PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA...

��

�

PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN:

PERBANDINGAN HIGH-INTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES DAN LOW-

INTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES

Oleh :

JOHAN PRIMANTYA MULYA

NIM : 212009083

KERTAS KERJA

Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis

Guna Memenuhi Salah Satu Syarat

Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

FAKULTAS : EKONOMIKA DAN BISNIS

PROGRAM STUDI : MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS

UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA

SALATIGA

2013

��

�

Fakultas Ekonomika Dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana

Jalan Diponegoro 52-60 Salatiga 50711-Indonesia

Telp (0298) 321212, 311881 Fax (0298) 321433, 311881

Homepage : www.uksw.edu e-mail : [email protected]

�

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI �

Yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Johan Primantya Mulya Nim : 212009083 Program Studi : Manajemen � � � ��Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi,

Judul : Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja Perusahaan: Perbandingan High-Intellectual Capital Intensive Industries dan Low-Intellectual Capital Intensive Industries

Pembimbing : Harijono, SE, MAF, M.com (Hons), PhD Tanggal diuji : 23 Agustus 2013 adalah benar – benar hasil karya saya. Di dalam skripsi ini tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan atau gagasan orang lain yang saya ambil dengan menyalin atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau simbol yang saya akui seolah – olah sebagai tulisan saya sendiri tanpa memberikan pengakuan pada penulis aslinya. Apabila kemudian terbukti bahwa saya ternyata melakukan tindakan menyalin atau meniru tulisan orang lain seolah – olah hasil pemikiran saya sendiri, saya bersedia menerima sanksi sesuai dengan peraturan yang berlaku di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, termasuk pencabutan gelar kesarjanaan yang telah saya peroleh.

Salatiga, Agustus 2013 Yang memberi pernyataan,

Johan Primantya Mulya

��

�

PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN:

PERBANDINGAN HIGH-INTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES DAN LOW-


Oleh :

JOHAN PRIMANTYA MULYA

NIM : 212009083

KERTAS KERJA

Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis

Guna Memenuhi Salah Satu Syarat

Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

FAKULTAS : EKONOMIKA DAN BISNIS

PROGRAM STUDI : MANAJEMEN

Disetujui oleh :

Harijono, SE, MAF, M.Com (Hons), PhD Pembimbing

FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS

UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA

SALATIGA

2013

��

�

ABSTRACT

Intellectual capital is an intangible asset that can improve company performance. With the usage of value added that produced by intellectual capital, company can create a competitive advantage. This research aimed to find about contribution of intellectual capital for the performances of company in the two kinds of industry, the industry with a high level of intellectual capital needs and the industry with a low level of intellectual capital needs.�

The sample of this research are 1657 financial reports from 335 companies that listed in Indonesia Stock Exchange (ISE) in 2007-2011. To examine the influence of intellectual capital for the performances of company and the differences in intellectual capital contributions used panel regression analysis.�

The results showed that intellectual capital is significantly influenced financial and the market performance of the company, and the contribution of intellectual capital in company performance for the industry with low intellectual capital intensity was higher compared with the industry with a high intellectual capital intensity.

Key words: intellectual capital, company performance, and kinds of industry.

��

�

SARIPATI

Modal intelektual merupakan aset tak berwujud yang dapat meningkatkan kinerja perusahaan. Dengan pemanfaatan nilai tambah yang dihasilkan oleh modal intelektual, perusahaan dapat menciptakan keunggulan dalam bersaing. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kontribusi modal intelektual terhadap kinerja perusahaan pada dua jenis industri, yaitu industri dengan tingkat intensitas modal intelektual tinggi dan industri dengan tingkat intensitas modal intelektual rendah.

Sampel data dalam penelitian ini adalah 1.675 laporan keuangan dari 335 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2007-2011. Untuk menguji pengaruh modal intelektual terhadap kinerja perusahaan dan perbedaan kontribusi modal intelektual digunakan analisis regresi panel.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa modal intelektual berpengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan dan kinerja pasar perusahaan, dan kontribusi modal intelektual pada kinerja perusahaan dengan tingkat kebutuhan modal intelektual yang rendah lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan dengan tingkat kebutuhan modal intelektual yang tinggi.

Kata Kunci : Modal intelektual, Kinerja Perusahaan, Jenis Industri

�

�

��

�

HALAMAN PERSEMBAHAN

Puji syukur penulis naikkan kepada Tuhan Yesus Kristus, yang oleh karena

penyertaan, kasih dan berkatNya yang diberikan bagi penulis, maka kertas kerja

yang berjudul “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja Perusahaan :

Perbandingan pada High-Intellectual Capital Intensive Industries dan Low-

Intellectual Capital Industries” dapat diselesaikan dengan baik.

Dalam penyusunan kertas kerja ini, penulis banyak bantuan, dukungan,

maupun dorongan moril dan materiil dari berbagai pihak, baik secara langsung

maupun tidak langsung. Untuk itu pada kesempatan ini penulis ingin

menyampaikan rasa terima kasih kepada berbagai pihak antara lain kepada :

1. Tuhan Yesus Kristus atas segalanya yang diberikan pada penulis.

2. Bapak Hari Sunarto, S.E., MBA., Ph.D., selaku dekan Fakultas

Ekonomika dan Bisnis.

3. Ibu Roos Kities Andadari, S.E., MBA., PhD., selaku Ketua Program Studi

Manajemen Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya

Wacana.

4. Bapak Harijono SE., MAF., M.Com (Hons).,Phd selaku dosen

pembimbing yang dengan sabar selalu memberi nasehat, arahan dan

banyak ide kepada penulis selama penyusunan kertas kerja ini.

5. Ibu Lieli Suharti, Ir., MM., PhD., selaku wali studi yang telah membantu

penulis selama proses perkuliahan.

6. Seluruh staf pengajar dan staf tata usaha Fakultas Ekonomika dan Bisnis

UKSW yang sudah membimbing selama masa perkuliahan penulis, serta

penyusunan kertas kerja baik secara langsung maupun tidak langsung.

7. Seluruh keluarga, kedua orang tuaku dan saudara-saudaraku, bapak Drs.

Tritjahjo Danny S., ibu Rihadini Rahayu Mukti, Adhe Laksana Nugraha

SE. Dan Tri Citra atas doa, kasih sayang, motivasi, dan segala dukungan

yang diberikan.

��

�

8. Yusiana Andrini dan keluarga yang turut memotivasi dan mengingatkan

penulis mengerjakan kertas kerja ini.

9. Teman-teman seperjuangan selama masa perkuliahan, Adit, Hadi, Naffi,

Benaya, Rehuil, Rendi, Febrian, Yulius, Bahtiar, Arum, Ketut, Tommy,

Bowo serta teman-teman lainnya yang tidak dapat disebutkan satu-persatu.

Terimakasih atas kebersamaan dan pengalaman yang tak terlupakan.

10. Sahabat-sahabat BURJO yang sudah bekerja maupun masih berjuang demi

masa depan, Erik, Marcello, Edi, Andre, Sesa, Ivan, Deo, Ajie, Giovani,

Bagus, Nanda, Cumi, Shinta, Chandra, Boim, Ticus, Oni. Terimakasih

untuk kebersamaan kalian, dan pengalaman yang menyenangkan selama

ini.

11. Keluarga Besar Komunitas Film Salatiga dan Finger Kine Klub Salatiga,

terimakasih atas pengalaman berorganisasi dan bantuannya dalam usaha

memajukan perfilman di Salatiga.

