ANALISIS BEBERAPA VARIABEL YANG MEMPENGARUHI REALISASI PAJAK HOTEL DAN RESTORAN DI KABUPATEN TAPANULI UTARA TUGAS AKHIR MELPINA SILITONGA

ANALISIS BEBERAPA VARIABEL YANG MEMPENGARUHI REALISASI PAJAK HOTEL DAN RESTORAN DI KABUPATEN TAPANULI UTARA

TUGAS AKHIR MELPINA SILITONGA 062407103

DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.


TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Melengkapi Tugas dan Memenuhi Syarat Memperoleh Ahli Madya

MELPINA SILITONGA 062407103

DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009


PERSETUJUAN

Judul

Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Departemen Fakultas

: ANALISIS BEBERAPA VARIABEL YANG MEMPENGARUHI REALISASI PAJAK HOTEL DAN RESTORAN DI KABUPATEN TAPANULI UTARA : TUGAS AKHIR : MELPINA SILITONGA : 062407103 : DIPLOMA (D3) STATISTIKA : MATEMATIKA : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2009

Diketahui/Disetujui oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Pembimbing,

Dr.Saib Suwilo, M.Sc NIP.131 796 149

Drs.R.Johannes Mataniari,M.Si NIP. 131 653 995


PERNYATAAN


TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan,

Juni 2009

MELPINA SILITONGA 062407103


PENGHARGAAN

Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus dengan limpah kasih-Nya penyusunan tugas akhir ini dapat diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan. Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Drs.R.Johannes Mataniari,M.Si selaku pembimbing yang telah memberikan panduan untuk menyempurnakan tugas akhir ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua Departemen Matematika dan Pembantu Dekan I, Dr.Saib Suwilo,M.Sc dan Dr.Sutarman,M.Sc, Dekan dan pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, Pegawai di FMIPA USU dan teman-teman seperjuangan selama kuliah di statistika 2006. Tidak terlupakan kepada Ayahanda dan Ibunda (E.Silitonga,BA dan T.Br Sianturi) tercinta, kakak2 dan adik2 (L.Silitonga,A.Md/T.Sihombing,ST, Masriani Silitonga,STh, Daniel dan Richard) terima kasih atas dukungan dan cinta kalian. Semoga Allah Bapa selalu menyertai.


DAFTAR ISI

Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar

i ii iii v vi

Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1.2 Perumusan Masalah 1.3 Batasan Masalah 1.4 Tujuan Penelitian 1.5 Manfaat Penelitian 1.6 Metode Penelitian 1.7 Tinjauan Pustaka 1.8 Sistematika Penulisan

1 1 4 4 5 5 5 6 7

Bab 2 Landasan Teori 2.1 Pengertian Regresi dan Korelasi 2.1.1 Pengertian Regresi 2.1.2 Pengertian Korelasi 2.2 Regresi Linier Sederhana 2.3 Regresi Linier Berganda 2.3.1 Pengujian Regresi Linier Ganda 2.4 Korelasi Ganda 2.5 Korelasi Parsil

8 8 8 8 10 10 11 12 13

Bab 3 Sejarah Singkat Kabupaten Tapanuli Utara 3.1 Masa Hindia Belanda dan Jepang 3.2 Masa Pemerintahan Republik Indonesia sampai sekarang

14 14 16

Bab 4 Analisa Data 4.1 Data yang diperoleh 4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda 4.3 Pengujian Regresi Linier Ganda 4.4 Perhitungan Korelasi Linier Ganda 4.5 Perhitungan Korelasi antara Variabel Y dengan X 4.6 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas

20 20 21 25 27 28 29

Bab 5 Implementasi Sistem 5.1 Pengertian Implementasi Sistem 5.2 SPSS (Statistical Product for Service Solution)

31 31 31


5.3 Langkah-langkah Pengolahan Data dengan SPSS Bab 6 Penutup 6.1 Kesimpulan 6.2 Saran

33

44 45

Daftar Pustaka Lampiran


DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Tabel Interpretasi dari Nilai R Tabel 4.1 Data Realisasi Pajak Hotel dan Restoran, Jumlah Hotel Restoran, Jumlah Wisatawan Nusantara dan Laju Inflasi pada tahun 2001-2007 Tabel 4.2 Nilai-nilai koefisien untuk mencari Persamaan Regresi Linier Berganda Tabel 4.3 Penolong untuk kekeliruan taksiran baku Tabel 4.4 Pengujian Regresi Linier Ganda


DAFTAR GAMBAR

Gambar 5.1

Tampilan Cara Pengaktifan SPSS

Gambar 5.2

Kotak dialog awal SPSS

Gambar 5.3

Tampilan jendela Data View dalam SPSS

Gambar 5.4

Tampilan jendela Variable View dalam SPSS

Gambar 5.5

Tampilan jendela pengisian variable view dalam SPSS

Gambar 5.6

Tampilan jendela pengisian data view dalam SPSS

Gambar 5.7

Tampilan jendela pengisian pengolahan data

Gambar 5.8

Tampilan jendela pengisian linier regression

Gambar 5.9

Tampilan jendela pengisian linier regression statistic

Gambar 5.10 Tampilan jendela pengisian linier regression plots


BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dalam konteks pembangunan, bangsa Indonesia sejak lama telah mencanangkan suatu gerakan pembangunan yang dikenal dengan istilah pembangunan nasional. Pembangunan nasional adalah kegiataan yang berlangsung terus menerus dan berkesinambungan yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan rakyat baik yang bersifat material maupun spritual. Untuk itu pemerintah harus berusaha meningkatkan pendapatan dalam rangka mencapai tujuan pembangunan.

Dalam menunjang keberhasilan pembangunan diperlukan penerimaan yang kuat, dimana sumber pembiayaan diusahakan tetap bertumpu pada penerimaan dalam negeri. Kemandirian pembangunan diperlukan baik ditingkat pusat maupun ditingkat daerah. Hal ini tidak terlepas dari keberhasilan penyelenggaraan pemerintah propinsi maupun kabupaten/kota yang merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pemerintah pusat dengan kebijaksanaannya. Kebijakan tentang keuangan daerah ditempuh oleh pemerintah pusat agar pemerintah daerah mempunyai kemampuan membiayai pembangunan daerahnya sesuai dengan prinsip daerah otonomi yang nyata.


Untuk mendukung pelaksanaan otonomi yang maksimal pemerintah mengeluarkan kebijaksanaan dibidang penerimaan daerah yang berorientasi pada peningkatan kemampuan daerah untuk membiayai urusan rumah tangganya sendiri dan diprioritaskan pada penggalian dana dari sektor-sektor ekonomi daerah.

