Pendahuluan

Undang-Undang No. 23 Tahun 2014 tentang Pemerintah Daerah, menguatkan peranan otonomi daerah dalam mengembangkan dan membangun daerah secara berkelanjutan. Undang-undang tersebut memberikan hak otonom kepada daerah secara penuh untuk mengatur dan mengurus keperluan daerahnya sendiri sesuai dengan kebijakan dan aspirasi masyarakat. Sebagai konsekuensi dari pemberian otonomi yang luas kepada daerah maka sumber-sumber keuangan telah banyak yang bergeser ke daerah. Hal ini sesuai dengan arti desentralisasi fiskal yang mengandung pengertian bahwa kepada daerah diberikan kewenangan untuk memanfaatkan sumber keuangan sendiri dalam wadah Pendapatan Asli Daerah dan didukung dengan perimbangan keuangan antara pusat dan daerah (Alisyahbana, 2011).

Dari segi bentuk dan strukturnya komponen penerimaan pembangunan diseluruh pemerintah daerah diseragamkan menjadi 20 sektor. Selanjutnya dari segi alokasi dana, ukuran-ukuran kinerja yang baik seperti halnya pada pos penerimaan rutin, satu-satunya ukuran kinerja yang dipakai adalah aturan bahwa jumlah dana untuk penerimaan pembangunan yang tertera dalam anggaran daerah adalah jumlah dana maksimal yang dapat di belanjakan untuk setiap pos penerimaan pembangunan. Dengan demikian, bila pada penerimaan rutin pemerintah daerah cendrung menghabiskan dana, maka pada penerimaan pembangunan, hal yang sama juga terjadi (Hepi, 2015).

Pemungutanï¿½ pajak daerah dan retribusi sebagai sumber pendapatan asli daerah (PAD) menurut Undang-Undang nomor 34 tahun 2004 Perubahan Atas Undang-Undang No. 18 tahun 1997 tentang Pajak Daerah dan Retribusi Daerah, yang dimaksud dengan pajak daerah adalah iuran wajib yang dilakukan oleh orang pribadi atau badan, kepada daerah tanpa imbalan langsung yang seimbang (Kesek, 2013). Sedangkan, menurut Undang-undang Nomor 34 Tahun 2000 tentang Pajak Daerah dan Retribusi Daerah (UU Nomor, 34AD), pengertian pajak daerah adalah iuran wajib yang dilakukan oleh orang pribadi atau badan, kepada Daerah tanpa imbalan langsung yang seimbang, yang dapat dipaksakan berdasarkan peraturan perundang-undangan yang berlaku, yang digunakan untuk membiayai penyelenggaraan Pemerintah Daerah dan pembangunan daerah (Gomies & Pattiasina, 2011).

Salah satu unsur pajak daerah yang mengalami peningkatan dalam memberikan kontribusi terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) adalah pajak daerah sektor pariwisata yang terbagi menjadi 3 unsur yaitu pajak hotel, pajak restoran dan pajak hiburan (Alikodra, 2012) Pungutan pajak sektor pariwisata hampir setiap tahunnya mengalami peningkatan. Berkembangnya kepariwisataan di dunia sebagai sektor non migas yang menjadi andalan devisa negara, mendorong daerah-daerah lainnya di Indonesia berlomba-lomba mengembangkan potensi daerah yang dimilikinya (Arida, 2011). Pemerintah Provinsi DKI Jakarta pada awalnya membentuk unit organisasi yang khusus menangani kepariwisataan di Jakarta. Berdasarkan Perda No. 3 Tahun 2001 Dinas Pariwisata Provinsi DKI Jakarta dibentuk, sedangkan Struktur Organisasi dan Tata Kerja dibentuk berdasarkan Peraturan Gubernur Provinsi DKI Jakarta No. 107 Tahun 2001.

