Copyright©  2019: Author
https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Disetujui:1 Juni 2019

## MODEL REGRESI LINIER DENGAN METODE BACKWARD DAN FORWARD (STUDI KASUS: PENDAPATAN PAJAK DAERAH KOTA AMBON 2007-2016)
Model of Multiple Linear Regression with Backward and Forward Method
(Case Study: Local Tax Revenue of Ambon City in 2007-2016)
M. S. Noya Van Delsen 1* , H. W. M. Patty 2 , Nancy L. Lalurmele 3 1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA Universitas Pattimura Jln. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti – Poka, Ambon, 97233, Provinsi Maluku, Indonesia
e-mail : marlonnvd@gmail.com *
Abstrak: Kewajiban  yang  dilakukan  oleh  masyarakat  sebelum  menuntut  hak-haknya  sebagai  warga negara salah satunya adalah dengan membayar pajak. Pajak daerah merupakan iuran wajib yang dipungut oleh  pemerintah  daerah  yang  bersifat  memaksa  dan  digunakan  sebesar-besarnya  untuk  menjalankan pemerintahan.  Dalam  menentukan  model  regresi,  faktor-faktor  yang  dilibatkan  oleh  pajak  daerah  yaitu, Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),  Inflasi  dan  Jumlah  Penduduk.  Pembahasan  dalam  penelitian ini  adalah  tentang  perbandingan  metode backward dan forward pada  regresi  linier  berganda,  serta membuat  model dengan program  yang diharapkan dapat dipakai untuk  memodelkan  model regresi pada pajak  daerah  dengan  tepat.  Perbandingan  model  regresi  berdasarkan  PDRB  di  kota  Ambon  dengan metode backward dan forward yang  diolah  dengan  bantuan  program  SPSS  menghasilkan  model  yang sama,  yaitu, .  Model  regresi  yang  dihasilkan  oleh  metode backward dan forward hanya  melibatkan  satu  variabel  (PDRB)  dengan  nilai yang  sama  yaitu  sebesar,  0,972  atau 97,2%.  Sehingga  tidak  ada  perbedaan  model  regresi  baik  menggunakan  metode backward maupun forward .
Kata Kunci: backward, forward, pajak, regresi linier berganda.
Abstract: Obligations  are  undertaken  by  the  community  before  claiming  their  rights  as  citizens  one  of them is by paying taxes. Local tax is a compulsory fee imposed by the local government that is forced and used  as  much  as  possible  to  run  the  government.  In  determining  the  regression  model,  the  factors involved  by  local  taxes  are  Gross  Regional  Domestic  Product  (GRDP),  Inflation  and  Population.  The discussion in this research is about the comparison of a backward and forward method on multiple linear regression,  and  make  a  model  with  the  program  expected  to  be  used  to  model  the  regression  model  on local  taxes  appropriately.  Comparison  of  a  regression  model  based  on  the  GDRP  in  Ambon  method backward and forward processed with the help of SPSS produce a model of the same, that is
The regression model generated by the method backward and forward involves only one variable  (GRDP)  with  the  value  of  R2  the  same  is  equal  to,  0,972  or  97,2%.  So  there  is  no  difference between the regression model using either method backward or forward.
Keywords : backward,  forward, tax, multiple linear regression.

## 1. PENDAHULUAN
Pajak  merupakan  suatu  iuran  wajib  kepada  negara  dan  dapat  dipaksakan  tanpa  adanya  imbalan. Sebagai  salah  satu  negara  wajib  pajak,  indikator  pembayaran  pajak  di  Indonesia  berada  pada  peringkat 104 dari 190 negara yang diteliti pada tahun 2016.  Sebagai salah satu negara kepulauan, Indonesia yang terdiri  dari  34  provinsi,  dimana  setiap  provinsi  terdiri  dari  kabupaten/kota.  Maka  dalam  pengaturan
perpajakan daerah, setiap daerah berhak mengatur pajak daerah masing-masing. Hal ini juga berlaku untuk ibu kota Provinsi Maluku, yaitu kota Ambon [1].
