BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Statistik Deskriptif Dengan menggunakan laporan penerimaan pajak yang dimiliki oleh Suku Dinas Pelayanan Pajak Kota Administrasi Jakarta Pusat, maka dapat diketahui besarnya penerimaan pajak yang berasal dari pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel serta jumlah pendapatan pajak pada Kota Administrasi Jakarta Pusat. Berdasarkan data yang diperoleh dari Suku Dinas Pelayanan Pajak I Kota Administrasi Jakarta Pusat dapat diketahui jumlah pendapatan pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel setiap bulannya selama periode tahun 2008-2011. Berdasarkan nilai pada masing-masing variabel dapat diketahui nilai maksimum dan minimumnya serta nilai rata-rata dari masing-masing variabel. Agar angka yang ditampilkan tidak terlalu besar, maka untuk proses analisis regresi angka yang digunakan dalam bentuk jutaan rupiah. Hasil tersebut disebut dengan statistik deskriptif dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.1.
55
56
Tabel 4.1 Hasil Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N X1_Pajak_Reklame X2_Pajak_Restoran X3_Pajak_Hiburan X4_Pajak_Hotel Y_PAD Valid N (listwise)
48 48 48 48 48 48
Minimum 622,07 847,31 345,82 19,77 45959,30
Maximum 7547,15 22110,67 11000,44 36510,90 181712,83
Mean 2854,3196 8158,8884 1395,1242 22162,4631 97558,9213
Std. Deviation 1381,84030 3714,11965 1702,43327 5860,28273 37823,09943
1. N = 48 berarti jumlah data yang diolah dalam penelitian ini adalah 48 sampel yaitu terdiri dari 12 bulan yang dijadikan sampel selama 4 tahun, yang terdiri dari data variabel jumlah penerimaan pajak, pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel. 2. Jumlah Pendapatan Asli Daerah (PAD) mempunyai mean atau rata-rata sebesar Rp 97.558.921.300 standar deviasi Rp 27.823.099.430. nilai
maksimum
45.959.300.000.
Rp
181.712.830.000.
dan
nilai
minimum
serta Rp
Nilai maksimum terjadi pada bulan Desember tahun
2010 hal ini terjadi karena adanya mengenai pemaksimalan sistem pemungutan, dan adanya peraturan baru tentang sistem pembayaran dan pengawasan pajak ( online system ). Nilai minimum terjadi pada bulan Januari tahun 2008, hal ini terjadi karena sumber penerimaan pajak masih kurang yang dapat digali dan dikembangkan sebagai sumber penerimaan pajak. Dilihat dari pertumbuhan realisasi penerimaan pajak pada tahun 2008-2011 rata-rata mengalami kenaikan karena tiap bulan nya memperlihatkan bahwa rata-rata terjadi di atas target. Ini dapat diartikan bahwa sumber-sumber potensi pendapatan daerah masih cukup banyak
57
yang dapat digali dan dikembangkan sebagai sumber pendanaan bagi pembangunan daerah. 3. Pajak Reklame mempunyai mean atau rata-rata sebesar Rp 2.854.319.600 standar deviasi Rp 1.381.840.300. serta nilai maksimum Rp 7.547.150.000 dan nilai minimum Rp 622.070.000. Nilai maksimum terjadi pada bulan Desember tahun 2008, hal ini terjadi karena adanya peningkatan minat terhadap penggunaan reklame yang disertai dengan meningkatnya tempat tempat perbelanjaan yang menggunakan media reklame sebagai bahan promosi produk dan pertokoan nya. Nilai minimum terjadi pada bulan September tahun 2011, hal ini terjadi karena kurang maksimalnya penagihan terhadap wajib pajak Pusat perbelanjaan Tanah abang Jakarta Pusat disebabkan kurang koodinasi anatara pihak pemerintah DKI dan developer pengelola Pasar Tanah Abang. Nilai rata-rata dilihat dari pertumbuhan realisasi pajak reklame pada tahun 2008-2011 rata-rata mengalami kenaikan karena tiap bulan nya memperlihatkan bahwa ratarata terjadi di atas target. 4. Pajak Restoran mempunyai mean atau rata-rata sebesar sebesar Rp. 8.158.888.400 dengan standar deviasi sebesar Rp. 3.714.119.650. serta nilai maksimum untuk variabel pajak restoran adalah sebesar Rp 22.110.670.000. dan nilai minimum untuk variabel pajak restoran adalah sebesar Rp. 847.310.000,- dan Nilai maksimum terjadi pada bulan Oktober 2008 hal ini terjadi karena fenomena berkembangnya gaya hidup dan menjamurnya
