pengaruh value added intellectual capital...
TRANSCRIPT
i
“PENGARUH VALUE ADDED INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP
PROFITABILITAS PERUSAHAAN”
(Studi Empiris Pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia)
SKRIPSI
Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi
Disusun Oleh:
Lutfi Destio Prakoso (1111082000106)
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
JURUSAN AKUNTANSI
2015
ii
PENGARUH VALUE ADDED INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP
PROFITABILITAS PERUSAHAAN
(Studi Empiris Pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia)
SKRIPSI
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi
Oleh:
Lutfi Destio Prakoso
NIM: 1111082000106
Di Bawah Bimbingan
Pembimbing I Pembimbing II
Dr. Yahya Hamja, MM Yessi Fitri, S.E.,M.Si.,Ak.,CA
NIP. 19490602 197803 1 001 NIP. 19760924 200604 2 002
JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1436 H / 2015 M
iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF
Hari ini Jumat, 10 April 2015 telah dilakukan Ujian Komprehensif atas
mahasiswa:
1. Nama : Lutfi Destio Prakoso
2. NIM : 1111082000106
3. Jurusan : Akuntansi
4. Judul Skripsi : Pengaruh Value Added Intellectual Capital Terhadap
Profitabilitas (Studi Empiris Pada Perusahaan
Perbankan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia).
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama proses ujian komprehensif, maka diputuskan bahwa
mahasiswa tersebut di atas dinyatakan lulus dan diberi kesempatan untuk
melanjutkan ketahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh
gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 10 April 2015
1. Zaenal Muttaqin, MPP
NIP. 19790503 201101 1 006
2. Zuwesty Eka Putri, M.Ak
NIP. 19800416 200901 2 006 Penguji II
3. Nur Wachidah, M.S.Ak (_________________)
NIP. Penguji III
iv
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI
Hari ini Selasa, 22 September 2015 telah dilakukan Ujian Skripsi atas mahasiswa:
1. Nama : Lutfi Destio Prakoso
2. NIM : 1111082000106
3. Jurusan : Akuntansi
4. Judul Skripsi : Pengaruh Value Added Intellectual Capital Terhadap
Profitabilitas (Studi Empiris Pada Perusahaan
Perbankan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia).
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama proses ujian skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa di
atas dinyatakan lulus dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat untuk
memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas
Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 22 September 2015
1. Dr. Desmadi Saharauddin,Lc., MA (________________)
NIP.19720711 200511 007 Ketua
2. Hepi Prayudiawan, S.E., Ak, MM (________________)
NIP. 19720516 200901 1 006 Sekretaris
3. Dr. Yahya Hamja, MM (________________)
NIP. 19490602 197803 1 001 Pembimbing I
4. Yessi Fitri, S.E.,M.Si.,Ak.,CA (________________)
NIP. 19760924 200604 2 002 Pembimbing II
5. Yusar Sagara, S.E.,M.Si (________________)
NIDN. 2009058601 Penguji Ahli
v
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH
Yang bertanda tangan dibawah ini:
Nama : Lutfi Destio Prakoso
No. Induk Mahasiswa : 1111082000106
Fakultas : Ekonomi dan Bisnis
Jurusan : Akuntansi
Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:
1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan
mempertanggungjawabkan.
2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah karya orang lain
3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli
atau tanpa ijin pemilik karya.
4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data.
5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya
ini.
Jika di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah
melalui pembukuan yang dapat dipertanggungjawabkan, ternyata memang
ditemukan bukti bahwa telah melanggar pernyataan diatas, maka saya siap untuk
dikenai sanksi berdasarkan peraturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.
Jakarta, 22 September 2015
Lutfi Destio Prakoso
vi
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama Lengkap : Lutfi Destio Prakoso
2. Tempat Tanggal Lahir : Jakarta, 27 Juni 1993
3. Alamat : Perumahan Cipondoh Makmur Blok G7
No. 16 Jalan Gelora III RT 008/06,
Cipondoh, Kota Tangerang, Banten 15148.
4. Telepon : 089631390879/(021)5547655
5. Email : [email protected]
II. PENDIDIKAN
1. SD Negeri Cipondoh 8 Tahun 1999-2005
2. SMP Negeri 4 Tangerang Tahun 2005-2008
3. SMA Negeri 7 Tangerang Tahun 2008-2011
4. S1 Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2011-2015
vii
III. PENGALAMAN ORGANISASI
1. Sekretaris Umum Radio Sekolah “RADIUS 7” SMA Negeri 7
Tangerang periode 2008-2009
2. Ketua Radio Sekolah “RADIUS 7” SMA Negeri 7 Tangerang periode
2009-2010
3. Anggota Divisi Humas “Himpunan Mahasiswa Jurusan” Akuntasi
(HMJ) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta periode 2011-2012.
4. Menjadi Anggota Divisi Seni dan Olahraga “Himpunan Mahasiswa
Jurusan” Akuntansi (HMJ) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta periode
2012 – 2013.
IV. PENGALAMAN KEPANITIAAN
1. Divisi Acara OPAK (Orientasi Pengenalan Akademik dan
Kemahasiswaan) 2012, HMJ Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta
2. Divisi Acara Trivia 2012, HMJ Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta
3. Divisi Acara OPAK 2013, BEM Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta
4. Divisi Acara Trivia 2013, HMJ Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta
5. Divisi Sponsorship Accounting Fair 2014, HMJ Akuntansi UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
viii
6. Divisi Acara Accounting Fair 2014, HMJ Akuntansi UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
7. Ketua pelaksana KKN Navigasi 2014, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
V. SEMINAR DAN WORKSHOP
1. Peserta Pendidikan dan Pelatihan Akuntansi SMA Tingkat Kota
Tangerang, 2010.
2. Peserta Simulasi Pasar Modal, “Knowing More Doing More To Be
Smart Investor”, 2012.
3. Peserta Seminar Penanggulangan HIV/AIDS “Lets Avoid HIV/AIDS
With Legal Relationship”, 2013.
4. Peserta Seminar Nasional “Kredibilitas Seorang Akuntan Dalam
Menghadapi Perkembangan Perbankan Syariah Di Indonesia”, 2014.
5. Peluang dan Tantangan Profesi Akuntan di Indonesia (Sudut Pandang
Auditor Eksternal dan Auditor Internal), 2014.
VI. LATAR BELAKANG KELUARGA
1. Ayah : Sardjono Tjipto Hartono
2. Ibu : Asriyah (Almh.)
3. Kakak kandung : Illa Dewi Astini (Almh.) dan Ardias Prasastyo
4. Anak Ke Dari : 3 dari 3 bersaudara
ix
ABSTRACT
The Effects of Value Added Intellectual Capital on Return On Asset
The purpose of this research is, to examine the effect of value added
intellectual capital on return on asset. This research using Pulic’s methods to
measure value added intellectual capital. This method divide value added
intellectual capital into three models of variable which is capital employed
efficiency, human capital efficiency, and structure capital efficiency. And for the
way to measure profitability, this research is using return on asset indicator. This
research used Indonesian banking sector companies listed in IDX as sampels for
five years observation.
It was an empirical study with multiple linear regression for data analysis.
After tested with EViews, the conclusion for this research is that only value added
intellectual capital dan human capital efficiency has influenced to return on asset,
while capital employed efficiency and structure capital efficiency hasn’t influence
return on asset.
Keywords : intellectual capital, capital employed efficiency, human capital
efficiency, structure capital efficiency, return on asset
x
ABSTRAK
Pengaruh Value Added Intellectual Capital Terhadap Profitabilitas
Perusahaan
Penelitian ini bertujuan untuk menguji bagaimana pengaruh dari value
added intellectual capital terhadap return on asset. Pada penelitian ini digunakan
metode pengukuran Pulic yaitu Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™)
yang didesain untuk menyajikan informasi tentang value creation efficiency dari
aset berwujud (tangible asset) dan aset tidak berwujud (intangible assets) yang
dimiliki perusahaan. Metode pengukuran ini membagi intellectual capital kedalam
tiga model, yakni capital employed efficiency, human capital efficiency, serta
structure capital efficiency. Sedangkan profitabilitas dalam penelitian ini
menggunakan pengukuran return on asset. Objek penelitian yang dipilih dalam
penelitian ini merupakan perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia (BEI) pada periode 2010-2014 sehingga total sampel selama 4 tahun
periode penelitian ini adalah 120 sampel.
Metode penelitian menggunakan analisis regresi linear berganda untuk
mengetahui hubungan lebih dari satu variabel independen terhadap variabel
dependen. Metode yang digunakan dalam melakukan pemilihan sampel penelitian
adalah dengan metode purposive sampling dengan teknik berdasarkan
pertimbangan atau kriteria tertentu (judgement sampling). Metode pengumpulan
data yang digunakan adalah data sekunder, yaitu merupakan data yang diperoleh
peneliti secara tidak langsung melalui media perantara dan studi pustaka, data pada
penelitian ini diperoleh dari website resmi Bursa Efek Indonesia yang dapat diakses
pada alamat www.idx.co.id, data yang digunakan adalah annual report yang
dilaporkan oleh perusahaan terkait.
Berdasarkan hasil uji statistik t dan F yang telah dilakukan, menunjukkan
hasil bahwa variabel human capital efficiency berpengaruh terhadap return on asset
perusahaan, selain itu variabel value added intellectual capital juga berpengaruh
terhadap return on asset. Sedangkan dua variabel lain, yakni capital employed
efficiency dan structure capital efficiency tidak mempengaruhi variabel dependen
return on asset. Selanjutnya, uji simultan yang dilakukan juga menunjukkan bahwa
nilai Adjusted R Square berada pada angka 0,828 yang menunjukkan bahwa
variabel dependen yaitu return on asset dapat dijelaskan sebesar 82,8% oleh
variabel independen yaitu, value added intellectual capital.
Kata kunci : intellectual capital, capital employed efficiency, human capital
efficiency, structure capital efficiency, return on asset
xi
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, tidak ada kata yang lebih tepat selain mengucapkan puji dan
syukur ke hadirat Allah SWT yang telah memberikan ilmu, ruang, waktu, kesehatan
dan kesempatan bagi penulis dan atas semua limpahan rahmat dan hidayah-Nya
sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Pengaruh Value
Added Intellectual Capital Terhadap Profitabilitas Perusahaan (Studi Empiris
Pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia”.
Shalawat serta salam senantiasa selalu tercurahkan kepada junjungan kita Nabi
Muhammad SAW yang telah menjadi teladan bagi semua umat manusia.
Penelitian ini merupakan tugas akhir yang wajib diselesaikan sebagai syarat
guna meraih gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta. Penulis menyadari bahwa banyak pihak yang telah membantu
dalam proses penyelesaian skripsi ini. Oleh karena itu, syukur Alhamdulillah
peneliti ucapkan atas kekuatan yang telah dianugerahkan oleh Allah SWT. Penulis
ingin menyampaikan ucapan terima kasih dan penghargaan yang sebesar-besarnya
kepada:
1. Kedua orang tua penulis, ayahanda Sardjono Tjipto Hartono dan ibunda
Asriyah (Almh.) atas segala kasih sayang, kesabaran, motivasi, nasihat,
perhatian, semangat, dukungan dan doa yang tiada henti yang telah
diberikan kepada penulis. Mereka adalah sumber semangat dan motivasi
utama penulis dalam pengerjaan skripsi ini.
2. Kakak penulis, Illa Dewi Astini (Almh.) dan Ardias Prasastyo tersayang
yang telah memberikan semangat, motivasi dan doa kepada penulis dalam
menyelesaikan skripsi ini. Semoga kita dapat menjadi anak-anak berguna
bagi nusa dan bangsa, serta dapat dibanggakan oleh kedua orang tua baik di
dunia maupun di akhirat kelak.
3. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, Lc.,M.Si, selaku Dekan Fakultas Ekonomi
dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
xii
4. Ibu Yessi Fitri, SE.,M.Si.,Ak.,CA selaku Ketua Jurusan Akuntansi Fakultas
Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
5. Bapak Hepi Prayudiawan, SE.,MM.,Ak.,CA selaku Sekretaris Jurusan
Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
6. Bapak Dr. Yahya Hamja, MM selaku dosen Pembimbing Skripsi I yang
telah bersedia menyediakan waktunya yang sangat berharga untuk
membimbing dan membagi ilmunya kepada penulis selama menyusun
skripsi dengan sabar dan ikhlas. Terima kasih untuk semua nasihat, ilmu,
bimbingan, motivasi, dukungan dan semangat yang telah diberikan kepada
penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
7. Ibu Yessi Fitri, SE.,M.Si.,Ak.,CA selaku dosen Pembimbing Skripsi II yang
telah bersedia meluangkan waktu, pemikiran, ilmu, serta tenaganya untuk
memberikan pengarahan, saran, motivasi dan bimbingan dalam
menyelesaikan skripsi ini. Terima kasih atas segala bimbingan dan ilmu
yang telah diberikan selama ini.
8. Seluruh Dosen-dosen UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah
memberikan ilmu dan bimbingan kepada penulis selama menuntut ilmu
yang akan menjadi bekal dan pengalaman yang berharga bagi penulis di
masa depan.
9. Sahabat-sahabat penulis Dhika, Siva, dan Yuki yang selalu memberikan
semangat, motivasi, canda, tawa dan semua perhatian yang telah diberikan
selama ini. Yang telah memberikan hiburan dan semangat di saat penulis
merasa jenuh dan sedih. Terimakasih atas segala bantuan, dukungan,
perhatian, kasih sayang dan nasihat-nasihat yang telah kalian berikan,
semoga kita semua menjadi orang yang sukses di masa yang akan datang.
10. Seluruh mahasiswa dan mahasiswi Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta angkatan 2011. Terima kasih telah menjadi bagian dari kehidupan
penulis sehingga memberikan berbagai pengalaman yang berharga dan
warna kehidupan tersendiri dalam kehidupan penulis. Semoga kita semua
dimudahkan jalannya untuk menjadi manusia sukses seperti yang kita cita-
citakan selama ini.
xiii
11. Kepada Rizki Riyana Rumaidah yang selalu setia memberikan doa,
semangat dan dukungannya kepada penulis sehingga penulis dapat
menyelesaikan skripsi ini.
12. Kepada seluruh sahabat-sahabat seperjuangan Dhea, Soraya, Marnita,
Abrar, Arifin, Yoga, Rifqi, Asyraf, Ikhsan, Nara, Rendi, Arief, Ody, Randi,
Irfan Khalil, Hamdan, Gita, Chika, serta sahabat lainnya, terima kasih atas
segala bentuk doa dan dukungan yang telah diberikan, serta canda tawa
yang telah dilalui selama ini bersama penulis.
13. Kepada seluruh keluarga besar Akuntansi A UIN 2011 dan KKN Navigasi
2014 atas doa, serta semangat yang diberikan kepada penulis.
14. Kepada keluarga besar Yayasan Anak Ceria atas doa dan dukungan, serta
pengalaman yang telah diberikan kepada penulis.
15. Semua pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu per satu namun tanpa
mengurangi rasa hormat penulis. Terima kasih atas segala bantuan yang
telah diberikan kepada penulis dalam proses penyelesaian skripsi ini.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna
dikarenakan terbatasnya pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki oleh penulis.
Oleh karena itu, penulis mengharapkan segala bentuk saran, masukan maupun
kritikan yang akan membangun dari berbagai pihak.
Jakarta, 22 September 2015
Lutfi Destio Prakoso
xiv
DAFTAR ISI
Halaman Judul .......................................................................................... i
Lembar Pengesahan Skripsi ..................................................................... ii
Lembar Pengesahan Ujian Komprehensif ............................................... iii
Lembar Pengesahan Ujian Skripsi ........................................................... iv
Lembar Pernyataan Keaslian Karya Ilmiah ........................................... v
Daftar Riwayat Hidup .............................................................................. vi
Abstract ...................................................................................................... ix
Abstrak ...................................................................................................... x
Kata Pengantar ......................................................................................... xi
Daftar Isi .................................................................................................. xiv
Daftar Tabel .............................................................................................. xvii
Daftar Gambar ......................................................................................... xviii
Daftar Grafik ............................................................................................ xix
Daftar Lampiran ....................................................................................... xx
BAB I PENDAHULUAN ...................................................................... 1
A. Latar Belakang Penelitian ........................................................ 1
B. Perumusan Masalah ................................................................. 13
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ................................................ 13
D. Manfaat Penelitian ................................................................... 14
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ............................................................. 15
A. Tinjauan Literatur ..................................................................... 15
1. Teori Stakeholder (Stakeholder Theory) ............................... 15
2. Teori Legitimasi (Legitimacy Theory) .................................. 18
3. Intangible Assets .................................................................. 21
4. Intellectual Capital .............................................................. 25
5. Komponen Intellectual Capital
a. Human Capital ............................................................. 35
b. Structural Capital ......................................................... 37
c. Capital Employed/Physical Capital............................... 38
6. Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™) ................... 39
xv
a. Capital Employed Efficiency (CEE) ............................. 41
b. Human capital Efficiency (HCE) .................................. 41
c. Structure capital Efficiency (SCE) ................................ 42
7. Return On Asset (ROA) ....................................................... 42
8. Hubungan Intellectual Capital Terhadap Profitabilitas ........ 44
B. Penelitian Terdahulu ................................................................ 49
C. Kerangka Berpikir ................................................................... 52
D. Perumusan Hipotesis ................................................................ 54
BAB III METODE PENELITIAN .......................................................... 58
A. Ruang Lingkup Penelitian ....................................................... 58
B. Metode Penentuan Sampel ....................................................... 59
C. Metode Pengumpulan Data ...................................................... 60
D. Metode Analisis Data ............................................................... 61
1. Pemilihan Model Regresi Data Panel .................................. 61
a. Uji Chow ..................................................................... 62
b. Uji Hausman ................................................................ 62
2. Statistik Deskriptif .............................................................. 63
3. Uji Asumsi Klasik ............................................................... 63
a. Uji Normalitas ............................................................... 63
b. Uji Autokorelasi ............................................................. 64
c. Uji Heterokedastisitas ..................................................... 65
d. Uji Multikolinieritas ...................................................... 66
3. Uji Hipotesis ...................................................................... 67
a. Uji Koefisien determinasi (Adj R2) ................................ 67
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)....................... 69
c. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) ..... 69
E. Operasionalisasi Variabel Penelitian ........................................ 70
1. Variabel Independen............................................................. 70
a. Capital Employed Efficiency (CEE) ................................ 71
b. Human Capital Efficiency (HCE) ................................... 72
c. Structure Capital Efficiency (SCE) ................................ 72
xvi
2. Variabel Dependen ............................................................... 73
a. Return On Asset (ROA) ................................................. 73
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ............................................. 74
A. Deskripsi Objek Penelitian ....................................................... 74
B. Hasil Analisis Data dan Pembahasan ........................................ 76
a. Pemilihan Model Regresi Data Panel .................................. 76
a) Uji Chow ..................................................................... 76
b) Uji Hausman ................................................................ 77
b. Uji Statistik Deskriptif ........................................................ 78
c. Uji Asumsi Klasik ................................................................ 79
a. Uji Normalitas ............................................................... 79
b. Uji Autokorelasi ............................................................ 81
c. Uji Heteroskedastisitas .................................................. 82
d. Uji Multikolinieritas ....................................................... 83
d. Uji Hipotesis ........................................................................ 83
a. Uji Koefisien Determinasi (R2) ...................................... 84
b. Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) ............. 85
c. Hasil Uji Signifikansi Parameter Individual
(Uji Statistik t) ................................................................ 86
1) Pengaruh Capital Employed Efficiency terhadap
Return On Asset ........................................................ 87
2) Pengaruh Human Capital Efficiency terhadap
Return On Asset ....................................................... 88
3) Pengaruh Structure Capital Efficiency terhadap
Return On Asset ........................................................ 89
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .................................................... 91
A. Kesimpulan ............................................................................. 91
B. Implikasi ................................................................................. 92
C. Saran ........................................................................................ 93
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................. 94
LAMPIRAN ............................................................................................. 99
xvii
DAFTAR TABEL
Nomor Keterangan Halaman
2.1 Perbandingan Standar Akuntansi Tentang Aktiva Tak
Berwujud ............................................................................... 23
2.2 Intellectual Capital Menurut Beberapa Peneliti Sebelumnya .. 28
2.3 Definisi Intellectual Capital menurut Stewart, Sveiby,
dan Edvinsson ........................................................................ 29
2.4 Penelitian-penelitian Empiris Tentang Intellectual Capital .... 31
2.5 Pengklasifikasian Intellectual Capital Menurut Penelitian
Terdahulu .............................................................................. 35
2.6 Penelitian-Penelitian Empiris Tentang Hubungan
Intellectual Capital dan Kinerja Perusahaan .......................... 45
4.1 Tahapan Seleksi Sampel dengan Kriteria ............................... 73
4.2 Daftar Perusahaan Sampel Penelitian ..................................... 74
4.3 Hasil Uji Chow ..................................................................... 76
4.4 Hasil Uji Hausman ................................................................ 77
4.5 Hasil Uji Statistik Deskriptif ................................................. 77
4.6 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Test ..................................... 80
4.7 Hasil Uji Autokorelasi ............................................................ 80
4.8 Hasil Uji Heterokedastisitas Menggunakan Uji Park .............. 82
4.9 Hasil Uji Multikolineritas ...................................................... 83
4.10 Hasil Uji Koefisien Determinasi (Adj R2) .............................. 83
4.11 Hasil Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) .... 85
4.12 Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) .................... 88
xviii
DAFTAR GAMBAR
Nomor Keterangan Halaman
2.1 Kerangka Pemikiran .............................................................. 53
xix
DAFTAR GRAFIK
Nomor Keterangan Halaman
4.1 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Jarque-Bera ................... 79
xx
DAFTAR LAMPIRAN
Nomor Keterangan Halaman
1 Data Sampel Penelitian ......................................................... 97
2 Perhitungan Data Variabel Independen dan Variabel
Dependen ............................................................................... 99
3 Hasil Output EViews .............................................................. 106
xx
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Dalam ilmu ekonomi, manusia selalu dihadapkan dengan dua hal
yang saling berkaitan, yaitu permintaan dan penawaran. Kedua hal tersebut
tidak terlepas dari adanya dua hal yang selalu dihadapi dan dirasakan oleh
manusia, yakni kebutuhan dan keinginan. Kebutuhan ialah segala sesuatu
(barang atau jasa) yang kita butuhkan dan harus dipenuhi demi
kelangsungan hidup manusia. Sedangkan keinginan adalah segala sesuatu
(barang atau jasa) yang kita inginkan namun tidak harus dipenuhi saat itu
juga karena tidak mempengaruhi kelangsungan hidup manusia, melainkan
hanya sebagai pendukung.
Saat ini, manusia dihadapkan oleh banyaknya pilihan dalam usaha
memenuhi kebutuhan dan keinginannya sehari-hari, hal tersebut tidak
terlepas dari semakin berkembang dan terus berkembangnya pola berpikir
manusia, ilmu pengetahuan, dan teknologi yang diterapkan pada segala
bidang dalam kehidupan sehari-hari, termasuk dunia ekonomi sehingga
menyebabkan kebutuhan dan keinginan manusia ikut berkembang dan
mengalami perubahan. Dengan semakin banyaknya pilihan yang tersedia,
tentu hal tersebut akan berdampak terhadap semakin ketatnya tingkat
persaingan yang terjadi dalam suatu pasar.
Di era globalisasi seperti saat ini, dimana tingkat persaingan pasar
semakin ketat, membuat setiap pihak yang terlibat di dalam pasar harus
2
berusaha semaksimal mungkin untuk terus dapat bersaing dan bertahan
dalam persaingan pasar, atau bahkan terus berusaha merebut pangsa pasar.
Bertumbuh dan berkembangnya kebutuhan dan keinginan yang terjadi pada
konsumen, membuat pihak produsen selaku pihak yang menciptakan
produk untuk memenuhi kebutuhan dan keinginan tersebut dituntut untuk
selalu belajar dan berinovasi agar dapat mengatasi kebutuhan dan keinginan
manusia (pelanggan) yang bersifat tak terbatas. Tujuannya tidak lain karena
pihak konsumen adalah target sasaran dari kegiatan operasional yang
mereka lakukan, juga sebagai pihak yang dimanfaatkan perusahaan untuk
mencapai tujuan perusahaan, yaitu menjual produk yang mereka hasilkan
sebanyak-banyaknya guna menghasilkan laba dan memenuhi ekspektasi
dari para pemilik dan pemegang saham perusahaan. Semakin kompleks dan
variatifnya kebutuhan serta keinginan yang dimiliki konsumen, maka
semakin besar tantangan yang akan dihadapi pihak produsen, karena
bagaimanapun juga, produsen lahir untuk memberikan solusi terhadap
permintaan yang diberikan oleh konsumen.