Pajak daerah merupakan iuran wajib yang dipungut oleh pemerintah daerah yang bersifat memaksa dan digunakan sebesar-besarnya untuk menjalankan pemerintahan [2]. Hingga saat ini potensi besar pajak daerah  provinsi Maluku,  khususnya  kota  Ambon  belum  semuanya  tergali.  Selain  permasalahan tersebut, berdasarkan penelitian “Analisis Kontribusi Penerimaan Pajak Daerah Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten Raja Ampat” [3], maka diperoleh faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap pajak daerah, yaitu Produk Domestik Bruto (PDRB), inflasi, dan jumlah penduduk.
Dalam  bidang  statistika  salah  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  ini adalah  dengan  menggunakan  analisis  regresi  linier.  Analisis  regresi  merupakan  analisis  yang  dapat digunakan  untuk  mengkaji  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  dan  meramalkan variabel  dependen  berdasarkan  variabel  independen.  Berdasarkan  banyaknya  variabel  independen  yang digunakan analisis regresi linier dapat digolongkan menjadi 2, yaitu analisis regresi linier sederhana dan analisis  regresi  linier  berganda.  Analisis  regresi  linier  berganda  merupakan  analisis  regresi  linier  yang melibatkan lebih dari satu variabel independen [4].
Dalam  analisis  regresi  linier  berganda  dikenal  2  metode  untuk  pembentukan  model  regresi,  yaitu metode backward dan  metode forward .  Dalam  perkembangan  metode forward juga  pernah  digunakan untuk  menentukan  persamaan  regresi  linier  berganda  pada  jumlah  pendapatan  di  Tapanuli  Utara  [5]. Selain  itu  metode backward dan forward telah  digunakan  untuk  menentukan  persamaan  regresi  linier berganda  pada  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  lintas  di  kota  Medan  [5].  Berdasarkan  informasi  tersebut, maka penelitian ini akan dilakukan untuk membandingkan model persamaan regresi linier berganda untuk kasus pajak daerah kota Ambon dengan menggunakan metode backward dan forward [6].

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder,  yang  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Ambon,  melalui  publikasi  Kota  Ambon  dalam  Angka  2012  dan  2017. Sedangkan jumlah sampel dalam penelitian ini berjumlah 10 yang merupakan pajak daerah kota Ambon selama  10  tahun,  sejak  2007  hingga  2016.  Variabel  yang  dilibatkan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  2, yaitu variabel dependen dan independen.
Variabel dependen ( Y ) dalam penelitian ini adalah pajak daerah, sedangkan variabel independen ( X ) terdiri dari:
: PDRB
: Inflasi
: Jumlah Penduduk

## 2.2. Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian dalam penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Membentuk persamaan regresi linier dengan metode backward .
a. Meregresikan seluruh variabel bebas dengan  variabel terikat, selanjutnya lihat pada uji parsial dan bandingkan nilai t hitung setiap variabel dengan nilai t tabel.
b. Keluarkan variabel yang memiliki nilai t hitung < t tabel dari persamaan regresi.
c. Meregresikan variabel bebas yang tersisa dengan variabel terikat.
d. Perhatikan hasil uji parsialnya. Jika terdapat nilai t hitung dari variabel bebas yang < t tabel maka kembali ke langkah b. Sedangkan jika nilai t hitung setiap variabel bebas > t tabel maka lanjutkan ke langkah berikutnya.
e. Menentukan model regresi yang signifikan secara parsial dan serentak.
f. Melakukan pengujian asumsi klasik untuk regresi linier berganda.
g. Menentukan nilai koefisien determinasi untuk model dengan metode backward .
2. Membentuk persamaan regresi linier dengan metode forward .
a. Menentukan nilai korelasi Pearson setiap variabel bebas dengan variabel terikat.
b. Menentukan  variabel  bebas  pertama  yang  dimasukkan  kedalam  model  regresi  berdasarkan  nilai korelasi Pearson terbesar.
c. Meregresikan variabel bebas yang pertama dengan variabel terikat.
d. Menentukan korelasi parsial setiap variabel bebas yang belum masuk dalam model dengan variabel terikat. Sedangkan variabel bebas yang sudah masuk dalam model akan menjadi kontrol.
e. Menentukan  variabel  bebas  kedua  yang  masuk  dalam  model  dengan  berdasarkan  nilai  korelasi parsial terbesar.
f. Meregresikan kedua variabel bebas yang telah masuk kedalam model dengan variabel terikat.
g. Jika semua variabel bebas belum masuk kedalam model maka ulangi langkah d sampai langkah f. Jika semua variabel bebas telah masuk kedalam model maka lanjutkan ke langkah selanjutnya.
h. Melakukan pengujian asumsi klasik untuk regresi linier berganda.
i. Menentukan nilai koefisien determinasi untuk model dengan metode Forward .