restoran
terutama
makanan
cepat
saji,
sehingga
58
memaksimalkan realisasi penerimaan pajak restoran pada tahun tersebut. Sedangkan Nilai minimum terjadi pada bulan Januari 2011 hal ini cenderung terjadi karena pada awal tahun konsumsi masyarakat beralih kepada barang-barang tersier seperti handphone ataupun komputer tablet. Nilai rata-rata pajak restoran pada tahun 2008-2011 rata-rata mengalami kenaikan karena tiap bulannya pendapatan untuk pajak hiburan terus meningkat atau bertambah 5. Pajak Hiburan mempunyai mean atau rata-rata sebesar Rp 1.395.124.200 standar
deviasi
Rp
1.702.433.270
serta
nilai
maksimum
Rp
11.000.440.000. dan nilai minimum Rp 345.815.327. Nilai maksimum terjadi pada bulan September 2011
hal ini terjadi karena pada tahun
tersebut banyak terdapat pentas hiburan yang berada di wilayah DKI jakarta terutama kewenangan Suku Dinas Pelayanan Pajak 1 Jakarta Pusat. Nilai minimum terjadi pada bulan Maret 2008, ini terjadi karena masih menggunakan peraturan daerah yang lama. Nilai rata-rata pajak hiburan pada tahun 2008-2011 rata-rata mengalami kenaikan karena tiap bulannya pendapatan untuk pajak hiburan terus meningkat atau bertambah. 6. Pajak Hotel mempunyai mean rata-rata sebesar Rp. 22.162.463.100 dengan standar deviasi sebesar Rp. 5.860.282.730 serta nilai maksimum sebesar Rp. 36.510.900.000. dan nilai minimum Rp. 19.770.000. Nilai maksimum terjadi pada bulan Desember 2011 hal ini terjadi karena program pemerintah terhadap potensi wisata di wilayah DKI jakarta yang dinamai dengan enjoy jakarta yang juga bertepatan dengan libur panjang
59
Natal dan tahun Baru sehingga memicu peningkatan jumlah penerimaan pajak hotel diwilayah DKI jakarta. Nilai minimum terjadi pada bulan Februari 2008 hal ini terjadi karena belum maksimalnya pemungutan pajak hotel. Nilai rata-rata pajak hotel pada tahun 2008-2011 rata-rata mengalami kenaikan karena tiap bulannya pendapatan untuk pajak hiburan terus meningkat atau bertambah. Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa pajak hotel memiliki nilai maksimum tertinggi diantara penerimaan pajak lainnya. Penerimaan pajak reklame memiliki nilai maksimum terendah diantara keempat penerimaan pajak yang dijadikan sebagai variabel penelitian. Jumlah penerimaan yang besar pada akhir tahun atau bulan Desember menunjukkan banyaknya kegiatan yang dilakukan di akhir tahun, yang menjadi faktor peningkatan jumlah penerimaan pajak.
B. Uji Asumsi Klasik Setelah mengetahui hasil penelitian dimana setiap variabel yang menjadi bahan penelitian ini telah memiliki nilai, maka selanjutnya adalah melakukan pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui variabel bebas mana yang memiliki pengaruh terhadap variabel terikat. Namun sebelum pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan analisis regresi ganda, maka sebelumnya dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang dilakukan meliputi uji multikolinieritas, heterokedastisitas, autokorelasi dan normalitas. Hal ini untuk memastikan bahwa
60
variabel independen yang akan digunakan telah memenuhi persyaratan untuk dilakukan analisis. Data diolah dengan menggunakan program SPSS for windows versi 18.00 untuk memudahkan dalam pengolahan data statistik.