�

Salatiga, Juli 2013

Penulis,

(Johan Primantya Mulya)

��

�

DAFTAR ISI

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

SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS .................................................................. ii

HALAMAN PERSETUJUAN ...................................................................................... iii

ABSTRACT ..................................................................................................................... iv

SARIPATI ........................................................................................................................ v

HALAMAN PERSEMBAHAN .................................................................................... vi

DAFTAR ISI ................................................................................................................. viii

DAFTAR TABEL ........................................................................................................... x

DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................................. xi

PENDAHULUAN ............................................................................................................ 1

TELAAH TEORITIS DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS ................................. 8

Intellectual Capital ................................................................................................. 8

Value Added Intellectual Capital ........................................................................... 8

Kinerja Perusahaan ............................................................................................. 10

Perumusan Hipotesis ........................................................................................... 12

METODE PENELITIAN ............................................................................................. 15

Populasi dan Sampel ........................................................................................... 15

Jenis dan Sumber Data ....................................................................................... 17

Teknik dan Langkah Analisis ............................................................................. 17

ANALISIS ...................................................................................................................... 21

Statistika Deskriptif ............................................................................................. 21

Pengujian Statistik ............................................................................................... 24

Pembahasan ......................................................................................................... 31

PENUTUP ...................................................................................................................... 33

Kesimpulan ........................................................................................................... 33

Implikasi Teori ..................................................................................................... 33

Implikasi Terapan ............................................................................................... 34

Keterbatasan Penelitian ...................................................................................... 34

Saran ..................................................................................................................... 35

��

�

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................................... 36

LAMPIRAN-LAMPIRAN ........................................................................................... 39

��

�

DAFTAR TABEL

�

Table 1 Klasifikasi Woodcock et al ...................................................................... 15

Table 2 Klasifikasi yang Telah Disesuaikan ......................................................... 16

Table 3 Jumlah Perusahaan ................................................................................... 22

Table 4 Statistika Deskriptif ................................................................................. 23

Table 5 Statistika Deskriptif high ic ..................................................................... 23

Table 6 Statistika Deskriptif low ic ....................................................................... 24

Table 7 Uji t independent VAIC ........................................................................... 25

Table 8 Uji Mann-Whitney VAIC ......................................................................... 26

Table 9 Uji Mann-Whitney Kinerja Perusahaan.................................................... 26

Table 10 Uji t independent Kinerja Perusahaan .................................................... 27

Table 11 Persamaan Regresi Panel 1 .................................................................... 28

Table 12 Persamaan Regresi Panel 2 .................................................................... 29�

��

�

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Statistika Deskriptif ........................................................................... 39

Lampiran 2 Uji Beda Rata-Rata Intellectual Capital ............................................ 40

Lampiran 3 Uji Beda Rata-Rata Komponen VAIC .............................................. 41

Lampiran 4 Uji Beda Rata-Rata Kinerja Perusahaan ............................................ 43

Lampiran 5 Uji Regresi Panel VAIC .................................................................... 45

Lampiran 6 Uji Regresi Panel Komponen VAIC ................................................. 48

Lampiran 7 Data Perusahaan Berdasar Jenis Industri ........................................... 53�

��

�

PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP

KINERJA PERUSAHAAN:

PERBANDINGAN PADA HIGH- INTELLECTUAL

CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES DAN LOW-


PENDAHULUAN

Dalam perkembangan perekonomian global yang ditandai dengan

implementasi teknologi dan persaingan yang semakin ketat, perusahaan-

perusahaan dihadapkan pada tantangan perubahan teknologi yang cepat dan

peningkatan ketidakpastian dalam industrialisasi dan lingkungan bisnis global.

Untuk mengikuti perubahan lingkungan diperlukan sistem manajemen yang

berbasis pengetahuan. Dalam sistem manajemen yang berbasis pengetahuan ini,

maka modal yang konvensional seperti sumber daya alam, sumber daya keuangan

dan aktiva fisik lainnya menjadi kurang penting dibandingkan dengan modal yang

berbasis pada pengetahuan dan teknologi (Sawarjuwono, 2003). Sehingga

masyarakat yang semula berbasis industrialis dan jasa akan berpindah ke

masyarakat yang berbasis pengetahuan.

Dalam masyarakat berbasis pengetahuan, pengetahuan merupakan bagian

besar dari nilai produk serta kekayaan perusahaan (Sullivan, 2000). Penciptaan

nilai perusahaan saat ini didasarkan pada standar proprietary dan metode, hak

cipta, paten, hubungan dengan pelanggan, pemasok, dan mitra, tanda dan reputasi,

serta berbagai faktor intangible lainnya. Adanya masyarakat pengetahuan

��

�

(knowledge society) telah mengubah penciptaan nilai organisasi. Masa depan dan

prospek organisasi kemudian akan bergantung pada bagaimana kemampuan

manajemen untuk mendayagunakan the hidden value (nilai-nilai yang tidak

tampak) dari aset tidak berwujud (M. Ikhsan, 2004 dalam Astuti, 2005).

Keunggulan kompetitif perusahaan tergantung pada bagaimana perusahaan

tersebut dapat menciptakan nilai perusahaan dari semua sumber daya yang ada.

Wujud perusahaan dalam memanfaatkan ilmu pengetahuan dan teknologi

untuk kemajuan perusahaannya adalah dengan menerapkan konsep intellectual

capital. Dengan pemanfaatan intellectual capital (modal intelektual), berarti

memanfaatkan pengetahuan khusus dan berharga yang dimiliki organisasi. Teori

intellectual capital telah banyak dikembangkan melalui gagasan-gagasan dan

pemikiran-pemikiran para praktisi. Saat ini, teori tersebut merupakan petunjuk

untuk mengelola aset tak berwujud dan memfasilitasi kesuksesan melalui

keuntungan persaingan yang berkelanjutan untuk memimpin perusahaan dan

organisasi. Salah satu konsep yang digunakan dalam penelitian intellectual capital

adalah model yang dikembangkan oleh Pulic. Menurut Pulic (2000) dalam

Nogueira et al. (2010) menekankan bahwa ada dua sumber yang dapat dijadikan

sebagai variabel dalam menghasilkan nilai tambah (added value) pada

perusahaan, yaitu modal tenaga kerja dan modal intelektual.

Penelitian mengenai intellectual capital terdahulu telah dilakukan oleh

Chen et al. (2005). Dalam penelitian ini diambil sample semua perusahaan yang

terpublikasi di Taiwan pada tahun 1992-2002 dengan menghapus 64 data

perusahaan yang hilang dan perusahaan yang ekuitasnya negatif. Hasilnya

��

�

menunjukkan bahwa investor menempatkan market value yang tinggi pada

perusahaan dengan efisiensi intellectual capital yang lebih baik, dan bahwa

perusahaan dengan efisiensi intellectual capital yang lebih baik menghasilkan

profitabilitas yang lebih besar dan pertumbuhan pendapatan baik di saat ini dan

tahun-tahun berikutnya.

Penelitian tentang pengaruh intellectual capital terhadap profitabilitas

perusahaan pernah dilakukan oleh Nogueira et al (2010) yang diterapkan pada

perusahaan manufaktur yang terdaftar di IBGE (Brazilian Institute of Geography

and Statistics). Penelitian ini membuktikan adanya pengaruh positif antara

intellectual capital dengan profitabilitas perusahaan, yang diukur dengan Return

On Assets (ROA).

Penelitian pada sektor keuangan pernah dilakukan oleh Ismail (2009) di

Malaysia. Pada penelitian ini diteliti mengenai efisiensi intellectual capital dan

kinerja perusahaan industri keuangan yang meliputi perbankan, asuransi, dan

sekuritas. Hasilnya ada pengaruh intellectual capital terhadap kinerja perusahaan-

perusahaan tersebut.

Adapun beberapa penelitian sebelumnya mengenai intellectual capital

yang dilakukan di Indonesia pada industri keuangan antara lain adalah penelitian

Iswati et al (2007) yang meneliti pengaruh intellectual capital pada kinerja

perusahaan asuransi di Bursa Efek Jakarta (BEJ), dimana ditemukan bahwa

kinerja perusahaan terutama pada lingkungan global saat ini tergantung pada

intellectual capital yang dimiliki. Selanjutnya, Wahdikorin (2010) mengambil

sampel industri perbankan di Indonesia, juga menggunakan metode Pulic (VAIC)

��

�

untuk diukur pengaruhnya terhadap ROA dan Cost to Asset (CTA). Hasilnya HCE

berpengaruh positif pada ROA, sedangkan SCE, CEE dan VAIC tidak

berpengaruh terhadap ROA perusahaan.

Kuryanto (2008) menggunakan Pulic Framework (VAIC) dan data dari 73

perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia kecuali industri keuangan

antara tahun 2003 hingga 2005. Hasilnya tidak ada pengaruh positif antara

intellectual capital sebuah perusahaan dengan kinerjanya.