Kabupaten Tapanuli Utara merupakan salah satu kabupaten yang ada di Propinsi Sumatera Utara. Guna meningkatkan kemampuannya dalam bidang pendanaan untuk pembangunan, Kabupaten Tapanuli Utara berusaha meningkatkan Pendapatan Asli Daerah (PAD) melalui pajak daerah. Jenis jenis pajak daerah menurut Undang Undang No. 34 tahun 2000 adalah :

1. Pajak Hotel 2. Pajak Restoran 3. Pajak Hiburan 4. Pajak Reklame 5. Pajak Penerangan Jalan 6. Pajak Bahan Galian C 7. Pajak Parkir.

Pembangunan yang ada selama ini tidak terlepas dari peran serta masyarakat dalam membayar pajak. Karena hasil dari penerimaan pajak tersebut digunakan pemerintah untuk melaksanakan pembangunan bagi kesejahteraan rakyat.


Pajak merupakan sumber keuangan pokok bagi daerah disamping retribusi daerah. Pajak adalah pembayaran iuran oleh rakyat kepada pemerintah, yang dapat dipaksakan dengan tanpa balas jasa yang secara langsung dapat ditunjuk. Pajak hotel dan restoran merupakan bagian dari pajak daerah, yang mana kesemuanya terdapat dalam Pendapatan Asli Daerah. Pendapatan asli Daerah merupakan salah satu sumber pembiayaan pemerintah dan pembangunan daerah yang akan digunakan untuk membiyai kegiatan pemerintah dan pembangunan daerah yang bersangkutan.

Hotel dan Restoran mempunyai pengertian sebagai berikut :

1. Hotel adalah bangunan yang khusus disediakan bagi orang untuk dapat menginap/istirahat, memperoleh pelayanan termasuk makan dan minum yang dikelola secara komersial.

2. Restoran adalah tempat menyantap makanan minuman yang disediakan dengan dipungut bayaran, tidak termasuk usaha jasa boga dan katering.

Ada beberapa faktor yang mempengaruhi besarnya realisasi pajak hotel dan restoran antara lain jumlah hotel dan restoran, jumlah wisatawan, dan inflasi. Penting untuk mengetahui seberapa besar pengaruh masing-masing faktor terhadap realisasi pajak hotel dan restoran sebagai tolak ukur dalam mengambil keputusan untuk menunjang pencapaian penerimaan yang maksimal.

Pajak hotel dan restoran sebagai salah satu penyumbang pendapatan daerah sangat potensi untuk ditingkatkan mengingat peran pajak hotel dan restoran ini dalam Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

peningkatan PAD. Pajak hotel dan restoran bisa terus diupayakan dan dimaksimalkan pemungutannya sesuai dengan peraturan yang berlaku.

Meningkatkan Pendapatan Asli Daerah ini diharapkan akan memperlancar jalannya pembangunan dan pemerintahan. Bila pembangunan bisa berjalan dengan lancar maka kesejahteraan masyarakat juga diharapkan akan meningkat. Dengan diketahuinya pengaruh pajak hotel dan restoran terhadap Pendapatan Asli Daerah maka upaya peningkatan pajak hotel dan restoran untuk menambah keuangan daerah harus dilanjutkan dan lebih ditingkatkan.

Berdasarkan uraian di atas penulis memilih judul : “ Analisis Beberapa Variabel yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel dan Restoran di Kabupaten Tapanuli Utara “.

1.2 Perumusan Masalah

Dari uraian latar belakang maka dapat diambil suatu perumusan masalah yaitu : Bagaimana pengaruh jumlah hotel dan restoran, jumlah wisatawan dan tingkat inflasi terhadap realisasi pajak hotel dan restoran di Tapanuli Utara.

1.3 Batasan Masalah Dalam tugas akhir ini penulis membatasi masalah pengaruh jumlah hotel dan restoran, jumlah wisatawan nusantara dan tingkat inflasi terhadap realisasi pajak hotel dan restoran di Tapanuli Utara berdasarkan data tahun 2001 s/d 2007.


1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar jumlah hotel dan restoran, jumlah wisatawan nusantara dan tingkat inflasi mempengaruhi realisasi pajak hotel dan restoran di Kabupaten Tapanuli Utara.

1.5 Manfaat Penelitian

1. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat berguna dan menambah perbendaharaan penelitian yang telah ada (bahan pustaka) serta dapat dijadikan sebagai bahan acuan bagi pengembangan penelitian-penelitian selanjutnya.

2. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai bahan masukan bagi Pemerintah Daerah Kabupaten Tapanuli Utara dalam memaksimalkan penerimaan dan menentukan kebijakan dalam masalah pajak hotel dan restoran.

1.6 Metode Penelitian

Adapun metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

1. Studi Pustaka


Studi ini digunakan sebagai landasan teori yang akan digunakan dalam menganalisis kasus. Dasar-dasar ini diperoleh dari buku, litiatur-litiatur maupun tulisan-tulisan yang behubungan dengan penelitian ini.

2. Analisis data Data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dianalisis menggunakan regresi linier berganda. 1.7 Tinjauan Pustaka

Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel independent dengan variabel dependen.

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

Yˆ = b0 +b1X1 + b2X2 + b3X3 Keterangan : Y = Realisasi Pajak Hotel Restoran (Rupiah). X1 = Jumlah Hotel Restoran (unit) X2 = Jumlah wisatawan Nusantara (orang) X3 = Tingkat inflasi ( persen) ( Husaini Usman ) “ Pengantar Statistika ”

Tujuan dari korelasi adalah untuk mengukur keeratan hubungan antara variabelvariabel. Adapun rumus korelasi adalah :


ryj =

[(nΣX

nΣX ji Yi − (ΣX ji )(ΣYi ) 2 ji

− (ΣX ji ) 2 )(nΣYi − (ΣYi ) 2 ) 2

]

(Sudjana) “ Metode Statistika “

1.8 Sistematika Penulisan

BAB 1

: PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan tentang Latar Belakang, Identifikasi Masalah, Batasan Masalah, Tujuan Penelitian, Manfaat Penelitian, Metode Penelitian, Tinjauan Pustaka dan Sistematika Penulisan.

BAB 2

: TINJAUAN TEORITIS Bab ini akan menguraikan definisi dan konsep analisis regresi berganda sebagai metode dalam pembahasan masalah yang diutarakan.

BAB 3

: SEJARAH SINGKAT KABUPATEN TAPANULI UTARA Bab ini berisi sejarah singkat Tapanuli Utara dari masa Hindia Belanda sampai sekarang.

BAB 4

: ANALISIS DATA Bab ini memuat analisis statistik yang telah dikumpulkan dan dianalisis menggunakan regresi linier berganda.


BAB 5

: IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini menjelaskan tentang program atau software yang digunakan untuk mengolah / menganalisis data. Penulis menggunakan program SPSS ( Statistic Poduct and Service Solution ).