1.
Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data terdistribusi
secara normal atau tidak. Pengujian normalitas residual dapat dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov (Uji KS). Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini. Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
N a,b Normal Parameters
Most Extreme Differences
Mean Std. Deviation Absolute Positive Negative
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Unstandardized Residual 48 ,0000000 26724,5887679 7 ,135 ,135 -,071 ,935 ,346
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa nilai uji KS adalah sebesar 0.935 dengan nilai sig sebesar 0.346. Hal ini berarti nilai sig lebih besar dari 0.05 yang berarti data berdistribusi normal.
61
2.
Pengujian Multikolinieritas Pengujian ini dimaksudkan untuk melihat apakah terdapat dua atau lebih
variabel bebas yang berkorelasi secara linier. Apabila terjadi keadaan ini maka kita akan menghadapi kesulitan untuk membedakan pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Menurut Ghozali
(2005 : 91),
indikasi terjadinya multikolinieritas dapat dideteksi dengan cara melihat nilai VIFnya pada masing-masing variabel bebas. Apabila terdapat nilai VIF diatas 10, maka di dalam model tersebut, terdapat gejala multikolinieritas sebagaimana dikemukakan oleh Singgih Santoso, (2002 : 357). Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan program SPPS versi 18.00 , diketahui hasil seperti tampak pada tabel 4.2 berikut. Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinieritas a
Model 1 (Constant)
Coefficients Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta 954,080 18994,997
X1_Pajak_Reklame -,912 X2_Pajak_Restoran -,536 X3_Pajak_Hiburan 4,252 X4_Pajak_Hotel 4,406 a. Dependent Variable: Y_PAD
3,072 1,209 2,708 ,703
-,033 -,053 ,191 ,683
Collinearity Statistics t Sig. Tolerance VIF ,050 ,960 -,297 -,443 1,570 6,266
,768 ,660 ,124 ,000
,922 ,824 ,782 ,978
1,085 1,213 1,279 1,022
Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa tidak ada variabel yang memiliki nilai VIF di atas 10. Dengan demikian tidak terjadi gejala multikolinieritas pada data yang digunakan. Oleh sebab itu data yang ada pada penelitian ini dapat digunakan pada analisis selanjutnya karena telah lolos uji multikolinieritas.
62
Dengan demikian hipotesis yang diterima adalah hipotesis H0 dengan kesimpulan tidak ada multikolinearitas.
3.
Pengujian Autokorelasi Pengujian ini dimaksudkan untuk melihat adanya korelasi antar residu dari
satu pengamatan dengan pengamatan yang lain dalam suatu model. Terjadinya autokorelasi akan mengakibatkan pengaruh secara parsial menjadi kurang akurat, Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model, akan dilakukan pengujian dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model, menurut Ghozali
(2005 : 96), dapat dilakukan dengan menggunakan pengujian
Durbin-Watson, yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut. Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi b
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson a 1 ,708 ,501 ,454 27939,95693 1,183 a. Predictors: (Constant), X4_Pajak_Hotel, X3_Pajak_Hiburan, X1_Pajak_Reklame, X2_Pajak_Restoran b. Dependent Variable: Y_PAD
Dari tabel 4.3 diketahui nilai Durbin-Watson (DW) adalah sebesar 1.183 Dengan menggunakan tabel DW diketahui nilai dl untuk k = 4 dan N = 48 adalah sebesar 1.362. dan nilai du adalah sebesar 1,721, dengan menggunakan nilai dl dan du dapat dibuat pembagian daerah Durbin Watson seperti berikut :
63
GAMBAR 4.1 : Pembagian Daerah Durbin Watson Menolak H0 autokorelasi
positif
Daerah keraguraguan
dL 1,362
Menerima H0 tidak ada autokorelasi
dU 1,721
Daerah keraguraguan
4 - dU 2,279
Menerima H0 Autokorelasi
negatif
4 – dL 2,638
Dengan berpedoman pada pembagian daerah DW di atas terlihat bahwa nilai 1.183 berada di daerah autokolerasi.
