1
BAB III METODE PENELITIAN
1.1 Tempat dan Waktu Penelitian 1.1.1 Tempat Penelitian Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di Dinas Pendapatan Pengelolaan Keuangan dan Aset daerah yang beralamat di jalan H. Nani Wartabone No. 6 Kota Gorontalo, karena penulis menganggap bahwa lokasi tersebut sangat cocok dengan ruang lingkup penelitian yang penilis lakukan. Penetapan tempat penelitian pada lokasi ini didasarkan pada beberapa pertimbangan karena obyek tersebut dapat memberikan keterangan yang lengkap tentang masalah yang diteliti. 1.1.2 Waktu Penelitian Lamanya waktu yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini yaitu selama 3 (tiga) bulan yaitu dari bulan Mei – Juli 2012. Untuk lebih jelasnya schedul penelitian dapat di lihat pada tabel 3.1 berikut:
NO Tahap Penelitian 1 2 3 4 5 6 7
Tabel 3.1 Schedul Pelaksanaan Penelitian Bulan I Bulan II Minggu Minggu I II II IV I II II
Proposal Persiapan Penelitian Penelitian Pengolahan Data Penelitian Penyusunan Laporan Penelitian Bimbingan Hasil Penelitian Persiapan Seminar Hasil
Bulan III Minggu IV I II II
IV
2
31
1.2 Desain Penelitian
Desain penelitian pada dasarnya menggambarkan prosedur-prosedur yang memungkinkan peneliti dapat menguji hipotesis penelitian, untuk dapat mencapai kesimpulan-kesimpulan
yang
valid
mengenai
hubungan
atau
saling
mempengaruhi antara variable bebas dengan variable terikat pada penelitian tersebut. Hubungannya dengan penelitian ini, maka Arikunto (2006: 97) mengemukakan bahwa “variable yang mempengaruhi disebur variable penyebab, variable bebas atau independent variable (X), sehingga variable terikat tersebut varibael tidak bebas, bariabel tergantung atau dependent varabel (Y)”. Berdasarkan teori ini, dapat dikemukakan bahwa jumlah industri sebagai variabel X mempengaruhi penerimaan pajak reklame sebagai variabel Y (sesuai hipotesis penelitian). Sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut:
X
Y
Keterangan : X
: Jumlah Industri
Y
: Penerimaan Pajak Reklame
1.3 Defenisi Operasional Variabel Variabel yang diukur dalam penelitian ini adalah variabel bebas (Jumlah Industri) dan variabel terikat (Penerimaan Pajak Reklame). Untuk lebih jelasnya, defenisi operasional dapat dijelaskan sebagai berikut:
3
1. Variabel Bebas (Jumlah Industri) Jumlah industri adalah jumlah usaha industri baik industri kecil, menengah maupun besar yang ada di Kota Gorontalo. Data jumlah industri diukur dalam satuan unit. 2. Variabel Terikat (Penerimaan Pajak Reklame) Pajak reklame yang merupakan salah satu pajak Kota Gorontalo dan salah satu sumber pendapatan asli daerah yang menunjukan posisi strategis dalam hal pendanaan pembiayaan di Kota Gorontalo dari 8 tahun terakhir yakni dari tahun anggaran 2004 sampai dengan 2011 dijadikan sebagai variabel terikat, variabel pajak reklame ini diukur dalam rupiah. Pajak reklame yang dimaksud adalah reklame megatron, reklame papan atau billboard, reklame berjalan, reklame baliho, reklame kain, reklame selebaran, reklame melekat atau stiker, dan reklame sign net. 1.4 Data dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder Data sekunder merupakan data dokumentasi yang menunjang data penelitian. Data sekunder berupa data wajib Pajak/jumlah industry dan jumlah penerimaan pajak reklame yang ada di Kota Gorontalo selama tahun 2006-2011.
4
1.5 Teknik Analisis Data Analisa data dilakukan setelah data terkumpul. Proses analisis data merupakan usaha untuk memperoleh jawaban permasalahan penelitian. Tahapan analisis data yang digunakan dalam penelitian diuraikan sebagai berikut:
1.5.1 Pengujian Normalitas Salah satu asumsi yang harus dipenuhi dalam melakukan analisis regresi linier baik sederhana maupun berganda adalah data variabel dependen (terikat) harus berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Untuk itu sebelum diolah lebih lanjut, dilakukan pengujian asumsi normalitas tersebut dengan melakukan pengujian terhadap hipotesis sebagai berikut: H0 = Data variabel dependen berdistribusi normal H1 = Data variabel dependen tidak berdistribusi normal α = 5% Kriteria uji: Tolak H0 jika nilai signifikasi yang diperoleh lebih kecil dari α, Terima H0 dalam hal lainnya.