Agar dapat tetap bersaing dan mempertahankan eksistensinya dalam
pasar, belajar dan terus menciptakan inovasi-inovasi dalam menemukan
hal-hal baru yang dibutuhkan pihak konsumen merupakan hal yang mutlak
harus dilakukan oleh perusahaan di masa kini. Adanya inovasi akan
membuat produsen dapat terus menghasilkan produk yang diminati
konsumen dan mendapat tempat khusus bagi pelanggan setianya, sehingga
perusahaan akan tetap bersaing dan bertahan di pasaran, memperoleh laba
3
pada tingkat yang diinginkannya, serta mempengaruhi nilai perusahaannya
dari segi persepsi konsumen.
Setiap perusahaan didirikan memiliki tujuan jangka pendek dan
jangka panjangnya masing-masing. Namun, secara umum tujuan akhir
perusahaaan adalah untuk memperoleh laba semaksimal dan sebesar
mungkin dengan memanfaatkan sumber daya yang ada secara ekonomis,
efektif, dan efisien, sehingga perusahaan dapat memenuhi keinginan para
pemilik perusahaan atau pemegang saham. Seiring dengan bertambahnya
kemakmuran mereka, maka akan membuat para pemilik perusahaan dan
investor yang ada akan terus menanamkan kekayaannya, bahkan dapat
menarik pemodal baru sehingga perusahaan dapat berkembang menjadi unit
yang lebih besar lagi.
Profit atau keuntungan adalah suatu keadaan dimana suatu entitas
atau perusahaan memiliki tingkat pengembalian yang lebih besar dibanding
sumber daya (alam atau modal) yang dimiliki atau digunakan, baik melalui
proses penjualan produk yang merupakan kegiatan utamanya, atau melalui
kegiatan lainnya seperti penjualan saham, aset dan lain sebagainya dalam
satu periode. Profit atau keuntungan merupakan tujuan akhir setiap entitas
atau perusahan dan keberadaannya merupakan suatu hal yang mutlak karena
berkaitan erat dengan pertanggungjawaban kepada pihak investor sebagai
pemilik perusahaan atau sebagai pemilik modal dari kegiatan operasional
yang berlangsung.
4
Setiap perusahaan tentu menginginkan agar perusahaannya selalu
memiliki laba yang terus tumbuh dan berkembang setiap tahunnya, namun
tentu saja hal tersebut bukanlah perkara mudah untuk diwujudkan. Banyak
aspek yang dapat diteliti untuk melihat pengaruh tingkat profitabilitas suatu
perusahaan, mulai dari tingkat penjualan, kualitas produk, kualitas dan
kinerja manajemen, kepercayaan konsumen, teknologi, hingga sumber daya
manusia yang dimiliki perusahaan tersebut. Banyak penelitian terdahulu
yang telah meneliti bagaimana pengaruh masing-masing aspek tersebut
terhadap tingkat profitabilitas perusahaan, akan tetapi perbedaan aspek
tersebut menghasilkan pengaruh yang besarnya berbeda-beda tergantung
jenis perusahaan, variabel yang diteliti, bagaimana proses kerja penelitian
yang dilakukan, atau bahkan tempat dan waktu penelitian yang pada
akhirnya akan menimbulkan hasil penelitian yang berbeda-beda.
Perbedaan pengetahuan dan pemanfaatan teknologi mungkin
menjadi salah satu penyebab perbedaan hasil penelitian tersebut. Hal ini
dikarenakan pada era knowledge based business, pengetahuan dan
teknologi memegang peranan penting. Perbedaan perkembangan dan
penggunaan teknologi mungkin dapat mengakibatkan perbedaan dalam
implikasi dan penggunaan teori yang menyebabkan perbedaan hasil
penelitian.
Pada pendekatan ilmu akuntansi secara tradisional, profitabilitas
diukur atau bergantung kepada seberapa besar suatu perusahaan dapat
menjual produk (tingkat penjualan), baik barang atau jasa yang dimilikinya
5
setelah dikurangi dengan harga pokok penjualan atau biaya produksinya.
Namun, ilmu akuntansi modern memandang bahwa tingkat keuntungan
yang diraih oleh suatu perusahaan disebabkan oleh banyak faktor, baik
faktor internal maupun eksternal, bukan hanya berdasarkan penjualan
produk semata.
Salah satu pokok bahasan dalam ilmu akuntansi modern yang
banyak menjadi bahan penelitian dalam mengukur besarnya tingkat
profitabilitas perusahaan saat ini adalah mengenai pentingnya perusahaan
dalam memiliki, menggunakan, serta melakukan pengelolaan aset yang
bersifat tidak berwujud atau yang disebut dengan intangible asset. Ilmu
akuntansi saat ini memiliki pemahaman bahwa dengan memliki dan
mengelola aset tidak berwujud (intangible asset) seperti lisensi, hak paten,
trade mark, goodwiil, franchise, dan intellectual capital merupakan salah
satu kunci agar perusahaan dapat terus menghasilkan keuntungan setiap
tahunnya, serta bersaing dan bertahan melawan kompetitor mereka di
pasaran. Karena dengan adanya intangible asset tersebut merupakan modal
dasar perusahaan untuk terus dapat belajar dan berinovasi serta dipercaya
konsumen sehingga perusahaan tersebut dapat bertahan, atau bahkan
menguasai pasar.
Menurut (Sawarjuwono, 2003), agar dapat terus bertahan dengan
cepat perusahaan-perusahaan mengubah dari bisnis yang didasarkan pada
tenaga kerja (labour-based business), menuju bisnis yang berdasarkan pada
pengetahuan (knowledge-based business), sehingga karakteristik
6
perusahaannya menjadi perusahaan berbasis ilmu pengetahuan. Seiring
dengan perubahan ekonomi yang berkarakteristik ekonomi berbasis ilmu
pengetahuan dengan penerapan manajemen pengetahuan (knowledge
management) maka kemakmuran suatu perusahaan akan bergantung pada
suatu penciptaan transformasi dan kapitalisasi dari pengetahuan itu sendiri.
Ilmu akuntansi tradisional menganggap bahwa sulitnya pengukuran
intangible asset mengakibatkan banyak perusahaan cenderung
mengabaikannya. Zéghal dan Maaloul (2010) menyatakan bahwa mengukur
intellectual capital sulit karena bersifat tak berwujud dan non fisik. Model
akuntansi tradisional yang dikandung dalam operasi perusahaan dalam
suatu ekonomi industrial tetap fokus pada aset keuangan dan fisik dan
mengabaikan aset intellectual capital.
Namun, Sejak tahun 1990-an, perhatian terhadap praktik
pengelolaan aset tidak berwujud (intangible assest) telah meningkat secara
dramatis (Harrison dan Sullivan, 2000). Salah satu pendekatan yang
digunakan dalam penilaian dan pengukuran intangible asset tersebut adalah
intellectual capital (IC) yang telah menjadi fokus perhatian dalam berbagai
bidang, baik manajemen, teknologi informasi, sosiologi, maupun akuntansi
(Petty dan Guthrie, 2000; Sullivan dan Sullivan, 2000).
Menurut Cut Zurnali (2008), istilah modal intektual (intellectual
capital) digunakan untuk semua yang merupakan aset dan sumberdaya non-
tangible atau non-physical dari sebuah organisasi, yaitu mencakup proses,
kapasitas inovasi, pola-pola, dan pengetahuan yang tidak kelihatan dari para
7
anggotanya dan jaringan kolaborasi serta hubungan organisasi. Perhatian
manajemen pada pengelolaan aset tak berwujud (intangible asset) telah
meningkat secara tajam, hal ini membawa sebuah peningkatan perhatian
pada modal intelektual (Hasan, et al. 2012).
Di Indonesia, fenomena IC mulai berkembang terutama setelah
munculnya PSAK No. 19 tentang aktiva tidak berwujud. Meskipun tidak
dinyatakan secara eksplisit sebagai IC, namun lebih kurang IC telah
mendapat perhatian. Menurut PSAK No.19 (revisi 2009), aset tidak
berwujud adalah aset non-moneter yang dapat diidentifikasi tanpa wujud
fisik. Biaya perolehan adalah jumlah kas atau setara kas yang dibayarkan
atau nilai wajar sumber daya yang dikeluarkan untuk memperoleh aset pada
saat aset tersebut diakuisisi atau dibangun, atau saat tersedia, nilai tersebut
diatribusikan pada aset ketika pengakuan awal sesuai dengan persyaratan
tertentu PSAK.
Implementasi Intellectual Capital merupakan sesuatu yang masih
tergolong baru, bukan saja di Indonesia tetapi juga di lingkungan bisnis
global. Pada umumnya kalangan bisnis belum menemukan jawaban yang
tepat mengenai nilai lebih apa yang dimiliki oleh perusahaan. Nilai lebih ini
sendiri dapat berasal dari kemampuan berproduksi suatu perusahaan sampai
pada loyalitas pelanggan terhadap perusahaan (Sawarjuwono, 2003). Di
samping itu perusahaan-perusahaan tersebut belum memberikan perhatian
lebih terhadap human capital, Structure capital, dan customer capital.
Padahal semua ini merupakan elemen pembangun IC perusahaan
8
(Sawarjuwono, 2003). Pengungkapan intellectual capital dianggap banyak
pihak merupakan suatu hal penting, karena pengungkapan tersebut dapat
memberikan gambaran lebih rinci kepada investor tentang perusahaan yang
akan ditanamkan modalnya. Pengungkapan informasi mengenai intellectual
capital dianggap dapat mencerminkan bagaimana proses dan kinerja
manajemen di dalam suatu perusahaan yang merupakan hal yang lebih
penting sebelum seorang investor akan menanamkan modalnya.
Meningkatnya perbedaan antara nilai pasar dan nilai buku
perusahaan telah menarik perhatian peneliti untuk menyelidiki nilai yang
hilang dari laporan keuangan (e.g. Lev and Zarowin, 1999; Lev, 2001; Lev
and Radhakrishnan, 2003) dalam Chen et al (2005). Lev (2001, p.9 dalam
Chen et al (2005) mencatat bahwa selama periode tahun 1977-2001, rasio
nilai pasar terhadap nilai buku dari US Standard Poors (S&P) 500
perusahaan meningkat dari 1 sampai 5. Hal ini menyatakan secara tidak
langsung bahwa sekitar 80% dari nilai pasar perusahaan tidak tercermin
dalam laporan keuangan.
Seiring dengan semakin besarnya permintaan akan adanya
pengungkapan unsur intellectual capital di dalam laporan keuangan
perusahaan, Pulic (1998) memperkenalkan pengukuran intellectual capital
secara tidak langsung dengan menggunakan Value Added Intellectual
Coefficient (VAIC™), yaitu suatu ukuran untuk menilai efisiensi dari nilai
tambah sebagai hasil dari kemampuan intelektual perusahaan. Sumber daya
perusahaan yang juga merupakan komponen utama dari VAIC™ adalah
9
physical capital (VACA - Value Added Capital Employed), human capital
(VAHU - Value Added Human capital), Structure capital (STVA -
Structure Capital Value Added).
Pulic menyatakan bahwa VAIC™ dianggap memenuhi kebutuhan
dasar ekonomi kontemporer dari “sistem pengukuran” yang menunjukkan
nilai sebenarnya dan kinerja suatu perusahaan, karena tujuan utama dalam
ekonomi yang berbasis pengetahuan adalah untuk menciptakan value
added. Sedangkan untuk dapat menciptakan value added dibutuhkan ukuran
yang tepat tentang physical capital (yaitu dana-dana keuangan) dan
intellectual potential (direpresentasikan oleh karyawan dengan segala
potensi dan kemampuan yang melekat pada mereka). Selanjutnya Pulic
(dalam Ulum, 2008) menyatakan bahwa intellectual ability (yang kemudian
disebut dengan VAIC™) menunjukkan bagaimana kedua sumber daya
tersebut (physical capital dan intellectual potential) telah secara efisien
dimanfaatkan oleh perusahaan.
Menurut Kaplan dan Norton (dalam Najibullah, 2005) Intellectual
capital memainkan peran penting dalam meningkatakan kemampuan
perusahaan dalam menciptakan keunggulan kompetitif. Ditambahkan
(Najibullah, 2005), dengan munculnya keakuratan ekonomi secara
keseluruhan dalam kegiatan dan keseimbangan ekonomi global, merupakan
hal yang penting untuk meningkatkan pemahaman pengembangan
intellectual capital dalam aturan sosial politik dan ekonomi yang berbeda.
Manfaat lain yang diperoleh perusahaan dengan melaporkan intellectual
10
capital, selain untuk mengkomunikasikan keunggulan mereka, perusahaan
juga dapat menarik sumberdaya yang bernilai tambah (Mouritsen
et.al.,2004).
Menurut Suwarjono dan Kadir (2003) laporan keuangan tradisional
telah dirasakan gagal untuk dapat menyajikan informasi yang penting ini.
Bagi perusahaan yang sebagian besar asetnya dalam bentuk modal
intelektual, tidak adanya informasi ini dalam laporan keuangan akan
menyesatkan, karena dapat mempengaruhi kebijakan perusahaan. Oleh
karena itu laporan keuangan harus dapat mencerminkan adanya aktiva tidak
berwujud dan besarnya nilai yang diakui. Adanya perbedaan yang besar
antara nilai pasar dan nilai yang dilaporkan akan membuat laporan
keuangan menjadi tidak berguna untuk pengambilan keputusan.
Intellectual Capital menjadi suatu objek yang menarik untuk diteliti
karena kaitannya yang dapat mencakup ke semua lini dan jenis perusahaan,
baik industri jasa, manufaktur, otomotif, makanan, dan lain sebagainya. Hal
tersebut karena intellectual capital dianggap banyak pihak sebagai salah
satu elemen dasar penentu kesuksesan suatu perusahaan di masa mendatang.
Intellectual capital pada level organisasi muncul dari proses dimana
level pengetahuan individual, bertindak sebagai komponen dengan
mekanisme struktural dalam bentuk komunikasi dan lingkungan, yang
terdapat pada perangkat struktural organisasi yang berinteraksi untuk
mencapai tingkatan yang lebih tinggi. Manusia saat ini menjadi pusat
perhatian karena berkaitan dengan peningkatan pengembangan ilmu
11
ekonomi dan sosiologi. Para ahli dibidang ini menyepakati bahwa modal
manusia memiliki peran penting atau bahkan lebih penting daripada faktor
teknologi dalam menjalankan pertumbuhan ekonomi. Pendidikan adalah
salah satu cara untuk meningkatkan modal manusia (Shanti dan Yudhanti,
2011).
Di dalam perspektif ekonomik, peningkatan pertumbuhan ekonomik
menunjuk pada ekonomik berbasis pengetahuan dan pengimplementasian
manajemen pengetahuan. Sistem ini membagi opini modal secara
konvensional seperti sumber daya alam, sumber daya keuangan, dan sumber
daya aset berwujud yang kurang berarti tanpa modal berbasis pengetahuan
dan modal berbasis teknologi. Pengimplementasian modal berbasis
pengetahuan dan teknologi akan mengaselerasi keefisienan dan keefektifan
implementasi sumber daya lain sehingga sumber daya tersebut dapat
mempengaruhi keuntungan perusahaan secara kompetitif (Shanti dan
Yudhanti, 2011).
Banyak kerancuan yang terjadi hingga saat ini yang berkaitan
dengan pemahaman intellectual capital, banyak muncul pertanyaan bahwa
apakah intellectual capital sama dengan intangible asset, ataukah berbeda,
jika memang berbeda, dimanakah letak perbedaannya.
Selain itu, penelitian ini ingin menguji seberapa besarkah perhatian
dan fokus perusahaan perbankan di Indonesia mengenai pelaporan
intellectual capital di dalam laporan keuangan yang mereka terbitkan setiap
tahunnya, mengingat akuntansi internasional sudah memberikan perhatian
12
dan fokusnya yang besar mengenai pentingnya pelaporan intellectual
capital di dalam laporan keuangan, karena intellectual capital merupakan
salah satu komponen penting, krusial dan potensial perusahaan dalam
menghasilkan value creation, value added, atau return yang selalu menjadi
tujuan perusahaan setiap tahunnya. Pelaporan intellectual capital dalam
laporan keuangan juga merupakan salah satu indikator new economy yang
harus dimiliki oleh perusahaan saat ini, karena perusahaan saat ini dituntut
untuk melibatkan unsur teknologi dalam produk yang mereka hasilkan agar
dapat bersaingan di lingkungan bisnis perusahaan, dan teknologi tersebut
salah satunya berasal dari intellectual capital itu sendiri sehingga
pelaporannya dalam laporan keuangan menjadi sangat penting adanya.
Penelitian ini merupakan penelitan adaptasi yang telah dilakukan
oleh Ihyaul Ulum pada tahun 2007, Ulum meneliti tentang bagaimana
pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan perusahaan
perbankan di Indonesia, bahkan Ulum melakukan analisis tentang
bagaimana pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan di masa
mendatang. Dalam penelitian ini, value added intellectual capital diukur
dengan menggunakan tiga variabel, yakni capital employed efficiency,
human capital efficiency, dan structure capital efficiency.
Dengan melihat semakin tingginya kebutuhan dan permintaan
berbagai pihak akan adanya pengungkapan unsur-unsur intellectual capital
dalam laporan keuangan perusahaan saat ini dan berdasarkan latar belakang
yang telah diutarakan oleh penulis, maka penulis memberi judul penelitian
13
skripsi ini dengan “Pengaruh Value Added Intellectual Capital Terhadap
Profitabilitas pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar Di Bursa
Efek Indonesia”
B. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan pada bagian
sebelumnya, selanjutnya rumusan masalah yang akan diteliti dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Bagaimana pengaruh capital employed efficiency terhadap
profitabilitas perusahaan perbankan?
b. Bagaimana pengaruh human capital efficiency terhadap profitabilitas
perusahaan perbankan?
c. Bagaimana pengaruh structure capital efficiency terhadap
profitabilitas perusahaan perbankan?
C. Tujuan Penelitian
Sedangkan tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk
mengetahui secara empiris:
a. Pengaruh capital employed efficiency terhadap profitabilitas
perusahaan perbankan.
b. Pengaruh human capital efficiency terhadap profitabilitas perusahaan
perbankan.
14
c. Pengaruh structure capital efficiency terhadap profitabilitas
perusahaan perbankan.
D. Manfaat Penelitian
Peneltian ini diharapkan dapat memiliki manfaat positif yang dapat
digunakan oleh banyak pihak yang berkepentingan, baik pihak internal
perusahaan, seperti direktur, pemegang saham, karyawan, pihak eksternal
perusahaan, seperti calon investor, pemerintah, serta masyarakat umum dan
akademisi.
a. Sebagai tambahan literatur akuntansi, khususnya mengenai pengaruh
Intellectual Capital terhadap kinerja keuangan perusahaan.
b. Sebagai referensi bagi pihak investor untuk menilai kinerja Intellectual
Capital perusahaan di sektor perbankan di Indonesia sehingga calon
investor dapat memanfaatkan penelitian ini sebagai indikasi perusahaan
tersebut memiliki competitive advantage yang lebih.
c. Sebagai petunjuk para manajer perusahaan dalam mengelola dan
menilai Intellectual Capital yang dimiliki sehingga dapat menciptakan
nilai bagi perusahaan (firm’s value creation).
15
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori
Terdapat dua teori yang dapat dijadikan dasar untuk penelitian ini, yakni
teori stakeholder dan teori legitimasi. Keduanya menjelaskan alasan
pengungkapan suatu informasi oleh perusahaan dalam laporan keuangan.
Kedua teori tersebut juga dapat dijadikan dasar dalam menjelaskan hubungan
antara kinerja IC (VAIC™) dengan kinerja keuangan perusahaan (Ulum,
2011). Teori Stakeholder (Stakeholder Theory) menjelaskan tentang hubungan
antara perusahaan dan stakeholder yang saling berkaitan, sementara teori
legitimasi (Legitimacy Theory) menjelaskan tentang proses interaksi antara
perusahaan dan masyarakat.
1. Stakeholder Theory
Menurut Freeman dan Reed (Ulum, 2011), stakeholder adalah:
“any identifiable group or individual who can affect the achievement of
an organisation’s objectives, or is affected by the achievement of an
organisation’s objectives”.
Stakeholder adalah pihak-pihak baik kelompok atau individu
yang dapat mempengaruhi atau dipengaruhi oleh proses pencapaian
tujuan suatu organisasi.
Berdasarkan teori stakeholder, manajemen organisasi diharapkan
untuk melakukan aktivitas yang dianggap penting oleh stakeholder
mereka dan melaporkan kembali aktivitas-aktivitas tersebut pada
stakeholder. Teori ini menyatakan bahwa seluruh stakeholder memiliki
16
hak untuk disediakan informasi tentang bagaimana aktivitas organisasi
mempengaruhi mereka (sebagai contoh, melalui polusi, sponsorship,
inisiatif pengamanan, dll), bahkan ketika mereka memilih untuk tidak
menggunakan informasi tersebut dan bahkan ketika mereka tidak dapat
secara langsung memainkan peran yang konstruktif dalam kelangsungan
hidup organisasi (Deegan, 2004).
Lebih lanjut Deegan (2004) menyatakan bahwa teori stakeholder
menekankan akuntabilitas organisasi jauh melebihi kinerja keuangan
atau ekonomi sederhana. Teori ini menyatakan bahwa organisasi akan
memilih secara sukarela mengungkapkan informasi tentang kinerja
lingkungan, sosial dan intelektual mereka, melebihi dan di atas
permintaan wajibnya, untuk memenuhi ekspektasi sesungguhnya atau
yang diakui oleh stakeholder. Tujuan utama dari teori stakeholder adalah
untuk membantu manajer korporasi mengerti lingkungan stakeholder
mereka dan melakukan pengelolaan dengan lebih efektif di antara
keberadaan hubungan-hubungan di lingkungan perusahaan mereka.
Namun demikian, tujuan yang lebih luas dari teori stakeholder adalah
untuk menolong manajer korporasi dalam meningkatkan nilai dari
dampak aktifitas-aktifitas mereka, dan meminimalkan kerugian-kerugian
bagi stakeholder. Pada kenyataannya, inti keseluruhan teori stakeholder
terletak pada apa yang akan terjadi ketika korporasi dan stakeholder
menjalankan hubungan mereka.
17
Dalam konteks untuk menjelaskan hubungan VAIC™ dengan
kinerja keuangan perusahaan, teori stakeholder harus dipandang dari
kedua bidangnya, baik bidang etika (moral) maupun bidang manajerial.
Bidang etika berargumen bahwa seluruh stakeholder memiliki hak untuk
diperlakukan secara adil oleh organisasi, dan manajer harus mengelola
organisasi untuk keuntungan seluruh stakeholder (Deegan, 2004). Ketika
manajer mampu mengelola organisasi secara maksimal, khususnya
dalam upaya penciptaan nilai bagi perusahaan, maka itu artinya manajer
telah memenuhi aspek etika dari teori ini. Penciptaan nilai (value
creation) dalam konteks ini adalah dengan memanfaatkan seluruh
potensi yang dimiliki perusahaan, baik karyawan (human capital), aset
fisik (physical capital), maupun structural capital. Pengelolaan yang
baik atas seluruh potensi ini akan menciptakan value added bagi
perusahaan (dalam hal ini disebut dengan VAIC™) yang kemudian dapat
mendorong kinerja keuangan perusahaan untuk kepentingan stakeholder.
Bidang manajerial dari teori stakeholder berpendapat bahwa
kekuatan stakeholder untuk mempengaruhi manajemen korporasi harus
dipandang sebagai fungsi dari tingkat pengendalian stakeholder atas
sumber daya yang dibutuhkan organisasi (Watts dan Zimmerman, 1986).
Ketika para stakeholder berupaya untuk mengendalikan sumber daya
organisasi, maka orientasinya adalah untuk meningkatkan kesejahteraan
mereka. Kesejahteraan tersebut diwujudkan dengan semakin tingginya
return yang dihasilkan oleh organisasi.
18
Dalam konteks ini, para stakeholder berkepentingan untuk
mempengaruhi manajemen dalam proses pemanfaatan seluruh potensi
yang dimiliki oleh organisasi. Karena hanya dengan pengelolaan yang
baik dan maksimal atas seluruh potensi inilah organisasi akan dapat
menciptakan value added untuk kemudian mendorong kinerja keuangan
perusahaan yang merupakan orientasi para stakeholder dalam
mengintervensi manajemen (Ulum, 2011).
