Published every April, August and December

## JURNAL RISET AKUNTANSI & KEUANGAN
ISSN:2541-061X (Online). ISSN:2338-1507(Print). http://ejournal.upi.edu/index.php/JRAK
Analisis Kointegrasi & Vector Error Correction Model Faktor Penentu Pajak Daerah Kabupaten Bandung Barat
Toni Heryana 1 , Ikin Solikin 2 , Indah Fitriani 3
1 Program Studi Akuntansi, FPEB, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 2 Program Studi Akuntansi, FPEB, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 3 Program Studi Akuntansi, FPEB, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia
Abstract. Planning for local tax in Distric of West Bandung Barat still incremental and ignores the factors that influence it. This study aims to build a model for estimating local tax by using a cointegration regression model on regional expenditure, inflation, and gross regional domestic product on regional tax revenues during 2010 - 2015 in Distric of Bandung Barat. The results of the study show simultaneously and partially the regional expenditure variables,  inflation,  and  gross  regional  domestic  products  have  an  influence  on  local  tax  revenues.  The cointegration regression analysis also shows that there is a long-term balance between each variable of regional expenditure, inflation, and gross domestic product on tax revenues which means that changes in each independent variable to the dependent variable occur in a very long period. Cointegration regression can be used as a tool to estimate local tax revenues in the long run.
Keywords: Local Tax, Co-Integration, VECM Regional Expenditure, Inflation, PDRB
Abstrak. Perencanaan pajak daerah pada Kabupaten Bandung Barat masih bersifat incremental dan mengabaikan faktor – faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini bertujuan membangun model estimasi pajak daerah dengan menggunakan model regresi kointegrasi atas belanja daerah, inflasi, dan produk domestik regional bruto terhadap penerimaan pajak daerah selama tahun 2010 – 2015 di Kabupaten Bandung Barat. Hasil penelitian menunjukkan secara simultan dan parsial variabel belanja daerah, inflasi, dan produk domestik regional bruto memiliki pengaruh terhadap  penerimaan  pajak  daerah.  Analisis regresi kointegrasi  juga  menunjukkan adanya  keseimbangan  jangka panjang antara masing – masing variabel belanja daerah, inflasi, dan produk domestik bruto terhadap penerimaan pajak yang diartikan bahwa perubahan masing  – masing variabel independen terhadap variabel dependen terjadi dalam periode yang sangat lama. Regresi kointegrasi dapat digunakan sebagai alat untuk mengestimasi penerimaan pajak daerah dalam jangka panjang.
Kata Kunci: Pajak Daerah, Kointegrasi, VECM, Belanja Daerah, Inflasi, PDRB
Corresponding author. toniheryana@upi.edu, ikin_solikin@yahoo.com, indah.fitriani@upi.edu How to cite this article. Heryana, Toni, Solikin, Ikin dan Fitriani, Indah. (2018). Analisis Kointegrasi & Vector Error  Correction  Model Faktor  Penentu  Pajak  Daerah  Kabupaten  Bandung  Barat. Jurnal  Riset  Akuntansi  Dan Keuangan. Program Studi Akuntansi. Fakultas Pendidikan Ekonomi dan Bisnis Universitas Pendidikan Indonesia , 6 (3), 453-466. Retrieved from http://ejournal.upi.edu/index.php/JRAK/article/view/4670
History of article. Received: September 2018, Revision: November 2018, Published: December 2018 Online ISSN: 2541-061X.Print ISSN: 2338-1507.
Copyright©2018. Published by Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan. Program Studi Akuntansi. FPEB. UPI
.

## PENDAHULUAN
Keberhasilan desentralisasi pada suatu daerah  diindikasikan  dengan  peningkatan kemampuan pemerintah daerah untuk membiayai  pembangunan  di  daerah  yang bersumber  dari  PAD  (Pendapatan  Asli Daerah).    Dengan  kata  lain,  dalam  era desentralisasi  ketergantungan  terhadap  dana  - dana bantuan dari pemerintah pusat semestinya semakin  berkurang  dan  pada  bagian  lain pelayanan publik di daerah semakin meningkat.  Namun  faktanya  di  Indonesia semenjak  bergulirnya  era  desentralisasi  pada tahun  1999  sampai  hari  ini  sejumlah  daerah masih menunjukkan tingkat kemandirian yang rendah (Alie, 2014). Menurut pakar, rendahnya tingkat  kemandirian  daerah  dilihat  dari  PAD secara administrasi disebabkan oleh buruknya manajemen  basis  data  dan  informasi  pajak daerah.  Manajemen  basis  data  ini  memiliki peran  yang  sangat  penting  dalam  melakukan perencanaan  dan  pengawasan  dalam  bidang perpajakan. Dengan demikian bilamana manajemen basis data kondisinya memprihatinkan  maka  tentunya  pemerintah daerah akan sangat kesulitan untuk melakukan perencanaan pendapatan pajak daerah.
Mengingat  masih  lemahnya  basis  data pajak  daerah  dan  pada  bagian  lain  terdesak oleh  kondisi  yang  mengharuskan  melakukan perencanaan  penerimaan  pajak  daerah  maka praktik  yang  terjadi  di  daerah  saat  ini  adalah melakukan  perencanaan  penerimaan  pajak daerah  dengan  metode  incremental  dan PAFPACK ( Program and Financial Planning Analysis  Control-Koordinasi )  (Insitut  Ilmu Pemerintahan dalam Aji, 2010). Dalam metode incremental penetapan target hanya didasarkan pada  rata-rata  perubahan  tiap  tahun  jenis pendapatan  yang  diamati  kemudian  ditambah atau  dikurangi  dengan  suatu  persentase tertentu yang ditetapkan hanya secara  intuitif. Sedangkan  PAFPACK,  penetapan  target didasarkan  pada  metode time  series dengan pola linier.