4. Pengujian Heterokedastisitas Pengujian ini dimaksudkan untuk mendeteksi apakah variasi residual dalam model sama pada semua data. Untuk mengetahui terdapat/tidaknya gejala heteroskedastisitas di dalam model, maka akan dilakukan dengan menggunakan uji grafik penyebaran data. Jika grafik ternyata membentuk pola tertentu, ini akan menyarankan bahwa dalam data terdapat
heteroskedastisitas. Apabila ternyata tidak, kita dapat
menerima asumsi homokedastisitas (tolak heterokedastisitas). Gambar 4.2 Hasil Uji Heterokedastisitas
64
Berdasarkan gambar grafik di atas, terlihat bahwa titik-titik yang ada menyebar dan tidak membentuk pola tertentu.
Sehingga bila menggunakan
keterangan di atas dapat diambil kesimpulan bahwa tidak ada gejala heterokedastisitas pada data yang digunakan. C. Uji Kesesuaian Model Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai actual dapat diukur dari Goodness of fitnya (kesesuaian modal). Kesesuaian modal regresi dapat diukur melalui nilai koefisien determinasi, nilai statistic F (Uji F) dan nilai statistic t (uji t). Hasilnya dapat dilihat pada tabel-tabel di bawah ini. 1. Koefisien Determinasi Hasil perhitungan koefisien korelasi dan determinasi untuk variabel pajak reklame dan pajak restoran terhadap penerimaan dapat dilihat pada tabel 4.5 di bawah ini.
65
Tabel 4.5 Hasil Analisis Korelasi dan Determinasi b
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson a 1 ,708 ,501 ,454 27939,95693 1,183 a. Predictors: (Constant), X4_Pajak_Hotel, X3_Pajak_Hiburan, X1_Pajak_Reklame, X2_Pajak_Restoran b. Dependent Variable: Y_PAD
Pada Tabel 4.4 terlihat nilai r atau koefisien korelasinya adalah sebesar 0.708. Nilai korelasi tersebut menunjukkan tingkat hubungan yang sangat kuat antara pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel terhadap PAD DKI. Hasil koefisien determinasi (R square) yang diperoleh adalah sebesar 0.501 atau dalam persentase sebesar 50.1%. Hal ini mencerminkan bahwa variabel bebas pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel mampu menjelaskan variasi perubahan pada variabel terikat (PAD DKI) sebesar 50.1%. Adapun sisanya, yaitu sebesar 49.9% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
2. Uji Statistik F (Uji F) Uji anova atau uji F adalah untuk mengetahui nilai signifikansi hubungan variabel X terhadap variabel Y. Bila nilai signifikan lebih kecil dari nilai alpha atau nilai kesalahan 0.05, maka hasilnya adalah signifikan. Hipotesis yang diajukan adalah : H0 = Koefisien regresi adalah tidak signifikan H1 = Koefisien regresi adalah signifikan
66
Nilai kepercayaan 95%, dengan nilai kesalahan (α ) = 5%
Asumsi : Tolak H0 bila nilai uji signifikansi SPSS (α ^) < 0.05, terima H0 bila nilai α ^ > 0.05
Tabel 4.6 Hasil Uji Anova : Uji F b
Model 1 Regression Residual
ANOVA Sum of Squares df 3,367E10 4 3,357E10 43
Total
6,724E10
Mean Square 8,418E9 7,806E8
F 10,783
Sig. a ,000
47
a. Predictors: (Constant), X4_Pajak_Hotel, X3_Pajak_Hiburan, X1_Pajak_Reklame, X2_Pajak_Restoran b. Dependent Variable: Y_PAD
Dari hasil diatas terlihat bahwa nilai signifikansinya adalah 0.000 yang berarti lebih kecil dari nilai alpha 0.05, dan nilai F hitung adalah 10.783.
Dengan demikian hasilnya nilai korelasi yang terdapat antara
variabel pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel dengan PAD DKI adalah signifikan, maka hipotesis yang diterima adalah Hipotesis H1 yaitu terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel terhadap variabel PAD DKI.