2. Legitimacy Theory
Secara praktis, teori legitimasi ini berbicara tentang bagaimana
hubungan antara perusahaan dengan masyarakat sekitar. Karena setiap
perusahaan, tanpa terkecuali pasti memiliki ‘kontrak sosial’ dengan
masyarakat dimana perusahaan itu berada, baik secara langsung
maupun tidak langsung. Teori legitimasi ini berkaitan dengan
bagaimana perusahaan harus dapat menjaga nilai-nilai dan norma-
norma sosial yang berlaku di wilayah tersebut. Karena bagaimanapun
juga, perusahaan telah memanfaatkan sumber ekonomi yang ada di
wilayah tersebut.
Teori legitimasi ini menyatakan bahwa sesungguhnya
perusahaan membutuhkan adanya pengakuan dan penilaian positif dari
lingkungan sekitar, dan hal tersebut salah satunya dapat dilakukan
dengan cara pengungkapan dalam laporan keuangan. Di sisi lain,
19
perusahaan juga harus memenuhi ekspektasi para stakeholder secara
bersamaan.
Sejumlah studi terdahulu melakukan penilaian atas
pengungkapan sukarela laporan tahunan dan memandang pelaporan
informasi lingkungan dan sosial sebagai metode yang digunakan
organisasi untuk merespon tekanan publik (Guthrie et al., 2006)
Menurut Deegan (2004), dalam perspektif teori legitimasi, suatu
perusahaan akan secara sukarela melaporkan aktifitasnya jika
manajemen menganggap bahwa hal ini adalah yang diharapkan
komunitas. Teori legitimasi bergantung pada premis bahwa terdapat
’kontrak sosial’ antara perusahaan dengan masyarakat di mana
perusahaan tersebut beroperasi. Kontrak sosial adalah suatu cara untuk
menjelaskan sejumlah besar harapan masyarakat tentang bagaimana
seharusnya organisasi melaksanakan operasinya.
Berdasarkan teori legitimasi, organisasi harus secara
berkelanjutan menunjukkan telah beroperasi dalam perilaku yang
konsisten dengan nilai sosial (Guthrie dan Parker, 1989). Hal ini
seringkali dapat dicapai melalui pengungkapan (disclosure) dalam
laporan perusahaan. Organisasi dapat menggunakan disclosure untuk
mendemonstrasikan perhatian manajemen akan nilai sosial, atau untuk
mengarahkan kembali perhatian komunitas akan keberadaan pengaruh
negatif aktifitas organisasi (Lindblom, 1994 dalam Ulum, 2011).
20
Menurut Dowling dan Pfeffer (dalam Paramita 2013), ketika
ada perbedaan antara nilai-nilai yang dianut perusahaan dengan nilai-
nilai masyarakat, maka perusahaan akan berada pada posisi terancam.
Perbedaan ini dinamakan Legitimacy Gap dan dapat mempengaruhi
kemampuan perusahaan untuk melanjutkan kegiatan usahanya.
Perusahaan harus memantau dan mengevaluasi ketika menemukan
kemungkinan munculnya gap tersebut, karena apabila perusahaan dapat
menyamakan konsep nilai-nilai yang dimilikinya dengan nilai-nilai
sosial yang terdapat di dalam masyarakat, dapat menandakan bahwa
perusahaan tersebut telah memberikan perhatian terhadap masyarakat,
yang nantinya akan berpengaruh pada pengakuan dan penilaian positif
lingkungan terhadap perusahaan.
Berdasarkan kajian tentang teori stakeholder dan teori
legitimacy, dapat disimpulkan bahwa kedua teori tersebut memiliki
penekanan yang berbeda tentang pihak-pihak yang dapat
mempengaruhi luas pengungkapan informasi di dalam laporan
keuangan perusahaan. Teori stakeholder lebih mempertimbangkan
posisi para stakeholder yang dianggap powerfull. Kelompok
stakeholder inilah yang menjadi pertimbangan utama bagi perusahaan
dalam mengungkapkan dan/atau tidak mengungkapkan suatu informasi
di dalam laporan keuangan. Sedangkan teori legitimacy menempatkan
persepsi dan pengakuan publik sebagai dorongan utama dalam
melakukan pengungkapan suatu informasi di dalam laporan keuangan.
21
3. Intangible Assets
Paragraf 8 PSAK 19 (revisi 2009) mendefinisikan aktiva tidak
berwujud sebagai Aset tidak berwujud adalah aset non-moneter yang
dapat diidentifikasi tanpa wujud fisik. Biaya perolehan adalah jumlah
kas atau setara kas yang dibayarkan atau nilai wajar sumber daya yang
dikeluarkan untuk memperoleh aset pada saat aset tersebut diakuisisi
atau dibangun, atau saat tersedia, nilai tersebut diatribusikan pada aset
ketika pengakuan awal sesuai dengan persyaratan tertentu PSAK
Paragraf 9 PSAK 19 (revisi 2009) menyatakan, entitas sering
kali mengeluarkan sumber daya maupun menciptakan liabilitas dalam
perolehan, pengembangan, pemeliharaan atau peningkatan sumber
daya tidak berwujud, seperti ilmu pengetahuan dan teknologi, desain
dan implementasi sistem atau proses baru, lisensi, hak kekayaan
intelektual, pengetahuan mengenai pasar dan merek dagang (termasuk
merek produk dan judul publisitas). Contoh umum lainnya: piranti
lunak komputer, paten, hak cipta, film, daftar pelanggan, hak pelayanan
jaminan, hak memancing, kuota impor, waralaba, hubungan dengan
pemasok atau pelanggan, kesetiaan pelanggan, pangsa pasar dan hak
pemasaran.
Namun, paragraph 10 PSAK 19 (revisi 2009) menyatakan, tidak
semua unsur yang dicantumkan pada paragraf 9 memenuhi definisi aset
tidak berwujud, yakni keteridentifikasian, pengendalian atas
22
sumber daya dan adanya keuntungan ekonomis di masa depan. Jika
suatu unsur yang tercakup dalam Pernyataan ini tidak memenuhi
definisi aset tidak berwujud, maka pengeluaran untuk memperoleh atau
menciptakan aset tersebut (secara internal) diakui sebagai beban pada
saat terjadinya. Namun, jika unsur tersebut diperoleh dalam suatu
kombinasi bisnis, maka unsur tersebut diperlakukan sebagai bagian dari
goodwill pada tanggal akuisisi.
Tabel 2.1 dibawah ini akan merangkum perbandingan diantara
standar akuntansi tentang aktiva tidak berwujud (Ulum, 2007).
23
Tabel 2.1
Perbandingan Standar Akuntansi Tentang Aktiva Tak Berwujud
FRS 10
Goodwill and
Intangible
Assets
IAS 38
Intangible
Assets
APB 17
Intangible
Assets
PSAK 19 Aktiva
Tidak Berwujud
Definisi
Intangible
Assets
Aktiva tetap
non-keuangan yang tidak
mempunyai
wujud fisik tetapi dapat
diidentifikasi
dan
dikendalikan oleh entitas
melalui
penjagaan dan undang- undang
Aktiva non-
moneter yang dapat
diidentifikasi
dan tidak mempunyai
wujud fisik serta
dimiliki untuk
digunakan dalam
menghasilkan
atau menyerahkan
barang atau jasa,
disewakan
kepada pihak lainnya, atau
untuk tujuan
administratif.
Tidak ada
definisi yang eksplisit.
aset non-moneter
yang dapat diidentifikasi
tanpa wujud fisik.
Biaya perolehan adalah jumlah kas
atau setara kas
yang dibayarkan
atau nilai wajar sumber daya yang
dikeluarkan untuk
memperoleh aset pada saat aset
tersebut diakuisisi
atau dibangun,
atau saat tersedia, nilai tersebut
diatribusikan pada
aset ketika pengakuan awal
sesuai dengan
persyaratan tertentu PSAK.
Klasifikasi
Intangible
Assets
Suatu kategori:
aktiva tidak berwujud yang
memiliki ciri,
fungsi atau kegunaan yang
sama di dalam
bisnis
perusahaan, misalnya:
lisensi, kuota,
paten, hak cipta, franchises dan
trademarks.
Ilmu
pengetahuan dan teknologi,
desain dan
implementasi sistem atau
proses baru,
lisensi, hak
kekayaan intelektual,
pengetahuan
mengenai pasar dan merek
dagang.
Diklasifikasi
berdasarkan beberapa dasar
yang berbeda:
dapat diidentifikasi,
cara
perolehannya,
masa manfaat yang
diharapkan,
dapat dipisahkan dari
keseluruhan
perusahaan.
ilmu pengetahuan
dan teknologi, desain dan
implementasi
sistem atau proses baru, lisensi, hak
kekayaan
intelektual,
pengetahuan mengenai pasar
dan merek dagang
(termasuk merek produk dan judul
publisitas).
24
FRS 10
Goodwill and
Intangible
Assets
IAS 38
Intangible
Assets
APB 17
Intangible
Assets
PSAK 19 Aktiva
Tidak Berwujud
Pengakuan
(recognition)
Suatu aktiva
tidak berwujud
yang
dikembangkan secara internal
mungkin
dikapitalisasi hanya jika ia
memiliki nilai
pasar yang dapat
diketahui.
Aktiva tidak
berwujud diakui
jika, dan hanya
jika: kemungkinan
besar
perusahaan akan memperoleh
manfaat
ekonomis masa
depan dari aktiva tersebut;
biaya perolehan
aktiva tersebut dapat diukur
secara andal.
Suatu aktiva
tidak berwujud
yang
dikembangkan secara internal
harus diakui
jika: (a) secara khusus dapat
diidentifikasi;
(b) memiliki
umur yang jelas; (c) dapat
dipisahkan dari
keseluruhan entitas.
Aktiva tidak
berwujud diakui
jika, dan hanya
jika a) kemungkinan
besar perusahaan
akan memperoleh manfaat ekonomis
masa depan dari
aktiva tersebut;
dan b) biaya perolehan aktiva
tersebut dapat
diukur secara andal.
Amortisasi Aktiva tidak
berwujud yang memiliki masa
manfaat
ekonomis yang terbatas, maka
aktiva tersebut
harus diamortisasi
secara sistematis
selama masa
manfaat tersebut.
Sedangkan
aktiva tidak berwujud yang
masa manfaat
ekonomisnya tidak dapat
didefinisikan,
maka aktiva
tersebut tidak dapat
diamortisasi.
Jumlah yang
dapat diamortisasi dari
aktiva tidak
berwujud harus dialokasikan
secara sistematis
berdasarkan perkiraan terbaik
dari masa
manfaatnya.
Aktiva tidak
berwujud harus
diamortisasi
melalui pembebanan
secara
sistematis selama periode
pendapatan
berdasarkan
masa manfaat yang
diperkirakan.
Amortisasi harus
dimulai ketika aset tersedia untuk
digunakan, yakni
ketika aset berada pada lokasi dan
dalam kondisi
untuk beroperasi sesuai dengan
ketentuan yang
diinginkan
manajemen. Amortisasi harus
dihentikan pada
waktu mana yang lebih dahulu antara
ketika aset
digolongkan sebagai aset yang
dimiliki untuk
dijual
Sumber: Brennan dan Connell (2000); Ulum (2007); IAI (2009), diolah.
25
4. Intellectual Capital
Salah satu definisi IC yang banyak digunakan adalah yang
ditawarkan oleh Organisation for Economic Co-operation and
Development (OECD, 1999 dalam Ulum, 2007) yang menjelaskan IC
sebagai nilai ekonomi dari dua kategori aset tak berwujud: (1)
organisational (Structure) capital; dan (2) human capital.
Lebih tepatnya, organisational (Structure) capital mengacu
pada hal-hal seperti sistem software, jaringan distribusi, dan rantai
pasokan. Human capital meliputi sumber daya manusia di dalam
organisasi (yaitu sumber daya tenaga kerja/karyawan) dan sumber daya
eksternal yang berkaitan dengan organisasi, seperti konsumen dan
supplier. Seringkali, istilah IC diperlakukan sebagai sinonim dari aktiva
tidak berwujud. Meskipun demikian, definisi yang diajukan OECD
menyajikan cukup perbedaan dengan meletakkan IC sebagai bagian
terpisah dari dasar penetapan intangible asset secara keseluruhan suatu
perusahaan. Dengan demikian, terdapat item-item intangible asset yang
secara logika tidak membentuk bagian dari IC suatu perusahaan. Salah
satunya adalah reputasi perusahaan. Reputasi perusahaan mungkin
merupakan hasil sampingan (atau suatu akibat) dari penggunaan IC
secara bijak dalam perusahaan, tetapi itu bukan merupakan bagian dari
IC.
Stewart (1997) mendefinsikan intellectual capital sebagai total
saham atas kolektif pengetahuan, informasi, teknologi, hak properti
26
intelektual, pengalaman, pem- belajaran organisasi dan kompetensi,
sistem komunikasi tim, hubungan pelanggan, dan merek yang mampu
untuk menciptakan nilai perusahaan.
Bontis, N., Keow, W.C.C. dan Richardson, S. (2000)
memberikan definisi intellectual capital dari berbagai ringkasan
peneliti:
a. Intellectual capital adalah sukar dipahami, tetapi sekali ditemukan
dan diekploitasi maka kemungkinan akan memberikan suatu
organisasi dengan sebuah sumber daya yang baru untuk bersaing
dan menang (Bontis 1996).
b. Intellectual capital adalah suatu bentuk untuk mengkombinasikan
aset tak berwujud pasar, properti intelektual, manusia dan
infrastruktur yang memampukan perusahaan untuk menjalankan
fungsi (Brooking, 1996).
c. Intellectual capital memasukkan seluruh proses dan aset yang
bukan secara normal ditunjukkan dalan laporan posisi keuangan
dan seluruh aset tak berwujud (merek dagang, paten dan merek)
yang metode akuntansi modern mempertimbangkan memasukkan
seluruh pengetahuan anggotanya dan memprak- tekkan
pengetahuannya (Roos et al., 1997).
d. Intellectual capital adalah material intelektual pengetahuan,
informasi, properti intelektual, pengalaman yang dapat diambil
untuk digunakan untuk menciptakan kesejahteraan. Intellectual
27
capital adalah kekuatan otak kolektif yang memanfaatkan
pengetahuan (Stewart 1997).
e. Intellectual capital adalah pencarian penggunaan pengetahuan
yang efektif (barang jadi) sebagai lawan untuk informasi (bahan
baku baru) (Bontis 1998) dan
f. Intellectual capital dianggap sebagai elemen nilai pasar
perusahaan seperti halnya premium pasar (Olve et al., 1999).
Koistra dan Zijlstra (dalam Puspita Dewi, 2011) mendefinisikan
modal intelektual sebagai material yang telah diformalkan, diperoleh,
dan dimanfaatkan untuk menghasilkan aset yang bernilai lebih tinggi.
Pendapat ini serupa dengan pendapat Sawarjuwono (2003) yang
menyatakan bahwa intelellectual capital merupkan jumlah dari apa
yang dihasilkan oleh tiga elemen utama organisasi (human capital,
structure capital, dan customer capital) yang berkaitan dengan
pengetahuan dan teknologi yang dapat memberikan nilai lebih bagi
perusahaan berupa keunggulan bersaing organisasi.
Namun demikian, Dzinkowski (dalam Puspita Dewi, 2011)
berpendapat bahwa intellectual capital merupakan hasil akhir dari
proses transformasi pengetahuan atau pengetahuan itu sendiri yang
ditransformasikan ke dalam intellectual property atau intellectual
assets perusahaan. Tabel 2.2 akan menjelaskan bagaimana definisi
intellectual capital menurut para peneliti sebelumnya.
28
Tabel 2.2
Intellectual Capital Menurut Beberapa Peneliti Sebelumnya
Brooking (UK) Ross (UK) Stewart (USA) Bontis (Canada)
Human-centered
assets
Skill, abilities and
expertise, problem
solving abilities
and leadership
styles
Human capital
Competence,
attitude, and
intellectual ability
Human capital
Employees are
organization's
most important
asset
Human capital
The individual-
level knowledge
that each
employee
possesses
Infrastructure
Assets
Organizational
Capital
Structure
Capital
Structure Capital
All the
technologies,
processe and
methodologies
that enable
company to
function
All organisational,
innovation,
processes,
intellectual
property, and
cultural assets
Knowlegde
embedded in
information
technology
Non-human
assets are
organizational
capabilites used
to meet market
requirements
Intellectual
Property
Renewal and
Development
Capital
Structure
Capital
Intellectual
Capital
Know-how,
trademarks and
patents
New patents and
training efforts
All patents,
plans, and
trademarks
Unlike, IC, IP is a
protected asset
and has a legal
definition
Market Assets
Brands, customer,
customer loyalty
and distribution
channels
Relational Capital
Relationship with
included internal
and external
stakeholders
Customer
Capital
Market
information used
to capture and
retained
customer
Relational
Capital
Customer capital
is only one
feature of the
knowledge
embadded in
organizational
relationships Sumber: Bontis et al (2000)
Sedangkan, Tabel 2.3 berikut ini akan memberikan uraian
tentang beberapa definisi Intellectual Capital yang diberikan oleh
Stewart, Sveiby, dan Edvinsson (dalam Chandra Dwipayani, 2014).
29
Tabel 2,3
Definisi Intellectual Capital menurut Stewart, Sveiby, dan Edvinsson
Human capital Structure capital Customer Capital
Sveiby, 1997 Involves capacity
to act in wide
variety of situation
to create both
tangible and
intangible assets.
Internal structure
include patents,
concepts, models, and
computer and
administrative systems
The external
structure include
relationships
with customers
and suppliers. It
also encompasses
brand names,
trademarks, and
the company’s
reputation or
image.
Stewart, 1997 Money talks but it
does not think:
machines perform,
often better than
any human being
can, but do not
intent…(the)
primary purpose
of the human
capital is
innovation
whether of new
products and
services or if
improving in
business process.
Knowledge that
doesn’t go home at
night…it belongs to
organization as a
whole. It can be
reproduced and
shared…technologies,
invention data,
publications,..strategy
and culture, structures
and systems,
organizational
routines and
procedures.
…is” the value of
its franchine, it’s
on going
relationships with
the people or
organizations to
which it
sells…(like)
market share,
customer
retention and
defection rates,
and per customer
profitability.
30
Human capital Structure capital Customer Capital
Edvinssons, 1997 Combined
knowledge, skill,
innovativeness and
ability of the
company’s
individual
employees…it also
includes the
company’s value,
culture, and
philosophy. The
company can not
own human
capital
Hardware, software, database,
organizational structure, patents,
trademarks, and everything else of
organizational capability that supports
those employee’s productivity… (it is)
everything left at the office when the
employees go home…unlike human
capital, Structure capital. Can be owned
and thereby traded.
(Sumber: Mouritsen, Larsen, P.N. Bukh dalam Chandra Dwipayani, 2014)
5. Komponen Intellectual Capital
Penelitian mengenai Intellectual Capital sudah dimulai dari
sekitar tahun 1990-an sehingga kini cakupan bahasannya sudah menjadi
sangat luas dan beragam. Selain itu, metode yang digunakan para
peneliti terdahulu dalam meneliti tentang IC ini juga beragam, namun
metode yang paling banyak digunakan adalah studi kasus dan content
analysis. Tabel 2.4 akan merangkum beberapa penelitian terdahulu
yang pernah dilakukan sejak tahun 1990-an
31
Tabel 2.4
Penelitian-penelitian Empiris Tentang Intellectual Capital
Peneliti Negara Tujuan
Penelitian
Metode
Penelitian
Bidang Kajian
Danish Trade and Industry
Development
Council (1997)
Denmark
dan Swedia
Sifat alami dari
Laporan IC Wawancara
Tujuan, isi, dampak, pengorganisasian dan
definisi yang termasuk
dalam akun-akun IC.
Bornemann et al.
(1999) Austria
Nilai IC dari perspektif
stakeholders
Wawancara
Kuesioner Content
analysis
Ukuran non-keuangan,
perbandingan usaha kecil di Austria dengan
perusahaan
internasional.
Backhuijs et al.
(1999) Belanda
Kerangka kerja
untuk indikator IC Studi kasus
Signifikansi dari aset
tidak berwujud, identifikasi dan definisi
untuk indikator.
Johanson et al. (1999)
Swedia
Karakteristik aktiva tidak
berwujud Studi kasus
Klasifikasi aktiva tidak berwujud, hubungan
antar aktiva tidak
berwujud.
Johanson et al.
(1999) Swedia
Pengukuran dan
pengelolaan
aktiva tidak
berwujud
Studi kasus
Pengembangan, tujuan,
isi dan outcome dari
sistem pengukuran.
Achten (1999) Belanda
Transparansi aset
produksi tidak
berwujud Studi kasus
Identifikasi aset
produksi tidak
berwujud dan pengukuran input
Andriessen et al.
(1999) Belanda
Penilaian aktiva
tidak berwujud Studi kasus
Pengukuran aktiva
tidak berwujud dalam bentuk kapasitas laba
masa depan
Miller et al. (1999)
Kanada Pengukuran dan pelaporan IC
Kuesioner Focus groups
Indikator-indikator IC
Canibano et al.
(1999)
Spanyol Pengukuran IC Studi kasus Indikator-indikator IC
32
Peneliti Negara Tujuan
Penelitian
Metode
Penelitian
Bidang Kajian
Hoogendoorn et al. (1999)
Belanda Pengembangan laporan IC
Kuesioner Wawancara
Identifikasi IC,
perhitungan aktiva tidak berwujud,
Indikator-indikator
IC
Danish Agency
for Trade and
Industry (1999)
Denmark
Pengembangan
laporan IC Studi kasus
Pengukuran IC,
acuan (guidelines)
bagi perusahaan
Guthrie et al.
(1999) Australia Pelaporan IC
Content
analysis
Studi kasus
Isi dari laporan IC,
peran industri
sebagai kekuatan
penggerak bagi IC
Brennan (1999) Irlandia Pelaporan IC
Content
analysis
Isi dari laporan IC,
perbandingan nilai
pasar dan nilai
buku
Bozzolan
(2003) Italia
Pengungkapan
IC
Content
analysis
Isi dari laporan IC,
faktor-faktor yang mempengaruhi
perbedaan
pelaporan
Goh dan Lim
(2004) Malaysia
Pengungkapan
IC
Content
analysis
Isi dari laporan IC,
baik kualitatif
maupun kuantitatif
Bukh (2005) Danish
Pengungkapan
IC
Content
analysis
Studi kasus
Isi dari laporan IC
di IPO
Guthrie et al.
(2006)
Hong Kong
dan Australia Pengungkapan
IC
Content
analysis
Isi dari laporan IC,
membandingkan
bukti dari Hong
Kong dan Australia
Sumber: Diolah dari beberapa hasil penelitian, (dalam Ulum 2007).
Selain itu, beberapa penelitian terdahulu juga melakukan
klasifikasi komponen Intellectual Capital kedalam versi mereka
masing-masing. Petrash (1996) mengembangkan model klasifikasi
yang dikenal dengan value platform model. Model ini
mengklasifikasikan IC sebagai akumulasi dari human capital,
organisational capital dan customer capital.
Edvinsson dan Malone (1997) mengembangkan the Skandia
Value Scheme, yang mengklasifikasikan IC ke dalam Structure capital
33
dan human capital. Haanes dan Lowendahl (1997) mengelompokkan
IC suatu perusahaan ke dalam competence dan relational resources.
Model yang dikembangkan Lowendahl (1997) memperbaiki model di
atas dan membagi kategori kompetensi dan rasional menjadi dua sub-
group (Tan et al., dalam Ulum 2007):
a. individual; dan
b. collective.
Stewart (dalam Ulum, 2007) mengklasifikasikan IC ke dalam
tiga format dasar, yaitu:
a. human capital;
b. Structure capital; dan
c. customer capital.
Metode pengukuran IC dapat dikelompokkan ke dalam dua
kategori (Tan et al., 2007), yaitu:
a. Kategori yang tidak menggunakan pengukuran moneter; dan
b. Kategori yang menggunakan ukuran moneter.
Metode yang kedua tidak hanya termasuk metode yang mencoba
mengestimasi nilai uang dari IC, tetapi juga ukuran-ukuran turunan dari
nilai uang dengan menggunakan rasio keuangan. Berikut adalah daftar
ukuran IC yang berbasis moneter (Tan et al., 2007):
a. The Balance Scorecard, dikembangkan oleh Kaplan dan Norton
(1992);
b. Brooking’s Technology Broker method (1996);
34
c. The Skandia IC Report method oleh Edvinssion dan Malone
(1997);
d. The IC-Index dikembangkan oleh Roos et al. (1997);
e. Intangible Asset Monitor approach oleh Sveiby (1997);
f. The Heuristic Frame dikembangkan oleh Joia (2000);
g. Vital Sign Scorecard dikembangkan oleh Vanderkaay (2000);
dan
h. The Ernst & Young Model (Barsky dan Marchant, 2000).
