Pengaruh Jumlah Pelanggan Listrik, Daya Terpasang, dan Pemakaian Listrik Kelompok Bisnis terhadap Penerimaan Pajak Penerangan Jalan Kota Banjarbaru Tahun 2016-2020

## Muhammad Ikhlasul Kamil*, Muhammad Saleh
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
* Ikhlasulkamil89@gmail.com

## Abstract
This  study  was  conducted  to  determine  the  influence  of  the  number  of  electricity customers, installed power, and electricity usage from business groups on the receipt of street lighting tax in Banjarbaru City in 2016-2020. This study uses quantitative descriptive research with multiple linear regression analysis methods and time-series data from 2016 to 2020. The sampling technique in research used the saturated sample method. The results showed that the number  of  electricity  customers,  installed  power,  and  electricity  usage  of  business  groups partially and simultaneously positively and significantly influenced the tax revenue of street lighting in Banjarbaru City.
Keywords: Number of Electricity Customers, Installed Power, Electricity Consumption, Street Lighting Tax.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  jumlah  pelanggan  listrik,  daya terpasang, dan pemakaian listrik dari kelompok bisnis terhadap penerimaan pajak penerangan jalan  Kota  Banjarbaru  tahun  2016-2020.  Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  deskriptif kuantitatif yaitu analisis regresi linier berganda terhadap data time series bulanan dari 2016- 2020.  Teknik  sampling  jenuh  diterapkan  dalam  penelitian  ini.  Hasil  dari  penelitian menunjukkan bahwa jumlah pelanggan listrik, daya terpasang, dan pemakaian listrik kelompok bisnis secara parsial dan simultan memberikan pengaruh secara positif dan signifikan terhadap penerimaan pajak penerangan jalan di Kota Banjarbaru.
Kata Kunci : Jumlah Pelanggan Listrik, Daya Terpasang, Pemakaian Listrik, Pajak Penerangan Jalan.