3. Membandingkan dengan menggunakan nilai koefisien determinasi atau .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Model Regresi Linier dengan Metode Backward
Model  regresi  dengan  metode backward diperoleh  dengan  mengeliminasi  satu  per  satu  varibel bebas dari model regresi yang terbentuk.Berikut hasil analisis regresi dengan metode backward .

## Tabel 1. Eliminasi Variabel Bebas pada Model Regresi
Model Variabel yang Masuk ke Model Variabel yang dieliminasi dari Model Metode 1 Jumlah Penduduk, Inflasi, PDRB - Enter 2 Jumlah Penduduk, PDRB Inflasi Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= 0,100). 3 PDRB Jumlah Penduduk Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= 0,100).
Tabel  1  memperlihatkan  bahwa  dengan  metode backward terdapat  2  tahapan  eliminasi  variabel independen  pada  model  regresi,  sehingga  terdapat  3  model  regresi.  Model  regresi  pertama  (Model  1) melibatkan ketiga variabel independen (PDRB, Inflasi, dan Jumlah Penduduk). Model regresi yang kedua (Model  2)  melibatkan  2  variabel  independen  (PDRB  dan  Jumlah  Penduduk),  dengan  variabel  inflasi dieliminasi dari model oleh metode backward . Model ketiga (Model 3) hanya melibatkan variabel PDRB, dengan  variabel  jumlah  penduduk  tereliminasi  pada  model  ini.  Penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  proses
eliminasi  variabel  bebas  dengan  metode backward untuk  ketiga  model  regresi  maka  akan  ditampilkan hasil uji serentak ketiga model regresi pada Tabel 2.
Tabel 2. ANOVA untuk Metode Backward Model Jumlah Kuadrat db Kuadrat Rata-rata F Sig. 1 Regresi 8470,856 3 2823,619 70,278 0,000 Residual 241,065 6 40,178 Total 8711,921 9 2 Regresi 8470,850 2 4235,425 122,985 0,000 Residual 241,071 7 34,439 Total 8711,921 9 3 Regresi 8466,399 1 8466,399 275,866 0,000 Residual 245,522 8 30,690 Total 8711,921 9
Tabel  2  menunjukkan  hasil  uji  serentak  dari  Model  1,  Model  2  dan  Model  3.  Pengujian  serentak dilakukan  dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut [7].
1. Hipotesis dari Model 1 sebagai berikut:
(secara  serentak  seluruh  variabel  bebas  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel terikat (pajak daerah)).
minimal  terdapat  satu
,  untuk
(secara  serentak  variabel  bebas  berpengaruh
terhadap variabel terikat (pajak daerah)).
2. Hipotesis dari Model 2 sebagai berikut:
(secara serentak  seluruh  variabel  bebas  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel terikat (pajak daerah)).
minimal terdapat satu
, untuk (secara serentak variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat (pajak daerah)).
3. Hipotesis dari Model 3 sebagai berikut:
(secara serentak seluruh variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat (pajak daerah)).
minimal terdapat satu , untuk (secara serentak variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat (pajak daerah)).
Berdasarkan Tabel 2, Model 1 menghasilkan nilai uji-F sebesar 70,278 dengan signifikansi sebesar 0,000. Karena Model 1 mempunyai nilai signifikansi < (0,000<0,05), maka tolak . Ini berarti bahwa secara serentak seluruh variabel bebas yang masuk pada Model 1 (PDRB, Inflasi, Jumlah Penduduk) mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat (Pajak Daerah). Model 2 menghasilkan nilai uji-F sebesar 122,985 dan nilai  signifikansi  sebesar  0,000.  Karena  Model  2  mempunyai  nilai  signifikansi  < (0,000<0,05),  maka tolak .  Ini  berarti  bahwa  secara  serentak  seluruh  variabel  bebas  yang  masuk  pada  Model  2  (PDRB, Jumlah Penduduk) mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat (Pajak Daerah). Sedangkan pada Model 3  nilai  statistik  uji-F  yang  diperoleh  sebesar  275,866  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0,000.  Dengan demikian  nilai  signifikan  uji-F  untuk  Model  3  juga  kurang  dari (0,000<0,05),  maka ditolak  yang artinya secara serentak seluruh variabel bebas yang  masuk pada Model 3 (PDRB) mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat (Pajak Daerah).