BAB 6

: PENUTUP Bab ini memuat hasil dan kesimpulan dari pembahasan serta saransaran penulis berdasarkan kesimpulan yang diperoleh.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Regresi dan Korelasi

2.1.1 Pengertian Regresi

Analisis regresi adalah teknik statistika yang berguna untuk memeriksa atau memodelkan hubungan diantara variable-variabel. Variabel-variabel tersebut dengan menggunakan analisis regresi dapat melihat adanya suatu karakteristik atau atribut terhadap data lain. Dengan kata lain jika kita mempunyai dua atau lebih variabel maka kita dapat mencari suatu cara bagaimana variabel-variabel itu berhubungan. Dan hubungan tersebut secara matematika dinyatakan sebagai hubungan fungsional antar variabel. Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

2.1.2 Pengertian Korelasi

Korelasi adalah istilah statistik yang menyatakan hubungan derajat hubungan linier antara dua variabel atau lebih. Korelasi ditemukan oleh Karl Pearson pada awal tahun 1900 sehingga korelasi sering disebut korelasi Pearson Product Moment (PPM). Produk korelasi atau pengukuran yang digunakan untuk melihat kuat lemahnya korelasi disebut koefisien korelasi yang sering disimbolkan dengan r atau R (penggunaan r biasanya pada korelasi parsil sedangkan R digunakan pada korelasi berganda). Hubungan antara dua variabel atau lebih dalam korelasi bukanlah hubungan sebab akibat (timbal balik), melainkan hanya hubungan searah.

Untuk mendapatkan nilai koefisien korelasi maka kita dapat menggunakan rumus berikut :

ryx =

nΣX i Yi − (ΣX i )(ΣYi ) {nΣX i − (ΣX i ) 2 }{nΣYi − (ΣYi ) 2 } 2

2

Harga-harga koefisien korelasi (R) berada dalam interval -1
R

Interprestasi

0

Tidak ada korelasi

0.01-0.02

Sangat rendah

0.21-0.40

Rendah

0.41-0.60

Agak rendah

0.61-0.80

Cukup

0.81-0.99

Tinggi

1

Sangat tinggi

sumber : Buku Pengantar Statistika karangan Husaini Usman,M.Pd

2.2 Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana bertujuan untuk mempelajari hubungan linier antara dua variabel. Dua variabel ini dibedakan menjadi variabel bebas (X) dan variabel tak bebas (Y). Variabel bebas yang dimaksud adalah variabel yang bisa dikontrol, sedangkan variabel tak bebas adalah variabel yang mencerminkan respon dari variabel bebas.

Persamaan regresi linier sederhana Y terhadap satu variabel X secara umum dituliskan sebagai berikut : Y = θ0 + θ1X + ε , untuk persamaan regresi linier sederhana di atas perlu ditaksir parameter dengan melihat data sampel. Sehingga dapat dituliskan persamaan taksirannya seperti berikut : Yˆ = a + bX Koefisien a dan b sebagai taksiran parameter persamaan regresi dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut yang dikenal dengan metode kuadrat terkecil :


b=

nΣX iYi − (ΣX i )(ΣYi ) 2 2 nΣX i − (ΣX i )

a = Y − bX

2.3 Regresi Linier Berganda

Jika varibel-variabel yang mempengaruhi (variabel bebas) lebih dari satu variabel maka bentuk persamaan regresi linier sederhana tidak dapat lagi diterapkan sehingga yang digunakan adalah regresi linier berganda.

Model persamaan regresi linier Y atas X1, X2, …,Xk adalah Y = θ0 + θ1X1 + θ2X2 + ...+ θkXk + ε

Persamaan regresi linier berganda tersebut ditaksir dengan persamaan :

Yˆ = b0 + b1X1 + b2X2 +…+ bkXk Untuk menyelesaikan koefisien taksiran dalam hal ini kita tidak dapat lagi menggunakan metode kuadrat terkecil yaitu : b=

dan

nΣX iYi − (ΣX i )(ΣYi ) 2 nΣX i − (ΣX i ) 2

a = Y − bX

karena variabel bebasnya sudah lebih dari satu.

Untuk menyelesaikan digunakan sistem persamaan linier untuk setiap taksiran koefisien sebagai berikut (X sebanyak 3) :

ΣYi = b0 n + b1ΣX 1i + b2 ΣX 2 i + b3 ΣX 3i Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

ΣYiX 1i = b0 ΣX 1i + b1ΣX 1i + b2 ΣX 1i X 2i + b3 ΣX 1i X 3i 2

ΣYiX 2i = b0 ΣX 2i + b1ΣX 1i X 2i + b2 ΣX 2i + b3 ΣX 2i X 3i 2

ΣYi X 3i = b0 ΣX 3i + b1ΣX 1i X 3i + b2 ΣX 2i X 3i + b3 ΣX 3i

2

2.3.1 Pengujian Regresi Linier Ganda

Taksiran persamaan regresi yang kita miliki perlu diuji apakah persamaan regresi tersebut bersifat nyata atau tidak. Untuk mengujinya kita dapat menggunakan uji distribusi F.

Perumusan hipotesisnya : H0

: b1 = b2 = ... = bk = 0

H1

: Minimal ada satu taksiran koefisien regresi yang tidak sama dengan nol

Pengujiannya : Tolak H0 jika Fhitung > Ftabel (dengan dk = k;n-k1) Terima H0 jika Fhitung < Ftabel (dengan dk = k;n-k-1) Dengan perumusan : JK Re g FHitung =

k JK Re s

(n − k − 1)

Dimana : JKReg = b1ΣX 1i y i + b2 ΣX 2i y i + b3 ΣX 3i y i + ... + bk ΣX kt y t dan

(

JKRes = ∑ Yi − Yˆi

)

2


2.4 Korelasi Ganda

Untuk melihat seberapa besar korelasi antar variabel bebas X terhadap variabel tidak bebas Y maka kita dapat menghitung koefisien korelasi gandanya. Korelasi ganda yang berasal dari persamaan regresi linier ganda dapat kita hitung dengan mengukur koefisiennya. Koefisien korelasi linier ganda disimbolkan dengan R yang dirumuskan dengan : R2 =

JK Re g Σy i

maka

2

R=

JK Re g Σy i

2

2.5 Korelasi Parsil

Dengan persamaan linier ganda kita dapat membagi persamaan tersebut dan melihat korelasi antar 2 variabel yaitu korelasi variabel dependen dengan setiap variabel independent, dan korelasi antar variabel independent dengan variabel independent lain yaitu dengan menghitung koefisien korelasinya yang disimbolkan dengan ryj, yang dirumuskan dengan : ryj =

[(nΣX

nΣX ji Yi − (ΣX ji )(ΣYi ) 2 ji

− (ΣX ji ) 2 )(nΣYi − (ΣYi ) 2 ) 2

]

; i= 1,2…n dan j=1,2…k.