## PENDAHULUAN
Dalam  penyelenggaraan  pemerintah  untuk  meningkatkan  pelayanan  masyarakat  dan menggerakkan pembangunan daerah, pemerintah memerlukan sumber penerimaan yang layak. Salah  satu  bentuk  pendapatan  daerah  yakni  pendapatan  asli  daerah.  Untuk  meningkatkan pendapatan daerah, setiap daerah diminta untuk berusaha menggali semua sumber dana yang tersedia  di  daerah  masing-masing,  supaya  kegiatan  dapat  berjalan  dengan  baik.  Untuk mendanai kegiatan pembangunan daerah tersebut, pemerintah harus meningkatkan pendapatan daerah, salah satunya melalui pajak.
Pajak ialah salah satu sumber pemasukan primer di suatu negara yang dibayarkan oleh rakyat. Pajak adalah pungutan yang dipungut oleh pemerintah dengan dasar ketentuan undang- undang  perpajakan.  Bagi  lembaga  penagihnya,  pajak  dapat  berupa  pajak  pusat  dan  pajak daerah.  Karena  pembangunan  nasional  tidak  bisa  lepas  dari  pembangunan  daerah,  maka pemerintah  memerlukan  anggaran  dari  pemungutan  pajak  daerah,  retribusi  daerah,  hasil pengelolaan kekayaan yang dipisahkan, dan pendapatan lainnya yang sah. Pajak daerah adalah sumber pendapatan yang signifikan bagi Kota Banjarbaru.
Pajak penerangan jalan adalah contoh salah satu pajak daerah dengan tingkat realisasi yang  tinggi.  Penerimaan  pajak  penerangan  jalan  dari  tahun  2016-2020  selalu  mengalami
peningkatan. Namun jika dilihat dari kontribusinya, tidak memberikan kontribusi yang terlalu besar terhadap pajak daerah dan pendapatan asli daerah. Berdasarkan data penerimaannya dari tahun 2016-2020, rata-rata kontribusi pajak penerangan jalan terhadap pajak daerah pada tahun 2016-2020 yaitu 27% berada dalam kriteria sedang. Dan rata-rata kontribusi pajak penerangan jalan terhadap pendapatan asli daerah pada tahun 2016-2020 yaitu sebesar 14% berada dalam kriteria kurang. Namun jika dilihat dari perbandingan kontribusi pajak penerangan jalan Kota Banjarbaru  dengan  Kota  Banjarmasin  yang  realisasinya  lebih  besar,  kontribusi  pajak penerangan  jalan  Kota  Banjarbaru  lebih  besar  dibandingkan  Kota  Banjarmasin  dilihat  dari persentase  setiap  tahunnya.  Dilihat  dari  perbandingan  rata-ratanya,  kontribusi  pajak penerangan  jalan  Kota  Banjarbaru  selama  tahun  2016-2020  sebesar  27%  dan  rata-rata kontribusi di Kota Banjarmasin yaitu 24%.
Pajak  penerangan  jalan  menjadi  penyumbang  terbesar  salah  satu  pajak  di  Kota Banjarbaru. Namun jika dilihat dari kontribusinya terhadap pajak daerah dan pendapatan asli daerah masih kurang, padahal proses pemungutan pajak penerangan jalan mudah sebab di tarik melalui perusahaan listrik negara bertepatan dengan pembayaran listrik bulanan. Penggunaan listrik  telah  jadi  kebutuhan  sehingga  tidak  bisa  dipisahkan  dalam  kehidupan  saat  ini.  Pajak penerangan  jalan  Kota  Banjarbaru  diharapkan  semakin  meningkat  karena  bertambahnya perumahan  penduduk,  dan  pembangunan  infrastruktur  yang  dapat  menambah  jumlah pelanggan listrik. Jumlah pelanggan listrik yang diambil untuk penelitian ini adalah pelanggan listrik dari kelompok bisnis. Seiring perkembangan teknologi dan informasi telah membawa perkembangan yang lebih besar dalam dunia bisnis. Perkembangan dunia bisnis sekarang ini mempunya pengaruh terhadap pemakaian listrik. Listrik menjadi penunjuang kebutuhan untuk aktifitas ekonomi dari sektor bisnis. Penggunaan listrik dapat mempengaruhi besarnya jumlah pajak penerangan jalan yang hendak dipungut nantinya. Karena pelanggan PLN adalah wajib pajak,  diasumsikan  bahwa  jumlah  pelanggan  listrik  dapat  mempengaruhi  pajak  penerangan jalan. Selanjutnya yang diperkirakan mampu memberikan pengaruh terhadap pajak penerangan jalan adalah  daya terpasang.  Daya  terpasang  merupakan  daya  yang  tersambung antara  PLN dengan pelanggan. Daya terpasang memiliki batasan tersendiri untuk menyalurkan dayanya. Batasan tersebut sesuai dengan penggolongan tarif pelanggan. Semakin besar daya terpasang, semakin  tinggi  pula  tagihan  listrik  yang  dibayarkan.  Oleh  karena  itu,  daya  terpasang diperkirakan  mempengaruhi  pajak  penerangan  jalan.  Selanjutnya  pemakaian  listrik diperkirakan  mampu  memberikan  pengaruh  terhadap  pajak  penerangan  jalan.  Karena  pada zaman sekarang hampir semua alat atau benda menggunakan listrik. Karena segala benda atau alat  menggunakan  listrik  dalam  penggunaannya  maka  dapat  menyebabkan  kebutuhan pemakaian listrik meningkat, ditambah ketika membayar listrik, total tagihan listrik pelanggan berpatokan pada jumlah listrik yang digunakan dikali dengan biaya dasar listrik. Hasilnya ialah menjadi perhitungan nilai jual tenaga listrik yang merupakan dasar pengenaan PPJ. Semakin besar daya yang digunakan, semakin tinggi biaya pajak yang akan dibayarkan. Beralandaskan penjabaran  dari  latar  belakang  sebelumnya,  penulis  ingin  meneliti  lebih  lanjut  jumlah pelanggan  listrik,  daya  terpasang,  dan  pemakaian  listrik  dari  kelompok  bisnis  apakah memberikan pengaruh secara parsial maupun simultan terhadap penerimaan pajak penerangan jalan di Kota Banjarbaru tahun 2016-2020.