Sesuai  dengan  uraian  sebelumnya  maka  pada  uji  serentak  untuk  Model  1,  Model  2  maupun  Model  3 mempunyai hasil yang sama. Oleh karena itu, selanjutnya akan ditampilkan hasil pengujian parsial untuk setiap model. Pada pengujian parsial hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut [8]:
= 0 (Variabel bebas ke- i tidak berpengaruh terhadap variabel terikat)
0 (Variabel bebas ke- i berpengaruh terhadap variabel terikat).
Setelah dilakukan pengolahan data maka hasil uji parsial disajikan pada Tabel 3.
Pengujian secara parsial bagi Model 1 yang mengikut sertakan seluruh variabel bebas dalam model regresi,  maka  dapat  dilihat  untuk  variabel  PDRB  mempunyai  nilai  uji- t sebesar  2,496  dan  nilai signikansinya  sebesar  0,047.  Karena  nilai  signifikansinya  < (0,047<0,05),  maka ditolak.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  secara  parsial  PDRB  berpengaruh  terhadap  Pajak  Daerah.  Sedangkan  untuk variabel Inflasi nilai uji- t = 0,011 dan signifikansinya = 0,991. Karena nilai signifikan uji- t untuk Inflasi lebih dari (0,991>0,05), maka diterima, atau dengan kata lain secara parsial Inflasi tidak berpengaruh terhadap Pajak Daerah. Sementara untuk Jumlah Penduduk nilai uji- t = 0,305 dengan signifikansi = 0,770. Karena  nilai  signifikansinya  > (0,770>0,05),  maka diterima,  atau  dengan  kata  lain  secara  parsial Jumlah Penduduk tidak berpengaruh terhadap Pajak Daerah.
Tabel 3. Hasil Uji Parsial Untuk Backward Model Koefisien T Sig. 1 ( Constant ) -11,894 -0,264 0,801 PDRB 7,223x10 -6 2.496 0,047 Inflasi 0,013 0,011 0,991 Jumlah Penduduk 5,775 x10 -5 0,305 0,770 2 ( Constant ) -11,985 -0,292 0,779 PDRB 7,209 x10 -6 3,001 0,020 Jumlah Penduduk 5,854 x10 -5 0,360 0,730 3 ( Constant ) 2,696 0,717 0,494 PDRB 8,052 x10 -6 16,609 0,000
Pengujian  secara  parsial  bagi  Model  2  untuk  variabel  PDRB  memperoleh  nilai  uji- t =  3,001  dan signifikansinya  =  0,020  < =  0,05,  maka ditolak,  yang  berarti  secara  parsial  PDRB  berpengaruh terhadap Pajak Daerah. Selanjutnya untuk variabel Jumlah Penduduk memperoleh nilai uji- t = 0,360 dan singfikansinya = 0,730. Karena nilai signifikansinya > (0,730>0,05), maka diterima, atau dengan kata lain  secara  parsial  Jumlah  Penduduk  tidak  berpengaruh  terhadap  Pajak  Daerah.  Selanjutnya,  hasil  uji parsial Model 3 untuk variabel PDRB memperoleh nilai uji- t = 16,609 dan signifikansinnya = 0,000 < = 0,05, maka ditolak, yang berarti secara parsial PDRB berpengaruh terhadap Pajak Daerah.
Dari uraian sebelumnya  maka pada uji parsial dari ke-3  model yang dijelaskan dapat disimpulkan bahwa  yang  diperoleh  dengan  metode backward adalah  Model  3  dengan  PDRB  sebagai  variabel  bebas dan Pajak Daerah sebagai variabel terikat. Maka dari Tabel 4 dapat dibentuk model regresi dengan metode backward sebagai berikut.
Nilai pada  model  di  atas  mempunyai  arti,  setiap  penambahan  X 1 (PDRB)  sebesar  satu satuan,  maka  Y  (Pajak  Daerah)  akan  bertambah  sebesar
satuan.  Sedangkan  untuk  nilai koefisien determinasi ( R 2 ) untuk model regresi dengan metode backward ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 4. Koefisien Determinasi Untuk Metode Backward Model R R-Square 3 0,986 0,972
Dari  Tabel  4  diperoleh  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0,972  atau  97,2%.  Ini  berarti  bahwa  variabel PDRB mampu menjelaskan variabel Pajak Daerah sebesar 97,2% dari model yang dibentuk.

