pengaruh modal intelektual terhadap nilai … filestudi empiris di perusahaan manufaktur yang...

PENGARUH MODAL INTELEKTUAL TERHADAP

NILAI PERUSAHAAN

Studi Empiris di Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar

di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2013

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

Program Studi Akuntansi

Oleh:

Andrean Indrajaya

NIM: 112114089

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2015

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJIPLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

i

PENGARUH MODAL INTELEKTUAL TERHADAP

NILAI PERUSAHAAN

Studi Empiris di Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar

di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2013

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

Program Studi Akuntansi

Oleh:

Andrean Indrajaya

NIM: 112114089

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI


YOGYAKARTA

2015


ii

Skripsi

PENGARUH MODAL INTELEKTUAL TERHADAP NILAI

PERUSAHAAN

Studi Empiris di Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia Tahun 2011-2013

Oleh:

Andrean Indrajaya

NIM: 112114089

Telah disetujui oleh:

Pembimbing I

Drs. Gabriel Anto Listianto, M.S.A., Ak. Tanggal: 15 Juli 2015


iii

Skripsi


PERUSAHAAN



Dipersiapkan dan ditulis oleh:

Andrean Indrajaya

NIM: 112114089

Telah dipertahankan di depan Dewan Penguji

Pada Tanggal 30 Juli 2015

dan dinyatakan memenuhi syarat

Susunan Dewan Penguji

Nama Lengkap Tanda Tangan

Ketua Dr. Fr. Reni Retno Anggraini, M.Si., Ak., C.A. .....................

Sekretaris Lisia Apriani, S.E., M.Si., Ak., QIA., C.A. .....................

Anggota Drs. Gabriel Anto Listianto, M.S.A., Ak. .....................

Anggota Drs. YP. Supardiyono, M.Si., Ak., QIA., C.A. .....................

Anggota Trisnawati Rahayu, S.E., M.Si., Ak., QIA., C.A. .....................

Yogyakarta, 31 Agustus 2015

Fakultas Ekonomi

Universitas Sanata Dharma

Dekan

Dr. H. Herry Maridjo, M.Si.


iv

HALAMAN PERSEMBAHAN

“Hidup hanya sekali. Jangan menua tanpa prestasi dan inspirasi”.

(Ridwan Kamil)

Jangan awali hari dengan penyesalan hari

kemarin, karena akan mengganggu hebatnya

hari ini dan merusak indahnya hari esok.

(-unknown-)

Kupersembahkan untuk:

Tuhan Yesus Kristus

Bapakku Adi Wahyono dan Ibuku Erna Sulistriyani

Adikku Mira Adiana

Nosa Aninditya

Teman-teman Akuntansi 2011


v


FAKULTAS EKONOMI

JURUSAN AKUNTANSI – PROGRAM STUDI AKUNTANSI

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI

Yang bertanda tangan di bawah ini, saya menyatakan bahwa Skripsi dengan judul:


PERUSAHAAN


Indonesia Tahun 2011-2013 dan dimajukan untuk diuji pada tanggal 30 Juli 2015 adalah hasil karya saya.

Dengan ini saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa dalam skripsi ini

tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan orang lain yang saya ambil

dengan cara menyalin, atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau simbol

yang menunjukkan gagasan atau pendapat atau pemikiran dari penulis lain yang

saya aku seolah-olah sebagai tulisan saya sendiri dan atau tidak terdapat bagian

atau keseluruhan tulisan yang saya salin, tiru, atau yang saya ambil dari tulisan

orang lain tanpa memberikan pengakuan pada penulis aslinya.

Apabila saya melakukan hal tersebut di atas, baik sengaja atau tidak, dengan

ini saya menyatakan menarik skripsi yang saya ajukan sebagai hasil tulisan saya

sendiri ini. Bila kemudian terbukti bahwa saya ternyata melakukan tindakan

menyalin atau meniru tulisan orang lain seolah-olah hasil pemikiran saya sendiri,

berarti gelar dan ijasah yang telah diberikan oleh universitas batal saya terima.


Yang membuat pernyataan,

Andrean Indrajaya


vi

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN

PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma:

Nama : Andrean Indrajaya

NIM : 112114089

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan

Universitas Sanata Dharma karya ilmiah saya yang berjudul :


PERUSAHAAN



Dengan demikian saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata

Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan dalam bentuk media lain,

mengelolanya dalam bentuk pangkalan data, mendistribusikan secara terbatas, dan

memplubikasikannya di internet atau media lain untuk kepentingan akademis

tanpa perlu meminta ijin dari saya maupun memberikan royalti kepada saya

selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis.

Demikian pernyataan ini yang saya buat dengan sebenarnya.


Yang membuat pernyataan,

Andrean Indrajaya


vii

KATA PENGANTAR

Puji syukur dan terimakasih kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah

melimpahkan rahmat dan karunia kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan

skripsi ini. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk memenuhi salah satu syarat untuk

memperoleh gelar sarjana pada Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi

Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

Dalam menyelesaikan skripsi ini penulis mendapat bantuan, bimbingan, dan

arahan dri berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terimakasih yang

tak terhingga kepada:

1. Drs. Johanes Eka Priyatma, M.Sc., Ph.D., selaku Rektor Universitas

Sanata Dharma Yogyakarta yang telah memberikan kesempatan untuk

belajar dan mengembangkan kepribadian penulis.

2. Drs. Gabriel Anto Listianto, M.S.A., Ak., selaku Pembimbing yang telah

membantu serta membimbing penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

3. Kedua orang tua dan adik penulis yang senantiasa memberikan perhatian,

dukungan, doa, dan semangat kepada penulis.

4. Nosa Aninditya yang selalu memberikan doa, semangat, dan masukan

selama proses penulisan skripsi.

5. Teman-teman Akuntansi angkatan 2011, khususnya Kelas B atas

semangat, kebersamaan dan kekompakan kita selama ini.

6. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu.


viii

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangannya, oleh

karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran. Semoga skripsi ini dapat

bermanfaat bagi pembaca.


Penulis


ix

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ............................................................................... i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ..................................... ii

HALAMAN PENGESAHAN ................................................................. iii

HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................. iv

HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS ................ v

HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI .............. vi

HALAMAN KATA PENGANTAR ....................................................... vii

HALAMAN DAFTAR ISI ..................................................................... ix

HALAMAN DAFTAR TABEL ............................................................. xii

HALAMAN DAFTAR GAMBAR ......................................................... xiii

ABSTRAK .............................................................................................. xiv

ABSTRACT ............................................................................................ xv

BAB I PENDAHULUAN ....................................................................... 1

A. Latar Belakang Masalah ....................................................... 1

B. Rumusan Masalah ................................................................ 4

C. Tujuan Penelitian.................................................................. 5

D. Manfaat Penelitian................................................................ 5

E. Sistematika Penulisan ........................................................... 6

BAB II LANDASAN TEORI ................................................................. 8

A. Teori Stakeholder ................................................................. 8

B. Modal Intelektual ................................................................. 10


x

1. Pengertian Modal Intelektual ........................................ 10

2. Komponen Modal Intelektual ....................................... 11

C. Value Added Intellectual Coefficients (VAICTM

)................. 15

1. Value Added Capital Employed (VACA) ..................... 16

2. Value Added Human Capital (VAHU) ......................... 16

3. Structural Capital Value Added (STVA) ...................... 17

D. Nilai Perusahaan ................................................................... 18

1. Pengertian Nilai Perusahaan ......................................... 18

2. Pengukuran Nilai Perusahaan ....................................... 19

E. Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Nilai Perusahaan ..... 22

F. Penelitian Terdahulu ............................................................ 23

G. Pengembangan Hipotesis dan Kerangka Pemikiran............. 25

1. Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Nilai Perusahaan

yang Diukur dengan Price to Book Value (PBV) ......... 26


yang Diukur dengan Earnings per Share (EPS) ........... 27


yang Diukur dengan Price to Earning Ratio (PER) ..... 28

BAB III METODE PENELITIAN.......................................................... 30

A. Jenis Penelitian ..................................................................... 30

B. Subjek dan Objek Penelitian ................................................ 30

C. Populasi dan Sampel ............................................................ 30

D. Jenis dan Sumber Data ......................................................... 31


xi

E. Teknik Pengumpulan Data ................................................... 32

F. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional ...................... 32

G. Teknik Analisa Data ............................................................. 35

BAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN ....................... 41

A. Bursa Efek Indonesia ........................................................... 41

B. Pemilihan Sampel ................................................................. 43

C. Profil Perusahaan Sampel..................................................... 44

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN ........................................... 62

A. Analisis Data ........................................................................ 62

B. Pembahasan .......................................................................... 72

BAB VI PENUTUP ................................................................................ 75

A. Kesimpulan........................................................................... 75

B. Keterbatasan Penelitian ........................................................ 75

C. Saran ..................................................................................... 76

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................. 77

LAMPIRAN ............................................................................................ 80


xii

DAFTAR TABEL

Tabel 1 Perkembangan Pasar Modal ................................................. 41

Tabel 2 Hasil Pemilihan Sampel ....................................................... 43

Tabel 3 Hasil Analisis Statistik Deskriptif ........................................ 64

Tabel 4 Hasil Uji Normalitas............................................................. 65

Tabel 5 Hasil Koefisien Determinasi Model Regresi 1 ..................... 66



Tabel 8 Hasil Uji Statistik t Hipotesis 1 ........................................... 68




xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1 Kerangka Pemikiran ........................................................ 29


xiv

ABSTRAK


PERUSAHAAN



Andrean Indrajaya

NIM: 112114089

Universitas Sanata Dharma

Yogyakarta

2015

Peran modal intelektual dalam bisnis berbasis pengetahuan semakin

dibutuhkan. Modal intelektual dipercaya mampu berkontribusi dalam peningkatan

nilai perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh modal

intelektual terhadap nilai perusahaan. Modal intelektual diukur dengan

menggunakan model Value Added Intellectual Coefficient (VAICTM

) yang

dikembangkan oleh Pulic (1998). Nilai perusahaan diukur dengan menggunakan

Price to Book Value (PBV), Earning Per Share (EPS), dan Price to Earning Ratio

(PER).

Jenis penelitian ini adalah studi empiris. Populasi dalam penelitian ini

adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011-

2013. Jumlah sampel diperoleh sebanyak 71 perusahaan yang dipilih dengan

metode purposive sampling. Penelitian ini menggunakan data pengamatan selama

tiga periode, sehingga jumlah sampel akhir yang diperoleh berjumlah 213. Teknik

analisa data menggunakan regresi linier sederhana.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa modal intelektual berpengaruh

terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan Price to Book Value (PBV) dan

Earning Per Share (EPS), akan tetapi modal intelektual tidak berpengaruh

terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan Price to Earning Ratio (PER).

Kata Kunci: Modal Intelektual, Nilai Perusahaan, VAICTM

, PBV, EPS, PER


xv

ABSTRACT

THE EFFECT OF INTELLECTUAL CAPITAL ON FIRM VALUE

An Empirical Study on Manufacturing Companies Listed in Indonesia Stock

Exchange during 2011-2013

Andrean Indrajaya

NIM: 112114089

Sanata Dharma University

Yogyakarta

2015

The role of intellectual capital in knowledge-based business is increasingly

required. Intellectual capital is believed to contribute to the improvement of firm

value. The purpose of this study is to analyze the effect of intellectual capital on

firm value. Intellectual capital is measured using a model of Value Added

Intellectual Coefficient (VAICTM

) developed by Pulic (1998). The firm value is

measured by Price to Book Value (PBV), Earning Per Share (EPS), and Price to

Earning Ratio (PER).

The study is empirical. The population in this study are manufacturing

companies listed in Indonesia Stock Exchange during 2011-2013. The number of

samples are 71 firms that are selected using purposive sampling method. This

study uses observational data for three periods, so the number of final samples are

213. The data were analyzed using simple linear regression.

The result of this study shows that intellectual capital influences firm value

which is measured by price to book value (PBV) and earning per share (EPS).

However, intellectual capital does not influence firm value which is measured by

Price to Earning Ratio (PER).

.

Keywords: Intellectual Capital, Firm Value, VAICTM

, PBV, EPS, PER


1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Perekonomian global tumbuh begitu pesat. Indonesia sebagai negara

berkembang harus mampu beradaptasi dengan hal tersebut agar kondisi

ekonomi dalam negara tetap stabil. Perusahaan-perusahaan di Indonesia harus

mampu mengelola berbagai sumber daya yang dimiliki (baik aset berwujud

maupun aset tak berwujud) secara maksimal. Terlebih pada tahun 2015, akan

diberlakukan Asean Free Trade Area (AFTA). Kondisi ini memungkinkan

semua negara menjual barang dan jasa dengan mudah ke negara-negara lain

di kawasan Asia Tenggara sehingga kompetisi akan semakin ketat (BBC

Indonesia 2014).

Persaingan usaha yang semakin ketat di pasar global menuntut

perusahaan-perusahaan melakukan berbagai cara dan strategi untuk

memenangkan persaingan. Cara yang dapat dilakukan oleh perusahaan adalah

mengubah proses bisnis yang sebelumnya didasarkan pada tenaga kerja

(labor based business) menuju bisnis berdasarkan pengetahuan (knowledge

based business), sehingga karakteristik utama perusahaan adalah berdasarkan

ilmu pengetahuan (Sawarjuwono dan Kadir 2003). Perubahan proses bisnis

tersebut akan mendorong perusahaan untuk mengembangkan inovasi produk

dengan sumber-sumber pengetahuan yang dimiliki, sehingga perusahaan

mampu menciptakan produk-produk baru yang disukai oleh konsumen.


2

Sawarjuwono dan Kadir (2003) berpendapat bahwa era bisnis berbasis

pengetahuan menyebabkan peran modal konvensional menjadi kurang

penting dibandingkan dengan modal berbasis pengetahuan dan teknologi. Hal

ini berarti perusahaan harus memusatkan pada pengelolaan aset tak

berwujudnya secara optimal seperti pengetahuan, daya pikir, inovasi, dan

kemampuan untuk meningkatkan nilai perusahaan. Aset tak berwujud

tersebut diukur dengan menggunakan modal intelektual yang saat ini

perannya semakin dibutuhkan dalam dunia bisnis modern.

Menurut Bontis et al. (2000), secara umum para peneliti membagi

modal intelektual ke dalam tiga unsur utama yaitu human capital, structural

capital, dan customer capital. Ketiga unsur tersebut dipercaya dapat

membangun modal intelektual yang mampu meningkatkan nilai perusahaan

apabila dikelola secara optimal. Jika nilai perusahaan tinggi, investor akan

memberi nilai lebih pada perusahaan dengan melakukan investasi. Penilaian

lebih oleh investor terhadap harga saham perusahaan ini diyakini disebabkan

modal intelektual yang dimiliki perusahaan (Sunarsih dan Mendra, 2012).

Menurut Ulum (2009: 3), fenomena modal intelektual telah

berkembang di Indonesia setelah muncul PSAK No.19 (revisi 2000) tentang

aktiva tak berwujud. Dalam PSAK No. 19 (revisi 2000) aktiva tak berwujud

tidak dinyatakan secara eksplisit sebagai modal intelektual, tetapi kurang

lebih hal ini telah mendapat perhatian. Paragraf 09 dalam PSAK No.19 (revisi

2000) menyebutkan beberapa contoh aktiva tak berwujud antara lain ilmu

pengetahuan dan teknologi, desain dan implementasi sistem atau proses baru,


3

lisensi, hak kekayaan intelektual, pengetahuan mengenai pasar, dan merk

dagang. Contoh-contoh tersebut secara tidak langsung telah mencerminkan

modal intelektual.

“Salah satu persoalan yang dihadapi dalam penelitian mengenai

intellectual capital adalah bagaimana cara mengukur aset tak berwujud atau

modal intelektual” (Marfuah dan Rahman 2013). Beberapa peneliti telah

mengembangkan metode pengukuran modal intelektual. Pulic (1998)

memperkenalkan metode pengukuran modal intelektual secara tidak langsung

dengan menggunakan Value Added Intellectual Coefficient (VAICTM

).

VAICTM

menggabungkan tiga komponen sumber daya perusahaan, yaitu

capital employed/physical capital (VACA), human capital (VAHU), dan

structural capital (STVA). Metode ini digunakan sebagai ukuran untuk

menilai efisiensi penggunaan modal intelektual dalam menciptakan nilai

tambah.

Modal intelektual dipercaya mampu memberikan kontribusi dalam

peningkatan nilai perusahaan (Sunarsih dan Mendra, 2012). Investor akan

memberikan nilai lebih tinggi pada perusahaan yang memiliki efisiensi modal

intelektual yang tinggi (Chen et al., 2005). Hal ini berarti, secara tidak

langsung modal intelektual telah menjadi salah satu faktor yang

mempengaruhi persepsi pasar terhadap nilai perusahaan. Semakin tinggi

modal intelektual di dalam suatu perusahaan, menunjukkan bahwa

perusahaan tersebut memiliki keunggulan bersaing dan nilai tambah


4

dibandingkan perusahaan yang memiliki modal intelektual yang rendah

(Marfuah dan Rahman, 2013).

Penelitian mengenai modal intelektual telah dilakukan oleh beberapa

peneliti. Menurut Sudibya dan Restuti (2014), modal intelektual berpengaruh

terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan price to book value (PBV).

Jacub (2013) menemukan pengaruh modal intelektual terhadap nilai

perusahaan yang diukur menggunakan price to earning ratio (PER). Hasil

penelitian Wijayanti (2013) menyatakan bahwa modal intelektual

berpengaruh terhadap earning per share (EPS).

Sunarsih dan Mendra (2012) tidak berhasil membuktikan pengaruh

langsung modal intelektual pada nilai perusahaan yang diproksikan dengan

PBV. Hasil yang sama juga dinyatakan oleh Solikhah dkk. (2010) bahwa

modal intelektual tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap nilai

perusahaan yang diukur dengan PBV dan PER. Beberapa penelitian yang

telah dilakukan belum menunjukkan hasil yang konsisten. Berdasarkan uraian

tersebut, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian tentang pengaruh modal

intelektual terhadap nilai perusahaan.

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, rumusan masalah penelitian ini

adalah:

1) Apakah modal intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang

diukur dengan price to book value (PBV) ?


5


diukur dengan earning per share (EPS) ?


diukur dengan price to earning ratio (PER) ?

C. Tujuan Penelitian

Tujuan dilakukan penelitian ini adalah sebagai berikut:

1) Untuk mengetahui pengaruh modal intelektual terhadap nilai

perusahaan yang diukur dengan price to book value (PBV).


perusahaan yang diukur dengan earning per share (EPS).


perusahaan yang diukur dengan price to earning ratio (PER).

D. Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat dan berguna untuk

berbagai pihak, antara lain:

1) Bagi Universitas

Hasil penelitian diharapkan dapat menambah wawasan mahasiswa

Universitas Sanata Dharma tentang modal intelektual dan dapat

digunakan sebagai tambahan koleksi kepustakaan yang bermanfaat

untuk penunjang kegiatan akademik mahasiswa.


6

2) Bagi Perusahaan

Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi

perusahaan untuk lebih maksimal dalam mengelola aset tak berwujud

yang dimilikinya dan mengoptimalkan nilai perusahaan melalui

pengelolaan modal intelektual.

3) Bagi Penulis

Penulis dapat mengembangkan dan menerapkan ilmu yang didapat

selama perkuliahan serta menambah wawasan dan pengetahuan

khususnya tentang modal intelektual.

4) Bagi Peneliti Selanjutnya

Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai sumber

referensi untuk penelitian selanjutnya.

E. Sistematika Penulisan

BAB I : Pendahuluan

Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan masalah,

tujuan penelitian, manfaat penelitian dan sistematika penulisan.

BAB II : Landasan Teori

Bab ini menjelaskan teori-teori yang mendukung atau relevan

dengan masalah yang diangkat dalam penelitian dan hasil

penelitian terdahulu beserta analisisnya.


7

BAB III : Metode Penelitian

Bab ini menjelaskan objek dan subjek penelitian, variabel

penelitian, populasi dan sampel penelitian, teknik pengambilan

sampel, jenis dan sumber data, teknik pengumpulan data, dan

teknik analisis data.

BAB IV : Gambaran Umum Objek Penelitian

Bab ini menjelaskan gambaran umum perusahaan yang menjadi

objek penelitian.

BAB V : Analisis Data dan Pembahasan

Bab ini menjelaskan analisis data penelitian, hasil penelitian, dan

pembahasan.

BAB VI : Penutup

Bab ini menjelaskan kesimpulan penelitian, keterbatasan

penelitian, dan saran.


8

BAB II

LANDASAN TEORI

A. Teori Stakeholder

Menurut Freeman dan Reed (1983), stakeholder adalah kelompok atau

individu yang diidentifikasikan dapat mempengaruhi tujuan organisasi atau

dapat dipengaruhi oleh tujuan organisasi. Kelompok yang termasuk dalam

stakeholder menurut Belkaoui (2003) adalah pemegang saham, karyawan,

pelanggan, pemasok, kreditur, pemerintah dan masyarakat. Kelompok-

kelompok tersebut dikatakan stakeholder apabila memiliki kekuasaan

ataupun kepentingan terhadap perusahaan yang bersangkutan.

Menurut Ulum (2009: 4), teori stakeholder beranggapan bahwa seorang

manajer harus melakukan aktivitas-aktivitas yang dianggap penting oleh para

stakeholder dan melaporkan aktivitas tersebut kepada para stakeholder.

Seluruh stakeholder memiliki hak untuk mengetahui segala informasi terkait

dengan aktivitas perusahaan.

Tujuan utama dari teori stakeholder adalah untuk membantu manajer

perusahaan memahami lingkungan stakeholder dan melakukan pengelolaan

secara efektif hubungan-hubungan yang ada di lingkungan perusahaan (Ulum,

2009: 5). Hal ini menciptakan sebuah hubungan timbal balik dengan

stakeholder yang berarti perusahaan (dalam hal ini manajer) melaksanakan

perannya secara dua arah, selain memenuhi kebutuhan sendiri, juga harus

memperhatikan kesejahteraan stakeholder (Efandiana, 2011). Pada intinya,


9

kunci utama keberhasilan perusahaan dalam meningkatkan nilainya terletak

pada relasi yang dibangun antara perusahaan dan stakeholder.

Keterkaitannya dengan modal intelektual, teori stakeholder dapat

dipandang dari dua bidang yaitu bidang etika dan bidang manajerial (Ulum,

2009: 5-6). Menurut Deegan (2004), dikutip oleh Ulum (2009: 6), bidang

etika berpendapat bahwa stakeholder memiliki hak untuk diperlakukan secara

adil oleh perusahaan dan manajer harus mengelola organisasi untuk

keuntungan seluruh stakeholder. Aspek etika akan terpenuhi jika manajer

mampu mengelola perusahaan dalam proses penciptaan nilai (Ulum 2009: 6).

Teori stakeholder juga menjelaskan bahwa seluruh aktivitas perusahaan

bermuara pada penciptaan nilai, kepemilikan serta pemanfaatan sumber daya

intelektual memungkinkan perusahaan mencapai keunggulan bersaing dan

meningkatkan nilai tambah (Sunarsih dan Mendra, 2012). Hal ini berarti,

manajer harus mengelola seluruh sumber daya berupa aset fisik, teknologi,

sistem informasi, human capital, dan structural capital yang dimiliki oleh

perusahaan secara maksimal sehingga mendorong pembentukan nilai tambah.

Menurut Watts dan Zimmerman (1986), dikutip oleh Ulum (2009: 6),

bidang manajerial berpendapat bahwa kekuatan stakeholder untuk

mempengaruhi manajemen perusahaan harus dipandang sebagai fungsi dari

tingkat pengendalian stakeholder atas sumber daya yang dibutuhkan

organisasi. Hal ini dilakukan oleh para stakeholder untuk meningkatkan

kesejahteraan mereka yang tercermin dari tingkat return perusahaan yang

tinggi (Ulum 2009: 6).


10

B. Modal Intelektual

1. Pengertian Modal Intelektual

Beberapa peneliti memiliki versi berbeda terkait definisi modal

intelektual. Bukh (2003), dikutip oleh Ulum (2009: 14), menyebutkan

bahwa modal intelektual dan aset tak berwujud adalah sama dan saling

menggantikan. Namun demikian Edvinsson dan Malone (1997), dikutip

oleh Ulum (2009: 14), menyatakan bahwa modal intelektual adalah

bagian dari aset tak berwujud.