Sedangkan model penilaian IC yang berbasis moneter adalah
(Tan et al., 2007):
a. The EVA and MVA model (Bontis et al., 1999);
b. The Market-to-Book Value model (beberapa penulis);
c. Tobin’s q method (Luthy, 1998);
d. Pulic’s VAIC™ Model (1998, 2000);
e. Calculated intangible value (Dzinkowski, 2000); dan
f. The Knowledge Capital Earnings model (Lev dan Feng, 2001).
Tabel 2.5 akan menjelaskan secara singkat mengenai
pengklasifikasian IC menurut penelitian terdahulu berikut ini
35
Tabel 2.5
Pengklasifikasian Intellectual Capital Menurut Penelitian Terdahulu
Dikembangkan Oleh Kerangka Kerja Klasifikasi
Kaplan dan Norton
(1992) Balanced Scorecard
Internal process perspectives
Customer perspectives
Learning and growth perspectives
Financial perspectives
Haanes dan Lowendahl (1997)
Classification of Resources
Competence Relational
Lowendahl (1997) Classification of
Resources
Competence
Relational
Sveiby (1997) Intangible Asset Monitor
Internal structure External structure
Competence of personnel
Edvinsson dan Malone
(1997)
Skandia Value
Scheme
Human capital
Structure capital
Customer Capital
Petrash (1996) Value Platform Human capital Customer capital
Organisational capital
Danish Confederation of Trade Unions (1999)
Three categories of “Knowledge”
People System Market
Pulic (1999) VAIC™
Efficiency of human capital
Structure capital efficiency Capital employed efficiency
Sumber: diolah dari beberapa sumber (dalam Ulum, 2007).
Dalam penelitian ini, penulis mengklasifikasikan IC
kedalam tiga kelompok seperti yang dilakukan oleh Edvinson
(1997), Stewart (1998), Bontis (2002), juga Ting dan Lean (2009),
yakni:
a. Human capital
Human capital (HC) merepresentasikan individual
knowledge stock suatu organisasi yang dapat dilihat dari
karyawannya. HC merupakan kombinasi dari genetic inheritance;
education; experience, and attitude tentang kehidupan dan bisnis
(Bontis et,al, dalam Ulum, 2007).
36
Human capital merupakan pengetahuan, skill, dan
pengalaman yang dibawa pegawai ketika meninggalkan perusahaan
(Puspita Dewi, 2011) yang meliputi pengetahuan individu suatu
organisasi yang ada pada pegawainya (Bontis, Crossan dan Hulland
dalam Astuti, 2005) yang dihasilkan melalui kompetensi, sikap, dan
kecerdasan intelektual (Roos, Edvinson dan Dragonetti dalam
Astuti, 2005).
Human capital (modal manusia) mencerminkan kemampuan
kolektif perusahaan untuk menghasilkan solusi terbaik berdasarkan
pengetahuan yang dimiliki orang-orang dalam perusahaan tersebut.
Human capital akan meningkat jika perusahaan mampu
menggunakan pegetahuan yang dimiliki oleh karyawannya
(Sawarjuwono, 2003). Perusahaan tidak dapat menciptakan
pengetahuan dengan sendirinya tanpa inisiatif dari individu yang
terlibat dalam proses organisasi. Oleh karena itu human capital
sangat penting bagi kelangsungan hidup perusahaan karena human
capital merupakan penggabungan sumberdaya-sumberdaya
intangible yang melekat dalam diri anggota organisasi. Human
capital merupakan akumulasi nilai-nilai investasi dalam pelatihan
karyawan dan kompetensi sumber daya manusia (Puspita Dewi,
2011).
Human capital menjadi sangat penting karena merupakan
aset perusahaan dan sumber inovasi serta pembaharuan. Karyawan
37
dengan human capital yang tinggi akan lebih memungkinkan untuk
memberikan layanan yang berkualitas sehingga dapat
mempertahankan maupun menarik pelanggan baru. Jika informasi
mengenai kualitas layanan suatu perusahaan tersedia, tingkat
pendidikan dan pengalaman dapat bertindak sebagai indikator
kemempuan dan kompetensi perusahaan tersebut, sehingga
diharapkan dalam era berikutnya perusahaan lebih mempedulikan
human capital yang dimiliki (Puspita Dewi, 2011).
b. Structure Capital
Structure capital (modal organisasi) merupakan kemampuan
organisasi atau perusahaan dalam memenuhi proses rutinitas
perusahaan dan strukturnya yang mendukung usaha karyawan untuk
menghasilkan kinerja intelektual yang optimal serta kinerja bisnis
secara keseluruhan, misalnya: sistem operasional perusahaan, proses
manufacturing, budaya organisasi, filosofi manajemen dan semua
bentuk intellectual property yang dimiliki perusahaan
(Sawarjuwono, 2003).
Structure capital meliputi seluruh non-human storehouses of
knowledge dalam organisasi. Termasuk dalam hal ini adalah
database, organizational charts, process manuals, strategies,
routines dan segala hal yang membuat nilai perusahaan lebih besar
daripada nilai materialnya (Ulum, 2008). Structure capital dalam
suatu perusahaan terdiri atas empat elemen yaitu:
38
1) System, merupakan cara dimana proses organisasi (informasi,
komunikasi, dan pembuatan keputusan) dan output (product,
service, dan capital proceed) dijalankan.
2) Structure, merupakan penyusunan tanggung jawab dan
penghitungan yang mendefinisikan posisi dan hubungan
diantara anggota-anggota organisasi.
3) Strategy, merupakan tujuan-tujuan organisasi dan cara untuk
mencapainya.
4) Culture, merupakan penjumlahan opini-opini individual,
pemikiran bersama, nilai-nilai dan norma dalam organisasi.
Perusahaan dengan Structure capital yang kuat akan
memiliki dukungan budaya yang memungkinkan perusahaan untuk
mencoba sesuatu, untuk belajar, dan untuk mencoba kembali
sesuatu. Konsep intellectual capital memungkinkan intellectual
capital untuk diukur dan dikembangkan dalam suatu perusahaan
(Anatan, 2004)
c. Capital Employed/Physical Capital
Salah satu indikator untuk mengukur value added adalah
yang diterima dari pemanfaatkan satu unit modal fisik. Perusahaan
berhasil memanfaatkan CA dengan baik apabila CA menghasilkan
keuntungan yang lebih besar. Pulic (1998) mengasumsikan bahwa
jika satu unit dari capital employed (CE) menghasilkan return yang
lebih besar dari pada perusahaan yang lain, maka berarti perusahaan
39
tersebut lebih baik dalam memanfaatkan CE-nya. Mengacu pada
Skandia Navigator Scheme (Edvinsson, 1997, Edvinsson and
Malone, 1997 dalam Artinah, 2011), capital employee mengacu
pada financial capital perusahaan yang terdiri dari monetary capital
dan physical capital.
6. Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™)
Metode VAIC™, dikembangkan oleh Pulic (1998), didesain
untuk menyajikan informasi tentang value creation efficiency dari aset
berwujud (tangible asset) dan aset tidak berwujud (intangible assets)
yang dimiliki perusahaan. Model ini dimulai dengan kemampuan
perusahaan untuk menciptakan value added (VA). Value added adalah
indikator paling objektif untuk menilai keberhasilan bisnis dan
menunjukkan kemampuan perusahaan dalam penciptaan nilai (value
creation) (Pulic, 1998).
VA dihitung sebagai selisih antara output (revenue dan
mencakup seluruh produk dan jasa yang dijual di pasar) dan input
(seluruh beban yang digunakan dalam memperoleh revenue tidak
termasuk beban karyawan (labour expenses). VA dipengaruhi oleh
efisiensi dari capital employed (CE), Human capital (HC), dan
Structure Capital (SC). Hubungan VA dengan CE menjadi VACA,
hubungan VA dengan HC menjadi VAHC dan hubungan SC dengan
VA menjadi STVA.
40
Keunggulan metode Pulic adalah kemudahan dalam perolehan
data yang digunakan dalam penelitian. Data yang dibutuhkan untuk
menghitung berbagai rasio tersebut adalah angka-angka keuangan
standar yang terdapat dalam laporan keuangan perusahaan. Pengukuran
alternatif intellectual capital selain model Pulic terbatas pada
pengukuran indikator keuangan dan non keuangan yang bersifat unik
yang ada pada perusahaan secara individu. Kemampuan penerapan
pengukuran alternatif intellectual capital tersebut memiliki
keterbatasan untuk jumlah sampel yang besar dan terdiversifikasi
secara luas (dalam Suhendah, 2012).
Secara lebih ringkas, Pulic (1998) membuat formulasi dari
tahapan perhitungan VAIC sebagai berikut:
a. Menghitung Value Added Capital Employed (VACA).
b. Menghitung Value Added Human capital (VAHU).
c. Menghitung Structural Capital Value Added (STVA).
d. Menghitung Value Added Intellectual Coefficient (VAIC).
Sedangkan menurut Tan, et al (2007), Value Added Intellectual
Efficiency (VAIC™) ini merupakan penjumlahan dari beberapa
komponen Intellectual Capital, yaitu:
a. Capital Employed Efficiency (CEE)
CEE adalah indikator untuk Value added (VA) yang
diciptakan oleh satu unit dari physical capital. Perhitungan dari
41
model ini adalah diawali dengan mengetahui nilai Value Added
(VA) Perusahaan. VA didapatkan dari selisih antara pendapatan
dikurangi dengan beban yang dimiliki oleh perusahaan kecuali
beban karyawan. Selanjutnya untuk mengetahui nilai CEE
dicari nilai capital employed (CE).
Menurut Pulic (1998), diasumsikan bahwa jika 1 unit dari
CE menghasilkan return yang lebih besar daripada perusahaan
yang lain, maka berarti perusahaan tersebut lebih baik dalam
memanfaatkan CE yang dimilikinya. Dengan demikian,
pemanfaatan CE yang lebih baik merupakan bagian dari IC
perusahaan.
b. Human capital Efficiency (HCE)
Rasio ini menghitung berapa banyak VA dapat dihasilkan
dengan dana yang dikeluarkan untuk tenaga kerja. Sehingga
mengindikasikan kemampuan dari Human capital untuk
menciptakan nilai di dalam perusahaan (Pulic, 1998). Human
capital dalam hal ini diukur dari Beban Gaji dan Upah atau
beban karyawan yang terlihat pada laporan laba rugi
perusahaan.
Human capital merupakan tempat bersumbernya
pengetahuan yang sangat berguna, keterampilan, dan
kompetensi dalam suatu perusahaan. Human capital
mencerminkan kemampuan kolektif untuk menghasilkan solusi
42
terbaik berdasarkan pengetahuan yang dimiliki oleh orang-
orang yang berada di perusahaan untuk menambah nilai pada
perusahaan. Human capital merupakan kombinasi dari
pengetahuan, keahlian (skill), kemampuan melakukan inovasi
dalam penyelesaian tugas meliputi nilai perusahaan, kultur dan
filsafat (Bontis, 2000).
c. Structure capital Efficiency (SCE)
Menurut Pulic (1998), Structure capital Efficiency (SCE)
menunjukan kontribusi Structure capital (SC) dalam penciptaan
nilai. Besarnya nilai SC juga tergantung pada nilai Human
capital (HC) pada perusahaan. Semakin besar nilai HC maka
akan semakin kecil nilai SC. Hal ini dikarenakan nilai SC
didapatkan dari jumlah pengurangan Value Added (VA) dengan
Human capital (HC).
7. Return On Assets (ROA)
Return on asset (ROA) merefleksikan keuntungan bisnis dan
efisiensi perusahaan dalam pemanfaatan total asset (Chen et al, 2005).
Rasio ini mewakili rasio profitabilitas, yang mengukur kemampuan
perusahaan dalam menghasilkan laba dengan menggunakan total aset
yang dimiliki perusahaan. Semakin tinggi nilai ROA, semakin efisien
perusahaan dalam menggunakan assetnya, baik aset fisik maupun aset
43
non-fisik (intellectual capital) akan menghasilkan keuntungan bagi
perusahaan.
ROA adalah rasio keuangan perusahaan yang berhubungan
dengan aspek earning atau profitabilitas. ROA berfungsi untuk
mengukur efektifitas perusahaan dalam menghasilkan laba dengan
memanfaatkan aktiva yang dimiliki. Semakin besar ROA yang dimiliki
oleh sebuah perusahaan maka semakin efisien penggunaan aktiva oleh
perusahaan untuk beroperasi sehingga akan memperbesar laba. Laba
yang besar akan menarik investor karena perusahaan tersebut memiliki
tingkat pengembalian yang semakin tinggi. Jadi, dapat disimpulkan
bahwa ROA adalah suatu alat pengukuran yang digunakan untuk
mengukur kemampuan manajemen dalam menghasilkan laba
berdasarkan penggunaan aktiva perusahaan (Adha Putera et. al., 2014).
Menurut Horne dan Wachowicz (dalam Gitaya, 2015), ROA
mengukur efektivitas keseluruhan dalam menghasilkan laba melalui
aktiva yang tersedia, daya untuk menghasilkan laba dari modal yang
diinvestasikan. Profitabilitas tinggi akan mencerminkan laba yang
tinggi dan ini akan mempengaruhi harga saham perusahaan tersebut.
Semakin besar ROA suatu perusahaan, semakin besar pula tingkat
keuntungan yang dicapai perusahaan tersebut dan semakin baik pula
posisi perusahaan dari segi penggunaan asset.
Jewell dan Mankin (2010) menyatakan bahwa rasio dari return
on asset dapat dihitung dengan cara membagi operating profit dengan
44
total asset perusahaan. Penggunaan operating profit akan berfokus
pada profitabilitas yang dihasilkan dari kegiatan operasional
perusahaan. Informasi dari operating profit perusahaan dapat dilihat
dari income statement, sedangkan untuk total asset yang terdiri dari
current asset, fixed asset, dan other asset dapat dilihat di balance sheet
perusahaan (Joo, Nixon dan Stoeberl dalam Ciawi dan Hatane, 2015).
8. Hubungan Intellectual Capital Terhadap Profitabilitas
Penelitian mengenai hubungan antara intellectual capital terhadap
kinerja keuangan telah banyak dilakukan di seluruh dunia. Bontis
(1998) mengawali penelitian tentang IC dengan melakukan eksplorasi
hubungan diantara komponen-komponen IC (human capital, customer
capital, dan Structure capital). Penelitian tersebut menggunakan
instrumen kuesioner dan mengelompokkan industri dalam kategori jasa
dan non-jasa. Kebanyakan penelitian tentang IC menggunakan data
sekunder berupa laporan keuangan (tahunan). Beberapa peneliti
menggunakan VAIC™, baik untuk mengukur kinerja IC itu sendiri
maupun untuk melihat hubungan antara IC dengan kinerja keuangan
perusahaan (dalam Ulum, 2007). Tabel 2.6 akan merangkum penelitan
terdahulu mengenai hubungan IC dengan kinerja keuangan perusahaan.
45
Tabel 2.6
Penelitian-Penelitian Empiris Tentang Hubungan Intellectual Capital dan
Kinerja Perusahaan
PENELITI NEGARA METODE HASIL
Bontis (1998b) Kanada Kuesioner,
PLS
HC berhubungan dengan SC dan CC; CC
berhubungan dengan SC; CC dan SC berhubungan dengan kinerja industri.
Bontis et al.
(2000) Malaysia
Kuesioner,
PLS
HC berhubungan dengan SC dan CC; CC
berhubungan dengan SC; SC berhubungan
dengan kinerja industri.
Riahi-Belkaoui (2003)
USA
Laporan
tahunan, regresi
IC (diproksikan dengan RVATA) secara
signifikan berhubungan dengan kinerja perusahaan multinasional di USA.
Firer dan
Williams (2003)
Afrika
Selatan
VAIC™,
regresi linier
VAIC™ berhubungan dengan kinerja
perusahaan (ROA, ATO, MB).
Astuti dan Sabeni
(2005) Indonesia
Kuesioner,
AMOS
HC berhubungan dengan SC dan CC; CC
dan SC berhubungan dengan kinerja
industri.
Mavridis (2004) Jepang VAIC™, regresi
VAIC™ digunakan untuk merangking
perusahaan perbankan di Jepang berdasarkan kinerja IC.
Abdol
mohammadi
(2005)
USA Content analysis
Frekuensi pengungkapan elemen IC
meningkat dari tahun ke tahun. Kelompok “new industry” lebih banyak
mengungkapkan informasi IC daripada
“old industry”.
Chen et al. (2005) Taiwan
VAIC™,
korelasi,
regresi
IC berpengaruh terhadap nilai pasar dan
kinerja perusahaan; R&D berpengaruh
terhadap kinerja perusahaan.
Kamath (2007) India VAIC™, regresi
VAIC™ digunakan untuk merangking
perusahaan perbankan di India berdasarkan kinerja IC.
46
PENELITI NEGARA METODE HASIL
Tan et al. (2007) Singapore VAIC™,
PLS
IC berpengaruh positif terhadap kinerja perusahaan, baik masa kini maupun masa
mendatang; rata-rata pertumbuhan IC
berhubungan positif dengan kinerja
perusahaan di masa mendatang; kontribusi IC terhadap kinerja perusahaan berbeda
berdasarkan jenis industrinya.
Sumber: diolah dari beberapa hasil penelitian (Ulum, 2007).
Berdasarkan teori yang telah dijelaskan dan tabel-tabel yang telah
dipaparkan sebelumnya terlihat bahwa intellectual capital memliki
hubungan terhadap kinerja keuangan perusahaan. Intellectual capital
merupakan salah satu komponen utama dan terpenting dalam suatu
entitas dalam meningkatkan kinerja keuangan perusahaan, karena
komponen-komponen IC merupakan salah satu pihak yang mengelola
dan terlibat dengan operasional perusahaan secara langsung sehingga
kinerja keuangan perusahaan cukup bergantung kepadanya. Jika suatu
manajemen perusahaan dapat mengelola IC dengan baik, maka
dampaknya adalah perusahaan akan menghasilkan return yang semakin
tinggi sehingga manajemen perusahaan dapat memenuhi ekpekstasi para
stakeholder.
Apabila perusahaan mampu mengelola human capital dengan
baik dengan memaksimalkan pengetahuan dan keahlian yang dimiliki
setiap karyawan, maka perusahaan dapat menciptakan nilai tambah bagi
perusahaan yang juga berpengaruh terhadap profit yang didapat
perusahaan. Selain itu dengan pengelolaan structural capital yang
efisien, maka akan membantu meningkatkan kinerja perusahaan dan
47
tentunya akan berimbas positif pada pendapatan dan profit perusahaan.
Begitu pula dengan jenis IC yang ketiga yaitu
relational/customer/employee capital, apabila perusahaan dapat
mengelolanya dengan baik maka akan meningkatkan kinerja keuangan,
pertumbuhan perusahaan, dan nilai pasar (Kusumo, 2012).
Firer dan Williams (2003) menguji hubungan VAIC™ dengan
kinerja perusahaan di Afrika Selatan. Hasilnya mengindikasikan bahwa
hubungan antara efisiensi dari value added IC dan tiga dasar ukuran
kinerja perusahaan (yaitu profitability, productivity, dan market
valuation) secara umum adalah terbatas dan mixed. Secara keseluruhan,
hasil penelitian ini menunjukkan bahwa physical capital merupakan
faktor yang paling signifikan berpengaruh terhadap kinerja perusahaan
di Afrika Selatan.
Chen et al. (2005) menggunakan model Pulic (VAIC™) untuk
menguji hubungan antara IC dengan nilai pasar dan kinerja keuangan
perusahaan dengan menggunakan sampel perusahaan publik di Taiwan.
Hasilnya menunjukkan bahwa IC berpengaruh secara positif terhadap
nilai pasar dan kinerja keuangan perusahaan. Bahkan, Chen et al. (2005)
juga membuktikan bahwa IC dapat menjadi salah satu indikator untuk
memprediksi kinerja perusahaan di masa mendatang. Selain itu,
penelitian ini juga membuktikan bahwa investor mungkin memberikan
penilaian yang berbeda terhadap tiga komponen VAIC™ (yaitu physical
capital, human capital, dan structural capital).
48
Hasil penelitian yang berbeda dialami oleh Kuryanto dan
Syafruddin (2009) yang melakukan penelitian mengenai pengaruh modal
intelektual terhadap kinerja perusahaan pada perusahaan yang terdaftar
di BEI pada tahun 2003 – 2005 kecuali perusahaan keuangan. Kinerja
perusahaan yang digunakan adalah ROE, EPS dan ASR. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa IC tidak berpengaruh terhadap kinerja perusahaan
dan kinerja perusahaan masa depan.
49
B. Penelitian Terdahulu
No. Nama Peneliti
dan Tahun
Judul Penelitian Persamaan Perbedaan Hasil Penelitian
1. Bontis, et al (2000)
Intellectual capital and
business performance in
Malaysian industries
VAIC, Kinerja Keuangan
Membandingkan objek penelitian di
perusahaan jasa
dan non-jasa,
serta
menggunakan
metode
pengumpulan data
menggunakan
kuesioner
Hasil penelitian menunjukkan bahwa human dan customer capital menjadi
faktor yang signifikan dalam
melaksanakan usaha perusahaan dan
Structure capital memiliki pengaruh
positif pada kinerja perusahaan.
2. Firer dan
Williams (2003)
Intellectual capital and
traditional measures of
corporate performance
Variabel
Intellectual Capital,
ROA, dan ATO
Penggunaan
variabel Market to
Book Value (MtBV) sebagai
variabel dependen
hubungan antara efisiensi dari value
added IC (VAIC™) dan tiga dasar
ukuran kinerja perusahaan (ROA, ATO, dan MtBV) secara umum
adalah terbatas dan tidak konsisten.
Secara keseluruhan, hasil penelitian
ini menunjukkan bahwa phisical
capital merupakan faktor yang
paling signifikan berpengaruh
terhadap kinerja perusahaan di
Afrika Selatan.
50
No. Nama Peneliti
dan Tahun
Judul Penelitian Persamaan Perbedaan Hasil Penelitian
3. Chen et al. (2005) An empirical investigation of
the relationship between
intellectual capital and firms’
market value and financial
performance
VAIC, ROA ROE, GR, Value
Added per-
employee (EP)
sebagai proksi
variabel
profitabilitas
Hasilnya menunjukkan bahwa IC
berpengaruh secara positif terhadap
nilai pasar dan kinerja keuangan
perusahaan. Bahkan IC juga dapat
menjadi salah satu indikator untuk
memprediksi kinerja perusahaan di masa mendatang.
4. Ulum, Ihyaul
(2007)
Pengaruh Intellectual Capital
Terhadap Kinerja Keuangan
Perusahaan Perbankan di
Indonesia
Variabel
intellectual
capital
(independen), dan
ROA dan ATO
(dependen)
Menggunakan
variabel Growth
Revenue (GR)
sebagai proksi
pengukuran
profitabilitas, dan
menggunakan
Pertumbuhan IC
sebagai salah satu
rumusan masalah
Hasilnya Intellectual Capital
berpengaruh terhadap kinerja
keuangan perusahaan termasuk juga
kinerja perusahaan di masa depan.
(hanya ROA yang signifikan).
Sedangkan pertumbuhan IC
(ROGIC) terhadap kinerja keuangan
perusahaan masa depan
5. Kuryanto, dan
Syafrudin (2009)
Pengaruh Modal Intelektual
Terhadap Kinerja Perusahaan
Intellectual
Capital
ROE, EPS, ASR
sebagai proksi pengukuran
profitabilitas
Tidak ada pengaruh positif antara IC
terhadap kinerja keuangan perusahaan, sehingga ada indikasi
penggunaan aktiva fisik dan
keuangan masih mendominasi untuk
memberi kontribusi pada kinerja
keuangaan perusahaan.
51
No. Nama Peneliti
dan Tahun
Judul Penelitian Persamaan Perbedaan Hasil Penelitian
6. Suhendah,
Rousilita (2012)
Pengaruh Intellectual Capital
Terhadap Profitabilitas,
Produktivitas, dan Penilaian Pasar Pada Perusahaan yang
Go Public di Indonesia Pada
Tahun 2005-2007
VAIC, ROA,
ATO
Tambahan
penggunaan Market
valuation sebagai variabel dependen,
serta objek
penelitiannya
meliputi banyak
jenis perusahaan
(tidak hanya
perbankan saja)
Intellectual capital berpengaruh
signifikan positif terhadap
profitabilitas, namun signifikan negatif terhadap produktivitas, dan
tidak berpengaruh signifikan
terhadap penilaian pasar.