BAB 3

SEJARAH SINGKAT KABUPATEN TAPANULI UTARA

3.1 Masa Hindia Belanda dan Jepang

Pada masa Hindia Belanda, kabupaten Tapanuli Utara termasuk kabupaten Dairi dan Toba Samosir yang termasuk keresidenan Tapanuli yang dipimpin seorang Residen Bangsa Belanda yang berkedudukan di Sibolga. Keresidenan Tapanuli yang dulu disebut Residentic Tapanuli terdiri dari 4 Afdeling (kabupaten) yaitu Afdeling Batak Landen, Afdeling Padang Sidempuan, Afdeling Sibolga dan Afdeling Nias. Afdeling Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

Batak Landen dipimpin seorang Asisten Residen yang ibukotanya Tarutung yang terdiri dari 5 Onder Afdeling (Wilayah) yaitu :

1) Onder Afdeling Silindung (Wilayah Silindung) ibukotanya Tarutung. 2) Onder Afdeling Hoovlakte Van Toba (Wilayah Humbang) ibukotanya Siborongborong. 3) Onder Afdeling Toba (Wilayah Toba) ibukotanya Balige. 4) Onder Afdeling Samosir (Wilayah Samosir) ibukotanya Pangururan. 5) Onder Afdeling Dairi Landen (Kabupaten Dairi sekarang) ibukotanya Sidikalang.

Tiap-tiap Onder Afdeling mempunyai satu Distrik (Kewedanaan) dipimpin seorang Distrikchoolfd bangsa Indonesia yang disebut Demang dan membawahi beberapa Onder Distrikten (kecamatan) yang dipimpin oleh seorang Asisten Demang.

Menjelang Perang Dunia II, distrik-distrik di seluruh keresidenan Tapanuli dihapuskan

dan

beberapa

Demang

mengepalai

distrik-distrik

sebelumnya

diperbantukan ke kantor Controleur masing-masing dan disebut namanya Demang Terbeschinhiking. Dengan penghapusan ini para asisten Demang yang ada di kantor Demang itu ditetapkan menjadi Asisten Demang di Onder Distrik bersangkutan.

Kemudian tiap Onder Distrik membawahi beberapa negeri yang dipimpin oleh seorang kepala negeri yang disebut Negeri Hoofd. Pada waktu berikutnya diubah dan dilaksanakan pemilihan tetapi tetap memperhatikan asal usulnya.


Negeri-negeri ini terdiri dari beberapa kampung yang dipimpin seorang kepala kampung yang disebut Kampung Hoafd dan juga diangkat serupa dengan pengangkatan negeri Hoofd. Negeri dan Kampung Hoofd statusnya bukan pegawai negeri tetapi pejabat yang berdiri sendiri di negeri/kampungnya. Mereka tidak menerima gaji dari pemerintah tetapi dari upah pungut pajak dan khusus Negeri Hoofd menerima tiap-tiap tahun yang disebut Yoarlikse Begroting.

Tugas utama Negeri dan Kampung Hoofd ialah memelihara keamanan dan ketertiban, memungut pajak/blasting/rodi dari penduduk Negeri/Kampung masingmasing. Blasting/rodi ditetapkan tiap-tiap tahun oleh Kontraleur sesudah panen padi.

Pada waktu pendudukan tentara Jepang Tahun 1942-1945 Struktur pemerintahan di Tapanuli Utara hampir tidak berubah, hanya namanya yang berubah seperti : 1) Asistent Resident diganti dengan nama Gunseibu dan menguasai seluruh tana batak dan disebut Tanah Batak Sityotyo. 2) Demang-demang Terbeschiking menjadi Guntyome memimpin masingmasing wilayah yang disebut Gunyakusyo. 3) Asisten Demang tetap berada di posnya masing-masing dengan nama Huku Guntyo

dan Kecamatannya diganti dengan nama Huku

Gunyakusyo. 4) Negeri dan Kampung Hoofd tetap memimpin negeri/kampungnya masing-masing dengan mengubah namanya menjadi kepala negeri dan kepala kampung.


3.2 Masa Pemerintahan Republik Indonesia sampai sekarang

Sesudah kemerdekaan Republik Indonesia diproklamasikan tanggal 17Agustus 1945, pemerintah mulai membentuk struktur pemerintahan baik di pusat dan daerah. Dengan diangkatnya Dr.Ferdinand Lumbantobing sebagai Residen Tapanuli, disusunlah struktur pemerintahan dalam negeri di Tapanuli khususnya di Tapanuli Utara sebagai berikut : a) Nama Afdeling Landen diganti menjadi Luhak Tanah batak dan sebagai luhak pertama diangkat Conelis Sihombing. Nama Budrafdeling diganti menjadi Urung dipimpin Kepala Urung, Para Demang memimpin Onder Afdeling sebagai Kepala Urung. b) Onder Distrik diganti menjadi Urung kecil dan dipimpin Kepala Urung Kecil yang dulu disebut Asisten Demang.

Selanjutnya dalam waktu tidak begitu lama terjadi perubahan, Luhak diganti menjadi kabupaten yang dipimpin Bupati, Urung menjadi wilayah yang dipimpin Demang, serta Urung Kecil menjadi kecamatan yang dipimpin oleh Asisten Demang.

Pada tahun 1946 kabupaten Tanah Batak terdiri dari 5 (lima) wilayah yaitu Wilayah Silindung, Wilayah Humbang, Wilayah Toba, Wilayah Samosir dan Wilayah Dairi yang masing-masing dipimpin oleh seorang Demang. Kecamatan-kecamatan tetap seperti yang ditinggalkan Jepang.

Pada tahun 1947 terjadi Agresi I ole Belanda dimana Belanda mulai menduduki daerah Sumatera Timur maka berdasarkan pertimbangan-pertimbangan strategis dan untuk memperkuat pemerintahan dan pertahanan, Kabupaten Tanah Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

Batak dibagi menjadi 4 (empat) kabupaten. Wilayah menjadi kabupaten dan memperbanyak kecamatan.

Pada tahun 1948 terjadi Agresi II oleh Belanda, untuk mempermudah hubungan sipil dan Tentara Republik, maka pejabat-pejabat pemerintahan sipil dimiliterkan dengan jabatan Bupati Militer, Wedana Militer dan Camat Militer. Untuk mempercepat hubungan dengan rakyat, kewedanaan dihapuskan dan para camat langsung secara administratif ke Bupati.

Setelah Belanda meninggalkan Indonesia pada pengesahan kedaulatan, pada permulaan tahun 1950 di Tapanuli dibentuk Kabupaten baru yaitu Kabupaten Tapanuli Utara (dulu Kabupaten Batak), Kabupaten Tapanulii Selatan (dulu Kabupaten Padang Sidempuan), Kabupaten Tapanuli Tengah (dulu Kabupaten Sibolga) dan Kabupaten Nias (dulu Kabupaten Nias). Dengan terbentuknya kabupaten ini, maka kabupaten-kabupaten yang dibentuk pada tahun 1947 dibubarkan. Disamping itu di tiap kabupaten dibentuk Badan Legislatif Dewan Perwakilan Rakyat Sementara yang anggotanya dari partai politik setempat.