Klein dan Prusak, dikutip oleh Sawarjuwono dan Kadir (2003)

mendefinisikan modal intelektual yang kemudian dipopulerkan oleh

Stewart (1994), yaitu “...we can define intellectual capital operationally

as intellectual material that has been formalized, captured, and

leveraged to produce a higher valued asset”. Modal intelektual dapat

didefinisikan secara operasional sebagai material yang telah disusun,

ditangkap, dan dimanfaatkan untuk menghasilkan aset yang bernilai lebih

tinggi.

Lebih jelas, Sawarjuwono dan Kadir (2003) juga mendefinisikan

modal intelektual sebagai berikut:

“Intellectual capital dapat didefinisikan sebagai jumlah dari apa

yang dihasilkan oleh tiga elemen utama organisasi (human capital,

structural capital, costumer capital) yang berkaitan dengan

pengetahuan dan teknologi yang dapat memberikan nilai lebih bagi

perusahaan berupa keunggulan bersaing organisasi”.

Menururt Bontis (1998), dikutip oleh Sudibya dan Restuti (2014),

modal intelektual adalah seperangkat aset tak berwujud (sumber daya,


11

kemampuan, dan kompetensi) yang menggerakkan kinerja organisasi dan

penciptaan nilai. Namun demikian, Pramestiningrum (2013)

mendefinisikan modal intelektual sebagai aset tak berwujud yang berisi

pengetahuan dan dapat mempengaruhi kinerja suatu perusahaan baik

dalam pembuatan keputusan untuk saat ini maupun manfaat di masa

depan.

Sudibya dan Restuti (2014) juga mendefinisikan modal intelektual

sebagai “Akumulasi kinerja dari tiga elemen utama perusahaan (human

capital, structural capital, dan customer capital) yang dapat memberikan

nilai lebih di masa yang akan datang”. Namun demikian, secara garis

besar modal intelektual berhubungan dengan aset non fisik atau aset tak

berwujud yang meliputi aspek pengetahuan, skill, teknologi, dan

pengalaman individu yang apabila dikelola dengan maksimal akan

menciptakan nilai tambah bagi perusahaan.

2. Komponen Modal Intelektual

Beberapa pakar atau peneliti telah mengklasifikasikan modal

intelektual ke dalam tiga komponen atau elemen utama (Sawarjuwono

dan Kadir 2003). Komponen-komponen utama modal intelektual tersebut

antara lain:

a. Human Capital (Modal Manusia)

Human capital atau modal manusia adalah keahlian dan

kompetensi yang dimiliki karyawan dalam memproduksi barang


12

dan jasa serta kemampuannya untuk dapat berhubungan baik

dengan pelanggan (Sudibya dan Restuti, 2014). Menurut IFAC

(1998) dikutip oleh Ulum (2009: 29), human capital atau modal

manusia terdiri dari: keterampilan, pendidikan, penilaian kerja,

pengetahuan, dan kompetensi yang berhubungan dengan pekerjaan.

Human capital menggabungkan pengetahuan, keterampilan,

inovasi, dan kemampuan individu yang direpresentasikan oleh

karyawan perusahaan (Bontis, 2000). Human capital akan

meningkat jika perusahaan mampu untuk mengembangkan dan

memanfaatkan kompetensi yang dimiliki oleh karyawannya secara

efisien (Prasetyanto, 2013). Perusahaan yang memiliki potensi

karyawan berkualitas akan mendorong kinerja perusahaan secara

optimal sehingga meningkatkan persepsi pasar terhadap

perusahaan.

Menurut Sawarjuwono dan Kadir (2003), human capital

merupakan lifeblood dari modal intelektual yang di dalamnya

terdapat unsur inovasi dan pengembangan. Artinya manusia atau

individu memiliki peran penting dalam pembentukan modal

intelektual sehingga perusahaan memiliki keunggulan bersaing

dengan para kompetitor.

b. Structural Capital atau Organizational Capital (Modal Organisasi)

Structural capital merupakan infrastruktur yang dimiliki oleh

perusahaan dalam memenuhi kebutuhan pasar (Saryanti, 2011).


13

Infrastruktur tersebut mencakup budaya organisasi, pelatihan

karyawan, sistem informasi, sistem jaringan perusahaan, proses

manajemen, dan financial relations (Ulum 2009: 30). Bontis

(2000) berpendapat structutal capital terdiri dari database

perusahaan, struktur organisasi, paten, merek dagang, dan semua

kemampuan perusahaan yang mendukung produktivitas

karyawannya. Lebih jelas, structural capital akan tetap dimiliki

oleh perusahaan ketika karyawan telah meninggalkan perusahaan

(Bontis, 2000).

Structural capital juga digunakan sebagai sarana penunjang

dari human capital yang menyediakan fasilitas pendukung untuk

menghasilkan kinerja karyawan yang optimal (Sudibya dan Restuti,

2014). Sumber daya ini akan melekat pada perusahaan seiring

dengan aktivitas operasional yang dilakukannya. Seorang karyawan

atau individu dapat memiliki tingkat intelektualitas yang tinggi,

tetapi jika tidak didukung dengan sistem perusahaan yang memadai

maka akan sangat sulit untuk mengoptimalkan sumber daya

intelektual yang dimiliki perusahaan (Sawarjuwono dan Kadir,

2003).

c. Customer Capital (Modal Pelanggan)

Pelanggan merupakan sumber utama bagi perusahaan untuk

menghasilkan pendapatan (Prasetyanto, 2013). Pelanggan akan

membeli produk atau jasa yang dihasilkan oleh perusahaan. Hal ini


14

menuntut perusahaan untuk menjaga hubungan dengan para

pelanggan agar kepuasan pelanggan tercapai.

Menurut Pramestiningrum (2013), “Relational capital

merupakan hubungan baik antara perusahaan dengan pihak

eksternal seperti supplier yang berkualitas, pelanggan yang loyal,

pemerintah, dan masyarakat di sekitar”. Modal ini terdiri dari

loyalitas pelanggan, jaringan distribusi, perjanjian lisensi, kepuasan

pelanggan, kerjasama bisnis, dan kontrak yang saling

menguntungkan (Ulum 2009: 29).

Menurut Putra (2012), customer capital menunjukkan

kemampuan perusahaan dalam mengidentifikasi kebutuhan atau

selera pasar sehingga terjalin hubungan baik dengan pihak luar.

Bontis et al. (2000) berpendapat bahwa basis utama dari customer

capital adalah pengetahuan yang tertanam pada perusahaan untuk

membuat jalur pemasaran dan menjalin hubungan dengan

pelanggan dalam rangka menjalankan bisnis.

Modal pelanggan merupakan association network yang

dimiliki oleh perusahaan dengan para mitranya (Sawarjuwono dan

Kadir, 2003). Hal ini berarti, perusahaan harus mampu menjaga

hubungan dengan pihak-pihak eksternal agar pengelolaan sumber

daya intelektual, khususnya customer capital dapat dimanfaatkan

secara optimal.


15

C. Value Added Intellectual Coefficients (VAICTM

)

Modal intelektual dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan

Value Added Intellectual Coefficients (VAICTM

). VAICTM

merupakan metode

pengukuran modal intelektual secara moneter yang dikembangkan oleh Pulic

pada tahun 1998. Metode ini menggabungkan unsur human capital, structural

capital dan capital employed. Hal terpenting ketika akan mengukur modal

intelektual adalah mengetahui value added yang diciptakan oleh perusahaan.

Keunggulan metode ini menurut Ulum (2009: 90) adalah data yang

dibutuhkan untuk menghitung berbagai rasio mudah diperoleh dari berbagai

sumber dan jenis perusahaan karena berasal dari laporan keuangan yang

diterbitkan oleh perusahaan.

Pulic (1998) menjelaskan bahwa value added dihitung dari selisih

antara output (OUT) dan input (IN). Output merupakan seluruh penghasilan

perusahaan mencakup semua produk dan jasa yang dijual di pasar. Input

meliputi seluruh beban yang digunakan dalam memperoleh penghasilan

kecuali beban karyawan. Pulic (1998) menyatakan: “The labour expenditures

are not calculated as costs any more but represent an active component of

value creation”, bahwa beban karyawan tidak dihitung sebagai biaya karena

merupakan komponen aktif dalam proses penciptaan nilai. Rumus untuk

menghitung value added adalah (Ulum 2009: 88):

VA = OUT – IN

Keterangan:

VA = Value added

Output (OUT) = Total penjualan dan pendapatan lain

Input (IN) = Beban dan biaya-biaya (selain beban karyawan)


16

Menururt Sudibya dan Restuti (2014), VAICTM

dirancang untuk

memungkinkan manajemen dan stakeholder secara efektif mengawasi dan

mengevaluasi efisiensi nilai tambah (value added) dengan komponen sumber

daya perusahaan. Value added tersebut membentuk hubungan dengan unsur-

unsur pembentuk modal intelektual yang dimiliki perusahaan, antara lain:

1. Value Added Capital Employed (VACA)

Value Added Capital Employed (VACA) adalah rasio dari value

added (VA) terhadap capital employed (CE). Capital employed (CE)

merupakan dana yang tersedia atau dimiliki oleh perusahaan. Rasio ini

menunjukkan seberapa efisien modal fisik telah digunakan. Pulic

mengasumsikan (Ulum 2009: 87) jika satu unit capital employed (CE)

menghasilkan return yang lebih besar daripada perusahaan lain, maka

dapat dikatakan perusahaan tersebut telah memanfaatkan capital

employed (CE) dengan maksimal. Rumus untuk menghitung VACA

adalah sebagai berikut (Ulum 2009: 89):

VACA =

Keterangan:

VA = Value Added, yaitu total penjualan dan pendapatan lain dikurangi

dengan beban dan biaya-biaya (selain beban karyawan).

CE = Capital Employed, yaitu dana yang tersedia atau dimiliki oleh

perusahaan (total ekuitas).

2. Value Added Human Capital (VAHU)

Value Added Human Capital (VAHU) merupakan rasio dari value

added (VA) terhadap human capital (HC). Value added merupakan

selisih dari total penjualan dan pendapatan lain dengan beban dan biaya-


17

biaya (selain beban karyawan). Menurut Ulum (2008), hubungan ini

menunjukkan kemampuan karyawan atau tenaga kerja dalam

menghasilkan value added bagi perusahaan dengan dana yang

dikeluarkan untuk tenaga kerja tersebut.

Perusahaan yang memiliki sumber daya manusia berkualitas, dapat

dengan mudah menghasilkan nilai tambah. Hal ini juga berbanding lurus

dengan penghargaan yang diterima oleh karyawan atau tenaga kerja,

yaitu berupa gaji atau upah yang merupakan indikator dari human

capital. “VAHU menjadi indikator kualitas dari sumber daya manusia

dalam suatu perusahaan dan sumber daya manusia tersebut telah mampu

menghasilkan VA untuk setiap Rupiah yang dikeluarkan untuk HC”

(Pramestiningrum 2013). Rumus untuk menghitung VAHU adalah

sebagai berikut (Ulum 2009: 88):

VAHU =

Keterangan: VA = Value Added, yaitu total penjualan dan pendapatan lain dikurangi

dengan beban dan biaya-biaya (selain beban karyawan).

HC = Human Capital, yaitu beban karyawan atau tenaga kerja yang

ditanggung oleh perusahaan (total gaji, upah dan pendapatan

karyawan).

3. Structural Capital Value Added (STVA)

Structural Capital Value Added (STVA) merupakan rasio structural

capital (SC) terhadap value added (VA). Rasio ini mengasumsikan

jumlah structural capital yang dibutuhkan untuk manghasilkan satu

Rupiah dari value added. Menurut Ulum (2009: 88), jika semakin besar


18

kontribusi human capital dalam menciptakan nilai bagi sebuah

perusahaan, maka semakin kecil kontribusi yang diberikan structural

capital dalam hal tersebut. Rumus untuk menghitung STVA adalah

sebagai berikut (Ulum 2009: 90):

STVA =

Keterangan:

SC (structural capital) = VA – HC

VA = Value Added

Tahap akhir setelah menghitung ketiga komponen yang terdiri dari

VACA, VAHU, dan STVA adalah menghitung nilai VAICTM

. VAICTM

menunjukkan seberapa besar kemampuan intelektual perusahaan untuk

menciptakan nilai bagi perusahaan itu sendiri (Pramestinigrum, 2013).

Ketiga komponen tersebut digabungkan dengan bentuk formula sebagai

berikut:

VAICTM

= VACA + VAHU + STVA

D. Nilai Perusahaan

1. Pengertian Nilai Perusahaan

Nilai perusahaan menurut pandangan Sartono (2010: 487) adalah

“Nilai jual sebuah perusahaan sebagai suatu bisnis yang sedang

beroperasi. Adanya kelebihan nilai jual di atas nilai likuidasi adalah nilai

dari organisasi manajemen yang menjalankan perusahaan itu”. Menurut

Husnan (2000: 7), “Nilai perusahaan adalah harga yang bersedia dibayar


19

oleh calon pembeli apabila perusahaan tersebut dijual”. Berdasarkan

pendapat tersebut, dapat disimpulkan bahwa nilai perusahaan

menggambarkan pandangan investor mengenai perusahaan yang

bersangkutan. Jika perusahaan dapat memberikan kemakmuran kepada

pemegang saham, maka publik akan menilai bahwa perusahaan tersebut

memiliki nilai tinggi yang tercermin dari harga sahamnya.

Perusahaan yang sudah go public akan lebih mudah dalam

mengukur nilai perusahaan, karena perusahaan telah menjual sahamnya

di masyarakat. Saham yang beredar tersebut mencerminkan nilai sebuah

perusahaan. Jika harga pasar saham tinggi maka nilai perusahaan juga

tinggi yang sejalan dengan meningkatnya kemakmuran pemegang saham.

Menurut Sartono (2010: 8), tujuan utama perusahaan bukan

memaksimumkan profit tetapi, memaksimumkan kemakmuran pemegang

saham melalui maksimisasi nilai perusahaan. Perusahaan harus

melaksanakan manajemen keuangan secara profesional agar maksimisasi

nilai perusahaan berhasil dilakukan, sehingga prospek atau masa depan

perusahaan jelas.

2. Pengukuran Nilai Perusahaan

Dalam penelitian ini, nilai perusahaan diukur dengan menggunakan

beberapa cara, yaitu:

a. Price to Book Value (PBV)

Price to book value (PBV) merupakan perbandingan antara

harga saham dengan nilai buku per saham. PBV yang tinggi


20

mencerminkan harga saham yang lebih tinggi dibandingkan dengan

nilai buku per lembar sahamnya. Semakin tinggi hasil dari PBV

menunjukkan bahwa pasar semakin percaya prospek perusahaan

(Sunarsih dan Mendra, 2012). Menurut Tandelilin (2010: 385), cara

untuk menghitung PBV adalah:

PBV =

Menurut Keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta Nomor:

Kep-310/BEJ/09-2004, harga saham penutupan adalah harga yang

terbentuk berdasarkan penawaran jual dan permintaan beli saham

yang dilakukan oleh anggota bursa efek yang tercatat pada akhir

jam perdagangan di pasar reguler. Menurut Tandelilin (2010: 384),

nilai buku per lembar saham merupakan jumlah ekuitas dibagi

dengan jumlah lembar saham beredar.

b. Earning per Share (EPS)

“Komponen penting pertama yang harus diperhatikan dalam

analisis perusahaan adalah laba per lembar saham atau lebih

dikenal sebagai earning per share (EPS)” (Tandelilin 2010: 373).

EPS merupakan perbandingan antara laba bersih setelah bunga dan

pajak dengan jumlah saham beredar. Hasil ini menunjukkan

besarnya laba bersih perusahaan yang dibagikan kepada seluruh

pemegang saham.

Nilai EPS sudah tersaji dan dapat dilihat dalam laporan

keuangan perusahaan. Namun demikian, nilai EPS dapat dihitung


21

dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Tandelilin 2010:

374):

EPS =

Laba bersih setelah bunga dan pajak adalah laba tahun

berjalan yang terdapat dalam laporan laba rugi komprehensif suatu

perusahaan. Jumlah saham beredar adalah jumlah saham yang

dipegang oleh investor, termasuk saham yang dimiliki oleh

eksekutif perusahaan dan masyarakat investor umum (Kamus

Bisnis).

c. Price to Earning Ratio (PER)

Price to Earning Ratio (PER) merupakan perbandingan

antara harga saham dengan laba per lembar saham. Menurut

Tandelilin (2010: 375), rasio ini menunjukkan besarnya Rupiah

yang dibayarkan oleh investor untuk memperoleh satu Rupiah

earning perusahaan. PER juga menunjukkan perbandingan antara

harga saham terhadap earning perusahaan. Menurut Tandelilin

(2010: 320), cara untuk menghitung PER adalah:

PER =

Harga saham yang digunakan untuk menghitung PER adalah

harga saham penutupan (closing price) yaitu harga yang terbentuk

berdasarkan penawaran jual dan permintaan beli saham yang

dilakukan oleh anggota bursa efek yang tercatat pada akhir jam


22

perdagangan di pasar reguler. Laba per lembar saham adalah

perbandingan antara laba bersih setelah bunga dan pajak dengan

jumlah saham beredar.

E. Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Nilai Perusahaan

Teori stakeholder menyatakan bahwa manajer perusahaan harus

melakukan aktivitas-aktivitas yang dianggap penting oleh para stakeholder

(Ulum 2009: 4). Seluruh aktivitas yang dilakukan oleh stakeholder tersebut

bermuara pada penciptaan nilai dari pemanfaatan sumber daya intelektual

yang dimiliki perusahaan (Sunarsih dan Mendra, 2012).

Menurut Ulum (2009: 6) para stakeholder memiliki wewenang untuk

mempengaruhi manajer dalam proes pemanfaatan sumber daya perusahaan.

Pemanfaatan sumber daya secara efektif dan efisien akan mendorong

terciptanya nilai tambah pada perusahaan sehingga menarik perhatian para

investor yang merupakan salah satu pihak yang berkepentingan pada

perusahaan.

Investor cenderung menanamkan modalnya pada perusahaan yang

memiliki modal intelektual tinggi (Sudibya dan Restuti, 2014). Hal ini

menunjukkan bahwa investor akan menilai tinggi perusahaan yang memiliki

efisiensi modal intelektual yang tinggi (Chen et al., 2005). Modal yang

ditanamkan tersebut mencerminkan nilai dari sebuah perusahaan.

Pertambahan modal dari investor, akan berdampak pada naiknya nilai

perusahaan (Sudibya dan Restuti, 2014). Kepentingan seluruh stakeholder


23

juga akan terpenuhi apabila perusahaan mampu menciptakan nilai dari modal

intelektual yang dimiliki.

Menurut Sudibya dan Restuti (2014), penciptaan nilai dari modal

intelektual dapat dilakukan dengan memaksimalkan potensi human capital,

structural capital, dan customer capital yang dimiliki oleh perusahaan.

Kepemilikan dan pemanfaatan modal intelektual memungkinkan perusahaan

memiliki keunggulan bersaing serta nilai tambah (Putra, 2012). Perusahaan

yang mampu memanfaatkan modal intelektual secara efisien, akan

meningkatan nilai perusahaannya (Sunarsih dan Mendra, 2012).

F. Penelitian Terdahulu

Penelitian tentang modal intelektual telah dilakukan oleh beberapa

peneliti. Sudibya dan Restuti (2014) meneliti pengaruh modal intelektual

tehadap nilai perusahaan dengan kinerja keuangan sebagai variabel

intervening. Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan sektor keuangan

yang terdaftar di BEI tahun 2008-2012. Hasil penelitian ini menunjukkan

bahwa modal intelektual berpengaruh langsung pada nilai perusahaan yang

diukur dengan PBV. Hal ini menunjukkan bahwa pasar telah memberikan

penilaian yang lebih tinggi pada perusahaan yang memiliki modal intelektual

yang tinggi. Hasil penelitian yang kedua menunjukkan bahwa kinerja

keuangan sebagai variabel intervening mampu memediasi hubungan antara

modal intelektual dan nilai perusahaan meskipun tidak lebih kuat daripada

pengaruh langsung dari modal intelektual terhadap nilai perusahaan.


24

Putra (2012) meneliti pengaruh modal intelektual pada nilai perusahaan

perbankan yang go public di Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian

menunjukkan bahwa modal intelektual berpengaruh positif pada nilai

perusahaan. Pengelolaan dan penggunaan modal intelektual secara efektif

terbukti mampu meningkatkan nilai perusahaan yang diukur dengan rasio

price to book value (PBV).

Sunarsih dan Mendra (2012) menguji pengaruh modal intelektual

terhadap nilai perusahaan dengan kinerja keuangan sebagai variabel

intervening pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil

penelitian menyatakan bahwa modal intelektual tidak berpengaruh pada nilai

perusahaan yang diukur dengan PBV. Temuan penelitian ini mengindikasikan

investor belum memberikan penilaian yang lebih tinggi terhadap perusahaan

yang memiliki modal intelektual yang tinggi.

Wijayanti (2013) menguji pengaruh modal intelektual terhadap harga

saham melalui kinerja keuangan pada perusahaan perbankan. Hasil penelitian

yang dilakukan menyatakan bahwa terdapat pengaruh antara modal

intelektual dengan kinerja keuangan yang diukur dengan menggunakan EPS.

Salim dan Karyawati (2013) juga menguji pengaruh modal intelektual

terhadap kinerja keuangan yang diukur dengan EPS. Hasil penelitian

menunjukkan bahwa secara empiris hanya unsur capital employed dan

structural capital yang berpengaruh signifikan terhadap EPS, namun secara

umum modal intelektual berpengaruh terhadap EPS.


25

Jacub (2012) menguji pengaruh modal intelektual dan

pengungkapannya terhadap nilai perusahaan dengan menggunakan sampel

perusahaan farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian

yang dilakukan menyatakan bahwa modal intelektual berpengaruh signifikan

positif terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan menggunakan PER. Hal

ini menunjukkan bahwa modal intelektual merupakan kekuatan bagi

perusahaan dalam menciptakan keunggulan bersaing.

Solikhah dkk. (2010) menguji implikasi modal intelektual terhadap

financial performance, growth, dan market value pada perusahaan

manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2006-2008. Penelitian ini

menggunakan PER dan PBV dalam mengukur nilai perusahaan. Hasil

penelitian ini menyimpulkan bahwa modal intelektual tidak terbukti

berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan

PBV dan PER.

G. Pengembangan Hipotesis dan Kerangka Pemikiran

Teori stakeholder menjelaskan bahwa seluruh aktivitas perusahaan

berpusat pada penciptaan nilai. Kepemilikan dan pemanfaatan sumber daya

intelektual memungkinkan perusahaan mencapai keunggulan bersaing dan

meningkatkan nilai tambah bagi perusahaan (Sunarsih dan Mendra, 2012).

Penelitian ini akan menguji pengaruh modal intelektual terhadap nilai

perusahaan. Modal intelektual dalam penelitian ini diukur dengan

menggunakan model yang dikembangkan oleh Pulic (1998) yaitu VAICTM

.


26

Nilai perusahaan diukur dengan menggunakan PBV, EPS, dan PER. Berikut

merupakan pengembangan hipotesis dalam penelitian ini:

1. Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Nilai Perusahaan yang

Diukur dengan Price to Book Value (PBV)

Salah satu peran modal intelektual adalah membantu perusahaan

dalam proses penciptaan nilai. Perusahaan yang memiliki modal

intelektual tinggi akan direspon positif oleh investor dengan melakukan

penanaman modal. Hal tersebut akan berdampak pada naiknya nilai

perusahaan. Menurut Sudibya dan Restuti (2014), para pemegang saham

akan memberi perhatian lebih pada perusahaan yang mampu

menciptakan nilai karena dengan begitu perusahaan akan lebih mampu

untuk menyejahterakan stakeholder.

Nilai perusahaan yang diukur dengan menggunakan PBV akan

menunjukkan perbandingan antara harga saham dengan nilai buku

sahamnya. Peningkatan nilai perusahaan diciptakan oleh modal-modal

yang digunakan perusahaan termasuk modal intelektual (Sudibya dan

Restuti, 2014). Jika perusahaan mampu mengelola modal intelektual

secara maksimal, maka nilai perusahaan akan meningkat yang tercermin

dari PBV.

Penelitian Sudibya dan Restuti (2014) menyimpulkan bahwa modal

intelektual berpengaruh pada nilai perusahaan yang diukur dengan PBV.