Kedua metode tersebut tentunya dinilai lemah  dalam  menaksir  potensi  penerimaan pajak  yang  sebenarnya,  sebab  kedua  metode tersebut dalam proses perhitungannya mengabaikan  faktor  –  faktor  yang  terkait
dengan volatilitas penerimaan pajak daerah itu sendiri.  Bahkan seringkali penaksiran tersebut tanpa dijustifikasi oleh metode ilmiah tertentu, sehingga  kondisi  ini  membuat  perencanaan pajak  menjadi  sebuah  kegiatan  yang  hanya sekedar  memenuhi  kegiatan  perencanaan dalam  rangka  menyusun  APBD  (Anggaran Pendapatan  dan  Belanja  Daerah).  Hasilnya perencanaan yang telah disusun dan seyogianya  menjadi  standar  dalam  menilai kinerja  pendapatan  Pemerintah  Daerah,  tidak dapat dipergunakan dengan akurat.
Upaya untuk memformulasikan estimasi penerimaan pajak di beberapa negara telah  banyak  dilakukan  para  akademisi, diantaranya  Beckett-Camarata  (2006)  yang melakukan  kajian  mengenai  peramalan  pada Kota  Canton  dan  Kota  Summit  di  Ohio Amerika  Serikat.  Dalam  penelitiannya  ia menemukan  bahwa estimasi penerimaan pada kedua  kota  memiliki  perbedaan  tingkat keakurasian,  dimana  estimasi  pajak  yang dilakukan  Kota  Canton  lebih  akurat  daripada Kota  Summit.  Perbedaan  tersebut  disebabkan oleh teknik yang berbeda, dimana Kota Canton dalam  melakukan  estimasinya  didasarkan kepada penggunaan analisa trend dan beberapa jenis  pajak  menggunakan  regresi  sederhana sementara Kota Summit menggunakan pertimbangan dari pejabat keuangan Kota yang hanya didasarkan kepada pengalaman  mereka selama menjabat.
Agak  berbeda  dengan  penelitian sebelumnya,  Kong  (2007)  meneliti  pajak penjualan  di  California  Amerika  Serikat. Dalam  penelitiannya  ia  menyusun  estimasi penerimaan pajak penjualan dengan menggunakan  ekstrapolasi  dengan moving average dan  analisis  trend  dengan  rentang waktu 10 tahun dan kemudian membandingkannya  dengan  teknik  perkiraan berdasarkan  pengalaman.  Hasil  penelitiannya menunjukkan bahwa estimasi dengan menggunakan  teknik  statistik  lebih  akurat daripada  berdasarkan  teknik  perkiraan  yang selama  ini  dilakukan  di  California.  Namun demikian  dalam  penelitiannya  ia  mengakui bahwa pendekatan statistik yang digunakannya terbatas  pada  estimasi  yang  didasarkan variabel pendapatan saja.
Di  Indonesia  penelitian  mengenai estimasi pajak daerah juga dilakukan oleh  Aji (2010)  yang  memfokuskan  pada  penentuan pajak dan retribusi parkir di Kabupaten Gresik. Hasil  penelitiannya  menjelaskan  estimasi pajak dan retribusi parkir dapat  menggunakan model probabilistic dalam  bentuk distributed lag model  dengan  pendekatan cointegration . Melalui  model probabilistic ,  ia  memasukkan variabel  makro  ekonomi  terpilih  berupa variabel  pengeluaran  pemerintah  dan  suku bunga untuk memprediksi kendaraan roda dua dan roda empat. Berdasarkan variabel tersebut ia  menjelaskan  bahwa  nilai  estimasi  yang diperoleh jauh lebih tinggi daripada target yang ditetapkan oleh Pemerintah Kabupaten Gresik, sehingga ia menilai sebenarnya potensi parkir di  Kabupaten  Gresik  dinilai  tinggi  dari  nilai yang telah dicapai.
Yu  et  al.  (2015)  mengemukakan pandangannya  mengenai  pemilihan  alat  yang dipergunakan  dalam  mengestimasi  pajak.  Ia berpandangan bahwa estimasi yang didasarkan pada  analisa  time  series  seperti moving average, exponential smoothing, dan autoregressive  integrated  moving  average dinilai  kurang  mampu  menangkap  berbagai perubahan  dari  faktor  yang  mempengaruhi pendapatan pajak  itu sendiri. Berdasarkan  hal tersebut,  ia  memberikan  sebuah  alternatif perhitungan estimasi dengan pendekatan error correction yang  didasarkan  pada  data  yang ditransformasikan.
Berdasarkan  uraian  berbagai  teknik estimasi  penerimaan  daerah  baik  yang  terjadi di  Indonesia  maupun  di  negara  lain,  maka dalam  penelitian  ini  ditawarkan  alternatif model  untuk  mengatasi  kelemahan  teknik estimasi  yang  dipergunakan  para  peneliti sebelumnya  yakni  dengan  menggunakan model  regresi  kointegrasi  dan  VECM. Berdasarkan  teknik  estimasi  tersebut,  dalam penelitian  ini  diformulasikan  pemodelan estimasi  penerimaan  pajak  di  Kabupaten Bandung  Barat  dengan  mempertimbangkan faktor belanja pemerintah kabupaten  bandung barat  dan  kondisi  makro  ekonomi.  Dengan demikian yang menjadi tujuan dalam penelitian  ini  adalah  mengembangkan  model
estimasi  pajak  daerah  Kabupaten  Bandung Barat.