## PENELITIAN TERDAHULU
Menurut  Siahaan  (2010),  pajak  merupakan  pungutan  yang  dibebankan  oleh  negara kepada  masyarakat,  yang  tata  caranya  diatur  oleh  undang-undang.  Tujuannya  adalah  untuk membiayai  pembangunan  negara  serta  penyelenggaraan  pemerintahan.  Menurut  Mulyasa (2018) pelanggan adalah perusahaan atau perorangan yang memanfaatkan tenaga listrik yang disediakan pemegang izin usaha penyedia tenaga listrik.
Menurut  Dewi  (2019)  jumlah  pelanggan  listrik  merupakan  banyaknya  badan  usaha ataupun  orang  yang  menggunakan  tenaga  listrik  yang  telah  disediakan  oleh  PLN  melalui kontrak  penjualan listrik.  Pelanggan  PLN  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok,  dari kelompok sosial, rumah tangga, bisnis, industri, pemerintah, serta PS dan TS atau Pra bayar. Menurut Dewi (2019) daya terpasang merupakan besaran daya yang disepakati dalam kontrak penjualan listrik antara PLN dengan pelanggan. Dasar untuk menghitung biaya beban adalah dari  jumlah  voltage  ampere  yang  terpasang  di  tempat  pelanggan.  Untuk  dayanya  memiliki batasan-batasan tersendiri untuk disalurkan.  Menurut Aziz (2012) pemakaian listrik merupakan proses penggunaan listrik. Pemakaian listrik diukur dengan satuan KWH. Untuk besarnya tergantung pada kebutuhan penggunanya. Jika banyak memakai listrik maka tagihan listrik yang dibayarkan akan semakin banyak juga.
Menurut Sukirno (2014) , monopoli adalah bentuk pasar dengan hanya satu produsen yang memproduksi barang yang tidak memiliki subtitusi yang sangat dekat. Diskriminasi harga pada  dasarnya merupakan  kebijakan  monopoli  harga  yang  menetapkan  harga  yang  berbeda untuk  setiap  konsumen.  Tujuan  utama  dari  kebijakan  diskriminasi  harga  adalah  untuk meningkatkan tingkat  keuntungan yang optimal.

## METODE
Penelitian dilakukan di Kota Banjarbaru sebagai tempat pengumpulan data. Data yang dikumpulkan  berupa  data  jumlah  pelanggan  listrik,  daya  terpasang,  pemakaian  listrik  dari kelompok bisnis, serta data pajak penerangan jalan selama kurun waktu lima tahun. Data yang digunakan diperoleh dari BPPRD Kota Banjarbaru dan data dari ULP PLN Kota Banjarbaru.
Jenis  penelitian  adalah  deskriptif  kuantitatif  yang  memberikan  gambaran  dan menganalisis  data  data  berupa  angka,  diolah  dengan  metode  matematika  atau  statistik. Penelitian  ini  menggunakan  unit  analisis  dimana  sebagai  subjek  penelitiannya  adalah  pajak penerangan  jalan  Kota  Banjarbaru,  sedangkan  sebagai  objeknya  adalah  jumlah  pelanggan listrik,  daya  terpasang,  dan  pemakaian  listrik  dari  kelompok  bisnis.  Yang  menjadi  populasi adalah seluruh data time series yang berhubungan dengan penerimaan pajak penerangan jalan. Dan digunakan metode sampling jenuh untuk sampel yang digunakan. Cara pengambilannya melalui  data  perbulan  dari  kurun  waktu  lima  tahun  yaitu  dari  2016-2020,  dan  diperoleh  60 sampel untuk setiap variabelnya.

## Teknik Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan berupa data sekunder berupa data time series di rentang tahun 2016-2020.  Data  yang  digunakan  dalam  studi  ini  diperoleh  dalam  bentuk  perbulan  untuk masing-masing variabel. Data tersebut didapat dari BPPRD Kota Banjarbaru, serta ULP PLN Kota Banjarbaru.