Hasil penelitian tersebut berbeda dengan Sunarsih dan Mendra (2012)

yang menyatakan bahwa modal intelektual tidak berpengaruh pada nilai


27

perusahaan yang diukur dengan PBV. Berdasarkan uraian di atas,

hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Ha1: Modal intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang

diukur dengan price to book value (PBV)


Diukur dengan Earnings per Share (EPS)

Pada dasarnya logika bisnis sebuah perusahaan didasarkan pada

pencapaian keberhasilan pertumbuhan dan penciptaan nilai dalam jangka

panjang (Ulum, 2009: 84). Penciptaan nilai dapat dilakukan salah satunya

dengan pengelolaan modal intelektual. Unsur-unsur yang terdapat pada

modal intelektual (human cappital, strucutral capital dan customer

capital) harus mampu dikelola dan dimanfaatkan secara optimal.

Menurut Sunarsih dan Mendra (2012), kepemilikan serta pemanfaatan

sumber daya intelektual memungkinkan perusahaan mencapai

keunggulan bersaing dan meningkatkan nilai tambah. Keunggulan

bersaing yang dimiliki perusahaan akan menarik perhatian investor untuk

berinvestasi sehingga nilai perusahaan akan meningkat seiring dengan

return yang diperoleh.

Return yang diperoleh perusahaan akan menentukan besarnya

jumlah EPS. Melalui EPS, para pemegang saham akan mengetahui

besarnya laba bersih perusahaan yang mereka terima. Semakin tinggi


28

modal intelektual yang dimanfaatkan oleh perusahaan, maka semakin

tinggi pula nilai EPS (Pramestiningrum, 2013).

Penelitian yang dilakukan oleh Wijayanti (2013) menyatakan

bahwa terdapat pengaruh antara modal intelektual dengan EPS. Hasil

yang sama juga diungkapkan oleh Salim dan Karyawati (2013) yang

menunjukkan bahwa secara umum modal intelektual berpengaruh

terhadap EPS. Berdasarkan uraian di atas, hipotesis dalam penelitian ini

adalah sebagai berikut:


diukur dengan earning per share (EPS)


Diukur dengan Price to Earning Ratio (PER)

Salah satu pertimbangan yang digunakan oleh investor ketika akan

berinvestasi adalah mengetahui tingkat PER. Rasio ini dapat digunakan

sebagai indikator kepercayaan pasar terhadap prospek perusahaan.

Menurut Sartono (2010: 87), jika investor lebih optimis tehadap prospek

perusahaan, maka mereka akan membeli saham tersebut.

Menurut Sudibya dan Restuti (2014), pasar akan memberikan

penilaian yang lebih tinggi pada perusahaan yang memiliki modal

intelektual yang tinggi. Hal ini sejalan dengan pemikiran Chen et al.

(2005) bahwa investor akan menilai tinggi perusahaan yang memiliki

efisiensi modal intelektual yang tinggi. Jika pengelolaan modal


29

Nilai Perusahaan

intelektual dapat dilakukan secara maksimal, maka persepsi pasar

terhadap nilai perusahaan tersebut diharapkan akan semakin meningkat

(Jacub, 2012).

Jacub (2012) menyatakan bahwa modal intelektual berpengaruh

signifikan terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan menggunakan

PER. Namun demikian, penelitian Solikhah dkk. (2010) menyimpulkan

bahwa modal intelektual tidak terbukti berpengaruh secara signifikan

terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan PBV dan PER.

Berdasarkan uraian di atas, hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut:


diukur dengan price to earning ratio (PER)

Berdasarkan penjelasan dan perumusan hipotesis di atas, dapat dibentuk

sebuah kerangka pemikiran yang menggambarkan hubungan antara variabel

independen dengan variabel dependen sebagai berikut:

Variabel Independen Variabel Dependen

Gambar 1: Kerangka Pemikiran

Modal

Intelektual

(VAICTM

)

Price to Earning

Ratio (PER)

Earning Per Share

(EPS) Ha2

Ha3

Price To Book

Value (PBV) Ha1


30

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang dilakukan adalah studi empiris pada perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011-2013.

B. Subjek dan Objek Penelitian

1. Subjek Penelitian

Subjek yang diteliti dalam penelitian ini adalah perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011 sampai

2013.

2. Objek Penelitian

Objek yang diteliti dalam penelitian ini adalah laporan keuangan

yang diterbitkan oleh perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia

tahun 2011-2013.

C. Populasi dan Sampel

Populasi merupakan keseluruhan objek yang akan diteliti dan terdiri

atas sejumlah individu (Sumarni dan Wahyuni, 2005). Populasi dalam

penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa

Efek Indonesia tahun 2011-2013. Sedangkan sampel adalah sebagian dari

populasi yang digunakan untuk memperkirakan karakteristik populasi

(Sumarni dan Wahyuni, 2005). Sampel dalam penelitian ini dipilih dengan


31

menggunakan metode purposive sampling, yaitu pengambilan sampel dari

populasi berdasarkan suatu kriteria tertentu (Jogiyanto, 2010). Kriteria sampel

yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:

1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

periode 2011-2013.

2. Perusahaan manufaktur yang tidak mengalami delisting selama

periode penelitian.

3. Perusahaan manufaktur yang tidak menunjukkan laba dan ekuitas

negatif selama periode 2011-2013 berturut-turut.

4. Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang Rupiah

dalam laporan keuangannya.

5. Perusahaan manufaktur yang memiliki akhir tahun buku 31

Desember dalam laporan keuangannya.

6. Perusahaan manufaktur yang memiliki informasi tentang harga

saham.

D. Jenis dan Sumber Data

Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang

diperoleh dan digali melalui hasil pengolahan pihak kedua baik berupa data

kualitatif maupun data kuantitatif (Wiyono, 2011). Sumber data dalam

penelitian ini diperoleh dari laporan keuangan perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011-2013 yang dapat diakes melalui

webiste www.idx.co.id.


http://www.idx.co.id/

32

E. Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah teknik dokumentasi.

Teknik dokumentasi dalam penelitian ini dilakukan dengan cara

mengumpulkan dan menganalisis laporan keuangan perusahaan yang telah

dipublikasikan oleh Bursa Efek Indonesia.

F. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional

1. Variabel Independen

Variabel independen yang digunakan adalah modal intelektual.

Menurut Sawarjuwono dan Kadir (2003), modal intelektual adalah

jumlah dari yang dihasilkan oleh tiga elemen utama organisasi (human

capital, structural capital, costumer capital) yang berkaitan dengan

pengetahuan dan teknologi yang dapat memberikan nilai lebih bagi

perusahaan berupa keunggulan bersaing organisasi. Modal intelektual

diukur dengan menggunakan model yang dikembangkan oleh Pulic

(1998) yaitu VAICTM

.

Model VAICTM

merupakan gabungan dari unsur human capital,

structural capital dan capital employed. Tahapan untuk menghitung

VAICTM

antara lain:

a. Menghitung Value Added (VA)

VA merupakan selisih antara output dan input. Rumus untuk

menghitung VA adalah:

VA = OUT – IN


33

Keterangan:

VA = Value added

Output (OUT) = Total penjualan dan pendapatan lain

Input (IN) = Beban dan biaya-biaya (selain beban karyawan)

b. Menghitung Value Added Capital Employed (VACA)

VACA adalah rasio dari value added (VA) terhadap capital

employed (CE). Rasio ini menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh

setiap unit dari CE terhadap value added perusahaan. Rumus untuk

menghitung VACA adalah:

VACA =

Keterangan:

VA = Value Added, yaitu total penjualan dan pendapatan lain

dikurangi dengan beban dan biaya-biaya (selain beban

karyawan).

CE = Capital Employed, yaitu dana yang tersedia atau dimiliki

oleh perusahaan (total ekuitas).

c. Menghitung Value Added Human Capital (VAHU)

VAHU adalah rasio dari value added (VA) terhadap human

capital (HC). Rasio ini menunjukkan kontribusi setiap Rupiah yang

diinvestasikan dalam HC terhadap value added perusahaan.

Rumus untuk menghitung VAHU adalah:

VAHU =

Keterangan: VA = Value Added, yaitu total penjualan dan pendapatan lain

dikurangi dengan beban dan biaya-biaya (selain beban

karyawan).

HC = Human Capital, yaitu beban karyawan atau tenaga kerja

yang ditanggung oleh perusahaan (total gaji, upah dan

pendapatan karyawan).


34

d. Menghitung Structural Capital Value Added (STVA)

STVA adalah rasio structural capital (SC) terhadap value

added (VA). Rasio ini mengasumsikan jumlah structural capital

yang dibutuhkan untuk manghasilkan satu Rupiah dari value added

Rumus untuk menghitung STVA adalah:

STVA =

Keterangan:

SC (structural capital) = VA – HC

VA = Value Added

e. Menghitung Value Added Intellectual Coefficients (VAICTM

)

VAICTM

menunjukkan kemampuan intelektual perusahaan

untuk menciptakan nilai tambah bagi perusahaan. Rumus untuk

menghitung VAICTM

adalah:

VAICTM

= VACA + VAHU + STVA

2. Variabel Dependen

Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah

nilai perusahaan. Menurut Husnan (2000: 7), nilai perusahaan adalah

harga yang bersedia dibayar oleh calon pembeli apabila perusahaan

tersebut dijual. Nilai perusahaan diukur dengan menggunakan price to

book value (PBV), earning per share (EPS), dan price to earning ratio

(PER).

a. Price to Book Value (PBV)

PBV merupakan perbandingan antara harga saham penutupan

dengan nilai buku per lembar saham. Rasio ini menggambarkan


35

seberapa besar pasar menghargai nilai buku saham suatu

perusahaan. Rumus untuk menghitung PBV adalah:

PBV =

b. Earning Per Share (EPS)

EPS merupakan perbandingan antara laba bersih setelah

bunga dan pajak dengan jumlah saham beredar. Rasio ini

menunjukkan besarnya laba bersih perusahaan yang dibagikan

kepada pemegang saham. Rumus untuk menghitung EPS adalah:

EPS =

c. Price to Earning Ratio (PER)

PER merupakan perbandingan antara harga saham dengan

laba per lembar saham. Rasio ini menunjukkan besarnya Rupiah

yang dibayarkan oleh investor untuk memperoleh satu Rupiah

earning perusahaan. Rumus untuk menghitung PER adalah:

PER =

G. Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi

linier sederhana. Analisis regresi linier digunakan untuk mengukur besarnya

pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Penelitian ini

menggunakan regresi linier sederhana karena hanya terdapat satu variabel


36

independen. Langkah-langkah analisis data yang dilakukan dalam penelitian

ini adalah sebagai berikut:

1. Melakukan Analisis Statistik Deskriptif

Menurut Ghozali (2007: 19), statistik deskriptif memberikan

gambaran atau deskripsi mengenai suatu data yang dilihat dari rata-rata

(mean), standar deviasi, nilai maksimum dan nilai minimum. Statistik

deskriptif dalam penelitian ini akan mendeskripsikan nilai dari variabel

VAICTM

, PBV, EPS dan PER.

2. Melakukan Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model

regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal

(Ghozali 2007: 110). Untuk melihat normalitas residual tersebut dapat

digunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov. Kriteria hasil uji stastistik

Kolmogorov-Smirnov adalah:

1) Jika angka signifikansi (sig) ≥ 0,05 maka data berdistribusi

normal.

2) Jika angka signifikansi (sig) < 0,05 maka data tidak

berdistribusi normal.

3. Menentukan Model Regresi Linier

Penelitian ini menggunakan tiga model regresi linier sederhana.

Model regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Y1 = a + b1 X + e .................................... (1)

Y2 = a + b1 X + e .................................... (2)


37

Y3 = a + b1 X + e .................................... (3)

Keterangan:

Y1 = price to book value (PBV)

Y2 = earning per share (EPS)

Y3 = price to earning ratio (PER)

X = value added intellectual coefficients (VAICTM

)

a = konstanta

b1 = koefisien regresi

e = error

4. Menguji Hipotesis

a. Menguji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien Determinasi (R2) digunakan untuk mengukur

seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi

variabel dependen (Ghozali 2007: 83). Nilai koefisien determinasi

(R2) adalah antara nol dan satu. Nilai R

2 yang kecil menunjukkan

kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan

variabel dependen sangat kecil atau terbatas. Jika nilai R2

mendekati satu, variabel-variabel independen memberikan hampir

semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi

variabel dependen. Melalui uji ini akan diketahui seberapa besar

variabel dependen mampu dijelaskan oleh variabel independen,

sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain yang tidak

diteliti.

b. Melakukan Uji Statistik t

Uji Statistik t digunakan untuk mengetahui seberapa jauh

pengaruh satu variabel independen secara individual dalam

menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali 2007: 84). Uji


38

statistik t dapat dilihat dari signifikansi nilai t pada masing-masing

variabel dari output penghitungan. Langkah-langkah yang

dilakukan sebagai berikut:

1) Merumuskan hipotesis

Ho1 Modal intelektual tidak berpengaruh terhadap nilai

perusahaan yang diukur dengan price to book value

(PBV).

Ha1 Modal intelektual berpengaruh terhadap nilai

perusahaan yang diukur dengan price to book value

(PBV).


perusahaan yang diukur dengan earning per share

(EPS).


perusahaan yang diukur dengan earning per share

(EPS).


perusahaan yang diukur dengan price to earning ratio

(PER).


perusahaan yang diukur dengan price to earning ratio

(PER).


39

2) Menentukan tingkat signifikansi (α)

Tingkat signifikansi (α) menunjukkan peluang kesalahan

yang ditetapkan peneliti dalam mengambil keputusan untuk

menolak atau mendukung hipotesis nol.

3) Menentukan t hitung dan t tabel

4) Mengambil keputusan

Ho tidak dapat ditolak jika nilai t hitung ≤ t tabel atau -t hitung ≥ -t

tabel

Ho ditolak jika nilai t hitung > t tabel atau -t hitung < -t tabel

5) Menarik kesimpulan

a) Jika Ho1 tidak dapat ditolak, maka modal intelektual

tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang

diukur dengan price to book value (PBV).

Jika Ho1 ditolak, maka modal intelektual berpengaruh

terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan price to

book value (PBV).

b) Jika Ho2 tidak dapat ditolak, maka modal intelektual


diukur dengan earning per share (EPS).


terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan earning

per share (EPS).


40

c) Jika Ho3 tidak dapat ditolak, maka modal intelektual


diukur dengan price to earning ratio (PER).


terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan price to

earning ratio (PER).


41

BAB IV

GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN

A. Bursa Efek Indonesia

Sejarah pasar modal di Indonesia telah ada sejak jaman Belanda

tepatnya pada tahun 1912 di Batavia. Pemerintah Hindia Belanda mendirikan

pasar modal di Indonesia untuk kepentingan VOC. Seiring berjalannya

waktu, pertumbuhan pasar modal tidak berjalan sesuai dengan harapan pada

masa itu. Kegiatan pasar modal di Indonesia mengalami kevakuman selama

beberapa periode. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor seperti

perang dunia ke I dan II, perpindahan kekuasaan dari pemerintah kolonial

kepada pemerintah Republik Indonesia, dan berbagai kondisi yang

menyebabkan operasi bursa efek tidak dapat berjalan sebagimana mestinya.

Pada tahun 1977, Pemerintah Republik Indonesia mengaktifkan

kembali pasar modal yang telah lama vakum. Beberapa tahun kemudian pasar

modal Indonesia mengalami pertumbuhan seiring dengan berbagai insentif

dan regulasi yang dikeluarkan pemerintah Indonesia. Secara kronologis,

perkembangan pasar modal di Indonesia dapat dilihat sebagai berikut:

Tabel 1. Perkembangan Pasar Modal

Tahun Peristiwa

Des 1912 Bursa Efek pertama di Indonesia dibentuk di Batavia oleh

Pemerintah Hindia Belanda.

1914-1918 Bursa Efek di Batavia ditutup selama Perang Dunia I.

1925-1942 Bursa Efek di Jakarta dibuka kembali bersama dengan Bursa

Efek di Semarang dan Surabaya.

Awal Tahun

1939

Karena isu politik (Perang Dunia II) Bursa Efek di

Semarang dan Surabaya ditutup.


42

Tabel 1. Perkembangan Pasar Modal (lanjutan)

1942-1952 Bursa Efek di Jakarta ditutup kembali selama Perang Dunia

II.

1956 Program nasionalisasi perusahaan Belanda. Bursa Efek

semakin tidak aktif.

1956-1977 Perdagangan di Bursa Efek vakum.

10 Agustus

1977

Bursa Efek diresmikan kembali oleh Presiden Soeharto. BEJ

dijalankan dibawah BAPEPAM (Badan Pelaksana Pasar

Modal). Pengaktifan kembali pasar modal ini juga ditandai

dengan go public PT Semen Cibinong sebagai emiten

pertama 19 Tahun 2008 tentang Surat Berharga Syariah

Negara.

1977-1987 Perdagangan di Bursa Efek sangat lesu. Jumlah emiten

hingga 1987 baru mencapai 24. Masyarakat lebih memilih

instrumen perbankan dibandingkan instrumen pasar modal.

1987 Ditandai dengan hadirnya Paket Desember 1987 (PAKDES

87) yang memberikan kemudahan bagi perusahaan untuk

melakukan penawaran pmum dan investor asing

menanamkan modal di Indonesia.

1988-1990 Paket deregulasi dibidang Perbankan dan Pasar Modal

diluncurkan. Pintu BEJ terbuka untuk asing. Aktivitas bursa

terlihat meningkat.

2 Juni 1988 Bursa Paralel Indonesia (BPI) mulai beroperasi dan dikelola

oleh Persatuan Perdagangan Uang dan Efek (PPUE),

sedangkan organisasinya terdiri dari broker dan dealer.

Des 1988 Pemerintah mengeluarkan Paket Desember 88 (PAKDES

88) yang memberikan kemudahan perusahaan untuk go

public dan beberapa kebijakan lain yang positif bagi

pertumbuhan pasar modal.

16 Juni 1989 Bursa Efek Surabaya (BES) mulai beroperasi dan dikelola

oleh Perseroan Terbatas milik swasta yaitu PT Bursa Efek

Surabaya.

13 Juli 1992 Swastanisasi BEJ. BAPEPAM berubah menjadi Badan

Pengawas Pasar Modal. Tanggal ini diperingati sebagai

HUT BEJ.

22 Mei 1995 Sistem Otomasi perdagangan di BEJ dilaksanakan dengan

sistem komputer JATS (Jakarta Automated Trading

Systems).

10 Nov 1995 Pemerintah mengeluarkan Undang –Undang No. 8 Tahun

1995 tentang Pasar Modal. Undang-Undang ini mulai

diberlakukan mulai Januari 1996.

1995 Bursa Paralel Indonesia merger dengan Bursa Efek

Surabaya.

2000 Sistem Perdagangan Tanpa Warkat (scripless trading) mulai

diaplikasikan di pasar modal Indonesia.


43

Tabel 1. Perkembangan Pasar Modal (lanjutan)

2002 BEJ mulai mengaplikasikan sistem perdagangan jarak jauh

(remote trading).

2007 Penggabungan Bursa Efek Surabaya (BES) ke Bursa Efek

Jakarta (BEJ) dan berubah nama menjadi Bursa Efek

Indonesia (BEI).

2 Maret 2009 Peluncuran Perdana Sistem Perdagangan Baru PT Bursa

Efek Indonesia: JATS-NextG.

Sumber: www.idx.co.id

B. Pemilihan Sampel

Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011-2013.

Sampel dipilih dengan menggunakan metode purposive sampling yaitu

pengambilan sampel dari populasi berdasarkan suatu kriteria tertentu

(Jogiyanto, 2010). Sampel yang diperoleh adalah sebagai berikut:

Tabel 2. Hasil Pemilihan Sampel

No. Kriteria Pemilihan Sampel Jumlah

1 Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia periode 2011-2013 140

2 Perusahaan manufaktur yang mengalami delisting

selama periode penelitian (3)

3 Perusahaan manufaktur yang menunjukkan laba dan

ekuitas negatif selama periode 2011-2013 berturut-turut (34)

4 Perusahaan manufaktur yang tidak menggunakan mata

uang Rupiah dalam laporan keuangannya (21)

5 Perusahaan manufaktur yang tidak memiliki akhir tahun

buku 31 Desember dalam laporan keuangannya (2)

6 Perusahaan manufaktur yang tidak memiliki informasi

tentang harga saham (9)

Jumlah Sampel 71

Jumlah Sampel Akhir 213

Sumber: Data yang diolah

Berdasarkan proses pemilihan sampel dengan menggunakan metode

purposive sampling, diperoleh jumlah sampel sebanyak 71 perusahaan


44

manufaktur. Penelitian ini menggunakan data pengamatan selama tiga

periode, sehingga jumlah sampel akhir yang diperoleh berjumlah 213.

C. Profil Perusahaan Sampel

Berdasarkan kriteria pemilihan sampel, terdapat 71 perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Berikut merupakan profil

singkat 71 perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini:

1) PT Akasha Wira International Tbk (ADES)

Direktur Utama : Martin Jimi

Komisaris Utama : Hanjaya Limanto

Sub Sektor : Food and Beverages

Alamat Kantor : Perkantoran Hijau Arkadia Tower C Lantai 15 Jl.

TB. Simatupang Kav. 88 Jakarta 12520

2) PT Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk (AISA)

Direktur Utama : Stefanus Joko Mogoginta

Komisaris Utama : Anton Apriyantono


Alamat Kantor : Alun Graha Lantai 1 Jl. Prof. DR. Soepomo No.

233 Jakarta Selatan 12820

3) PT Argha Karya Prima Ind Tbk (AKPI)

Direktur Utama : Wilson Pribadi

Komisaris Utama : Andry Pribadi

Sub Sektor : Plastic and Packaging


45

Alamat Kantor : Jl. Pahlawan, Karang Asem Citeureup 16810

Bogor

4) PT Alkindo Naratama Tbk (ALDO)

Direktur Utama : Herwanto Sutanto

Komisaris Utama : Lili Mulyadi Sutanto

Sub Sektor : Pulp and Paper

Alamat Kantor : Kawasan Industri Cimareme, Jl. Cimareme II No.

14, Padalarang, Bandung Barat 40553

5) PT Alumindo Light Metal Industry Tbk (ALMI)

Direktur Utama : Alim Markus

Komisaris Utama : Angkasa Rachmawati

Sub Sektor : Metal and Allied Products

Alamat Kantor : Sawotratap, Gedangan (Kompleks Industri

Maspion Unit I) Sidoarjo-61254

6) PT Asahimas Flat Glass Tbk (AMFG)

Direktur Utama : Mampei Chiyoda

Komisaris Utama : Tan Pei Ling

Sub Sektor : Ceramics, Glass, and Porcelain

Alamat Kantor : Jl Ancol IX/5, Ancol Barat Jakarta 14430

7) PT Asiaplast Industries Tbk (APLI)

Direktur Utama : Wilson Agung Pranoto

Komisaris Utama : Alexander Agung Pranoto

Sub Sektor : Plastic and Packaging


46

Alamat Kantor : Menara Imperium Lantai 10 Suite D Jl. H.R

Rasuna Said Kav. 1 Jakarta

8) PT Arwana Citramulia Tbk (ARNA)

Direktur Utama : Tandean Rustandy

Komisaris Utama : Edwin Pamimpin Situmorang, SH. MH


Alamat Kantor : Sentra Niaga Puri Indah Blok T2 No. 6 & 7

Kembangan Selatan Jakarta 11610

9) PT Astra International Tbk (ASII)

Direktur Utama : Prijono Sugiarto

Komisaris Utama : Budi Setiadharma

Sub Sektor : Automotive and Components

Alamat Kantor : Jl. Gaya Motor Raya No. 8, Sunter II, Jakarta

10) PT Astra Otoparts Tbk (AUTO)

Direktur Utama : Hamdani Dzulkarnaen Salim

Komisaris Utama : Sudirman Maman Rusdi


Alamat Kantor : Jl. Raya Pegangsaan Dua Km 2.2 Kelapa Gading

Jakarta 14250

11) PT Sepatu Bata Tbk (BATA)

Direktur Utama : Muhammad Imran Malik

Komisaris Utama : Hernan Vizcaya Altamirano

Sub Sektor : Footwear


47

Alamat Kantor : Jl. RA. Kartini Kav. 28 Cilandak Barat, Jakarta

Selatan 12430

12) PT Betonjaya Manunggal Tbk (BTON)

Direktur Utama : Gwie Gunadi Gunawan

Komisaris Utama : Gwie Gunato Gunawan


Alamat Kantor : Jl. Raya Krikilan No. 434 Km. 28 Driyorejo

Gresik

13) PT Budi Starch & Sweetener Tbk (BUDI)

Direktur Utama : Santoso Winata

Komisaris Utama : Widarto

Sub Sektor : Chemical

Alamat Kantor : Wisma Budi Lantai 8-9. Jl H.R.Rasuna Said Kav

C6

14) PT Wilmar Cahaya Indonesia Tbk (CEKA)

Direktur Utama : Erik Tjia

Komisaris Utama : Hendri Saksti


Alamat Kantor : Jl. Industri Selatan Blok GG 1 Kawasan Industri

Jababeka, Desa Pasir Sari, Kecamatan Cikarang

Selatan Kabupaten Bekasi 17550

15) PT Charoen Pokphand Indonesia Tbk (CPIN)

Direktur Utama : Rusmin Ryadi


48

Komisaris Utama : Hadi Gunawan Tjoe

Sub Sektor : Animal Feed

Alamat Kantor : Jl. Ancol VIII/1 Jakarta 14430

16) PT Delta Djakarta Tbk (DLTA)

Direktur Utama : Raymondo Y.Albano

Komisaris Utama : Heru Budi Hartono


Alamat Kantor : Jl. Inspeksi Tarum Barat, Desa Setiadharma, Kec.