Mengingat luasnya kabupaten Tapanuli Utara meliputi Dairi pada waktu itu, maka untuk meningkatkan daya guna pemerintahan pada tahun 1956 dibentuk Kabupaten Dairi yang terpisah dari Kabupaten Tapanuli Utara. Pada tahun 1998 Kabupaten Tapanuli Utara dimekarkan menjadi dua kabupaten yaitu Kabupaten Tapanuli Utara dan Kabupaten Toba Samosir sesuai dengan undang-undang nomor 12 tahun 1998 tentang Pembentukan Kabupaten Toba Samosir dan Kabupaten Mandailing Natal. Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

Kemudian pada tahun 2003 kabupaten Tapanuli Utara dimekarkan kembali menjadi dua kabupaten yaitu kabupaten Tapanuli Utara dan kabupaten Humbang Hasundutan sesuai dengan Undang-undang No.9 Tahun 2003 tentang pembentukan kabupaten Nias Selatan, kabupaten Pakpak Barat dan kabupaten Humbang Hasundutan.

Setelah kabupaten Tapanuli Utara berpisah dengan kabupaten Humbang Hasundutan jumlah kecamatan di Tapanuli Utara menjadi 15 kecamatan. Kecamatan yang masih tetap dalam kabupaten Tapanuli Utara yaitu kecamatan Parmonangan, Adiankoting, Sipoholon, Tarutung, Siatas Barita, Pahae Jae, Purbatua, Simangumban, Pahae Julu, Pangaribuan, Garoga, Sipahutar, Siborongborong, Pagaran, dan Muara. Mulai terbentuknya kabupaten Tapanuli Utara, secara berkesinambungan dipimpin oleh bupati yang merupakan putra daerah. Sampai tahun 2004 tercatat 21 orang bupati yang memimpin Tapanuli Utara. Dan bupati sekarang (yang baru terplih untuk periode 2009-2014) adalah Torang Lumbantobing/Bangkit Silaban (Wakil bupati).

Sesuai dengan potensi yang dimiliki, maka tulang punggung perekonomian Tapanuli Utara didominasi oleh sektor pertanian khususnya tanaman pangan dan perkebunan rakyat, menyusul sektor perdagangan, pemerintahan, perindustrian dan pariwisata. Pada era informasi dan globalisasi peranan pemerintah maupun pihak swasta semakin nyata dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi daerah di berbagai sektor/bidang sehingga pendapatan masyarakat semakin meningkat.


BAB 4

ANALISA DATA

4.1 Data yang Diperoleh

Pada dasarnya data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk pembuatan keputusan atau untuk memecahkan persoalan. Keputusan yang baik dihasilkan jika menggunakan data yang baik. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.


Data yang akan diolah dalam Tugas Akhir ini adalah data yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara, yaitu data tentang Realisasi Pajak Hotel Restoran dan beberapa variabel yang mempengaruhinya yaitu Jumlah Hotel Restoran, Jumlah Wisatawan Nusantara dan Inflasi dari tahun 2001 sampai 2007.

Data yang diperoleh adalah sebagai berikut : Tabel 4.1 Data Realisasi Pajak Hotel Restoran, Jumlah Hotel Restoran, Jumlah Wisatawan Nusantara dan Laju Inflasi pada tahun 2001-2007

Tahun

Realisasi Pajak

Jumlah

Jumlah

Laju

Hotel

Hotel

Wisatawan

Inflasi

Restoran(Rupiah)

Restoran

Nusantara

(Persen)

(Unit)

(Orang)

2001

42156000

17

49958

7,75

2002

59498200

16

53241

11,16

2003

28991300

13

59270

18,23

2004

5882000

16

60055

9,91


2005

5127000

13

64125

16,31

2006

3555000

15

66450

6,12

2007

4800000

17

71575

5,57

Sumber : BPKKD Kab.Taput Dinas Pariwisata, Seni dan Budaya Kab.Taput BPS Kab.Taput

4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda

Untuk mencari persamaan regresi terleih dahulu dihitung koefisien-koefisien regresinya dengan mencari penggandaan suatu variabel dengan variabel lain. Nilai-nilai koefisien dapat dilihat pada tabel 4.2 di bawah ini.

Tabel 4.2 Nilai-nilai koefisien untuk mencari Persamaan Regresi Linier Berganda Tahun

Y

X1

X2

X3

X1Y

X2Y

X3Y

2001

4.2E+07

17

49958

7.75

7.17E+08 2.10603E+12

3.27E+08

2002

5.9E+07

16

53241 11.16

9.52E+08 3.16774E+12

6.64E+08

2003

2.9E+07

13

59270 18.23

3.77E+08 1.71831E+12

5.29E+08

2004

5882000

16

60055

9.91

94112000 3.53244E+11

58290620

2005

5127000

13

64125 16.31

66651000 3.28769E+11

83621370

2006

3555000

15

66450

6.12

53325000

2.3623E+11

21756600

2007

4800000

17

71575

5.57

81600000

3.4356E+11

26736000

Jumlah

1.5E+08

107

2.34E+09 8.25389E+12

1.71E+09

4E+05 75.05


Y2

X12

X22

X32

X1X2

X1X3

X2X3

849286

131.75

387175

1.77713E+15

289

2.496E+09

60.0625

851856

178.56

594170

3.54004E+15

256

2.835E+09

124.5456

770510

236.99

1E+06

8.40495E+14

169

3.513E+09

332.3329

960880

158.56

595145

3.45979E+13

256

3.607E+09

98.2081

833625

212.03

1E+06

2.62861E+13

169

4.112E+09

266.0161

996750

91.8

406674

1.2638E+13

225

4.416E+09

37.4544

1E+06

94.69

398673

2.304E+13

289

5.123E+09

31.0249

6E+06

1104.38

5E+06

6.25422E+15

1653

2.61E+10

949.6445

Dari Tabel 4.2 diperoleh hasil sebagai berikut :

n

=7

ΣX1Y

= 2.34E+09

ΣY

= 1.5E+08

ΣX2Y

= 8.25389E+12

ΣX1

= 107

ΣX3Y

= 1.71E+09

ΣX2

= 4E+05

ΣX12

= 1653

ΣX3

= 75,05

ΣX22

= 2.61E+10

ΣX1X2

= 6E+06

ΣX32

= 949,645

ΣX1X3

= 1104,380

ΣY2

= 6254.221693

ΣX2X3

= 5E+06


Dari data di atas diperoleh persamaan :