Salah satu faktor yang mempengaruhi pendapatan asli daerah (PAD) adalah inflasi (Weley, Kumenaung, & Sumual, 2019). Menurut Teti Ika W., 2016 bahwa yang dimaksud inflasi adalah suatu kenaikan harga secara terus-menerus dari barang dan jasa secara umum. Pengalaman disetiap Negara yang mengalami inflasi menunjukan bahwa beberapa penyebab tetap inflasi yaitu terlalu banyaknya uang yang beredar, upah, krisis energi, paceklik, kekeringan, dan defisit anggaran. Akan tetapi, tidak satupun faktor tersebut mampu menjelaskan inflasi secara konsisten sepanjang waktu. Kebanyakan model inflasi menekankan dampak kenaikan upah pada jumlah uang yang beredar sebagai penyebab utamanya, dan biasanya dikatakan bahwa ada dua penyebab antara jumlah uang yang beredar atau inflasi karena uang beredar yang berlebihan. Tingginya inflasi seperti kondisi saat ini akan berakibat terhadap rendahnya daya beli masyarakat, dan sebaliknya jika kondisi inflasi rendah akan berdampak pada pendapatan masyarakat (Richardson, Robert B., 2010). Inflasiï¿½ iniï¿½ harusï¿½ selaluï¿½ dijagaï¿½ kestabilannyaï¿½ minimal mencapai sekecil mungkin tingkat inflasinya (Rusmadi, 2017).

Membahas mengenai pariwisata tidak lepas dari kontribusi wisatawan mancanagera dalam sumbangsih menggerakan perekonomian industri sektor pariwisata. Kurs adalah harga sebuah mata uang dari suatu negara yang diukur atau dinyatakan dalam mata uang lainnya. Menurut (Himna, 2013) kurs adalah pertukaran antara dua mata uang yang berbeda, maka akan mendapat perbandingan nilai/harga antara kedua mata uang tersebut.

Metode Penelitianï¿½ï¿½ï¿½ï¿½

Populasi dalam suatu penelitian merupakan kumpulan individu atau obyek yang merupakan sifat-sifat umum. Populasi adalah keseluruhan subyek penelitian. (Arikunto, 2016) Sedangkan menurut (Sugiyono, 2015.) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah pendapatan asli daerah (PAD) sektor pariwisata Provinsi DKI Jakarta.

Sumber data dalam penelitian ini terdiri dari laju inflasi dan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat (Kurs) dan, pendapatan asli daerah (PAD) sektor pariwisata Provinsi DKI Jakarta

Jenis data yang digunakan adalah data kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik. Data kuantitatif disini berupa runtut waktu (time series) yaitu data yang disusun menurut waktu pada suatu variabel tertentu. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang dipublikasikan oleh lembaga negara untuk masyarakat luas. Data dalam penelitian ini diperoleh dari publikasi Bank Indonesia berupa laporan tahunan Bank Indonesia, dan publikasi pemprov DKI Jakarta melalui website data.jakarta.go.id dari lembaga tersebut penulis mendapatkan data berupa jumlah pendapatan triwulan dari pajak daerah sektor pariwisata, inflasi, kurs dolar Amerika terhadap rupiah (US$/Rp) dengan menggunakan kurs tengah yang dihitung atas dasar kurs jual dan kurs beli yang ditetapkan oleh Bank Indonesia, yang terdiri dari data bulanan periode 2010-2014.

Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah metode dokumentasi, yaitu dengan mencatat dan mengcopy datadata tertulis yang berhubungan dengan masalah yang akan diteliti, baik dari dokumen atau buku-buku, koran, majalah, maupun internet. Metode analisis yang digunakan adalah Regresi Linear Berganda.

Secara umum analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan antara variabel terikat (dependen) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen), dengan tujuan untuk mengestimasi dan memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel terikat (dependen) berdasarkan nilai variabel bebas (independen) yang diketahui (Sugiyono, n.d.) Pusat perhatian adalah pada upaya menjelaskan dan mengevaluasi hubungan antara suatu variabel dengan satu atau lebih variabel independen (Azwar, 2013)

Persamaan Regeresi Linear Berganda yang digunakan adalah:

PAD = βo+ β1 Kurs + β2Inf + ï¿½i

1. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik harus dilakukan untuk menguji asumsi-asumsi yang ada dalam permodelan regresi berganda. Tujuan dari asumsi klasik adalah untuk mengetahui apakah uji regresi yang telah dilakukan layak atau tidak sebagai alat prediksi. Dalam penelitian ini di lakukan 4 uji asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji multikolinieritas, uji autokolerasi dan uji heterokedastisitas (Arikunto, 2016)

a. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah variabel dependen maupun variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak (Azwar, 2013) Model regresi yang baik adalah model yang mempunyai distribusi data yang normal. Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Kolmogorov smirnov.