Tambun Bekasi Timur

17) PT Darya-Varia Laboratoria Tbk (DVLA)

Direktur Utama : Eric A. Gotuaco

Komisaris Utama : Jocelyn Campos Hess

Sub Sektor : Pharmaceuticals

Alamat Kantor : Talavera Office Park 8th-10th Floor Jl. Letjen T.B.

Simatupang No. 22-26 Jakarta 12430, Indonesia

18) PT Ekadharma International Tbk (EKAD)

Direktur Utama : Judi Widjaja Leonardi

Komisaris Utama : Emil Bachtiar


Alamat Kantor : Galeri Niaga Mediterania 2 Blok L8 F-G, Pantai

Indah Kapuk, Jakarta Utara 14460

19) PT Eterindo Wahanatama Tbk (ETWA)

Direktur Utama : Immanuel Sutarto


49

Komisaris Utama : Goh Cheng Beng (Allan Goh)


Alamat Kantor : Chase Plaza, 11th Floor Jl. Jend. Sudirman Kav.

21 Jakarta 12920

20) PT Gunawan Dianjaya Steel Tbk (GDST)

Direktur Utama : Tetsuro Okano

Komisaris Utama : Eng Gwan Kwik


Alamat Kantor : Jl Margomulyo 29A Surabaya 60183 Jawa Timur

21) PT Gudang Garam Tbk (GGRM)

Direktur Utama : Susilo Wonowidjojo

Komisaris Utama : Juni Setiawati Wonowidjojo

Sub Sektor : Tobacco Manufacturers

Alamat Kantor : Jl. Jend. A. Yani No. 79 Jakarta 10510 / Jl.

Semampir II/1 Kediri 64121

22) PT Gajat Tunggal Tbk (GJTL)

Direktur Utama : Christopher Chan Siew Choong

Komisaris Utama : Sutanto


Alamat Kantor : Wisma Hayam Wuruk Lt. 10, Jl. Hayam Wuruk

No. 8 Jakarta 10120

23) PT Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk (HMSP)

Direktur Utama : Paul Norman Janelle


50

Komisaris Utama : John Gledhill

Sub Sektor : Tobacco Manufacturers

Alamat Kantor : One Pacific, Sudirman Central Business Distric

(SCBD) Lantai 18 Jl. Jend. Sudirman Kav. 52-53

Jakarta 12190 - Indonesia

24) PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk (ICBP)

Direktur Utama : Anthoni Salim

Komisaris Utama : Benny Setiawan Santoso


Alamat Kantor : Sudirman Plaza, Indofood Tower Lantai 23 Jl.

Jend. Sudirman Kav 76-78 Jakarta 12910

25) PT Champion Pacific Indonesia Tbk (IGAR)

Direktur Utama : Antonius Muhartoyo

Komisaris Utama : Patrick Tak Kee Yu

Sub Sektor : Plastics and Packaging

Alamat Kantor : Jl. Sultan Agung Km. 28,5 Bekasi 17133

26) PT Indomobil Sukses International Tbk (IMAS)

Direktur Utama : Jusak Kertowidjojo

Komisaris Utama : Soebronto Laras


Alamat Kantor : Wisma Indomobil Lt.6 Jl. MT. Haryono Kav.8 Jkt

27) PT Indal Aluminium Industry Tbk (INAI)

Direktur Utama : Alim Markus


51

Komisaris Utama : Angkasa Rachmawati


Alamat Kantor : Desa Sawotratap Gedangan (Kawasan Maspion

Unit I) Sidoarjo, Surabaya

28) PT Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF)

Direktur Utama : Anthoni Salim

Komisaris Utama : Manuel Velez Pangilinan


Alamat Kantor : Sudirman Plaza Indofood Tower Lt. 27 Jl. Jenderal

Sudirman Kav. 76 - 78 Jakarta 12910

29) PT Indospring Tbk (INDS)

Direktur Utama : Ikawati Nurhadi

Komisaris Utama : Wiranto Nurhadi


Alamat Kantor : Jl. MayJend Sungkono No.10 Segoromadu, Gresik

30) PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk (INTP)

Direktur Utama : Christian Kartawijaya

Komisaris Utama : Dr. Albert Scheuer

Sub Sektor : Cement

Alamat Kantor : Wisma Indocement, Lt.8, Jl. Jend. Sudirman

Kav.70-71 Jakarta

31) PT Jembo Cable Company Tbk (JECC)

Direktur Utama : Santoso


52

Komisaris Utama : I Gusti Made Putera Astaman

Sub Sektor : Cable

Alamat Kantor : Jl. Pajajaran Ds. Gandasari Kec. Jatiuwung

Tangerang 15137

32) PT JAPFA Comfeed Indonesia Tbk (JPFA)

Direktur Utama : Handojo Santosa

Komisaris Utama : Haji Syamsir Siregar


Alamat Kantor : Wisma Millenia Lt. 7 Jl. MT Haryono Kav. 16

Jakarta 12810

33) PT Jaya Pari Steel Tbk (JPRS)

Direktur Utama : Gwie Gunadi Gunawan

Komisaris Utama : Gwie Gunawan


Alamat Kantor : Jl. Margomulyo No.4 Tandes Surabaya

34) PT Kimia Farma (Persero) Tbk (KAEF)

Direktur Utama : Rusdi Rosman

Komisaris Utama : dr. Supriyantoro, Sp.P, MARS


Alamat Kantor : Jalan Veteran No. 9, Jakarta 10110

35) PT KMI Wire and Cable Tbk (KBLI)

Direktur Utama : Herman Nursalim

Komisaris Utama : Sudrajat


53


Alamat Kantor : Jl. Raya Bekasi KM 23,1 Cakung JakTim 13910

36) PT Kabelindo Murni Tbk (KBLM)

Direktur Utama : Surya A. Soepono

Komisaris Utama : Soepono

Sub Sektor : Cable

Alamat Kantor : Kawasan Industri Pulo Gadung Jl. Rawagirang

No.2 Jakarta

37) PT Kedawung Setia Industrial Tbk (KDSI)

Direktur Utama : Ali Sugiharto Wibisono

Komisaris Utama : HMY. Bambang Sujanto

Sub Sektor : Houseware

Alamat Kantor : Jl.Mastrip 862 Warugunung-Karangpilang

Surabaya

38) PT Kedaung Indah Can Tbk (KICI)

Direktur Utama : Ir. Ratna Setyakusuma

Komisaris Utama : Philip Lam Tin Sing

Sub Sektor : Houseware

Alamat Kantor : Jl. Raya Rungkut 15 - 17, Surabaya 60293

39) PT Kalbe Farma Tbk (KLBF)

Direktur Utama : Bernadette Ruth Irawati Setiady

Komisaris Utama : Johannes Setijono



54

Alamat Kantor : Gedung KALBE Let.Jend Suprato Kav. 4 Jakarta

40) PT Lion Metal Works Tbk (LION)

Direktur Utama : Cheng Yong Kim

Komisaris Utama : Cheng Yong Kwang


Alamat Kantor : Jl. Raya Bekasi Km. 24,5 Cakung Jakarta

41) PT Lionmesh Prima Tbk (LMSH)

Direktur Utama : Lawer Soependi

Komisaris Utama : Jusuf Sutrisno


Alamat Kantor : Jl. Raya Bekasi Km. 24,5 Cakung Jakarta

42) PT Multi Prima Sejahtera Tbk (LPIN)

Direktur Utama : Eddy Harsono Handoko

Komisaris Utama : Ir. Rudy Nanggulangi


Alamat Kantor : Menara matahari-Lippo Life Karawaci Office Park

Blok M No. 39-50 Lippo Karawaci Tangerang

43) PT Malindo Feedmill Tbk (MAIN)

Direktur Utama : Lau Chia Nguang

Komisaris Utama : Lau Bong Wong


Alamat Kantor : Jl. R.S. Fatmawati No. 39 Komplek Duta Mas

Fatmawati Blok A1 No. 30-31-32


55

44) PT Martina Berto Tbk (MBTO)

Direktur Utama : Bryan David Emil

Komisaris Utama : Martha Tilaar

Sub Sektor : Cosmetics and Household

Alamat Kantor : Jl. Pulo Kambing II No.1 Kawasan Industri Pulo

Gadung Jakarta 13930 Indonesia

45) PT Merck Tbk (MERK)

Direktur Utama : Martin Feulner

Komisaris Utama : Peter Ulrich Mannheimer


Alamat Kantor : Jl. T.B. Simatupang 8 Pasar Rebo Jakarta

46) PT Mayora Indah Tbk (MYOR)

Direktur Utama : Andre Sukendra Atmadja

Komisaris Utama : Jogi Hendra Atmadja


Alamat Kantor : Jl.Tomang Raya No. 21-23 Jakarta

47) PT Nipress Tbk (NIPS)

Direktur Utama : Jackson Tandiono

Komisaris Utama : Ferry Joedianto Robertus Tandiono


Alamat Kantor : Jalan Raya Narogong Km. 26 Cileungsi Bogor

48) PT Pelangi Indah Canindo Tbk (PICO)

Direktur Utama : Ko Dandy


56

Komisaris Utama : So Helen Susilowati


Alamat Kantor : Jl. Daan Mogot Km. 14 No 700 Jakarta

49) PT Prima Alloy Steel Universal Tbk (PRAS)

Direktur Utama : Djoko Sutrisno

Komisaris Utama : Bing Hartono Poernomosidi


Alamat Kantor : Jl. Muncul No. 1 Gedangan Sidoarjo

50) PT Prasidha Aneka Niaga Tbk (PSDN)

Direktur Utama : Drs. Jeffry Sanusi Soedargo

Komisaris Utama : Mansjur Tandiono


Alamat Kantor : Gedung Plaza Sentral Lt. 20 Jl. Jend. Sudirman

No. 47 Jakarta 12930

51) PT Pyridam Farma Tbk (PYFA)

Direktur Utama : Michael Handoko Boedi Soetrisno

Komisaris Utama : Ir. Sarkri Kosasih


Alamat Kantor : Jl.Kemandoran VIII No.16 Jakarta 12210

52) PT Ricky Putra Globalindo Tbk (RICY)

Direktur Utama : Paulus Gunawan

Komisaris Utama : Andrian Gunawan

Sub Sektor : Textile and Garment


57

Alamat Kantor : Jl. Sawah Lio II No. 29-37 Jakarta

53) PT Nippon Indosari Corpindo Tbk (ROTI)

Direktur Utama : Wendy Sui Cheng Yap

Komisaris Utama : Benny Setiawan Santoso


Alamat Kantor : Kawasan Industri MM2100, Jalan Selayar Blok A9

Cibitung, Bekasi 17520

54) PT Supreme Cable Manufacturing Corporation Tbk (SCCO)

Direktur Utama : Elly Soepono

Komisaris Utama : Erwin Surya Rahardjo

Sub Sektor : Cable

Alamat Kantor : Jl. Kebon Sirih No. 71 Jakarta 10340

55) PT Sierad Produce Tbk (SIPD)

Direktur Utama : Budiardjo Tek

Komisaris Utama : Antonius Joenoes Supit


Alamat Kantor : TCC Batavia Tower One, Lantai 7, Jl. KH. Mas

Mansyur Kav. 126 Jakarta Pusat 10220

56) PT Sekar Laut Tbk (SKLT)

Direktur Utama : Oei Harry Sunogo

Komisaris Utama : Loddy Gunadi


Alamat Kantor : Wisma Nugra Santana Lantai 8, Suite 802 Jl. Jend.


58

Sudirman Kav. 7-8 Jakarta 10220

57) PT Holcim Indonesia Tbk (SMCB)

Direktur Utama : Eamon John Ginley

Komisaris Utama : Ian Thackwray

Sub Sektor : Cement

Alamat Kantor : Talavera Suite 15th Floor, Talavera Office Park,

Jl. TB Simatupang No. 22-26 Jakarta 12430

58) PT Semen Indonesia (Persero) Tbk (SMGR)

Direktur Utama : Suparni

Komisaris Utama : Mahendra Siregar

Sub Sektor : Cement

Alamat Kantor : Gedung Utama Semen Gresik Jl. Veteran Gresik

61122

59) PT Selamat Sempurna Tbk (SMSM)

Direktur Utama : Eddy Hartono

Komisaris Utama : Suryadi


Alamat Kantor : Wisma ADR Jl Pluit Raya I No. 1 Jakarta

60) PT Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk (SQBB)

Direktur Utama : Jun Kuroda

Komisaris Utama : Yasuhiro Kurata


Alamat Kantor : Wisma Tamara 10th Floor Jl. Jend.Sudirman


59

Kav.24 Jakarta 12920

61) PT Indo Acidatama Tbk (SRSN)

Direktur Utama : Budhi Moeljono

Komisaris Utama : Bambang Setijo

Sub Sektor : Chemicals

Alamat Kantor : Graha Kencana Lt. 9 Suite A Jl. Raya Perjuangan

88 Jakarta 11530

62) PT Siantar Top Tbk (STTP)

Direktur Utama : Shindo Sumidomo

Komisaris Utama : Osbert Kosasih


Alamat Kantor : Jl. Tambak Sawah No. 21-23 Waru Sidoarjo 61256

63) PT Mandom Indonesia Tbk (TCID)

Direktur Utama : Takeshi Hibi

Komisaris Utama : Lie Harjono


Alamat Kantor : Jl.Yos Sudarso Jakarta By Pass

64) PT Surya Toto Indonesia Tbk (TOTO)

Direktur Utama : Hanafi Atmadiredja

Komisaris Utama : Mardjoeki Atmadiredja


Alamat Kantor : Jl. Tomang Raya No. 18 Jakarta 11430


60

65) PT Trias Sentosa Tbk (TRST)

Direktur Utama : Sugeng Kurniawan

Komisaris Utama : Kindarto Kohar


Alamat Kantor : Menara Ravindo 15th Floor Jl Kebon Sirih Kav.

75 Jakarta 10340

66) PT Tempo Scan Pasific (TSPC)

Direktur Utama : Handojo Selamet Muljadi

Komisaris Utama : Dian Paramita Tamzil


Alamat Kantor : Gedung Tempo Scan Tower Jl. H.R. Rasuna Said

Kav. 3-4 Jakarta 12950

67) PT Ultra Jaya Milk Industry Tbk (ULTJ)

Direktur Utama : Sabana Prawirawidjaja

Komisaris Utama : Supiandi Prawirawidjaja


Alamat Kantor : PO.Box 1230 Bandung 40012

68) PT Nusantara Inti Corpora Tbk (UNIT)

Direktur Utama : Gunawan Taslim

Komisaris Utama : Hermani

Sub Sektor : Textile and Garment

Alamat Kantor : Gedung Menara Palma Lt. 12 Jl. HR. Rasuna Said

Blok X2 Kav 6 Kuningan Timur, Setiabudi Jaksel


61

69) PT Unilever Indonesia Tbk (UNVR)

Direktur Utama : Hemant Bakshi

Komisaris Utama : Maurits Daniel Rudolf Lalisang


Alamat Kantor : Graha Unilever Jl.Jend. Gatot Subroto Kav.15 Jkt

70) PT Voksel Electric Tbk (VOKS)

Direktur Utama : Kumhal Djamil

Komisaris Utama : Linda Lius

Sub Sektor : Cable

Alamat Kantor : Gedung Menara Karya Lantai 3 Unit D Jl HR.

Rasuna Said Blok X-5, Kav. 1-2 Jakarta 12950

71) PT Yanaprima Hastapersada Tbk (YPAS)

Direktur Utama : Ishadi

Komisaris Utama : Alexander Tanzil


Alamat Kantor : Gedung Graha Irama lt. 15-G Jl. H.R. Rasuna Said

Blok X-1 Kav.01/02 Jakarta 12950


62

BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Analisis Data

Langkah-langkah analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini

adalah sebagai berikut:

1. Perhitungan Variabel Penelitian

a. Perhitungan Value Added (VA)

Perhitungan value added (VA) dilakukan dengan

menggunakan rumus yang telah dijelaskan pada bab II. Hasil

perhitungan value added dapat dilihat pada lampiran 1.

b. Perhitungan Value Added Capital Employed (VACA)

Perhitungan VACA dilakukan dengan menggunakan rumus

yang telah dijelaskan pada bab II. Hasil perhitungan VACA dapat

dilihat pada lampiran 2.

c. Perhitungan Value Added Human Capital (VAHU)

Perhitungan VAHU dilakukan dengan menggunakan rumus

yang telah dijelaskan pada bab II. Hasil perhitungan VAHU dapat


d. Perhitungan Structural Capital Value Added (STVA)

Perhitungan STVA dilakukan dengan menggunakan rumus

yang telah dijelaskan pada bab II. Hasil perhitungan STVA dapat



63

e. Perhitungan Value Added Intellectual Coefficients (VAICTM

)

Perhitungan VAICTM

dilakukan dengan menggunakan rumus

yang telah dijelaskan pada bab II. Hasil perhitungan VAICTM

dapat


f. Perhitungan Price to Book Value (PBV)

Perhitungan PBV dilakukan dengan menggunakan rumus

yang telah dijelaskan pada bab II. Hasil perhitungan PBV dapat


g. Perhitungan Earning Per Share (EPS)

Perhitungan EPS dapat dilakukan dengan menggunakan

rumus yang telah dijelaskan pada bab II, namun penelitian ini

menggunakan nilai EPS yang sudah tersaji dalam laporan

keuangan perusahaan. Nilai EPS dapat dilihat pada lampiran 7.

h. Perhitungan Price to Earning Ratio (PER)

Perhitungan PER dilakukan dengan menggunakan rumus

yang telah dijelaskan pada bab II. Hasil perhitungan PER dapat


2. Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif berfungsi untuk memberikan keterangan atau

deskripsi mengenai suatu data. Hasil analisis statistik deskriptif disajikan

dalam tabel dibawah ini:


64

Tabel 3. Hasil Analisis Statistik Deskriptif

Berdasarkan tabel di atas diketahui jumah observasi dalam

penelitian (N) adalah 213. Variabel VAICTM

memiliki nilai minimum

dan maksimum sebesar 1,23 dan 14,19. Nilai mean variabel VAICTM

sebesar 3,8793 dan standar deviasi sebesar 2,03299.

Variabel PBV memiliki nilai minimum dan maksimum sebesar

0,03 dan 46,63. Nilai mean variabel PBV sebesar 3,4146 dan standar

deviasi sebesar 6,35116.

Variabel EPS memiliki nilai minimum dan maksimum sebesar 1,03

dan 16.515,00. Nilai mean variabel EPS sebesar 832,1884 dan standar

deviasi sebesar 2.430,44155.

Variabel PER memiliki nilai minimum dan maksimum sebesar 0,31

dan 234,14. Nilai mean variabel PER sebesar 21,1515 dan standar deviasi

sebesar 25,77137.

3. Pengujian Normalitas

Pengujian normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan

menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov. Tabel di bawah ini

menyajikan hasil pengujian normalitas.

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

VAICTM 213 1,23 14,19 3,8793 2,03299

PBV 213 ,03 46,63 3,4146 6,35116

EPS 213 1,03 16515,00 832,1884 2430,44155

PER 213 ,31 234,14 21,1515 25,77137

Valid N (listwise) 213


65

Tabel 4. Hasil Uji Normalitas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Log VAICTM Log PBV Log EPS Log PER

N 213 213 213 213

Normal Parametersa,b

Mean ,5377 ,2187 2,0372 1,1679

Std. Deviation ,20751 ,49687 ,88824 ,35686

Most Extreme Differences

Absolute ,068 ,051 ,052 ,075

Positive ,068 ,051 ,052 ,075

Negative -,041 -,043 -,023 -,065

Kolmogorov-Smirnov Z ,992 ,740 ,757 1,094

Asymp. Sig. (2-tailed) ,279 ,644 ,615 ,183

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Transformasi data dilakukan dalam penelitian ini karena data tidak

terdistribusi secara normal. Tabel 3 di atas menyajikan nilai signifikansi

(Asymp. Sig) variabel VAICTM

, PBV, EPS dan PER setelah dilakukan

transformasi data. Nilai signifikansi keempat variabel tersebut secara

berurutan adalah sebesar 0,279; 0,644; 0,615 dan 0,183. Nilai

signifikansi tersebut lebih besar dari 0,05 yang berarti data dalam

penelitian ini berdistribusi normal.

4. Penentuan Model Regresi Linier

Analisis regresi linier digunakan untuk mengetahui pengaruh antara

variabel independen dengan variabel dependen. Penelitian ini

menggunakan tiga model regresi linier sederhana. Berdasarkan hasil

pengolahan data dengan SPSS, dapat disimpulkan model regresi dalam

penelitian ini sebagai berikut:

PBV = -0,499 + 1,335 VAICTM

................................ (1)

EPS = 0,710 + 2,468 VAICTM

................................ (2)


66

PER = 1,264 – 0,179 VAICTM

................................ (3)

5. Pengujian Hipotesis

a. Pengujian Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien Determinasi (R2) digunakan untuk mengukur

seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi

variabel dependen. Melalui hasil ini akan diketahui seberapa besar

variabel dependen mampu dijelaskan oleh variabel independen.

Tabel di bawah ini menyajikan hasil pengujian koefisien

determinasi model regresi pertama.

Tabel 5. Hasil Koefisien Determinasi Model Regresi 1

Berdasarkan tabel di atas, nilai adjusted R square (R2) diketahui

sebesar 0,308. Nilai ini menunjukkan bahwa pengaruh variabel

independen dalam menjelaskan variabel dependen pada model

regresi pertama sebesar 30,8% sedangkan sebesar 69,2%

dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti.

Model Summary

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 ,558a ,311 ,308 ,41341

a. Predictors: (Constant), Log VAICTM


67


determinasi model regresi kedua.





regresi kedua sebesar 32,9% sedangkan sebesar 67,1% dipengaruhi

oleh faktor lain yang tidak diteliti.


determinasi model regresi ketiga.





regresi kedua sebesar 0,6% sedangkan sebesar 99,4% dipengaruhi

oleh faktor lain yang tidak diteliti.

Model Summary


Square

Std. Error of the

Estimate

1 ,577a ,332 ,329 ,72747


Model Summary


Square

Std. Error of the

Estimate

1 ,104a ,011 ,006 ,35576



68

b. Pengujian Statistik t

1) Pengujian Hipotesis 1

Tabel di bawah ini menyajikan hasil pengujian statistik

t hipotesis pertama.

Tabel 8. Hasil Uji Statistik t Hipotesis 1

Coefficients

a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) -,499 ,079 -6,333 ,000

Log

VAICTM 1,335 ,137 ,558 9,759 ,000

a. Dependent Variable: Log PBV

a) Perumusan Hipotesis

Ho1 : Modal intelektual tidak berpengaruh terhadap

nilai perusahaan yang diukur dengan price to

book value (PBV)

Ha1 : Modal intelektual berpengaruh terhadap nilai

perusahaan yang diukur dengan price to book

value (PBV)

b) Penentuan tingkat signifikansi

Berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu, tingkat

signifikansi (α) yang sering digunakan adalah 5% (0,05)

dengan level of significance 95%.

c) Penentuan t hitung dan t tabel

Nilai t hitung = 9,759


69

Nilai t tabel = 1,971

d) Pengambilan Keputusan

Nilai t hitung > nilai t tabel (9,759 > 1,971), maka Ho1

ditolak.

e) Penarikan Kesimpulan

Ho1 ditolak, kesimpulan yang dapat ditarik adalah modal

intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang

diukur dengan price to book value (PBV).



t hipotesis kedua.




nilai perusahaan yang diukur dengan earning per

share (EPS)

Coefficientsa


Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) ,710 ,139 5,120 ,000

Log

VAICTM 2,468 ,241 ,577 10,250 ,000

a. Dependent Variable: Log EPS


70


perusahaan yang diukur dengan earning per

share (EPS)






Nilai t hitung = 10,250

Nilai t tabel = 1,971


Nilai t hitung > nilai t tabel (10,250 > 1,971), maka Ho2

ditolak.