Selain itu, Physical capital tidak
berpengaruh signifikan terhadap
profitabilitas,produktivitas, dan
penilaian pasar
7. Budi Wahyuaji,
dan Hermawan (2013)
Analisis Pengaruh Intellectual
Capital terhadap Kemampuan Laba Perusahaan Manufaktur
Consumer Goods di Bursa
Efek Indonesia
VAIC, ROA Penggunaan proksi
NPM, GPM, dan ROE dalam
pengukuran
profitabilitas
Tidak ada pengaruh signifikan
terhadap GPM dan NPM. Sedangkan untuk ROE dan ROA
terdapat pengaruh yang signifikan,
namun berupa pengaruh yang
negatif. IC memiliki pengaruh
negatif terhadap ROA.
8. Mahfoudh Abdul
Karem Al-Musali,
Ku Nor Izah Ku
Ismail (2014)
Intellectual capital and its
effect on financial
performance of banks:
Evidence from Saudi Arabia
Variabel VAIC,
dan ROA
Penggunaan ROE
sebagai proksi
pengukuran
profitabilitas
VAIC berpengaruh positif lemah
terhadap ROA dan ROE, sedangkan
secara terpisah, komponen IC
memiliki pengaruh beragam (human
capital efficiency memiliki pengaruh
paling besar)
Sumber: Diolah dari berbagai penelitian terdahulu
52
C. Kerangka Berpikir
Menurut Hamid (2012:15) mendefinisikan kerangka berpikir
sebagai berikut:
“Kerangka pemikiran merupakan sintesa dari serangkaian teori
yang tertuang dalam tinjauan pustaka, yang pada dasarnya merupakan
gambaran sistematis dari kinerja teori dalam memberikan solusi atau
alternatif solusi dari serangkaian masalah yang ditetapkan”.
Kerangka berpikir ini merupakan model konseptual tentang
bagaimana teori berhubungan dengan berbagai faktor yang
diidentifikasikan sebagai masalah penting. Adapun masalah-masalah
yang dianggap penting dalam penelitian ini adalah Value Added
Intellectual Capital dan Profitabilitas. Sedangkan kerangka konseptual
dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut:
53
Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran
Pengaruh Value Added Intellectual Capital Terhadap Return on Asset
Bursa Efek Indonesia (BEI)
Perusahaan Perbankan go public yang terdaftar di BEI
Value Added Intellctual
Capital
Return On Asset
Pemilihan Model Regresi Panel
Metode Estimasi Data Panel
Pooled Least Square Fixed Effect
Random Effect
Uji Hausman Uji Lagrange Multiplier Uji Chow
Uji Asumsi Klasik
Heterokedastisitas Multikolonieritas Normalitas
Uji F Uji t Adjusted R2
Uji Signifikansi
Analisis dan Pembahasan
Autokorelasi
54
D. Perumusan Hipotesis
Hipotesis adalah kesimpulan sementara yang masih harus
dibuktikan lagi kebenarannya. Jika intellectual capital merupakan
sumber daya yang terukur untuk peningkatan competitive
advantages, maka intellectual capital akan memberikan kontribusi
terhadap kinerja keuangan perusahaan (Harrison dan Sullivan, Chen
at al, Abdolmohammadi dalam Ulum, 2008). Apabila intellectual
capital meningkat, maka kinerja keuangan akan semakin meningkat,
begitu juga sebaliknya.
1) Pengaruh Value Added Intellectual Capital terhadap
Profitabilitas (Return On Asset)
Pengukuran profitabilitas yang diproksikan dengan
menggunakan ROA menggambarkan kemampuan perusahaan
dalam menghasilkan keuntungan dengan menggunakan sumber
daya yang dimiliki. Penggunaan sumber daya perusahaan secara
efisien dapat memperkecil biaya sehingga akan meningkatkan
laba perusahaan. Hal ini sesuai dengan pandangan stakeholder
theory dan knowledge-based theory yaitu apabila perusahaan
dapat mengembangkan dan memanfaatkan pengetahuan yang
dimiliki sebagai sarana untuk meningkatkan laba, hal ini akan
menguntungkan para stakeholder.
55
Penelitian yang dilakukan oleh Chen et al. (2005) dan Ulum
(2008) menunjukkan bahwa intellectual capital berpengaruh
positif terhadap profitabilitas perusahaan. Oleh karena itu,
apabila perusahaan dapat mengelola dan mengembangkan
intellectual capital yang dimiliki dengan baik, maka akan terjadi
peningkatan terhadap ROA yang mengindikasikan kinerja
keuangan yang semakin baik, sehingga menghasilkan
keuntungan kompetitif bagi perusahaan.
Dengan menggunakan metode VAIC™ yang dikembangkan
oleh Pulic sebagai ukuran kemampuan intelektual perusahaan,
maka diajukan hipotesis sebagai berikut:
H1= capital employed efficiency (CEE) berpengaruh
terhadap return on asset (ROA).
Salah satu sumber daya yang dimiliki perusahaan adalah
berupa modal fisik, modal ini dapat dimanfaatkan oleh
manajemen untuk memaksimalkan tingkat profitabilitas. Hal ini
karena sumber daya berbentuk fisik (seperti hardware dan
software) merupakan salah satu faktor pendukung yang
memudahkan dan memberi kelancaran proses operasional
perusahaan. Dengan memiliki serta memanfaatkan sumber daya
fisik yang baik, akan memudahkan para karyawan dalam
menciptakan value added atau value creation sehingga akan
56
berdampak pada besarnya jumlah tingkat pengembalian yang
akan dihasilkan.
H2= human capital efficiency (HCE) berpengaruh terhadap
return on asset (ROA).
Berdasarkan teori human capital yang telah dikemukakan
pada bagian sebelumnya, jika suatu perusahaan dapat
memanfaatkan serta mengelola seluruh elemen human capital
yang dimilikinya dengan baik, maka perusahaan akan
mendapatkan efek yang bermanfaat bagi perusahaan dan
kepentingan stakeholder, karena dengan mampu
mengoptimalkan peran human capital perusahaan, akan
menghasilkan value creation dan competitive advantage yang
akan berimbas pada besarnya tingkat profitabilitas yang akan
dihasilkan.
H3= Structure Capital Efficiency (SCE) berpengaruh
terhadap return on asset (ROA).
Selain pemanfaatan sumber daya melalui modal karyawan
modal fisik serta kemampuan per individu, terdapat structure
capital yang merupakan additional capital yang juga dapat
berperan penting dalam proses value creation yang dilakukan
oleh manajemen. Structure capital yang dapat berupa budaya
57
perusahan, strategi perusahaan, serta struktur organisasi
perusahaan akan memudahkan pihak manajemen dan karyawan
dalam menghasilkan kinerja intelektual yang optimal dalam
rangka menghasilkan tingkat pengembalian yang diharapkan
oleh pihak stakeholder.
99
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian asosiatif, yaitu penelitian yang
bertujuan untuk mengetahui hubungan serta pengaruh antara dua variabel
atau lebih. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder.
Data sekunder adalah sumber data yang diperoleh secara tidak langsung atau
melalui media perantara. Data tersebut dapat berupa laporan keuangan yang
dipublikasikan oleh perusahaan, laporan tahunan perusahaan, laporan hasil
RUPS, dan lain-lain. Penelitian ini akan membahas mengenai pengaruh Value
Added Intellectual Capital terhadap Return On Asset pada perusahaan
perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
Adapun data sekunder dalam penelitian ini adalah laporan keuangan
tahunan dan laporan tahunan perusahaan yang dipublikasikan setiap tahun
pada periode tahun 2010 sampai dengan tahun 2014. Data diperoleh dari
laporan keuangan tahunan perusahaan yang telah di audit yang diperoleh
melalui situs Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id, Indonesian
Capital Market Directory (ICMD), Fact Book dan diambil langsung dari
Pusat Referensi Pasar Modal (PRPM) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia,
atau berasal dari perusahaan perbankan secara langsung.
58
59
B. Metode Penentuan Sampel
Sampel dalam penelitian ini dipilih dengan cara Purposive
(Judgement) Sampling, yaitu salah satu teknik pengambilan sampel Non
Probabilistic yang dilakukan berdasarkan kriteria atau pertimbangan tertentu
(Indriantoro dan Bambang, 2002). Adapun kriteria dalam penentuan sampel
yang akan digunakan diantaranya adalah:
a. Perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI selama periode penelitian
b. Perusahaan tidak berubah sektor industrinya selama periode penelitian
c. Data laporan keuangan perusahaan tersedia selama periode penelitian
d. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan untuk periode yang berakhir
pada 31 Desember selama periode penelitian
e. Perusahaan sampel memiliki semua data yang diperlukan secara
lengkap.
f. Perusahaan mengalami laba positif selama periode penelitian.
g. Perusahaan tidak memiliki nilai kekayaan negatif selama periode
penelitian.
Pemilihan sektor perbankan sebagai objek penelitian mengacu pada
penelitian Firer dan William (2003) yang menyebut sektor perbankan sebagai
salah satu (dari 4) sektor yang merupakan IC intencive industry sector. Selain
itu, sektor perbankan dipilih karena dari aspek intelektual, secara
keseluruhan, karyawan di sektor perbankan lebih homogen dibandingkan
dengan sektor ekonomi lainnya (Kubo dan Saka, 2002 dalam Ulum, 2007).
60
Homogenitas ini penting untuk memastikan bahwa seluruh karyawan
memiliki tingkat pengetahuan yang tidak terlalu beragam (heterogen),
sehingga perlakuan terhadap human capital menjadi lebih objektif. Perlakuan
human capital dalam hal ini terkait dengan gaji, pelatihan, kesempatan
jenjang karir, dan sebagainya.
C. Metode Pengumpulan Data
Dalam mengumpulkan data, sumber data menjadi hal penting dalam
menentukan teknik pengumpulan data. Ada dua macam sumber data yang
bisa digunakan dalam penelitian, yaitu data primer dan data sekunder. Dalam
penelitian ini, data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder
adalah data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui
media perantara atau telah diperoleh dan dicatat oleh pihak lain yang umumya
berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip
yang dipublikasikan atau yang tidak dipublikasikan. Data sekunder lebih
mudah untuk diperoleh karena sudah tersedia dan peneliti dapat langsung
mengolah data tersebut. Dalam menggunakan data sekunder peneliti harus
lebih hati-hati karena suatu data yang dilaporkan sumber yang berbeda ada
kemungkinan datanya juga berbeda (Nur Indriantoro dan Bambang Supomo,
(2002).
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini
adalah studi kepustakaan, yaitu data diperoleh dari beberapa literatur yang
61
berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti, penelusuran data ini dilakukan
dengan cara:
a. Penelusuran secara manual untuk data dalam format kertas hasil
cetakan. Data yang disajikan dalam format kertas hasil cetakan antara
lain berupa jurnal ilmiah, buku, skripsi dan tesis.
b. Penelusuran dengan menggunakan komputer untuk data dalam format
elektronik. Data ini antara lain berupa laporan keuangan yang terdapat
di PRPM BEI dan yang di publikasikan di situs BEI yang berupa file
komputer dari internet.
D. Metode Analisis Data
a. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Sehubungan dengan data yang digunakan dalam penelitian ini
adalah data panel, maka sebelum melakukan uji statistik deskriptif, uji
asumsi klasik, serta uji hipotesis, maka data dalam penelitian ini harus
di uji terlebih dahulu, pengujian dilakukan untuk mengetahui model
data panel apa yang digunakan dalam penelitian ini.
Widarjono (2009) menyatakan terdapat beberapa metode yang
biasa digunakan dalam mengestimasi model regresi dengan data panel,
yaitu pooling least square (Common Effect), pendekatan efek tetap
(Fixed Effect), serta pendekatan efek random (Random Effect).
Pengujian terhadap model data panel dilakukan dengan menggunakan
Uji Chow, Uji Hausman, serta Uji Lagrange-Multiplier.
62
a) Uji Chow
Chow test merupakan uji untuk membandingkan model
common effect dengan fixed effect (Widarjono, 2009). Chow test
dalam penelitian ini menggunakan program Eviews. Hipotesis
yang dibentuk dalam Chow test adalah sebagai berikut:
H0 : Model Common Effect
H1 : Model Fixed Effect
H0 ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai a. Sebaliknya,
H0 diterima jika P-value lebih besar dari nilai a. Nilai a yang
digunakan sebesar 5%.
b) Uji Hausman
Pengujian ini membandingkan model fixed effect dengan
random effect dalam menentukan model yang terbaik untuk
digunakan sebagai model regresi data panel (Gujarati, 2012).
Hausman test menggunakan program yang serupa dengan Chow
test yaitu program Eviews. Hipotesis yang dibentuk dalam
Hausman test adalah sebagai berikut:
H0: Model Random Effect
H1: Model Fixed Effect
H0 ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai a. Sebaliknya,
H0 diterima jika P-value lebih besar dari nilai a. Nilai a yang
digunakan sebesar 5%.
63
b. Statistik Deskriptif
Penggunaan statistik deskriptif variabel penelitian dimaksudkan
agar dapat memberikan penjelasan yang memudahkan peneliti dalam
menginterpretasikan hasil analisis data dan pembahasannya. Statistik
deskriptif berhubungan dengan pengumpulan dan peringkasan data
serta penyajiannya yang biasanya disajikan dalam bentuk tabulasi baik
secara grafik dan atau numerik. Statistik deskriptif memberikan
gambaran suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar
deviasi, nilai maksimum dan minimum.
c. Uji Dasar Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan dengan menggunakan analisis
regresiterhadap variabel independen dan variabel dependen. Uji asumsi
klasik bertujuan untuk mengetahui kelayakan penggunaan model
regresi dalam penelitian ini. Dalam penelitian ini uji asumsi klasik yang
digunakan meliputi uji normalitas, uji multikolonieritas, uji
autokorelasi dan uji heterokedastisitas.
a) Uji Normalitas Data
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi, baik variabel independen maupun dependen, telah
terdistribusi secara normal. Model regresi yang baik adalah model
regresi yang memiliki distribusi data normal atau mendekati
normal.
64
Pada penelitian ini, jenis uji normalitas yang digunakan
adalah menggunakan Uji Jarque-Bera. Uji Jarque Bera adalah salah
satu uji normalitas jenis goodness of fit test yang mengukur apakah
skewness dan kurtosis sampel sesuai dengan distribusi normal. Uji
ini didasarkan pada kenyataan bahwa nilai skewness dan kurtosis
dari distribusi normal sama dengan nol. Oleh karena itu, nilai
absolut dari parameter ini bisa menjadi ukuran penyimpangan
distribusi dari normal. Dalam aplikasinya nilai Jarque-Bera (JB)
dibandingkan dengan nilai Chi-Square Tabel pada derajat
kebebasan.
Untuk meyakinkan hasil uji normalitas, penelitian ini juga
melakukan uji normalitas dengan menggunakan uji Kolgomorov-
Smirnov Test. Cara untuk mengetahui bahwa data tersebut
terdistribusi secara normal dengan uji statistik nonparametrik
Kolmograv-Smirnov (K-S) adalah, apabila sesuai dengan kriteria:
Asym.sig (2-Tailed) > kriteria signifikansi (p-value) 0,05, maka
data tersebut berdistribusi normal atau sebaliknya.
b) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model
regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1
(sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang
65
berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah
ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari
satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada
data time series (Ghozali, 2013). Uji yang digunakan adalah Uji
Durbin – Watson (DW test). Keputusan ada atau tidak autokorelasi
menurut Ghozali (2013) adalah:
1) 0 < d < dl : tidak ada autokorelasi positif
2) dl< d < du : tidak dapat disimpulkan
3) 4 - dl < d < 4 : tidak ada autokorelasi negative
4) 4 - du < d < 4 - dl : tidak dapat disimpulkan
5) du < d < 4 - du : tidak ada autokorelasi positif maupun negatif
Keterangan:
d : Nilai Durbin-Watson
du : Nilai batas atas
dl : Nilai batas bawah
Sedangkan Sunyoto (2009) menyatakan bahwa suatu regresi
bebas masalah autokorelasi jika nilai DW berada diantara -2 dan
+2.
c) Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut
66
Homokedastisitas dan jika berbeda disebut Heterokedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi
Heterokedastisitas (Ghozali, 2013). Uji heterokedastisitas yang
digunakan di dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Uji
Park. Uji ini dikembangkan oleh Park pada tahun 1966, pengujian
dilakukan dengan meregresikan nilai log residual kuadrat sebagai
variabel dependen dengan variabel independennya. Perhatikan
formula di bawah ini:
In(resid2) = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e
ln (resid2) : nilai residual kuadrat yang ditransformasikan ke
dalam log natural (sebagai variabel dependen)
B0 : konstanta
B1X1 : Koefisien regresi dari variabel X1
B2X2 : Koefisien regresi dari variabel X2
e : Error term
Kriteria uji park ini adalah pada uji t, jika nilai signifikan
pada variabel independen (X1 dan X2 dan X3) tidak signifikan, maka
tidak terjadi pelanggaran heterokedastisitas.
d) Uji multikolonieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
(independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen
67
saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi
antar sesama variabel independen sama dengan nol (Ghozali,
2013). Uji multikolineritas dalam penelitian ini menggunakan uji
multikolineritas (correlations) dalam program eviews 9 dimana
jika nilai dari correlations dari variabel-variabel bebas <0,8 maka
penelitian tersebut dapat dikatakan terbebas dari gejala
multikolineritas.
d. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah
dengan menggunakan model analisis regresi linier berganda. Model ini
digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen
terhadap variabel dependen dengan skala pengukuran interval atau rasio
dalam suatu persamaan linier (Indriantoro dan Bambang, 2002).
Variabel independen penelitian ini adalah Intellectual Capital, yang
terdiri dari Capital Employed Efficiency, Human capital Efficiency, dan
Structure Capital Efficiency sedangkan variabel dependennya adalah
Profitabilitas yang terdiri dari Return On Assets.
Pengujian hipotesis dilakukan melalui uji koefisien determinan
Adjusted R Square (Adj R2), uji statistik t, dan uji statistik F.
a) Uji Koefisien determinasi (Adj R2)
Koefisien determinasi (Adj R2) pada intinya adalah
mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan
68
variasi variabel dependen. Nilai Adj R2 adalah diantara nol dan
satu. Jika nilai Adj R2 berkisar hampir satu, berarti semakin kuat
kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel
dependen dan sebaliknya jika nilai Adj R2. Semakin mendekati
angka nol, berarti semakin lemah kemampuan variabel
independen dalam menjelaskan variabel dependen (Ghozali,
2011).
Dalam kenyataan, nilai adjusted R2 dapat bernilai negatif,
walaupun dikehendaki harus bernilai positif. Menurut Gujarati
(dikutip oleh Ghozali, 2013), jika dalam uji empiris didapatkan
nilai adjusted R2 negatif, maka nilai adjusted R2 dianggap
bernilai nol. Secara matematis jika nilai R2 = 1 maka Adjusted
R2 = R2 = 1 sedangkan jika nilai R2 = 0 maka adjusted R2 = (1 -
k)/(n – k), jika k >1 maka adjusted R2 akan bernilai negatif.
Model regresi yang digunakan untuk menguji hipotesis
dalam penelitian ini telah dirumuskan sebagai berikut :
ROA = α+ β1CEE + β2HCE + β3SCE + Ɛ
Keterangan :
ROA = Return On Asset
CEE = Capital Employed Efficiency
HCE = Human capital Efficiency
SCE = Structure Capital Efficiency
α = Konstansta
69
β1,2,3, = Koefisien variabel
Ɛ = Error
b) Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua
variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel
dependen/terikat. (Ghozali, 2013). Jika probability F lebih kecil
dari 0,05 maka Ha diterima dan menolak H0, sedangkan jika
lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima dan menolak Ha.
Jika hasil uji F menunjukkan hasil yang signifikan, maka
model regresi bisa digunakan untuk prediksi/pengujian secara
parsial (individu), sebaliknya jika hasil menunjukkan non/tidak
signifikan, maka model regresi tidak bisa digunakan untuk
prediksi/pengujian parsial (individu).
c) Uji Statistik t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh
pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual
dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2013).
Dasar pengambilan keputusan:
1) Jika t hitung < t tabel maka variabel independen secara
individual tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
2) Jika t hitung > t tabel maka variabel independen secara
individual berpengaruh terhadap variabel dependen.
70
Uji t dapat juga dilakukan dengan melihat nilai signifikansi t
masing-masing variabel yang terdapat pada output hasil regresi
menggunakan SPSS. Jika angka signifikansi t lebih kecil dari α
(0,05) maka dapat dikatakan bahwa ada pengaruh yang kuat
antara variabel independen dengan variabel dependen.
E. Operasionalisasi Variabel Penelitian
Untuk menjelaskan lingkup penelitian dan mencapai obyektivitas
penelitian khususnya yang berkaitan dengan pengukuran variabel, maka perlu
ditentukan definisi operasional dari variabel yang diteliti terlebih dahulu.
Definisi operasional merupakan salah satu cara dari pendefinisian suatu
gagasan.
a. Variabel Independen (bebas)
Adalah variabel yang menjelaskan atau mempengaruhi variabel lain.
Variabel independen yang terdapat di dalam penelitian ini adalah Value
Added Intellectual Capital yang terdiri dari Capital Employed
Efficiency Human capital Efficiency, dan Structure Capital Efficiency
dengan menggunakan rumus Value Added Intellectual Coefficient
(VAIC™) sebagai cara pengukurannya.
71
a) Capital Employed Efficiency (CEE)
Menurut Pulic (1998) CEE menunjukkan berapa banyak VA
yang dapat diciptakan oleh satu unit capital employed (CE). Jika
satu unit CE dapat menghasilkan return yang lebih besar pada
suatu perusahaan maka perusahaan tersebut mampu memanfaatkan
CE dengan lebih baik. Pemanfaatan CEE dengan lebih baik
merupakan bagian dari Intellectual Capital perusahaan. Sehingga
CEE menjadi indicator kemampuan intelektual perusahaan untuk
memanfaatkan Capital Employed dengan lebih baik. Cara
menghitung Capital Employed Efficient adalah:
VA = OUT - IN
Dimana:
OUT = Output yaitu jumlah pendapatan keseluruhan produk dan
jasa yang telah terjual ditambah pendapatan lain.
IN = Input yaitu beban penjualan dan biaya-biaya lain (selain
beban gaji dan upah atau beban karyawan).
CEE = VA / CA
Dimana:
VA = value added
CA = Modal yang tersedia (ekuitas, laba bersih)
b) Human capital Efficiency (HCE).
72
Menurut Pulic (1998) HCE menunjukkan berapa banyak Value
Added (VA) yang diperoleh dari pengeluaran uang untuk pegawai.
Jika satu unit Human capital dapat menghasilkan penghasilan yang
lebih besar pada suatu perusahaan maka perusahaan tersebut
mampu memanfaatkan Human capital dengan lebih baik. HCE
menjadi indikator kualitas SDM yang dimiliki perusahaan dan
kemampuannya dalam menghasilkan VA. Cara menghitung human
capital efficiency adalah sebagai berikut:
HCE = VA / HC
VA didapatkan dari Jumlah Pendapatan yang diperoleh
perusahaan dikurangi Beban Operasional kecuali Beban Gaji dan
Upah atau beban karyawan. Sedangkan HC merupakan Human
capital yang terdiri dari total beban gaji dan upah atau beban
karyawan.
c) Structure Capital Effficiency (SCE).
Menurut Pulic (1998) Rasio ini mengukur jumlah Structure
Capital (SC) yang dibutuhkan untuk menghasilkan Value Added
(VA) dan merupakan indikasi seberapa sukses Structure Capital
(SC) dalam melakukan proses penciptaan nilai pada perusahaan.
SCE = SC / VA
73
Dimana:
SCE = Structure Capital Efficiency adalah total VA dikurangi HC
VA = Value Added
HC = Human capital yaitu Beban Gaji Karyawan
b. Variabel Dependen (terikat)
Adalah tipe variabel yang dijelaskan atau dipengaruhi oleh variabel
independen. Dalam penelitian ini, variabel dependen yang digunakan
dalam penelitian ini adalah Profitabilitas dengan menggunakan Return
On Asset sebagai pengukurannya.
Return On Asset Merupakan rasio profitabilitas yang mengukur
kemampuan dari modal yang diinvestasikan dalam seluruh aktiva untuk
menghasilkan keuntungan perusahaan.
Return On Asset (ROA) lebih dipilih daripada Return On Equity
(ROE) karena total ekuitas yang merupakan denominator ROE adalah
salah satu komponen dari VACA. Jika menggunakan ROE, maka akan
terjadi double counting atas akun yang sama (yaitu ekuitas), dimana
VACA (yang dibangun dari akun ‘ekuitas’ dan laba bersih) sebagai
variabel independen, begitu pula dengan ROE sebagai variabel
dependen.