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas yaitu adanya hubungan linear antara variabel independen dalam model regresi (Sugiyono, n.d.) Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan menghitung nilai Variance Inflation Factor (VIF) tiap -tiap variabel independen. Multikolinearitas terjadi jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) melebihi 10,00. Jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) kurang dari 10,00 menunjukkan bahwa korelasi antar variabel independen masih bisa ditolerir.

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji hesteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah ada penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi (Sugiyono, n.d.) Heteroskedastisitas merupakan salah satu faktor yang menyebabkan model regresi linier sederhana tidak efisien dan akurat, juga mengakibatkan penggunaan metode kemungkinan maksimum dalam mengestimasi parameter (koefisien) regresi akan terganggu.

Dampak yang akan terjadi apabila terdapat keadaan heterokedastisitas adalah sulit mengukur standart deviasi yang sebenarnya, dapat menghasilkan standart deviasi yang terlalu lebar maupun terlalu sempit. Jika tingkat error dari varians terus bertambah, maka tingkat kepercayaan akan semakin sempit.

Metode uji Glesjer mengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual (ABRES) sebagai variabel dependen dengan persamaan sebagai berikut ABRES = a + bXt+vi.

Jika variabel independen secara signifikan mempengaruhi ABRES maka ada indikasi heteroskedastisitas, sebaliknya jika variabel independen tidak mempengaruhi ABRES maka tidak ada indikasi heteroskedastisitas.

d. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi dimaksudkan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Apabila terjadi korelasi, disinyalir ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul disebabkan adanya observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual (variabel penganggu) tidak bebas dari satu bservasi ke observasi yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runut waktu atau time series karena gangguan pada seorang individu/kelompok cenderung mempengaruhi ï¿½gangguanï¿½ pada individu/kelompok yang sama pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, maka penulis melakukan pengujian menggunakan kurva Durbin-Watson (DW). Dengan ketentuan sebagai berikut:

1. Jika d lebih kecil dari dL atau lebih besar dari (4-dL) maka hipotesis
nol ditolak, yang berarti terdapat autokorelasi.

2. Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka hipotesis nol diterima,
yang berarti tidak ada autokorelasi.

3. Jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL),
maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.

Nilai du dan dl dapat diperoleh dari tabel statistik Durbin Watson yang bergantung banyaknya observasi dan banyaknya variabel yang menjelaskan.

2. Pengujian Parameter

a. Uji Parameter Individual

Uji signifikansi parameter individual (uji statistik t) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel independen. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat signifikansi t dari hasil pengujian dengan nilai signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini. Cara pengujian parsial terhadap variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Jika nilai signifikansi t dari masing-masing variabel yang diperoleh dari pengujian lebih kecil dari nilai signifikansi yang dipergunakan yaitu sebesar 5 persen maka secara parsial variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.

2. Jika nilai signifikansi t dari masing-masing variabel yang diperoleh dari pengujian lebih besar dari nilai signifikansi yang dipergunakan yaitu sebesar 5 persen maka secara parsial variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.

b. Uji Parameter Simultan

Uji signifikansi simultan (uji statistik F) bertujuan untuk mengukur apakah salah satu variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen.

Pengujian secara simultan ini dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat signifikansi F dari hasil pengujian dengan nilai signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini dengan nilai F pada tabel. Apabila hasil dari F tabel lebih kecil dari hasil F statistik, maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas (independen) secara simultan berpengaruh terhadap variabel bebas (dependen).

3. Pengujian Best of Fit Model

Ketepatan Perkiraan Model (Goodness of Fit) atau sering kali disebut Koefisien Determinasi (Rï¿½) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.

Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai Rï¿½ yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas.Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Bila terdapat nilai adjusted Rï¿½ bernilai negatif, maka nilai adjusted Rï¿½ dianggap bernilai nol.

Hasil dan Pembahasan

Salah satu unsur pajak daerah yang mengalami peningkatan dalam memberikan kontribusi terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) adalah pajak daerah sektor pariwisata yang terbagi menjadi 3 unsur yaitu pajak hotel, pajak restoran dan pajak hiburan. Pungutan pajak sektor pariwisata hampir setiap tahunnya mengalami peningkatan. Berkembangnya kepariwisataan di dunia sebagai sektor non migas yang menjadi andalan devisa negara, mendorong daerah-daerah lainnya di Indonesia berlomba-lomba mengembangkan potensi daerah yang dimilikinya. Pemerintah Provinsi DKI Jakarta pada awalnya membentuk unit organisasi yang khusus menangani kepariwisataan di Jakarta. Berdasarkan Perda No. 3 Tahun 2001 Dinas Pariwisata Provinsi DKI Jakarta dibentuk, sedangkan Struktur Organisasi dan Tata Kerja dibentuk berdasarkan Peraturan Gubernur Provinsi DKI Jakarta No. 107 Tahun 2001.

Dengan terjadinya perubahan/reformasi birokrasi, baik di tingkat pusat maupun daerah, maka pada beberapa struktur organisasi pada Pemerintah Provinsi DKI Jakarta mengalami perubahan. Berdasarkan Peraturan Daerah Nomor 10 tahun 2008 tentang Organisasi Perangkat Daerah, Dinas Pariwisata, Dinas Kebudayaan dan Permuseuman bergabung menjadi Dinas Pariwisata dan Kebudayaan, sedangkan struktur organisasi dan tata kerja diatur berdasarkan Peraturan Gubernur Nomor 107 Tahun 2009. Akibat perubahan tersebut, Pendapatan Asli Daerah sektor pariwisata juga mengalami kenaikan seperti terlihat pada Grafik 1 di bawah ini.

Grafik 1 menunjukkan rasio pertumbuhan pendapatan asli daerah (PAD) pariwisata setiap kuartal pada tahun 2010-2014 mengalami peningkatan, kecuali pada kuartal II tahun 2010-2011 mengalami penurunan karena terjadinya krisis ekonomi global. Untuk lengkapnya fluktuasi nilai masing-masing variabel dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.

Tabel 1

ï¿½Fluktuasi Nilai Masing-masing Variabel

Tahun	PAD	Inflasi	Kurs USD
2010 > I	332856049654	10,96	9265,796667
II	538777093901	13,12	9119,633333
III	503198594949	18,46	8998,236667
IV	482662714464	18,96	8962,966667
2011 > I	533543289607	20,51	8903,806667
II	523814380736	17,68	8590,366667
III	532056935740	14,01	8610,246667
IV	578077231115	12,36	8999,633333
2012 > I	613059027791	11,18	9100,076667
II	630361113126	13,48	9305,626667
III	657379108869	13,45	9507,593333
IV	740854883719	13,23	9623,66
2013 > I	698000000000	15,78	9694,466667
II	760000000000	16,94	9788,83
III	787000000000	25.80	10664,04333
IV	846000000000	25,07	11689,03333
2014 > I	846300000000	23,29	11847,26667
II	895200000000	21,27	11618,10333
III	910500000000	13,05	11762,16667
IV	1043700000000	19,42	12247,15333

Dengan menggunakan SPSS 22 didapat hasil regresi linear berganda sebagai berikut:

Tabel 2

ï¿½Regresi Linear Berganda

Coefficients^a
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
Model		B	Std. Error	Beta	t	Sig.
1	(Constant)	-564774317252.798	101906288621.633		-5.542	.000
	INF	-9873257520.993	4203111099.638	-.230	-2.349	.039
	KURS	144229205.402	12913763.775	1.094	11.169	.000