Penelitian-penelitian yang telah disebutkan diatas kebanyakan hanya

terfokus pada satu jenis industri saja. Tan et al (2007) menemukan dalam

penelitiannya pada perusahaan di Bursa Efek Singapore bahwa intellectual capital

berhubungan positif dengan kinerja perusahaan dan kinerja pasarnya, lalu

kontribusi intellectual capital berbeda-beda tiap jenis industrinya. Sementara itu,

penelitian yang mengukur kontribusi intelectual capital terhadap kinerja

perusahaan berdasar jenis industrinya di Indonesia adalah penelitian Sholikhah et

al (2010). Penelitian ini mengambil sampel perusahaan manufaktur yang terdaftar

di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2006 hingga 2008. Hasilnya intellectual

capital berpengaruh positif terhadap kinerja keuangan perusahaan namun tidak

berpengaruh terhadap nilai pasarnya, dan kontribusi intellectual capital pada tiap

jenis industrinya berbeda-beda.

Morgan Stanley Capital International (MSCI) dan Standard and Poors

(S&P) telah mengembangkan pengelompokan perusahaan berdasar GICS (Global

Industries Classification Standard) seperti yang telah dijelaskan pada penelitian

Woodcock et al (2009). Dari pengelompokkan tersebut perusahaan dibagi menjadi

�

�

2 kelompok, yaitu perusahaan dengan tingkat intensitas intellectual capital yang

tinggi (High-IC intensive industries) dan perusahaan dengan tingkat intensitas

intellectual capital yang rendah (Low-IC intensive industries) dan diterapkan pada

perusahaan di Australia pada penelitain Woodcock et al (2009) mengenai

pengungkapan intellectual capital perusahaan. GICS ini dapat digunakan oleh

komunitas keuangan secara global. Dari pernyataan tersebut pengelompokkan ini

seharusnya juga dapat diterapkan pada industri di Indonesia. Di Indonesia

penelitian intellectual capital berdasar pengelompokkan industri oleh GICS telah

dilakukan oleh Pramelasari (2010). Penelitian ini menunjukkan bahwa intellectual

capital tidak berpengaruh terhadap nilai pasar dan kinerja keuangan perusahaan di

Indonesia dan terdapat perbedaan nilai ROA dan ROE antara perusahaan yang

tergolong jenis industri high-IC intensive industries dengan perusahaan yang

tergolong jenis industri low-IC intensive industries. Nilai ROA perusahaan high-

IC intensive industries lebih tinggi dibandingkan perusahaan low-IC intensive

industries. Sedangkan nilai ROE perusahaan high-IC intensive industries juga

lebih tinggi dibandingkan perusahaan low- IC intensive industries.

Penelitian ini berusaha meneliti mengenai kontribusi Intellectual Capital

terhadap kinerja keuangan perusahaan dan nilai pasar perusahaan yang terdaftar

pada Bursa Efek Indonesia pada dua jenis perusahaan dengan tingkat intensitas

atau kebutuhan akan intellectual capital yang berbeda. Karena tingkat intensitas

intellectual capital perusahaan berbeda-beda, maka kontribusi intellectual capital

terhadap kinerja perusahaan akan berbeda (Chen et al, 2005). Perusahaan dengan

high intellectual capital intensity dihadapkan pada sebuah tantangan kemampuan

�

�

pihak manajemennya dalam mengelola intellectual capital yang dimiliki untuk

memberikan nilai tersendiri pada produk dan jasa yang dihasilkan. Oleh karena itu

pemanfaatan intellectual capital yang baik perlu dipertimbangkan mengingat

bahwa intellectual capital merupakan faktor dominan didalam nilai perusahaan itu

sendiri, terutama pada perusahaan high tech atau high intellectual capital (Astuti,

2005). Dalam penelitian ini akan diuji apakah pihak manajemen perusahaan high

intellectual capital intensive industries sudah mengelola modal yang mereka

miliki dengan menghasilkan value added sebagaimana mestinya sehingga akan

mendorong kinerja perusahaan. Pengukuran tingkat intensitas intellectual capital

perusahaan ini mengacu pada penelitian Pramelasari (2010) dan Woodcock et al

(2009) dimana perusahaan dikelompokkan menjadi 2 jenis indutsri, yaitu industri

dengan tingkat intensitas intellectual capital yang tinggi (High-IC intensive

industries) dan industri dengan tingkat intensitas intellectual capital yang rendah

(Low-IC intensive industries) seperti yang telah dijelaskan sebelumnya.

Pengukuran intellectual capital dalam penelitian ini menggunakan metode VAIC

yang dikembangkan oleh Pulic (1998), sedangkan pengukuran kinerja keuangan

menggunakan Return On Asset (ROA), Return On Equity (ROE), Return On Sales

(ROS) dan Earning Per Share (EPS), dan Market to Book Value (MtBV) sebagai

kinerja pasar.

Adapun manfaat yang diperoleh dari penelitian ini, yaitu manfaat secara

teoritis dan praktis. Secara teoritis manfaat dari penelitian ini dapat memperkaya

konsep mengenai intellectual capital dan menjelaskan pengaruh intellectual

capital terhadap profitabilitas perusahaan dari Return On Asset (ROA), Return On

��

�

Equity (ROE), Return On Sales (ROS) dan Earning Per Share (EPS) serta Market

to Book Value (MtBV). Manfaat praktis dari penelitian ini, dapat dijadikan

sebagai acuan pada penelitian selanjutnya mengenai peran intellectual capital

pada industri global saat ini.

��

�

TELAAH TEORITIS

Definisi Konsep

1. Modal Intelektual (Intellectual Capital)

Intellectual capital telah diidentifikasi sebagai seperangkat tak berwujud

(sumber daya, kemampuan dan kompetensi) yang menggerakkan kinerja

organisasi dan penciptaan nilai (Bontis et al. ,2000). Dalam penelitian ini,

perusahaan dikelompokkan berdasar tingkat intensitas intellectual capital-nya

sehingga ada 2 jenis industri atau perusahaan dalam penelitian ini, yaitu industri

high intellectual capital dan industri low intellectual capital. Industri high

intellectual capital merupakan perusahaan yang memiliki value added besar yang

berasal dari teknologi dan pengetahuan. Sedangkan industri low intellectual

capital merupakan perusahaan-perusahaan yang lebih memanfaatkan sumber daya

alam dan masih menerapkan sistem tradisional (Woodcock et al, 2009).

2. Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™)

Value Added Intellectual Coefficient (VAIC) merupakan sebuah metode

pengukuran value creation efficiency dari aset berwujud (tangible asset) dan aset

tak berwujud (intangible asset) yang dimiliki oleh perusahaan, yang

dikembangkan oleh Pulic (1998). Metode VAIC sering digunakan karena

menyediakan dasar ukuran yang standar dan konsisten, dan dikonstruksikan dari

data yang tersedia pada laporan keuangan, sehingga memungkinkan lebih efektif

melakukan analisis komparatif internasional menggunakan ukuran sampel yang

besar di berbagai sektor industri. Data yang digunakan adalah laporan keuangan

�

�

yang telah diaudit sehingga perhitungan dapat dianggap obyektif dan dapat

diverifikasi (Pulic, 1998, 2000).

Metode ini dimulai dengan kemampuan perusahaan untuk menciptakan

value added (VA). VA adalah indikator paling objektif untuk menilai keberhasilan

bisnis dan menunjukkan kemampuan perusahaan dalam penciptaan nilai (value

creation) (Pulic, 1998). Value added atau nilai tambah ini merupakan selisih dari

pendapatan (OUT) dan beban (IN). Nilai output (OUT) adalah revenue dan

mencakup seluruh produk dan jasa yang dihasilkan sebuah perusahaan untuk

dijual, sedangkan input (IN) meliputi seluruh beban yang digunakan perusahaan

untuk memproduksi barang atau jasa dalam rangka menghasilkan revenue

(Pramelasari, 2010). Dalam metode ini beban karyawan tidak termasuk dalam IN.

Peran aktif beban karyawan dalam proses value creation dari intellectual capital

menjadikannya tidak dihitung sebagai biaya (IN). Dalam metode VAIC, tenaga

kerja diperlakukan sebagai entitas penciptaan nilai (value creating entity).