ΣYi = b0 n + b1ΣX 1i + b2 ΣX 2 i + b3ΣX 3i

ΣYi X 1i = b0 ΣX 1i + b1ΣX 1i + b2 ΣX 1i X 2i + b3ΣX 1i X 3i 2

ΣYi X 2i = b0 ΣX 2i + b1ΣX 1i X 2i + b2 ΣX 2i + b3 ΣX 2i X 3i 2

ΣYi X 3i = b0 ΣX 3i + b1ΣX 1i X 3i + b2 ΣX 2i X 3i + b3 ΣX 3i

2

Dapat disubsitusikan nilai-nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan : 1.5E+08

= 7 b0 + 107 b1 + 4E+05 b2 + 75,05 b3

2.34E+09

= 107 b0 + 1653 b1 + 6E+06 b2 + 1104,380 b3

8.25389E+12 = 4E+05 b0 + 6E+06 b1 + 2.61E+10 b2 + 5E+06 b3 1.71E+09

= 75,05b0 + 1104,380b1 + 5E+06 b2 + 949,645 b3

Setelah persamaan di atas diselesaikan, diperoleh koefisien-koefisien regresi linier ganda sebagai berikut : b0

= 3.368E8

b1

= - 2656263.565

b2

= -2838.533

b3

= - 2656263.56

Sehingga diperoleh persamaan regresinya : Yˆ = b0 + b1 X 1 + b2 X 2 + b3 X 3

Yˆ = 3.368E8 - 2656263.565 X1 - 2838.533 X2 - 2656263.56 X3


Untuk menghitung kekeliruan baku taksiran diperlukan harga-harga yang diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk tiap harga X1,X2 dan X3 yang diketahui :

Tabel 4.3 Penolong untuk kekeliruan taksiran baku Tahun

Y

X1

X2

Ŷ

X3

(Y- Ŷ)

(Y- Ŷ)2

2001 4.2E+07

17

49958

7.75 35742568.39 6.26E+06

3.92E+13

2002 5.9E+07

16

53241

11.16 24193664.55 3.48E+07

1.21E+15

2003 2.9E+07

13

59270

18.23

2004 5882000

16

60055

2005 5127000

13

64125

2006 3555000

15

66450

6.12

2007 4800000

17

71575

5.57 -19077999.5 2.39E+07

5.70E+14

107 4E+05

75.05 70998836.76 7.84E+07

2.24E+15

Jumlah 1.5E+08

9870149.09

1.91E+07

9.91 8601900.685 -2.72E+06 16.31 1849071.375 3.28E+06 9819482.15

-6.26E+06

3.66E+14 7.40E+12 1.07E+13 3.92E+13

Dengan k = 3, n = 7 dan Σ(Y- Ŷ)2 = 2.24E+15 didapat : S

2

y .1.2...k

(

)

2 Σ Yi − Yˆ = n − k −1

S 2 y.1.2...k =

2.24E + 15 7 - 3 -1

=

2.24E + 15 3

= 7.48E+14

S y.1.2...k =

(

)

2 Σ Yi − Yˆ n − k −1

S y.1.2...k =

7.48E + 14 7 − 3 −1


=

2.49E + 14

= 15790759,97 Ini berarti bahwa rata-rata realisasi pajak hotel dan restoran yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata-yang diperkirakan sebesar 15790759,97 rupiah.

4.3 Pengujian Regresi Linier Ganda

Tabel 4.4 Pengujian Regresi Linier Ganda Obs

Y

x1

x2

x3

y2

1

20726071.43

1.71428571

-10709.714286

-2.971429

4.2957E+14

2

38068271.43

0.71428571

-7426.714286

0.438571

1.44919E+15

3

7561371.43

-2.28571429

-1397.714286

7.508571

5.71743E+13

4

-15547928.57

0.71428571

-612.714286

-0.811429

2.41738E+14

5

-16302928.57

-2.28571429

3457.285714

5.588571

2.65785E+14

6

-17874928.57

-0.28571429

5782.285714

-4.601429

3.19513E+14

7

-16629928.57

1.71428571

10907.285714

-5.151429

2.76555E+14

Jumlah

2.23517E-08

-5.32907E-15

2.18279E-11

x12

x22

2.93877551

114697980.1

0.51020408

55156085.1

5.22448980

1953605.2

0.51020408

375418.8

5.22448980

11952824.5

0.08163265

33434828.1

X32

X1y

-1.33227E-14 3.03953E+15

x2y

x3y

35530408.16

-2.2197E+11

-61586040.82

27191622.45 56.3786449 17283134.69 0.6584163 11105663.27

-2.82722E+11

16695656.18

-10568636865

56775097.47

9526437949

12616033.47

31.2321306

37263836.73

-56363882051

-91110080.82

21.1731449

5107122.449

-1.03358E+11

82250207.04

8.8293878 0.1923449


26.5372163 28508448.98

-1.81387E+11 85667889.18 17.42857143 336539623.4 145.0012857 48195742.86 846844000000 101308761.7 2.93877551

118968881.7

Perumusan hipotesa : H0

: β1 = β2 = β3

H1

: Minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol.

Jika Fhit > Ftabel maka tolak H0 Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka dapat diambil : x1i = X1i - X 1i

x3i = X3i - X 3i

x2i = X2i - X 2i

y i = Yi − Yi

Dan diperlukan harga-harga yang yang tercantum pada tabel di atas.

JKReg = b1Σx1 y + b2 Σx 2 y + b3 Σx3 y = (-7502276.116)(48195742.86)+(-2838.533)(-846844000000)+

(-2656263.565)(101308761.7) = 1.77E+15

Untuk JKres dapat diperoleh dengan rumus : JKRes = Σ(Y- Ŷ)2 JKRes = 2.24E+15 Jadi F hitung dapat dicari dengan : JK Re g FHitung =

k JK Re s

(n − k − 1)


1.77E + 15 =

=

2.24E + 15

3 3

5.91037E + 14 7.46667E + 14

= 0.792 Dari tabel distribusi Ftabel untuk dkpembilang = 3, dkpenyebut = 3 dan α = 5% (0,05) diperoleh Ftabel = 9,28. Karena FHitung = 0,792 lebih kecil dari FTabel = 9,28 maka H0 diterima dan H1 ditolak. Hal ini berarti persamaan regresi linier ganda Y atas X1, X2 dan X3 bersifat tidak nyata.

4.4 Perhitungan Korelasi Linier Ganda

Berdasarkan tabel 4.4 dapat dilihat harga ∑ yi2 = 3.03953E+15 , sedangkan JKreg yang telah dihitung adalah : 1.77E+15, maka selanjutnya dengan rumus : R2 =

R2 =

JK Re g Σy i

2

, diperoleh koefisien determinasi :

1.77E + 15 3.03953E + 15

= 0,72 Nilai koefisien determinasi sebesar 0,72 digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap perubahan variabel dependen. Artinya jumlah hotel dan restoran, jumlah wisatawan nusantara dan inflasi berpengaruh terhadap realisasi pajak hotel dan restoran yaitu sebesar 0,72 atau 72%.