Dari Tabel 2 di atas tingkat siginifikansi variabel Inflasi berada di atas 0,05 yaitu 0,790ï¿½ hal ini menjelaskan bahwa inflasi tidak signifikan terhadap PAD Pariwisata. Setelah data inflasi dibawah 13,23 (pada Tabel 1 diwarnai dengan warna kuning) dipisahkan maka variabel inflasi menjadi signifikan terhadap variabel PAD. Hal tersebut dapat dilihat dari pembahasaan berikutnya. Menurut teori konsumsi Keynes disebutkan Konsumsi dikenal dengan Hipotesis Pendapatan Absolut (Absolute Income Hypotesis) yang pada intinya menjelaskan bahwa konsumsi seseorang atau masyarakat secara absolut ditentukan oleh tingkat pendapatan, kalaupun ada faktor lain yang juga menentukan, maka menurut Keynes kesemuanya itu tidak berarti apa-apa dan sangat tidak menentukan. Maka dengan kenaikan inflasi tanpa di imbangi dengan kenaikan pendapatan, masyarakat akan lebih selektif memilih untuk memenuhi kebutuhan hidupnya dari pada menghabiskan konsumsi untuk berwisata. Untuk pembahasan selanjutnya adalah dengan memisahkan nilai Inflasi di bawah 13,23.

1. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik harus dilakukan untuk menguji asumsi-asumsi yang ada dalam permodelan regresi berganda. Tujuan dari asumsi klasik adalah untuk mengetahui apakah uji regri yang telah dilakukan layak atau tidak sebagai alat prediksi. Dalam penelitian ini di lakukan 4 uji asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji multikolinieritas, uji autokolerasi dan uji heterokedastisitas.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah variabel dependen maupun variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah model yang mempunyai distribusi data yang normal. Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Kolmogorov smirnov.

Tabel 3

Hasil Uji Normalitas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
		Standardized Residual
N		14
Normal Parameters^a,b	Mean	.0000000
	Std. Deviation	.91986621
Most Extreme Differences	Absolute	.123
	Positive	.123
	Negative	-.083
Test Statistic		.123
Asymp. Sig. (2-tailed)		.200^c,d

Berdasarkan Tabel 3 di atas, nilai signifikansi (2-tailed) sebesar 0.200, dapat diartikan bahwa nilai signifikansi (2-tailed) alat ukur tersebut berada di atas 0.05 sehingga data dikatakan berdistribusi normal.

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas yaitu adanya hubungan linear antara variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan menghitung nilai Variance Inflation Factor (VIF) tiap -tiap variabel independen. Multikolinearitas terjadi jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) melebihi 10,00. Jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) kurang dari 10,00 menunjukkan bahwa korelasi antar variabel independen masih bisa ditolerir. Hasil uji multikolinearitas pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.

Tabel 4

Uji Multikolinearitas

Model		T	Sig.	Collinearity Statistics
Model		T	Sig.	Tolerance	VIF
1	(Constant)	-5.542	.000
	INF	-2.349	.039	.609	1.642
	KURS	11.169	.000	.609	1.642

Berdasarkan Table 4 di atas, dapat diketahui bahwa nilai Variance Inflation Factor (VIF) dari masing-masing variabel independent tidak memiliki nilai yang lebih dari 10,00 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini tidak mengandung gejala multikolinieritas.

Selain menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) untuk mendeteksi gejala multikolineritas di dalam model dapat dilihat pula pada nilai tolerance yaitu harus lebih besar dari 0,10 dari Tabel 4 di atas dapat dilihat bahwa nilai tolerence dari kedua variabel independent lebih besar dari 0,10 dengan demikian dapat disimpulkan tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model.

c. Uji Heterskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.

Tabel 5

Hasil Uji Heteroskedastisitas Menggunakan Metode Glejser

Model		T	Sig.
Model		T	Sig.
1	(Constant)	.030	.977
	INF	1.445	.176
	KURS	-.384	.708

Tingkat signifikan masing-masing variabel X1 dan X2 berada di atas 0.05. Hal ini menjelaskan bahwa di dalam model tidak terdapat gejala heteroskedastisitas atau dengan kata lain model homoskedastisitas.

d. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi dimaksudkan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya).ï¿½ Apabila terjadi korelasi, disinyalir ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul disebabkan adanya observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual (variabel penganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu atau time series karena ï¿½gangguanï¿½ pada seorang individu/kelompok cenderung mempengaruhi ï¿½gangguanï¿½ pada individu/ kelompok yang sama pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, maka penulis melakukan pengujian menggunakan metode Durbin-Watson (DW).