Value added (VA) dipengaruhi oleh tiga faktor yaitu:

1. Value added of Capital Employed �VACA�

VACA adalah indikator untuk VA yang diciptakan oleh satu unit dari

physical capital. Pulic (1998) mengasumsikan bahwa jika 1 unit dari CE (Capital

Employed) menghasilkan return yang lebih besar daripada perusahaan yang lain,

maka berarti perusahaan tersebut lebih baik dalam memanfaatkan CE-nya.

Dengan demikian, pemanfaatan IC yang lebih baik merupakan bagian dari IC

perusahaan (Pramelasari, 2010).

2. Value Added Human Capital �VAHU�

��

�

VAHU menunjukan berapa banyak VA dapat dihasilkan melalui

pengeluaran untuk tenaga kerja. Hubungan antara VA dengan HC

mengindikasikan kemampuan HC untuk menciptakan nilai di dalam perusahaan.

3. Structural Capital Value Added �STVA�

STVA mengukur jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan 1

rupiah dari VA dan merupakan indikasi bagaimana keberhasilan SC dalam

penciptaan nilai. SC dan HC berkebalikan. Semakin besar kontribusi HC dalam

value creation, maka akan semakin kecil kontribusi SC dalam hal tersebut. Pulic

menyatakan bahwa SC adalah selisih antara VA dengan HC.

3. Kinerja Perusahaan

Kinerja perusahaan merupakan suatu gambaran tentang kondisi keuangan

suatu perusahaan yang dianalisis dengan alat-alat analisis keuangan, sehingga

dapat diketahui mengenai baik buruknya keadaan keuangan suatu perusahaan

yang mencerminkan prestasi kerja dalam periode tertentu.

(http://dwiermayanti.wordpress.com/2009/10/15/kinerja-keuangan-perusahaan/).

Kinerja perusahaan dibedakan menjadi dua, yaitu kinerja keuangan dan

kinerja pasar. Kinerja keuangan yang digunakan adalah Return On Asset (ROA),

Return On Equity (ROE), Return On Sales (ROS) dan Earning Per Share (EPS).

Sedangkan Market to Book Value (MtBV) sebagai kinerja pasar.

��

�

Return On Asset (ROA)

Return On Asset (ROA) merupakan indikator dari profitabilitas perusahaan

dalam menggunakan asetnya untuk menghasilkan laba bersih. ROA merefleksikan

keuntungan bisnis dan efisiensi perusahaan dalam pemanfaatan total aset (Chen et

al., 2005).��

ROA dihitung dengan membagi laba bersih (net income) dengan rata-rata

total asset perusahaan. Semakin tinggi nilai ROA, maka perusahaan tersebut

semakin efisien dalam menggunakan asetnya. Hal ini berarti bahwa perusahaan

tersebut dapat menghasilkan uang (earnings) yang lebih banyak dengan investasi

yang sedikit.

Return On Equity (ROE)

Return On Equity (ROE) merupakan indikator dari profitabilitas perusahaan

menghitung berapa banyak jumlah keuntungan perusahaan yang dihasilkan dari

dana yang diinvestasikan oleh para pemegang saham.

Return On Sales (ROS)

Return On Sales (ROS) adalah rasio keuntungan yang dihasilkan dari tiap

penjualan. ROS direpresentasikan dalam bentuk persentase dari penjualan atau

revenue. Rasio ini menunjukan efisiensi perusahaan dalam memanfaatkan biaya

operasional dan dapat digunakan untuk mengukur trend penjualan. Semakin tinggi

ROS sebuah perusahaan semakin efisien perusahaan tersebut dalam beroperasi.

Rasio ini juga dikenal sebagai Operating Profit Margin (OPM).

��

�

Earning Per Share (EPS)

Earning Per Share (EPS) merupakan analisis laba dari sudut pandang

pemilik dipusatkan pada laba per lembar saham dalam suatu perusahaan. EPS

yang besar mengindikasikan suatu keberhasilan perusahaan dan dapat menarik

minat investor.

Market to Book Value (MtBV)

Market to Book Value (MtBV) merupakan perbedaan antara nilai buku

perusahaan (book value) dengan nilai pasar perusahaan (market value). Jika

ternyata selisih antara nilai pasar dengan nilai buku perusahaan terlalu jauh (cukup

signifikan), maka menandakan bahwa terdapat “hidden asset” yang tidak

tercantum dalam laporan keuangan perusahaan. Rasio ini terkadang disebut juga

Price per Book Value (PBV).

Perumusan Hipotesis

Pengelolaan intellectual capital yang baik oleh perusahaan dapat

meningkatkan kinerja perusahaan, baik dari sisi keuangan maupun nilai pasarnya.

Secara teori, intellectual capital yang dikelola secara efisien oleh perusahaan akan

meningkatkan apresiasi pasar terhadap nilai pasar perusahaan sehingga dapat

meningkatkan MtBV. Jadi semakin tinggi intellectual capital pada perusahaan,

kinerja keuangan dan nilai pasar juga akan semakin tinggi.

Pada penelitian Chen et al (2005) telah membuktikan perusahaan dengan

intellectual capital efisiensi yang tinggi menghasilkan kinerja perusahaan yang

��

�

semakin baik. Chen mengambil sample perusahaan-perusahaan yang listing di

Taiwan antara tahun 1992-2002. Menurut Chen, apabila intellectual capital

merupakan aset yang berharga bagi perusahaan, intellectual capital akan dapat

meningkatkan kinerja perusahaan serta mengindikasikan kinerja perusahaan di

masa depan. Selanjutnya dalam Chen et al (2005), investor akan memberi

penilaian yang tinggi pada perusahaan dengan intellectual capital yang lebih

besar. intellectual capital dalam suatu perusahaan akan menghasilkan keunggulan

kompetitif, dimana dengan memiliki keunggulan kompetitif tersebut, maka

persepsi pasar terhadap nilai perusahaan akan meningkat karena diyakini bahwa

perusahaan yang memiliki keunggulan kompetitif mampu bersaing dan bertahan

di lingkungan bisnis yang dinamis� ��

Pramelasari (2010) tidak dapat menemukan pengaruh intellectual capital

terhadap kinerja keuangan yang diukur dengan ROA, ROE dan EP. Intellectual

capital tidak dapat menggambarkan kinerja perusahaan pada masa depan. Selain

itu perusahaan low-IC dapat memanfaatkan asetnya lebih baik dibandingkan

perusahaan high-IC, dilihat dari perbandingan kinerja keuangan dan nilai

pasarnya. Hasil yang kontradiktif ditunjukkan pada penelitian Tan et al (2007)

dan Sholikhah et al (2010). Pada penelitian mereka, intellectual capital terbukti

berpengaruh terhadap kinerja perusahaan, selain itu kontribusi intellectual capital

berbeda sesuai jenis atau karakteristik industrinya. Terdapat beberapa perusahan

yang membutuhkan intellectual capital lebih intensif, namun ada perusahaan yang

lebih memanfaatkan aset keuangan dan aset fisik yang mereka miliki (Tan et al,

��

�

2007). Untuk menanggapi lebih lanjut penelitian mereka, maka hipotesis pada

penelitian ini adalah:

H1: Pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan

dan nilai pasar perusahaan high intellectual capital intensive

industries cenderung lebih tinggi dibandingkan perusahaan low

intellectual capital intensive industries.

��

�

METODE PENELITIAN

Populasi dan Sampel

Populasi dari penelitian ini adalah semua perusahaan yang terdaftar pada

Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2007-2011. Lalu perusahaan-perusahaan

tersebut dikelompokkan berdasar jenis industrinya, yaitu jenis industri dengan

tingkat intensitas intellectual capital yang tinggi atau padat intellectual capital

dan jenis industri dengan tingkat intellectual capital yang rendah atau tidak padat

intellectual capital.

High intellectual capital intensive industries

Low intellectual capital intensive industries

Automotive and Allied Products Commercial services and supplies Banking Consumer durables and apparels Capital Goods Consumer services Commercial services and supplies Energy Consumer services Food, beveraged and retailing Diversified Financials Materials Health care quipment and services Retail Insurance Transportation Media Utilities Pharmaticel, biotechnology, and life science

Real estate Semi Conductors and semi conductor equipment

Software and services Technology, hardware and equipment Telecommunication services ��

Dari klasifikasi tabel diatas, terdapat perbedaan dengan industri yang ada

di Indonesia. Ada beberapa jenis industri yang tidak terdapat di Bursa Efek

Indonesia pada seperti jenis industri Biotechnology, Software and services,

��

�

Technology, hardware and equipment dan Energy sehingga setelah dilakukan

penyesuaian pada sub industry group berdasar Global Industry Classification

Standard (GICS) akan menjadi seperti yang disajikan pada tabel 2.