## KAJIAN LITERATUR

## Desentralisasi Fiskal
Desentralisasi sebagaimana diatur dalam  Undang-Undang  No.  23  Tahun  2014 tentang  Pemerintah  Daerah,  merupakan  hak, wewenang,  dan  kewajiban  daerah  otonom untuk  mengatur  dan  mengurus  sendiri  urusan pemerintahan  dan  kepentingan  masyarakat setempat  sesuai  dengan  peraturan  perundang- undangan.  Hal  ini  sejalan  dengan  pandangan Falleti (2005) yang menjelaskan desentralisasi merupakan  proses  perubahan  kewenangan yang  diatur  oleh  serangkaian  kebijakan pendistribusian tanggung jawab, sumber daya, atau  kewenangan  dari  pemerintah  pusat terhadap pemerintah daerah.
Desentralisasi  tidak  hanya  bicara tentang pelimpahan kewenangan dalam mengurus  daerah,  akan  tetapi  desentralisasi harus berorientasi pada tata kelola pemerintaha yang baik dan kemandirian daerah, diantaranya kemandirian  fiskal.  Hal  ini  sebagaimana dikemukakan  Shah  (2005)  yang  menguraikan bahwa tujuan dari kebijakan desentralisasi dan otonomi daerah adalah menciptakan pemerintah daerah yang demokratis, transparan, meningkatkan kapasitas administrasi,  dan  lebih  mandiri  dan  memiliki kemampuan dalam pengelolaan fiskal. Pendistribusian kewenangan
pengelolaan fiskal dalam teori fiscal federalism dinilai  memberikan  manfaat  yang besar bagi pemerintah pusat. Menurut teori ini proses pengambilan keputusan yang terdesentralisasi akan mempermudah penggunaan  informasi  yang  efisien.  Dalam konteks  keuangan  publik,  pemerintah  daerah mempunyai informasi yang lebih baik daripada pemerintah  pusat  tentang  kondisi  daerah sehingga  pemerintah  daerah  akan  lebih  baik dalam pengambilan keputusan tentang penyediaan  barang  dan  jasa  publik  daripada jika  diserahkan  ke  pemerintah  pusat  (Sasana,
2009). Manfaat
lain pendistribusian kewenangan pengelolaan fiskal kepada daerah
adalah  mendorong  terciptanya  pengelolaan fiskal  yang  lebih  baik  karena  penyerahan desentralisasi  yang  dilakukan  akan  memacu persaingan  antar  daerah  untuk  menciptakan situasi  lingkungan  ekonomi  yang  kondusif untuk  mengkakserasi  pertumbuhan  ekonomi secara mikro yang pada gilirannya berdampak pada  peluang  pertumbuhan  penerimaan  pajak daerah.
Situasi  kondusif  di  daerah  yang terbangun  karena  karena  faktor  persaingan, oleh Tiebout dalam Shah (2005) mengenalkan ungkapan  “ love  it  or  leave  it “.  Tiebout menjelaskan  masyarakat  akan  memilih  untuk tinggal  di  lingkungan  yang  memenuhi preferensi yang paling tinggi antara pelayanan publik  dari  pemerintah  daerahnya  dengan pajak  yang  dibayar  oleh  masyarakat.  Ketika masyarakat  tidak  senang  pada  kebijakan pemerintah  lokal  dalam  pembebanan  pajak untuk  pembiayaan  barang  publik  di  daerah, maka  hanya  ada  dua  pilihan  bagi  warga masyarakat, yaitu meninggalkan daerah tersebut  atau  tetap  tinggal  dengan  berusaha mengubah kebijakan pemerintah daerah melalui  perwakilannya  di  daerah  (Hyman dalam Khusaini 2006).
Pentingnya  desentralisasi  fiskal  juga didasarkan  kepada  perkembangan  dari  teori fiscal federalism yakni new perspective theory atau second generation theory yang menjelaskan desentralisasi akan mempengaruhi  perilaku  pemerintah  daerah. Secara  teoritik,  idealnya  pemerintah  daerah akan  berperilaku  berbeda  ketika  pemerintah pusat  menyerahkan  berbagai  kewenangan kepada  pemerintah  daerah,  yaitu  semakin berusaha meningkatkan kesejahteraan masyarakatnya di daerah.
Implikasi penting dari new perspective theory adalah  bahwa  desentralisasi  akan mendorong pertumbuhan ekonomi daerah dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat, dimana  hal  tersebut  sangat  bergantung  pada fiskal insentif yang diberikan kepada masyarakat.
Berdasarkan kedua teori yang melandasi desentralisasi fiskal dapat disimpulkan bahwa desentralisasi fiskal seyogiyanya  dapat  mendekatkan  pemerintah
kepada  masyarakat,  sehingga  dalam  sistem pemerintahan yang desentralistik akan menciptakan  efisiensi  dalam  perekonomian, peningkatan pelayanan publik dan kesejahteraan  masyarakat  (Ross  1992  dalam Khusaini 2006).

## Belanja Daerah dan Pajak Daerah
Teori fiscal  federalism pada  generasi pertama  maupun  kedua  dapat  disimpulkan bahwa  pemerintah  pusat  dan  pemerintah daerah dapat menjalankan tata kelola pemerintahan  secara  efektif,  efisien,  dan ekonomis. Bahkan secara empiris hal tersebut sudah dinyatakan dalam berbagai peraturan di Indonesia sebagai salah satu kinerja yang harus dicapai oleh pemerintah, termasuk pemerintah daerah.