## Teknik Analisis Data Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  diterapkan  untuk  menelaah  data  dengan  menjelaskan  serta memberikan gambaran tentang data yang terkumpul, tanpa menarik kesimpulan yang berlaku untuk  umum.  Deskripsi  data  diinterpretasikan  dari  data  rata-rata,  standar  deviasi,  nilai maksimum, dan nilai minimum yang disajikan dalam bentuk tabel.

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis Regresi Linear Berganda diterapkan untuk mengetahui pengaruh dari jumlah pelanggan  listrik,  daya  terpasang,  dan  pemakaian  listrik  dari  kelompok  bisnis  terhadap penerimaan  pajak  penerangan  jalan  sebagai  variabel  terikat.  Sehingga  diperoleh  persamaan sebagai berikut.
PPJ = α + 𝛽 1 𝐿𝑂𝐺𝐽𝑃𝐿 + 𝛽 2 𝐿𝑂𝐺𝐷𝑇 + 𝛽 3 𝐿𝑂𝐺𝑃𝐿 + μ Dimana: PPJ : Pajak penerangan jalan
LOGJPL : Jumlah pelanggan listrik (Kelompok Bisnis) LOGDT : Daya terpasang LOGPL : Pemakaian Listrik α : Konstanta μ
: Error Term 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 : Koefisien Regresi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 Hasil Analisis Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LOG_PPJ 60 9.24 9.50 9.3985 .08327 LOG_JPL 60 3.80 3.96 3.9091 .04735 LOG_DT 60 7.60 7.73 7.6601 .03998 LOG_PL 60 6.68 6.93 6.7967 .05391 Valid N (listwise) 60

## Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Penerimaan pajak penerangan jalan memberikan nilai minimum sebesar 9,24 dan nilai maksimum sebesar 9,50. Rata-rata penerimaan pajak penerangan jalan yakni sebesar 9,3985 dengan standar deviasi sebesar 0,08327.
Jumlah pelanggan listrik dari kelompok bisnis memberikan nilai minimum sebesar 3,80 dan  nilai  maksimum  sebesar  3,96.  Rata-rata  jumlah  pelanggan  listrik  dari  kelompok  bisnis sebesar 3,9091 dengan standar deviasi sebesar 0,0475.
Daya  terpasang  dari  kelompok  bisnis  memberikan  nilai  minimum  sebesar  7,60  serta nilai maksimum sebesar 7,60. Nilai rerata daya terpasang dari kelompok bisnis sebesar 7.6601 dengan standar deviasi sebesar 0,03998.
Pemakaian listrik dari kelompok bisnis memberikan nilai minimum sebesar 6,68 serta nilai maksimum sebesar 6,93. Rata-rata pemakaian listrik dari kelompok bisnis sebesar 6,7967 dengan standar deviasi sebesar 0,05391.

## Uji Asumsi Klasik
Tabel 2 Hasil Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 60 Normal Parameters a,b Mean 0.0000000 Std. Deviation 0.02365427 Most Extrene Differences Absolute 0.089 Positive 0.054 Negative -0.089 Test Statistic 0.089 Asymp. Sig. (2-tailed) . 200 𝑐,𝑑
S umber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Dari  hasil  uji  one-sample  kolmogrov-smirnov  test  diperoleh  nilai  0,089  dengan probabilitas  0,200.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  probabilitasnya  >  0,05  dan  residualnya dinyatakan berdistribusi normal.
Tabel 3 Hasil Uji Multikolinearitas Unstandardized Coefficients Standardized Coefficient Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF Constant -.265 .717 -.370 .713
LOG_JPL 1.060 .113 .603 9.383 .000 .349 2.862 LOG_DT .435 .173 .209 2.509 .015 .208 4.812 LOG_PL .322 .128 .208 2.520 .015 .211 4.745

## Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Dari hasil uji multikolinearitas di atas diperoleh nilai tolerance > 0.1 sementara nilai VIF < 10 sehingga dipastikan tidak ditemukan multikolinearitas dalam model regresi ini.
Tabel 4 Hasil Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 . 959 a .919 .915 .02428 .486

## Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Nilai  Durbin  Watson  yang  diperolah  dari  uji  autokorelasi  yakni  sebesar  0.486  yang mana angka tersebut nilainya di atas -2 dan di bawah 2 sehingga tidak ditemukan autokorelasi.
Gambar 1 Hasil Uji Heterokedastisitas

## Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Terlihat dari grafik scatterplot bahwa titik-titik data terdistribusi random, dan tidak ada pola bergelombang yang mula-mula melebar kemudian menyempit. Dipastikan model regresi ini tidak terjadi heterokedastisitas.

## Uji Regresi Linear Berganda
Tabel 5 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Unstandarized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. (Constant) -.265 .717 -.370 .713 LOG_JPL 1.060 .113 .603 9.383 .000 LOG_DT .435 .173 .209 2.509 .015 LOG_PL .322 .128 .208 2.520 .015

## Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Berdasarkan data yang diperoleh pada tabel 5, maka persamaan regresinya yaitu: PPJ = -0.265 + 1.060 (LOGJPL) + 0.435 (LOGDT) + 0.322 (LOGPL). Nilai Konstanta -0.265 artinya jika tidak ada jumlah pelanggan listrik, daya terpasang, dan pemakaian listrik dari kelompok bisnis, maka penerimaan pajak penerangan jalan -0.265%.
Koefisien jumlah pelanggan listrik dari kelompok bisnis sebesar 1.060. Artinya apabila terjadi  penambahan jumlah  pelanggan  listrik  dari  kelompok  bisnis  sebesar  1%  dan  variabel lainnya dianggap tetap, maka penerimaan pajak penerangan mengalami peningkatan  sebesar 10,6%.
Koefisien  daya  terpasang  dari  kelompok  bisnis  sebesar  0,435.  Artinya  jika  terjadi penambahan daya terpasang dari kelompok bisnis sebanyak 1% dan variabel lainnya dianggap tetap, maka penerimaan pajak penerangan mengalami peningkatan sebesar 0,435%.
Koefisien  pemakaian  listrik  dari  kelompok  bisnis  sebesar  0,322.  Artinya  jika  terjadi penambahan  daya  terpasang  dari  kelompok  bisnis  sebanyak  1%  dan  variabel  lainnya diasumsikan  konstan,  maka  penerimaan  pajak  penerangan  mengalami  peningkatan  sebesar 0,322%.
Uji Hipotesis
Tabel 6 Hasil Uji Determinasi ( 𝒓 𝟐 ) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 . 959 a .919 .915 .02428
Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Nilai 𝑟 2 sebesar 0,915 artinya variabel jumlah pelanggan listrik, daya terpasang, dan pemakaian listrik  dari  kelompok  bisnis  memiliki  pengaruh terhadap  pajak  penerangan  jalan sebesar 91,5%. Sisanya sebesar 8,5% disebabkan oleh variabel lain yang tidak dibahas dalam studi ini.
Tabel 7 Hasil Uji Simultan (Uji F) Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression .376 3 .125 212.642 .000 b Residual .033 56 .001 Total .409 59

## Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Menurut  hasil  analisis  pada  Tabel  7  diperoleh  nilai  F-hitung  sebesar  212.642  dan probabilitas sebesar 0.000 serta taraf signifikansi 5%. Nilai F-tabel 2.77 kurang dari F-hitung sebesar  212.642  dengan  probabilitas  0,000  <  5%  sehingga  variabel  bebas  secara  simultan memiliki pengaruh terhadap penerimaan pajak penerangan jalan Kota Banjarbaru.
Tabel 8 Hasil Uji Parsial (Uji T) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) -.265 .717 -.370 .713 LOG_JPL 1.060 .113 .603 9.383 .000 LOG_DT .435 .173 .209 2.509 .015 LOG_PL .322 .128 .208 2.520 .015
Sumber: Data Hasil Diolah Dengan SPSS25
Variabel jumlah pelanggan listrik dari kelompok bisnis memberikan nilai t-hitung yaitu 9.383 serta nilai signifikan 0,000. Menggunakan taraf signifikansi 5% didapat nilai dari t-tabel sebesar  2.003.  Maka  nilai  t-hitung  (9.383)  >  t-tabel  (2.003).  Dapat  disimpulkan,  jumlah pelanggan  listrik  dari  kelompok  bisnis  mempunyai  pengaruh  positif  serta  signifikan  pada penerimaan pajak penerangan jalan Kota Banjarbaru dengan tingkat signifikansi 5%.
Variabel daya terpasang dari kelompok bisnis menunjukkan nilai t-hitung yaitu 2.509 serta  nilai  signifikan  0,015.  Menggunakan  taraf  signifikansi  5%  didapat  nilai  dari  t-tabel sebesar 2.003. Maka nilai t-hitung (2.509) > t-tabel (2.003). Dapat disimpulkan daya terpasang dari  kelompok  bisnis  mempunyai  pengaruh  positif  serta  signifikan  pada  penerimaan  pajak penerangan jalan Kota Banjarbaru dengan tingkat signifikansi 5%.
Variabel pemakaian listrik dari kelompok bisnis menunjukkan nilai t-hitung yaitu 2.502 serta nilai signifikan 0,015. Menggunakan taraf signifikan 5% didapat nilai dari t-tabel 2.003. Maka nilai t-hitung (2.502) > t-tabel (2.003). Dapat disimpulkan, pemakaian listrik mempunyai
pengaruh  positif  serta  signifikan  pada  penerimaan  pajak  penerangan  jalan  Kota  Banjarbaru dengan tingkat signifikansi 5%.

## PENUTUP Implikasi Penelitian
Berdasarkan  hasil  uji  F-statistik  dari  penelitian  ini  secara  simultan,  variabel  jumlah pelanggan  listrik,  daya  terpasang,  dan  pemakaian  listrik  dari  kelompok  bisnis  memiliki pengaruh terhadap penerimaan pajak penerangan jalan Kota Banjarbaru tahun 2016-2020.
Dari hasil analisis variabel jumlah pelanggan listrik dari kelompok bisnis secara parsial memberikan pengaruh signifikan pada penerimaan pajak penerangan jalan dengan probabilitas 0,000  serta  mempunyai  nilai  koefisien  yang  positif  sebesar  0,570.  Artinya  apabila  terjadi peningkatan pelanggan listrik dari kelompok bisnis, maka penerimaan pajak penerangan jalan juga meningkat.
Dari  hasil  analisis  variabel  daya  terpasang  dari  kelompok  bisnis  secara  parsial memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan  pajak  penerangan  jalan  dengan probabilitas 0,018 dan mempunyai nilai koefisien yang positif sebesar 0,208. Artinya apabila terjadi peningkatan daya terpasang dari kelompok bisnis maka penerimaan pajak penerangan jalan juga meningkat.
Dari  hasil  analisis  variabel  pemakaian  listrik  dari  kelompok  bisnis  secara  parsial memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan  pajak  penerangan  jalan  dengan probabilitas  0,004  serta  mempunyai  hubungan  nilai  koefisien  yang  positif  sebesar  0,246. Artinya apabila terjadi peningkatan pemakaian listrik dari kelompok bisnis maka penerimaan pajak penerangan jalan juga meningkat.

## Keterbatasan Penelitian
Penulis  mempunyai  beberapa  keterbatasan  saat  proses  pengerjaan.  Pertama  dalam proses  pengumpulan  data,  penulis  sedikit  kesulitan  mencari  data  tahun  terdahulu,  karena ketersediaan data pada instansi terkait, sehingga diperlukan waktu yang lama untuk diperlukan. Kedua adanya kebijakan WFH membuat penulis sedikit kesulitan untuk menganalisis data dan konsul kepada dosen pembimbing. Walaupun bisa memalui online tetapi terbatas waktu dan ada beberapa kendala lainnya. Ketiga dalam penelitian ini hanya meneliti pengaruh dari jumlah pelanggan listrik, daya terpasang, dan pemakaian listrik dari kelompok bisnis saja.

