Pengaruh Jumlah Wisatawan, Jumlah Hotel, dan Tingkat Hunian Hotel Terhadap Penerimaan Pajak Hotel (Studi Kasus Pada Kota Yogyakarta)

(1)

Anggraeni, Dina. (2010). Analisis Pengaruh Penerimaan Pajak Daerah dan Retribusi Daerah Terhadap Peningkatan Pendapatan Asli Daerah (PAD) (Studi Empiris pada Propinsi Bengkulu). Jurnal scholar Vol. 2. No. 14 Aliandi, Handayani. (2013). Pengaruh Jumlah Wisatawan, Jumlah Hotel, dan

Tingkat Hunian Hotel Terhadap Penerimaan Pajak Hotel (Studi Kasus Pada Kota Yogyakarta). DIPONEGORO Journal Of Economics . Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman 1-14. ISSN (Online): 2337-3814

Andre, Khairani. (2017). Pengaruh Jumlah Wisatawan, Jumlah Hotel, dan Tingkat Hunian Hotel Terhadap Penerimaan Pajak Hotel di Kota Palembang.

Jurusan Akuntansi, STIE MDP, Palembang

Arofah, Lulu Chodlirotul. (2018). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Pajak Daerah Di Kabupaten Dan Kota Provinsi Jawa Tengah.

Jurnal : http://eprints.ums.ac.id

Bisma, I Dewa Gde, dan Hery Susanto. (2010). Evaluasi Kinerja Keuangan Daerah Pemerintah Provinsi Nusa Tenggara Barat tahun anggaran 2003-2007. Jurnal : Ganec Swara Edisi Khusus, Vol. 4, No. 3, Desember 2010.

Devas, Nick.al. (1989). Keuangan Pemerintah Daerah di Indonesia. Jakarta:

Penerbit Universitas Indonesia

Triatuti, dan Pratomo. 2016. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Pembangunan/Modal, Dan Tingkat Inflasi Terhadap Penerimaan Pajak Daerah (Studi Pada Pemerintah Daerah Kota Bandung Periode 2007- 2014). e-Proceeding of Management : Vol.3, No.1, 619-632

Gujarati, Damodar. (2003). Ekonometri Dasar.Terjemahan: Sumarno Zain, Jakarta: Erlangga

Halim, Abdul. (2014). Perpajakan: Konsep, Aplikasi, Contoh, dan Studi Kasus, Jakarta: Salemba Empat.

Haris, Ahmad. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan di Kabupaten Gowa. Jurnal.

http://repositori.uin-alauddin.ac.id

Kuncoro, Mudrajad. (2010). Dasar-dasar Ekonomika Pembangunan, UPP STIM YKPN Yogyakarta.

Kuncoro, Mudrajat. (2011). Metode Kuantitatif. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen: YKPN.

(2)

Musgrave, Peggy. (1989). B. Public Finance in Theory and Practise. Mc Graw Hill Book Company.

Mardiasmo, (2002). Otonomi Daerah. Salemba Empat: Jakarta.

Mardiasmo, (2006). Perpajakan Edisi Revisi 2006. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Matsumi, Matsumoto. (2008). Redistribution and Regional Development Under Tax Competi- tion. Journal of Urban Economics 64 (2008) 480–487.e1 Mardiasmo, (2009). Perpajakan. Edisi Revisi 2009. Yogyakarta : Penerbit Andi Mahmudi, (2010). Manajemen Kinerja Sektor Publik. UPP STIM YKPN Mangkoesoebroto, (2010). Teori Ekonomi Makro. Yogyakarta: STIE YKPN.

Nadhiroh, Nina. 2018. Pengaruh Pendapatan Perkapita, Produk Domestik Regional Bruto, Inflasi, Dan Belanja Modal Terhadap Penerimaan Pajak Daerah (Studi Kasus Kabupaten Dan Kota Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2016). http://repository.unimus.ac.id/3019/8

Pahlevi, Hardiani dan Erni (2019). Analisis efektivitas penerimaan pajak hiburan di Kota Jambi periode 2010-2016. e-Jurnal Perspektif Ekonomi dan Pembangunan Daerah Vol. 8. No.2

Rajali, (2012) .Strategi Peningkatan Pendapatan Asli Daerah Dalam Rangka Pelaksanaan Otonomi Daerah (Studi tentang Strategi Peningkatan Sektor Pajak di Kabupaten Banjarnegara). HTTP://repository.widyatama.ac.id Rosdiana, Haula dan Irianto, Edi Slamet, (2012). Pengantar Ilmu Pajak. PT

Rajagrafindo Persada, Jakarta

Rahmawati, (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pajak Daerah Di Kota Banjarmasin. Jurnal Akuntansi :Vol 02 No, 138-142 I S S N : 2 5 7 9 - 5 0 3 1