Belanja  daerah  sebagai  faktor  input dalam suatu anggaran pendapatan dan belanja daerah  memiliki  peranan  penting  dalam menunjang  terjadinya  situasi  yang  kondusif dalam  meningkatkan  kapasitas  fiskal  suatu daerah.  Ebel  &  Yilmaz  (2002)  menjelaskan kapasitas  fiskal  suatu  negara  adalah  kapasitas pendapatan  negara  bagian  relatif  terhadap kebutuhan  pengeluarannya.  Suatu  negara bagian  dengan  kapasitas  fiskal  yang  rendah memiliki  basis  penerimaan  yang  relatif  kecil, atau  kebutuhan  pengeluaran  yang  tinggi,  atau kombinasi  dari  keduanya.  Namun  demikian, kapasitas  fiskal  yang  rendah  tidak  selamanya mengimplikasikan  posisi  fiskal  yang  lemah. Negara  bagian  dengan  kapasitas  fiskal  yang rendah  dapat  menjaga  kesehatan  fiskalnya, yaitu dengan mengatur agar penerimaan sama dengan pengeluaran.
Negara yang bersangkutan
dapat
mengupayakan penerimaan  yang  tinggi,  pengeluaran  aktual yang  rendah,  atau  melalui  transfer  dari pemerintah federal.
Negara-negara bagian dengan kapasitas fiskal  yang  rendah  pada  umumnya  kurang mampu  menghadapi  goncangan  ekonomi, sebagaimana  dicontohkan  pada  kasus  Badai Katrina  yang  melanda  Louisiana,  Mississipi, dan Alabama. Perbedaan kapasitas fiskal antar negara bagian menunjukkan adanya disparitas fiskal di dalam negara. Kesenjangan kapasitas fiskal,  atau  perbedaan  di  antara  kapasitas
penerimaan  dan  kebutuhan  pengeluaran, mengukur seberapa banyak upaya penerimaan yang  dibutuhkan  untuk  menutupi  kebutuhan pengeluaran  dari  negara  bagian  tertentu. Kesenjangan  ini  dapat  dikurangi  melalui transfer  dari  pemerintah  federal  atau  dengan melakukan pinjaman.
Kapasitas  fiskal  di  daerah  yang digambarkan  dengan  kemampuan  pemerintah daerah dalam meningkatkan penerimaan pajak daerah,  menurut The  Tennessee  Advisory Commission  on  Intergovernmental  Relations (TACIR).  Menurut  lembaga  ini,  kapasitas fiskal  adalah  ukuran  kemampuan  potensial pemerintah  tertentu  untuk  menghasilkan pendapatan  dari  sumbernya  sendiri  relatif terhadap  pemerintah  lain  yang  sejenis.  Lebih lanjut  TACIR  menjelaskan  bahwa  dalam menaksir kemampuan fiskal harus mencerminkan  penyesuaian  terhadap  variabel belanja  yang  harus  dikeluarkan  pemerintah. Kuncoro (2007) menyebutkan belanja pemerintah  mencerminkan  kebutuhan  fiskal yang harus dipenuhi.
Penelitian  yang  dilakukan  Lin  &  Liu (2000)  menemukan  belanja  yang  dilakukan oleh  Pemerintah  Cina  mampu  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  dan  meningkatkan penerimaan  pajak.  Selain  itu  Wong  (2004) menunjukkan  pembangunan  sektor  industri tertentu  (dalam  hal  ini  sektor  jasa  dan  retail) memberikan kontribusi positif terhadap kenaikan  pajak.  Dengan  demikian  sudah tersirat  bahwa  belanja  daerah  pada  tahun sebelumnya  akan  menentukan  besaran  pajak daerah di masa yang akan datang.
Berdasarkan argumentasi konseptual di atas, dapat dikembangkan hipotesis:
H 1 :  Belanja  daerah  berpengaruh  signifikan terhadap pajak daerah.

## Pertumbuhan Ekonomi dan Pajak Daerah
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  proses perubahan kondisi perekonomian suatu negara secara  berkesinambungan  menuju  keadaan yang  lebih  baik  selama  periode  tertentu. Pertumbuhan  ekonomi  dapat  diartikan  juga sebagai  proses  kenaikan  kapasitas  produksi suatu  perekonomian  yang  diwujudkan  dalam bentuk kenaikan pendapatan nasional.
Parameter  kondisi  ekonomi  yang  biasanya menjadi acuan kepentingan perusahaan adalah tingkat  inflasi  dan  produk  domestik  regional bruto (PDRB).
Inflasi  diartikan  sebagai  kenaikan harga  secara  umum  dan  terus  menerus  dalam jangka  waktu  tertentu.  Kenaikan  harga  dari satu  atau  dua  barang  saja  tidak  dapat  disebut inflasi  kecuali  bila  kenaikan  itu  meluas  (atau mengakibatkan  kenaikan  harga)  pada  barang lainnya (Bank Indonesia, 2018). Jika berbicara tentang  inflasi,  maka  yang  diperhatikan bukanlah perubahan harga-harga dari berbagai barang,  akan  tetapi  perubahan  rata-rata  yang berlaku.  Dimana  besarnya  nilai  atau  tingkat inflasi  menggambarkan,  dalam  satu  periode tertentu  (tahunan,  bulanan)  secara  rata-rata kenaikan  harga-harga  dalam  perekonomian (Sukirno, 2016). Semakin tinggi inflasi secara rata-rata kenaikan harga barang-barang semakin  tinggi,  dan  kondisi  seperti  ini  akan menurunkan  kegiatan  investasi  dan  produksi dan berimplikasi pada menurunnya
penerimaan pajak daerah. Putri (2013) menemukan inflasi berpengaruh negatif signifikan terhadap penerimaan pajak reklame. Hal ini menunjukkan  bahwa  jika  laju  inflasi  semakin tinggi,  maka  harga  secara  umum  juga  akan naik,  yang  dalam  hal  ini  juga  akan meningkatkan harga-harga dari faktor produksi yang digunakan para pelaku usaha. Para pelaku usaha  akan  berusaha  untuk  memenuhi keperluan  untuk  proses  produksinya  terlebih dahulu,  daripada  menggunakan  jasa  reklame untuk  mempromosikan  hasil  produksinya, maka  dari  itu  inflasi  berpengaruh  negatif terhadap penerimaan pajak reklame.