Ho2 ditolak, kesimpulan yang dapat ditarik adalah modal

intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang

diukur dengan earning per share (EPS).


71



t hipotesis ketiga.




nilai perusahaan yang diukur dengan price to

earning ratio (PER)


perusahaan yang diukur dengan price to earning

ratio (PER)






Nilai t hitung = -1,519

Nilai t tabel = -1,971

Coefficientsa


Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 1,264 ,068 18,633 ,000

Log

VAICTM -,179 ,118 -,104 -1,519 ,130

a. Dependent Variable: Log PER


72


Nilai -t hitung ≥ nilai -t tabel (-1,519 ≥ -1,971), maka Ho3

tidak dapat ditolak.


Ho3 tidak dapat ditolak, kesimpulan yang dapat ditarik

adalah modal intelektual tidak berpengaruh terhadap

nilai perusahaan yang diukur dengan price to earning

ratio (PER).

B. Pembahasan


Diukur dengan Price to Book Value (PBV)

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pertama menunjukkan bahwa

modal intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang diukur

dengan price to book value (PBV). Hal ini menunjukkan bahwa

pengelolaan modal intelektual secara maksimal terbukti mampu

meningkatkan nilai perusahaan yang diukur dengan menggunakan PBV.

Hasil ini sesuai dengan teori stakeholder yang menyatakan bahwa

pengelolaan seluruh sumber daya perusahaan berupa physical capital,

human capital, dan structural capital akan mendorong pembentukan nilai

tambah bagi perusahaan. Kandungan modal intelektual yang dimiliki

oleh perusahaan menarik perhatian para investor untuk melakukan

investasi, sehingga nilai perusahaan akan meningkat. Hasil penelitian ini


73

sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sudibya dan Restuti

(2014) dan Putra (2012) yang menyatakan bahwa modal intelektual

berpengaruh pada nilai perusahaan yang diukur dengan menggunakan

PBV.


Diukur dengan Earning Per Share (EPS)

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kedua menunjukkan bahwa

modal intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang diukur

dengan earning per share (EPS). EPS digunakan oleh investor untuk

mengetahui besarnya keuntungan yang diperoleh atas kepemilikan

sahamnya. Perusahaan yang mampu memanfaatkan knowledge assets

secara optimal, akan meningkatkan nilai perusahaan yang tercermin dari

EPS. Jika EPS perusahaan tinggi, investor akan bersedia menanamkan

modalnya pada perusahaan. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian

yang dilakukan oleh Wijayanti (2013), dan Salim dan Karyawati (2013)

yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh antara modal intelektual

dengan EPS.


Diukur dengan Price to Earning Ratio (PER)

Berdasarkan hasil pengujian hipotesis ketiga menunjukkan bahwa

modal intelektual tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang


74

diukur dengan price to earning ratio (PER). Hasil ini menunjukkan

bahwa modal intelektual belum menjadi indikator penilaian pasar

terhadap nilai perusahaan yang terbentuk melalui PER. Penghargaan

pasar terhadap suatu perusahaan lebih didasarkan pada sumber daya fisik,

investor cenderung tidak menitikberatkan pada sumber daya intelektual

perusahaan (Solikhah, 2010).

Pernyataan Chen et al. (2005) bahwa investor akan menilai tinggi

perusahaan yang memiliki efisiensi modal intelektual tinggi tidak berlaku

pada hipotesis ini. Hal ini mungkin disebabkan karena modal intelektual

belum dapat dimanfaatkan secara optimal untuk meningkatkan nilai

perusahaan. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan

oleh Solikhah (2010) yang menyatakan bahwa modal intelektual tidak

terbukti berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan yang

diukur dengan menggunakan PER.


75

BAB VI

PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dilakukan di

bab V, maka diperoleh hasil sebagai berikut:

1. Modal intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang diukur

dengan price to book value (PBV)

2. Modal intelektual berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang diukur

dengan earning per share (EPS)

3. Modal intelektual tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang

diukur dengan price to earning ratio (PER).

B. Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini memiliki keterbatasan yang kemungkinan mempengaruhi

hasil akhir dari penelitian ini. Keterbatasan tersebut adalah penelitian ini

hanya menggunakan perusahaan manufaktur sebagai sampel tanpa

membedakan subsektor perusahaan tersebut, sehingga terdapat nilai ekstrem

pada data penelitian yang kemungkinan dipengaruhi oleh efek tipe industri.


76

C. Saran

Berdasarkan keterbatasan dalam penelitian ini, maka disarankan bagi

penelitian selanjutnya agar mempertimbangkan menggunakan perusahaan

dengan tipe industri yang sejenis sebagai sampel agar memperoleh hasil yang

lebih akurat.


77

DAFTAR PUSTAKA

BBC Indonesia. 2014. Apa yang harus Anda ketahui tentang Masyarakat Ekonomi

Asean. (Online).

http://www.bbc.co.uk/indonesia/berita_indonesia/2014/08/140826_pasar_te

naga_kerja_aec Diakses November 2014.

Belkaoui, Ahmed Riahi. 2003. “Intellectual Capital and Firm Performance of US

Multinational Firms: a Study of The Resource-Based and Stakeholder

Views”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 4. No. 2: 215-226.

Bontis, Nick, William Chua Chong Keow dan Stanley Richardson. 2000.

“Intellectual Capital and Business Performance in Malaysian Industries”.

Jurnal of Intellectual Capital.

Bontis, Nick. 2000. “Assessing Knowledge Assets: A Review of the Models Used

to Measure Intellectual Capital”. Closing Keynote Presentation, KM World

2000.

Chen, M.C., S.J. Cheng, Y. Hwang. 2005. “An Empirical Investigation of the

Relationship Between Intellectual Capital and firms’ Market Value and

Financial Performances”. Jurnal of Intellectual Capital. Vol. 6, No. 2: 159-

176.

Efandiana, Ludita. 2011. “Analisis Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap

Kinerja Intellectual Capital pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di

Bursa Efek Indonesia (BEI)”. Universitas Diponegoro, Semarang.

Fakultas Ekonomi. 2010. Panduan Penulisan Skripsi Program Studi Akuntansi.

Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta.

Freeman, R.E., and David L. Reed. 1983. “Stockholders and Stakeholders: A new

Perspective on Corporate Governance”. California Management Review.

Vol. XXV, No.3: 88-106.

Ghozali, Imam. 2007. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS.

Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.

Husnan, Suad. 2000. Manajemen Keuangan: Teori dan Penerapan. Edisi Ketiga.

BPFE, Yogyakarta.

Jogiyanto. 2010. Metodologi Penelitian Bisnis: Salah Kaprah dan Pengalaman-

Pengalaman. Edisi Pertama. BPFE, Yogyakarta.

Jacub, Jessika Oktavia S. 2012. Pengaruh Intellectual Capital dan

Pengungkapannya Terhadap Nilai Perusahaan. Jurnal Ilmiah Mahasiswa

Akuntansi. Vol. 1. (Juli). No. 4: 96-100.


http://www.bbc.co.uk/indonesia/berita_indonesia/2014/08/140826_pasar_tenaga_kerja_aec

http://www.bbc.co.uk/indonesia/berita_indonesia/2014/08/140826_pasar_tenaga_kerja_aec

78

Marfuah dan Ari Nur Rahman. 2013. “Analisis Pengaruh Intellectual Capital

Terhadap Financial Performance, Growth, dan Market Value”. Jurnal Bisnis

dan Ekonomi. Vol. 2. (April). No. 1: 33-44.

Pramestiningrum. 2013. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja

Perusahaan Sektor Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun

2009-2011”. Universitas Diponegoro, Semarang.

Prasetyanto, Pramundityo. 2013. “Pengaruh Struktur Kepemilikan dan Kinerja

Intellectual Capital Terhadap Nilai Perusahaan”. Universitas Diponegoro,

Semarang.

Ikatan Akuntan Indonesia (IAI). 2009. Standar Akuntansi Keuangan. Salemba

Empat, Jakarta.

Pulic, Ante. 1998. “Measuring the Performance of Intellectual Potential in

Knowledge Economy”. Paper Presented at the 2nd McMaster World

Congress on Measuring and Managing Intellectual Capital by the Austrian

Team for Intellectual Potential.

Putra, I Gede Cahyadi. 2012. “Pengaruh Modal Intelektual Pada Nilai Perusahaan

Perbankan yang Go Public di Bursa Efek Indonesia”. Jurnal Ilmiah

Akuntansi dan Humanika. Vol. 2. (Desember). No. 1: 1-22.

Salim, Selvi M., dan Golrida Karyawati. 2013. “Pengaruh Modal Intelektual

Terhadap Kinerja Keuangan”. Journal of Business and Entrepreneurship.

Vol. 1. (Mei). No. 2: 1-13.

Sartono, Agus. 2010. Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi. Edisi Keempat.

BPFE, Yogyakarta.

Saryanti, Endang. 2011. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja

Keuangan Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Tahun 2007-2009”.

Sawarjuwono, Tjiptohadi., dan Agustine Prihatin Kadir. 2003. “Intellectual

Capital: Pengukuran dan Pelaporan (Sebuah Library Research)”. Jurnal

Akuntansi & Keuangan. Vol. 5. (Mei). No. 1: 35-57.

Solikhah, Badingatus., Abdul Rohman, dan Wahyu Meiranto. 2010. “Implikasi

Intellectual Capital Terhadap Financial Performance, Growth, dan Market

Value”. Simposium Nasional Akuntansi XIII.

Sudibya, Diva Cicilya Nunki Arun dan MI Mitha Dwi Restuti. 2014. “Pengaruh

Modal Intelektual Terhadap Nilai Perusahaan dengan Kinerja Keuangan

sebagai Variabel Intervening”. Seminar Nasional dan Call for Paper.

Sumarni, Murti dan Salamah Wahyuni. 2005. Metodologi Penelitian Bisnis. CV

Andi Offset, Yogyakarta.


79

Sunarsih, Ni Made., dan Ni Putu Yuria Mendra. 2012. “Pengaruh Modal

Intelektual Terhadap Nilai Perusahaan dengan Kinerja Keuangan sebagai

Variabel Intervening Pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia”. Simposium Nasional Akuntansi XV.

Tandelilin, Eduardus. 2010. Portofolio dan Investasi: Teori dan Aplikasi. Edisi

Pertama. Kanisius, Yogyakarta.

Ulum, Ihyaul. 2008. “Intellectual Capital Performance Sektor Perbankan di

Indonesia”. Jurnal Akuntansi dan Keuangan. Vol. 10. (November). No. 2:

77-84.

Ulum, Ihyaul. 2009. Intellectual Capital: Konsep dan Kajian Empiris. Edisi

Pertama. Graha Ilmu, Yogyakarta.

Wijayanti, Puput. 2013. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Harga Saham

Melalui Kinerja Keuangan Pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di

Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2011”. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB,

Universitas Brawijaya. Vol. 1. No. 2.

Wiyono, Gendro. 2011. Merancang Penelitian Bisnis dengan Alat Analisis SPSS

17.0 & SmartPLS 2.0. Edisi Pertama. UPP STIM YKPN, Yogyakarta.

www.idx.co.id Diakses November 2014


http://www.idx.co.id/

80

LAMPIRAN


81

Lampiran 1. Hasil Perhitungan Value Added

No Kode Tahun OUT (Rp) IN (Rp) VA (Rp)

1 ADES

2011 325.452.000.000 251.993.000.000 73.459.000.000

2012 483.730.000.000 321.988.000.000 161.742.000.000

2013 518.981.000.000 348.903.000.000 170.078.000.000

2 AISA

2011 1.756.731.000.000 1.494.639.000.000 262.092.000.000

2012 2.787.221.000.000 2.373.740.000.000 413.481.000.000

2013 4.064.750.000.000 3.464.367.000.000 600.383.000.000

3 AKPI

2011 1.517.252.365.000 1.350.508.175.000 166.744.190.000

2012 1.522.305.879.000 1.378.126.579.000 144.179.300.000

2013 1.681.122.844.000 1.526.813.552.000 154.309.292.000

4 ALDO

2011 245.086.202.999 215.192.556.208 29.893.646.791

2012 319.154.238.712 278.513.982.711 40.640.256.001

2013 399.868.841.945 341.438.227.865 58.430.614.080

5 ALMI

2011 3.622.268.571.584 3.454.801.618.009 167.466.953.575

2012 3.239.216.261.902 3.130.080.715.836 109.135.546.066

2013 2.882.380.825.736 2.739.475.098.323 142.905.727.413

6 AMFG

2011 2.627.183.000.000 1.808.967.000.000 818.216.000.000

2012 2.885.408.000.000 1.989.067.000.000 896.341.000.000

2013 3.282.579.000.000 2.317.519.000.000 965.060.000.000

7 APLI

2011 311.712.722.255 275.352.420.068 36.360.302.187

2012 345.082.812.844 315.693.749.825 29.389.063.019

2013 282.151.810.987 253.253.870.652 28.897.940.335

8 ARNA

2011 925.013.515.009 758.401.608.638 166.611.906.371

2012 1.116.242.746.521 857.668.150.753 258.574.595.768

2013 1.421.975.255.684 1.052.767.593.009 369.207.662.675

9 ASII

2011 171.330.000.000.000 136.458.000.000.000 34.872.000.000.000

2012 197.431.000.000.000 158.704.000.000.000 38.727.000.000.000

2013 205.069.000.000.000 164.795.000.000.000 40.274.000.000.000

10 AUTO

2011 8.159.318.000.000 5.927.944.000.000 2.231.374.000.000

2012 9.168.265.000.000 6.782.154.000.000 2.386.111.000.000

2013 11.454.418.000.000 8.493.878.000.000 2.960.540.000.000

11 BATA

2011 679.675.014.000 537.864.129.000 141.810.885.000

2012 752.052.169.000 586.680.598.000 165.371.571.000

2013 902.582.185.000 756.456.398.000 146.125.787.000

12 BTON

2011 158.324.144.100 127.251.459.330 31.072.684.770

2012 161.990.984.694 122.577.675.658 39.413.309.036

2013 137.467.381.935 97.139.148.355 40.328.233.580


82

Lampiran 1. Perhitungan Value Added (Lanjutan)