High intellectual capital intensive industries

Low intellectual capital intensive industries

Automotive and Allied Products Adhesive Banking Agriculture, Forestry and Fishing Cables Animal Feed and Husbanry Construction Apparel and Other Textile Products Credit Agencies Other than Bank Cement Electronic and Office Equipment Chemical and Allied Products Holding and Other Invesment Companies

Consumer Goods

Insurance Fabricated Metal Products Pharmaceutical Food and Beverages Property and Real Estate Hotel and Travel Services Securities Lumber and Wood Products Telecommunication Metal and Allied Products Mining and Mining Services Paper and Allied Products Photographic Equipment Plastics and Glass Products Stone, Clay, Glass and Concrete

Products Textile Mill Products Tobacco Manufacturers Transportation Services Wholesale and Retail Trade ��

Ada beberapa kriteria yang digunakan dalam pengambilan sampel dalam

penelitian ini, yaitu:

a. Perusahaan termasuk dalam jenis industri yang telah diklasifikasikan

��

�

b. Perusahaan harus memiliki akhir periode 31 Desember dalam laporan

keuangannya

c. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan selama 5 tahun, dari tahun

2007 sampai 2011

Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data

diperoleh dari laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di situs Bursa Efek

Indonesia www.idx.co.id selama 5 tahun yang telah diaudit dari 31 Desember

2007 sampai 31 Desember 2011 pada semua perusahaan yang terdaftar di BEI

serta Indonesia Capital Market Directory (ICMD) sesuai jenis industrinya.

Teknik Analisis

Untuk menguji hipotesis pada penelitian ini digunakan teknik analisis

regresi panel. Analisis regresi panel digunakan untuk mengukur kekuatan

hubungan antara dua variabel atau lebih, dan untuk menunjukkan arah hubungan

antara variabel dependen dengan variabel independen.

Dalam penelitian ini terdapat 5 model persamaan regresi panel. Model

persamaan regresi panel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut:

ROA = � 0 + � 1 VAIC + � 2 D + � 3 D_IC + �

ROE = � 0 + � 1 VAIC + � 2 D + � 3 D_IC + �

EPS = � 0 + � 1 VAIC + � 2 D + � 3 D_IC + �

��

�

ROS = � 0 + � 1 VAIC + � 2 D + � 3 D_IC + �

MtBV = � 0 + � 1 VAIC + � 2 D + � 3 D_IC + �

Keterangan:

VAIC = Value Added Intellectual Capital, nilai intellectual capital dari

perusahaan yang diukur dengan metode VAIC Pulic.

D = Dummy variabel untuk jenis industri perusahaan, dimana dummy 1 =

perusahaan yang termasuk kategori High Intellectual Capital Intensive Industries,

dan dummy 0 = perusahaan yang termasuk kategori Low Intellectual Capital

Intensive Industries.

D_IC = Perkalian antara VAIC dengan D, untuk menguji interaksi antara VAIC

dan D. Dengan demikian efek atau pengaruh intellectual capital pada industri

high intellectual capital dan industri low intellectual capital dapat diidentifikasi.

Apabila D_IC memiliki koefisien positif, berarti perusahaan high intellectual

capital memiliki kontribusi intellectual capital yang lebih besar terhadap kinerja

perusahaan, dan sebaliknya. Apabila D_IC memiliki koefisien negatif, maka

perusahaan low intellectual capital yang intellectual capital-nya berkontribusi

lebih besar.

� = variabel eror

Variabel Penelitian

1. Variabel Independen

Variabel independen dalam penelitian ini adalah intellectual capital yang

diukur dengan metode VAIC. VAIC terdiri dari 3 komponen, yaitu VACA,

VAHU dan STVA. Lalu ditambahkan variabel dummy untuk membandingkan

� �

�

kinerja perusahaan high intellectual capital intensive industries dan low

intellectual capital intensive industries yaitu IC - intensity (D_IC).

Ada 5 tahapan dalam penghitungan VAIC, yaitu:

a. Menghitung Value Added (VA)

VA: OUT-IN

OUT: total penjualan ditambah pendapatan lain

IN: beban dan biaya-biaya (selain beban karyawan) pada laporan keuangan

b. Menghitung Value Added Capital Employed (VACA)

VACA: VA/CE

CE(Capital Employed) : ekuitas ditambah laba bersih

c. Menghitung Value Added Human Capital (VAHU)

VAHU: VA/HC

HC (Human Capital) : beban karyawan (beban gaji) dan tunjangan pada

laporan keuangan

d. Menghitung Structural Capital Value Added (STVA)

STVA: SC/VA

SC (Structural Capital): VA – HC

e. VAIC = VACA + VAHU + STVA

2. Variabel Dependen

Variabel dependen dari penelitian ini adalah kinerja keuangan perusahaan

dan nilai pasar, yaitu ROA, ROE, ROS dan EPS, dan MtBV. Berikut rumus

perhitungan masing-masing variabelnya:

��

�

a. ROA: Laba bersih ÷ total asset

b. ROE: Laba bersih ÷ ekuitas stockholder

c. ROS : Operating profit ÷ net sales (revenue)

d. EPS: Laba pemegang saham ÷ rata-rata tertimbang jumlah saham

e. MtBV: Nilai pasar (MV) ÷ nilai buku (BV)

f. MV: jumlah saham yang beredar x harga saham pada akhir tahun

g. BV: nilai buku ekuitas pemegang saham – modal disetor saham

preferen

��

�

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Statistika Deskriptif

Penelitian ini menggunakan data dari laporan keuangan perusahaan selama

5 tahun yaitu dari tahun 2007 sampai tahun 2011. Jumlah populasi dari penelitian

ini adalah 428 perusahaan sesuai dengan yang terdaftar di BEI pada tahun 2007.

Lalu perusahaan – perusahaan tersebut dikelompokkan menjadi 2 sesuai dengan

klasifikasi yang dilakukan oleh Woodcock et al (2009).

Jumlah perusahaan yang terdaftar di BEI pada tahun 2011 berdasar

lampiran 7, yang termasuk dalam industri padat intellectual capital sebanyak 159

perusahaan yang terdiri dari 8 perusahaan construction, 4 perusahaan cables, 5

perusahaan Electronics and office equipment, 15 perusahaan Automotive and

allied products, 8 perusahaan Pharmaceuticals, 5 perusahaan Telecommunication,

30 perusahaan Banking, 11 perusahaan Credit agencies other than bank, 14

perusahaan Securities, 11 perusahaan Insurance, 41 perusahaan Real estate and

property, dan 7 perusahaan Holding and other invesment companies.

Sedangkan sebanyak 176 perusahaan termasuk dalam industri yang tidak

padat intellectual capital, yang terdiri dari 11 perusahaan Agriculture, forestry

and fishing, 6 perusahaan Animal feed and husbanry, 25 perusahaan Mining and

mining services, 17 perusahaan Food and beverages, 3 perusahaan Tobacco

manufacturers, 7 perusahaan Textille mill products, 10 perusahaan Apparel and

other Textille products, 3 perusahaan Lumber and wood products, 5 perusahaan

Paper and allied products, 9 perusahaan Chemical and allied products, 4

perusahaan Adhesive, 10 perusahaan Plastics and glass products, 3 perusahaan

��

�

Cement, 11 perusahaan Metal and allied products, 2 perusahaan Fabricated and

metal products, 6 perusahaan Stone, clay, glass, and concrete products, 3

perusahaan Photographic equipment, 3 perusahaan Consumer goods, 4

perusahaan Transportation, 22 perusahaan Wholesale and retail, dan 12

perusahaan Hotel and travel services. Lalu sisanya adalah perusahaan yang tidak

memenuhi kriteria dan termasuk jenis industri lain-lain sebanyak 93 perusahaan

seperti yang terlihat dalam tabel berikut.