Pertumbuhan ekonomi juga bisa ditinjau  dari  aspek  PDRB.  PDRB  merupakan jumlah nilai tambah atas barang dan jasa yang dihasilkan  oleh  berbagai  unit  produksi  di wilayah  suatu  negara  dalam  jangka  waktu tertentu  (biasanya  satu  tahun).    Pertumbuhan PDRB seringkali menjadi acuan semua pelaku ekonomi untuk melakukan rencana peningkatan kapasitas produksi atau pelayanannya.  Dalam  situasi  pertumbuhan ekonomi  membaik boleh jadi pelaku ekonomi akan meningkatkan kapasitasnya. Peningkatan
kapasitas  ini  nantinya  diharapkan  pada pertumbuhan pendapatan.
Santosa & Rahayu, (2005) menemukan PDRB  Kabupaten  Kediri  berpengaruh  positif terhadap pendapatan daerah. Begitu juga pada Kabupaten dan  Kota se-Jawa dan  Bali  bahwa pertumbuhan  ekonomi  yang  diproksi  dengan PDRB  memberikan  dampak  yang  positif terhadap  peningkatan  PAD.  Dengan  kata  lain peningkatan  PAD  sebenarnya  merupakan ekses dari pertumbuhan ekonomi (Adi, 2006)
Berdasarkan argumentasi konseptual di atas, dapat dikembangkan hipotesis: H 2 :  Inflasi  berpengaruh  signifikan  terhadap pajak daerah.
H 3 :  Produk domestik regional bruto berpengaruh  signifikan  terhadap  pajak daerah.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  analisis kointegrasi  multivariat.  Juanda  &  Junaidi (2012,  p.  124)  menjelaskan  kointegrasi multivariate harus memenuhi kriteria kekonsistenan dan  mekanistik.  Kekonsistenan dimaksudkan apakah hubungan antar variabel yang dibangun berlaku pada kondisi yang lain. Sedangkan  mekanistik  berkaitan  dengan proses penentuan model yang menggambarkan proses hubungan sebab akibat. Sejalan dengan pendapat tersebut, model untuk  mengestimasi penerimaan pajak daerah berdasarkan pengembangan konseptual yang telah dirancang  sebelumnya,  dituliskan  sebagai berikut:
PD t =  0 +  1 BEL t-1 +  2 INF t-1 +  3 PDRB t-1 +  t Dimana: PD t = Penerimaan pajak daerah tahun t. BEL t-1 = Belanja daerah tahun sebelumnya. INF t-1 = Inflasi daerah tahun sebelumnya. PDRB t-1 = PDRB tahun sebelumnya.
 t = error term pada tahun t.
Jika  t stasioner , maka model regresi variabel dependen terhadap variabel independen adalah terkointegrasi  (Juanda  &  Junaidi,  2012,  p. 125).  Kointegrasi  dapat  diartikan  pergerakan variabel dependen terhadap variabel
independen memiliki pola panjang gelombang yang sama. Dengan kata lain perubahan jangka panjang  dari  variabel  independen  akan berdampak  sama  terhadap  perubahan  jangka panjang pada variabel dependen.
Perbedaan lain regresi yang didasarkan pada uji kointengrasi dengan regresi tanpa uji kointegrasi adalah adanya pengujian stationeritas pada variabel yang akan dianalisis.  Pengujian  stationeritas  dalam penelitian ini menggunakan instrumen uji akar unit ( unit root test ) berupa uji Dickey – Fuller (DF  test)  dengan  teknik  pengujian  sebagai berikut:
𝜏 = 𝜌̂ 𝑆𝑒(𝜌̂)
Dimana:
 = Distribui statistik  McKinnon Se  = Standard error  = Nilai korelasi antar variabel
Hipotesis yang digunakan adalah: H 0 :  = 0 (yang berarti PD t , tidak stasioner) H 1 :  < 0 (yang berarti PD t , stasioner)
Jenis data yang diolah dalam penelitian berupa data  sekunder  yang  bersumber  dari  Dinas Pengelolaan Pendapatan dan Keuangan Daerah Kabupaten Bandung Barat maupun Kabupaten Bandung  Barat  dalam  Angka  setiap  bulan dalam kurun waktu 2010 – 2015.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan terkointegrasi tidaknya model  yang  akan  dianalisis,  ditentukan berdasarkan  pengujian  stationeritas  data dengan  menggunakan  uji  DF.  Lampiran  1 menunjukkan  nilai  probabilitas Dickey-Fuller kurang dari 5% yang berarti seluruh data pada masing  –  masing  variabel  yang  diteliti dinyatakan stationer pada  level  1%,  5% maupun  10%.  Dengan  demikian  berdasarkan pengujian stationeritas data dapat disimpulkan antara  variabel  belanja  daerah,  inflasi,  dan PDRB terkointegrasi.