4.5 Perhitungan Korelasi antara Variabel Y dengan X Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel tak bebas terhadap variabel bebas, dapat dilihat dari besarnya koefisien korelasinya, yaitu :

1. Koefisien korelasi antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan jumlah hotel dan restoran

r y1 =

r y1 =

nΣX 1Y − (ΣX 1 )(ΣY ) [(nΣX 1 − (ΣX 1 ) 2 )(nΣY 2 − (ΣY ) 2 )] 2

7(2.34E + 09) - (107)(1.5E + 08) 7(1653) - 11449)(7(6.25422E + 15) - 2.3E + 16)

= 0,943 Ini menunjukkan korelasi yang tinggi antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan jumlah hotel dan restoran.

2. Koefisien korelasi antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan jumlah wisatawan nusantara.

ry 2 =

ry 2 =


7(8.25389E + 12) - (4E + 05)(1.5E + 08) 7(2.61E + 10) - 2E + 11)(7(6.25422E + 15) - 2.3E + 16)

= 0,019 Ini menunjukkan korelasi yang sangat rendah antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan jumlah wisatawan nusantara. 3. Koefisien korelasi antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan tingkat inflasi Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

ry 3 =

ry 3 =


7(1.71E + 09) - (75.05)(1.5E + 08) {7(949.64) - (5632.5025)}{(7(6.25422E + 15) - 2.3E + 16)}

= 0,744 Ini menunjukkan korelasi yang cukup tinggi antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan tingkat inflasi.

4.6 Perhitungan Korelasi antara Variabel Bebas

1. Koefisien korelasi antara jumlah hotel dan restoran dengan jumlah wisatawan nusantara.

r12 =

r12 =

nΣX 1 X 2 − (ΣX 1 )(ΣX 2 ) [(nΣX 1 − (ΣX 1 ) 2 )(nΣX 2 − (ΣX 2 ) 2 )] 2

2

7(6E + 06) - (107)(4E + 05) {7(1653) - (11449)}{(7(2.61E + 10) - 2E + 11)}

= 0,968

2. Koefisien korelasi antara jumlah hotel dan restoran dengan tingkat inflasi.

r13 =


2


r13 =

7(1104.38) - (107)(75.05) {7(1653) - (11449)}{(7(949.64) - 5632.5025)}

= 0,001

3. Koefisien korelasi antara jumlah wisatawan nusantara dengan tingkat inflasi.

r23 =

r23 =


2

7(5E + 06) - (4E + 05)(75.05) {7(2.61E + 10) - (2E + 11)}{(7(949.64) - 5632.5025)}

= 0,662 Berdasarkan perhitungan di atas dapat dilihat bahwa yang mempunyai korelasi yang kuat adalah antara jumlah hotel dan restoran dengan jumlah wisatawan nusantara.

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.

Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming (coding). Dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis menggunakan satu perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu program spss 16.0 for windows dalam masalah memperoleh hasil hitungan.

5.2 SPSS (Statistical Product for Service Solution) dan computer statistika

SPSS sebagai software statistik, pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga mahasiswa Stanford university. Pada awalnya SPSS dibuat untuk pengolahan data statistik untuk ilmu sosial (SPSS pada saat itu adalah singkatan dari Statistical Package for the Social Science), sekarang diperluas untuk melayani berbagai user seperti untuk riset ilmuilmu sains, produksi di pabrik dan lain sebagainya. Sehingga sekarang kepanjangan SPSS adalah Statistical Product and Service Solution. Untuk mempermudah dan mempercepat pengolahan data-data statistik banyak kita kenal perangkat lunak komputer pendukung yang dapat kita gunakan untuk mengolah data, seperti paket SPSS, Microstat, Statgraf, MINITAB dan perangkat


lunak lainnya yang menggunakan bahasa pemrograman tingkat tinggi seperti PASCAL, BASIC dan lain sebagainya.

Dalam pengolahan data computer mempunyai banyak kelebihan dari manusia yaitu kecepatan, ketepatan dan keandalan dalam memproses data. Dan dengan adanya perangkat lunak komputer tersebut kita sangat terbantu karena memang adakalanya data-data yang sangat rumit dan banyak tidak dapat dikerjakan secara manual atau menggunakan tenaga manusia yang tentunya membutuhkan waktu dan tenaga yang sangat banyak untuk mengolah data tersebut, disamping itu faktor kesalahan yang dilakukan oleh manusia relatif besar. Dan dengan adanya computer dan perangkat lunak diharapkan pekerjaan tersebut dapat dilakukan dengan cepat dan tepat waktu dan dengan tingkat kesalahan yang relatif kecil. Dalam pembahasan data ini dipergunakan program computer yaitu SPSS. SPSS adalah suatu program computer khusus statistik yang mampu memproses data statistik secara cepat dan tepat.

SPSS banyak dipakai dalam riset pasar, pengendalian dan perbaikan mutu serta riset-riset sains dan banyak digunakan oleh perusahaan untuk membuat dan mendistribusikan

informasi

hasil pengolahan

data statistik

untuk

berbagai

pengambilan keputusan strategis perusahaan.

5.3 Langkah-langkah Pengolahan Data dengan SPSS


Berikut ini adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam menyelesaikan program linier berganda dengan SPSS sesuai dengan data dalam penulisan ini :

1. Klik Start lalu All Program pilih SPSS Inc lalu klik SPSS 16.0

Gambar 5.1 Tampilan Cara Pengaktifan SPSS

2. Pemasukan data ke SPSS 2.1 Setelah program SPSS aktif akan muncul kotak dialog awal SPSS seperti berikut :


Gambar 5.2 Kotak dialog awal SPSS

Untuk membuat lembar kerja baru klik Cancel dan akan tampil sebagai berikut :

Gambar 5.3 Tampilan jendela Data View dalam SPSS


Menamai variabel dan properti yang diperlukan. Buat nama untuk setiap variabel, jenis atau type, label data dan sebagainya. Untuk membuatnya klik tab sheet Variable View yang ada di bagian kiri bawah, atau dapat langsung menekan Ctrl+t akan tampil seperti berikut :

Gambar 5.4 Tampilan jendela Variable View dalam SPSS

2.2 Pengisian :

Name Sesuai kasus, letakkan pointer pada kolom Name klik ganda pada sel tersebut dan ketik realisasi pajak hotel restoran. Type Tipe data untuk realisasi pajak hotel dan restoran adalah numeric (kuantitatif)


Width Untuk keseragaman ketikkan 8 Decimal Ketikkan sesuai kasus Label Label adalah keterangan untuk nama variabel yang disertakan atau tidak. Untuk keseragaman klik ganda pada sel tersebut dan ketik nama responden. Value dan Missing Diabaikan saja Column Untuk keseragaman ketik 20 Align Adalah posisi data, untuk keseragaman pilih Left Measure Adalah hal yang penting menyangkut tipe variabel yang nantinya menentukan jenis analisis yang digunakan.