ROA = Laba bersih ÷ Total Aset
99
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Objek Penelitian
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2010-2014.
Pengambilan sampel dilakukan dengan metode purposive sampling. Yaitu
dengan melakuakan teknik pengambilan sampel Non Probabilistic yang
dilakukan berdasarkan kriteria atau pertimbangan tertentu (Indriantoro dan
Bambang, 2002:120). Jumlah perusahaan yang terdaftar di BEI adalah
sebanyak 41 perusahaan. Setelah melakukan tahap seleksi, terdapat 24
perusahaan perbankan yang terbukti memenuhi kriteria dan layak untuk
dijadikan objek penelitian sehingga menghasilkan data berupa 120 laporan
keuangan (2010-2014). Tabel 4.1 menyajikan tahapan seleksi sampel
berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Tabel 4.1
Tahapan Seleksi Sampel dengan Kriteria Jumlah perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI hingga tahun 2014 41
Jumlah perusahaan yang menerbitkan laporan keuangan tahun 2010-2014 30
Jumlah perusahaan yang mengalami kerugian atau memiliki nilai ROA negative
6
Jumlah perusahaan yang lolos seleksi sesuai kriteria 24
Tahun pengamatan penelitian 5
Jumlah sampel total selama periode pengamatan 120
Sumber: Annual report perusahaan yang telah diolah, 2015
74
75
Sedangkan tabel 4.2 menyajikan daftar lengkap perusahaan perbankan yang
dijadikan objek dalam penelitian ini.
Tabel 4.2
Daftar Perusahaan Sampel Penelitian
No Kode Perusahaan Nama Perusahaan
1. AGRO Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk
2. BACA Bank Capital Indonesia Tbk
3. BAEK Bank Ekonomi Raharja Tbk
4. BBCA Bank Central Asia Tbk
5. BBKP Bank Bukopin Tbk
6. BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk
7. BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk
8. BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk
9. BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk
10. BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk
11. BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk
12. BNBA Bank Bumi Arta Tbk
13. BNGA Bank CIMB Niaga Tbk
14. BNII Bank Internasional Indonesia Tbk
15. BNLI Bank Permata Tbk
16. BSWD Bank Swadesi Tbk
17. BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk
18. BVIC Bank Victoria Internasional Tbk
19. INPC Bank Artha Graha Internasional Tbk
20. MAYA Bank Mayapada Internasional Tbk
21. MCOR Bank Windu Kentjana Internasional Tbk
22. MEGA Bank Mega Tbk
23. NISP Bank NISP OCBC Tbk
24. PNBN Bank Pan Indonesia Tbk Sumber: Annual report perusahaan yang telah diolah, 2015
76
B. Hasil Analisis Data dan Pembahasan
Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan model regresi
linear berganda. Tujuannya adalah untuk memperoleh gambaran menyeluruh
mengenai pengaruh variabel independen (Capital Employed Efficiency, Human
capital Efficiency, dan Structure Capital Efficiency) terhadap variabel
dependen yaitu Return On Asset.
a. Hasil Pemilihan Model Regresi Data Panel
a) Hasil Uji Chow
Hipotesis yang dibentuk dalam Chow test adalah sebagai
berikut:
H0 : Model Common Effect
H1 : Model Fixed Effect
H0 ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai a. Sebaliknya,
H0 diterima jika P-value lebih besar dari nilai a. Nilai a yang
digunakan sebesar 5%. Tabel 4.3 akan menampilkan hasil uji chow
yang telah dilakukan dalam penelitian ini.
77
Tabel 4.3
Hasil Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests
Equation: UJI_CHOW
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 16.247336 (23,93) 0.0000
Cross-section Chi-square 193.567562 23 0.0000 Berdasarkan data yang ditampilkan oleh tabel 4.3 dapat
diketahui bahwa nilai probability/p-value menunjukkan angka
0,0000 yang artinya <p-value sehingga H0 ditolak (menerima model
fixed effect). Selanjutnya, pengujian data panel harus diyakinkan
dengan menggunakan uji hausman.
b) Hasil Uji Hausman
Hipotesis yang dibentuk dalam Hausman test adalah sebagai
berikut:
H0: Model Random Effect
H1: Model Fixed Effect
H0 ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai a. Sebaliknya,
H0 diterima jika P-value lebih besar dari nilai a. Nilai a yang
digunakan sebesar 5%. Hasil dari uji hausman ditampilkan dalam
tabel 4.4
78
Tabel 4.4
Hasil Uji Hausman
Berdasarkan uji hausman yang telah dilakukan, nilai
probability/p-value menunjukkan angka 0,0000 yang artinya <0,05
sehingga dapat disimpulkan bahwa data panel yang digunakan
dalam penelitian ini adalah data panel dengan model fixed effect.
b. Hasil Analisis Statistik Deskriptif
Analisis Deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran atau
deskripsi atas variabel-variabel penelitian. Pengukuran yang digunakan
dalam penelitian ini adalah mean, standar deviasi, nilai minimum, dan nilai
maksimum. Tabel 4.5 menunjukkan statistik deskriptif masing-masing
variabel penelitian.
Tabel 4.5
Hasil Uji Statistik Deskriptif
ROA HCE CEE SCE VAIC_
Mean 0.015175 2.003738 0.278173 0.417886 2.699797
Median 0.012943 1.808985 0.275079 0.447202 2.563298
Maximum 0.034102 3.963514 0.647357 0.747699 5.313627
Minimum 0.002222 0.374641 0.020615 -1.669222 -1.273966
Std. Dev. 0.007886 0.673162 0.109204 0.341776 1.017037
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 30.134199 3 0.0000
79
Tabel 4.5 menunjukkan statistik deskriptif masing-masing variabel
penelitian. Berdasarkan tabel tersebut, hasil analisis menggunakan statistik
deskriptif terhadap capital employed efficiency (CEE) menunjukkan nilai
minimum sebesar 0.020615 dan nilai maksimum sebesar 0.647357 dengan
rata-rata sebesar 0.278173 dan standar deviasi 0.109204.
Hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap
human capital efficiency (HCE) menunjukkan nilai minimum sebesar
0.374641 dan nilai maksimum sebesar 3.963514 dengan rata-rata 2.003738
dan standar deviasi sebesar 0.673162.
Hasil analisis menggunakan statistik deskriptif terhadap structure
capital efficiency (SCE) menunjukkan nilai minimum sebesar -1.669222
dan nilai maksimum sebesar 0.747699 dengan rata-rata 0.417886 dan
standar deviasi sebesar 0.341776. Dan hasil analisis dengan menggunakan
statistik deskriptif terhadap value added intellectual capital (VAIC™)
menunjukkan nilai minimum sebesar -1.273966 dan nilai maksimum
sebesar 5.313627 dengan nilai rata-rata 2.699797 dan standar deviasi
sebesar 1.017037.
c. Hasil Uji Asumsi Klasik
a) Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi, baik variabel independen maupun dependen, telah
terdistribusi secara normal. Model regresi yang baik adalah model
regresi yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.
80
Dalam penelitian ini, jenis uji normalitas yang digunakan
adalah uji Jarque-Bera.
Grafik 4.1
Hasil Uji Normalitas Menggunakan Jarque-Bera
0
2
4
6
8
10
12
14
16
-0.0075 -0.0050 -0.0025 0.0000 0.0025 0.0050
Series: Standardized Residuals
Sample 2010 2014
Observations 120
Mean -1.93e-19
Median 0.000367
Maximum 0.006174
Minimum -0.009481
Std. Dev. 0.002937
Skewness -0.478494
Kurtosis 3.445485
Jarque-Bera 5.571408
Probability 0.061686
Sumber: Output Eviews 9
Berdasarkan grafik 4.1 dapat dilihat bahwa nilai probability
menunjukkan angka 0,061 yang artinya >0,05 sehingga dapat
disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini telah terdistribusi
secara normal.
Hal tersebut diperkuat dengan adanya uji normalitas dengan
menggunakan uji Kolmogorov-smirnov test yang menunjukkan
bahwa data dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal,
dimana nilai siginifikansinya mencapai 0,2 yang melebihi batas
normalitas yaitu 0,05 sehingga dapat dinyatakan bahwa data yang
digunakan dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal.
81
Tabel 4.6
Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 120
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .00646185
Most Extreme Differences Absolute .054
Positive .040
Negative -.054
Test Statistic .054
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
Sumber: Output SPSS 22
b) Hasil Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi menunjukkan hasil yang dapat mendeteksi
ada atau tidaknya autokorelasi dalam analisis regresi. Untuk
mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai
Durbin-Watson.
Tabel 4.7
Hasil Uji Autokorelasi
R-squared 0.866211 Mean dependent var 0.015175
Adjusted R-squared 0.828808 S.D. dependent var 0.007886
S.E. of regression 0.003263 Akaike info criterion -8.417233
Sum squared resid 0.000990 Schwarz criterion -7.790048
Log likelihood 532.0340 Hannan-Quinn criter. -8.162530
F-statistic 23.15873 Durbin-Watson stat 1.680375
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Output Eviews 9
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai Durbin-
Watson stat berada pada angka 1,6803 yang artinya nilai D-W
82
berada diantara -2 dan +2 (Sunyoto, 2009:91-92) dan memenuhi
unsur bebas gejala autokorelasi baik positif maupun negatif.
c) Hasil Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah
dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model
regresi yang baik adalah model regresi yang homokedastisitas
(Ghozali, 2011:139).
Jenis uji heterokedastisitas yang digunakan dalam penelitian
ini adalah Uji Park, dimana uji ini dilakukan dengan meregresi
variabel Log(Res2) sebagai variabel dependen, dengan variabel
independen capital employee efficiency (CEE), human capital
efficiency (HCE), dan Structure Capital Efficiency (SCE) dimana
suatu penelitian dapat dikatakan bebas dari heterokedastisitas
(homokedastisitas) apabila nilai probabilitynya > 0,05.
83
Tabel 4.8
Hasil Uji Heterokedastisitas Menggunakan Uji Park
Dependent Variable: LOG(RES2)
Method: Panel Least Squares
Date: 09/02/15 Time: 23:29
Sample: 2010 2014
Periods included: 5
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 120
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -13.77394 0.848787 -16.22780 0.0000
CEE 5.995618 3.681912 1.628398 0.1068
HCE 0.480773 0.614494 0.782388 0.4360
SCE -0.484746 0.982497 -0.493381 0.6229
Sumber: Output Eviews 9
Berdasarkan tabel 4.8 dapat dilihat bahwa seluruh nilai
probability dalam penelitian ini, baik capital employee efficiency
(CEE), human capital efficiency (HCE), dan Structure Capital
Efficiency (SCE) berada diatas 0,05 (CEE = 0,1068, HCE = 0,463,
dan SCE = 0,6229) yang artinya tidak terdapat gejala
heterokedastisitas pada model persamaan regresi sehingga model
regresi dapat digunakan untuk memprediksi Return On Asset.
d) Hasil Uji Multikolineritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
(independen). Model regresi yang baik ada model yang tidak
mengandung multikolinearitas (Ghozali, 2013:105).
84
Tabel 4.9
Hasil Uji Multikolineritas
SCE HCE CEE
SCE 1.000000 0.729355 0.539262
HCE 0.729355 1.000000 0.521141
CEE 0.539262 0.521141 1.000000
Sumber: Output Eviews 9
Berdasarkan hasil uji diatas, terlihat bahwa nilai dari seluruh
variabel independen, baik CEE, HCE, dan SCE berada dibawah 0,8
yang merupakan syarat dari bebasnya gejala multikolineritas.
d. Hasil Uji Hipotesis
a) Hasil Uji Koefisien Determinasi (Adj R2)
Uji koefisien determinasi dilakukan untuk mengukur kemampuan
variabel independen, yaitu capital employee efficiency (CEE),
human capital efficiency (HCE), dan Structure Capital Efficiency
(SCE) dalam menjelaskan variabel dependen, yaitu Return On Asset.
Adapun hasil uji koefisien determinasi dapat dilihat dari tabel 4.11
berikut:
Tabel 4.10
Hasil Uji Koefisien Determinasi (Adj R2)
R-squared 0.866211 Mean dependent var 0.015175
Adjusted R-squared 0.828808 S.D. dependent var 0.007886
S.E. of regression 0.003263 Akaike info criterion -8.417233
Sum squared resid 0.000990 Schwarz criterion -7.790048
Log likelihood 532.0340 Hannan-Quinn criter. -8.162530
F-statistic 23.15873 Durbin-Watson stat 1.680375
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Output Eviews 9
Hasil uji koefisien determinasi pada tabel 4.10 menunjukkan
bahwa nilai Adjusted R Square sebesar 0,828 nilai ini menunjukkan
bahwa variabel dependen yang terdapat dalam penelitian ini yaitu
85
Return On Asset dapat dijelaskan sebesar 82,8% oleh variabel
independen yaitu, Capital Employee Efficiency (CEE), Human
capital Efficiency (HCE), dan Structure Capital Efficiency (SCE).
Sedangkan sisanya 17,2% (100%-82,8%) dijelaskan oleh variabel-
variabel lain yang tidak disertakan dalam model penelitian kali ini.
b) Hasil Uji Statistik F
Uji statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh seluruh
variabel independen yang ada dalam model regresi secara simultan
atau bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada
tingkat signifikan 0,05. Jika probability F lebih kecil dari 0,05 maka
Ha diterima dan menolak H0, sedangkan jika lebih besar dari 0,05
maka H0 diterima dan menolak Ha. Berikut tabel hasil uji statistik F.
Tabel 4.12
Hasil Uji Statistik F
Dependent Variable: ROA
Method: Panel Least Squares
Date: 09/02/15 Time: 23:29
Sample: 2010 2014
Periods included: 5
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 120
Hasil uji statistik F sebagaimana yang terdapat dalam tabel
4.12 menyatakan bahwa tingkat signifikansi uji F berada pada angka
0,0000 yang artinya bahwa tingkat signifikansi tersebut lebih kecil
F-statistic 23.15873
Prob(F-statistic) 0.000000
86
dari 0,05 yang menandakan bahwa secara bersama-sama, variabel
capital employed efficiency, human capital efficiency, dan structure
capital efficiency berpengaruh signifikan terhadap return on asset
(ROA).
Dalam pandangan teori stakeholder, perusahaan memiliki
stakeholders, bukan sekedar shareholder. Kelompok-kelompok
‘stake’ tersebut meliputi pemegang saham, karyawan, pelanggan,
pemasok, kreditor, pemerintah, dan masyarakat (Riahi-Belkaoui,
2003). Dalam konteks ini, karyawan telah berhasil ditempatkan dan
menempatkan diri dalam posisi sebagai stakeholders perusahaan,
sehingga mereka memaksimalkan intellectual ability-nya untuk
menciptakan nilai bagi perusahaan. Hal ini dibuktikan dengan
adanya value creation yang dilakukan oleh karyawan meskipun
dengan penerimaan (gaji, biaya pelatihan, dsb.) yang tidak maksimal
dari perusahaan (Ulum, 2007).
Dengan demikian, hasil ini konsisten dengan penelitian yang
telah dilakukan oleh Chen et.al (2005), Ulum (2007), Artinah
(2011), Suhendah (2012), serta Adha Putera et.al (2014).
c) Hasil Uji Statistik t
Uji statistik t digunakan untuk mengatahui apakah dalam
suatu model regresi ada atau tidaknya pengaruh dari masing-masing
variabel independen secara individual terhadap variabel dependen
yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05. Jika probabilitas t lebih
87
kecil dari 0,05 maka Ha diterima dan menolak Ho, sedangkan jika
nilai probabilitas t lebih besar dari 0,05 maka Ho diterima dan
menolak Ha. Dalam penelitian ini, model uji t dibagi ke dalam dua
model. Model pertama merupakan pengaruh value added
intellectual capital (VAIC™) terhadap return on asset, dan model
kedua merupakan pengaruh dari unsur-unsur (VAIC™) yakni
capital employed efficiency (CEE), human capital efficiency (HCE),
dan structure capital efficiency (SCE).
Tabel 4.11 Hasil Uji Statistik t
Dependent Variable: ROA
Method: Panel Least Squares
Date: 09/02/15 Time: 23:29
Sample: 2010 2014
Periods included: 5
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 120 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. HCE 0.002261 0.001109 2.037709 0.0444
CEE -0.000893 0.006647 -0.134414 0.8934
SCE -0.002553 0.001774 -1.439452 0.1534
C 0.011960 0.001532 7.804946 0.0000
Hasil uji hipotesis 1: Pengaruh capital employed efficiency (CEE)
terhadap return on asset (ROA)
Berdasarkan hasil uji yang ditampilkan dalam tabel 4.11,
dapat diketahui bahwa variabel capital employed efficiency (CEE)
memiliki nilai probabiltas sebesar 0,8934 yang artinya bahwa H0
diterima dan menolak H1 bahwa capital employed efficiency tidak
berpengaruh terhadap return on asset.
88
Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa pengelolaan aset
fisik perusahaan perbankan masih dalam kategori kurang baik,
selain itu hasil ini juga memungkinkan bahwa aset-aset fisik pada
perusahaan knowledge based bukan merupakan aset utama yang
dapat meningkatkan kinerja perusahan. Hasil ini sesuai dengan
kondisi saat ini di mana dalam perusahaan terdapat intangible asset
yang masih belum mampu diukur dan dilaporkan dalam laporan
keuangan perusahaan perbankan di Indonesia. Hasil penelitian ini
sejalan dengan yang telah dilakukan oleh Ahangar (2011) dimana
variabel capital employed tidak berpengaruh terhadap profitabilitas
perusahaan.
Hasil uji hipotesis 2: Pengaruh human capital efficiency (HCE)
terhadap return on asset (ROA)
Hasil uji statistik t variabel human capital efficiency (HCE)
terhadap variabel return on asset (ROA) menunjukkan bahwa
variabel human capital efficiency memiliki pengaruh signifikan
terhadap return on asset. Hal ini ditunjukkan dari nilai probabilitas
HCE yang berada pada angka 0,0444 yang merupakan lebih kecil
dari tingkat signifikasi yang dibutuhkan yaitu 0,05 sehingga H2
diterima.
Hasil ini sesuai dengan teori human capital yang
menyatakan pengelolaan dan pemanfaat bahwa human capital
89
seperti kecerdasan, kompetensi, kemampuan memecahkan masalah,
dan skiil yang optimal oleh perusahaan, akan berdampak positif
terhadap tingkat produktivitas perusahaan yang secara langsung
juga akan berdampak pada tingginya tingkat profitabilitas yang
dihasilkan, karena human capital merupakan salah satu unsur yang
sangat krusial dan potensial dalam peningkatan profitabilitas
perusahaan.
Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang
dilakukan oleh Bontis et.al (2000), Chen et.al (2005), Ulum (2007),
serta Al-Musali dan Ismail (2014).
Hasil uji hipotesis 3: Pengaruh structure capital efficiency (SCE)
terhadap return on asset (ROA)
Berdasarkan angka yang tercantum di dalam tabel 4.11, nilai
probabilitas dari SCE berada pada angka 0,1534 yang berarti
variabel structure capital efficiency tidak berpengaruh terhadap
return on asset sehingga H0 diterima dan menolak H3.
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Chen et.al.
(2005) yang menyatakan bahwa SCE bukan merupakan ukuran yang
tepat karena hanya merefleksikan value added dari structural
capital. SCE mengabaikan dua hal lain yaitu innovative capital dan
relational capital. Hasil penelitian ini konsisten dengan yang
dilakukan oleh Artinah (2011) dan Ahangar (2011) dimana
90
structural capital tidak berpengaruh terhadap profitabilitas
perusahaan.
Secara umum, hasil penelitian ini konsisten dengan yang
telah dilakukan oleh Firer dan Williams (2003), serta Ulum (2007).
Persamaan yang dimaksud adalah bahwa (1) tidak seluruh
komponen VAIC™ memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja
keuangan perusahaan, dan (2) bahwa tidak semua ukuran kinerja
keuangan yang digunakan berkorelasi dengan komponen-komponen
VAIC™, dalam penelitian ini hanya HCE yang berpengaruh
signifikan terhadap ROA sedangkan variabel lainnya, yakni CEE
dan SCE tidak berpengaruh terhadap ROA.
99
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Penelitian ini meneliti tentang pengaruh value added intellectual capital
(VAIC™) (yang diproksikan oleh capital employed efficiency (CEE), human
capital efficiency (HCE), dan structure capital efficiency (SCE) terhadap
return on asset (ROA). Analisis dalam penelitian dilakukan dengan
menggunakan analisis regresi berganda dengan program Eviews versi 9. Data
sampel perusahaan yang digunakan dalam penelitian sebanyak 24 perusahaan
dengan 5 tahun pengamatan sehingga menghasilkan 120 data dari perusahaan
perbankan yang terdaftar di BEI selama periode 2010-2014.
Berdasarkan hasil pengujian dan pembahasan pada bagian sebelumnya,
dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil Uji Statistik t menunjukkan bahwa capital employed
efficiency tidak berpengaruh terhadap return on asset perusahaan
perbankan selama periode pengamatan 2010-2014. Hasil penelitian ini
mendukung hasil penelitian Ahangar (2011).
2. Berdasarkan hasil Uji Statistik t menunjukkan bahwa human capital
efficiency berpengaruh signifikan terhadap return on asset perusahaan
perbankan selama periode pengamatan 2010-2014. Hasil penelitian ini
mendukung penelitian Bontis et.al (2000), Chen et.al (2005), Ulum
(2007), serta Al-Musali dan Ismail (2014).
91
92
3. Berdasarkan hasil Uji Statistik t menunjukkan bahwa structure capital
efficiency tidak mempengaruhi return on asset perusahaan perbankan
selama periode pengamatan 2010-2014. Hasil penelitian ini
mendukung penelitian Artinah (2011) dan Ahangar (2011).
B. Implikasi
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa
unsur-unsur intellectual capital dapat memberikan pengaruh yang signifikan
dan positif terhadap tingkat profitabilitas yang dihasilkan oleh perusahaan,
khususnya perbankan, karena unsur-unsur intellectual capital dapat
memberikan competitive advantages bagi perusahaan itu sendiri dalam rangka
mempertahankan eksistensinya bahkan memperbesar pangsa pasarnya.
Selain itu, pelaporan atau pemberian informasi mengenai intellectual
capital dalam laporan keuangan perusahaan, juga akan memberikan dampak
yang positif, baik bagi perusahaan itu sendiri maupun bagi calon investor,
karena dengan adanya unsur intellectual capital yang disebutkan dalam laporan
keuangan, akan meningkatkan nilai perusahaan di mata publik, sedangkan bagi
calon investor, pelaporan unsur-unsur intellectual capital dapat memberikan
gambaran yang lebih mendetail kepada mereka terhadap kinerja dari
manajemen perusahaan tempat mereka akan menanamkan modalnya sehingga
investor akan merasa lebih yakin untuk menanamkan modalnya pada
perusahaan tersebut.
93
C. Saran
Untuk mendapatkan hasil peneliitian yang lebih berkualitas, penelitian
mengenai value added intellcctual capital terhadap profitabilitas di masa depan
diharapkan mempertimbangkan beberapa saran berikut ini:
1. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan jenis perusahaan lain atau
bahkan seluruh perusahaan yang terdaftar di BEI agar dapat
membandingkan bagaimana pengaruh value added intellcctual capital
terhadap profitabilitas pada masing-masing jenis perusahaan.
2. Peneltian selanjutnya dapat mempertimbangkan untuk menguji
pengaruh IC terhadap kinerja perusahaan dengan lag 2-3 tahun.
Artinya, IC tahun ke-n diuji dengan kinerja tahun ke-n+2 atau ke-n+3.
3. Peneltian selanjutnya dapat mengukur pengaruh value added
intellcctual capital dengan variabel yang berbeda misalnya yang
berbasis market value seperti market to book value ratio (MtBV),
market capitalization, atau earning per share (EPS).
4. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan pengukuran value added
intellcctual capital yang berbeda, seperti The Skandia IC Report
method, Tobin q, dan sebagainya.
5. Penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan penggunaan metode
uji lainnya seperti PLS.
99
DAFTAR PUSTAKA
Abdul Karem Al-Musali, Mahfoudh, Ku Nor Izah Ku Ismail. “Intellectual capital
and its effect on financial performance of banks: Evidence from Saudi
Arabia”. Kuala Lumpur, Malaysia. International Conference on Accounting
Studies 2014, 2014
Adha Putera, Fauzan., Alamsyah Hasan, Murdika., Zirman.“Pengaruh Intellectual
Capital Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Food and Beverages Yang
Listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2009 – 2012”. Riau. Fakultas
Ekonomi Universitas Riau, Indonesia, 2014.