13 BUDI

2011 2.507.238.000.000 2.290.420.000.000 216.818.000.000

2012 2.318.307.000.000 2.197.899.000.000 120.408.000.000

2013 2.660.572.000.000 2.446.876.000.000 213.696.000.000

14 CEKA

2011 1.248.712.192.759 1.101.027.131.054 147.685.061.705

2012 1.137.762.648.576 1.031.877.695.868 105.884.952.708

2013 2.607.909.430.819 2.429.408.060.236 178.501.370.583

15 CPIN

2011 18.032.525.000.000 15.057.945.000.000 2.974.580.000.000

2012 21.477.383.000.000 17.486.591.000.000 3.990.792.000.000

2013 25.846.918.000.000 21.696.350.000.000 4.150.568.000.000

16 DLTA

2011 576.717.418.000 308.574.600.000 268.142.818.000

2012 729.840.311.000 373.779.957.000 356.060.354.000

2013 889.057.651.000 443.066.976.000 445.990.675.000

17 DVLA

2011 922.927.364.000 659.503.810.000 263.423.554.000

2012 1.104.549.370.000 793.885.759.000 310.663.611.000

2013 1.130.005.302.000 839.756.750.000 290.248.552.000

18 EKAD

2011 329.135.460.433 265.575.400.357 63.560.060.076

2012 386.114.278.999 306.535.633.199 79.578.645.800

2013 419.451.260.763 328.870.240.246 90.581.020.517

19 ETWA

2011 944.968.587.983 847.503.369.873 97.465.218.110

2012 1.003.601.137.874 928.052.315.087 75.548.822.787

2013 1.214.732.438.505 1.159.066.075.049 55.666.363.456

20 GDST

2011 2.106.836.379.923 1.940.942.982.254 165.893.397.669

2012 1.663.598.266.845 1.572.962.453.848 90.635.812.997

2013 1.424.436.645.083 1.272.230.732.895 152.205.912.188

21 GGRM

2011 41.930.674.000.000 33.754.817.000.000 8.175.857.000.000

2012 49.101.995.000.000 41.757.718.000.000 7.344.277.000.000

2013 55.499.034.000.000 47.581.233.000.000 7.917.801.000.000

22 GJTL

2011 12.103.982.000.000 10.845.561.000.000 1.258.421.000.000

2012 12.964.711.000.000 11.159.431.000.000 1.805.280.000.000

2013 12.620.193.000.000 11.933.812.000.000 686.381.000.000

23 HMSP

2011 53.375.881.000.000 39.624.880.000.000 13.751.001.000.000

2012 66.808.137.000.000 50.337.570.000.000 16.470.567.000.000

2013 75.320.973.000.000 57.400.109.000.000 17.920.864.000.000

24 ICBP

2011 19.677.370.000.000 16.455.258.000.000 3.222.112.000.000

2012 22.137.747.000.000 18.449.847.000.000 3.687.900.000.000

2013 25.766.526.000.000 21.961.069.000.000 3.805.457.000.000


83



25 IGAR

2011 520.250.747.643 414.217.533.917 106.033.213.726

2012 561.995.532.379 466.194.476.607 95.801.055.772

2013 647.541.473.519 554.260.370.455 93.281.103.064

26 IMAS

2011 16.657.483.064.595 14.881.098.300.264 1.776.384.764.331

2012 20.615.062.495.706 18.791.973.756.806 1.823.088.738.900

2013 20.934.607.111.759 19.462.849.090.076 1.471.758.021.683

27 INAI

2011 565.990.551.083 449.521.156.981 116.469.394.102

2012 600.002.396.548 463.240.253.570 136.762.142.978

2013 660.488.877.318 528.517.580.580 131.971.296.738

28 INDF

2011 46.685.424.000.000 38.404.490.000.000 8.280.934.000.000

2012 51.329.786.000.000 42.727.938.000.000 8.601.848.000.000

2013 59.392.223.000.000 52.065.129.000.000 7.327.094.000.000

29 INDS

2011 1.255.252.537.355 1.014.182.100.162 241.070.437.193

2012 1.506.298.440.592 1.216.677.783.870 289.620.656.722

2013 1.743.249.574.307 1.435.575.484.476 307.674.089.831

30 INTO

2011 14.261.952.000.000 8.707.987.000.000 5.553.965.000.000

2012 17.786.075.000.000 10.473.876.000.000 7.312.199.000.000

2013 19.409.559.000.000 11.538.575.000.000 7.870.984.000.000

31 JECC

2011 1.273.451.774.000 1.182.614.701.000 90.837.073.000

2012 1.248.130.906.000 1.111.564.846.201 136.566.059.799

2013 1.509.095.576.000 1.390.443.478.000 118.652.098.000

32 JPFA

2011 15.740.916.000.000 13.987.692.000.000 1.753.224.000.000

2012 17.966.870.000.000 15.574.546.000.000 2.392.324.000.000

2013 21.434.364.000.000 19.319.914.000.000 2.114.450.000.000

33 JPRS

2011 653.376.893.261 590.604.223.873 62.772.669.388

2012 468.758.142.252 441.939.218.900 26.818.923.352

2013 233.741.751.373 199.877.369.928 33.864.381.445

34 KAEF

2011 3.503.228.830.646 2.823.530.745.414 679.698.085.232

2012 3.758.376.512.396 2.938.066.354.314 820.310.158.082

2013 4.392.567.282.280 3.473.260.868.656 919.306.413.624

35 KBLI

2011 1.845.479.575.174 1.707.434.178.477 138.045.396.697

2012 2.277.536.375.579 2.047.045.343.661 230.491.031.918

2013 2.573.244.067.568 2.394.779.143.832 178.464.923.736

36 KBLM

2011 865.333.604.053 822.559.828.281 42.773.775.772

2012 1.020.543.384.422 967.411.010.772 53.132.373.650

2013 1.032.916.416.565 998.650.906.219 34.265.510.346


84



37 KDSI

2011 1.189.101.594.152 1.069.293.162.154 119.808.431.998

2012 1.302.575.715.203 1.145.075.829.237 157.499.885.966

2013 1.398.336.483.073 1.230.936.036.346 167.400.446.727

38 KICI

2011 88.466.431.159 65.104.633.445 23.361.797.714

2012 95.248.442.235 69.030.942.431 26.217.499.804

2013 99.235.130.497 61.864.052.625 37.371.077.872

39 KLBF

2011 11.014.523.854.600 7.847.097.824.358 3.167.426.030.242

2012 13.749.525.945.771 10.064.959.845.984 3.684.566.099.787

2013 16.074.288.115.040 11.834.991.645.126 4.239.296.469.914

40 LION

2011 276.690.784.371 149.516.506.654 127.174.277.717

2012 368.963.944.339 189.524.572.577 179.439.371.762

2013 359.564.430.315 182.173.079.996 177.391.350.319

41 LMSH

2011 208.083.096.645 183.115.037.630 24.968.059.015

2012 254.947.227.704 198.206.976.353 56.740.251.351

2013 258.264.847.503 224.353.230.413 33.911.617.090

42 LPIN

2011 73.038.315.353 47.157.219.501 25.881.095.852

2012 83.993.890.436 51.641.131.803 32.352.758.633

2013 87.574.417.105 58.218.281.890 29.356.135.215

43 MAIN

2011 2.640.413.091.000 2.265.785.166.000 374.627.925.000

2012 3.352.118.981.000 2.825.207.799.000 526.911.182.000

2013 4.194.944.367.000 3.692.164.420.000 502.779.947.000

44 MBTO

2011 661.368.097.084 520.419.582.516 140.948.514.568

2012 727.682.397.149 574.737.205.274 152.945.191.875

2013 648.546.329.072 524.486.422.294 124.059.906.778

45 MERK

2011 1.007.370.718.000 583.232.903.000 424.137.815.000

2012 936.410.711.000 639.702.506.000 296.708.205.000

2013 1.200.856.964.000 798.854.264.000 402.002.700.000

46 MYOR

2011 9.485.085.948.304 8.340.602.510.526 1.144.483.437.778

2012 10.578.033.206.560 8.941.874.468.501 1.636.158.738.059

2013 12.358.331.369.772 10.135.263.029.072 2.223.068.340.700

47 NIPS

2011 579.694.426.622 526.343.438.975 53.350.987.647

2012 702.861.640.000 638.985.547.000 63.876.093.000

2013 912.465.506.000 812.630.430.000 99.835.076.000

48 PICO

2011 621.315.067.696 589.417.936.012 31.897.131.684

2012 593.626.503.454 561.011.205.795 32.615.297.659

2013 684.641.813.690 644.191.206.667 40.450.607.023


85



49 PRAS

2011 332.022.981.423 288.673.101.870 43.349.879.553

2012 331.707.962.737 293.251.586.772 38.456.375.965

2013 317.918.946.253 265.319.611.183 52.599.335.070

50 PSDN

2011 1.250.796.114.182 1.167.175.927.458 83.620.186.724

2012 1.310.385.417.351 1.205.639.213.265 104.746.204.086

2013 1.283.366.549.468 1.176.871.511.232 106.495.038.236

51 PYFA

2011 152.277.535.831 105.725.208.239 46.552.327.592

2012 178.668.077.160 129.179.977.049 49.488.100.111

2013 195.946.448.594 141.452.193.145 54.494.255.449

52 RICY

2011 622.487.365.563 501.272.353.285 121.215.012.278

2012 762.275.811.083 616.106.689.428 146.169.121.655

2013 1.011.328.288.471 861.624.470.062 149.703.818.409

53 ROTI

2011 825.206.557.083 615.511.061.789 209.695.495.294

2012 1.204.741.655.354 911.788.466.788 292.953.188.566

2013 1.532.883.351.993 1.134.436.087.465 398.447.264.528

54 SCCO

2011 3.376.130.108.046 3.160.947.780.734 215.182.327.312

2012 3.574.291.385.236 3.274.185.643.308 300.105.741.928

2013 3.773.191.915.485 3.539.121.060.722 234.070.854.763

55 SIPD

2011 4.044.215.068.467 3.848.592.251.220 195.622.817.247

2012 4.369.172.104.564 4.125.066.513.336 244.105.591.228

2013 3.883.810.259.542 3.631.290.672.450 252.519.587.092

56 SKLT

2011 347.105.798.249 299.787.757.099 47.318.041.150

2012 401.767.882.907 345.742.606.409 56.025.276.498

2013 574.693.330.970 490.053.653.562 84.639.677.408

57 SMCB

2011 7.574.698.000.000 5.453.672.000.000 2.121.026.000.000

2012 9.027.323.000.000 6.421.017.000.000 2.606.306.000.000

2013 9.696.273.000.000 7.384.683.000.000 2.311.590.000.000

58 SMGR

2011 16.674.194.259.000 9.941.962.033.000 6.732.232.226.000

2012 19.911.628.975.000 11.654.965.098.000 8.256.663.877.000

2013 24.751.159.640.000 15.552.677.774.000 9.198.481.866.000

59 SMSM

2011 2.085.060.820.101 1.525.274.082.802 559.786.737.299

2012 2.287.854.164.289 1.579.987.927.854 707.866.236.435

2013 2.467.507.233.615 1.654.707.584.221 812.799.649.394

60 SQBB

2011 345.508.532.000 156.307.108.000 189.201.424.000

2012 396.976.003.000 190.043.783.000 206.932.220.000

2013 441.143.031.000 214.923.882.000 226.219.149.000


86



61 SRSN

2011 389.337.500.000 332.673.556.647 56.663.943.353

2012 386.554.318.000 332.755.735.000 53.798.583.000

2013 397.859.017.000 336.722.019.000 61.136.998.000

62 STTP

2011 1.031.873.832.177 877.940.572.620 153.933.259.557

2012 1.291.170.552.210 1.088.759.547.129 202.411.005.081

2013 1.715.840.834.479 1.430.288.848.137 285.551.986.342

63 TCID

2011 1.668.034.328.509 1.265.613.473.438 402.420.855.071

2012 1.867.611.082.878 1.417.807.044.682 449.804.038.196

2013 2.043.122.666.775 1.506.339.051.076 536.783.615.699

64 TOTO

2011 1.348.082.678.134 847.704.292.238 500.378.385.896

2012 1.585.173.804.103 1.011.778.228.378 573.395.575.725

2013 1.729.320.810.652 1.127.421.724.843 601.899.085.809

65 TRST

2011 2.038.635.496.686 1.806.268.661.029 232.366.835.657

2012 1.954.420.910.607 1.817.060.277.714 137.360.632.893

2013 2.037.903.291.660 1.908.737.845.665 129.165.445.995

66 TSPC

2011 5.882.598.656.537 4.610.258.757.303 1.272.339.899.234

2012 6.748.308.406.461 5.301.640.499.427 1.446.667.907.034

2013 7.045.096.289.098 5.461.052.135.697 1.584.044.153.401

67 ULTJ

2011 2.150.201.080.495 1.861.787.835.257 288.413.245.238

2012 2.855.498.852.269 2.252.144.159.200 603.354.693.069

2013 3.482.670.708.170 2.883.438.240.382 599.232.467.788

68 UNIT

2011 104.823.623.881 97.810.540.647 7.013.083.234

2012 88.519.748.815 81.911.035.486 6.608.713.329

2013 102.365.901.233 93.687.648.292 8.678.252.941

69 UNVR

2011 23.615.107.000.000 17.043.941.000.000 6.571.166.000.000

2012 27.384.092.000.000 19.656.486.000.000 7.727.606.000.000

2013 30.814.607.000.000 22.264.013.000.000 8.550.594.000.000

70 VOKS

2011 2.023.415.338.291 1.841.310.978.019 182.104.360.272

2012 2.500.629.618.789 2.260.605.836.429 240.023.782.360

2013 2.539.874.210.859 2.419.064.212.001 120.809.998.858

71 YPAS

2011 374.098.884.911 322.366.287.219 51.732.597.692

2012 415.608.296.073 354.814.516.809 60.793.779.264

2013 442.056.166.666 387.794.487.660 54.261.679.006


87

Lampiran 2. Hasil Perhitungan Value Added Capital Employed (VACA)

No Kode Tahun VA (Rp) CE (Rp) VACA

1 ADES

2011 73.459.000.000 125.746.000.000 0,58

2012 161.742.000.000 209.122.000.000 0,77

2013 170.078.000.000 264.778.000.000 0,64

2 AISA

2011 262.092.000.000 1.832.817.000.000 0,14

2012 413.481.000.000 2.033.453.000.000 0,20

2013 600.383.000.000 2.356.773.000.000 0,25

3 AKPI

2011 166.744.190.000 764.556.517.000 0,22

2012 144.179.300.000 843.266.716.000 0,17

2013 154.309.292.000 1.029.336.226.000 0,15

4 ALDO

2011 29.893.646.791 88.575.086.485 0,34

2012 40.640.256.001 107.536.357.440 0,38

2013 58.430.614.080 139.883.299.162 0,42

5 ALMI

2011 167.466.953.575 588.058.903.778 0,28

2012 109.135.546.066 587.883.021.026 0,19

2013 142.905.727.413 657.341.556.453 0,22

6 AMFG

2011 818.216.000.000 2.145.200.000.000 0,38

2012 896.341.000.000 2.457.089.000.000 0,36

2013 965.060.000.000 2.760.727.000.000 0,35

7 APLI

2011 36.360.302.187 215.846.125.249 0,17

2012 29.389.063.019 218.635.793.389 0,13

2013 28.897.940.335 217.723.188.925 0,13

8 ARNA

2011 166.611.906.371 483.173.285.156 0,34

2012 258.574.595.768 604.808.179.406 0,43

2013 369.207.662.675 768.489.883.529 0,48

9 ASII

2011 34.872.000.000.000 75.838.000.000.000 0,46

2012 38.727.000.000.000 89.814.000.000.000 0,43

2013 40.274.000.000.000 106.188.000.000.000 0,38

10 AUTO

2011 2.231.374.000.000 4.722.894.000.000 0,47

2012 2.386.111.000.000 5.485.099.000.000 0,44

2013 2.960.540.000.000 9.558.754.000.000 0,31

11 BATA

2011 141.810.885.000 354.480.088.000 0,40

2012 165.371.571.000 387.488.486.000 0,43

2013 146.125.787.000 396.853.165.000 0,37

12 BTON

2011 31.072.684.770 92.124.943.258 0,34

2012 39.413.309.036 113.178.956.244 0,35

2013 40.328.233.580 138.817.413.794 0,29


88


Lanjutan


13 BUDI

2011 216.818.000.000 811.031.000.000 0,27

2012 120.408.000.000 854.135.000.000 0,14

2013 213.696.000.000 885.121.000.000 0,24

14 CEKA

2011 147.685.061.705 405.058.748.832 0,36

2012 105.884.952.708 463.402.986.308 0,23

2013 178.501.370.583 528.274.933.918 0,34

15 CPIN

2011 2.974.580.000.000 6.189.470.000.000 0,48

2012 3.990.792.000.000 8.176.464.000.000 0,49

2013 4.150.568.000.000 9.959.900.000.000 0,42

16 DLTA

2011 268.142.818.000 572.935.427.000 0,47

2012 356.060.354.000 598.211.513.000 0,60

2013 445.990.675.000 676.557.993.000 0,66

17 DVLA

2011 263.423.554.000 727.917.390.000 0,36

2012 310.663.611.000 841.546.479.000 0,37

2013 290.248.552.000 914.702.952.000 0,32

18 EKAD

2011 63.560.060.076 147.645.528.251 0,43

2012 79.578.645.800 191.977.807.039 0,41

2013 90.581.020.517 237.707.561.355 0,38

19 ETWA

2011 97.465.218.110 375.955.480.827 0,26

2012 75.548.822.787 437.749.233.845 0,17

2013 55.666.363.456 445.660.434.849 0,12

20 GDST

2011 165.893.397.669 745.372.671.885 0,22

2012 90.635.812.997 792.924.462.467 0,11

2013 152.205.912.188 884.412.519.018 0,17

21 GGRM

2011 8.175.857.000.000 24.550.928.000.000 0,33

2012 7.344.277.000.000 26.605.713.000.000 0,28

2013 7.917.801.000.000 29.416.271.000.000 0,27

22 GJTL

2011 1.258.421.000.000 4.486.238.000.000 0,28

2012 1.805.280.000.000 5.478.384.000.000 0,33

2013 686.381.000.000 5.724.343.000.000 0,12

23 HMSP

2011 13.751.001.000.000 10.302.670.000.000 1,33

2012 16.470.567.000.000 13.308.420.000.000 1,24

2013 17.920.864.000.000 14.155.035.000.000 1,27

24 ICBP

2011 3.222.112.000.000 10.709.773.000.000 0,30

2012 3.687.900.000.000 11.984.361.000.000 0,31

2013 3.805.457.000.000 13.265.731.000.000 0,29


89


Lanjutan


25 IGAR

2011 106.033.213.726 290.586.357.773 0,36

2012 95.801.055.772 242.028.852.241 0,40

2013 93.281.103.064 225.742.774.790 0,41

26 IMAS

2011 1.776.384.764.331 5.074.843.265.057 0,35

2012 1.823.088.738.900 5.708.445.072.505 0,32

2013 1.471.758.021.683 6.659.870.110.697 0,22

27 INAI

2011 116.469.394.102 106.062.773.854 1,10

2012 136.762.142.978 129.218.262.395 1,06

2013 131.971.296.738 126.317.803.126 1,04

28 INDF

2011 8.280.934.000.000 31.601.228.000.000 0,26

2012 8.601.848.000.000 34.140.237.000.000 0,25

2013 7.327.094.000.000 38.373.129.000.000 0,19

29 INDS

2011 241.070.437.193 632.249.053.230 0,38

2012 289.620.656.722 1.136.572.861.829 0,25

2013 307.674.089.831 1.752.865.614.508 0,18

30 INTO

2011 5.553.965.000.000 15.733.951.000.000 0,35

2012 7.312.199.000.000 19.418.738.000.000 0,38

2013 7.870.984.000.000 22.977.687.000.000 0,34

31 JECC

2011 90.837.073.000 127.497.023.000 0,71

2012 136.566.059.799 142.875.793.000 0,96

2013 118.652.098.000 147.660.344.000 0,80

32 JPFA

2011 1.753.224.000.000 3.785.347.000.000 0,46

2012 2.392.324.000.000 4.763.327.000.000 0,50

2013 2.114.450.000.000 5.245.222.000.000 0,40

33 JPRS

2011 62.772.669.388 337.819.203.969 0,19

2012 26.818.923.352 347.509.005.210 0,08

2013 33.864.381.445 362.521.543.151 0,09

34 KAEF

2011 679.698.085.232 1.252.662.935.740 0,54

2012 820.310.158.082 1.426.496.822.081 0,58

2013 919.306.413.624 1.624.354.688.981 0,57

35 KBLI

2011 138.045.396.697 719.926.725.752 0,19

2012 230.491.031.918 845.141.024.021 0,27

2013 178.464.923.736 886.649.700.731 0,20

36 KBLM

2011 42.773.775.772 244.364.131.761 0,18

2012 53.132.373.650 264.746.064.454 0,20

2013 34.265.510.346 269.664.159.813 0,13


90


Lanjutan


37 KDSI

2011 119.808.431.998 279.169.054.586 0,43

2012 157.499.885.966 316.006.115.379 0,50

2013 167.400.446.727 352.008.887.573 0,48

38 KICI

2011 23.361.797.714 64.297.602.391 0,36

2012 26.217.499.804 66.557.077.885 0,39

2013 37.371.077.872 73.976.578.603 0,51

39 KLBF

2011 3.167.426.030.242 6.515.935.058.426 0,49

2012 3.684.566.099.787 7.371.643.614.897 0,50

2013 4.239.296.469.914 8.449.957.965.575 0,50

40 LION

2011 127.174.277.717 302.060.465.373 0,42

2012 179.439.371.762 371.829.387.027 0,48

2013 177.391.350.319 415.784.337.843 0,43

41 LMSH

2011 24.968.059.015 57.202.680.156 0,44

2012 56.740.251.351 97.525.195.182 0,58

2013 33.911.617.090 110.468.094.376 0,31

42 LPIN

2011 25.881.095.852 118.255.764.789 0,22

2012 32.352.758.633 134.855.613.501 0,24

2013 29.356.135.215 143.410.609.857 0,20

43 MAIN

2011 374.627.925.000 421.824.514.000 0,89

2012 526.911.182.000 681.870.544.000 0,77

2013 502.779.947.000 862.483.189.000 0,58

44 MBTO

2011 140.948.514.568 400.542.318.744 0,35

2012 152.945.191.875 434.562.913.348 0,35

2013 124.059.906.778 451.318.464.718 0,27

45 MERK

2011 424.137.815.000 494.181.710.000 0,86

2012 296.708.205.000 416.741.865.000 0,71

2013 402.002.700.000 512.218.622.000 0,78

46 MYOR

2011 1.144.483.437.778 2.424.669.292.434 0,47

2012 1.636.158.738.059 3.067.850.327.238 0,53

2013 2.223.068.340.700 3.893.900.119.177 0,57

47 NIPS

2011 53.350.987.647 165.997.722.727 0,32

2012 63.876.093.000 202.073.660.000 0,32

2013 99.835.076.000 235.945.772.000 0,42

48 PICO

2011 31.897.131.684 187.914.292.813 0,17

2012 32.615.297.659 199.113.004.978 0,16

2013 40.450.607.023 215.034.932.281 0,19


91


Lanjutan


49 PRAS

2011 43.349.879.553 238.844.930.394 0,18

2012 38.456.375.965 280.293.729.818 0,14

2013 52.599.335.070 406.448.113.303 0,13

50 PSDN

2011 83.620.186.724 206.289.106.038 0,41

2012 104.746.204.086 409.577.291.829 0,26

2013 106.495.038.236 417.599.733.163 0,26

51 PYFA

2011 46.552.327.592 82.397.251.515 0,56

2012 49.488.100.111 87.705.472.878 0,56

2013 54.494.255.449 93.901.273.216 0,58

52 RICY

2011 121.215.012.278 350.251.850.387 0,35

2012 146.169.121.655 366.957.389.624 0,40

2013 149.703.818.409 381.190.268.928 0,39

53 ROTI

2011 209.695.495.294 546.441.182.786 0,38

2012 292.953.188.566 666.607.597.550 0,44

2013 398.447.264.528 787.337.649.971 0,51

54 SCCO

2011 215.182.327.312 519.252.194.040 0,41

2012 300.105.741.928 654.044.664.731 0,46

2013 234.070.854.763 707.611.129.154 0,33

55 SIPD

2011 195.622.817.247 1.271.072.402.115 0,15

2012 244.105.591.228 1.276.742.767.154 0,19

2013 252.519.587.092 1.285.120.275.806 0,20

56 SKLT

2011 47.318.041.150 122.900.348.177 0,39

2012 56.025.276.498 129.482.560.948 0,43

2013 84.639.677.408 139.650.353.636 0,61

57 SMCB

2011 2.121.026.000.000 7.527.260.000.000 0,28

2012 2.606.306.000.000 8.418.056.000.000 0,31

2013 2.311.590.000.000 8.772.947.000.000 0,26

58 SMGR

2011 6.732.232.226.000 14.615.096.979.000 0,46

2012 8.256.663.877.000 18.164.854.648.000 0,45

2013 9.198.481.866.000 21.803.975.875.000 0,42

59 SMSM

2011 559.786.737.299 878.296.512.638 0,64

2012 707.866.236.435 910.119.059.264 0,78

2013 812.799.649.394 1.006.799.010.307 0,81

60 SQBB

2011 189.201.424.000 302.500.442.000 0,63

2012 206.932.220.000 325.359.028.000 0,64

2013 226.219.149.000 347.052.274.000 0,65


92


Lanjutan


61 SRSN

2011 56.663.943.353 252.240.228.000 0,22

2012 53.798.583.000 269.204.143.000 0,20

2013 61.136.998.000 314.375.634.000 0,19

62 STTP

2011 153.933.259.557 490.065.156.836 0,31

2012 202.411.005.081 579.691.340.310 0,35

2013 285.551.986.342 694.128.409.113 0,41

63 TCID

2011 402.420.855.071 1.020.412.800.735 0,39

2012 449.804.038.196 1.096.821.575.914 0,41

2013 536.783.615.699 1.182.990.689.957 0,45

64 TOTO

2011 500.378.385.896 760.541.257.156 0,66

2012 573.395.575.725 898.164.900.513 0,64

2013 601.899.085.809 1.035.650.413.675 0,58

65 TRST

2011 232.366.835.657 1.296.951.256.779 0,18

2012 137.360.632.893 1.352.992.459.388 0,10

2013 129.165.445.995 1.709.677.140.374 0,08

66 TSPC

2011 1.272.339.899.234 3.045.935.747.008 0,42

2012 1.446.667.907.034 3.353.156.079.810 0,43

2013 1.584.044.153.401 3.862.951.854.240 0,41

67 ULTJ

2011 288.413.245.238 1.351.971.313.937 0,21

2012 603.354.693.069 1.676.519.113.422 0,36

2013 599.232.467.788 2.015.146.534.086 0,30

68 UNIT

2011 7.013.083.234 240.072.679.898 0,03

2012 6.608.713.329 240.425.406.576 0,03

2013 8.678.252.941 241.257.262.302 0,04

69 UNVR

2011 6.571.166.000.000 3.680.937.000.000 1,79

2012 7.727.606.000.000 3.968.365.000.000 1,95

2013 8.550.594.000.000 4.254.670.000.000 2,01

70 VOKS

2011 182.104.360.272 496.645.502.491 0,37

2012 240.023.782.360 603.066.052.747 0,40

2013 120.809.998.858 601.249.018.963 0,20

71 YPAS

2011 51.732.597.692 148.117.142.340 0,35

2012 60.793.779.264 164.589.676.592 0,37

2013 54.261.679.006 170.811.389.395 0,32


93

Lampiran 3. Hasil Perhitungan Value Added Human Capital (VAHU)