Klasifikasi Jumlah Perusahaan

High Intellectual Capital Intensive

Industries 159

Low Intellectual Capital Intensive

Industries 176

Tidak memenuhi kriteria 66

Jenis industri lain-lain 27

TOTAL 428

��

Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran atau deskripsi

atas variabel-variabel penelitian. Dalam penelitian ini pengukuran yang digunakan

adalah mean, standar deviasi, nilai minimum dan nilai maximum. Data statistik

deskriptif akan disajikan dalam tabel dibawah.

��

�

� ��

!"# 2,38 10,75 205,43 -179,51$% & 7,02 213,23 4373,88 -6992,6$% ! -1,76 278,77 1547,77 -11247,67&�' 245,81 1311,63 24081 -9167$% ' -12,31 369,77 1152,35 -10700,35( �) 2,36 8,01 135,49 -93,49

$��*��'��

+ ,�-./

$% !0�$% &��$% '�� 1 0�&�'�� *��0�( �) �� 20��*��

�� !"#�3 �� 4

�

��5�'��*��

Berdasar tabel 4 total data secara keseluruhan ada 1675 data yang

diperoleh dari data tiap perusahaan selama 5 tahun dikalikan dengan jumlah

perusahaan yang menjadi objek penelitian sebanyak 335 perusahaan.

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

VAIC 795 -50,11 205,43 2,89 8,67

ROE 795 -211,18 1173,23 11,21 50,30

ROA 795 -130,35 39,56 2,99 8,62

EPS 795 -7061 10230 167,44 720,98

ROS 795 -9761,63 1152,35 -5,76 358,59

MtBV 795 -17,61 51,21 1,66 3,25

��/�'��*��

��

�

�

�

��-�'��*��

Tabel 5 dan 6 menyediakan perbandingan data deskriptif untuk kedua jenis

industri. Nilai rata-rata untuk VAIC, ROE, ROA, dan ROS industri high

intellectual capital lebih tinggi dibandingkan dengan industri low intellectual

capital. Sedangkan nilai rata-rata EPS dan MtBV atau PBV industri low

intellectual capital yang lebih tinggi. Dilihat dari data deskriptif diatas dapat

dikatakan bahwa ada beberapa data yang terlalu ekstrem berdasarkan nilai

minimum dan nilai maximum-nya. Sehingga dalam pengujian statistik, data yang

merupakan outlier akan dihilangkan sebesar 1% dari total 1675 data menjadi 1641

data penelitian.

Pengujian Statistik

Untuk menguji nilai intellectual capital pada high intellectual capital

intensive industries dengan low intellectual capital intensive industries dilakukan

uji beda rata-rata dengan uji t independent sample dan Mann Whitney. Di

N Minimum Maximum Mean Std, Deviation

VAIC 880 -179,51 97 1,92 12,32

ROE 880 -6992,60 4373,88 3,23 290,30

ROA 880 -11247,67 1547,77 -6,60 384,57

EPS 880 -9167 24081 316,61 1672,192

ROS 880 -10700,35 468,54 -18,22 379,69

MtBV 880 -93,49 135,49 2,99 10,57

��

�

ekspektasikan nilai intellectual capital pada industri high intellectual capital lebih

tinggi.

�

��.�6 7��

Dari tabel 7 diatas apabila dilihat sig (2-tailed) 0,677 > dari �, maka tidak

ada perbedaan dengan adanya pengelompokkan yang dilakukan oleh Woodcock et

al (2009). Namun hasil uji Mann Whitney pada tabel 8 menunjukkan hasil yang

berbeda. Dengan tingkat signifikansi 0,1 ada perbedaan rata-rata nilai VAIC

antara high intellectual capital intensive industries dengan low intellectual capital

intensive industries walau tidak terlalu signifikan. Rata-rata nilai intellectual

capital untuk high intellectual capital intensive industries lebih tinggi daripada

rata-rata low intellectual capital intensive industries. Dari hasil tersebut terbukti

bahwa klasifikasi mengenai high intellectual capital dan low intellectual capital

dapat digunakan dalam penelitian ini.

High IC Low IC

Mean 0,99 0,97

Standar Deviasi 0,74 0,97

��

�

�

��8�6 7�� !"#�

Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian perbedaaan kinerja keuangan

dan kinerja pasar dari kedua industri tersebut. Kinerja perusahaan pada indusri

high intellectual capital diekspektasikan lebih tinggi daripada perusahaan low

intellectual capital karena nilai intellectual capital-nya lebih tinggi. Hasil

penelitian ini tidak sependapat dengan penelitian mengenai pengelompokkan

industri ke high intellectual capital dan low intellectual capital yang dilakukan di

Indonesia oleh Pramelasari (2010), dimana dalam penelitian ini terdapat

perbedaan kinerja keuangan dan kinerja pasar perusahaan dengan z bertanda

negatif (-1,667) dan tingkat signifikansi 0,01. Berarti nilai rata-rata industri low

intellectual capital untuk variabel variabel ROE, ROA, EPS dan MtBV lebih

tinggi dibandingkan industri high intellectual capital. Hanya variabel ROS yang

hasilnya sesuai dengan teori yang ada.

�

��9�6 7�� 7��

��

�

�

��:�6 7��7��

Dari tabel 10, hasil uji t independent dan uji mann whitney menunjukkan

hasil yang konsisten. Nilai z bertanda negatif dan nilai mean rank menunjukkan

ada perbedaan kinerja antara industri high intellectual capital dengan low

intellectual capital, dan secara keseluruhan kinerja industri low intellectual

capital lebih baik.

Berikut adalah persamaan regresi setelah dilakukan pengujian regresi

panel:

ROE= 1,94*** + 0,624***VAIC + 0,07D - 0,073D_IC

ROA= 0,98** + 0,62***VAIC - 0,04D - 0,073*D_IC

EPS= 2,59*** + 0,56***VAIC + 1,30***D - 0,009*D_IC

ROS= 2,81*** + 0,42***VAIC - 0,01D - 0,014***D_IC

MtBV= 0,76* + 0,99***VAIC + 0,01D - 0,05D_IC

��

�

�� $��

Keterangan: * signifikan pada p < 0.10; ** signifikan pada p < 0.05; ***

signifikan pada p < 0.01

Berdasarkan hipotesa yang ada, diekspektasikan VAIC akan

berpengaruh positif terhadap kinerja perusahaan, dan kontribusi intellectual

capital terhadap kinerja perusahaan yang dinyatakan dengan D_IC, pada jenis

industri high intellectual capital akan lebih tinggi daripada jenis industri low

intellectual capital dengan koefisien positif. Dari tabel tersebut terlihat bahwa

VAIC berpengaruh signifikan positif terhadap variabel ROE, ROA, EPS, ROS

dan MtBV dengan tingkat signifikansi 0,01. Hal ini sesuai dengan penelitian Chen

et al. (2005) yang menyatakan bahwa semakin tinggi intellectual capital yang

dimiliki perusahaan, maka profitabilitas perusahaan dan kinerjanya dimasa depan

akan semakin baik. Namun berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh

Pramelasari (2010) yang tidak menemukan adanya pengaruh intellectual capital

terhadap kinerja keuangan dan pasar perusahaan. Perusahaan-perusahaan di

Indonesia sudah mampu mentranformasikan asetnya menjadi kekayaan intelektual

yang mampu meningkatkan kinerja keungan perusahaan serta nilai pasar. Investor

akan memberi penilaian yang lebih terhadap perusahaan yang memiliki sumber

daya intelektual yang tinggi (Chen et al, 2005). Dengan demikian, intellectual

capital dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi kinerja perusahaan di

masa yang akan datang.

Dalam perumusan model regresi, variabel D_IC sebagai indikator ada atau

tidaknya perbedaan pengaruh intellectual capital. Berdasarkan persamaan pada

� �

�

tabel 11, D_IC memiliki koefisien negatif dan berpengaruh signifikan untuk

variabel ROA, EPS dan ROS. Berarti terdapat perbedaan pengaruh intellectual

capital terhadap kinerja keuangan dan pasar perusahaan antar jenis industri high

intellectual capital dengan low intellectual capital pada variabel tersebut, dengan

industri low intellectual capital yang pengaruh intellectual capital-nya lebih besar

terhadap kinerja perusahaannya. Sedangkan untuk variabel ROE dan MtBV tidak

ditemukan adanya perbedaaan kontribusi intellectual capital sehingga hipotesa

ditolak.