Tabel 6

ï¿½Hasil Uji Autokorelasi

Model	R	R Square	Adjusted R Square	Durbin-Watson
1	.967^a	.936	.924	1.120

Berdasarkan hasil penghitungan seperti tampak pada table dan kurva DW di atas diketahui nilai Durbin-Watson (DW) sebesar 1.120. karena nilai DW berada di daerah tidak ada kesimpulan dengan demikianï¿½ dapat disimpulkan bahwa di dalam model tidak terjadi autokorelasi.

2. Uji Parameter Variabel

Uji Pasial Variabel

Hasil uji parsial (uji-t) penelitian dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.

Tabel 7 Uji Parsial Variabel

Coefficients^a
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
Model		B	Std. Error	Beta	t	Sig.
1	(Constant)	-564774317252.798	101906288621.633		-5.542	.000
	INF	-9873257520.993	4203111099.638	-.230	-2.349	.039
	KURS	144229205.402	12913763.775	1.094	11.169	.000

Nilai t_hitung untuk variabel X1 (Inflasi) sebesar -2.349, sedangkan nilai t_tabeluntuk n = 14 sebesar 2.145. Karena -2.349 < 2.145, dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel Inflasi (X1) berkorelasi negatif terhadap PAD sektor pariwisata (Y).

Tabel 7 di atas menunjukan nilai t_hitung untuk variabel X2 (Kurs) sebesar 11.169, sedangkan nilai t_tabel untuk n = 14 sebesar 2.145. Jadi, 11.169 > 2.145, dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel Kurs (X2) berkorelasi positif terhadap PAD Pariwisata (Y).

Uji Simultan Variabel

Pengujian secara simultan ini dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat signifikansi F dari hasil pengujian dengan nilai signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini dengan nilai F pada tabel. Apabila hasil dari Ftabel lebih kecil dari hasil F statistik, maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas (independen) secara simultan berpengaruh terhadap variabel bebas (dependen). Hasil uji F penelitian dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini.

Tabel 8

Uji F Penelitian

Model		Sum of Squares	F	Sig.
	Regression	364395325001739750000000	79.998	.000^b
	Residual	25052674774400907000000
	Total	389447999776140670000000

Dari Tabel 8 di atas didapat nilai Fhitung sebesar 79.998 dimana lebih besar dari nilai Ftabel untuk n = 14 sebesar 4.60, atau 79.998 > 4.60 dengan tingkat signifikan sebesar 0,00 karena 0,00 < 0,05, maka dapat dikatakan
Inflasi (X1) dan Kurs (X2) secara bersama-sama mampu menjelaskan PAD Pariwisata (Y) pada α = 5%.

3. Uji Kesesuaian Model (Koefisien Deteminasi)

Dari hasil olah data penelitian bengan menggunakan software SPSS 22, didapat hasil seperti terlihat pada Tabel 9 berikut ini:

Tabel 9

ï¿½Koefisien Determinasi Penelitian

Model	R	R Square	Adjusted R Square
1	.967^a	.936	.924

Berdasarkan hasil pada Tabel 9 di atas, didapat nilai R Square sebesar 0.936, yang artinya bahwa Kurs dan Inflasi secara bersama-sama mampu menjelaskan variabel PAD Pariwisata DKI Jakarta sebesar 93.6% sedangkan sisanya sebesar 6,4% adalah faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

4. Analisis Regresi Linear Berganda

Dari Tabel 7 didapat persamaan Regresi penelitian sebagai berikut:

PAD = 5,65. 10¹¹ - 9,88 . 10¹⁰Inflasi + 1,44 . 10⁸ Kurs + e

1. Nilai PAD pariwisata adalah 5,65. 10¹¹pada saat tingkat inflasi dan nilai kurs Rupiah terhadap Dollar Amerika nol.

2. Dari persamaan reggresi linear berganda penelitian, diketahui bahwa tingkat inflasi mempunyai korelasi yang negatif dengan PAD pariwisata. Setiap kenaikan 1% inflasi akan menurunkan 5,65. 10¹¹Rupiah PAD pariwisata, jika diasumsikan koefisien intersep dan nilai kurs tetap.