Ahangar, R.G. The Relationship between Intellectual Capital and Financial
Performance: An Empirical Investigation in an Iranian Company. African
Journal of Business Management Vol. 5(1), pp. 88-95, 4 January 2011, 2011.
Ardhan, Jendra Dasse, dan Saarce Elsye Hatane. “Analisa Pengaruh Intellectual
Capital dan Inventory Turnover terhadap Profitabilitas Perusahaan (Studi
Kasus pada Perusahaan Ritel dan Grosir yang terdaftar di BEI tahun 2009 –
2013)”. Business Accounting Review Vol. 3, No.1, Januari 2015. pp. 55-66,
2015.
Artinah, Budi. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Profitabilitas (Studi
Empiris Pada Perusahaan Perbankan)”. Banjarmasin. Sekolah Tinggi Ilmu
Ekonomi Indonesia (STIE Indonesia) Banjarmasin, 2011.
Astuti, Partiwi Dwi. “Hubungan Intellectual Capital dan Business Performance.”
Jurnal MAKSI. Vol 5, 34-58. 2005.
Yudhanti, Bintang Hari Ceicilia., Josepha C. Shanti. “Intellectual Capital dan
Ukuran Fundamental Kinerja Keuangan Perusahaan”. Surabaya. Jurnal
Akuntansi dan Keuangan, Vol. 13, NO. 2 pp. 57-66. 2011.
Bontis, N., Keow, W.C.C. & Richardson, S. “Intellectual capital and business
performance in Malaysian industries”, Journal of Intellectual Capital, 1(1),
page 85-100, 2000.
Breenan, N, and B. Connell. “Intellectual capital: current issues and policy
implications”. Journal of Intellectual Capital Vol. 1 No. 3. pp. 206-240, 2000.
Brooking, A. “Intellectual Capital - Core Asset for the Third Millennium Enterprise
Vol.8”. London. International Thomson Business Press, 1996.
Chen, M.C., S.J. Cheng, Y. Hwang. “An empirical investigation of the relationship
between intellectual capital and firms’ market value and financial
performance”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 6 N0. 2. pp. 159-176,
2005.
94
95
Ciawi, Aaron, Saarce Elsye Hatane. “Pengaruh Marketing Activity Terhadap
Return On Asset, dan Market To Book Value Perusahaan di Sektor Industri
Keuangan Non-bank”. Akuntansi Bisnis Universitas Kristen Petra, 2015.
Deegan, C. 2004. Financial Accounting Theory. Sydney. McGraw-Hill Book
Company.
Dewi, Citra Puspita. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja Keuangan
Pada Perusahan Manufaktur Yang Terdaftar Di BEI Tahun 2007-2009”,
Semarang. Universitas Diponegoro, 2011.
Edvinsson L, and Malone M.S. “Intellectual capital: The proven way to establish
your company's real value by measuring its hidden brainpower”. London.
Judy Piatkus. 1997.
Firer, S., and S. Mitchell Williams. “Intellectual capital and traditional measures of
corporate performance”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 4 No. 3. pp. 348-
360, 2003.
Ghozali, Imam.”Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21”.
Cetakan VII, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang, 2013.
Gitaya, Nindya. “Pengaruh Earning Per Share, Return On Equity, Price Earning
Ratio, dan Return On Asset, Terhadap Harga Saham (Studi Pada Perusahaan
Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia)”. Malang. Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya, 2015.
Guthrie, J., and L.D. Parker. “Corporate social reporting: a rebuttal of legitimacy
theory”. Accounting and Business Research. Vol. 19 No. 76. pp. 343-52,
1989.
_________, R. Petty, and F. Ricceri. “The voluntary reporting of intellectual
capital; comparing evidence from Hong Kong and Australia”. Journal of
Intellectual Capital. Vol. 7 No. 2. pp. 254-271, 2006.
Hamid, Abdul. Buku Panduan Penulisan Skripsi. Jakarta: Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2012.
Harrison, S., and P.H. Sullivan. “Profitting form intellectual capital; Learning from
leading companies”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 1. pp. 33- 46,
2000.
Ikatan Akuntan Indonesia. Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan No. 19.
Salemba Empat. Jakarta, 2009.
Imaningati. “Pengaruh Intellectual Capital pada Nilai Pasar Perusahaan dan Kinerja
Perusahaan”. Semarang. Program Studi Magister Akuntansi Program
Pascasarjana Universitas Diponegoro, 2007.
96
Indriantoro, Nur dan Bambang Supomo. “Metedologi Penelitian Bisnis Untuk
Akuntansi dan Manajemen”, Edisi Pertama,. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta,
2002.
Kubo, I., and A. Saka. “An inquairy into the motivations of knowledge workers in
the Japanese financial industry”. Journal of Knowledge Management. Vol. 6
No. 3. pp. 262-271, 2002.
Kuryanto, Benny, dan Muchamad Syafruddin. “Pengaruh Modal Intelektual
Terhadap Kinerja Perusahaan”. Semarang. Fakultas Ekonomi Ekonomika
dan Bisnis Universitas Diponegoro Semarang, 2009.
Kusumo, B.P. “Studi Empiris Pengaruh Modal Intelektual terhadap Kinerja
Keuangan, Pertumbuhan Perusahaan, dan Nilai Pasar pada Perusahaan
yang terdaftar di BEI”. Jurnal akuntansi. Universitas Diponegoro. 2012.
Mouritsen, J., Bukh, P.N., & Marr, B. “Intellectual Capital and New Public
Management: Reintroducing Enterprise”. Learning Organization, 11(4/5):
380-392, 2004.
Najibullah, Syed. “An Empirical Investigation of The Relationship Between
Intellectual Capital and Firms’ Market Value and Financial Performance in
Context of Commercial Banks of Bangladesh”. Bangladesh. School of
Business Independent University, Bangladesh, pp. 19-22, 2005.
Olve, N.G., Roy, J. and Wetter, M. “A Practical Guide to Using the Balanced
Scorecard - Performance Drivers”. Chichester. John Wiley & Son, 1999.
Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). International
Symposium on Measuring and Reporting Intellectual Capital: Experience,
Issues and Prospects. Amsterdam, 1999.
Paramita. “Determinan Dan Konsekuensi Investasi Lingkungan (Studi Empiris
Pada Perusahaan yang Memperoleh Penilaian PROPER)”. Semarang.
Program Sarjana Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro,
2013.
Petrash, G. "Dow's journey to a knowledge value management culture". European
Management Journal, Vol. 14 No. 4. pp. 365-73. 1996.
Petty, P. and J. Guthrie. “Intellectual capital literature review: measurement,
reporting and management”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 2. pp.
155-75, 2000.
Pulic, Ante. “Measuring the performance of intellectual potential in knowledge
economy”. Paper presented at the 2nd McMaster Word Congress on
Measuring and Managing Intellectual Capital by the Austrian Team for
Intellectual Potential, 1998.
97
Riahi, Belkaoui. “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. pp. 215-226, 2003.
Roos, G., Roos, J., Edvinsson, L. dan Dragonetti, N.C. “Intellectual capital-
Navigating in the New Business Landscape”. NY : New York University
Press, 1997.
Sawarjuwono, T. “Intellectual capital: perlakuan, pengukuran, dan pelaporan
(sebuah library research)”. Jurnal Akuntansi dan Keuangan. Vol. 5 No. 1.
pp. 35-57, 2003.
_____________, dan Agustine P. Kadir. Intellectual Capital: Perlakuan,
Pengukuran dan Pelaporan. Jurnal Akuntansi dan Keuangan, 5 (1), 35-57,
2003.
Shanti C, Josepha. dan Bintang Hari Yudhanti, Ceicilia. “Intellectual Capital dan
Ukuran Fundamental Kinerja Keuangan Perusahaan”. Surabaya. Jurnal
Akuntansi dan Keuangan, Vol. 13, No. 2, November 2011: 57-66, 2011.
Stewart, T. A. “Intellectual Capital: The New Wealth of Organization,
Doubleday/Currency”. New York, 8, 62- 68, 1997.
Sullivan Jr., P.H. and P.H. Sullivan Sr. “Valuing intangible companies, an
intellectual capital approach”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 4.
pp. 328-340, 2000.
Suhendah, Rousilita. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Profitabilitas,
Produktivitas, dan Penilaian Pasar Pada Perusahaan yang Go Public di
Indonesia Pada Tahun 2005-2007”. Banjarmasin. Simposium Nasional
Akuntansi ke-15, 2012.
Sullivan Jr., P.H. and P.H. Sullivan Sr. “Valuing intangible companies, an
intellectual capital approach”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 4.
pp. 328-340, 2000.
Tan, H.P., D. Plowman, P. Hancock. “Intellectual capital and financial returns of
companies”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 8 No. 1. pp. 76-95, 2007.
Ulum, Ihyaul. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja Keuangan
Perusahaan Perbankan di Indonesia”. Tesis. Program Pasca Sarjana
Universitas Diponegoro, 2007.
____________. “Intellectual Capital Performance Sektor Perbankan di
Indonesia.”. Paper disajikan pada SNA 11. Pontianak, 2008.
____________. “Intellectual Capital: Konsep dan Kajian Empiris”. Yogyakarta.
Graha Ilmu, 2009.
98
____________, Ghozali, I. dan Chairi, A. “Intellectual Capital dan Kinerja
Perusahaan: Suatu Analisis dengan Pendekatan Partial Least Squares”.
Pontianak. Simposium Nasional Akuntansi XI Pontianak, 2008.
Wahyuaji, Maharis Budi, dan Sigit Hermawan. “Analisis Pengaruh Intellectual
Capital terhadap Kemampuan Laba Perusahaan Manufaktur Consumer
Goods di Bursa Efek Indonesia”. Sidoarjo. Fakultas Ekonomi Universitas
Muhammadiyah Sidoarjo, 2013.
Watts, R.L. and J.L. Zimmerman. Positive Accounting Theory. Prentice-Hall.
Englewood Cliffs. NJ, 1986.
Woodcock, J., H.R. Whiting. “Intellectual Capital Disclosure by Australian
Companies”. Paper accepted for presentation at the AFAANZ Conference,
Adelaide, Australia, 2009.
Zéghal, Daniel dan Maaloul. “Analysing Value Added as an indicator of intellectual
capital and its consequences on company performance”, Journal of
Intellectual Capital; Vol. 11, No. 1, page 39-60, 2010.
99
LAMPIRAN 1
DATA SAMPEL PENELITIAN
100
Lampiran I
Data Perusahaan Perbankan Sebagai Objek Penelitian
No Kode Perusahaan Nama Perusahaan
1. AGRO Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk
2. BACA Bank Capital Indonesia Tbk
3. BAEK Bank Ekonomi Raharja Tbk
4. BBCA Bank Central Asia Tbk
5. BBKP Bank Bukopin Tbk
6. BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk
7. BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk
8. BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk
9. BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk
10. BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk
11. BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk
12. BNBA Bank Bumi Arta Tbk
13. BNGA Bank CIMB Niaga Tbk
14. BNII Bank Internasional Indonesia Tbk
15. BNLI Bank Permata Tbk
16. BSWD Bank Swadesi Tbk
17. BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk
18. BVIC Bank Victoria Internasional Tbk
19. INPC Bank Artha Graha Internasional Tbk
20. MAYA Bank Mayapada Internasional Tbk
21. MCOR Bank Windu Kentjana Internasional Tbk
22. MEGA Bank Mega Tbk
23. NISP Bank NISP OCBC Tbk
24. PNBN Bank Pan Indonesia Tbk
Tahapan Seleksi Sampel Penelitian
Jumlah perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI hingga tahun 2014 41
Jumlah perusahaan yang menerbitkan laporan keuangan tahun 2010-2014 30
Jumlah perusahaan yang mengalami kerugian atau memiliki nilai ROA
negative
6
Jumlah perusahaan yang lolos seleksi sesuai kriteria 24
Tahun pengamatan penelitian 5
Jumlah sampel total selama periode pengamatan 120
101
LAMPIRAN 2
PERHITUNGAN DATA VARIABEL
INDEPENDEN DAN VARIABEL
DEPENDEN
102
Lampiran II
\Hasil Perhitungan Variabel Value Added Intellectual Capital
No Kode Perusahaan Tahun LK OUT IN VA CA CEE HC HCE SC SCE VAIC
1 AGRO 2010 363,133,760 284,585,691 78,548,069 278,286,057 0.282256574 55,985,415 1.403009498 22562654 0.28724645 1.972512522
2 AGRO 2011 372,593,479 272,824,434 99,769,045 347,616,163 0.287009223 70,578,374 1.413592285 29190671 0.292582444 1.993183953
3 AGRO 2012 356,497,890 220,887,675 135,610,215 371,924,556 0.364617535 72,325,131 1.875008218 63285084 0.466669004 2.706294758
4 AGRO 2013 441,882,521 309,420,143 132,462,378 836,906,513 0.158276194 94,583,762 1.400476944 37878616 0.285957542 1.844710681
5 AGRO 2014 657,994,389 435,200,267 222,794,122 904,021,593 0.246447788 105,538,525 2.111021752 117255597 0.526295739 2.883765279
6 BACA 2010 366,307,000 294,777,000 71,530,000 543,870,000 0.1315204 33,094,000 2.161418988 38436000 0.537340976 2.830280364
7 BACA 2011 466,162,000 355,849,000 110,313,000 608,788,000 0.181201009 45,395,000 2.430069391 64918000 0.588489117 3.199759517
8 BACA 2012 472,140,000 366,803,000 105,337,000 657,788,000 0.160138221 57,766,000 1.823512101 47571000 0.451607697 2.435258019
9 BACA 2013 572,336,000 446,430,000 125,906,000 906,390,000 0.1389093 73,119,000 1.72193274 52787000 0.419257224 2.280099263
10 BACA 2014 823,110,000 666,560,000 156,550,000 974,193,000 0.16069711 89,480,000 1.749552973 67070000 0.428425423 2.338675506
11 BAEK 2010 1,539,134,000 1,030,991,000 508,143,000 2,302,859,000 0.220657452 369,942,000 1.373574777 138201000 0.271972653 1.866204882
12 BAEK 2011 1,721,796,000 1,043,241,000 678,555,000 2,542,772,000 0.266856407 450,401,000 1.50655749 228154000 0.336235088 2.109648985
13 BAEK 2012 2,911,859,000 1,174,933,000 1,736,926,000 2,683,102,000 0.647357424 537,490,000 3.231550354 1199436000 0.690551008 4.569458787
14 BAEK 2013 2,279,263,000 1,414,258,000 865,005,000 2,966,188,000 0.291621772 544,410,000 1.588885215 320595000 0.370627915 2.251134902
15 BAEK 2014 2,563,313,000 1,778,893,000 784,420,000 3,023,145,000 0.259471511 567,382,000 1.382525353 217038000 0.276685959 1.918682823
16 BBCA 2010 28,931,828,000 15,597,530,000 13,334,298,000 34,107,844,000 0.390945203 4,544,611,000 2.934090068 8789687000 0.659178833 3.984214105
17 BBCA 2011 32,054,624,000 16,080,056,000 15,974,568,000 42,027,340,000 0.380099431 5,204,359,000 3.069459274 10770209000 0.674209719 4.123768424
18 BBCA 2012 35,873,434,000 17,321,275,000 18,552,159,000 51,897,942,000 0.357473886 6,154,966,000 3.014177333 12397193000 0.668234517 4.039885735
19 BBCA 2013 41,062,839,000 21,193,913,000 19,868,926,000 63,966,678,000 0.310613692 6,864,614,000 2.894398141 13004312000 0.65450503 3.859516862
20 BBCA 2014 53,449,599,000 25,613,944,000 27,835,655,000 77,920,617,000 0.357230937 8,670,906,000 3.210236047 19164749000 0.688496427 4.25596341
21 BBKP 2010 4,384,180,000 3,192,899,000 1,191,281,000 2,891,958,000 0.411928873 556,307,000 2.14140933 634974000 0.533017819 3.086356021
22 BBKP 2011 5,268,034,000 3,772,891,000 1,495,143,000 4,734,094,000 0.315824527 613,296,000 2.437881545 881847000 0.589807798 3.34351387
23 BBKP 2012 5,793,948,000 4,075,724,000 1,718,224,000 4,996,742,000 0.343868865 720,481,000 2.384829024 997743000 0.580682728 3.309380617
24 BBKP 2013 6,755,038,000 5,101,371,000 1,653,667,000 6,213,369,000 0.266146595 873,391,000 1.893386811 780276000 0.471845904 2.631379309
25 BBKP 2014 8,081,317,000 6,301,168,000 1,780,149,000 6,821,480,000 0.260962284 879,894,000 2.023140287 900255000 0.505718903 2.789821475
26 BBNI 2010 26,656,815,000 17,856,714,000 8,800,101,000 33,149,525,000 0.265466881 4,126,640,000 2.132509984 4673461000 0.531069018 2.929045883
27 BBNI 2011 28,646,757,000 18,159,782,000 10,486,975,000 37,843,024,000 0.277117785 5,042,161,000 2.079857228 5444814000 0.519197767 2.87617278
28 BBNI 2012 31,541,401,000 18,804,346,000 12,737,055,000 43,525,291,000 0.292635723 5,577,867,000 2.28349923 7159188000 0.562075613 3.138210566
29 BBNI 2013 34,538,779,000 20,809,157,000 13,729,622,000 47,683,505,000 0.287932315 6,083,876,000 2.256722852 7645746000 0.55687957 3.101534738
30 BBNI 2014 45,343,670,000 26,647,897,000 18,695,773,000 61,021,308,000 0.30638106 6,781,041,000 2.757065324 11914732000 0.6372955 3.700741883
31 BBNP 2010 637,440,345 324,478,763 312,961,582 519,512,323 0.602414164 78,960,632 3.963514147 234000950 0.747698642 5.313626954
32 BBNP 2011 637,440,345 448,369,425 189,070,920 582,910,554 0.324356659 120,925,152 1.563536757 68145768 0.360424374 2.24831779
33 BBNP 2012 773,198,221 534,766,482 238,431,739 661,259,661 0.360572031 153,001,908 1.558357945 85429831 0.358298905 2.277228881
34 BBNP 2013 966,500,763 685,499,058 281,001,705 1,052,398,335 0.267010784 175,767,678 1.598710913 105234027 0.374496044 2.240217742
35 BBNP 2014 1,122,351,562 831,278,372 291,073,190 1,138,101,488 0.255753281 194,540,695 1.496207207 96532495 0.331643375 2.083603863
36 BBRI 2010 51,332,544,000 31,098,072,000 20,234,472,000 36,673,110,000 0.551752278 8,675,721,000 2.332310133 11558751000 0.571240554 3.455302966
37 BBRI 2011 55,252,665,000 31,649,407,000 23,603,258,000 49,820,329,000 0.473767606 8,700,847,000 2.712754057 14902411000 0.631370932 3.817892595
38 BBRI 2012 59,182,507,000 30,841,159,000 28,341,348,000 64,881,779,000 0.436815211 9,605,547,000 2.950518903 18735801000 0.661076566 4.04841068
39 BBRI 2013 68,645,979,000 35,515,585,000 33,130,394,000 79,327,422,000 0.417641128 12,231,994,000 2.708503127 20898400000 0.630792378 3.756936633
40 BBRI 2014 87,246,853,000 48,733,639,000 38,513,214,000 97,737,429,000 0.39404775 14,111,461,000 2.72921521 24401753000 0.633594304 3.756857264
103
No Kode Perusahaan Tahun LK OUT IN VA CA CEE HC HCE SC SCE VAIC
41 BBTN 2010 7,026,708,000 4,974,286,000 2,052,422,000 6,447,278,000 0.318339305 1,136,484,000 1.805940075 915938000 0.446271771 2.570551151
42 BBTN 2011 7,975,661,000 5,685,397,000 2,290,264,000 7,321,643,000 0.312807385 1,321,601,000 1.732946631 968663000 0.422948184 2.4687022
43 BBTN 2012 9,383,950,000 6,448,014,000 2,935,936,000 10,278,871,000 0.285628256 1,486,938,000 1.974484477 1448998000 0.493538687 2.753651421
44 BBTN 2013 11,432,618,000 8,203,433,000 3,229,185,000 11,556,753,000 0.279419747 1,613,152,000 2.001785945 1616033000 0.500446088 2.781651779
45 BBTN 2014 13,704,141,000 10,992,378,000 2,711,763,000 12,206,406,000 0.222159004 1,595,409,000 1.699729035 1116354000 0.411670931 2.33355897
46 BDMN 2010 18,823,414,000 12,000,899,000 6,822,515,000 18,609,028,000 0.366623931 3,838,754,000 1.777273303 2983761000 0.437340336 2.58123757
47 BDMN 2011 22,078,042,000 14,338,599,000 7,739,443,000 25,709,556,000 0.301033709 3,079,996,000 2.512809432 4659447000 0.602039061 3.415882203
48 BDMN 2012 24,707,114,000 15,461,786,000 9,245,328,000 28,733,311,000 0.321763406 3,387,887,000 2.728936355 5857441000 0.633556862 3.684256623
49 BDMN 2013 26,505,057,000 16,715,413,000 9,789,644,000 31,552,983,000 0.310260491 5,712,891,000 1.713605948 4076753000 0.416435266 2.440301705
50 BDMN 2014 29,000,308,000 20,371,239,000 8,629,069,000 33,017,524,000 0.261348156 5,810,672,000 1.485038047 2818397000 0.326616579 2.073002782
51 BMRI 2010 43,765,421,000 28,824,164,000 14,941,257,000 42,070,036,000 0.35515199 5,802,173,000 2.575114013 9139084000 0.61166768 3.541933683
52 BMRI 2011 54,850,448,000 35,604,521,000 19,245,927,000 62,654,408,000 0.307175945 6,766,471,000 2.844307912 12479456000 0.648420624 3.799904481
53 BMRI 2012 61,587,689,000 37,285,392,000 24,302,297,000 76,532,865,000 0.317540667 8,045,716,000 3.020526327 16256581000 0.668931871 4.006998865
54 BMRI 2013 71,072,130,000 43,644,707,000 27,427,423,000 88,790,596,000 0.308900089 9,431,337,000 2.908116103 17996086000 0.656134774 3.873150966
55 BMRI 2014 88,117,628,000 55,786,917,000 32,330,711,000 104,844,562,000 0.30836803 10,848,031,000 2.980329887 21482680000 0.664466674 3.95316459
56 BNBA 2010 249,184,800 161,491,512 87,693,288 440,436,511 0.199105401 54,401,728 1.611957767 33291560 0.379636353 2.19069952
57 BNBA 2011 297,023,424 194,651,054 102,372,370 476,131,107 0.215008783 59,747,773 1.713408967 42624597 0.416368176 2.344785926
58 BNBA 2012 338,334,358 207,694,374 130,639,984 522,505,346 0.250026119 73,524,245 1.776828637 57115739 0.437199525 2.464054281
59 BNBA 2013 416,874,898 266,867,650 150,007,248 564,402,771 0.265780495 87,553,172 1.713327394 62454076 0.416340389 2.395448278
60 BNBA 2014 552,308,154 404,769,873 147,538,281 602,139,607 0.245023379 95,710,443 1.541506615 51827838 0.351284003 2.137813997
61 BNGA 2010 14,130,593,000 9,756,768,000 4,373,825,000 13,840,500,000 0.316016401 1,991,272,000 2.196498017 2382553000 0.544729842 3.05724426
62 BNGA 2011 17,481,504,000 12,063,844,000 5,417,660,000 18,369,491,000 0.294927061 2,227,739,000 2.431909663 3189921000 0.588800515 3.315637239
63 BNGA 2012 19,505,444,000 12,341,069,000 7,164,375,000 22,651,912,000 0.316281248 2,881,704,000 2.486159231 4282671000 0.597773148 3.400213627