No Kode Tahun VA (Rp) HC (Rp) VAHU

1 ADES

2011 73.459.000.000 43.832.000.000 1,68

2012 161.742.000.000 85.111.000.000 1,90

2013 170.078.000.000 110.884.000.000 1,53

2 AISA

2011 262.092.000.000 76.913.000.000 3,41

2012 413.481.000.000 89.016.000.000 4,65

2013 600.383.000.000 150.797.000.000 3,98

3 AKPI

2011 166.744.190.000 88.165.601.000 1,89

2012 144.179.300.000 86.141.200.000 1,67

2013 154.309.292.000 87.892.530.000 1,76

4 ALDO

2011 29.893.646.791 17.542.889.942 1,70

2012 40.640.256.001 21.248.458.350 1,91

2013 58.430.614.080 24.838.623.767 2,35

5 ALMI

2011 167.466.953.575 99.756.318.386 1,68

2012 109.135.546.066 106.518.671.003 1,02

2013 142.905.727.413 119.966.676.963 1,19

6 AMFG

2011 818.216.000.000 371.555.000.000 2,20

2012 896.341.000.000 432.529.000.000 2,07

2013 965.060.000.000 514.307.000.000 1,88

7 APLI

2011 36.360.302.187 17.471.609.147 2,08

2012 29.389.063.019 23.427.920.102 1,25

2013 28.897.940.335 26.155.487.711 1,10

8 ARNA

2011 166.611.906.371 36.694.125.570 4,54

2012 258.574.595.768 46.303.061.018 5,58

2013 369.207.662.675 52.858.060.216 6,98

9 ASII

2011 34.872.000.000.000 9.098.000.000.000 3,83

2012 38.727.000.000.000 10.829.000.000.000 3,58

2013 40.274.000.000.000 12.751.000.000.000 3,16

10 AUTO

2011 2.231.374.000.000 976.291.000.000 2,29

2012 2.386.111.000.000 1.122.743.000.000 2,13

2013 2.960.540.000.000 1.691.936.000.000 1,75

11 BATA

2011 141.810.885.000 62.154.648.000 2,28

2012 165.371.571.000 66.224.186.000 2,50

2013 146.125.787.000 82.367.292.000 1,77

12 BTON

2011 31.072.684.770 6.586.387.898 4,72

2012 39.413.309.036 7.022.516.330 5,61

2013 40.328.233.580 7.056.159.931 5,72


94


Lanjutan


13 BUDI

2011 216.818.000.000 126.723.000.000 1,71

2012 120.408.000.000 107.933.000.000 1,12

2013 213.696.000.000 155.147.000.000 1,38

14 CEKA

2011 147.685.061.705 17.152.955.385 8,61

2012 105.884.952.708 22.170.626.904 4,78

2013 178.501.370.583 25.920.228.654 6,89

15 CPIN

2011 2.974.580.000.000 537.846.000.000 5,53

2012 3.990.792.000.000 614.293.000.000 6,50

2013 4.150.568.000.000 699.235.000.000 5,94

16 DLTA

2011 268.142.818.000 63.271.648.000 4,24

2012 356.060.354.000 68.555.284.000 5,19

2013 445.990.675.000 87.594.687.000 5,09

17 DVLA

2011 263.423.554.000 97.098.991.000 2,71

2012 310.663.611.000 106.186.565.000 2,93

2013 290.248.552.000 114.491.775.000 2,54

18 EKAD

2011 63.560.060.076 28.340.572.928 2,24

2012 79.578.645.800 31.648.146.168 2,51

2013 90.581.020.517 38.592.717.693 2,35

19 ETWA

2011 97.465.218.110 7.495.774.239 13,00

2012 75.548.822.787 20.745.092.270 3,64

2013 55.666.363.456 24.279.910.567 2,29

20 GDST

2011 165.893.397.669 26.038.099.650 6,37

2012 90.635.812.997 28.846.749.114 3,14

2013 152.205.912.188 30.620.509.856 4,97

21 GGRM

2011 8.175.857.000.000 1.560.886.000.000 5,24

2012 7.344.277.000.000 1.813.631.000.000 4,05

2013 7.917.801.000.000 1.981.597.000.000 4,00

22 GJTL

2011 1.258.421.000.000 401.807.000.000 3,13

2012 1.805.280.000.000 347.880.000.000 5,19

2013 686.381.000.000 519.908.000.000 1,32

23 HMSP

2011 13.751.001.000.000 2.839.919.000.000 4,84

2012 16.470.567.000.000 3.087.310.000.000 5,33

2013 17.920.864.000.000 3.411.154.000.000 5,25

24 ICBP

2011 3.222.112.000.000 477.202.000.000 6,75

2012 3.687.900.000.000 653.506.000.000 5,64

2013 3.805.457.000.000 838.467.000.000 4,54


95


Lanjutan


25 IGAR

2011 106.033.213.726 34.265.071.087 3,09

2012 95.801.055.772 36.919.324.385 2,59

2013 93.281.103.064 44.838.799.942 2,08

26 IMAS

2011 1.776.384.764.331 588.023.056.240 3,02

2012 1.823.088.738.900 750.017.375.679 2,43

2013 1.471.758.021.683 876.235.792.934 1,68

27 INAI

2011 116.469.394.102 85.535.198.420 1,36

2012 136.762.142.978 106.648.894.261 1,28

2013 131.971.296.738 120.748.140.515 1,09

28 INDF

2011 8.280.934.000.000 1.933.660.000.000 4,28

2012 8.601.848.000.000 2.284.888.000.000 3,76

2013 7.327.094.000.000 2.660.136.000.000 2,75

29 INDS

2011 241.070.437.193 80.390.898.829 3,00

2012 289.620.656.722 108.822.412.861 2,66

2013 307.674.089.831 123.094.032.098 2,50

30 INTO

2011 5.553.965.000.000 845.809.000.000 6,57

2012 7.312.199.000.000 1.072.649.000.000 6,82

2013 7.870.984.000.000 1.275.830.000.000 6,17

31 JECC

2011 90.837.073.000 49.564.429.000 1,83

2012 136.566.059.799 60.585.014.000 2,25

2013 118.652.098.000 75.216.114.000 1,58

32 JPFA

2011 1.753.224.000.000 880.915.000.000 1,99

2012 2.392.324.000.000 1.027.433.000.000 2,33

2013 2.114.450.000.000 1.218.503.000.000 1,74

33 JPRS

2011 62.772.669.388 14.450.862.743 4,34

2012 26.818.923.352 14.947.479.566 1,79

2013 33.864.381.445 15.526.833.604 2,18

34 KAEF

2011 679.698.085.232 447.691.025.539 1,52

2012 820.310.158.082 542.025.706.027 1,51

2013 919.306.413.624 635.180.981.325 1,45

35 KBLI

2011 138.045.396.697 43.917.604.234 3,14

2012 230.491.031.918 57.935.751.081 3,98

2013 178.464.923.736 73.285.449.509 2,44

36 KBLM

2011 42.773.775.772 17.321.558.969 2,47

2012 53.132.373.650 21.126.763.938 2,51

2013 34.265.510.346 23.594.361.517 1,45


96


Lanjutan


37 KDSI

2011 119.808.431.998 88.859.830.975 1,35

2012 157.499.885.966 109.865.261.764 1,43

2013 167.400.446.727 120.224.754.721 1,39

38 KICI

2011 23.361.797.714 22.780.558.984 1,03

2012 26.217.499.804 23.137.530.399 1,13

2013 37.371.077.872 27.423.545.002 1,36

39 KLBF

2011 3.167.426.030.242 1.180.166.668.574 2,68

2012 3.684.566.099.787 1.376.549.007.295 2,68

2013 4.239.296.469.914 1.666.773.752.683 2,54

40 LION

2011 127.174.277.717 59.979.662.550 2,12

2012 179.439.371.762 75.787.326.381 2,37

2013 177.391.350.319 92.364.285.243 1,92

41 LMSH

2011 24.968.059.015 9.820.417.899 2,54

2012 56.740.251.351 11.669.633.927 4,86

2013 33.911.617.090 14.473.925.883 2,34

42 LPIN

2011 25.881.095.852 9.959.459.453 2,60

2012 32.352.758.633 12.756.760.152 2,54

2013 29.356.135.215 16.459.700.745 1,78

43 MAIN

2011 374.627.925.000 110.016.875.000 3,41

2012 526.911.182.000 143.835.289.000 3,66

2013 502.779.947.000 191.892.252.000 2,62

44 MBTO

2011 140.948.514.568 86.592.119.094 1,63

2012 152.945.191.875 93.390.542.285 1,64

2013 124.059.906.778 101.053.698.516 1,23

45 MERK

2011 424.137.815.000 140.910.999.000 3,01

2012 296.708.205.000 150.793.328.000 1,97

2013 402.002.700.000 167.874.878.000 2,39

46 MYOR

2011 1.144.483.437.778 518.042.620.069 2,21

2012 1.636.158.738.059 676.343.671.415 2,42

2013 2.223.068.340.700 866.994.844.143 2,56

47 NIPS

2011 53.350.987.647 28.571.213.614 1,87

2012 63.876.093.000 34.513.262.000 1,85

2013 99.835.076.000 54.250.907.000 1,84

48 PICO

2011 31.897.131.684 15.149.976.061 2,11

2012 32.615.297.659 17.462.404.016 1,87

2013 40.450.607.023 19.460.824.354 2,08


97


Lanjutan


49 PRAS

2011 43.349.879.553 36.322.503.827 1,19

2012 38.456.375.965 28.479.465.688 1,35

2013 52.599.335.070 36.791.243.932 1,43

50 PSDN

2011 83.620.186.724 46.503.314.343 1,80

2012 104.746.204.086 53.951.550.828 1,94

2013 106.495.038.236 63.257.474.589 1,68

51 PYFA

2011 46.552.327.592 39.466.951.997 1,18

2012 49.488.100.111 41.516.145.381 1,19

2013 54.494.255.449 45.994.326.504 1,18

52 RICY

2011 121.215.012.278 107.665.981.778 1,13

2012 146.169.121.655 125.508.581.852 1,16

2013 149.703.818.409 133.809.892.136 1,12

53 ROTI

2011 209.695.495.294 54.747.461.008 3,83

2012 292.953.188.566 93.160.207.805 3,14

2013 398.447.264.528 187.642.360.366 2,12

54 SCCO

2011 215.182.327.312 70.076.715.768 3,07

2012 300.105.741.928 75.429.615.150 3,98

2013 234.070.854.763 88.912.042.170 2,63

55 SIPD

2011 195.622.817.247 161.609.916.149 1,21

2012 244.105.591.228 224.277.368.361 1,09

2013 252.519.587.092 241.249.726.244 1,05

56 SKLT

2011 47.318.041.150 39.301.115.792 1,20

2012 56.025.276.498 47.780.293.534 1,17

2013 84.639.677.408 64.622.991.493 1,31

57 SMCB

2011 2.121.026.000.000 587.769.000.000 3,61

2012 2.606.306.000.000 733.594.000.000 3,55

2013 2.311.590.000.000 715.977.000.000 3,23

58 SMGR

2011 6.732.232.226.000 1.642.279.888.000 4,10

2012 8.256.663.877.000 1.969.209.868.000 4,19

2013 9.198.481.866.000 2.354.611.392.000 3,91

59 SMSM

2011 559.786.737.299 250.142.807.828 2,24

2012 707.866.236.435 338.178.476.903 2,09

2013 812.799.649.394 354.204.231.509 2,29

60 SQBB

2011 189.201.424.000 28.115.850.000 6,73

2012 206.932.220.000 26.034.426.000 7,95

2013 226.219.149.000 26.736.748.000 8,46


98


Lanjutan


61 SRSN

2011 56.663.943.353 22.852.632.353 2,48

2012 53.798.583.000 28.037.968.000 1,92

2013 61.136.998.000 28.470.044.000 2,15

62 STTP

2011 153.933.259.557 93.550.847.988 1,65

2012 202.411.005.081 109.294.205.075 1,85

2013 285.551.986.342 142.752.910.822 2,00

63 TCID

2011 402.420.855.071 212.278.102.225 1,90

2012 449.804.038.196 246.540.885.668 1,82

2013 536.783.615.699 318.485.913.787 1,69

64 TOTO

2011 500.378.385.896 207.351.580.896 2,41

2012 573.395.575.725 237.113.614.637 2,42

2013 601.899.085.809 278.694.220.834 2,16

65 TRST

2011 232.366.835.657 50.713.170.850 4,58

2012 137.360.632.893 56.611.668.822 2,43

2013 129.165.445.995 59.682.316.753 2,16

66 TSPC

2011 1.272.339.899.234 532.239.631.894 2,39

2012 1.446.667.907.034 634.288.188.776 2,28

2013 1.584.044.153.401 754.108.750.315 2,10

67 ULTJ

2011 288.413.245.238 131.595.338.810 2,19

2012 603.354.693.069 145.384.577.885 4,15

2013 599.232.467.788 162.512.279.915 3,69

68 UNIT

2011 7.013.083.234 3.801.128.352 1,85

2012 6.608.713.329 4.117.257.451 1,61

2013 8.678.252.941 4.309.514.389 2,01

69 UNVR

2011 6.571.166.000.000 996.367.000.000 6,60

2012 7.727.606.000.000 1.260.841.000.000 6,13

2013 8.550.594.000.000 1.391.786.000.000 6,14

70 VOKS

2011 182.104.360.272 41.208.009.461 4,42

2012 240.023.782.360 55.368.553.232 4,34

2013 120.809.998.858 69.207.781.416 1,75

71 YPAS

2011 51.732.597.692 29.089.331.359 1,78

2012 60.793.779.264 38.224.209.011 1,59

2013 54.261.679.006 45.828.193.944 1,18


99

Lampiran 4. Hasil Perhitungan Structural Capital Value Added (STVA)

No Kode Tahun SC (Rp) VA (Rp) STVA

1 ADES

2011 29.627.000.000 73.459.000.000 0,40

2012 76.631.000.000 161.742.000.000 0,47

2013 59.194.000.000 170.078.000.000 0,35

2 AISA

2011 185.179.000.000 262.092.000.000 0,71

2012 324.465.000.000 413.481.000.000 0,78

2013 449.586.000.000 600.383.000.000 0,75

3 AKPI

2011 78.578.589.000 166.744.190.000 0,47

2012 58.038.100.000 144.179.300.000 0,40

2013 66.416.762.000 154.309.292.000 0,43

4 ALDO

2011 12.350.756.849 29.893.646.791 0,41

2012 19.391.797.651 40.640.256.001 0,48

2013 33.591.990.313 58.430.614.080 0,57

5 ALMI

2011 67.710.635.189 167.466.953.575 0,40

2012 2.616.875.063 109.135.546.066 0,02

2013 22.939.050.450 142.905.727.413 0,16

6 AMFG

2011 446.661.000.000 818.216.000.000 0,55

2012 463.812.000.000 896.341.000.000 0,52

2013 450.753.000.000 965.060.000.000 0,47

7 APLI

2011 18.888.693.040 36.360.302.187 0,52

2012 5.961.142.917 29.389.063.019 0,20

2013 2.742.452.624 28.897.940.335 0,09

8 ARNA

2011 129.917.780.801 166.611.906.371 0,78

2012 212.271.534.750 258.574.595.768 0,82

2013 316.349.602.459 369.207.662.675 0,86

9 ASII

2011 25.774.000.000.000 34.872.000.000.000 0,74

2012 27.898.000.000.000 38.727.000.000.000 0,72

2013 27.523.000.000.000 40.274.000.000.000 0,68

10 AUTO

2011 1.255.083.000.000 2.231.374.000.000 0,56

2012 1.263.368.000.000 2.386.111.000.000 0,53

2013 1.268.604.000.000 2.960.540.000.000 0,43

11 BATA

2011 79.656.237.000 141.810.885.000 0,56

2012 99.147.385.000 165.371.571.000 0,60

2013 63.758.495.000 146.125.787.000 0,44

12 BTON

2011 24.486.296.872 31.072.684.770 0,79

2012 32.390.792.706 39.413.309.036 0,82

2013 33.272.073.649 40.328.233.580 0,83


100


Lanjutan


13 BUDI

2011 90.095.000.000 216.818.000.000 0,42

2012 12.475.000.000 120.408.000.000 0,10

2013 58.549.000.000 213.696.000.000 0,27

14 CEKA

2011 130.532.106.320 147.685.061.705 0,88

2012 83.714.325.804 105.884.952.708 0,79

2013 152.581.141.929 178.501.370.583 0,85

15 CPIN

2011 2.436.734.000.000 2.974.580.000.000 0,82

2012 3.376.499.000.000 3.990.792.000.000 0,85

2013 3.451.333.000.000 4.150.568.000.000 0,83

16 DLTA

2011 204.871.170.000 268.142.818.000 0,76

2012 287.505.070.000 356.060.354.000 0,81

2013 358.395.988.000 445.990.675.000 0,80

17 DVLA

2011 166.324.563.000 263.423.554.000 0,63

2012 204.477.046.000 310.663.611.000 0,66

2013 175.756.777.000 290.248.552.000 0,61

18 EKAD

2011 35.219.487.148 63.560.060.076 0,55

2012 47.930.499.632 79.578.645.800 0,60

2013 51.988.302.824 90.581.020.517 0,57

19 ETWA

2011 89.969.443.871 97.465.218.110 0,92

2012 54.803.730.517 75.548.822.787 0,73

2013 31.386.452.889 55.666.363.456 0,56

20 GDST

2011 139.855.298.019 165.893.397.669 0,84

2012 61.789.063.883 90.635.812.997 0,68

2013 121.585.402.332 152.205.912.188 0,80

21 GGRM

2011 6.614.971.000.000 8.175.857.000.000 0,81

2012 5.530.646.000.000 7.344.277.000.000 0,75

2013 5.936.204.000.000 7.917.801.000.000 0,75

22 GJTL

2011 856.614.000.000 1.258.421.000.000 0,68

2012 1.457.400.000.000 1.805.280.000.000 0,81

2013 166.473.000.000 686.381.000.000 0,24

23 HMSP

2011 10.911.082.000.000 13.751.001.000.000 0,79

2012 13.383.257.000.000 16.470.567.000.000 0,81

2013 14.509.710.000.000 17.920.864.000.000 0,81

24 ICBP

2011 2.744.910.000.000 3.222.112.000.000 0,85

2012 3.034.394.000.000 3.687.900.000.000 0,82

2013 2.966.990.000.000 3.805.457.000.000 0,78


101


Lanjutan


25 IGAR

2011 71.768.142.639 106.033.213.726 0,68

2012 58.881.731.387 95.801.055.772 0,61

2013 48.442.303.122 93.281.103.064 0,52

26 IMAS

2011 1.188.361.708.091 1.776.384.764.331 0,67

2012 1.073.071.363.221 1.823.088.738.900 0,59

2013 595.522.228.749 1.471.758.021.683 0,40

27 INAI

2011 30.934.195.682 116.469.394.102 0,27

2012 30.113.248.717 136.762.142.978 0,22

2013 11.223.156.223 131.971.296.738 0,09

28 INDF

2011 6.347.274.000.000 8.280.934.000.000 0,77

2012 6.316.960.000.000 8.601.848.000.000 0,73

2013 4.666.958.000.000 7.327.094.000.000 0,64

29 INDS

2011 160.679.538.364 241.070.437.193 0,67

2012 180.798.243.861 289.620.656.722 0,62

2013 184.580.057.733 307.674.089.831 0,60

30 INTO

2011 4.708.156.000.000 5.553.965.000.000 0,85

2012 6.239.550.000.000 7.312.199.000.000 0,85

2013 6.595.154.000.000 7.870.984.000.000 0,84

31 JECC

2011 41.272.644.000 90.837.073.000 0,45

2012 75.981.045.799 136.566.059.799 0,56

2013 43.435.984.000 118.652.098.000 0,37

32 JPFA

2011 872.309.000.000 1.753.224.000.000 0,50

2012 1.364.891.000.000 2.392.324.000.000 0,57

2013 895.947.000.000 2.114.450.000.000 0,42

33 JPRS

2011 48.321.806.645 62.772.669.388 0,77

2012 11.871.443.786 26.818.923.352 0,44

2013 18.337.547.841 33.864.381.445 0,54

34 KAEF

2011 232.007.059.693 679.698.085.232 0,34

2012 278.284.452.055 820.310.158.082 0,34

2013 284.125.432.299 919.306.413.624 0,31

35 KBLI

2011 94.127.792.463 138.045.396.697 0,68

2012 172.555.280.837 230.491.031.918 0,75

2013 105.179.474.227 178.464.923.736 0,59

36 KBLM

2011 25.452.216.803 42.773.775.772 0,60

2012 32.005.609.712 53.132.373.650 0,60

2013 10.671.148.829 34.265.510.346 0,31


102


Lanjutan


37 KDSI

2011 30.948.601.023 119.808.431.998 0,26

2012 47.634.624.202 157.499.885.966 0,30

2013 47.175.692.006 167.400.446.727 0,28

38 KICI

2011 581.238.730 23.361.797.714 0,02

2012 3.079.969.405 26.217.499.804 0,12

2013 9.947.532.870 37.371.077.872 0,27

39 KLBF

2011 1.987.259.361.668 3.167.426.030.242 0,63

2012 2.308.017.092.492 3.684.566.099.787 0,63

2013 2.572.522.717.231 4.239.296.469.914 0,61

40 LION

2011 67.194.615.167 127.174.277.717 0,53

2012 103.652.045.381 179.439.371.762 0,58

2013 85.027.065.076 177.391.350.319 0,48

41 LMSH

2011 15.147.641.116 24.968.059.015 0,61

2012 45.070.617.424 56.740.251.351 0,79

2013 19.437.691.207 33.911.617.090 0,57

42 LPIN

2011 15.921.636.399 25.881.095.852 0,62

2012 19.595.998.481 32.352.758.633 0,61

2013 12.896.434.470 29.356.135.215 0,44

43 MAIN

2011 264.611.050.000 374.627.925.000 0,71

2012 383.075.893.000 526.911.182.000 0,73

2013 310.887.695.000 502.779.947.000 0,62

44 MBTO

2011 54.356.395.474 140.948.514.568 0,39

2012 59.554.649.590 152.945.191.875 0,39

2013 23.006.208.262 124.059.906.778 0,19

45 MERK

2011 283.226.816.000 424.137.815.000 0,67

2012 145.914.877.000 296.708.205.000 0,49

2013 234.127.822.000 402.002.700.000 0,58

46 MYOR

2011 626.440.817.709 1.144.483.437.778 0,55

2012 959.815.066.644 1.636.158.738.059 0,59

2013 1.356.073.496.557 2.223.068.340.700 0,61

47 NIPS

2011 24.779.774.033 53.350.987.647 0,46

2012 29.362.831.000 63.876.093.000 0,46

2013 45.584.169.000 99.835.076.000 0,46

48 PICO

2011 16.747.155.623 31.897.131.684 0,53

2012 15.152.893.643 32.615.297.659 0,46

2013 20.989.782.669 40.450.607.023 0,52


103


Lanjutan


49 PRAS

2011 7.027.375.726 43.349.879.553 0,16

2012 9.976.910.277 38.456.375.965 0,26

2013 15.808.091.138 52.599.335.070 0,30

50 PSDN

2011 37.116.872.381 83.620.186.724 0,44

2012 50.794.653.258 104.746.204.086 0,48

2013 43.237.563.647 106.495.038.236 0,41

51 PYFA

2011 7.085.375.595 46.552.327.592 0,15

2012 7.971.954.730 49.488.100.111 0,16

2013 8.499.928.945 54.494.255.449 0,16

52 RICY

2011 13.549.030.500 121.215.012.278 0,11

2012 20.660.539.803 146.169.121.655 0,14

2013 15.893.926.273 149.703.818.409 0,11

53 ROTI

2011 154.948.034.286 209.695.495.294 0,74

2012 199.792.980.761 292.953.188.566 0,68

2013 210.804.904.162 398.447.264.528 0,53

54 SCCO

2011 145.105.611.544 215.182.327.312 0,67

2012 224.676.126.778 300.105.741.928 0,75

2013 145.158.812.593 234.070.854.763 0,62

55 SIPD

2011 34.012.901.098 195.622.817.247 0,17

2012 19.828.222.867 244.105.591.228 0,08

2013 11.269.860.848 252.519.587.092 0,04

56 SKLT

2011 8.016.925.358 47.318.041.150 0,17

2012 8.244.982.964 56.025.276.498 0,15

2013 20.016.685.915 84.639.677.408 0,24

57 SMCB

2011 1.533.257.000.000 2.121.026.000.000 0,72

2012 1.872.712.000.000 2.606.306.000.000 0,72

2013 1.595.613.000.000 2.311.590.000.000 0,69

58 SMGR

2011 5.089.952.338.000 6.732.232.226.000 0,76

2012 6.287.454.009.000 8.256.663.877.000 0,76

2013 6.843.870.474.000 9.198.481.866.000 0,74

59 SMSM

2011 309.643.929.471 559.786.737.299 0,55

2012 369.687.759.532 707.866.236.435 0,52

2013 458.595.417.885 812.799.649.394 0,56

60 SQBB

2011 161.085.574.000 189.201.424.000 0,85

2012 180.897.794.000 206.932.220.000 0,87

2013 199.482.401.000 226.219.149.000 0,88


104


Lanjutan


61 SRSN

2011 33.811.311.000 56.663.943.353 0,60

2012 25.760.615.000 53.798.583.000 0,48

2013 32.666.954.000 61.136.998.000 0,53

62 STTP

2011 60.382.411.569 153.933.259.557 0,39

2012 93.116.800.006 202.411.005.081 0,46

2013 142.799.075.520 285.551.986.342 0,50

63 TCID

2011 190.142.752.846 402.420.855.071 0,47

2012 203.263.152.528 449.804.038.196 0,45

2013 218.297.701.912 536.783.615.699 0,41

64 TOTO

2011 293.026.805.000 500.378.385.896 0,59

2012 336.281.961.088 573.395.575.725 0,59

2013 323.204.864.975 601.899.085.809 0,54

65 TRST

2011 181.653.664.807 232.366.835.657 0,78

2012 80.748.964.071 137.360.632.893 0,59

2013 69.483.129.242 129.165.445.995 0,54

66 TSPC

2011 740.100.267.340 1.272.339.899.234 0,58

2012 812.379.718.258 1.446.667.907.034 0,56

2013 829.935.403.086 1.584.044.153.401 0,52

67 ULTJ

2011 156.817.906.428 288.413.245.238 0,54

2012 457.970.115.184 603.354.693.069 0,76

2013 436.720.187.873 599.232.467.788 0,73

68 UNIT

2011 3.211.954.882 7.013.083.234 0,46

2012 2.491.455.878 6.608.713.329 0,38

2013 4.368.738.552 8.678.252.941 0,50

69 UNVR

2011 5.574.799.000.000 6.571.166.000.000 0,85

2012 6.466.765.000.000 7.727.606.000.000 0,84

2013 7.158.808.000.000 8.550.594.000.000 0,84

70 VOKS

2011 140.896.350.811 182.104.360.272 0,77

2012 184.655.229.128 240.023.782.360 0,77

2013 51.602.217.442 120.809.998.858 0,43

71 YPAS

2011 22.643.266.333 51.732.597.692 0,44

2012 22.569.570.253 60.793.779.264 0,37

2013 8.433.485.062 54.261.679.006 0,16


105

Lampiran 5. Hasil Perhitungan Value Added Intellectual Coefficients (VAICTM

)