Luaran hasil perhitungan regresi terkointegrasi  berdasarkan  perhitungan e- views 9 adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Hasil Perhitungan Regresi Pajak Daerah
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.    R-Squared C -3.714027 0.258111 -14.38924      0.0000 a 0.8640 BEL -0.023820 0.003114 -7.649932      0.0000 a INF -0.090385 0.006170 -14.64802      0.0000 a PDRB 0.157874 0.008994 17.55369      0.0000 a
a Signifikan pada  = 1% Sumber: Hasil perhitungan e-views versi 9, 2018
Tabel  1  menginformasikan  bahwa pajak daerah dapat dijelaskan dengan variabel belanja, inflasi, dan produk domestik regional bruto.  Determinasi  sebesar  86,40%  diartikan bahwa  ketiga  variabel  yang  diteliti  memiliki pengaruh yang sangat kuat terhadap penerimaan  pajak  daerah.  Dengan  kata  lain ketiga  variabel  independen  yang  diteliti merupakan  variabel  yang  dominan  dalam menjelaskan  perubahan  penerimaan  pajak daerah.  Hal  ini  juga  didukung  oleh  pengaruh yang  signifikan  ketiga  variabel  independen terhadap variabel dependen dengan alpha 1%. Secara parsial, belanja daerah memiliki pengaruh  negatif  terhadap  penerimaan  pajak daerah.  Ini  berarti  belanja  daerah  yang dilakukan  Pemerintah  Kabupaten  Bandung Barat  selama  2010  –  2015  justru  menggerus penerimaan pajak di tahun mendatang sebagai salah  satu  sumber  yang  digunakan  untuk belanja  daerah.  Dengan  kata  lain  kondisi  ini mencerminkan belanja daerah yang dilakukan dinilai  tidak  efektif  sebagai  faktor  untuk mendorong  peningkatan  penerimaan  pajak daerah.
Temuan  ini  sejalan  dengan  teori Peacock  dan  Wiseman  yang  menjelaskan bahwa pemerintah senantiasa berusaha memperbesar pengeluaran, sedangkan masyarakat  tidak  suka  membayar  pajak  yang semakin  besar  untuk  membiayai  pengeluaran pemerintah  yang semakin  besar  tersebut yang pada  gilirannya  pemungutan  pajak  yang semakin meningkat dan meningkatnya penerimaan  pajak  menyebabkan  pengeluaran
pemerintah  juga  semakin  meningkat  (Santosa & Rahayu, 2005).
Inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap penerimaan pajak daerah. Temuan ini memperkuat  kondisi  ideal  inflasi  pada  suatu daerah  yang  relatif  rendah  dan  dapat dikendalikan dengan baik menjadi faktor yang menentukan terjadinya pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan  ekonomi  yang  baik  tentunya akan  berdampak  pada  penerimaan  pajak daerah.  Begitu  pula  dengan  PDRB  sebagai cerminan  pertumbuhan  ekonomi.  Idealnya PDRB  dari  tahun  ke  tahun  mengalami peningkatan.  PDRB  yang  semakin  membaik berdampak terhadap penerimaan pajak daerah. Hal ini sejalan dengan temuan penelitian yang memperlihatkan  PDRB  berpengaruh  positif terhadap penerimaan pajak daerah.
Temuan  yang  menjelaskan  adanya hubungan kointegrasi antara variabel independe terhadap dependen, juga dibuktikan melalui  grafik impulse  respon .  Gambar  1 menunjukkan  belanja  daerah  memiliki  pola pergerakan  yang  sama  dengan  pajak  daerah. Hal  ini  semakin  memperkuat  bukti  empiris bahwa efektivitas  belanja daerah berimplikasi terhadap  pajak  daerah.  Begitu  juga  inflasi dengan  pajak  daerah  yang  menunjukkan peningkatan  inflasi  dalam  beberapa  periode berbanding  terbalik  dengan  pajak  daerah. Sementara  PDRB  berbanding  lurus  dengan pajak  daerah.  Secara  umum impulse  respon semua variabel berada di atas titik keseimbangan (di atas nol) hal ini menunjukkan perubahan akibat variabel ketiga
variabel independen terhadap variabel dependen dirasakan pada waktu rentang waktu 10 bulan mendatang di tahun 2016.
Diperkirakan perubahan dampak ketiga
variabel  independen  juga  akan  berpola  sama berada di atas titik keseimbangan.
Sumber : Hasil perhitungan e-views versi 9, 2018 Gambar 1 . Impulse Respons Variabel Penelitian.
Persamaan  regresi  kointegrasi  pajak  daerah tahun  t  berdasarkan  variabel  belanja  daerah, inflasi,  PDRB,  dan  pajak  daerah  tahun sebelumnya (t-1) dituliskan sebagai berikut:
PDt  =  -52.22  –  0.55*BEL t-1 -3.40*INF t- 1 +1.39*PDRB t-1 +1.00*PD t-1

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  secara simultan  dan  parsial  variabel  belanja  daerah, inflasi,  dan  produk  domestik  regional  bruto memiliki pengaruh terhadap penerimaan pajak daerah. Bahkan koefisien determinasi menunjukkan  pengaruh  variabel belanja daerah,  inflasi,  dan  produk  domestik  regional bruto  menunjukkan  pengaruh  yang  sangat kuat. Ini berarti ketiga variabel tersebut sangat menentukan  perubahan  penerimaan  pajak daerah.