## 3.2. Model Regresi Linier dengan Metode Forward
Model regresi dengan metode forward diperoleh dengan memasukkan satu per satu varibel bebas ke dalam model regresi yang terbentuk. Setelah dilakukan analisis regresi dengan metode forward diperoleh hasil seperti berikut.
Tabel 5. Eliminasi Variabel Bebas pada Model Regresi Model Variabel yang Masuk ke Model Variabel yang dieliminasi dari Model Method 1 PDRB Forward (Criterion: Probability of F-to-enter >= 0,050).
Tabel  5  memperlihatkan  hasil  analisis  regresi  dengan  metode forward yang  menghasilkan  satu  model regresi dengan 1 variabel bebas yang dimasukkan  ke dalam  model. Variabel bebas yang dimasukkan ke dalam model regresi yaitu variabel PDRB. Sehingga untuk variabel Inflasi dan Jumlah Penduduk tidak dimasukkan  ke  dalam  model.  Selanjutnya  akan  disajikan  hasil  uji  serentak  untuk  model  regresi  yang terbentuk.
Pengujian serentak dilakukan dengan statistik uji-F dan menggunakan hipotesis seperti berikut [8]:
(secara  serentak  seluruh  variabel  bebas  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat  (pajak daerah)).
minimal  terdapat  satu
,  untuk (secara  serentak  variabel  bebas  berpengaruh  terhadap variabel terikat (pajak daerah)).
Hasil dari uji serentak ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 6. ANOVA Untuk Metode Forward Model Jumlah Kuadrat db Rata-rata Kuadrat F Sig. 1 Regresi 8466,399 1 8466,399 275,866 0,000 Residual 245,522 8 30,690 Total 8711,921 9
Berdasarkan  Tabel  6,  Model  1  menghasilkan  nilai  uji-F  sebesar  275,866  dengan  signifikansi  sebesar 0,000. Karena Model 1 mempunyai nilai signifikansi < (0,000<0,05), maka tolak . Ini berarti bahwa secara serentak hanya ada satu variabel bebas yang masuk pada Model 1 (PDRB) mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat (Pajak Daerah).
Sesuai  dengan  uraian  diatas  maka  pada  uji  serentak  untuk  Model  1  berpengaruh  terhadap  Pajak Daerah.  Oleh  karena  itu,  selanjutnya  akan  ditampilkan  hasil  pengujian  parsial  untuk  satu  model.  Pada pengujian parsial hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut [8]:
= 0 (Variabel bebas ke- i tidak berpengaruh terhadap variabel terikat)
0 (Variabel bebas ke- i berpengaruh terhadap variabel terikat).
Setelah dilakukan pengolahan data maka hasil uji parsial disajikan seperti tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Uji Parsial Untuk Metode Forward Model Koefisien T Sig. 1 ( Constant ) 2,696 0,717 0,494 PDRB 8,052x10 -6 16,609 0,000
Berdasarkan  Tabel  7  hasil  uji  parsial  untuk  Model  1  yang  melibatkan  hanya  satu  variabel  bebas  dalam model  regresi,  maka  dapat  dilihat  untuk  variabel  PDRB  mempunyai  nilai  uji- t =  16,609  dan signifikansinya  =  0,000  < =  0,05,  maka ditolak,  yang  berarti  secara  parsial  PDRB  berpengaruh terhadap  Pajak  Daerah.  Sedangkan  untuk  variabel  Inflasi  dan  Jumlah  Penduduk  yang  tidak  disertakan dalam model regresi dengan metode forward , hasil uji parsial ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 8. Variabel yang Tidak Disertakan Dalam Model Model T Sig. 1 Inflasi 0,143 0,891 Jumlah Penduduk 0,360 0,730
Tabel  8  memperlihatkan  hasil  uji  parsial  kedua  variabel  bebas  (Inflasi,  Jumlah  Penduduk)    yang disertakan  dalam  model.  Inflasi  mempunyai  nilai  uji- t sebesar  0,143  dan  signifikan  sebesar  0,891  > = 0,05,  maka diterima,  yang  berarti  secara  parsial  Inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap  Pajak  Daerah. Sedangkan  untuk  Jumlah  Penduduk  statistik  uji- t =  0,360  dan  signifikansi  =  0,730  > =  0,05,  maka diterima, yang berarti secara parsial Jumlah Penduduk tidak berpengaruh terhadap Pajak Daerah.