Satriavi, (2017). Pengaruh Jumlah Wisatawan, Jumlah Hotel, Dan Tingkat Hunian Hotel Terhadap Penerimaan Pajak Hotel Di Provinsi DKI Jakarta Tahun 2012- 2014. http://repository.fe.unj.ac.id

Soemitro, Rocmat. (2011). Asas dan Dasar Perpajakan. Rafika Aditama, Bandung Susanto. (2014). Sistem Informasi Akuntansi. Bandung: Lingga Jaya

Saputro, Deviani Pematasari. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pajak Daerah (Studi di Kabupaten Temanggung).Jurnal :

(3)

Tambunan. (2001). Perekonomian Indonesia. Jakarta : Penerbit Ghalia Waluyo, (2011). Perpajakan Indonesia Edisi 10 Buku 1. Penerbit Salemba

Empat,Jakarta

Yunanto, (2010). Intelectual Capital Disclosure dan Karakteristik Pemerintah di Indonesia. Tesis FE Universitas Negeri Sebelas Maret.

(4)

Pendapatan Log Pendapatan Pengeluaran Log Pengeluara

Daerah (%) Pemerintah

(Rp. Juta)

LAMPIRAN Lampiran 1 Tabulasi Data

2001 5.257 3,72 7,58 4.851.388 6,69 147.647

2002 7.413 3,87 4,79 6.157.191 6,79 198.145

2003 7.709 3,89 4,3 6.774.714 6,83 205

2004 15.486 4,19 7,25 7.998.097 6,90

2005 17.221 4,24 16,5 9.726.790 6,99

2006 16.200 4,21 10,66 11.060.027 7,0 2007 18.012 4,26 2,75 12.610.266

2008 21.023 4,32 11,57 14.015.837

2009 23.433 4,37 2,49 16.429

2010 35.887 4,55 6,31 20

2011 46.060 4,66 3,22

2012 91.180 4,96

2013 109.338 5,04

2014 175.133 5,

2015 294.536 2016 158.740 2017 201 2018

2019

(5)

Lampiran 2 Hasil Regresi Linier Berganda

REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT LogPPD

/METHOD=ENTER INF LogPP LogPPM /SCATTERPLOT=(*ZPRED ,*ZRESID)

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) /SAVE ZRESID.

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N

LogPPD 4,6785 ,58342 20

INF 5,3675 3,96716 20

LogPP 7,2865 ,33257 20

LogPPM 5,8075 ,36586 20

Correlations

LogPPD INF LogPP LogPPM

Pearson Correlation LogPPD 1,000 ,859 ,984 ,976

INF ,859 1,000 ,835 ,805

LogPP ,984 ,835 1,000 ,980

LogPPM ,976 ,805 ,980 1,000

Sig. (1-tailed) LogPPD . ,000 ,000 ,000

INF ,000 . ,000 ,000

LogPP ,000 ,000 . ,000

LogPPM ,000 ,000 ,000 .

N LogPPD 20 20 20 20

INF 20 20 20 20

LogPP 20 20 20 20

LogPPM 20 20 20 20

Variables Entered/Removed^a

Model Variables Entered Variables Removed Method

1 LogPPM, INF, LogPP^b . Enter

a. Dependent Variable: LogPPD b. All requested variables entered.

Model Summary^b

Model R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Change Statistics

Durbin- Watson R Square

Change F Change df1 df2

Sig. F Change

1 ,989^a ,978 ,973 ,09532 ,978 231,933 3 16 ,000 1,030

a. Predictors: (Constant), LogPPM, INF, LogPP b. Dependent Variable: LogPPD

(6)

ANOVA^a

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 6,322 3 2,107 231,933 ,000^b

Residual ,145 16 ,009

Total 6,467 19

a. Dependent Variable: LogPPD

b. Predictors: (Constant), LogPPM, INF, LogPP Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

(Constant) -5,526 1,081 -5,113 ,000

INF ,020 ,010 ,136 1,987 ,064 ,299 3,343

LogPP ,983 ,358 ,561 2,748 ,014 ,134 2,629

LogPPM ,505 ,302 ,316 1,669 ,114 ,139 2,575

Collinearity Diagnostics^a Eigenvalue Condition Index

Variance Proportions

Model Dimension (Constant) INF LogPP LogPPM

1 1 3,746 1,000 ,00 ,01 ,00 ,00

2 ,253 3,846 ,00 ,32 ,00 ,00

3 ,001 71,684 ,30 ,56 ,00 ,08

4 4,345E-5 293,623 ,70 ,12 1,00 ,92

Residuals Statistics^a

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 3,6835 5,5064 4,6785 ,57683 20

Residual -,20136 ,13469 ,00000 ,08747 20

Std. Predicted Value -1,725 1,435 ,000 1,000 20

Std. Residual -2,113 1,413 ,000 ,918 20

(7)