1.5.2 Analisis Regresi Data Panel Menurut Setiawan (2010:180) sesuai dengan jenis data yang digunakan yaitu Data Panel (Data Pooled), yaitu kombinasi data time series dan cross section, maka model estimasi yang digunakan adalah regresi ganda dengan metode panel Data. Data yang digunakan meliputi data jumlah industri dan
5
besarnya penerimaan pajak reklame yang ada di Kota Gorontalo selama periode 2007-2011. Adapun model yang akan diestimasi adalah:
Yit 0 1 X it eit Dimana: Yit
= Besarnya penerimaan pajak reklame ke-i pada tahun ke-t
Xit
= Jumlah Industri di Kota Gorontalo ke-i pada tahun ke-t
eit
= error term untuk kecamatan ke-i pada tahun ke-t Metode analisis dengan panel data adalah suatu metode analisis dengan
menggunakan data gabungan time series dan cross section. Menurut
Widarjono
(2005:122)
Beberapa
keuntungan
dengan
menggunakan panel data estimasi dengan data panel bisa memperlihatkan atau mempertimbangkan heteroginitas secara eksplisit dari variabel individu secara spesifik seperti perbedaan indivisu, negara, perusahaan dan lain-lain. 1. Dengan menggabungkan data time series dan cross section, panel data memberikan data yang lebih informatif, beragam (variabilitas), hubungan antar variabel independen yang lebih kecil, lebih banyak degree of freedom dan lebih efisien 2. Dengan mempelajari observasi-observasi cross section, panel data lebih cocok untuk mempelajari perubahan dinamis (the dynamic of change) 3. Panel data bisa mendeteksi dan mengukur dampak-dampak yang tidak bisa diobservasi secara sederhanna dengan menggunakan data cross section atau time series saja 4. Panel data dapat mempelajari model perilaku yang lebih kompleks
6
Model–model estimasi data panel tergantung pada asumsi-asumsi terhadap intersep, slope koefisien dan variabel gangguannya. Ada beberapa kemungkinan, yaitu: 1. Asumsi bahwa intersep dan slope koefisien adalah konstanta sepanjang waktu dan ruang serta variabel gangguan menangkap perbedaan antar waktu dan individu 2. Slope koefisien konstan dan intersep berbeda antar individu 3. Slope koefisien konstante tetapi intersep bervariasi antar individu dan waktu 4. Seluruh koefisien (intersep dan slope koefisien) bervariasi antar individu 5. Intersep dan slope koefisien bervariasi antar individu dan waktu. Dalam analisis panel data dikenal tiga pendekatan yaitu pendekatan Kuadrat Terkecil (Pooled Least Square), pendekatan efek tetap (Fixed Effect) dan pendekatan efek acak (Random Effect). 1.5.3 Interpretasi Koefisien Korelasi dan Determinasi Menurut Gujarati (2010: 42) bahwa koefisien korelasi digunakan untuk menganalisis atau mengetahui pengaruh antara variabel independen dan variabel dependen, sehingga dapat ditentukan nilai korelasi murni yang terlepas dari pengaruh-pengaruh variabel lainnya. Untuk menghitung koefisien korelasi digunakan rumus sebagai berikut:
7
Untuk dapat memberikan penafsiran terhadap koefisien korelasi yang ditemukan besar atau kecil, maka dapat berpedoman pada ketentuan yang ada pada tabel 3.2 berikut ini: Tabel 3.2 Pedoman Untuk Memberikan Interprestasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien 0.00 – 1.199 0.20 – 0.339 0.40 – 0.599 0.60 – 0.799 0.8 – 1.0 Sumber (Sugiyono, 2004: 216)
Tingkat Pengaruh Sangat Rendah Rendah Sedang Kuat Sangat Kuat
Koefisien determinasi mencerminkan besarnya pengaruh perubahan variabel independen dalam menjalankan perubahan pada variabel dependen secara bersama-sama, dengan tujuan untuk mengukur kebenaran dan kebaikan hubungan antar variabel dalam model yang digunakan. Besarnya nilai r 2 berkisar antara 0 < r2 < 1. Jika nilai r2 semakin mendekati satu maka model yang diusulkan dikatakan baik karena semakin tinggi variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai koefisien determinasi dihitung dengan menggunakan rumus: KD = r2 x 100% Keterangan: KD: Koefisien Determinasi r = Koefisien Korelasi
8
1.6 Hipotesis Statistik Hipotesis adalah suatu jawaban yang bersifat sementara terhadap permasalahan penelitian, sampai terbukti melalui data yang terkumpul (Arikunto, 2006: 92). Secara statistik hipotesis ditetapkan sebagai berikut: Ha: ρ ≠0:
Terdapat pengaruh antara variable X (jumlah industri) dengan variabel Y (penerimaan pajak reklame) di Kota Gorontalo.
HO: ρ = 0: Tidak terdapat pengaruh antara variable X (jumlah industri) dengan variabel Y (penerimaan pajak reklame) di Kota Gorontalo.