Dari  uraian  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  yang  diperoleh  dengan  metode forward adalah  Model  regresi  dengan  PDRB  sebagai  variabel  bebas  dan  Pajak  Daerah  sebagai  variabel terikat.Maka dari Tabel 8 dapat dibentuk model regresi dengan metode forward sebagai berikut.
Nilai pada model di atas mempunyai arti, setiap penambahan X 1 (PDRB) sebesar satu satuan,  maka  Y  (Pajak  Daerah)  akan  bertambah  sebesar
satuan.  Sedangkan  untuk  nilai koefisien determinasi ( R 2 ) untuk model regresi dengan metode forward ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 9. Koefisien Determinasi untuk Metode Forward Model R R-Square 1 0,986 0,972
Dari  Tabel  9  diperoleh  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0,972  atau  97,2%.  Ini  berarti  bahwa  variabel PDRB mampu menjelaskan variabel Pajak Daerah sebesar 97,2% dari model yang dibentuk.

## 3.3. Asumsi Klasik Dalam Regresi Linier
Setelah diperoleh model regresi yang sama, baik dengan menggunakan metode backward maupun forward akan  dilakukan  pengujian  asumsi  klasik  berupa  uji  normalitas,  uji  heteroskedastisitas  dan  uji autokorelasi.  Sedangkan  untuk  uji  multikolinieritas  tidak  dapat  dilakukan  karena  pada  model  yang diperoleh  merupakan  model  regresi  linier  sederhana,  atau  dengan  kata  lain  hanya  terdapat  satu  variabel bebas pada model yang terbentuk.

## Normalitas
Pengujian  normalitas  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  Kolmogorov-Smirnov.  Sedangkan hipotesis yang digunakan pada uji normalitas adalah sebagai berikut [9].
residual berdistribusi normal
residual tidak berdistribusi normal
Hasil pengujian dengan bantuan SPSS disajikan seperti berikut.
Tabel 10. Uji Normalitas n Kolmogrov-Smirnov Z Signifikan 10 0,649 0,793
Berdasarkan  Tabel  Uji  Normalitas  diperoleh  nilai  signifikan  sebesar  0,793  >  0,05  maka  tolak .  Ini berarti bahwa residual menyebar mengikuti distribusi normal.

## Heteroskedastisitas
Pengujian  asumsi  heteroskedastisitas  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  Glejser.  Hipotesis  yang digunakan pada uji Heteroskedastisitas adalah [7]:
Tidak terjadi Heteroskedastisitas
Terjadi Heteroskedastisitas
Tabel 11. Uji Glejser Variabel t hitung Signifikansi Konstanta 3,485 0,070 PDRB 1,355 x 10 -7 0,546
Tabel  11  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  untuk  variabel  PDRB  sebesar  0,546.  Karena  nilai signifikansi  lebih  besar  dari maka  terima ,  sehingga    dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  kasus heteroskedastisitas.

## Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Hipotesis yang digunakan pada uji Autokorelasi:
(artinya tidak ada autokorelasi residual)
(artinya ada autokorelasi residual)
Hasil pengujian Durbin-Watson ditampilkan seperti tabel berikut.
Tabel 12. Uji Durbin-Watson R 2 Durbin-Watson 0,972 1,079
Berdasarkan tabel di atas maka nilai Durbin-Watson yang diperoleh sebesar 1,079. Sedangkan nilai tabel Durbin-Watson diperoleh dari tabel Durbin-Watson dengan n = 10 dan k (banyaknya variabel bebas) = 1. Sehingga  nilai  tabel  Durbin-Watson  yang  diperoleh  adalah dan .  Maka diperoleh  bahwa  nilai  uji  Durbin-Watson  termasuk  dalam  interval
.  Berdasarkan  hasil  uji Durbin-Watson maka tidak ada keputusan yang dapat diambil [9].