3. Uji Statistik t (Uji t) Hasil penghitungan regresi antara variabel pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel terhadap PAD DKI dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
67
Tabel 4.7 Hasil Perhitungan Regresi untuk uji t a
Coefficients Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta 954,080 18994,997
Model 1 (Constant)
X1_Pajak_Reklame -,912 X2_Pajak_Restoran -,536 X3_Pajak_Hiburan 4,252 X4_Pajak_Hotel 4,406 a. Dependent Variable: Y_PAD
3,072 1,209 2,708 ,703
-,033 -,053 ,191 ,683
Collinearity Statistics t Sig. Tolerance VIF ,050 ,960 -,297 -,443 1,570 6,266
,768 ,660 ,124 ,000
,922 ,824 ,782 ,978
1,085 1,213 1,279 1,022
Berdasarkan tabel 4.6 diatas, dapat disusun persamaan regresi sebagai berikut: Y = 954.080 – 0.912X1 - 0.536X2 + 4.252X3 + 4.406X4 Dari persamaan diatas diketahui nilai konstanstanya adalah sebesar 954.080.
Hal ini memberi gambaran bahwa pada saat variabel bebas
memiliki nilai 0, maka nilai Y atau nilai PAD DKI adalah Rp. 954.080.000,-. Adapun kontribusi variabel bebas (pajak reklame) terhadap variabel terikat (PAD DKI) dapat dilihat dari nilai koefisien regresi untuk X1 sebesar -0.912. Dari nilai koefisien regresi tersebut, terlihat bahwa X1 (pajak reklame) mempunyai kontribusi yang negatif terhadap PAD. Kontribusi yang negatif tersebut menunjukkan bahwa apabila terjadi peningkatan pada variabel pajak reklame akan menurunkan nilai variabel PAD sebesar 0.912 poin. Variabel pajak reklame yang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 1.090 dengan nilai signifikan sebesar 0.768 menunjukkan bahwa koefisien regresi memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap variabel PAD. Hal ini ditunjukkan dengan nilai sig yang lebih besar dari 0.05.
68
Kontribusi variabel bebas (pajak restoran) terhadap variabel terikat (PAD DKI) dapat dilihat dari nilai koefisien regresi X2 sebesar -0.536. Tanda negatif pada koefisien regresi untuk
variabel X2 (pajak restoran)
menunjukkan adanya hubungan yang tidak searah dengan variabel Y (PAD). Artinya adalah makin tinggi nilai pajak restoran maka akan dapat menurunkan nilai variabel PAD DKI sebesar koefisien regresinya sebesar 0.536. Variabel pajak restoran yang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0.536 dengan nilai signifikan sebesar 0.660 menunjukkan bahwa koefisien regresi adalah negatif dan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel PAD. Hal ini ditunjukkan dengan nilai sig yang lebih besar dari 0.05. Kontribusi variabel bebas (pajak hiburan) terhadap variabel terikat (PAD DKI) dapat dilihat dari nilai koefisien regresi X3 sebesar 4.252. Tanda positif pada koefisien regresi untuk variabel X3 (pajak hiburan) menunjukkan adanya hubungan yang searah dengan variabel Y (PAD). Artinya adalah makin tinggi nilai pajak hiburan maka akan dapat meningkatkan nilai variabel PAD DKI sebesar koefisien regresinya sebesar 4.252. Variabel pajak hiburan yang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 4.252 dengan nilai signifikan sebesar 0.124 menunjukkan bahwa koefisien regresi adalah positif memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap variabel PAD. Hal ini ditunjukkan dengan nilai sig yang lebih kecil dari 0.05. Kontribusi variabel bebas (pajak hotel) terhadap variabel terikat (PAD DKI) dapat dilihat dari nilai koefisien regresi X4 sebesar 4.406. Tanda positif
69
pada koefisien regresi untuk variabel X4 (pajak hotel) menunjukkan adanya hubungan yang searah dengan variabel Y (PAD). Artinya adalah makin tinggi nilai pajak hotel maka akan dapat meningkatkan nilai variabel PAD DKI sebesar koefisien regresinya sebesar 4.406. Variabel pajak hotel yang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 4.406 dengan nilai signifikan sebesar 0.000 menunjukkan bahwa koefisien regresi adalah positif memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel PAD. Hal ini ditunjukkan dengan nilai sig yang lebih kecil dari 0.05.