## Kesimpulan
Dari hasil uji t-statistik yang dilakukan, jumlah pelanggan listrik, daya terpasang, dan pemakaian listrik dari kelompok bisnis secara parsial memberikan pengaruh pada penerimaan pajak  penerangan  jalan  Kota  Banjarbaru  tahun  2016-2020.  Selain  itu,  hasil  uji  F-statistik menunjukkan jumlah pelanggan listrik, daya terpasang, dan pemakaian listrik dari kelompok bisnis  secara  bersama-sama  berdampak  pada  penerimaan  pajak  penerangan  jalan  Kota Banjarbaru tahun 2016-2020.

## Saran
Beberapa  saran  dari  peneliti  yang  mungkin  bisa  membangun  dan  diharapkan bermanfaat bagi yang membaca penelitian ini, khususnya bagi pemerintah terkait agar dapat dijadikan  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  membuat  kebijakan  dalam  hal penerimaan pajak penerangan jalan. Adapun saran dari penulis yaitu.
Pertama, diharapkan BPPRD Kota Banjarbaru serta ULP PLN Kota Banjarbaru saling berkoordinasi dalam pengelolaan pajak penerangan jalan untuk menghindari risiko kesalahan dalam  penginputan  data  penerimaan  pajak  penerangan  jalan  Kota  Banjarbaru.  Karena Berdasarkan  data  penerimaan  penerangan  jalan  yang  penulis  terima  dari  ULP  PLN  Kota Banjarbaru  dengan  BPPRD  Kota  Banjarbaru  datanya  berbeda.  Kedua,  bagi  ULP  PLN  Kota Banjarbaru  diharapkan  juga  dapat  memberikan  pelayanan  yang  terbaik  dari  segi  listriknya, karena  dengan  pelayanan  yang  baik  maka  mampu  menaikkan  jumlah  pelanggan,  karena
berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  apabila  jumlah  pelanggan  listrik  mengalami peningkatan  maka  peneriman  pajak  penerangan  jalan  juga  ikut  meningkat.  Dan  PLN  Kota Banjarbaru  diharapkan  memperbesar  dan  menambah  daya  yang  dikonsumsi,  karena berdasarkan analisis yang telah dilakukan apabila daya terpasang yang tersambung dari PLN ke pelanggan mengalami peningkatan maka penerimaan pajaknya juga ikut meningkat. Kedua, untuk peneliti berikutnya disarankan meneliti dengan menambah variabel bebas lainnya agar menambah  beberapa  faktor  yang  mungkin  akan  memberikan  pengaruh  terhadap  pajak penerangan jalan dan dapat memberikan hasil yang lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
Azis,  A.  (2012). Analisis  Kontribusi  dan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penerimaan Pajak Penerangan Jalan di Kabupaten Lamongan .
Dewi, H. R. M. (2019). Pengaruh Jumlah Pelanggan, Daya Konsumsi, dan Pemakaian Listrik Terhadap Penerimaan Penerangan Jalan (Studi Pada Badan Pelayanan Pajak Daerah Kota Malang) .
Indonesia, R. (2009). Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2009 Pasal 1 Angka 28 .
Mulyasa,  R.  (2018).  Pengaruh  Jumlah  Pelanggan  Listrik  Terhadap  Penerimaan  Pajak Penerangan Jalan Kota Serang. Ekonomi Dan Bisnis Islam .
Munawaroh, S. (2020). Pengaruh Jumlah Pelanggan Dan Jumlah KWH Terhadap Penerimaan Pajak Penerangan Jalan Di Kabupaten Berau. Accounting , 04 (02), 112–125.
Siahaan, M. P. (2010). Pajak Daerah dan Retribusi Daerah .
Undang-undang No 28. (2009). Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2009 Tentang Pajak Daerah dan Retribusi Daerah.