No Kode VACA VAHU STVA VAICTM

2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013

1 ADES 0,58 0,77 0,64 1,68 1,90 1,53 0,40 0,47 0,35 2,66 3,15 2,52

2 AISA 0,14 0,20 0,25 3,41 4,65 3,98 0,71 0,78 0,75 4,26 5,63 4,98

3 AKPI 0,22 0,17 0,15 1,89 1,67 1,76 0,47 0,40 0,43 2,58 2,25 2,34

4 ALDO 0,34 0,38 0,42 1,70 1,91 2,35 0,41 0,48 0,57 2,45 2,77 3,35

5 ALMI 0,28 0,19 0,22 1,68 1,02 1,19 0,40 0,02 0,16 2,37 1,23 1,57

6 AMFG 0,38 0,36 0,35 2,20 2,07 1,88 0,55 0,52 0,47 3,13 2,95 2,69

7 APLI 0,17 0,13 0,13 2,08 1,25 1,10 0,52 0,20 0,09 2,77 1,59 1,33

8 ARNA 0,34 0,43 0,48 4,54 5,58 6,98 0,78 0,82 0,86 5,67 6,83 8,32

9 ASII 0,46 0,43 0,38 3,83 3,58 3,16 0,74 0,72 0,68 5,03 4,73 4,22

10 AUTO 0,47 0,44 0,31 2,29 2,13 1,75 0,56 0,53 0,43 3,32 3,09 2,49

11 BATA 0,40 0,43 0,37 2,28 2,50 1,77 0,56 0,60 0,44 3,24 3,52 2,58

12 BTON 0,34 0,35 0,29 4,72 5,61 5,72 0,79 0,82 0,83 5,84 6,78 6,83

13 BUDI 0,27 0,14 0,24 1,71 1,12 1,38 0,42 0,10 0,27 2,39 1,36 1,89

14 CEKA 0,36 0,23 0,34 8,61 4,78 6,89 0,88 0,79 0,85 9,86 5,80 8,08

15 CPIN 0,48 0,49 0,42 5,53 6,50 5,94 0,82 0,85 0,83 6,83 7,83 7,18

16 DLTA 0,47 0,60 0,66 4,24 5,19 5,09 0,76 0,81 0,80 5,47 6,60 6,55

17 DVLA 0,36 0,37 0,32 2,71 2,93 2,54 0,63 0,66 0,61 3,71 3,95 3,46

18 EKAD 0,43 0,41 0,38 2,24 2,51 2,35 0,55 0,60 0,57 3,23 3,53 3,30

19 ETWA 0,26 0,17 0,12 13,00 3,64 2,29 0,92 0,73 0,56 14,19 4,54 2,98

20 GDST 0,22 0,11 0,17 6,37 3,14 4,97 0,84 0,68 0,80 7,44 3,94 5,94


106


) Lanjutan


2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013

21 GGRM 0,33 0,28 0,27 5,24 4,05 4,00 0,81 0,75 0,75 6,38 5,08 5,01

22 GJTL 0,28 0,33 0,12 3,13 5,19 1,32 0,68 0,81 0,24 4,09 6,33 1,68

23 HMSP 1,33 1,24 1,27 4,84 5,33 5,25 0,79 0,81 0,81 6,97 7,39 7,33

24 ICBP 0,30 0,31 0,29 6,75 5,64 4,54 0,85 0,82 0,78 7,90 6,77 5,61

25 IGAR 0,36 0,40 0,41 3,09 2,59 2,08 0,68 0,61 0,52 4,14 3,61 3,01

26 IMAS 0,35 0,32 0,22 3,02 2,43 1,68 0,67 0,59 0,40 4,04 3,34 2,31

27 INAI 1,10 1,06 1,04 1,36 1,28 1,09 0,27 0,22 0,09 2,73 2,56 2,22

28 INDF 0,26 0,25 0,19 4,28 3,76 2,75 0,77 0,73 0,64 5,31 4,75 3,58

29 INDS 0,38 0,25 0,18 3,00 2,66 2,50 0,67 0,62 0,60 4,05 3,54 3,27

30 INTP 0,35 0,38 0,34 6,57 6,82 6,17 0,85 0,85 0,84 7,77 8,05 7,35

31 JECC 0,71 0,96 0,80 1,83 2,25 1,58 0,45 0,56 0,37 3,00 3,77 2,75

32 JPFA 0,46 0,50 0,40 1,99 2,33 1,74 0,50 0,57 0,42 2,95 3,40 2,56

33 JPRS 0,19 0,08 0,09 4,34 1,79 2,18 0,77 0,44 0,54 5,30 2,31 2,82

34 KAEF 0,54 0,58 0,57 1,52 1,51 1,45 0,34 0,34 0,31 2,40 2,43 2,32

35 KBLI 0,19 0,27 0,20 3,14 3,98 2,44 0,68 0,75 0,59 4,02 5,00 3,23

36 KBLM 0,18 0,20 0,13 2,47 2,51 1,45 0,60 0,60 0,31 3,24 3,32 1,89

37 KDSI 0,43 0,50 0,48 1,35 1,43 1,39 0,26 0,30 0,28 2,04 2,23 2,15

38 KICI 0,36 0,39 0,51 1,03 1,13 1,36 0,02 0,12 0,27 1,41 1,64 2,13

39 KLBF 0,49 0,50 0,50 2,68 2,68 2,54 0,63 0,63 0,61 3,80 3,80 3,65

40 LION 0,42 0,48 0,43 2,12 2,37 1,92 0,53 0,58 0,48 3,07 3,43 2,83


107


) Lanjutan


2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013

41 LMSH 0,44 0,58 0,31 2,54 4,86 2,34 0,61 0,79 0,57 3,59 6,24 3,22

42 LPIN 0,22 0,24 0,20 2,60 2,54 1,78 0,62 0,61 0,44 3,43 3,38 2,43

43 MAIN 0,89 0,77 0,58 3,41 3,66 2,62 0,71 0,73 0,62 5,00 5,16 3,82

44 MBTO 0,35 0,35 0,27 1,63 1,64 1,23 0,39 0,39 0,19 2,37 2,38 1,69

45 MERK 0,86 0,71 0,78 3,01 1,97 2,39 0,67 0,49 0,58 4,54 3,17 3,76

46 MYOR 0,47 0,53 0,57 2,21 2,42 2,56 0,55 0,59 0,61 3,23 3,54 3,75

47 NIPS 0,32 0,32 0,42 1,87 1,85 1,84 0,46 0,46 0,46 2,65 2,63 2,72

48 PICO 0,17 0,16 0,19 2,11 1,87 2,08 0,53 0,46 0,52 2,80 2,50 2,79

49 PRAS 0,18 0,14 0,13 1,19 1,35 1,43 0,16 0,26 0,30 1,54 1,75 1,86

50 PSDN 0,41 0,26 0,26 1,80 1,94 1,68 0,44 0,48 0,41 2,65 2,68 2,34

51 PYFA 0,56 0,56 0,58 1,18 1,19 1,18 0,15 0,16 0,16 1,90 1,92 1,92

52 RICY 0,35 0,40 0,39 1,13 1,16 1,12 0,11 0,14 0,11 1,58 1,70 1,62

53 ROTI 0,38 0,44 0,51 3,83 3,14 2,12 0,74 0,68 0,53 4,95 4,27 3,16

54 SCCO 0,41 0,46 0,33 3,07 3,98 2,63 0,67 0,75 0,62 4,16 5,19 3,58

55 SIPD 0,15 0,19 0,20 1,21 1,09 1,05 0,17 0,08 0,04 1,54 1,36 1,29

56 SKLT 0,39 0,46 0,58 1,20 1,24 1,26 0,17 0,20 0,20 1,76 1,90 2,04

57 SMCB 0,28 0,31 0,26 3,61 3,55 3,23 0,72 0,72 0,69 4,61 4,58 4,18

58 SMGR 0,46 0,45 0,42 4,10 4,19 3,91 0,76 0,76 0,74 5,32 5,41 5,07

59 SMSM 0,64 0,78 0,81 2,24 2,09 2,29 0,55 0,52 0,56 3,43 3,39 3,67

60 SQBB 0,63 0,64 0,65 6,73 7,95 8,46 0,85 0,87 0,88 8,21 9,46 9,99


108


) Lanjutan


2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013 2011 2012 2013

61 SRSN 0,22 0,20 0,19 2,48 1,92 2,15 0,60 0,48 0,53 3,30 2,60 2,88

62 STTP 0,31 0,35 0,41 1,65 1,85 2,00 0,39 0,46 0,50 2,35 2,66 2,91

63 TCID 0,39 0,41 0,45 1,90 1,82 1,69 0,47 0,45 0,41 2,76 2,69 2,55

64 TOTO 0,66 0,64 0,58 2,41 2,42 2,16 0,59 0,59 0,54 3,66 3,64 3,28

65 TRST 0,18 0,10 0,08 4,58 2,43 2,16 0,78 0,59 0,54 5,54 3,12 2,78

66 TSPC 0,42 0,43 0,41 2,39 2,28 2,10 0,58 0,56 0,52 3,39 3,27 3,03

67 ULTJ 0,21 0,36 0,30 2,19 4,15 3,69 0,54 0,76 0,73 2,95 5,27 4,71

68 UNIT 0,03 0,03 0,04 1,85 1,61 2,01 0,46 0,38 0,50 2,33 2,01 2,55

69 UNVR 1,79 1,95 2,01 6,60 6,13 6,14 0,85 0,84 0,84 9,23 8,91 8,99

70 VOKS 0,37 0,40 0,20 4,42 4,34 1,75 0,77 0,77 0,43 5,56 5,50 2,37

71 YPAS 0,35 0,37 0,32 1,78 1,59 1,18 0,44 0,37 0,16 2,57 2,33 1,66


109

Lampiran 6. Hasil Perhitungan Price to Book value (PBV)

No Kode Harga Saham Penutupan Nilai buku per lembar saham PBV

2011 (Rp) 2012 (Rp) 2013 (Rp) 2011 (Rp) 2012 (Rp) 2013 (Rp) 2011 (x) 2012 (x) 2013 (x)

1 ADES 1.010 1.920 2.000 213,17 354,51 448,85 4,74 5,42 4,46

2 AISA 495 1.080 1.430 626,39 694,96 805,46 0,79 1,55 1,78

3 AKPI 1.020 800 810 1.249,28 1.377,89 1.681,92 0,82 0,58 0,48

4 ALDO 370 470 660 161,05 195,52 254,33 2,30 2,40 2,60

5 ALMI 910 650 600 1.909,28 1.908,71 2.134,23 0,48 0,34 0,28

6 AMFG 6.550 8.300 7.000 4.942,86 5.661,50 6.361,12 1,33 1,47 1,10

7 APLI 75 86 65 143,90 145,76 145,15 0,52 0,59 0,45

8 ARNA 365 1.640 820 263,26 329,53 104,68 1,39 4,98 7,83

9 ASII 74.000 7.350 6.800 1.873,30 2.218,53 2.622,99 39,50 3,31 2,59

10 AUTO 3.400 3.700 3.650 1.224,88 1.422,56 1.983,25 2,78 2,60 1,84

11 BATA 55.000 60.000 1.060 27.267,70 29.806,81 30.527,17 2,02 2,01 0,03

12 BTON 335 700 550 511,81 628,77 771,21 0,65 1,11 0,71

13 BUDI 240 114 109 214,37 208,38 215,94 1,12 0,55 0,50

14 CEKA 950 1.300 1.160 1.361,54 1.557,66 1.775,71 0,70 0,83 0,65

15 CPIN 2.150 3.500 3.375 377,45 498,63 607,39 5,70 7,02 5,56

16 DLTA 111.500 255.000 380.000 35.778,99 37.357,44 42.250,07 3,12 6,83 8,99

17 DVLA 1.150 1.690 2.200 649,93 751,38 816,70 1,77 2,25 2,69

18 EKAD 280 355 390 211,29 274,73 340,18 1,33 1,29 1,15

19 ETWA 430 310 365 388,26 452,08 460,25 1,11 0,69 0,79

20 GDST 129 108 86 90,90 96,70 107,86 1,42 1,12 0,80


110

Lampiran 6. Hasil Perhitungan Price to Book value (PBV) Lanjutan



21 GGRM 62.050 56.300 42.000 12.759,77 13.827,70 15.288,42 4,86 4,07 2,75

22 GJTL 3.000 2.225 1.680 1.287,37 1.572,08 1.642,66 2,33 1,42 1,02

23 HMSP 39.000 59.900 62.400 2.350,60 3.036,37 3.229,53 16,59 19,73 19,32

24 ICBP 5.200 8.000 10.200 1.836,71 2.055,30 2.275,05 2,83 3,89 4,48

25 IGAR 475 375 295 276,75 230,50 232,20 1,72 1,63 1,27

26 IMAS 12.800 5.300 4.900 3.670,40 2.064,33 2.408,39 3,49 2,57 2,03

27 INAI 540 450 600 669,59 815,77 797,46 0,81 0,55 0,75

28 INDF 4.600 5.850 6.600 3.599,05 3.888,22 4.370,30 1,28 1,50 1,51

29 INDS 3.500 4.200 2.675 2.810,00 3.608,17 3.338,79 1,25 1,16 0,80

30 INTP 17.050 22.450 20.000 4.274,10 5.275,07 6.241,85 3,99 4,26 3,20

31 JECC 600 1.900 2.850 843,23 944,95 976,59 0,71 2,01 2,92

32 JPFA 3.825 6.100 1.220 1.826,90 2.238,41 492,97 2,09 2,73 2,47

33 JPRS 485 335 270 450,43 463,35 483,36 1,08 0,72 0,56

34 KAEF 340 740 590 112,77 128,42 146,23 3,01 5,76 4,03

35 KBLI 104 187 142 179,66 210,90 221,26 0,58 0,89 0,64

36 KBLM 114 135 158 218,18 236,38 240,77 0,52 0,57 0,66

37 KDSI 245 495 345 689,31 780,26 869,16 0,36 0,63 0,40

38 KICI 180 270 270 465,92 482,30 536,06 0,39 0,56 0,50

39 KLBF 3.400 1.060 1.250 641,58 145,17 180,27 5,30 7,30 6,93

40 LION 5.250 10.400 12.000 5.807,07 7.148,37 7.993,39 0,90 1,45 1,50


111




41 LMSH 5.000 10.500 8.000 5.958,61 10.158,87 11.507,09 0,84 1,03 0,70

42 LPIN 2.200 7.650 5.000 5.564,98 6.346,15 6.748,73 0,40 1,21 0,74

43 MAIN 980 2.275 3.175 248,86 402,28 508,84 3,94 5,66 6,24

44 MBTO 410 380 305 374,34 406,13 421,79 1,10 0,94 0,72

45 MERK 132.500 152.000 189.000 22.061,68 18.604,55 22.866,90 6,01 8,17 8,27

46 MYOR 14.250 20.000 26.000 3.162,95 4.001,98 4.353,90 4,51 5,00 5,97

47 NIPS 3.900 4.767 3.345 8.299,89 10.103,68 310,45 0,47 0,47 10,77

48 PICO 193 260 155 330,62 350,32 378,33 0,58 0,74 0,41

49 PRAS 132 255 185 406,20 476,69 579,78 0,32 0,53 0,32

50 PSDN 310 205 150 143,26 284,43 290,00 2,16 0,72 0,52

51 PYFA 176 177 147 153,99 163,91 175,49 1,14 1,08 0,84

52 RICY 184 174 173 545,80 571,84 594,02 0,34 0,30 0,29

53 ROTI 3.325 6.900 1.020 539,77 658,47 777,72 6,16 10,48 1,31

54 SCCO 3.125 4.050 4.400 2.525,75 3.181,41 3.441,97 1,24 1,27 1,28

55 SIPD 54 50 50 135,35 135,95 136,84 0,40 0,37 0,37

56 SKLT 140 180 180 177,93 187,45 202,17 0,79 0,96 0,89

57 SMCB 2.175 2.900 2.275 982,30 1.098,55 1.144,86 2,21 2,64 1,99

58 SMGR 11.450 15.700 14.150 2.463,97 3.062,43 3.675,95 4,65 5,13 3,85

59 SMSM 1.360 2.525 3.450 610,07 632,17 699,33 2,23 3,99 4,93

60 SQBB 127.500 238.000 304.000 29.541,06 31.773,34 33.891,82 4,32 7,49 8,97


112




61 SRSN 54 50 50 41,90 44,72 52,22 1,29 1,12 0,96

62 STTP 690 1.050 1.550 374,10 442,51 529,87 1,84 2,37 2,93

63 TCID 7.700 11.000 11.900 5.075,00 5.455,01 5.883,57 1,52 2,02 2,02

64 TOTO 50.000 6.650 7.700 1.535,33 1.813,16 2.090,70 32,57 3,67 3,68

65 TRST 390 345 250 461,88 481,83 608,86 0,84 0,72 0,41

66 TSPC 2.550 3.675 3.250 676,87 745,15 858,43 3,77 4,93 3,79

67 ULTJ 1.080 1.330 4.500 468,07 580,44 697,67 2,31 2,29 6,45

68 UNIT 300 345 250 3.183,05 3.187,73 3.198,76 0,09 0,11 0,08

69 UNVR 18.800 20.850 26.000 482,43 520,10 557,62 38,97 40,09 46,63

70 VOKS 820 1.030 740 597,56 725,61 723,42 1,37 1,42 1,02

71 YPAS 680 670 660 221,73 246,39 255,71 3,07 2,72 2,58


113

Lampiran 7. Data Earning Per Share (EPS)

No Kode EPS

2011 (Rp) 2012 (Rp) 2013 (Rp)

1 ADES 44,00 141,00 94,00

2 AISA 74,22 72,18 106,80

3 AKPI 93,00 51,00 57,00

4 ALDO 11,07 16,77 24,69

5 ALMI 177,87 45,29 84,80

6 AMFG 776,00 799,00 780,00

7 APLI 10,92 2,81 1,28

8 ARNA 52,00 85,00 32,00

9 ASII 439,00 480,00 480,00

10 AUTO 261,00 264,00 222,00

11 BATA 4.355,00 5.334,00 3.413,00

12 BTON 106,37 137,56 143,79

13 BUDI 15,60 1,27 2,63

14 CEKA 324,00 196,00 219,00

15 CPIN 144,00 164,00 154,00

16 DLTA 9.060,00 12.997,00 16.515,00

17 DVLA 108,00 133,00 112,00

18 EKAD 38,00 51,00 56,00

19 ETWA 75,02 39,75 8,12

20 GDST 12,00 6,00 11,00

21 GGRM 2.544,00 2.086,00 2.250,00

22 GJTL 196,00 325,00 35,00

23 HMSP 1.840,00 2.269,00 2.468,00

24 ICBP 339,00 374,00 382,00

25 IGAR 37,52 28,16 20,28

26 IMAS 347,27 289,93 192,55

27 INAI 166,39 146,18 31,69

28 INDF 350,00 371,00 285,00

29 INDS 551,69 591,92 349,53

30 INTP 977,10 1.293,15 1.361,02

31 JECC 190,37 211,71 151,64

32 JPFA 60,00 94,00 56,00

33 JPRS 50,00 13,00 20,00

34 KAEF 30,93 36,93 38,63

35 KBLI 15,90 31,24 18,35


114

Lampiran 7. Data Earning Per Share (EPS) Lanjutan

No Kode EPS

2011 (Rp) 2012 (Rp) 2013 (Rp)

36 KBLM 17,00 21,00 7,00

37 KDSI 58,34 90,96 88,90

38 KICI 2,59 16,37 53,76

39 KLBF 32,00 37,00 41,00

40 LION 1.010,00 1.641,00 1.245,00

41 LMSH 1.135,00 4.300,00 1.498,00

42 LPIN 533,00 781,00 403,00

43 MAIN 121,00 179,00 142,00

44 MBTO 40,35 42,54 15,11

45 MERK 10.320,00 4.813,00 7.832,00

46 MYOR 614,00 952,00 1.115,00

47 NIPS 892,00 1.078,00 47,00

48 PICO 21,68 19,70 28,01

49 PRAS 3,30 26,50 18,80

50 PSDN 8,91 9,78 5,48

51 PYFA 9,67 9,92 11,58

52 RICY 19,36 25,92 11,43

53 ROTI 22,90 29,47 31,22

54 SCCO 533,00 824,00 509,00

55 SIPD 2,35 2,38 1,03

56 SKLT 8,65 11,53 16,56

57 SMCB 139,00 176,00 124,00

58 SMGR 662,00 817,00 905,00

59 SMSM 147,00 152,00 214,00

60 SQBB 12.063,00 13.439,00 14.822,00

61 SRSN 3,98 2,82 2,66

62 STTP 32,58 56,98 87,38

63 TCID 696,00 748,00 796,00

64 TOTO 440,00 476,00 478,00

65 TRST 52,00 22,00 12,00

66 TSPC 126,00 140,00 141,00

67 ULTJ 44,00 122,00 113,00

68 UNIT 31,00 5,00 6,00

69 UNVR 546,00 634,00 701,00

70 VOKS 133,01 176,74 47,04

71 YPAS 25,00 25,00 9,00


115

Lampiran 8. Hasil Perhitungan Price to Earning Ratio (PER)

No Kode Harga Saham Penutupan Laba per Lembar Saham (EPS) PER


1 ADES 1.010 1.920 2.000 44,00 141,00 94,00 22,95 13,62 21,28

2 AISA 495 1.080 1.430 74,22 72,18 106,80 6,67 14,96 13,39

3 AKPI 1.020 800 810 93,00 51,00 57,00 10,97 15,69 14,21

4 ALDO 370 470 660 11,07 16,77 24,69 33,42 28,03 26,73

5 ALMI 910 650 600 177,87 45,29 84,80 5,12 14,35 7,08

6 AMFG 6.550 8.300 7.000 776,00 799,00 780,00 8,44 10,39 8,97

7 APLI 75 86 65 10,92 2,81 1,28 6,87 30,60 50,78

8 ARNA 365 1.640 820 52,00 85,00 32,00 7,02 19,29 25,63

9 ASII 74.000 7.350 6.800 439,00 480,00 480,00 168,56 15,31 14,17

10 AUTO 3.400 3.700 3.650 261,00 264,00 222,00 13,03 14,02 16,44

11 BATA 55.000 60.000 1.060 4.355,00 5.334,00 3.413,00 12,63 11,25 0,31

12 BTON 335 700 550 106,37 137,56 143,79 3,15 5,09 3,83

13 BUDI 240 114 109 15,60 1,27 2,63 15,38 89,76 41,44

14 CEKA 950 1.300 1.160 324,00 196,00 219,00 2,93 6,63 5,30

15 CPIN 2.150 3.500 3.375 144,00 164,00 154,00 14,93 21,34 21,92

16 DLTA 111.500 255.000 380.000 9.060,00 12.997,00 16.515,00 12,31 19,62 23,01

17 DVLA 1.150 1.690 2.200 108,00 133,00 112,00 10,65 12,71 19,64

18 EKAD 280 355 390 38,00 51,00 56,00 7,37 6,96 6,96

19 ETWA 430 310 365 75,02 39,75 8,12 5,73 7,80 44,95

20 GDST 129 108 86 12,00 6,00 11,00 10,75 18,00 7,82


116

Lampiran 8. Hasil Perhitungan Price to Earning Ratio (PER) Lanjutan



21 GGRM 62.050 56.300 42.000 2.544,00 2.086,00 2.250,00 24,39 26,99 18,67

22 GJTL 3.000 2.225 1.680 196,00 325,00 35,00 15,31 6,85 48,00

23 HMSP 39.000 59.900 62.400 1.840,00 2.269,00 2.468,00 21,20 26,40 25,28

24 ICBP 5.200 8.000 10.200 339,00 374,00 382,00 15,34 21,39 26,70

25 IGAR 475 375 295 37,52 28,16 20,28 12,66 13,32 14,55

26 IMAS 12.800 5.300 4.900 347,27 289,93 192,55 36,86 18,28 25,45

27 INAI 540 450 600 166,39 146,18 31,69 3,25 3,08 18,93

28 INDF 4.600 5.850 6.600 350,00 371,00 285,00 13,14 15,77 23,16

29 INDS 3.500 4.200 2.675 551,69 591,92 349,53 6,34 7,10 7,65

30 INTP 17.050 22.450 20.000 977,10 1.293,15 1.361,02 17,45 17,36 14,69

31 JECC 600 1.900 2.850 190,37 211,71 151,64 3,15 8,97 18,79

32 JPFA 3.825 6.100 1.220 60,00 94,00 56,00 63,75 64,89 21,79

33 JPRS 485 335 270 50,00 13,00 20,00 9,70 25,77 13,50

34 KAEF 340 740 590 30,93 36,93 38,63 10,99 20,04 15,27

35 KBLI 104 187 142 15,90 31,24 18,35 6,54 5,99 7,74

36 KBLM 114 135 158 17,00 21,00 7,00 6,71 6,43 22,57

37 KDSI 245 495 345 58,34 90,96 88,90 4,20 5,44 3,88

38 KICI 180 270 270 2,59 16,37 53,76 69,50 16,49 5,02

39 KLBF 3.400 1.060 1.250 32,00 37,00 41,00 106,25 28,65 30,49

40 LION 5.250 10.400 12.000 1.010,00 1.641,00 1.245,00 5,20 6,34 9,64


117




41 LMSH 5.000 10.500 8.000 1.135,00 4.300,00 1.498,00 4,41 2,44 5,34

42 LPIN 2.200 7.650 5.000 533,00 781,00 403,00 4,13 9,80 12,41

43 MAIN 980 2.275 3.175 121,00 179,00 142,00 8,10 12,71 22,36

44 MBTO 410 380 305 40,35 42,54 15,11 10,16 8,93 20,19

45 MERK 132.500 152.000 189.000 10.320,00 4.813,00 7.832,00 12,84 31,58 24,13

46 MYOR 14.250 20.000 26.000 614,00 952,00 1.115,00 23,21 21,01 23,32

47 NIPS 3.900 4.767 3.345 892,00 1.078,00 47,00 4,37 4,42 71,17

48 PICO 193 260 155 21,68 19,70 28,01 8,90 13,20 5,53

49 PRAS 132 255 185 3,30 26,50 18,80 40,00 9,62 9,84

50 PSDN 310 205 150 8,91 9,78 5,48 34,79 20,96 27,37

51 PYFA 176 177 147 9,67 9,92 11,58 18,20 17,84 12,69

52 RICY 184 174 173 19,36 25,92 11,43 9,50 6,71 15,14

53 ROTI 3.325 6.900 1.020 22,90 29,47 31,22 145,20 234,14 32,67

54 SCCO 3.125 4.050 4.400 533,00 824,00 509,00 5,86 4,92 8,64

55 SIPD 54 50 50 2,35 2,38 1,03 22,98 21,01 48,54

56 SKLT 140 180 180 8,65 11,53 16,56 16,18 15,61 10,87

57 SMCB 2.175 2.900 2.275 139,00 176,00 124,00 15,65 16,48 18,35

58 SMGR 11.450 15.700 14.150 662,00 817,00 905,00 17,30 19,22 15,64

59 SMSM 1.360 2.525 3.450 147,00 152,00 214,00 9,25 16,61 16,12

60 SQBB 127.500 238.000 304.000 12.063,00 13.439,00 14.822,00 10,57 17,71 20,51


118




61 SRSN 54 50 50 3,98 2,82 2,66 13,57 17,73 18,80

62 STTP 690 1.050 1.550 32,58 56,98 87,38 21,18 18,43 17,74

63 TCID 7.700 11.000 11.900 696,00 748,00 796,00 11,06 14,71 14,95

64 TOTO 50.000 6.650 7.700 440,00 476,00 478,00 113,64 13,97 16,11

65 TRST 390 345 250 52,00 22,00 12,00 7,50 15,68 20,83

66 TSPC 2.550 3.675 3.250 126,00 140,00 141,00 20,24 26,25 23,05

67 ULTJ 1.080 1.330 4.500 44,00 122,00 113,00 24,55 10,90 39,82

68 UNIT 300 345 250 31,00 5,00 6,00 9,68 69,00 41,67

69 UNVR 18.800 20.850 26.000 546,00 634,00 701,00 34,43 32,89 37,09

70 VOKS 820 1.030 740 133,01 176,74 47,04 6,16 5,83 15,73

71 YPAS 680 670 660 25,00 25,00 9,00 27,20 26,80 73,33


pengaruh modal intelektual terhadap nilai … filestudi empiris di perusahaan manufaktur yang...

Documents