Analisis regresi kointegrasi juga menunjukkan  adanya  keseimbangan  jangka
panjang  antara  masing  –  masing  variabel belanja  daerah,  inflasi,  dan  produk  domestik bruto  terhadap  penerimaan  pajak  yang diartikan  bahwa  perubahan  masing  –  masing variabel independen terhadap variabel dependen  terjadi  dalam  periode  yang  sangat lama. Temuan penelitian yang
mengungkapkan  adanya  pengaruh  negatif belanja  daerah  terhadap  penerimaan  pajak daerah,  menunjukkan  perlunya  pengendalian belanja  daerah  oleh  Pemerintah  Kabupaten Bandung  Barat  sebagai  faktor  input  dalam meningkatkan penerimaan pajak daerah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat  Direktorat  Jenderal  Penguatan Riset  dan  Pengembangan  Kementerian  Riset dan  Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia yang  telah mendanai  penelitian  Hibah
Bersaing tahun anggaran 2016. Ucapan terima kasih  juga  penulis  sampaikan  kepada  LPPM (Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  pada Masyarakat) Universitas Pendidikan Indonesia yang telah memfasilitasi pelaksanaan penelitian Hibah Bersaing.

## DAFTAR PUSTAKA
Aji,  T.S.,  2010.  Model  Alternatif  untuk
Membangun Sistem Informasi
Perencanaan Pajak Daerah dan Retribusi Daerah. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 11, pp.160–171.
Alie,  M.,  2014.  Efektivitas  pengelolaan keuangan
daerah. http://marzukialie.com , (32), pp.1–2.
Adi,  P.  H.  (2006).  Hubungan  Antara Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah,  Belanja Pembangunan  dan  Pendapatan  Asli Daerah : Studi pada Kabupaten dan Kota se-Jawa  Bali.  In Simposium  Nasional Akuntansi IX (pp. 23–26).
Beckett-Camarata, J. (2006). Revenue
Forecasting  Accuracy  in  Ohio  Local Governments. Journal of Public Budgeting,  Accounting  &  Financial Management , 18 (1), 77–99.
Ebel, R. D., & Yilmaz, S. (2002). Concept of Fiscal  Decentralization  and  Worlwide Overview .  New  York,  United  State  of America: World Bank Institute.
Falleti, T. G. (2005). A Sequential Theory of Decentralization : Latin American Cases in  Comparative  Perspective. American Political Science Review , 99 , 327 – 346.
Juanda,  B.,  &  Junaidi.  (2012). Ekonometrika Deret Waktu : Teori dan Aplikasi . Bogor, Indonesia: IPB Press.
Khusaini,  M.  (2006). Ekonomi  Publik :
Desentralisasi Fiskal dan Pembangunan Daerah .  Malang:  BPFE  Universitas Brawijaya.
Kong, D. (2007). Local Government Revenue Forecasting:  The  California  County Experience. Journal of Public Budgeting,
Accounting  &  Financial  Management ,
19 (2), 178–199.
Kuncoro,  H.  (2007).  Fenomena  Flypaper Effect pada Kinerja Keuangan
Pemerintah Daerah Kota dan Kabupaten di  Indonesia.  In Simposium  Nasional Akuntansi  X (pp.  1–29).  Makassar,
Indonesia.
Lin,  J.  Y.,  &  Liu,  Z.  (2000).  Fiscal Decentralization  and  Economic  Growth in  China. Economic  Development  and Cultural Change , 49 , 1–21.
Putri,  P.  I.  (2013).  Analisis  Faktor  -  Faktor yang  Mempengaruhi  Penerimaan  Pajak. Journal  of  Economics  and  Policy , 6 (2), 103–213.
Santosa,  P.  B.,  &  Rahayu,  R.  P.  (2005). Analisis  Pendapatan  Asli  Daerah  dan Faktor  - Faktor yang Mempengaruhinya dalam  Upaya  Pelaksanaan  Otonomi Daerah  di  Kabupaten  Kediri. Dinamika Pembangunan , 2 (1), 9–18.
Sasana, H. (2009). Peran Desentralisasi Fiskal terhadap Kinerja Ekonomi
di Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 10 (1), 103–124.
Shah,  A.  (2005).  Fiscal  Decentralization  and Fiscal Performance. In Annual Congress of  the  International  Institute  of  Public Finance . Jeju Island, Korea.
Sukirno,  S.  (2016). Makro  Ekonomi:  Teori Pengantar . Jakarta, Indonesia: Jasakom.
Yu, Z., Yang, C., Zhang, Z., & Jiao, J. (2015). Error Correction Method Based on Data Transformational GM (1,1) and Application on Tax Forecasting. Applied Soft Computing Journal , 37 , 554–560.
Falleti,  T.G.,  2005.  A  Sequential  Theory  of Decentralization : Latin American Cases in  Comparative  Perspective. American Political  Science  Review ,  99,  pp.327  – 346.
Juanda,  B.  &  Junaidi,  2012. Ekonometrika Deret Waktu : Teori dan Aplikasi , Bogor, Indonesia: IPB Press.
Khusaini,  M.,  2006. Ekonomi  Publik : Desentralisasi Fiskal dan Pembangunan
Daerah ,  Malang:  BPFE  Universitas
Brawijaya.
Kong,  D.,  2007.  Local  Government  Revenue Forecasting:  The  California  County Experience. Journal of Public Budgeting, Accounting  &  Financial  Management ,
19(2), pp.178–199.
Muharam,  H.,  2013. Modul  Kuliah  Aplikasi
Ekonometri , Semarang, Indonesia:
Program  Doktor  Ilmu  Ekonomi  FEB
UNDIP.