64 BNGA 2013 21,666,687,000 13,788,761,000 7,877,926,000 25,886,687,000 0.304323454 3,229,054,000 2.439700916 4648872000 0.590113692 3.334138062
65 BNGA 2014 23,504,219,000 17,995,233,000 5,508,986,000 28,447,694,000 0.193653166 3,281,221,000 1.678943905 2227765000 0.404387486 2.276984557
66 BNII 2010 8,509,163,000 6,406,784,000 2,102,379,000 7,459,196,000 0.281850618 1,571,253,000 1.33802704 531126000 0.252630948 1.872508605
67 BNII 2011 10,145,285,000 7,591,881,000 2,553,404,000 7,954,003,000 0.321021252 1,919,220,000 1.330438407 634184000 0.248368061 1.89982772
68 BNII 2012 12,467,366,000 8,149,778,000 4,317,588,000 9,667,493,000 0.446608857 2,244,098,000 1.9239748 2073490000 0.480242673 2.850826329
69 BNII 2013 14,828,091,000 8,936,712,000 5,891,379,000 12,408,401,000 0.47478954 2,355,970,000 2.500617156 3535409000 0.600098721 3.575505416
70 BNII 2014 16,328,248,000 12,455,405,000 3,872,843,000 14,650,051,000 0.264356964 2,155,647,000 1.796603526 1717196000 0.443394168 2.504354657
71 BNLI 2010 6,953,433,000 4,660,388,000 2,293,045,000 8,014,918,000 0.286097125 1,281,960,000 1.788702456 1011085000 0.440935525 2.515735106
72 BNLI 2011 8,810,769,000 6,209,723,000 2,601,046,000 9,136,208,000 0.284696452 1,510,469,000 1.72201217 1090577000 0.419284011 2.425992633
73 BNLI 2012 10,461,326,000 8,591,431,000 1,869,895,000 12,495,534,000 0.149645065 1,939,294,000 0.964214297 -69399000 -0.037113849 1.076745513
74 BNLI 2013 13,634,371,000 9,910,103,000 3,724,268,000 14,126,644,000 0.263634307 2,093,150,000 1.779264745 1631118000 0.437970092 2.480869144
75 BNLI 2014 17,742,311,000 13,825,105,000 3,917,206,000 17,094,536,000 0.229149595 2,270,091,000 1.725572235 1647115000 0.420482099 2.375203928
76 BSWD 2010 178,912,813 107,520,044 71,392,769 318,715,237 0.224001744 21,129,852 3.378763325 50262917 0.704033724 4.306798793
77 BSWD 2011 163,174,695 152,886,991 10,287,704 346,488,323 0.029691344 23,844,484 0.431450058 -13556780 -1.317765363 -0.856623962
78 BSWD 2012 227,417,087 167,873,107 59,543,980 373,769,087 0.159306861 28,739,952 2.071819048 30804028 0.517332365 2.748458274
79 BSWD 2013 305,764,351 222,835,548 82,928,803 454,861,542 0.182316585 32,868,583 2.523041623 50060220 0.603652991 3.309011199
80 BSWD 2014 475,743,863 334,171,122 141,572,741 560,587,547 0.2525435 35,846,735 3.949390119 105726006 0.746796348 4.948729967
104
No Kode Perusahaan Tahun LK OUT IN VA CA CEE HC HCE SC SCE VAIC
81 BTPN 2010 5,752,821,000 3,624,596,000 2,128,225,000 4,217,291,000 0.504642672 1,291,406,000 1.64799064 836819000 0.393200437 2.545833749
82 BTPN 2011 7,668,706,000 4,886,739,000 2,781,967,000 5,617,198,000 0.495258846 1,382,216,000 2.01268615 1399751000 0.503151547 3.011096544
83 BTPN 2012 9,586,983,000 5,757,862,000 3,829,121,000 7,733,927,000 0.495106949 1,853,571,000 2.065807568 1975550000 0.515927807 3.076842324
84 BTPN 2013 11,351,920,000 7,041,369,000 4,310,551,000 9,907,865,000 0.435063558 2,179,574,000 1.977703441 2130977000 0.494363018 2.907130017
85 BTPN 2014 13,038,900,000 8,653,004,000 4,385,896,000 12,060,534,000 0.363656866 2,514,957,000 1.743924846 1870939000 0.426580794 2.534162507
86 BVIC 2010 1,043,622,844 883,681,697 159,941,147 742,690,031 0.215353836 53,139,205 3.009852086 106801942 0.66775776 3.892963681
87 BVIC 2011 989,756,814 705,433,521 284,323,293 1,212,113,645 0.234568181 73,735,824 3.855972275 210587469 0.740662036 4.831202492
88 BVIC 2012 1,264,769,858 1,013,358,618 251,411,240 1,469,192,278 0.171122081 112,406,003 2.236635351 139005237 0.55289985 2.960657283
89 BVIC 2013 1,638,963,189 1,419,268,716 219,694,473 1,626,554,990 0.135067351 154,569,827 1.421328323 65124646 0.296432792 1.852828465
90 BVIC 2014 2,200,553,792 1,897,387,082 303,166,710 1,759,828,875 0.172270562 182,101,184 1.664825584 121065526 0.399336477 2.236432624
91 INPC 2010 1,576,064,867 1,274,787,551 301,277,316 1,054,457,558 0.285717821 217,608,074 1.384495118 83669242 0.27771504 1.947927979
92 INPC 2011 1,723,994,000 1,382,789,000 341,205,000 1,154,341,000 0.295584234 230,721,000 1.478864083 110484000 0.323805337 2.098253653
93 INPC 2012 1,942,184,000 1,528,260,000 413,924,000 1,937,327,000 0.213657271 261,673,000 1.581836873 152251000 0.367823562 2.163317706
94 INPC 2013 2,045,687,000 1,504,786,000 540,901,000 2,608,691,000 0.207345753 318,096,000 1.700433203 222805000 0.411914565 2.31969352
95 INPC 2014 2,341,691,000 1,865,903,000 475,788,000 2,719,276,000 0.174968631 365,203,000 1.302804194 110585000 0.232424946 1.710197771
96 MAYA 2010 1,089,011,069 839,765,331 249,245,738 1,483,399,226 0.168023371 170,355,730 1.463089841 78890008 0.316514973 1.947628185
97 MAYA 2011 1,383,292,063 981,186,795 402,105,268 1,663,595,795 0.241708514 221,908,699 1.812030217 180196569 0.448132823 2.501871555
98 MAYA 2012 1,744,661,220 1,086,773,271 657,887,949 1,845,739,034 0.35643606 259,726,649 2.533001336 398161300 0.60521142 3.494648817
99 MAYA 2013 2,364,210,161 1,944,143,074 420,067,087 2,412,324,121 0.174133767 302,880,359 1.38690765 117186728 0.278971459 1.840012876
100 MAYA 2014 3,667,780,267 3,227,870,593 439,909,674 2,852,233,795 0.154233385 373,916,653 1.176491259 65993021 0.150014935 1.480739579
101 MCOR 2010 387,809,000 297,885,000 89,924,000 521,420,000 0.172459821 64,686,000 1.390161704 25238000 0.280659223 1.843280749
102 MCOR 2011 536,994,000 418,176,000 118,818,000 557,634,000 0.213075243 82,604,000 1.43840492 36214000 0.30478547 1.956265633
103 MCOR 2012 655,201,000 454,132,000 201,069,000 755,665,000 0.266082193 106,988,000 1.879360302 94081000 0.467904053 2.613346547
104 MCOR 2013 696,252,000 502,191,000 194,061,000 1,035,379,000 0.187429917 115,755,000 1.676480498 78306000 0.403512298 2.267422712
105 MCOR 2014 1,059,413,000 743,377,000 316,036,000 1,220,139,000 0.259016391 131,390,000 2.405327651 184646000 0.584256224 3.248600265
106 MEGA 2010 4,809,313,000 3,279,436,000 1,529,877,000 4,366,219,000 0.350389433 769,947,000 1.986990014 759930000 0.496726207 2.834105654
107 MEGA 2011 6,216,064,000 4,354,015,000 1,862,049,000 4,876,388,000 0.38185005 1,066,037,000 1.746702038 796012000 0.42749251 2.556044597
108 MEGA 2012 6,585,127,000 4,267,819,000 2,317,308,000 6,262,821,000 0.370010256 1,164,165,000 1.99053227 1153143000 0.497621809 2.858164335
109 MEGA 2013 6,100,256,000 4,429,663,000 1,670,593,000 6,118,505,000 0.273039411 1,122,177,000 1.488707218 548416000 0.328276247 2.090022876
110 MEGA 2014 7,666,559,000 5,730,315,000 1,936,244,000 6,956,675,000 0.278328943 1,098,074,000 1.763309212 838170000 0.432884492 2.474522647
111 NISP 2010 4,197,566,000 2,885,127,000 1,312,439,000 5,830,743,000 0.225089495 893,777,000 1.468418856 418662000 0.318995397 2.012503749
112 NISP 2011 4,885,821,000 3,182,680,000 1,703,141,000 6,590,379,000 0.258428385 949,353,000 1.79400181 753788000 0.442586961 2.495017156
113 NISP 2012 5,833,535,000 3,864,336,000 1,969,199,000 8,951,476,000 0.219985955 1,172,793,000 1.679067832 796406000 0.404431446 2.303485234
114 NISP 2013 7,079,398,000 4,818,275,000 2,261,123,000 13,496,552,000 0.167533382 1,357,879,000 1.665187399 903244000 0.399466991 2.232187771
115 NISP 2014 8,865,679,000 5,907,930,000 2,957,749,000 14,907,176,000 0.198411087 1,468,683,000 2.01387842 1489066000 0.503445695 2.715735202
116 PNBN 2010 9,633,368,000 7,489,701,000 2,143,667,000 13,496,754,000 0.158828338 705,290,000 3.039412157 1438377000 0.670989011 3.869229505
117 PNBN 2011 12,167,956,000 11,840,207,000 327,749,000 15,898,236,000 0.020615432 874,835,000 0.374640932 -547086000 -1.669222484 -1.27396612
118 PNBN 2012 13,464,738,000 12,548,815,000 915,923,000 17,647,765,000 0.051900226 1,099,771,000 0.832830653 -183848000 -0.200724297 0.684006583
119 PNBN 2013 14,423,847,000 13,851,573,000 572,274,000 19,958,433,000 0.028673293 1,376,420,000 0.415769896 -804146000 -1.405176541 -0.960733352
120 PNBN 2014 17,904,524,000 16,197,024,000 1,707,500,000 23,228,703,000 0.073508194 1,597,772,000 1.068675631 109728000 0.064262372 1.206446196
105
No Kode Perusahaan Tahun LK Laba (Rugi) Bersih Total Asset ROA
1 AGRO 2010 14,026,715 3,054,092,727 0.00459276
2 AGRO 2011 32,856,381 3,481,155,340 0.009438355
3 AGRO 2012 33,026,578 4,040,140,235 0.008174612
4 AGRO 2013 52,439,708 5,124,070,015 0.010233995
5 AGRO 2014 62,001,106 6,385,191,484 0.00971014
6 BACA 2010 23,166,000 4,399,405,000 0.005265712
7 BACA 2011 27,807,000 4,694,939,000 0.005922761
8 BACA 2012 47,714,000 5,666,177,000 0.008420845
9 BACA 2013 70,477,000 7,139,276,000 0.009871729
10 BACA 2014 74,553,000 9,251,776,000 0.008058237
11 BAEK 2010 296,043,000 21,522,321,000 0.013755161
12 BAEK 2011 247,557,000 24,099,084,000 0.010272465
13 BAEK 2012 191,666,000 25,365,299,000 0.007556229
14 BAEK 2013 241,245,000 28,750,162,000 0.008391083
15 BAEK 2014 66,050,000 29,726,856,000 0.002221897
16 BBCA 2010 8,479,273,000 324,419,069,000 0.02613679
17 BBCA 2011 10,817,798,000 381,908,353,000 0.028325639
18 BBCA 2012 11,718,460,000 442,994,197,000 0.026452852
19 BBCA 2013 14,256,239,000 496,304,573,000 0.028724779
20 BBCA 2014 16,511,670,000 552,423,892,000 0.029889493
21 BBKP 2010 492,761,000 47,489,366,000 0.010376239
22 BBKP 2011 741,478,000 57,183,463,000 0.012966651
23 BBKP 2012 834,719,000 65,689,830,000 0.012706975
24 BBKP 2013 934,622,000 69,457,663,000 0.013455995
25 BBKP 2014 726,808,000 79,051,268,000 0.009194135
26 BBNI 2010 4,103,198,000 248,580,529,000 0.016506514
27 BBNI 2011 5,808,218,000 299,058,161,000 0.0194217
28 BBNI 2012 7,048,362,000 333,303,506,000 0.021146978
29 BBNI 2013 9,057,941,000 386,654,815,000 0.023426428
30 BBNI 2014 10,829,379,000 416,573,708,000 0.025996309
31 BBNP 2010 51,084,535 5,280,892,166 0.009673467
32 BBNP 2011 68,145,768 6,565,510,103 0.010379356
33 BBNP 2012 85,429,831 8,212,208,488 0.010402784
34 BBNP 2013 105,234,027 9,985,735,803 0.010538435
35 BBNP 2014 96,532,495 9,468,873,488 0.010194718
36 BBRI 2010 11,472,385,000 404,285,602,000 0.028376932
37 BBRI 2011 15,087,996,000 469,899,284,000 0.032109
38 BBRI 2012 18,687,380,000 551,336,790,000 0.033894673
39 BBRI 2013 21,354,330,000 626,182,926,000 0.034102383
40 BBRI 2014 24,253,845,000 801,955,021,000 0.030243398
Hasil Perhitungan Variabel Return On Asset
106
41 BBTN 2010 915,938,000 68,385,539,000 0.013393738
42 BBTN 2011 1,118,661,000 89,121,459,000 0.012552095
43 BBTN 2012 1,363,962,000 111,748,593,000 0.01220563
44 BBTN 2013 1,562,161,000 131,169,730,000 0.011909463
45 BBTN 2014 1,115,592,000 144,575,961,000 0.007716304
46 BDMN 2010 2,983,761,000 118,206,573,000 0.025241921
47 BDMN 2011 3,402,209,000 142,292,206,000 0.023910017
48 BDMN 2012 4,117,148,000 155,791,308,000 0.026427328
49 BDMN 2013 4,159,320,000 184,237,348,000 0.022575879
50 BDMN 2014 2,682,662,000 195,708,593,000 0.013707431
51 BMRI 2010 9,369,226,000 449,774,551,000 0.020830938
52 BMRI 2011 12,695,885,000 551,891,704,000 0.023004305
53 BMRI 2012 16,043,618,000 551,891,704,000 0.029070229
54 BMRI 2013 18,829,934,000 733,099,762,000 0.025685364
55 BMRI 2014 20,654,783,000 855,039,673,000 0.02415652
56 BNBA 2010 28,113,202 2,661,902,011 0.010561321
57 BNBA 2011 42,624,596 2,963,148,453 0.014384901
58 BNBA 2012 57,115,739 3,483,516,588 0.016396
59 BNBA 2013 56,197,424 4,045,672,277 0.01389075
60 BNBA 2014 51,827,836 5,155,422,644 0.010053072
61 BNGA 2010 2,562,553,000 143,652,852,000 0.005697417
62 BNGA 2011 3,176,960,000 166,801,130,000 0.019046394
63 BNGA 2012 4,249,861,000 197,412,481,000 0.021527823
64 BNGA 2013 4,296,151,000 218,866,409,000 0.019629102
65 BNGA 2014 2,343,840,000 233,162,423,000 0.010052392
66 BNII 2010 531,126,000 75,130,433,000 0.007069386
67 BNII 2011 671,096,000 94,919,111,000 0.007070188
68 BNII 2012 1,211,121,000 115,772,908,000 0.010461178
69 BNII 2013 1,570,316,000 140,546,751,000 0.011172909
70 BNII 2014 712,328,000 143,318,466,000 0.004970246
71 BNLI 2010 1,011,085,000 73,844,642,000 0.013692056
72 BNLI 2011 1,156,878,000 101,324,002,000 0.011417611
73 BNLI 2012 1,368,132,000 131,798,595,000 0.010380475
74 BNLI 2013 1,725,873,000 165,833,922,000 0.010407237
75 BNLI 2014 1,586,971,000 185,349,861,000 0.00856203
76 BSWD 2010 35,092,115 1,570,331,769 0.022346943
77 BSWD 2011 48,072,269 2,080,427,739 0.023106916
78 BSWD 2012 54,996,241 2,540,740,993 0.021645749
79 BSWD 2013 81,495,346 3,601,335,866 0.022629199
80 BSWD 2014 106,167,729 5,199,184,618 0.020420073
No Kode Perusahaan Tahun LK Laba (Rugi) Bersih Total Asset ROA
107
No Kode Perusahaan Tahun LK Laba (Rugi) Bersih Total Asset ROA
81 BTPN 2010 836,819,000 34,522,573,000 0.024239763
82 BTPN 2011 1,400,063,000 46,651,141,000 0.030011335
83 BTPN 2012 1,978,986,000 59,090,132,000 0.033490973
84 BTPN 2013 2,131,101,000 69,661,464,000 0.030592251
85 BTPN 2014 1,869,031,000 75,014,737,000 0.024915518
86 BVIC 2010 106,801,942 10,304,852,773 0.010364238
87 BVIC 2011 187,402,442 11,802,562,942 0.015878114
88 BVIC 2012 205,571,047 14,352,840,454 0.014322673
89 BVIC 2013 244,415,384 19,153,130,890 0.012761119
90 BVIC 2014 105,699,344 21,364,882,284 0.00494734
91 INPC 2010 83,669,240 17,063,094,176 0.004903521
92 INPC 2011 100,430,000 19,185,436,000 0.0052347
93 INPC 2012 133,349,000 20,558,770,000 0.006486234
94 INPC 2013 222,805,000 21,197,512,000 0.010510903
95 INPC 2014 110,585,000 23,453,347,000 0.004715105
96 MAYA 2010 76,954,223 10,102,287,636 0.007617505
97 MAYA 2011 171,275,437 12,951,201,232 0.013224676
98 MAYA 2012 263,289,326 17,166,551,873 0.015337345
99 MAYA 2013 385,351,499 24,015,571,540 0.016045902
100 MAYA 2014 435,561,942 36,173,590,792 0.012040882
101 MCOR 2010 28,293,000 4,354,460,000 0.006497476
102 MCOR 2011 36,214,000 6,452,794,000 0.005612143
103 MCOR 2012 94,081,000 6,495,246,000 0.014484594
104 MCOR 2013 78,306,000 7,917,214,000 0.0098906
105 MCOR 2014 52,876,000 9,769,591,000 0.005412304
106 MEGA 2010 951,800,000 51,596,960,000 0.018446823
107 MEGA 2011 1,073,352,000 61,909,027,000 0.017337569
108 MEGA 2012 1,377,412,000 65,219,108,000 0.021119761
109 MEGA 2013 524,780,000 66,475,698,000 0.007894313
110 MEGA 2014 599,238,000 66,647,891,000 0.008991102
111 NISP 2010 418,662,000 50,141,559,000 0.008349601
112 NISP 2011 752,654,000 59,834,397,000 0.012578952
113 NISP 2012 915,456,000 79,141,737,000 0.011567297
114 NISP 2013 1,142,721,000 97,524,537,000 0.011717267
115 NISP 2014 1,332,182,000 103,123,179,000 0.012918357
116 PNBN 2010 1,448,937,000 108,995,334,000 0.013293569
117 PNBN 2011 2,053,115,000 124,755,428,000 0.01645712
118 PNBN 2012 2,278,335,000 148,792,615,000 0.015312151
119 PNBN 2013 2,454,475,000 164,055,578,000 0.014961241
120 PNBN 2014 2,582,627,000 172,581,667,000 0.014964666
108
LAMPIRAN 3
HASIL OUTPUT EViews
109
Lampiran III
Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: UJI_CHOW
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 16.247336 (23,93) 0.0000
Cross-section Chi-square 193.567562 23 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: ROA
Method: Panel Least Squares
Date: 09/02/15 Time: 23:35
Sample: 2010 2014
Periods included: 5
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 120 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. CEE 0.022754 0.006691 3.400882 0.0009
HCE 0.007202 0.001336 5.390253 0.0000
SCE -0.010149 0.002667 -3.805501 0.0002
C -0.001344 0.002273 -0.591412 0.5554 R-squared 0.328628 Mean dependent var 0.015175
Adjusted R-squared 0.311265 S.D. dependent var 0.007886
S.E. of regression 0.006545 Akaike info criterion -7.187504
Sum squared resid 0.004969 Schwarz criterion -7.094587
Log likelihood 435.2502 Hannan-Quinn criter. -7.149770
F-statistic 18.92684 Durbin-Watson stat 0.733801
Prob(F-statistic) 0.000000
110
Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 30.134199 3 0.0000
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. SCE -0.002553 -0.003545 0.000000 0.0663
HCE 0.002261 0.002827 0.000000 0.2388
CEE -0.000893 0.005024 0.000011 0.0772
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: ROA
Method: Panel Least Squares
Date: 09/02/15 Time: 23:36
Sample: 2010 2014
Periods included: 5
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 120 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.011960 0.001532 7.804946 0.0000
SCE -0.002553 0.001774 -1.439452 0.1534
HCE 0.002261 0.001109 2.037709 0.0444
CEE -0.000893 0.006647 -0.134414 0.8934 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.866211 Mean dependent var 0.015175
Adjusted R-squared 0.828808 S.D. dependent var 0.007886
S.E. of regression 0.003263 Akaike info criterion -8.417233
Sum squared resid 0.000990 Schwarz criterion -7.790048
Log likelihood 532.0340 Hannan-Quinn criter. -8.162530
F-statistic 23.15873 Durbin-Watson stat 1.680375
Prob(F-statistic) 0.000000
111
Hasil Uji Statistik Deskriptif
ROA HCE CEE SCE VAIC_
Mean 0.015175 2.003738 0.278173 0.417886 2.699797
Median 0.012943 1.808985 0.275079 0.447202 2.563298
Maximum 0.034102 3.963514 0.647357 0.747699 5.313627
Minimum 0.002222 0.374641 0.020615 -1.669222 -1.273966
Std. Dev. 0.007886 0.673162 0.109204 0.341776 1.017037
Skewness 0.690138 0.530421 0.498783 -4.299914 -0.797283
Kurtosis 2.457456 3.606041 4.155394 24.48808 6.196095
Jarque-Bera 10.99759 7.463364 11.65037 2678.472 63.78832
Probability 0.004092 0.023953 0.002952 0.000000 0.000000
Sum 1.820954 240.4486 33.38075 50.14627 323.9756
Sum Sq. Dev. 0.007401 53.92446 1.419145 13.90051 123.0894
Observations 120 120 120 120 120
112
Hasil Uji Regresi Berganda
Dependent Variable: ROA
Method: Panel Least Squares
Date: 09/02/15 Time: 23:29
Sample: 2010 2014
Periods included: 5
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 120 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. HCE 0.002261 0.001109 2.037709 0.0444
CEE -0.000893 0.006647 -0.134414 0.8934
SCE -0.002553 0.001774 -1.439452 0.1534
C 0.011960 0.001532 7.804946 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.866211 Mean dependent var 0.015175
Adjusted R-squared 0.828808 S.D. dependent var 0.007886
S.E. of regression 0.003263 Akaike info criterion -8.417233
Sum squared resid 0.000990 Schwarz criterion -7.790048
Log likelihood 532.0340 Hannan-Quinn criter. -8.162530
F-statistic 23.15873 Durbin-Watson stat 1.680375
Prob(F-statistic) 0.000000
Hasil Uji Normalitas (Jarque-Bera)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
-0.0075 -0.0050 -0.0025 0.0000 0.0025 0.0050
Series: Standardized Residuals
Sample 2010 2014
Observations 120
Mean -2.89e-20
Median 0.000472
Maximum 0.006111
Minimum -0.009353
Std. Dev. 0.002885
Skewness -0.471880
Kurtosis 3.389550
Jarque-Bera 5.212153
Probability 0.073824
113
Hasil Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov Test)
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 120
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .00646185
Most Extreme Differences Absolute .054
Positive .040
Negative -.054
Test Statistic .054
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
Hasil Uji Multikolineritas
SCE HCE CEE
SCE 1.000000 0.729355 0.539262
HCE 0.729355 1.000000 0.521141
CEE 0.539262 0.521141 1.000000
114
Hasil Uji Heterokedastisitas (Uji Park)
Dependent Variable: LOG(RES2)
Method: Panel Least Squares
Date: 09/02/15 Time: 23:29
Sample: 2010 2014
Periods included: 5
Cross-sections included: 24
Total panel (balanced) observations: 120 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -13.77394 0.848787 -16.22780 0.0000
CEE 5.995618 3.681912 1.628398 0.1068
HCE 0.480773 0.614494 0.782388 0.4360
SCE -0.484746 0.982497 -0.493381 0.6229 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.438193 Mean dependent var -11.34535
Adjusted R-squared 0.281128 S.D. dependent var 2.131644
S.E. of regression 1.807342 Akaike info criterion 4.216699
Sum squared resid 303.7830 Schwarz criterion 4.843885
Log likelihood -226.0019 Hannan-Quinn criter. 4.471402
F-statistic 2.789893 Durbin-Watson stat 2.274353
Prob(F-statistic) 0.000165