3. Nilai kurs Rupiah terhadap PAD pariwisata mempunyai korelasi positif, artinya setiap kenaikan 1 Rupiah akan meningkatkan 5,65. 10¹¹Rupiah PAD pariwisata dengan asumsi koefisien intersep dan tingkat inflasi tetap.

Kesimpulan

Dari hasil pembahasan penelitian didapat kesimpulan bahwa pada Tingkat Inflasi di bawah 13,23%, Inflasi tidak berpengaruh terhadap PAD pariwisata Provinsi DKI Jakarta, hal ini menunjukan bahwa pemerintah harus bisa menjaga tingkat inflasi di bawah 13,23%. Sedangkan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika berkorelasi postif dengan PAD pariwisata Provinsi DKI Jakarta, artinya semakin terdepresiasi Rupiah terhadap Dollar Amerika, PAD pariwisata DKI Jakarta semakin meningkat. Hal ini disebabkan semakin banyak wisatawan asing yang berkunjung ke DKI jakarta. Sedangkan wisatwan lokal cenderung sama dari tahun ke tahunnya.

ï¿½

BIBLIOGRAFI

Alikodra, H. S. (2012). Konservasi, Sumberdaya Alam dan Lingkungan. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.

Alisyahbana, S. A. Kementrian Perencanaan Nasional/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. (2011). Arah Kebijakan Pembangunan Nasional dalam Menunjang Pariwisata Daerah. Disampaikan pada Konferensi Pariwisata Nasional. Jakarta.

Arida, Nyoman. (2011). Strategi Alternatif untuk Keberlanjutan Pariwisata Bali ; dalam Pariwisata Berkelanjutan dalam Pusaran Krisis Global. Denpasar. Udayana University Press.

Arikunto, Suharsimi. (2016). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktis. Jakarta: PT Rineka Cipta.

Azwar, Saifudin. (2013). Sikap Manusia Teori dan Pengukurannya. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

Gomies, Stevanus J., & Pattiasina, Victor. (2011). Analisis Kontribusi Pajak Daerah dan Retribusi Daerah terhadap Pendapatan Asli Daerah di Kabupaten Maluku Tenggara. Jurnal Ilmiah Aset, 13(2), 175ï¿½183.

Himna, Edwin Ismedi. (2013). Daya Tarik Wisatawan. Kedaulatanï¿½ï¿½ï¿½ Rakyatï¿½ï¿½ï¿½ (19ï¿½ï¿½ï¿½ Januariï¿½ï¿½ï¿½ 2013).

Kesek, Feisly. (2013). Efektivitas dan kontribusi penerimaan pajak parkir terhadap pendapatan asli daerah Kota Manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi, 1(4).

Nomor, Undang Undang. (34AD). Tahun 2000 tentang Perubahan atas Undangï¿½Undang Nomor 18 Tahun 1997 tentang Pajak Daerah dan Retribusi Daerah. Jakarta: Lembaran Negara RI, (246).

Rusmadi, Rusmadi. (2017). Pengaruh Harga Cabai Terhadap Tingkat Inflasi Di Indonesia Tahun 2016. Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia, 2(2), 124ï¿½132.

Sugiyono. (n.d.). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Kombinasi (Mixed Methode). Bandung: Alfabeta.

W, Teti Ika. (2016). Pengaruh Pendapatan Sektor Pariwisata Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Kota Makasar. Skripsi. Universitas Islam Negeri Alaudin Makasar.

Weley, Indra Randy, Kumenaung, Anderson Guntur, & Sumual, Jacline I. (2019). Analisis Pengaruh Inflasi dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terhadap Pendapatan Asli Daerah di Kota Manado. Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah, 19(3).