Sasana,  H.,  2009.  Peran  Desentralisasi  Fiskal terhadap Kinerja Ekonomi
di Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Tengah.
Jurnal  Ekonomi  Pembangunan ,  10(1), pp.103–124.
Shah,  A.,  2005.  Fiscal  Decentralization  and Fiscal Performance. In Annual Congress of  the  International  Institute  of  Public Finance . Jeju Island, Korea.
Suparmoko,  2010. Ekonomi  Publik  Untuk Keuangan  dan  Pembangunan  Daerah , Yogyakarta: Andi.
Yu,  Z.  et  al.,  2015.  Error  Correction  Method Based  on  Data  Transformational  GM
(1,1) and Application on Tax
Forecasting. Applied  Soft  Computing Journal , 37, pp.554–560.

## Lampiran 1 – Hasil Pengujian Stationeritas Data
Variabel Belanja Pemerintah Daerah (BEL)
Null Hypothesis: BEL has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.962824 0.0028 Test critical values: 1% level -3.531592 5% level -2.905519 10% level -2.590262
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel Inflasi (INF)
Null Hypothesis: INF has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.350657 0.0000 Test critical values: 1% level -3.527045 5% level -2.903566 10% level -2.589227
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Variabel Pajak Daerah (PD)
Null Hypothesis: PD has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 11 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.900488 0.0036 Test critical values: 1% level -3.544063 5% level -2.910860 10% level -2.593090
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## Lampiran 2 – Pengujian Regresi Kointegrasi
Date: 01/08/19   Time: 10:29
Sample (adjusted): 2010M04 2015M12
Included observations: 69 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: BEL INF PDRB PD Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.416438 70.57931 47.85613 0.0001 At most 1 * 0.247478 33.41565 29.79707 0.0183 At most 2 0.129984 13.79722 15.49471 0.0887 At most 3 * 0.058910 4.189430 3.841466 0.0407
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

## Variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Null Hypothesis: PDRB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.233978 0.0000 Test critical values: 1% level -3.525618 5% level -2.902953 10% level -2.588902
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Vector Error Correction Estimates Date: 01/10/19   Time: 22:46 Sample (adjusted): 2010M04 2015M12 Included observations: 69 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: CointEq1 PD(-1) 1.000000 BEL(-1) -0.552146 (0.25526) [-2.16310] INF(-1) -3.995712 (0.65478) [-6.10239] PDRB(-1) 1.394329 (1.13119) [ 1.23262] C -52.21750 Error Correction: D(PD) D(BEL) D(INF) D(PDRB) CointEq1 -0.073993 -0.044263 0.248621 -0.029999 (0.06696) (0.07274) (0.04349) (0.02471) [-1.10511] [-0.60853] [ 5.71655] [-1.21397] D(PD(-1)) -0.134566 -0.217468 -0.123482 0.173860 (0.14438) (0.15685) (0.09378) (0.05329) [-0.93202] [-1.38647] [-1.31665] [ 3.26268] D(PD(-2)) -0.065269 -0.112897 -0.101993 0.037717 (0.15016) (0.16313) (0.09754) (0.05542) [-0.43465] [-0.69206] [-1.04564] [ 0.68054] D(BEL(-1)) -0.121445 -0.329711 0.166562 -0.130837 (0.12458) (0.13534) (0.08092) (0.04598) [-0.97481] [-2.43615] [ 2.05825] [-2.84551] D(BEL(-2)) -0.024152 -0.109470 0.068146 -0.075182 (0.12884) (0.13997) (0.08369) (0.04755) [-0.18746] [-0.78211] [ 0.81427] [-1.58106] D(INF(-1)) -0.422564 0.154045 0.486510 -0.050197 (0.19119) (0.20770) (0.12419) (0.07056) [-2.21020] [ 0.74167] [ 3.91751] [-0.71138] D(INF(-2)) -0.303117 -0.325967 0.071472 0.028574 (0.19669) (0.21367) (0.12776) (0.07259) [-1.54110] [-1.52553] [ 0.55942] [ 0.39361] D(PDRB(-1)) 0.388670 0.100933 -0.220379 -0.469228
(0.33119) (0.35979) (0.21513) (0.12224) [ 1.17354] [ 0.28053] [-1.02440] [-3.83874] D(PDRB(-2)) 0.080195 0.626852 0.232688 -0.280487 (0.32740) (0.35568) (0.21267) (0.12084) [ 0.24494] [ 1.76242] [ 1.09413] [-2.32121] C 0.063723 0.020963 0.033710 0.005447 (0.09067) (0.09850) (0.05890) (0.03346) [ 0.70279] [ 0.21282] [ 0.57235] [ 0.16277] R-squared 0.163700 0.253051 0.516364 0.307461 Adj. R-squared 0.036129 0.139110 0.442589 0.201819 Sum sq. resids 32.83713 38.75346 13.85496 4.472950 S.E. equation 0.746030 0.810456 0.484592 0.275341 F-statistic 1.283209 2.220888 6.999173 2.910415 Log likelihood -72.28890 -78.00417 -42.51827 -3.512747 Akaike AIC 2.385185 2.550846 1.522269 0.391674 Schwarz SC 2.708969 2.874629 1.846052 0.715457 Mean dependent 0.048617 0.007173 0.030515 0.007409 S.D. dependent 0.759884 0.873485 0.649066 0.308191 Determinant resid covariance (dof adj.) 0.005367 Determinant resid covariance 0.002869 Log likelihood -189.6720 Akaike information criterion 6.773101 Schwarz criterion 8.197749