Karena  tidak  ada  keputusan  yang  dapat  diambil  dengan  menggunakan  uji  Durbin-Watson,  maka akan  digunakan run  test untuk  dapat  mengambil  keputusan  pada  uji  autokorelasi  [10].  Hasil  pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 13. Run Test Nilai Uji Signifikansi 1,74986 0,314
Karena nilai signifikan sebesar 0,314 > 0,05 maka dapat disimpulkan tidak terjadi kasus Autokorelasi.
3.4.  Perbandingan Metode Backward dan Forward
Pada sub bab ini akan dijelaskan tentang perbandingan antara metode backward dan forward [11]. Hasil perbandingan metode backward dan forward dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 14. Perbandingan Model Regresi Linier dengan Metode Backward dan Forward Metode Model Regrei Backward 0,972 Forward 0,972
Berdasarkan tabel di atas, perbandingan antara metode backward dan forward membentuk model regresi yang sama dengan melibatkan satu variabel bebas (PDRB), yaitu:
Demikian  juga  dengan  nilai yang  diperoleh  dari  kedua  metode,  baik  metode backward maupun forward ,  yaitu  sebesar  0,972  atau  97,2%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  membentuk  model regresi  tidak  perlu  digunakan  kedua  metode  ini ( backward dan forward )  secara  bersamaan,  karena  akan memperoleh hasil yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  rumusan  masalah,  pembahasan  dan  hasil  penelitian  mengenai  perbandingan  metode backward dan forward pada regresi linier berganda, maka dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Model regresi yang dihasilkan dengan metode backward adalah:
2. Model regresi yang dihasilkan dengan metode forward adalah:
3. Model  regresi  yang  dihasilkan  oleh  metode backward dan forward hanya  melibatkan  satu  variabel bebas  (PDRB)  dengan  nilai yang  sama  yaitu  sebesar  0,972  atau  97,2%.  Sehingga  tidak  ada perbedaan model regresi baik menggunakan metode backward dan forward .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Badan Pusat Statistik Kota Ambon, “Kota Ambon dalam Angka", Ambon: Katalog BPS, 2017.
[2]   Badan  Pusat  Statistik  Kota  Ambon.,  “Kota  Ambon  dalam  Angka  2012”,  Ambon:  Katalog  BPS., 2012.
[3]   Rooy, F.D & N. Budiarso, “Analisis Kontribusi Penerimaan Pajak Daerah Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten Raja Ampat”, Manado: Universitas Sam Ratulangi, 2015.
[4]   Kutner,  M.H.,  C.J.  Nachtsheim.,  dan  J,  “Applied  Linear  Regression  Models.4th  ed”,  Neter  New York: McGraw-Hill Companies, Inc, 2004.
[5]   Pakpahan,  L.  D.,  R.  Sitepu,  &  M.  Situmorang,  ““Penggunaan  Metode  Stepwise  Forward  untuk Menentukan  Persamaan  Regresi  Linier  Berganda  (Studi  Kasus  :  Jumlah  Pendapatan  di  Tapanuli Utara)”,” Sainta Matematika, vol. 1, no. 4, pp. 383-397., 2013.
[6]   Primadhita, Safyra, ““Peringkat Pembayaran Pajak Indonesia Naik 44 Level”,” .https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20161117113420-78-173227/peringkat-pembayaran-pajak- indonesia-naik-44-level, Diakses pada tanggal 17 November 2016.
[7]   Gujarati, N.D, “Basic Econometrics 4th ed”, New York: McGraw-Hill Companies, Inc., 2003.
[8]   Samosir,  N.,  P.  Siagin,  &  P.  Bangun,  ““Analsisis  Metode  Backward  dan  Metode  Forward  u\untuk Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda (Studi Kasus : Jumlaha Kecelakaan Lalu Lintas di Kotamadya Medan)”,” Sainta Matematika, vol. 2, no. 4, pp. 345-360, 2014.
[9]   Setiawan & D.E. Kusrini, “Ekonometrika”, Yogyakarta: ANDI, 2010.
[10]  Ulwan  M.  N,  “  “Mendeteksi  Autokorelasi  dengan  Run  Test”,”  http://www.portal-statistik.com.  , Diakses pada tanggal 10 Mei 2014..
[11]  Widarjono,  A,  “Ekonometrika:  Teori  dan  Aplikasi  untuk  Ekonomi  dan  Bisnis,  Edisi  Kedua”, Yogyakarta: Ekonisia Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia., 2007.