340 > 0,05. Ha ditolak, berarti pendapatan retribusi pasar tidak berpengaruh positif terhadap PAD. Hasil tersebut dikarenakan pendapatan retribusi pasar belum mempunyai kontribusi yang besar terhadap penerimaan PAD di Kabupaten Demak. Berbeda dengan penelitian ini yang dilakukakan oleh Yuniarti (2013) menunjukkan bahwa retribusi pelayanan pasar berpengaruh secara signifikan terhadap PAD Kota Pekalongan, karena hasil perhitungan uji t untuk variabel retribusi pelayanan pasar diperoleh nilai thitung sebesar 11,299 dengan tingkat signifikan sebesar 0,000.