2.3 Pengisian Variabel : Variabel Y ( realisasi pajak hotel dan restoran) Karena merupakan variabel pertama, tempatkan pointer pada baris pertama. Name Sesuai kasus, letakkan pointer pada kolom Name klik ganda pada sel tersebut dan ketikY. Type Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

Pilih numeric Width Untuk keseragaman ketikkan 8 Decimal Ketikkan 0 Label Sesuai kasus, letakkan pointer di bawah label lalu klik ganda pada sel tersebu dan ketik realisasi pajak hotel dan restoran.

Variabel X1 (jumlah hotel dan restoran) Karena merupakan variabel kedua, letakkan pointer pada baris kedua. Name Sesuai kasus, letakkan pointer pada kolom Name klik ganda pada sel tersebut dan ketik X1. Type Pilih numeric Width Untuk keseragaman ketikkan 8 Decimal Ketikkan 0 Label Sesuai kasus, letakkan pointer di bawah label lalu klik ganda pada sel tersebut dan ketik jumlah hotel dan restoran.


Variabel X2 (jumlah wisatawan nusantara) Karena merupakan variabel ketiga, letakkan pointer pada baris ketiga Name Sesuai kasus, letakkan pointer pada kolom Name klik ganda pada sel tersebut dan ketik X2. Type Pilih numeric Width Untuk keseragaman ketikkan 8 Decimal Ketikkan 0 Label Sesuai kasus, letakkan pointer di bawah label lalu klik ganda pada sel tersebut dan ketik jumlah wisatawan nusantara.

Variabel X3 (tingkat inflasi) Karena merupakan variabel keempat, letakkan pointer pada baris keempat Name Sesuai kasus, letakkan pointer pada kolom Name klik ganda pada sel tersebut dan ketik X3. Type Pilih numeric Width Untuk keseragaman ketikkan 8 Melpina Silitonga : Analisis Beberapa Variabel Yang Mempengaruhi Realisasi Pajak Hotel Dan Restoran Di Kabupaten Tapanuli Utara, 2009.

Decimal Ketikkan 0 Label Sesuai kasus, letakkan pointer di bawah label lalu klik ganda pada sel tersebut dan ketik tingkat inflasi.

Gambar 5.5 Tampilan jendela pengisian variabel view dalam SPSS

2.4 Pengisian Data Letakkan pointer pada baris pertama Variabel Y, kemudian isi data sesuai dengan kasus di atas dengan mengetikkan data awal. Demikian pula untuk pengisian data pada X1 yaitu pada kolom kedua X1, X2 pada kolom kedua dan X3 pada kolm ketiga, setelah itu disimpan.


Gambar 5.6 Tampilan jendela pengisian data view dalam SPSS

3.Pengolahan data Langkah-langkah : 1. Buka lembar kerja/ file yang telah dibuat Dari menu utam SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilihsub menu Regression lalu pilih linier.


Gambar 5.7 Tampilan jendela pengisian pengolahan data 2.Pengisian a. Dependent, pilih variabel realisasi pajak hotel dan restoran, lalu pindahkan ke kolom dependent. b. Begiitu juga dengan variabel Independent, pilih variabel jumlah hotel dan restoran, jumlah wisatawan nusantara, dan tingkat inflasi lalu pindakan ke kolom independent. c. Case Label, pilih variabel nomor atau dapat diabaikan. d. Method, pilih Enter sehingga hasilnya seperti berikut ini


Gambar 5.8 Tampilan jendela pengisian linier regression

3.Pilih kolom statistic dengan mengklik tab statistic dan berikan tanda ceklist pada kotak Estimate, model Fit, Descriptives, Part and Partial Corellation, kemudian pada residuals berikan ceklist pada Casewise diagnostic serta All case, sehingga akan tampil seperti berikut


Gambar 5.9 Tampilan jendela pengisian linier regression statistic 4. Kemudian klik continue, untuk meneruskan pengisian 5. Klik Plot dan berikan tanda ceklist pada pilihan produce all partial plot, lalu klik tombol continue akan tampak seperti di bawah ini :

Gambar 5.10 Tampilan jendela pengisian linier regression plots 6. Tekan OK untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis.


BAB 6

PENUTUP

6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pengolahan data pada bab sebelumnya dengan menggunakan metode Analisa Regresi Linier Berganda, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu : 1. Persamaan estimasi regresi linier ganda yang dicari adalah :

Yˆ = 3.368E8 - 2656263.565 X1 - 2838.533 X2 - 2656263.56 X3

2. Dari daftar distribusi F0,05(3,3) diperoleh Ftabel = 9,28 dan Fhitung = 0,792, ternyata Fhitung lebih kecil dari FTabel jadi hipotesis diterima. Itu berarti jika ketiga variabel bebas diuji secara bersamaan terhadap variabel terikat tidak mempunyai pengaruh. Tetapi jika variabel terikat diuji satu per satu dengan setiap variabel bebas mempunyai pengaruh yang berbeda-beda.

3. Hubungan antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan jumlah hotel dan restoran sebesar 93,4%, realisasi pajak hotel dan restoran dengan jumlah wisatawan nusantara sebesar 1,9 % dan realisasi pajak hotel dan restoran dengan tingkat inflasi sebesar 74,4 %. Dari ketiga nilai tersebut yang terbesar adalah korelasi (hubungan) antara realisasi pajak hotel dan restoran dengan jumlah hotel


dan restoran memberi pengaruh yang lebih besar terhadap realisasi pajak hotel dan restoran daripada jumlah wisatawan nusantara dan inflasi. 6.2 Saran

1.

Penulis

menyarankan

agar

metode

regresi

dapat

dipakai

untuk

meramalkanpenerimaan dari sektor pajak khususnya pajak hotel dan restoran.

2.

Peningkatan kualitas hotel dan restoran perlu dilakukan mengingat pengaruh hotel dan restoran cukup besar terhadap realisasi pajak hotel dan restoran.


DAFTAR PUSTAKA

Mangkuwerdoyo,Sudiarto.1999.Pengantar Industri Akomodasi dan Restoran.Jakarta : LPFEUI Nurmantu,Safri.2003.Pengantar Perpajakan.Jakarta : Granit Santoso,Singgih.1999.Mengolah

Data

Statistik

Secara

Profesional

dengan

SPSS.Jakarta : Elex Media Komputindo Sudjana.1983.Metode Statistika.Bandung : Tarsito. Usman,Husaini.1995.Pengantar Statistika.Jakarta : Bumi Aksara www.google.com//Pendapatan Asli Daerah diakses tanggal 13 Maret 2009



ANALISIS BEBERAPA VARIABEL YANG MEMPENGARUHI REALISASI PAJAK HOTEL DAN RESTORAN DI KABUPATEN TAPANULI UTARA TUGAS AKHIR MELPINA SILITONGA

Recommend Documents