Apabila VAIC diuraikan berdasar 3 komponen yang mempengaruhinya,

akan tampak pada tabel berikut:

ROE= 1,94*** + 0,88***

VACA

+ 0,16***

VAHU

+ 0,97***

STVA

+ 0,047 D + 0,035***

D_VACA

- 0,004***

D_VAHU

- 0,001

D_STVA

ROA= 2,37*** + 0,409***

VACA

+ 0,518***

VAHU

+ 0,922***

STVA

- 0,137D + 0,013***

D_VACA

+ 0,002

D_VAHU

+ 0,0005

D_STVA

EPS= 3,978*** + 0,45***

VACA

+ 0,475***

VAHU

+ 0,851***

STVA

+ 1,206***D + 0,012**

D_VACA

+ 0,006**

D_VAHU

- 0,001

D_STVA

ROS= 3,595*** + 0,167***

VACA

+ 0,474***

VAHU

+ 0,707***

STVA

- 0,117D + 0,008

D_VACA

- 0,01***

D_VAHU

+ 0,0003

D_STVA

MtBV= 1,446*** + 0,336***

VACA

- 0,125***

VAHU

+ 0,068***

STVA

+ 0,027D + 0,02***

D_VACA

- 0,005**

D_VAHU

- 0,0039

D_STVA

�� $��

Keterangan: * signifikan pada p < 0.10; ** signifikan pada p < 0.05; ***

signifikan pada p < 0.01

Berdasar hipotesa, VACA, VAHU dan STVA berpengaruh positif

terhadap kinerja perusahaan, dan terdapat perbedaan kontribusi tiap-tiap

komponen VAIC terhadap kinerja perusahaan, yaitu VACA, VAHU dan STVA

pada jenis industri high intellectual capital dengan low intellectual capital yang

��

�

ditandai dengan koefisien positif. Dari model regresi diatas, seluruh komponen

intellectual capital memiliki koefisien positif terhadap kinerja keuangan

perusahaan. Value added yang diciptakan perusahaan mampu meningkatkan

kinerja keuangan perusahaan. Untuk nilai pasar, hanya VACA dan STVA yang

memiliki koefisien positif, faktor human capital memiliki koefisien negatif

terhadap nilai pasar. Hal ini tidak selaras dengan penemuan Pramelasari (2010)

bahwa semakin tinggi biaya yang dikeluarkan untuk karyawan, maka semakin

tinggi value added yang diciptakan sehingga dapat mendorong kinerja pasar

perusahaan.

Mengenai kontribusi intellectual capital tiap jenis industri, pada tabel 12

terdapat perbedaan untuk value added yang diciptakan dari aset fisik perusahaan.

Industri high intellectual capital memiliki kontribusi VACA yang lebih tinggi

dibandingkan industri low intellectual capital. Untuk VAHU, kontribusi yang

lebih tinggi dimiliki perusahaan low intellectual capital pada ROE, ROS dan

MtBV. Sedangkan kontribusi VAHU pada ROA dan EPS pada perusahaan high

intellectual capital lebih tinggi dibandingkan perusahaan low intellectual capital.

Dan untuk kontribusi STVA pada ROA dan ROS perusahaan high intellectual

capital lebih tinggi dibandingkan perusahaan low intellectual capital, namun

kontribusi STVA untuk ROE, EPS dan MtBV perusahaan low intellectual capital

yang lebih tinggi. Secara keseluruhan hipotesa ditolak.

��

�

Pembahasan

Hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian Tan et al (2007) karena

pada penelitian kali ini, dimana industri high intellectual capital yang memiliki

nilai intellectual yang lebih tinggi dibandingkan industri low intellectual capital

memiliki kinerja yang lebih buruk. Hal ini dapat dikaitkan dengan lebih

rendahnya konstribusi intellectual capital dalam kelangsungan industri high

intellectual capital di Indonesia (Pramelasari, 2010). Intellectual capital yang

telah dimiliki tidak dapat dimanfaatkan lebih efisien atau lebih baik dibandingkan

pada industri low intellectual capital. Teknologi modern yang telah diterapkan

pada perusahaan high intellectual capital belum dimaksimalkan

pemanfaatannnya. Tenaga kerja di Indonesia masih belum siap untuk mengikuti

pengembangan ekonomi kreatif, dimana hak kekayaan intelektual dan penggunaan

berbagai media menjadi poin penting dalam bersaing. Hal ini dipicu kurangnya

pendidikan mengenai penggunaan perangkat-perangkat modern sehingga masih

banyak tenaga kerja yang sulit untuk keluar dari comfort zone mereka. Indonesia

masih memerlukan ahli-ahli dalam bidang teknologi

(http://teknologi.news.viva.co.id/news/read/413022-ri-kekurangan-tenaga-

profesional-bidang-teknologi, diakses 20/8/2013). Penalaran lain yang dapat

menjelaskan hasil penelitian ini adalah perbedaan kondisi perindustrian di

Indonesia dibandingkan dengan negara berkembang lain, yaitu kurangnya

kesadaran atas hak kekayaan intelektual. Kekayaan intelektual yang meliputi hak

cipta, merek, hak paten dan desain industri masih sering ditiru atau dibajak

dengan mudahnya. Kekayaan intelektual ini kurang dihargai di Indonesia

��

�

sehingga menghambat kreatifitas dan inovasi yang juga merupakan faktor

intellectual capital. Lalu data laporan keuangan perusahaan-perusahaan di

Indonesia yang tidak berdistribusi normal. Ada beberapa laporan keuangan

perusahaan yang terlalu ekstrem sehingga dapat menyebabkan perbedaan hasil

penelitian.

��

�

PENUTUP

Kesimpulan

Berdasarkan pengujian dan pembahasan hasil penelitian yang sebagaimana

telah disajikan sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan

menggunakan metode VAIC yang dikembangkan oleh Pulic (2000), intellectual

capital berpengaruh signifikan positif terhadap kinerja perusahaan. Temuan ini

bertentangan dengan penelitian Sholikah (2010), pada penelitian ini pengaruh

intellectual capital terhadap kinerja perusahaan pada industri High Intellectual

Capital lebih rendah dibandingkan industri Low Intellectual Capital, dengan

menggunakan klasifikasi yang dilakukan oleh Woodcock et al (2009).

Implikasi Teori

Intellectual capital merupakan sumber daya yang penting bagi perusahaan

dalam menciptakan value added perusahaan, yang nantinya dapat membawa

keuntungan kompetitif perusahaan (Chen et al, 2005). Perusahaan di Indonesia

sudah dengan baik mengolah intellectual capital untuk meningkatkan kinerja

perusahaannya, baik itu perusahaan high intellectual capital maupun low

intellectual capital. Namun ada beberapa hal yang dapat menghambat

perkembangan intellectual capital di Indonesia, diantaranya tenaga kerja di

Indonesia belum mampu memanfaatkan kemajuan teknologi yang dimiliki karena

kurangnya pengetahuan di bidang teknologi, dan masih kurangnya kesadaran atas

hak kekayaan intelektual (HAKI) di Indonesia.

��

�

Implikasi Terapan

Dengan pembahasan dan kesimpulan diatasa, maka implikasi terapannya:

1. Berdasar hasil penelitian dan pembahasan, skill tenaga kerja Indonesia

terutama di bidang teknologi masih kurang sehingga perusahaan perlu

memberi pelatihan untuk meningkatkan daya saing perusahaan. Selain itu,

penghargaan pada kekayaan intelektual masih rendah dan menghambat

perkembangan industri di Indonesia.

2. Investor dapat mempertimbangkan aset fisik perusahaan, tenaga kerja dan

sistem struktural sebuah perusahaan sebelum melakukan investasi karena

ketiga faktor tersebut merupakan indikasi baik atau tidaknya kinerja sebuah

perusahaan, baik itu kinerja keuangan atau kinerja pasar.

Keterbatasan Penelitian

Pada penelitian ini terdapat beberapa keterbatasan, yaitu:

1. Penulis menggunakan klasifikasi yang dikembangkan oleh Woodcock et al

(2009) pada industri di Australia, sehingga apabila kondisi perkembangan

industri di Indonesia berbeda, klasifikasi tersebut tidak dapat diterapkan.

Klasifikasi ini tidak berdasarkan nilai intellectual capital yang sebenarnya dari

industri di Indonesia.