D. Uji Hipotesis Pengujian hipotesis dilakukan dengan membandingkan nilai uji t dengan nilai t tabel. Hasil pengujian hipotesis dengan membandingkan nilai t tabel sebesar 2.042 untuk sampel sebesar 48, adalah sebagai berikut : 1. Nilai t hitung untuk variabel pajak reklame adalah sebesar -0.297, bila dibandingkan dengan nilai t tabel sebesar 2.042, maka nilai t hitung lebih kecil dari t tabel.
Dengan demikian variabel pajak reklame memiliki
pengaruh yang tidak nyata atau tidak signifikan terhadap variabel PAD DKI. 2. Nilai t hitung untuk variabel pajak restoran adalah sebesar -0.443, bila dibandingkan dengan nilai t tabel sebesar 2.042, maka nilai t hitung lebih kecil dari t tabel.
Dengan demikian variabel pajak restoran memiliki
pengaruh yang tidak nyata atau tidak signifikan terhadap variabel PAD DKI. 3. Nilai t hitung untuk variabel pajak hiburan adalah sebesar 1.570, bila dibandingkan dengan nilai t tabel sebesar 2.042, maka nilai t hitung lebih
70
kecil dari t tabel.
Dengan demikian variabel pajak hiburan memiliki
pengaruh yang tidak nyata atau tidak signifikan terhadap variabel PAD DKI. 4. Nilai t hitung untuk variabel pajak hotel adalah sebesar 6.266, bila dibandingkan dengan nilai t tabel sebesar 2.042, maka nilai t hitung lebih besar dari t tabel. Dengan demikian variabel pajak hotel memiliki pengaruh yang nyata atau signifikan terhadap variabel penerimaan. Berdasarkan keterangan di atas maka hipotesis H1 ditolak yaitu pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel secara parsial berpengaruh terhadap jumlah PAD Daerah Khusus Ibukota Jakarta.
Hal ini dibuktikan
dengan hasil t hitung untuk masing-masing variabel yang menunjukkan hanya variabel pajak hotel saja yang memiliki nilai t hitung lebih besar dari t tabel. Pada pengujian hipotesis kedua diketahui bahwa nilai uji F atau F hitung lebih besar dari F tabel, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa secara simultan variabel bebas memiliki pengaruh terhadap variabel terikat. Dengan demikian hipotesis kedua (H2) diterima yaitu pajak reklame, pajak restoran, pajak hiburan dan pajak hotel secara simultan berpengaruh terhadap jumlah penerimaan pajak Daerah Khusus Ibukota Jakarta. E. Pembahasan Hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis menunjukkan bahwa tidak seluruh variabel bebas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Hasil penelitian menunjukkan hanya variabel pajak hotel yang memiliki pengaruh terhadap PAD Daerah Khusus Ibokota Jakarta.
Hasil ini tidak
sepenuhnya sesuai dengan teori yang digunakan dalam penelitian, karena
71
meskipun secara bersama-sama variabel-variabel bebas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) DKI Jakarta, akan tetapi secara individual hanya variabel pajak hotel yang memiliki pengaruh yang signifikan.
Hasil penelitian ini sesuai juga sesuai dengan hasil penelitian
terdahulu terdahulu mengenai : 1. Kontribusi pajak hotel dan pajak restoran terhadap pendapatan asli daerah Kota Medan yang dilakukan oleh Junior Norris Marpaung.
Hasil
penelitian yang dilakukan oleh Junior Norris Marpaung menunjukkan bahwa perkembangan kontribusi penerimaan pajak hotel
memiliki
hubungan dengan perkembangan rencana PAD Kota Medan pada periode 2005-2009.