2. Pencatatan dalam laporan keuangan di Indonesia yang berbeda-beda, terutama

untuk biaya karyawan tiap perusahaan sehingga dapat mempengaruhi hasil

penelitian.

��

�

Saran

Berikut ini adalah saran yang didasarkan dari keterbatasan yang telah

diebutkan diatas:

1. Untuk penelitian yang akan datang sebaiknya diukur nilai intellectual capital

yang sebenarnya dari industri di Indonesia sehingga dapat dikelompokkan dengan

lebih tepat.

2. Perlu adanya ketetapan atau kejelasan pada metode perhitungan VAIC

mengenai biaya apa saja yang dapat dimasukkan ke biaya karyawan (human

capital) supaya konsisten untuk semua data dari laporan keuangan perusahaan

yang di input.

��

�

DAFTAR PUSTAKA

Astuti, Partiwi Dwi. 2005. “Hubungan Intellectual Capital dan Business

Performance.” Jurnal MAKSI. Vol 5, 34-58.

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

“Intellectual Capital and Business Performance in Malaysian Industries”.

Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 1, pp 85-100.

Chen, Ming-Chin; Cheng, Shu-Ju; Hwang, Yuhchang. 2005. “An empirical

investigation of the relationship between intellectual capital and firm's

market value and financial performance.” Journal of Intellectual Capital,

Vol. 6, Issue 2.

Ismail, Md Khairu Amin. 2009. “Intellectual Capital Efficiency and Firm’s

Performance: Study on Malaysian Financial Sectors”. International

Journal of Economics and Finance, Vol. 1, No. 2.

Iswati, Sri dan Muslich Anshori (2007), “The Influence of Intellectual Capital to

Financial Performance at Insurance Companies in Jakarta Stock Exchane

(JSE)”, Proceeding of the 13th Asia Pacific Management Conference,

Melbourne, Australia, page 1393-1399.

Kuryanto, Benny. 2008. “Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Kinerja

Perusahaan.” Skripsi Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas

Diponegoro (Tidak Dipublikasikan).

Nogueira, C.G; Aguira, J.F.; Kimura, Herbert; Basso, L.F.C. 2010. “Intellectual

Capital and Profitability in the Leather Set Up, Leather Artifacts,

��

�

Travelling Products, and Footwear Sector in BRAZIL”, working paper,

http://www.ssrn.com. Diakses pada bulan Oktober 2012.

Pramelasari, Yossi Meta. 2010. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Nilai

Pasar dan Kinerja Keuangan Perusahaan”. Skripsi Fakultas Ekonomi

Jurusan Akuntansi Universitas Diponerogor (Tidak Dipublikasikan).

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

Perlakuan, Pengukuran dan Pelaporan (Sebuah Library Research).” Jurnal

Akuntansi dan Keuangan. Vol 5, No. 1, h.31-51.

Solikhah, B., H. Abdul Rohman. 2010. “Implikasi Intellectual Capital Terhadap

Financial Performance, Growth dan Market Value; Studi Empiris dengan

Pendekatan Simplistic Specification”. Simposium Nasional Akuntansi XIII.

Purwokerto.

Sullivan Jr., Patrick H. and Patrick H. Sullivan Sr. 2000. “Valuing Intangible

Companies, An Intellectual Capital Approach”. Journal of Intellectual

Capital. Vol. 1, No. 4, pp.328-340.

Syamsuddin, Lukman. 2009. “Manajemen Keuangan Perusahaan: Konsep

Aplikasi dalam: Perencanaan, Pengawasan, dan Pengambilan Keputusan”.

Rajawali Pers, Jakarta.

Tan, H.P., D. Plowman, P. Hancock. 2007. “Intellectual Capital and Financial

Returns of Companies”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 8 No 1. Pp.

76-95.

Wahdikorin, Ayu. 2010. “Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Kinerja

Keuangan Perusahaan Perbankan yang Terdafatar di Bursa Efek Indonesia

��

�

(BEI) Tahun 2007-2009.” Skripsi Fakultas Ekonomi Universitas

Diponegoro (Tidak Dipublikasikan).

Woodcock, J., H.R. Whiting. 2009. “Intellectual Capital Disclosure by Australian

Companies”. Paper accepted for presentation at the AFAANZ

Conference, Adelaide, Australia. Juli 2009.

�� !�" �#��$��"��#��

%diakses 29/7/2013&�

�� %diakses 17/5/2013&�

http://teknologi.news.viva.co.id/news/read/413022-ri-kekurangan-tenaga-profesional-bidang-teknologi (diakses 20/8/2013)�

� �

�

;�� *��'��*��

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

VAIC 1675

-

179,510393478

602

205,4303173286

46

2,379061570193

61

10,7518382563

33576

ROE 1675 -6992,60 4373,88 7,0203 213,23332

ROA 1675 -11247,67 1547,77 -1,7634 278,77349

EPS 1675 -9167 24081 245,81 1311,632

ROS 1675

-

10700,3533568

90459

1152,351097178

683

-

12,30770303345

752

369,768884873

274940

PBV 1675 -93,49 135,49 2,3567 8,00944

Valid N

(listwise) 1675

�

�

��

�

;�� *��6 7�)��$��<$��

Group Statistics

D N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

ln_VAIC HIGh_IC 786 ,98683126056852 ,743232000189169 ,026510207504186

LOW_IC 855 ,96912724929388 ,969201134136125 ,033145979414668

�

�

��

�

;�� *��6 7�)��$��<$�� *�� !"#�

�

�

��

�

�

�

��

�

;�� *��5�6 7�)��$��<$��7��

�

��

�

��

�

;�� *��/�6 7�$�� !"#�

�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��....��3333��""""��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

��9999��""""��1111""""��7777��1111��""""��3333��

�

�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��....��3333��""""��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

�

��

�

�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""��9999��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��....��3333��""""��9999��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

�

�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��....��3333��""""��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

�

��

�

�� !!!!��!!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""��99991111��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��....��3333��""""��99991111��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

�

��

�

;�� *��-�6 7�$�� *�� !"#�

�� """"��""""��""""�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��((((��""""��""""��""""��....��3333��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

�

� �

�

��

�� """"��""""��""""�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��((((��""""��""""��""""��....��3333��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

�

��

�

�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""��""""��""""��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��....��((((��3333��""""��""""��""""��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

��

�

�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""�� """"��""""��99991111��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��((((��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��....��3333��""""��99991111��""""��""""��""""��

��

�

�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� !!!!�� """"��""""��""""��""""��9999��####�� $$$$��%%%%��&&&&��''''(((())))&&&&))))��****��++++��####�� ,,,,��""""----��

��....��////��0000��''''��1111��((((��0000��2222��""""��0000��

��""""""""��0000��3333��0000��1111��4444��0000��0000��5555 ��66667777��4444��0000��88881111��9999��99997777��0000��

::::��9999��1111""""��7777��;;;;��1111�� 9999��0000��5555�� ::::<<<<$$$$��;;;;��1111�� 1111��0000��

��7777��1111�� """"""""��!!!!((((��....��((((��3333��""""��9999��""""��""""��""""��!!!!��!!!!��!!!!��!!!!��

�

�

��

�

;�� *��.��)��"��

��

��

��

��

Jenis Industri Jumlah Perusahaan

Jenis Industri Jumlah Perusahaan

Automotive and allied products

15 Adhesive 4

Banking 30 Agriculture, forestry and fishing

11

Cables 4 Animal feed and husbanry

6

Construction 8 Apparel and other Textille products

10

Credit agencies other than bank

11 Cement 3

Electronics and office equipment

5 Chemical and allied products

9

Holding and other invesment companies

7 Consumer goods 3

Insurance 11 Fabricated and metal products

2

Pharmaceuticals 8 Food and beverages 17

Real estate and property 41 Hotel and travel services

12

Securities 14 Lumber and wood products

3

Telecommunication 5 Mining and mining services

25

Metal and allied 11

��

�

products

Paper and allied products

5

Photographic equipment

3

Plastics and glass products

10

Stone, clay, glass, and concrete products

6

Textille mill products 7

Tobacco manufacturers 3

Transportation 4

Wholesale and retail 22

Total 159 Total 176

�

PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA...

Documents

Transcript of PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA...