SKRIPSI - lib.unnes.ac.idlib.unnes.ac.id/22480/1/7211411187-s.pdf · Capital Disclosure/ ICD....
Transcript of SKRIPSI - lib.unnes.ac.idlib.unnes.ac.id/22480/1/7211411187-s.pdf · Capital Disclosure/ ICD....
i
PERAN KINERJA KEUANGAN UNTUK MEMEDIASI
PENGARUH MODAL INTELEKTUAL TERHADAP TINGKAT
PENGUNGKAPAN MODAL INTELEKTUAL
SKRIPSI
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi
pada Universitas Negeri Semarang
Oleh
Tia Pipit Naovila
NIM 7211411187
JURUSAN AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG
2015
ii
iii
iv
v
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
MOTTO :
“Sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan. Maka apabila
engkau telah selesai (dari sesuatu urusan), kerjakanlah dengan sungguh-
sungguh (urusan) yang lain.” (Q.S. Al Insyirah ayat 6-7)
“Don‟t forget to always put a smile on your day. This life, that has given
to you, should be grateful. I‟m blessed, you‟re blessed. Let‟s appreciate
that.” (Fani Karina)
PERSEMBAHAN :
Skripsi ini penulis persembahkan kepada :
Dua malaikat tambahanku di bumi, Ibu Atiqoh dan
Bapak Abdul Aziz tercinta, terimakasih untuk kasih
sayang, pengorbanan, dukungan, serta do‟a yang
senantiasa mengiringi setiap langkahku;
Adikku, Ilma Nita Islamiyati, yang selalu mendukung,
serta seluruh keluarga besar, terima kasih atas
dukungan dan do‟anya;
Sahabat-sahabat terbaikku, Kurawas (Hesti, Rosyi,
Karina, Devina, Cancan, Citra dan Ayip) terima kasih
untuk cerita hidup yang menakjubkan. Aku sayang
kalian;
Teman – Teman Akuntansi C 2011;
Almamaterku Universitas Negeri Semarang.
vi
SARI
Naovila, Tia Pipit. “Peran Kinerja Keuangan untuk Memediasi Pengaruh Modal
Intelektual Terhadap Tingkat Pengungkapan Modal Intelektual. Skripsi. Jurusan
Akuntansi. Fakultas Ekonomi. Universitas Negeri Semarang. Pembimbing: Dr.
Agus Wahyudin, M. Si.
Kata Kunci : Modal Intelektual, Kinerja Keuangan Perusahaan, Intellectual
Capital Disclosure/ ICD.
Pengungkapan modal intelektual yang dilakukan oleh perusahaan akan
sangat berdampak pada pihak eksternal. Adanya pengungkapan yang lebih
terbuka akan meningkatkan nilai tambah bagi perusahaan tersebut. Penelitian ini
bertujuan untuk menganalisis pengaruh modal intelektual; Capital Employed
Efficiency (CEE), Human Capital Efficiency (HCE) dan Structural Capital
Efficiency (SCE) terhadap tingkat pengungkapan modal intelektual dengan kinerja
keuangan perusahaan yang diproksikan dengan ROA sebagai variabel intervening.
Populasi penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia. Pemilihan sampel menggunakan metode purposive
sampling. Berdasarkan metode ini, diperoleh sample sebanyak 120 perbankan.
Alat analisis untuk menguji hipotesis adalah path analysis dengan software
AMOS versi 21. Metode analisis data menggunakan analisis statistik deskriptif
dan analisis jalur.
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa komponen modal intelektual
(Capital Employed Efficiency, Human Capital Efficiency dan Structural Capital
Efficiency) tidak berpengaruh terhadap Intellectual Capital Disclosure (ICD).
Hasil penelitian ini juga menemukan bahwa pengaruh CEE terhadap ICD lebih
kuat jika melalui ROA sebagai variabel intervening dibandingkan dengan
pengaruh langsungnya terhadap ICD.
Saran dari penelitian ini adalah apabila ingin meningkatkan ICDnya dapat
melalui peningkatkan kinerja keuangan perusahaan dengan cara mengoptimalkan
penggunaan CEEnya dan untuk penelitian mendatang diharapkan untuk
mempertimbangkan rujukan teori yang akan digunakan.
vii
ABSTRACT
Naovila, Tia Pipit. 2015. “The Role of Financial Performance for Mediating
Intellectual Capital Towards Intellectual Capital Disclosure Levels”. Final Project.
Accounting Major. Faculty Of Economics. Semarang State University.
Supervisor: Dr. Agus Wahyudin, M. Si.
Keywords: Intellectual Capital, Financial Performance, Intellectual Capital
Disclosure/ ICD.
Disclosure of intellectual capital which made by the company will highly
impact on the external parties. The existence of a more open disclosure will
increase the value-added for the company. The aim of this research was to analyze
the intellectual capital disclosure; Capital Employed Efficiency (CEE), Human
Capital Efficiency (HCE) and Structural Capital Efficiency (SCE) towards the
intellectual capital disclosure levels with the company‟s financial performance
which is proxied by the ROA as an intervening variable.
This research‟s population is a banking companies listed in Indonesia
Stock Exchange. The sample‟s selection used the purposive sampling methods.
Based on this method, it obtained a sample of 120 banks. Analysis tool to test the
hypothesis is a path analysis with AMOS software vesion 21. The analysis data
method used the descriptive statistical analysis and path analysis.
The result of this research indicates that the intellectual capital
components (Capital Employed Efficiency, Human Capital Efficiency and
Structural Capital Efficiency) does not affect the Intellectual Capital Disclosure
(ICD). The result of this research also found that the effect of CEE towards ICD is
stronger if through the ROA as an intervening variable compared to its direct
impact on the ICD.
The recommendation of this research is if you want to increase the ICD,
you are able to do so by increasing the company‟s financial performance by
optimizing the use of the CEE and for the future research are expected to consider
the theory references that will be used.
viii
PRAKATA
Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan
hidayah- Nya, karena penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul “Peran
Kinerja Keuangan Sebagai variabel Intervening Pengaruh Modal Intelektual/
Value Added Intellectual Capital (VAIC) Terhadap tingkat Pengungkapan Modal
Intelektual (Intellectual Capital Disclosure/ ICD)”. Penulis menyadari dalam
penyusunan skripsi ini telah mendapatkan bantuan, dukungan dan bimbingan dari
berbagai pihak, maka dengan rasa hormat penulis menyampaikan ucapan terima
kasih kepada :
1. Prof. Dr. Fathur Rokhman, M.Hum, Rektor Universitas Negeri Semarang,
2. Dr. Wahyono, M.M., Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.
3. Drs. Fachrurrozie, M.Si, Ketua Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi
Universitas Negeri Semarang,
4. Dr. Agus Wahyudin, M.Si, Dosen Pembimbing yang telah berkenan
memberikan bimbingan, pengarahan, dukungan, dan motivasi dalam
penyelesaian skripsi ini,
5. Nanik Sri Utaminingsih, SE, M. Si., Akt dan Henny Murtini, SE, M.Si. Dosen
Wali Akuntansi C 2011 yang telah memberikan bimbingan, pengarahan dan
motivasi selama penulis menimba ilmu di Universitas Negeri Semarang,
6. Seluruh Bapak/ Ibu Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang
yang telah memberikan bimbingan, pengarahan dan bantuan selama penulis
menimba ilmu di Universitas Negeri Semarang,
ix
7. Seluruh staf dan karyawan Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang
yang telah membantu dalam proses perkuliahan,
8. Orangtua dan keluarga yang telah memberikan dukungan, doa yang sangat
berarti, bantuan materiil maupun spiritual dalam penyelesaian skripsi ini,
9. Semua pihak – pihak yang telah membantu dalam proses penyelesaian skripsi
ini.
Dalam penyusunan skripsi ini, masih banyak kekurangan. Oleh karena itu,
penulis mengharapkan segala kritik dan saran. Penulis berharap semoga skripsi ini
bermanfaat bagi pihak – pihak yang berkepentingan.
Semarang, Maret 2015
Penulis
x
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ................................................................................. i
PERSETUJUAN PEMBIMBING ................................................................. ii
PENGESAHAN KELULUSAN ................................................................. iii
PERNYATAAN ........................................................................................... iv
MOTTO DAN PERSEMBAHAN ............................................................... v
SARI ............................................................................................................. vi
ABSTRACT ................................................................................................ vii
PRAKATA ................................................................................................... viii
DAFTAR ISI ................................................................................................ x
DAFTAR TABEL ........................................................................................ xiii
DAFTAR GAMBAR .................................................................................. xiv
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................ xv
BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang ............................................................................ 1
1.2. Rumusan Masalah ....................................................................... 9
1.3. Tujuan ......................................................................................... 10
1.4. Manfaat ....................................................................................... 11
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori ........................................................................... 12
2.1.1. Resources Based Theory .................................................... 12
2.1.2. Stakeholder Theory ............................................................ 13
2.2. Pengungkapan Modal Intelektual ................................................ 16
xi
2.3.Value Added Intellectual Capital (VAIC)...................................... 23
2.3.1.Capital Employed Efficiency (CEE)..................................... 25
2.3.2.Human Capital Efficiency (HCE) ........................................ 26
2.3.3. Structural Capital Efficiency (SCE) ................................... 26
2.4. Kinerja Keuangan ........................................................................ 27
2.5. Penelitian Terdahulu .................................................................... 30
2.6. Kerangka Pemikiran Teoritis dan Pengembangan Hipotesis ....... 31
2.6.1. Kerangka Pemikiran Teoritis ............................................ 31
2.6.2. Pengembangan Hipotesis .................................................. 36
BAB III METODE PENELITIAN
3.1. Jenis dan Desain Penelitian .......................................................... 48
3.2. Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sample ................... 48
3.3. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional .............................. 49
3.3.1. Variabel Independen .......................................................... 49
3.3.2. Variabel Intervening ........................................................... 51
3.3.3. Variabel Dependen ............................................................. 52
3.4. Metode Pengumpulan Data ........................................................... 56
3.5. Metode Analisis Data .................................................................... 56
3.5.1. Statistik Deskriptif .............................................................. 56
3.5.2. Pengujian Hipotesis ............................................................ 56
3.5.3. Uji Deteksi Pengaruh Mediasi (Intervening) ..................... 61
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian ............................................................................ 62
4.1.1. Gambaran Objek Penelitian ............................................... 62
xii
4.1.2. Statistik Deskriptif ............................................................. 63
4.1.3. Pengujian Hipotesis ............................................................ 65
4.1.4. Analisis Jalur (Path Analysis) ........................................... 70
4.2. Pembahasan .................................................................................... 76
4.2.1. Pengaruh CEE (Capital Employed Efficiency) terhadap ICD
(Intellectual Capital Disclosure) ....................................... 76
4.2.2. Pengaruh HCE (Human Capital Efficiency) terhadap ICD
(Intellectual Capital Disclosure) ....................................... 78
4.2.3. Pengaruh SCE (Structural Capital Efficiency) terhadap ICD
(Intellectual Capital Disclosure) ....................................... 79
4.2.4. Pengaruh ROA (Return On Asset) terhadap ICD (Intellectual
Capital Disclosure) ............................................................ 81
4.2.5. Pengaruh CEE (Capital Employed Efficiency) terhadap ICD
(Intellectual Capital Disclosure) melalui ROA (Return On
Asset) .................................................................................. 82
4.2.6. Pengaruh HCE (Human Capital Efficiency) terhadap ICD
(Intellectual Capital Disclosure) melalui ROA (Return On
Asset) ................................................................................. 83
BAB V PENUTUP
5.1. Kesimpulan .................................................................................. 86
5.2. Saran ........................................................................................... 87
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................... 89
LAMPIRAN .................................................................................................. 94
xiii
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1. Perbandingan standar akuntansi tentang aktiva tidak berwujud .. 17
Tabel 3.1. Pemilihan Sampel. ..................................................................... 49
Tabel 3.2. Definisi Operasional Variabel ..................................................... 54
Tabel 3.3. Index Pengujian Kelayakan Model ............................................ 60
Tabel 4.1. Kriteria Pengambilan Sampel ..................................................... 62
Tabel 4.2. Hasil Analisis Statistik Deskriptif ............................................... 63
Tabel 4.3. Hasil Pengujian Kelayakan Model ............................................. 65
Tabel 4.4. Hasil Analisis Regression weight ............................................... 68
Tabel 4.5. Hasil Analisis Standarized Regression Weight .......................... 68
Tabel 4.6. Koefisien Determinasi (Squared Multiple Correlation) ............. 70
Tabel 4.7. Hasil Estimasi standardized direct effects ................................... 71
Tabel 4.8. Hasil Estimasi standardized indirect effect ................................. 71
Tabel 4.9. Total pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung .............. 72
Tabel 4.10. Hasil Pengujian Hipotesis ......................................................... 76
xiv
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran Teoritis .................................................. 36
Gambar 2.2 Model Penelitian ................................................................... 47
Gambar 4.1 Path Diagram ........................................................................ 73
xv
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1 Daftar Perusahaan Sampel ........................................................ 95
Lampiran 2 Pengukuran Modal Intelektual .................................................. 97
Lampiran 3 Pengukuran Kinerja Keuangan (ROA) ...................................... 103
Lampiran 4 Pengukuran Intellectual Capital Disclosure (ICD) ................... 107
Lampiran 5 Tabulasi Keseluruhan Data Penelitian ...................................... 111
Lampiran 6 Hasil Output Amos 21.0 ......................................................... 117
Lampiran 7 Hasil Output Analisis Statistik Deskriptif SPSS21 .................. 120
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sejak tahun 1990-an, perhatian terhadap praktek pengelolaan aset tidak
berwujud (intangible asset) telah meningkat secara dramatis. Salah satu pendekatan
yang digunakan dalam penilaian dan pengukuran intangible asset tersebut adalah
intelectual capital yang telah menjadi fokus dalam berbagai bidang baik manajemen,
teknologi informasi, sosiologi maupun akuntansi (Petty and Guthie, 2000; Sullivan
dan Sullivan 2000). Di era global ini dunia telah berkembang begitu pesatnya antara
lain ditandai dengan kemajuan teknologi informasi, persaingan yang sangat ketat dan
pertumbuhan inovasi yang sangat luar biasa yang menyebabkan banyak perusahaan
mengubah cara bisnis. Agar dapat bertahan dan bersaing perusahaan mengubah dari
bisnis yang berdasarkan labour based bussiness (bisnis berdasarkan tenaga kerja)
kearah knowledge based bussines (bisnis berdasarkan pengetahuan).
Dari hal ini dapat disimpulkan bahwa terdapat pergeseran tipe masarakat dari
masyarakat industrialis ke masyarakat berbasis pengetahuan. Dalam masyarakat
berbasis pengetahuan, menurut Sullivan dan Sullivan merupakan bagian besar dari
nilai produk serta kekayaan perusahaan. Adanya masyarakat berbasis pengetahuan
telah megubah penciptaan nilai organisasi. Masa depan dan prospek organisasi
kemudian bergantung pada bagaimana kemampuan manajemen untuk
mendayagunakan the hidden value (nilai-nilai yang tidak tampak) dari aset tidak
berwujud (Ikhsan, 2004 dalam Astuti, 2005). Aset tidak berwujud tidak dilaporkan
2
dalam sistem akuntansi konvensional, perusahaan lebih fokus pada aset berwujud
yang dimilikinya. Oleh karena itu penting untuk dilakukan penilaian aktiva tidak
berwujud salah satunya dengan modal intelektual. Masalah sebenarnya dengan modal
intelektual yaitu terletak pada pengukurannya.
Para peneliti berusaha mencari cara perhitungan yang dapat diandalkan untuk
menghitung aktiva yang tidak berwujud dan modal intelektual. Penilaian modal
intelektual dengan tema berbeda mencoba untuk menghubungkan modal intelektual
dengan kinerja perusahaan, beberapa penilaian yang telah dilakukan umumnya
mengukur kinerja keuangan yang di ukur dengan return on equity (ROE), return on
asset (ROA), dsb seperti yang di lakukan oleh Zhang Ji Jian Et Al (2006), Ulum
(2007) dan Kuryanto (2007). Penelitian modal intelektual yang lain yaitu selain
menghubungkan modal intelektual dengan kinerja keuangan juga menghubungkan
modal intelektual dengan kinerja pasar atau nilai perusahaan. Umumnya nilai
perusahaa di nilai dengan market to book ratio. Penggunaan market to book ratio
untuk mengukur nilai perusahaan telah dilakukan oleh beberapa peneliti diantaranya
Firer (2003), Firer dan Williams (2003), Najibullah (2005) dan Puntillo (2009).
Munculnya new economy, yang secara prinsip didorong oleh perkembangan
teknologi informasi dan ilmu pengetahuan, juga telah memicu tumbuhnya minat
dalam Intellectual Capital (IC) (Petty dan Guthrie, 2000; Bontis, 2001). Salah satu
area yang menarik perhatian baik akademisi maupun praktisi adalah yang terkait
dengan kegunaan IC sebagai salah satu instrumen untuk menentukan nilai perusahaan
(Edvinsson dan Malone, 1997; Sveiby, 2001). Hal ini telah menjadi isu yang
berkepanjangan, dimana beberapa penulis menyatakan bahwa manajemen dan sistem
3
pelaporan yang telah mapan selama ini secara berkelanjutan kehilangan relevansinya
karena tidak mampu menyajikan informasi yang esensial bagi eksekutif untuk
mengelola proses yang berbasis pengetahuan (knowledge-bassed processes) dan
intangible resuorces (Bornemann dan Leither, 2002).
Selama ini, perbedaan antara intangible assets dan IC telah disamarkan ke
dalam pengertian intangible yang keduanya dirujuk pada istilah goodwill (APB,
1970; ASB, 1997; IASB, 2004). Hal ini dapat ditelusuri pada awal tahun 1980-an
ketika catatan dan pemahaman umum tentang nilai intangible, biasanya diberi nama
goodwill, mulai tampak dalam praktek bisnis dan akuntansi (International Federation
of Accountants, 1998).
Dalam penelusuran praktik pencatatan intangible tersebut, Guthrie et al. Dan
IFA menemukan bahwa akuntansi tradisional tidak dapat menyajikan informasi
tentang identifikasi dan pengukuran intangible dalam organisasinya, khususnya
organisasi yang berbasis pengetahuan. Jenis intangible baru seperti kompetensi
karyawan, hubungan dengan pelanggan, model-model simulasi, sistem administrasi
dan komputer tidak diakui dalam model pelaporan manajemen dan keuangan
tradisional. Bahkan dalam prakteknya, beberapa intangible tradisional seperti
pemilikan merk, paten dan goodwill, masih jarang sekali dilaporkan di dalam laporan
keuangan (IFA, 1998; IASB, 2004). Kenyataannya, IAS 38 tentang intangible assets
melarang pengakuan merk yang diciptakan secara internal, logo, judul publikasi dan
daftar pelanggan (IASB, 2004).
Di Indonesia, fenomena IC mulai berkembang terutama setelah munculnya
PSAK No. 19 (revisi 2000) tentang aktiva tidak berwujud. Meskipun tidak
4
dinyatakan secara eksplisit sebagai IC, namun lebih kurang IC telah mendapat
perhatian. Menurut PSAK No. 19, aktiva tidak berwujud adalah 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 (IAI, 2002).
Paragraf 09 dari pernyataan PSAK tersebut menyatakan beberapa contoh dari
aktiva tidak berwujud antara lain ilmu pengetahuan dan teknologi, desain dan
implementasi sistem atau proses baru, lisensi, hak kekayaan intelektual, dan
pengetahuan mengenai pasar dan merk dagang. Selain itu juga terdapat piranti lunak
komputer, hak paten, hak cipta, daftar pelanggan, hubungan dengan pemasok dan
pelanggan, hak pemasaraan dan pangsa pasar.
Meskipun PSAK 19 (revisi 2000) yang di dalamnya secara implisit
menyinggung tentang IC telah mulai diperkenalkan sejak tahun 2000, namun dalam
dunia praktek IC masih belum dikenal secara luas di Indonesia (Abidin, 2000).
Menurut Abidin (2000), perusahaan-perusahaan di Indonesia cenderung
menggunakan conventional based dalam membangun bisnisnya, sehingga produk
yang dihasilkan masih miskin kandungan teknologi. Disamping itu perusahaan-
perusahaan tersebut belum memberikan perhatian lebih terhadap human capital,
structural capital dan customer capital. Padahal semua ini merupakan elemen
pembangun IC perusahaan (Sawarjuwono, 2003).
Bertolak belakang dengan meningkatnya pengakuan IC dalam mendorong
nilai dan kegunaan kompetitif perusahaan, pengukuran yang tepat terhadap IC
perusahaan belum dapar ditetapkan. Misalnya, Pulic (1998; 1999; 2000) tidak
5
mengukur secara langsung IC perusahaan, tetapi mengajukan suatu ukuran untuk
menilai efisiensi dari nilai tambah sebagai hasil dari kemampuan intelektual
perusahaan (Value Added Intellectual Coefficient – VAIC). Komponen utama VAIC
dapat dilihat dari sumber daya perusahaan, yaitu human capital, structural capital
dan physical capital.
Menurut Pulic, tujuan utama dari ekonomi yang berbasis pengetahuan adalah
untuk menciptakan value added. Sedangkan untuk dapat menciptakan value added
dibutuhkan ukuran yang tepat tentang physical capital (dana keuangan) dan
intellectual potential (direpresentasikan oleh karywan dengan segala potensi dan
kemampuan yang melekat pada mereka). Lebih lanjut Pulic menyatakan bahwa
intellectual ability (yang kemudian disebut dengan VAIC) menunjukan bagaimana
kedua sumber daya perusahaan tersebut telah secara efisiensi dimanfaatkan oleh
perusahaan.
Hubungan antara VAIC dengan kinerja keuangan perusahaan telah dibuktikan
secara empiris oleh Firer dan Williams (2003) di Afrika Selatan. Hasilnya
mengindikasikan bahwa hubungan antara efisiensi dari Value Added Intellectual
Capital (VAIC) dan tiga dasar ukuran kinerja perusahaan (yaitu profitabilitas ROA,
produktivitas ATO dan MB – market to book value) secara umum adalah terbatas dan
tidak konsisten. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukan 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
6
menggunakan sampel perusahaan publik di Taiwan. Hasilnya menunjukan bahwa IC
(VAIC) berpengaruh secara positif terhadap nilai pasar dan kinerja keuangan
perusahaan. Bahkan Chen et al juga membuktikan bahwa IC dapat menjadi salah satu
indikator untuk memprediksi kinerja perusahaan di masa mendatang.
Penelitian yang dilakukan Chen et al. (2005) dan Tan et al. (2007)
menghasilkan bahwa IC berhubungan secara positif dengan kinerja perusahaan dan
berhubungan positif dengan kinerja perusahaan di masa mendatang. Penelitian ini
juga membuktikan bahwa rata-rata pertumbuhan IC suatu perusahaan berhubungan
positif dengan kinerja perusahaan di masa mendatang dan penelitian ini
mengindikasikan bahwa kontribusi IC terhadap kinerja perusahaan berbeda
berdasarkan jenis industrinya.
Di Indonesia, penelitian tentang IC diantaranya telah dilakukan oleh Astuti
dan Sabeni (2005) yang menguji hubungan IC terhadap kinerja perusahaan di Jawa
Tengah dengan menggunakan instrument kuisioner yang dibangun oleh Bontis
(1998). Hasil penelitian ini membuktikan bahwa (1) human capital berhubungan
positif dan signifikan dengan customer capital; (2) human capital berhubungan
positif dan signifikan dengan struktural capital; (3) customer capital berhubungan
positif dan signifikan dengan bussuness performance. Penelitian ini merupakan
replikasi dari penelitian Bontis et al. (2000) di Malaysia dengan modifikasi hubungan
elemen-elemen IC dan kinerja industri mengacu penelitian Bontis (1998) di Kanada.
Sejauh ini, di Indonesia belum banyak ditemukan penelitian yang secara
khusus menggunakan VAIC sebagai proksi atas IC. Penelitian yang menguji
hubungan IC dengan kinerja perusahaan juga masih jarang. Penelitian ini mengukur
7
pengaruh intellectual capital terhadap kinerja perusahaan disektor perbankan di
Indonesia. Pemilihan sektor perbankan sebagai sampel mengacu pada penelitian
Kamath (2006); Mavridis (2005); dan Firer dan William (2003). Sektor perbankan
dipilih karena menurut Firer dan William (2003) industri perbankan adalah salah satu
sektor yang paling intensif IC-nya. Selain itu, dari aspek intelektual, secara
keseluruhan karyawan di sektor perbankan lebih homogen dibandingkan dengan
sektor ekonomi lainnya (Kubo dan Saka, 2002). Pemilihan model VAIC sebagai
proksi atas IC mengacu pada penelitian Firer dan William (2003); Chen et al. (2005);
dan Tan et al. (2007). Kinerja keuangan yang digunakan adalah profitabilitas ROA.
Pemilihan indikator kinerja tersebut berdasarkan pada penelitian Susanto (2008).
Dalam jumlah yang lebih terbatas, penelitian mengenai pengungkapan modal
intelektual juga sudah mulai banyak dilakukan, terutama terkait dengan kesadaran
pengungkapan modal intelektual perusahaan di berbagai negara. Abdolmohammadi
(2005) melakukan penelitian mengenai hubungan pengungkapan modal intelektual
dengan kapitalisasi pasar dengan sampel 58 perusahaan. Content analisys digunakan
untuk mengembangkan framework deskriptif, yaitu kategori atau komponen modal
intelektual pada laporan keuangan. Hasil penelitian menunjukan bahwa
pengungkapan modal intelektual memiliki hubungan yang sangat signifikan dengan
kapitalisasi pasar. Ditemukan juga perbedaan pengungkapan komponen modal
intelektual yang berbeda pada perusahaan sektor ekonomi lama dan baru. Perusahaan
sektor ekonomi lama lebih banyak melaporkan komponen brand dan partnership.
Sedangkan perusahaan yang tergabung dengan sektor ekonomi baru lebih banyak
mengungkapkan komponen tekhnologi informasi dan intellectual property. Yang
8
dimaksud dengan perusahaan ekonomi sektor baru adalah perusahaan yang bergerak
di bidang alat-alat elektronika dan semi konduktor.
Agnes (2008) menyatakan bahwa para pelaku bisnis mulai menyadari
kemampuan bersaing tidak hanya terletak pada kepemilikan aset berwujud, tetapi
lebih pada inovasi, sistem informasi, pengelolaan organisasi dan sumber daya
organisasi yang dimilikinya. Oleh karena itu organisasi bisnis semakin menitik
beratkan pentingnya aset pengetahuan sebagai salah satu bentuk dari aset tak
berwujud. Menurut Guthrie dan Petty (2000) salah satu pendekatan yang digunakan
untuk menilai dan mengukur aset pengetahuan adalah modal intelektual. Kegunaan
modal intelektual sebagai salah satu instrumen untuk menentukan nilai perusahaan
telah menarik perhatian akademisi dan praktisi (Edvinsson dan Malone 1997; Sveiby
2001). Akses informasi ke perusahaan yang terbatas menyebabkan informasi yang
dimiliki oleh calon investor mengenai prospek dan kualitas perusahaan masih sangat
terbatas. Untuk memperkecil informasi yang tidak simetris ini maka pemilik lama
harus menyampaikan sinyal tentang kualitas perusahaan yang ditawarkan kepada
investor. Dengan menganalisis sinyal yang disampaikan oleh pemilik lama, maka
investor dapat mengetahui prospek perusahaan dimasa yang akan datang.
Terkait dengan pentingnya informasi dalam pasar yang efisien, pengungkapan
informasi tentang modal intelektual memegang peranan yang sangat penting.
Menurut Holland (2002), informasi informasi keuangan tudak cukup menjadi dasar
bagi investor dalam memberikan penghargaan terhadap perusahaan, karena lebih di
dominasi oleh output yang menunjukan kinerja tentang penciptaan nilai. Meskipun
demikian, pengakuan aset tak berwujud dalam sistem akuntansi tidak cukup. Hal ini
9
dikarenakan beberapa unsur dari aset tak berwujud tidak dapat dimasukkan dalam
laporan keuangan karena masalah identifikasi, pengakuan dan pengukurannya. Salah
satu alternatif yang diusulkan adalah dengan memperluas pengungkapan aset tidak
berwujud melalui pengungkapan modal intelektual.
Penelitian ini menggunakan resource based theory (RBT) dan stakeholder
theory untuk melandasi hubungan antar variabelnya. Dalam teori RBT dijelaskan
bahwa modal yang dimiliki oleh perusahaan adalah berbeda-beda dalam
pengelolaannya, semakin efisien penggunaan modal yang dalam penelitian ini adalah
modal intelektual maka akan meningkatkan produktivitas yang ditandai dengan
meningkatnya laba perusahaan. Apabila laba perusahaan meningkat maka perusahaan
akan melakukan pengungkapan yang lebih terbuka sehingga akan mempengaruhi
opini para stakeholder yang akan berpengaruh pada kelangsungan hidup perusahaan.
Berdasarkan latar belakang di atas, tujuan dari penelitian ini adalah untuk
memperoleh bukti empiris tentang pengaruh modal intelektual terhadap tingkat
pengungkapan modal intelektual melalui ROA sebagi variabel intervening.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, rumusan masalah yang dikaji
dalam penelitian adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana pengaruh capital employed efficiency (CEE) terhadap tingkat
intellectual capital disclosure (ICD)?
2. Bagaimana pengaruh human capital efficiency (HCE) terhadap tingkat
intellectual capital disclosure (ICD)?
10
3. Bagaimana pengaruh structural capital efficiency (SCE) terhadap tingkat
intellectual capital disclosure (ICD)?
4. Bagaimana pengaruh kinerja keuangan perusahaan (ROA) terhadap tingkat
intellectual capital disclosure (ICD)?
5. Bagaimana pengaruh capital employed efficiency (CEE) terhadap tingkat
intellectual capital disclosure (ICD) melalui kinerja keuangan perusahaan?
6. Bagaimana pengaruh human capital efficiency (HCE) terhadap tingkat
intellectual capital disclosure (ICD) melalui kinerja keuangan perusahaan?
1.3. Tujuan Penelitian
Berdasarkan perumusan masalah di atas, maka tujuan dari penelitian ini
adalah:
1. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh capital employed efficiency (CEE)
terhadap tingkat intellectual capital disclosure (ICD)
2. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh human capital efficiency (HCE)
terhadap tingkat intellectual capital disclosure (ICD)
3. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh structural capital efficiency (SCE)
terhadap tingkat intellectual capital disclosure (ICD)
4. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh kinerja keuangan perusahaan (ROA)
terhadap tingkat intellectual capital disclosure (ICD)
5. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh capital employed efficiency (CEE)
terhadap tingkat intellectual capital disclosure (ICD) melalui kinerja
keuangan perusahaan
11
6. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh human capital efficiency (HCE)
terhadap tingkat intellectual capital disclosure (ICD) melalui kinerja
keuangan perusahaan
1.4. Manfaat Penelitian
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi banyak
pihak, baik pemegang saham, (calon) investor, manajer, pemerintah maupun
akademisi, di antaranya sebagai berikut:
1. Sebagai tambahan pengetahuan bagi literatur akuntansi mengenai pengaruh IC
(Intellectual Capital) terhadap kinerja perusahaan dan tingkat
pengungkapannya
2. Sebagai referensi untuk menilai kinerja IC (Intellectual Capital) perusahaan
sektor perbankan di Indonesia sehingga (calon) investor dapat
menggunakannya sebagai indikasi perusahaan tersebut memiliki competitive
advantage yang lebih
3. Sebagai petunjuk bagi kinerja manajerial dalam mengelola IC (Intellectual
Capital) yang dimiliki sehingga dapat menciptakan nilai bagi perusahaan
4. Sebagai petujuk bagi pemerintah untuk menentukan kebijakan yang tepat
untuk diterapkan di perbankan Indonesia mengenai pengungkapan IC
(Intellectual Capital).
12
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
2.1.1. Resouce Based Theory (RBT)
Belakangan ini muncul aliran baru dalam analisis keunggulan bersaing yang
dikenal dengan pendekatan berbasis sumberdaya (resource-based view of the
firm/RBV). Ini dicirikan oleh keunggulan pengetahuan (knowledge/ learning
economy) atau perekonomian yang mengandalkan aset-aset tak berwujud (intangible
asset). Resource based theory dipelopori oleh Penrose (1959) yang mengemukakan
bahwa sumber daya perusahaan adalah heterogen, tidak homogen, jasa produktif yang
tersedia berasal dari sumber daya perusahaan yang memberikan karakter unik bagi
tiap-tiap perusahaan.
Teori ini memandang perusahaan sebagai kumpulan sumber daya dan
kemampuan (Penrose 1959; Wernerfelt, 1984). Perbedaan sumber daya dan
kemampuan perusahaan dengan perusahaan pesaing akan memberikan keuntungan
kompetitif (Peteraf, 1993). Asumsi RBV yaitu bagaiman perusahaan dapat bersaing
dengan perusahaan lain untuk mendapatkan keunggulan kompetitif dengan mengelola
sumber daya yang dimilikinya sesuai dengan kemampuan perusahaan.
Sumber daya perusahaan dapat dibagi menjadi 3 macam yaitu berwujud, tidak
berwujud dan sumber daya manusia (Grant, 2002). Kemampuan menunjukan apa
yang dapat dilakukan perusahaan dengan sumber dayanya (Amit dan Schoemaker,
1993). Pendekatan RBV menyatakan bahwa perusahaan dapat mencapai keunggulan
13
bersaing yang berkesinambungaan dan memperoleh keuntungan superior dengan
memiliki atau mengendalikan aset-aset strategis baik yang berwujud maupun yang
tidak berwujud
Empat kriteria sumber daya sebuah perusahaan mencapai keunggulan
kompetitif yang berkelanjutan, yaitu: (a) sumber daya harus menambah nilai positif
bagi perusahaan, (b) sumber daya harus bersifat unik atau langka di antara calon
pesaing yang ada sekarang ini, (c) sumber daya harus sukar ditiru, dan (d) sumber
daya tidak dapat digantikan oleh sumber daya lainnya oleh perusahaan pesaing
(Barney 1991, 2001, 2007). Barney (1991) menyatakan bahwa dalam RBV,
perusahaan tidak dapat berharap untuk membeli atau mengambil keunggulan
kompetitif berkelanjutan yang dimiliki oleh suatu organisasi lain, karena sumber daya
tersebut merupakan sumber daya yang langka, sukar ditiru, dan tidak tergantikan.
Modal intelektual dalam penelitian ini dapat dijelaskan dengan teori RBV,
semakin efisiennya pengelolaan modal intelektual yang ditandai dengan produktivitas
yang semakin meningkat maka kinerja perusahaan akan meningkat sehingga akan
menghasilkan return (laba) yang lebih bagi perusahaan. Apabila modal intelektual
terbukti dapat mempengaruhi kinerja perusahaan, maka hal ini akan menjadi nilai
tambah bagi perusahaan dalam melakukan pengungkapan. Selain itu hal ini akan
menjadi identitas tersendiri bagi perusahaan karena perusahaan lain tidak dapat
menerapkan hal yang sama pada perusahaannya.
2.1.2. Stakeholder Theory
Istilah stakeholder dalam definisi klasik adalah definisi Freeman dan Reed
(1983, h.91) yang menyatakan bahwa stakeholder adalah: “any identifiable group or
14
individual who can affect the achievement of an organisation’s objectives, or is
affected by the achievement of an organisation’s objectives”.
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 hak untuk disediakan informasi tentang bagaimana
aktivitas organisasi mempengaruhi mereka 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 diatas permintaaan wajibnya, untuk memenuhi ekspektasi
sesungguhnya atau yang diakui oleh stakeholder. Tujuan utama dari teori ini adalah
untuk membantu manajer korporasi mengerti lingkungan stakeholder mereka dan
melakukan pengelolaan dengan lebih efektif di antara keberadaan hubungan-
hubungan dilingkungan perusahaan mereka. Namun demikian, tujuan yang lebih luas
dari teori ini adalah untuk menolong manajer korporasi dalam meningkatkan nilai
dari dampak aktifitas-aktifitas mereka dan meminimalkan kerugian-kerugian bagi
stakeholder. Pada kenyataannya, inti dari teori stakeholder terletak pada apa yang
akan terjadi ketika korporasi dan stakeholder menjalankan hubungan mereka.
15
Teori ini dapat diuji dengan berbagai cara dengan menggunakan content
analysis atas laporan keuangan perusahaan (Guthrie et al., 2006). Menurut Guthrie et
al. (2006), laporan keuangan merupakan cara yang paling efisien bagi organisasi
untuk berkomunikasi dengan kelompok stakeholder yang dianggap memiliki
ketertarikan dalam pengendalian aspek-aspek strategis tertentu dari organisasi.
Content analysis atas pengungkapan IC (Intellectual Capital) dapat digunakan untuk
menentukan apakah benar-benar terjadi komunikasi tersebut, apakah perusahaan
merespon ekspektasi stakeholder, baik ekspektasi yang sesungguhnya maupun yang
diakui oleh stakeholder, dengan menawarkan akun IC yang tidak wajib diungkapkan?
(Guthrie et al., 2006).
Dalam konteks untuk menjelaskan hubungan VAIC (Value Added Intellectual
Capital) dengan tingkat pengungkapnnya, 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 yang kemudian dapat mendorong kinerja perusahaan
untuk kepentingan stakeholder.
16
Bidang manajerial dan stakeholder berpendapat bahwa kekuatan stakeholder
untuk mempengaruhi manajemen korporasi 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.
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
perusahaan yang merupakan orientasi para stakeholder dalam mengintervensi
manajemen.
2.2. Pengungkapan Modal Intelektual/ Intellectual Capital Disclosure (ICD)
Selama ini, terdapat ketidakjelasan perbedaan antar aktiva tidak berwujud dan
IC (Intellectual Capital). Intangibles telah dirujuk sebagai goodwill, (ASB, 1997;
IASB, 2004), dan IC adalah bagian dari goodwill. Paragraf 08 PSAK 19 (revisi 2000)
mendefinisikan aktifa tidak berwujud sebagai 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. Definisi tersebut merupakan adopsi dari pengertian
yang disajikan oleh IAS 38 tentang intangible assets yang relatif sama dengan
definisi yang diajukan dalam FRS 10 tentang goodwill and intangible assets.
17
Keduanya, baik IAS 38 maupun FRS 10, menyatakan bahwa aktiva tidak berwujud
harus (1) dapat diidentifikasi, (2) bukan aset keuangan dan (3) tidak memiliki
substansi fisik. Sementara APB 17 tentang intangible assets tidak menyajikan definisi
yang jelas tentang aktifa tidak berwujud. Tabel berikut meringkas perbandingan
diantara standar akuntansi tentang aktiva tidak berwujud.
Tabel 2.1. Perbandingan standar akuntansi tentang aktiva tidak 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.
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.
18
FRS 10
Goodwill and
intangible
assets
IAS 38
intangible
assets
APB 17
intangible
assets
PSAK 19
Aktiva tidak
berwujud
Klasifikasi
intangible
assets
Suatu
kategori:
aktiva tidak
berwujud yang
memiliki ciri,
Ilmu
pengetahuan
dan
teknologi,
desain dan
Diklasifikasikan
berdasarkan
beberapa dasar
yang
berbeda:dapat
Ilmu
pengetahuan
dan
teknologi,
desain dan
fungsi atau
kegunaan
implementasi
sistem atau
diidentifikasi,
cara
implementasi
sistem atau
yang sama
didalam bisnis
perusahaan,
misalnya:
lisensi, kuota,
paten, hak
cipta,
franchises,
trademarks.
proses baru,
lisensi hak
kekayaan
intelektual,
pengetahuan
mengenai
Pasar dan
merek
dagang.
perolehannya,
masa manfaat
yang
diharapkan,
dapat
dipisahkan dari
keseluruhan
perusahaan.
proses baru,
lisensi, hak
kekayaan
intelektual,
pengetahuan
mengenai
pasar dan
merek
dagang.
amortisasi Aktiva tidak
berwujud yang
memiliki masa
amanfaat
ekonomis
yang terbatas,
maka aktiva
tersebut harus
diamortisasi
secara
sistematis
selama masa
manfaat
tersebut.
Sedangkan
aktiva tidak
berwujud yang
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.
Jumlah yang
dapat
diamortisasi
dari aktiva
tidak
berwujud
harus
dialokasikan
secara
sistematis
berdasarkan
perkiraan
terbaik dari
masa
manfaatnya.
Pada
umumnya
19
masa manfaat
ekonomisnya
tidak dapat
didefinisikan,
maka aktiva
tersebut tidak
dapat
diamortisasi.
masa manfaat
dari aktiva
tidak
berwujud
tidak akan
melebihi 20
tahun sejak
tanggal aktiva
siap
digunakan.
Sumber: Brenman dan Connell (2000); IAI (2002), diolah.
Salah satu definisi IC yang paling banyak digunakan adalah yang ditawarkan
oleh organisation for economic Co-operation and development (OECD, 1999) yang
menjelaskan IC sebagai nilai ekonomis dari dua kategori aset tak berwujud: (1)
organisational (structural) capital; (2) human capital.
Lebih tepatnya, organisational (structural) capital mengacu pada hal-hal
seperti sistem software, jaringan distribusi dan rantai pasokan. Human capital
meliputi sumber daya manusia didalam organisasi (yaitu sumber daya tenaga
kerja/karyawan) dan sumber daya eksternal yang berkaitan dengan organisasi, seperti
konsumen dan supplier. Meskipun demikian, definisi yang diajukan OECD
menyajikan cukup perbedaan dengan meletakan 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 dari penggunaan IC secara bijak dalam
perusahaan, tetapi itu bukan merupakan bagian dari IC.
20
Bontis et al. (2000) menyatakan bahwa secara umum, para peneliti
mengidentifikasi tiga konstruk utama dari IC, yaitu human capital (HC), structural
capital (SC), dan customer capital (CC). Menurut Bontis et al. (2000), secara
sederhana HC merepresentasikan individual knowledge stock suatu organisasi yang
direpresentasikan oleh karyawannya. HC merupakan kombiasi dari genetic
inheritance; education; experience and attitude tentang kehidupan dan bisnis.
Lebih lanjut Bontis et al. (2000) menyebutkan bahwa SC meliputi seluruh
non-human storehouses of knowledge dalam organisasi. Termasuk dalam hal ini
adalah database, organisational charts, process manuals, strategies, routines dan
segala hal yang membuat nilai perusahaan lebih besar daripada nilai materialnya.
Sedangkan tema utama dari CC adalah pengetahuan yang melekat dalam marketing
channels dan customer relationship dimana suatu organisasi mengembangkannya
melalui jalannya bisnis (Bontis et al., 2000).
Pengungkapan memiliki arti tidak menutupi atau tidak menyembunyikan.
Apabila dikaitkan dengan data, pengungkapan berarti memberikan data yang
bermanfaat kepada pihak yang memerlukan. Menurut Ghazali dan Chariri (2007),
tiga konsep pengungkapan yaitu cukup (adequate), wajar (fair), dan lengkap (full).
Cukup artinya pengungkapan minimal yang harus dilakukan agar informasi tidak
menyesatkan. Pengungkapan secara wajar menunjukkan tujuan etis agar dapat
memberikan perlakuan yang sama dan bersifat umum bagi semua pemakai laporan
keuangan. Pengungkapan yang lengkap mensyaratkan perlunya penyajian semua
informasi yang relevan. Pengungkapan yang dilakukan secara transparan dan jujur
21
akan memenuhi kebutuhan informasi stakeholder. Sehingga kesenjangan informasi
antara pihak manajemen dengan stakeholder dapat diminimalisir.
Secara umum tujuan pengungkapan adalah menyajikan informasi yang
dipandang perlu untuk mencapai tujuan pelaporan keuangan dan untuk melayani
berbagai pihak yang mempunyai kepentingan berbeda-beda (Suwardjono, 2008: 580).
Sedangkan secara khusus tujuan pengungkapan yaitu:
1. Tujuan melindungi. Tidak semua pemakai cukup canggih sehingga pemakai
yang naïf perlu dilindungi dengan mengungkapkan informasi yang mereka
tidak mungkin memperolehnya atau tidak mungkin mengolah informasi untuk
menangkap substansi ekonomik yang melandasi suatu pos laporan keuangan.
2. Tujuan informatif. Pengungkapan ditujukan untuk menyediakan informasi
yang dapat membantu keefektivan pengambilan keputusan pemakai.
3. Tujuan kebutuhan khusus. Apa yang harus diungkapkan kepada publik
dibatasi dengan apa yang dipandang bermanfaat bagi pemakai sedangkan
untuk tujuan pengawasan, informasi tertentu harus disampaikan kepada badan
pengawas berdasarkan peraturan yang menuntut pengungkapan secara rinci.
Jika dikaitkan dengan pengungkapan informasi, Suwardjono (2008: 583)
membedakan pengungkapan menjadi pengungkapan wajib (mandatory disclosure)
dan pengungkapan sukarela (voluntary disclosure). Pengungkapan wajib adalah
pengungkapan yang diharuskan oleh standar atau peraturan yang berlaku yang
ditetapkan oleh pihak yang berwenang. Sedangkan pengungkapan sukarela adalah
pengungkapan yang tidak diharuskan oleh peraturan yang berlaku. Kedua jenis
22
pengungkapan ini bisa ditemukan pada laporan keuangan atau laporan tahunan
perusahaan.
Menurut Bruggen et al (2009) pengungkapan modal intelektual mampu
mengurangi asimetri informasi untuk menurunkan biaya modal dan meningkatkan
citra perusahaan serta mampu meningkatkan nilai relevansi laporan keuangan.
Sampai saat ini belum ada standar yang mengatur pengungkapan modal intelektual
terkait dengan pengikhtisaran, pengukuran, dan pelaporan sehingga
pengungkapannya pun masih bersifat sukarela. Modal intelektual tidak dapat di
kuantitatifkan pada neraca, karena sulit untuk diukur. Sehingga muncullah ICD Index
yang mengukur pengungkapan modal intelektual. Pengungkapan modal intelektual
dituangkan dalam informasi tambahan berupa laporan tahunan perusahaan yang
sudah dipublikasikan. Dengan melakukan pengungkapan modal intelektual
perusahaan dapat mengurangi adanya asimetri informasi antara agent dan principal;
meningkatkan kepercayaan para stakeholder yaitu ketika perusahaan melakukan
pengungkapan secara penuh makan akan meningkatkan kepercayaan para stakeholder
tentang kinerja perusahaan karena kepercayaan stakeholder merupakan investasi
jangka panjang perusahaan dan juga sebagai media pemasaran perusahaan.
Jenkin’s Report (dalam Punomosidhi, 2005) mengusulkan kerangka kerja
untuk pengungkapan sukarela berdasarkan kebutuhan informasi dari investor dan
kreditor. Laporan menyajikan luas pengungkapan informasi diurutkan ke dalam lima
kategori yaitu:
1. Data keuangan dan non keuangan;
2. Analisis manajemen data keuangan dan non keuangan;
23
3. Informasi masa depan;
4. Informasi tentang manajer dan pemegang kepentingan; dan
5. Latar belakang perusahaan.
Dalam ekonomi baru yaitu ekonomi berbasis pengetahuan dan teknologi , dalam
aktivitasnya perusahaan lebih tergantung pada modal tidak berwujud dibandingkan
dengan modal berwujud dalam menciptakan nilai (Abeyysekera, 2006).
Pengungkapan informasi secara menyeluruh baik informasi keuangan maupun non
keuangan menjadi sangat penting guna pengambilan keputusan. FASB menyebutkan
pelaporan keuangan mencakup tidak hanya laporan keuangan tetapi juga media
pelaporan informasi lainnya, yang berkaitan langsung atau tidak langsung dengan
informasi yang disediakan oleh sistem akuntansi yaitu informasi tentang sumber
ekonomi, hutang, laba periodik dan lain-lain.
2.3. Value Added Intellectual Coefficient (VAIC)
Metode VAIC, dikembangkan oleh Pulic (1998), didesain untuk menyajikan
informasi tentang value creation efficiency dari aset berwujud dan aset tidak
berwujud yang dimiliki perusahaan. Model ini dimulai dengan kemampuan
perusahaan untuk menciptakan value added (VA). Value added adalah indikator
paling objektif untuk menilai keberhasilan bisnis dengan menunjukan kemampuan
perusahaan dalam menciptakan nilai (value creation) (pulic, 1998). VA dihitung
sebagai selisih antara output dan input (Pulic, 1999).
Tan et al. (2007) meyatakan bahwa output (out) merepresentasikan revenue
dan mencakup seluruh produk dan jasa yang dijual dipasar, sedangkan input (in)
mencakup seluruh beban yang digunakan dalam memperoleh revenue. Menurut Tan
24
et al. (2007), hal penting dalam metode ini adalah beban karyawan tidak termasuk
dalam IN. Karena peran aktifnya dalam proses value creation, intellectual capital
(yang direpresentasikan dengan labour expenses) tidak dihitung sebagai biaya dan
tidak termasuk dalam komponen IN (Pulic, 1999). Karena itu, aspek kunci dalam
model Pulic adalah memperlakukan tenaga kerja sebagai entitas penciptaan nilai
(value creating entity) (Tan et al., 2007).
VA dipengaruhi oleh efisiensi dari HC (Human Capital) dan SC (Structural
Capital). Hubungan lainnya dari VA adalah Capital Employed (CE), yang dalam hal
ini dilabeli dengan VACA. VACA adalah indikator untuk VA yang diciptakan oleh
satu unit dari physical capital.
Pulic (1998) mengasumsikan bahwa jika 1 unit dari CE menghasilkan return
yang lebih besar daripada perusahaan yang lain, maka berarti perusahaan tersebut
lebih baik dalam memanfaatkan CE-nya. Dengan demikian, pemanfaatan CE yang
lebih baik merupakan bagian dari IC perusahaan (Tan et al., 2007).
Hubungan selanjutnya adalah VA dan HC. Value Added Human Capital
(VAHU) menunjukan berapa banyak VA yang dapat dihasilkan dengan dana yang
dikeluarkan untuk tenaga kerja. Hubungan antara VA dan HC mengindikasikan
kemampuan dari HC untuk menciptakan nilai didalam perusahaan (Tan et al., 2007).
Konsisten dengan pandangan para penulis lainnya, Pulic (1998) berargumen bahwa
total salary and wage cost adalah indikator dari HC perusahaan.
Hubungan ketiga adalah „structural capital coefficient’ (STVA), yang
menunjukan kontribusi structural capital (SC) dalam penciptaan nilai. STVA
mengukur jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan 1 rupiah dari VA dan
25
merupakan indikasi bagaiman keberhasilan SC dalam penciptaan nilai (Tan et al.,
2007). SC bukanlah ukuran yang independent sebagaiman HC, ia dependen terhadap
value creation (pulic, 1999). Artinya, menurut Pulic, semakin besar kontribusi HC
dalam value creation, maka akan semakin kecil kontribusi SC dalam hal tersebut.
Lebih lanjut Pulic menyatakan bahwa SC adalah VA dikurangi HC, hal ini telah
diverifikasi melalui penelitian empiris pada sektor industri tradisional (Pulic, 2000).
Rasio terakhir adalah menghitung kemampuan intelektual perusahaan dengan
menjumlahkan koefisien-koefisien yang telah dihitung sebelumnya. Hasil
penjumlahan tersebut diformulasikan dalam indikator baru, yaitu VAIC (Tan et al.,
2007).
Keunggulan metode VAIC adalah karena data yang dibutuhkan relatif mudah
diperoleh dari berbagi sumber dan jenis perusahaan. Data yang dibutuhkan untuk
menghitung berbagai rasio tersebut adalah angka-angka keuangan standar yang
umumnya tersedia dari laporan keuangan perusahaan. Alternatif pengukuran IC
lainnya terbatas hanya menghasilkan indikator keuangan dan non-keuangan, tidak
tersedia atau tdak tercatat oleh perusahaan yang lain(Tan et al., 2007).
Konsekuensinya, kemampuan untuk menerapkan pengukuran IC alternatif terseburt
secara konsisten terhadap sampel yang besar dan terdiversifikasi menjadi terbatas
(Firer dan Williams, 2003).
2.3.1. Capital Employed Efficiency (CEE)
Customer capital atau capital employment adalah orang-orang yang
berhubungan dengan perusahaan yang menerima pelayanan yang diberikan oleh
perusahaan tersebut. Menurut Sawarjuwono dan Agustine (2003) elemen customer
26
capital merupakan komponen modal intelektual yang memberikan nilai secara nyata.
Customer capital membahas mengenai hubungan perusahaan dengan pihak di luar
perusahaan seperti pemerintah, pasar, pemasok dan pelanggan, bagaimana loyalitas
pelanggan terhadap perusahaan. Customer capital juga dapat diartikan sebagai
kemampuan perusahaan untuk mengidentifikasi kebutuhan dan keinginan pasar
sehingga menghasilkan hubungan baik dengan pihak luar.
Capital Employed Efficiency (CEE) adalah indikator efisiensi nilai tambah
modal yang digunakan. CEE merupakan rasio dari VA(Value Added) terhadap CE.
CEE menggambarkan berapa banyak nilai tambah perusahaan yang dihasilkan dari
modal yang digunakan. CEE yaitu kalkulasi dari kemampuan mengelola modal
perusahaan (Imaningati, 2007).
2.3.2. Human Capital Efficiency (HCE)
Human capital adalah keahlian dan kompetensi yang dimiliki karyawan
dalam memproduksi barang dan jasa serta kemampuannya untuk dapat berhubungan
baik dengan pelanggan. Termasuk dalam human capital yaitu pendidikan,
pengalaman, ketrampilan, kreatifitas dan attitude. Menurut Bontis (2004) human
capital adalah kombinasi dari pengetahuan, skill, kemampuan melakukan inovasi dan
kemampuan menyelesaikan tugas, meliputi nilai perusahaan, kultur dan filsafatnya.
Jika perusahaan berhasil dalam mengelola pengetahuan karyawannya, maka hal itu
dapat meningkatkan human capital. Sehingga human capital merupakan kekayaan
yang dimiliki oleh suatu perusahaan yang terdapat dalam tiap individu yang ada
didalamnya. Human capital ini nantinya akan mendukung structural capital dan
customer capital/capital employment.
27
Human Capital Efficiency (HCE) adalah indikator efisiensi nilai tambah
modal manusia. HCE merupakan rasio dari VA terhadap Human Capital (HC).
Hubungan ini mengindikasikan kemampuan modal manusia membuat nilai pada
sebuah perusahaan. HCE menunjukan berapa banyak VA yang dapat dihasilkan
dengan dana yang dikeluarkan untuk tenaga kerja (Ulum, 2008)
2.3.3. Structural Capital efficiency (SCE)
Structural capital adalah infrastruktur yang dimiliki oleh suatu perusahaan
dalam memenuhi kebutuhan pasar. Termasuk dalam structural capital yaitu sistem
teknologi, sistem operasional perusahaan, paten, merek dagang dan kursus pelatihan.
Menurut nashih (2005), structural capital atau organizational capital adalah
kekayaan potensial perusahaan yang tersimpan dalam organisasi dan manajemen
perusahaan. Structural capital merupakan infrastruktur pendukung dari human
capital sebagai sarana dan prasarana pendukung kinerja karyawan. Sehingga
walaupun karyawan memiliki pengetahuan yang tinggi namun bila tidak didukung
oleh sarana dan prasarana yang memadai, maka kemampuan karyawan tersebut tidak
akan menghasilkan modal intelektual.
Structural Capital Efficiency (SCE) adalah indikator efisiensi nilai tambah
modal struktural. SCE merupakan rasio dari SC terhadap VA. Rasio ini mengukur
jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan 1 rupiah dari VA dan merupakan
indikasi bagaimana keberhasilan SC dalam penciptaan nilai (Tan et al., 2007).
2.4. Kinerja Keuangan
Pengertian performance atau kinerja adalah hasil kerja yang dapat dicapai
oleh seseorang atau kelompok orang dalam suatu perusahaan sesuai dengan
28
wewenang dan tanggung jawab masing-masing dalam upaya pencapaian tujuan
perusahaan secara legal, tidak melanggar hukum dan tidak bertentangan dengan
moral dan etika. (Rivai & basri, 2004:16). Kinerja perusahaan (companies
performance) merupakan sesuatu yang dihasilkan oleh suatu perusahaan dalam
periode tertentu dengan mengacu kepada standar yang ditetapkan. Pengukuran
aktifitas kinerja perusahaan dirancang untuk menaksir bagaimana kinerja aktivitas
dan hasil akhir yang dicapai. Penilaian kinerja aktivitas perusahaan dibagi dalam tiga
dimensi utama yaitu efisiensi, kualitas dan waktu. Penilaian kinerja sendiri memiliki
beberapa pengertian, yaitu:
- Suatu sistem formal dan terstruktur yang mengukur, menilai dan memepengaruhi
sifat-sifat yang berkaitan dengan pekerjaan, perilaku dan hasil, termasuk tingkat
ketidakhadiran. Fokusnya dalah untuk mengetahui seberapa produktif seorang
karyawan apakah ia bisa berkinerja sama atau lebih efektif pada masa yang akan
datang, sehingga karyawan, organisasi dan masyarakat semuanya memperoleh
manfaat. (Schuler & Jackson, 1996:3).
- Pencapaian tujuan yang telah ditetapkan merupakan salah satu tolak ukur kinerja
individu. Menurut Robbins (1996) yang dikutip oleh Rivai dan Basri dalam
bukunya yang berjudul Performance Appraisal, pada halaman 15 menyatakan
bahwa ada 3 kriteria dalam melakukan penilaian kinerja individu yaitu tugas
individu, perilaku individu dan ciri individu.
Dari beberapa pengertian kinerja diatas maka dapat disimpulkan bahwa
kinerja adalah suatu prestasi yang dicapai oleh seseorang dalam melaksanakan tugas
atau pekerjaannya, sesuai dengan standar kriteria yang ditetapkan dalam pekerjaan
29
tersebut. Prestasi yang dicapai akan menghasilkan suatu kepuasan kerja yang
nantinya akan berpengaruh pada tingkat imbalan. Suatu kinerja individu dapat
ditingkatkan apabila ada kesesuaian antara pekerjaan dan kemampuan. kinerja
individu sendiri dipengaruhi oleh kepuasan kerja. Kepuasan kerja adalah perasaan
individu terhadap pekerjaannya. Perasaan ini berupa suatu hasil penilaian mengenai
seberapa jauh pekerjaannya secara keseluruhan mampu memuaskan kebutuhannya.
Dalam hal ini dibutuhkan suatu evaluasi, yang kemudian dikenal dengan penilaian
kinerja.
Penilaian kinerja merupakan metode mengevaluasi dan menghargai kinerja
yang paling umum digunakan. Dalam penilaian kinerja melibatkan komunikasi dua
arah yaitu antara pengirim pesan dengan penerima pesan sehingga komunikasi dapat
berjalan dengan baik. Penilaian kinerja dilakukan untuk memberi tahu karyawan apa
yang diharapkan pengawas untuk membangun pemahaman yang lebih baik satu sama
lain. Penilaian kinerja menitikberatkan pada penilaian sebagai suatu proses
pengukuran sejauh mana kerja dari orang atau sekelompok orang dapat bermanfaat
untuk mencapai tujuan yang ada.
Schuler dan jackson dalam bukunya yang berjudul manajemen sumber daya
manusia edisi ke enam, jilid kedua pada tahun 1996 menjelaskan bahwa sebuah studi
yang dilakukan akhir-akhir ini mengidentifikasi dua puluh macam tujuan informasi
kinerja yang berbeda-beda, yang dapat dikelompokkan dalam empat macam kategori,
yaitu:
a. Evaluasi yang menekankan perbandingan antara orang-orang
30
b. Pengembangan yang menekankan perubahan-perubahan dalam diri seseorang
dengan berjalannya waktu
c. Pemeliharaan sistem
d. Dokumentasi keputusan-keputusan daya manusia bila terjadi peningkatan.
Efektifitas dari penilaian kinerja diatas yang dikategorikan dari dua puluh
macam tujuan penilaian kinerja ini tergantung dalam sasaran bisnis strategis yang
ingin dicapai. Oleh sebab itu penilaian kinerja diintegrasikan dengan sasaran-sasaran
strategis karena berbagai alasan (Schuler & Jackson, 1996 : 48), yaitu:
a. Mensejajarkan tugas-tugas individu dengan tujuan organisasi yaitu, menambahkan
deskripsi tindakan yang harus diperhatikan karyawan dan hasil-hasil yang harus
mereka capai agar suatu strategi dapat hidup.
b. Mengukur kontribusi masing-masing unit kerja dan masing-masing karyawan
c. Evaluasi kinerja memberi kontribusi kepada tindakan dan keputusan-keputusan
administratif yang mempertinggi dan mempermudah stategi
d. Penilaian kinerja dapat menimbulkan potensi untuk mengidentifikasi kebutuhan
bagi startegi dan program-program baru.
Variabel kinerja keuangan menggunakan proksi profitabilitas ROE (Chen et
al., 2005; Tan et al., 2007), ROA (Chen et al., 2005). ROA lebih dipilih daripada
ROE karena total ekuitas yang merupakan denominator ROE adalah satu komponen
dari VACA. Jika menggunakan ROE, maka akan terjadi penghitungan ganda atas
akun yang sama (yaitu ekuitas), dimana VACA (yang dibangun dari ekuitas dan laba
bersih) sebagai variabel intervening dan ROE(yang juga dibangun dari akun ekuitas
dan laba bersih menjadi variabel dependen. Return on total assets (ROA). ROA
31
merefleksikan keuntungan bisnis dan efisiensi perusahaan dalam pemanfaatan total
aset (Chen et al., 2005).
2.5. Penelitian Terdahulu
Menurut hasil penelitian Kuryanto dan Syafruddin (2008) mengenai Pengaruh
modal intelektual terhadap kinerja perusahaan menyatakan bahwa Tidak ada
pengaruh positif antara modal intelektual sebuah perusahaan dengan kinerjanya,
semakin tinggi nilai modal intelektual suatu perusahaan, kinerja masa depan
perusahaan tidak semakin tinggi, tidak ada pengaruh positif antara tingkat
pertumbuhan modal intelektual sebuah perusahaan dengan kinerja masa depan
perusahaan, kontribusi modal intelektual untuk sebuah kinerja masa depan
perusahaan akan berbeda sesuai dengan jenis industrinya.
Menurut Santoso (2010) dalam penelitiannya tentang Pengaruh modal
intelektual dan pengungkapannya terhadap kinerja perusahaan menyatakan bahwa
Hasil penelitian ini tidak mendukung semua hipotesis yang diajukan. Modal
intelektual dan pengungkapannya tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja
perusahaan baik kinerja yang menggunakan accounting based performance maupun
market based performance. Baik pada saata ini maupun pada satu tahun yang akan
datang.
Penelitian yang dilakukan oleh Belkaoui (2003), Chen et al. (2007)
membuktikan bahwa modal intelektual berpengaruh positif terhadap kinerja dan nilai
pasar perusahaan. Bertentangan dengan penelitian tersebut, dimana penelitian
Solikhah dkk. (2010) serta Yuniasih dkk. (2010) tidak berhasil membuktikan bahwa
modal intelektual berpengaruh pada nilai pasar perusahaan. Penelitian ini
32
menambahkan variabel intervening (kinerja keuangan) untuk mengetahui pengaruh
langsung dan tidak langsung modal intelektual pada nilai perusahaan.
2.6. Kerangka Pemikiran Teoritis dan Pengembangan Hipotesis
2.6.1. Kerangka Pemikiran Teoritis
Berdasarkan teori berbasis sumber daya, sebuah perusahaan dipersepsikan
sebagai kumpulan dari aset maupun kemampuan berwujud dan tak berwujud (Firer
dan Williams, 2003). Teori ini menganjurkan bahwa kinerja dari sebuah perusahaan
sebaiknya didefinisikan sebagi fungsi penggunaan yang efektif dan efisien dari aset
berwujud maupun tak berwujud yang dimiliki oleh perusahaan atau intellectual
ability. Hal ini sejalan dengan teori stakeholder yang menyatakan bahwa VA (Value
Added) merupakan sebuah ukuran yang lebih akurat dalam mengukur kinerja sebuah
perusahaan dibandingkan dengan laba akuntansi yang hanya merupakan ukuran
return bagi pemegang saham.
Kinerja merupakan hal penting yang harus dicapai oleh setiap perusahaan
dimanapun, karena kinerja merupakan cerminan dari perusahaan dalam mengelola
dan mengalokasikan sumber dayanya, selain itu tujuan pokok penilaian kinerja adalah
untuk memotivasi karyawan dalam mencapai sasaran organisasi dan dalam mematuhi
standar perilaku yang telah ditetapkan sebelumnya, agar membuahkan tindakan dan
hasil yang diharapkan. Setiap perusahaan menghendaki adanya kinerja keuangan
yang bagus karena dari kinerja keuangan tersebut perusahaan akan mampu menarik
investor dan mempertahankan pelanggannya sehingga akan sangat menentukan
kemampuan bersaing suatu perusahaan.
33
Menurut Khasmir (2005: 263) untuk mengetahui kondisi suatu perusahaan
maka dapat dilihat dari laporan keuangan yang disajikan oleh perusahaan secara
periodik. Penilaian terhadap kinerja suatu perusahaan dapat dilakukan dengan
menganalisis laporan keuangan yang merupakan hasil akhir dari kegiatan akuntansi
peusahaan yang bersangkutan. Analisis yang dapat dipakai dalam laporan keuangan
salah satunya adalah menggunakan analisis rasio.
Analisis rasio merupakan metode analisis yang objektif karena didasarkan
pada data akuntansi yang tersedia dalam laporaan keuangan. Rasio keuangan yang
digunakan sebagai indikator dalam mengukur kinerja keuangan perusahaan dalam
penelitian ini adalah Return On Asset (ROA). ROA merupakan salah satu rasio yang
sering dipakai untuk menentukan tingkat profitabilitas perusahaan. ROA digunakan
untuk mengukur efektifitas perusahaan dalam menghasilkan keuntungan dengan
memanfaatkan aktiva yang dimiliki oleh perusahaan. ROA diproksikan dengan laba
sebelum pajak yang dibagi dengan total aktiva yang dimiliki bank. Semakin besar
ROA suatu bank, semakin besar pula posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset
(Dendawijaya, 2005; 118).
Banyak variabel yang telah diungkapkan untuk menguji kinerja keuangan
perusahan. Penelitian ini menggunakan intellectual capital sebagai variabel untuk
menguji kinerja keuangan perusahaan. Intellectual capital merupakan bagian dari
intangible asset yang memegang peranan lebih besar dalam menentukan kinerja
keuangan perusahaan dibandingkan dengan tangible asset. Intangible asset mampu
untuk menciptakan nilai tambah atas pengelolaan tangible asset perusahaaan menjadi
output yang mendatangkan penghasilan bagi perusahaan. Intangible asset ini terdiri
34
atas sumber daya manusia yang dapat diukur melalui intellectual capitalnya dan
teknologi informasi yang mampu untuk memperkenalkan dan membuka jaringan bagi
perusahaan.
Intellectual capital merupakan keunggulan kompetitif yang harus dimiliki
perusahaan dalam menghadapi persaingan bisnis saat ini. Intellectual capital yang
diperoleh dari budaya pengembangan perusahaan maupun kemampuan perusahaan
dalam memotivasi karyawannya akan menghasilkan ide-ide kreatif serta inovasi yang
akan mampu mempertahankan eksistensi perusahaan tersebut atau bahkan
membuatnya berkembang. Menurut Guthrie, et al. (2006) dalam Ulum (2007: 12),
teori yang lebih tepat menjelaskan tentang intellectual capital adalah teori
stakeholder.
Berdasarkan teori stakeholder, manajemen organisasi diharapkan untuk
melakukan aktivitas yang dianggap penting oleh stakeholder dan melaporkan kembali
aktivitas-aktivitas tersebut kepada stakeholder. Teori ini menyatakan bahwa
akuntabilitas organisasi jauh melebihi kinerja keuangan atau ekonomi sederhana.
Tujuan utama dari teori stakeholder adalah untuk membantu manajer korporasi
mengerti lingkungan stakeholder dan melakukan pengelolaan dengan lebih efektif
dalam meningkatkan nilai dari dampak aktivitas-aktivitas mereka dan meminimalkan
kerugian-kerugian bagi stakeholder.
Pihak perusahaan harus dapat mengelola organisasi secara maksimal
khususnya dalam upaya penciptaan nilai bagi perusahaan agar dapat mendorong
meningkatnya kinerja keuangan perusahaan (Ulum, 2007: 15). Penciptaan nilai
adalah dengan memanfaatkan seluruh potensi yang dimiliki perusahaan melalui
35
intellectual capitalnya, yang terdiri dari human capital (ketrampilan, kemampuan dan
motivasi karyawan), aset fisik, maupun customer/employed capital.
Dalam beberapa penelitian terdahulu terdapat bukti empiris yang menyatakan
pengaruh pengungkapan sukarela dan pengungkapan modal intelektual terhadap nilai
perusahaan atau kapitalisasi pasar, walaupun bukan dalam konteks IPO. Hasil
penelitian Healy dan Palepu (1993), Welker (1995) dan Botosan (1997)
mengindikasikan bahwa pengungkapan modal intelektual yang makin tinggi akan
memberikan informasi yang kredibel atau dapat dipercaya, dan akan mengurangi
kesalahan investor dalam mengevaluasi harga saham perusahaan, sekaligus
meningkatkaan kapitalisasi pasar.
Abdolmohammadi (2005) membuktikan bahwa jumlah pengungkapan
komponen modal intelektual dalam laporan tahunan berpengaruh signifikan terhadap
nilai kapitalisasi pasar perusahaan. Artinya, perusahaan yang mengungkapkan lebih
banyak komponen modal intelektual dalam laporan tahunannya cenderung memiliki
nilai kapitalisasi pasar yang lebih tinggi. Penelitian yang dilakukan oleh Sitohang dan
Winata (2008) dengan mengambil sampel perusahaan publik di Indonesia yang
berbasis teknologi, menemukan bukti bahwa ada kecenderungan peningkataan dalam
pengungkapan modal intelektual selama periode pengamatan. Penelitian tersebut juga
menemukan bukti bahwa terdapat hubungan positif antara tingkat pengungkapan
modal intelektual dengan kapitalisasi pasar.
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, VAIC merupakan komponen dari
modal intelektual, VAIC terdiri dari CEE, HCE dan SCE yang masing-masing
menggambarkan sumber daya yang dimiliki perusahaan. Kombinasi dari ketiga
36
komponen tersebut akan menghasilkan nilai perusahaan. Perusahaan dalam
mengelola pengetahuan, ketrampilan dan keahlian modal manusia dengan didukung
oleh modal struktural yang memudahkan dalam kegiatan operasional perusahaan,
ditambah pula dengan modal yang digunakan akan meningkatkan aset perusahaan
tersebut. Semakin baik perusahaan dalam mengelola ketiga komponen IC,
menunjukan semakin baik pula perusahaan dalam mengelola aset yang dimilikinya.
Pengelolaan aset yang baik dapat meningkatkan laba atas sejumlah aset yang dimiliki
perusahaan dan tentu saja kinerja perusahaan akan semakin meningkat. Modal
intelektual diakui sebagai aset perusahaan karena mampu menghasilkan keunggulan
kompetitif dan kinerja keuangan yang superior (Barney, 1991). Modal intelektual
akan memberikan konteribusi terhadap kinerja keuangan perusahaan (Harrison dan
Sullivan, 2000; Chen et al., 2005; Abdolmohammadi, 2005).
Berdasarkan uraian yang telah di kemukakan sebelumnya, maka variabel yang
terkait dalam penelitian ini dapat dirumuskan melalui suatu kerangka pemikiran
sebagai berikut:
Gambar 2.1
Kerangka Pemikiran Teoritis
2.6.2. Pengembangan Hipotesis
a. Pengaruh Capital Employed Efficiency (CEE) terhadap tingkat Intellectual
Capital Disclosure (ICD)
VAIC ICD KK
T. sumber Daya T. Stakeholder
37
Hubungan antara penggunaan modal perusahaan dengan pengungkapan modal
intelektual dapat dijelaskan dengan stakeholder theory. Stakeholder theory
menyatakan bahwa para pemangku kepentingan di luar pemegang saham seperti
pemerintah, investor, pelanggan, dan lain-lain berhak untuk mendapatkan informasi-
informasi tertentu dari perusahaan. Berdasarkan teori ini, manajemen organisasi
diharapkan untuk melakukan aktivitas yang dianggap penting oleh stakeholder
mereka dan melaporkan kembali aktivitas-aktivitas tersebut pada stakeholder. Hal
tersebut penting dilakukan karena keberlangsungan suatu perusahaan juga bergantung
pada dukungan dari para stakeholder.
Adanya pengungkapan yang dilakukan oleh perusahaan juga akan
mempengaruhi opini para stakeholder terhadap perusahaan tersebut. Semakin tinggi
tingkat pengungkapan yang dipublikasikan mengindikasikan bahwa perusahaan
tersebut telah bersikap terbuka terhadap penggunaan modal yang dikelolanya guna
menghasilkan suatu produk atau jasa. Hal ini akan menambah opini baik para
stakeholder terhadap perusahaan dan akan meningkatkan nama baik perusahaan.
Selain itu, hubungan antara CEE dengan kinerja keuangan perusahaan dapat
dijelaskan dengan resources based theory, dalam teori ini disebutkan bahwa dengan
pengelolaan sumber daya perusahaan baik pengelolaan aset berwujud dan tidak
berwujud secara efisien akan meningkatkan kinerja perusahaan. Dengan adanya
kinerja perusahaan yang meningkat, maka produktivitaspun akan meningkat, dan
apabila hal ini diungkapkan dalam laporan keuangan, maka para stakeholder akan
memberikan respon yang baik terhadap perusahaan tersebut.
38
Deegan (2004) menyebutkan bahwa seluruh stakeholder memiliki hak untuk
disediakan informasi tentang bagaimana aktivitas organisasi mempengaruhi mereka
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.
Ketika perusahaan melaporkan informasi secara akurat dan menyeluruh maka
masyarakat maupun lingkungan memberikan respon yang baik terhadap keberadaan
perusahan. Respon baik tersebut diwujudkan dalam bentuk loyalitas pelanggan atau
masyarakat. Dan ketika perusahaan menjalankan aktivitasnya tidak memperhatikan
norma dan batas-batas yang ada di masyarakat maka perusahaan akan menciptakan
image yang buruk di mata masyarakat. Sehingga manajemen perusahaan akan
mengungkapkan informasi yang dapat meningkatkan kredibilitas dan kesuksesan
perusahaan meskipun informasi tersebut tidak diwajibkan (Suwardjono, 2008: 583).
Modal yang digunakan (Capital Employed/CE) didefinisikan sebagai modal
yang dimanfaatkan dalam aset tetap dan lancar suatu perusahaan (Pulic, 1998; Firer
dan Williams, 2003). Pengungkapan modal yang telah digunakan akan berpengaruh
terhadap opini publik dalam hal ini para stakeholder dalam menilai apakah suatu
perusahaan telah secara efisien memanfaatkan modal yang dimilikinya atau tidak.
Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis yangdapat disimpulkan adalah:
H1 : Capital Employed Efficiency (CEE) berpengaruh positif terhadap tingkat
Intellectual Capital Disclosure (ICD)
39
b. Pengaruh Human Capital Efficiency (HCE) terhadap tingkat Intellectual
Capital Disclosure (ICD)
Human capital merupakan sumber daya kunci yang dapat menciptakan
keunggulan kompetitif perusahaan sehingga perusahaan mampu bersaing dan
bertahan dilingkungan bisnis yang dinamis. Dengan memiiki karyawan yang
berkeahlian dan berketerampilan, maka dapat meningkatkan kinerja perusahaan dan
menjamin keberlangsungan perusahaan tersebut. Meningkatnya kinerja perusahaan
juga akan meningkatkan persepsi pasar. Seiring dengan meningkatnya kinerja dalam
sebuah organisasi, maka pihak-pihak yang terlibat didalamnya akan merasa bangga
atas pencapaian yang didapat sehingga akan terdorong untuk melaporkan pos sumber
daya manusia yang dimilikinya karena besar kemungkinan akan mempengaruhi opini
pihak luar tentang perusahaan tersebut.
Resource based theory mengemukakan bahwa sumber daya perusahaan
adalah heterogen, tidak homogen, jasa produktif yang tersedia berasal dari sumber
daya perusahaan yang memberikan karakter unik bagi tiap-tiap perusahaan. Teori ini
memandang perusahaan sebagai kumpulan sumber daya dan kemampuan. Adanya
sumber daya manusia yang berkualitas dan mampu bekerja dengan efisien, maka
produktivitas akan semakin meningkat.
Apabila sumber daya manusia yang dimiliki oleh suatu perusahaan bagus,
terbukti dengan meningkatnya produktivitas perusahaan, maka perusahaan akan
terdorong untuk mengungkapkan pos penggunaan sumber daya manusia yang
dimilikinya karena hal ini akan meningkatkan persepsi pasar yang baik terhadap
perusahaan dan akan berdampak pada meningkatnya kinerja perusahaan.
40
Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis yangdapat disimpulkan adalah:
H2 : Human Capital Efficiency (HCE) berpengaruh positif terhadap tingkat
Intellectual Capital Disclosure (ICD)
c. Pengaruh Structural Capital Efficiency (SCE) terhadap tingkat Intellectual
Capital Disclosure (ICD)
Structural Capital (SC) mencakup semua pengetahuan dalam perusahaan
selain pengetahuan yang ada pada modal manusia, yang mencakup database, bagan
organisasi, proses manual, strategi, rutinitas dan sesuatu yang nilainya lebih tinggi
dibandingkan dengan nilai materi (Bontis et al., 2000). Structural capital merupakan
sarana pendukung human capital dalam meningkatkan kinerja perusahaan. Karyawan
yang sangat kompeten sekalipun tidak akan bisa bekerja secara maksimal apabila
sarana dan prasarananya kurang mendukung. Dengan adanya karyawan dan sarana
yang memadai tentu saja akan meningkatkan produktifitas perusahaan yang ditandai
dengan meningkatnya kinerja perusahaan.
Adanya sumber daya yang memadai selain sumber daya manusia
mengindikasikan bahwa perusahaan sangat memanfaatkan SC yang dimilikinya guna
menunjang produktifitas perusahaan. Selain itu hal ini akan menambah nilai bagi
suatu perusahaaan apabila pihak luar dapat mengetahui informasi tersebut. Oleh
karena itu, perusahaan yang cenderung memiliki human capital dan structural capital
yang cukup bagus akan mengungkapkannya pada laporan keuangan perusahaan
karena hal ini terkait dengan kebutuhan para stakeholder yang berhak mendapatkan
informasi perusahaan dan juga untuk menunjang nilai perusahaan tersebut.
41
Pengembangan dan pemanfaatan structural capital oleh organisasi akan
membuat perusahaan memiliki sistem prosedur yang baik dalam memanfaatkan
potensi serta teknologi yang ada dengan secara maksimal. Menurut Sawarjuwono dan
Kadir (2003), seorang individu yang memiliki intelektual yang tinggi serta organisasi
memiliki prosedur yang baik maka intellectual capitalnya dapat mencapai kinerja
yang optimal. Menurut Margaretha dan Rukman (2006) dan Ulum, dkk (2008),
structural capital yang tinggi dapat mendorong perusahaan menghasilkan keunggulan
bersaing yang secara relatif menghasilkan kinerja keuangan yang lebih tinggi.
Dengan adanya structural capital yang memadai dalam suatu perusahaan
maka akan mendorong karyawannya untuk bekerja lebih efisien pula, akibatnya
produktifitas akan meningkat dan tentu saja kinerja perusahaan semakin meningkat.
Apabila kinerja suatu perusahaan meningkat maka akan mendorong perusahaan
tersebut untuk melakukan tingkat pengungkapan yang lebih tinggi.
Hal ini sejalan dengan yang diungkapkan oleh Tan et. Al (2008) yang
menyatakan bahwa modal intelektual berpengaruh positif terhadap kinerja
perusahaan, baik masa kini maupun masa mendatang. Rata-rata pertumbuhan modal
intelektual berhubungan positif dengan kinerja perusahaan dimasa mendatang.
Kontribusi modal intelektual terhadap kinerja perusahaan berbeda berdasarkan
industrinya.
Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis yangdapat disimpulkan adalah:
H3 : Structural Capital Efficiency (SCE) berpengaruh positif terhadap tingkat
Intellectual Capital Disclosure (ICD)
42
d. Pengaruh kinerja keuangan perusahaan (ROA) terhadap tingkat Intellectual
Capital Disclosure (ICD)
Leif Edvinsson dan Pat Sullivan (2000) mendefinisikan intellectual capital
sebagai knowledge yang dapat dikonversikan menjadi nilai (Tobing, 2007). VAIC
sebagai ukuran efisiensi modal intelektual terdiri dari tiga komponen yaitu CEE, HCE
dan SCE. Kombinasi dari ketiga komponen tersebut akan menghasilkan nilai
perusahaan. Perusahaan dalam mengelola pengetahuan, ketrampilan dan keahlian
modal manusia dengan didukung oleh modal struktural yang memudahkan dalam
kegiatan operasional perusahaan, ditambah pula dengan modal yang digunakan akan
meningkatkan aset perusahaan tersebut. Semakin baik perusahaan dalam mengelola
komponen Intellectual Capital-nya menunjukan semakin baik perusahaan dalam
mengelola aset. Pengelolaan aset yang baik dapat meningkatkan laba atas sejumlah
aset yang dimiliki perusahaan yang diukur dengan Return On Asset (ROA). Modal
intelektual diakui sebagai aset perusahaan karena mampu menghasilkan keunggulan
kompetitif dan kinerja keuangan yang superior (Barney, 1991). Modal intelektual
akan memberikan kontribusi terhadap kinerja keuangan perusahaan (Harrison dan
Sulivan, 2000; Chen et al., 2005; Abdolmohammadi, 2005).
Hasil penelitian Sarayuth Saengchan (2007) di Thailand menunjukan bahwa
VAIC (Value Added Intellectual capital) secara positif signifikan berkaitan dengan
ROA. Semakin tinggi nilai VAICnya maka perusahaan dapat memperoleh ROA
dengan lebih baik.
Apabila kinerja perusahaan meningkat karena pemanfaatan VAICnya, maka
perusahaan akan menginformasikan kepada pihak eksternal melalui laporan tahunan
43
perusahaan. Hal ini sesuai dengan teori legitimasi yang menyatakan bahwa
perusahaan memiliki tanggungjawab untuk melaporkan kinerjanya kepada pihak
eksternal. Hal ini sejalan pula dengan teori stakeholder yang menyatakan bahwa
stakeholder berhak untuk mendapatkan informasi dari perusahaan, karena informasi
yang didapat akan mempengaruhi opini mereka terhadap perusahaan dan akan
berdampak pada kelangsungan perusahaan tersebut.
Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis yangdapat disimpulkan adalah:
H4: ROA berpengaruh positif signifikan terhadap ICD
e. Pengaruh Capital Employed Efficiency (CEE), kinerja keuangan perusahaan
terhadap tingkat Intellectual Capital Disclosure (ICD)
Teori stakeholder menyatakan bahwa 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 perusahaan yang merupakan orientasi para stakeholder
dalam mengintervensi manajemen. Dengan berpayung pada teori ini, maka
prerusahaan akan berusaha untuk memaksimalkan kinerjanya demi meningkatkan
produktifitas dan kinerja perusahaan yang akan berpengaruh juga pada tingkat
pengungkapannya. Oleh karena itu, perusahaan akan berusaha untuk terus
memperbaiki kinerjanya agar semakin baik sehingga akan meningkatkan
profitabilitas selain itu apabila kinerja perusahaan meningkat, maka para
stakeholderpun akan merespon baik hal ini.
44
CEE (Capital Employed Efficiency) diperoleh jika modal yang digunakan
lebih sedikit maka dapat menghasilkan penjualan yang meningkat atau modal yang
digunakan lebih besar diiringi pula dengan penjulan yang semakin meningkat lagi.
Modal yang digunakan merupakan nilai aset yang berkontribusi pada kemampuan
perusahaan untk menghasilkan pendapatan. Sehingga apabila modal yang digunakan
suatu perusahaan tersebut juga relatif besar maka mengakibatkan total aset
perusahaan tersebut juga relatif besar, sehingga pendapatan perusahaan pun akan
meningkat. Hal ini dapat meningkatkan laba atas sejumlah aset yang dimiliki
perusahaan yang diukur dengan Return On Asset (ROA). Hal ini berarti perusahaan
tersebut memiliki kinerja keuangan yang baik (Murdyanto, 2008). Semakin tinggi
CEE suatu perusahaan maka akan semakin tinggi pula ROA perusahaan tersebut.
Apabila kinerja keuangan suatu perusahaan terbukti baik, maka perusahaan
dengan sangat bangga akan mempublikasikannya kepada publik, baik pos tangible
asset maupun intangible assetnya. Hal ini menunjukan bahwa tingkat pengungkapan
modal intelektual juga dipengaruhi oleh kinerja keuangan perusahaan.
Penelitian yang dilakukan oleh Belkaoui (2003), Chen et al. (2007)
membuktikan bahwa modal intelektual berpengaruh positif terhadap kinerja dan nilai
pasar perusahaan. Bertentangan dengan penelitian tersebut, dimana penelitian
Solikhah dkk. (2010) serta Yuniasih dkk. (2010) tidak berhasil membuktikan bahwa
modal intelektual berpengaruh pada nilai pasar perusahaan. Penelitian ini
menambahkan variabel intervening (kinerja keuangan) untuk mengetahui pengaruh
langsung dan tidak langsung modal intelektual pada nilai perusahaan.
Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis yangdapat disimpulkan adalah:
45
H5 : Capital Employed Efficiency (CEE) berpengaruh positif terhadap tingkat
Intellectual Capital Disclosure (ICD) melalui kinerja keuangan perusahaan.
f. Pengaruh Human Capital Efficiency (HCE), kinerja keuangan perusahaan
terhadap tingkat Intellectual Capital Disclosure (ICD)
HCE (Human Capital Efficiency) diperoleh jika gaji dan tunjangan yang lebih
rendah dapat menghasilkan penjualan yang meningkat atau dengan gaji dan tunjangan
yang lebih besar diiringi dengan penjualan yang semakin meningkat lagi. Gaji dan
tunjangan yang lebih besar kepada karyawan diharapkan dapat memotivasi karyawan
tersebut untuk meningkatkan produktivitasnya dalam proses produksi. Pengelolaan
sumber daya manusia yang baik dalam perusahaan dapat meningkatkan produktivitas
karyawan yang nantinya juga akan meningkatkan pendapatan dan profit perusahaan
(Imaningati, 2007).
Produktivitas karyawan yang semakin meningkat menunjukan bahwa
karyawan semakin baik dalam mengelola aset dan perusahaan. Hal ini dapat
meningkatkan kinerja perusahaan yang diukur dengan return on asset (ROA).
Semakin tinggi ROA suatu perusahaan maka semakin baik produktivitas aset dalam
memperoleh keuntungan bersih (Anita dan Rahadian, 2003). Semakin tinggi HCE
maka akan semakin tinggi pula ROA perusahaan tersebut. Oleh karena itu HCE
berpengaruh positif terhadap ROA. Hasil penelitian Shu-Lien Chang (2008) dalam
semua kategori IT, secara statistik HCE, SCE dan CEE signifikan positif terhadap
ROA.
HC (Human Capital) diduga mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan,
karena HC yang ada pada karyawan apabila dimanfaatkan dengan baik maka akan
46
mengahasilkan inovasi seperti produk dan jasa yang berbeda dengan yang lain.
Produk dan jasa yang berbeda akan menarik minat konsumen sehingga menyebabkan
penjualan terhadap produk tersebut meningkat sehingga akan mendorong
meningkatnya kinerja keuangan, sehingga HC yang tinggi akan mendorong
meningkatnya kinerja keuangan perusahaan. Hal tersebut sesuai dengan penelitian
yang dilakukan Firer dan Willams (2003) bahwa HC mempunyai pengaruh positif
terhadap kinerja keuangan perusahaan.
Dari penjelasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa apabila suatu
peusahaan mempunyai sumber daya manusia yang kompeten, maka perusahaan
cenderung akan mengungkapkan penggunaan sumber daya manusianya sebagai
sarana untuk meningkatkan nilai pasar perusahaan dan mempengaruhi keputusan para
stakeholder. Dengan adanya SDM yang kompeten dibidangnya tentu hal ini akan
meningkatkan kinerja perusahaan. Apabila kinerja perushaan meningkat, perusahaan
akan dengan sangat bangga mengungkapkan laporan keuangannya secara lebih
terbuka termasuk mengungkapkan modal intelektual yag telah digunakan.
Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis yangdapat disimpulkan adalah:
H6 : Human Capital Efficiency (HCE) berpengaruh positif terhadap tingkat
Intellectual Capital Disclosure (ICD) melalui kinerja keuangan perusahaan
Penelitian ini, menguji dua komponen modal intelektual (CEE dan HCE) yang
berpengaruh terhadap tingkat pengungkapannya melalui ROA sebagai variabel
intervening. Pemilihan dua komponen ini karena SCE bukanlah suatu ukuran yang
independen. Ia dependen terhadap human capitalnya. Artinya semakin besar
kontribusi HC terhadap value creation, maka akan semakin kecil kontribusi SC
47
(structural capital) dalam hal tersebut, sehingga SC tidak dapat berpengaruh
langsung terhadap kinerja perusahaan.
Berdasarkan uraian yang telah dikemukakan sebelumnya, maka variabel yang
terkait dalam penelitian ini dapat dirumuskan melalui suatu kerangka pemikiran
sebagai berikut :
(H2)
(H1)
(H5)
(H6)
(H4)
(H3)
Gambar 2.2
Model Penelitian
CEE
HCE
ICD ROA
SCE
48
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Jenis dan Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dimana data yang digunakan
merupakan data sekunder yang berasal dari laporan tahunan yang sudah
dipublikasikan secara resmi pada www.idx.com serta data keuangan dalam
Indonesian Capital Market Directory (ICMD) perusahaan perbankan yang listing di
Bursa Efek Indonesia (BEI) selama tahun 2010 sampai 2013.
Laporan tahunan yang diterbitkan berfungsi sebagai sumber informasi yang
penting bagi banyak pemangku kepentingan yang ingin menilai kesehatan keuangan
organisasi (Bontis, 2002). Penggunaan laporan tahunan karena laporan tahunan
mewakili fokus, operasional dan kinerja perusahaan secara menyeluruh. Bhasin
(2008) menyatakan bahwa laporan tahunan merupakan media yang ideal untuk
menerapakan kerangka modal intelektual karena kemudahan dalam membandingkan
posisi modal intelektual dan trend perusahaan, industry dan Negara. Laporan
perusahaan juga merupakan proksi yang mampu mengukur pengungkapan modal
intelektual (Abeysekera dan Guthrie, 2006).
3.2. Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan perbankan yang
beroperasi di Indonesia yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia. Teknik
pengambilan sampel dilakukan secara purposive sampling yaitu teknik pemilihan
49
sampel dengan menggunakan kriteria atau pertimbangan tertentu. Adapaun kriteria
tersebut yaitu :
1. Perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI ;
2. Menerbitkan laporan tahunan berturut-turut tahun 2011-2013 yang sudah
diaudit dan dipublikasikan;
3. Tahun fiskal perusahaan berakhir pada tanggal 31 Desember.
Adapun proses pemilihan sampel dilihat pada table berikut :
Tabel 3.1. Pemilihan Sampel.
No Kriteria Jumlah Perusahaan
1. Perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI
pada tahun 2011, 2012, dan 2013
37
2. Perusahaan perbankan yang berturut-turut
menyajikan laporan keuangan yang telah di
audit pada tahun 2011, 2012, dan 2013
30
3. Jumlah sampel yang digunakan 30
4. Tahun pengamatan 4
5. Jumlah unit analisis 120
Sumber : Data Sekunder yang diolah, 2014
3.3. Variabel Penelitian dan Defini Operasional
3.3.1. Variabel Independen
Variabel independen dalam penelitian ini adalah modal intelektual
(Intellectual Capital). Modal intelektual adalah informasi dan pengetahuan yang
diaplikasikan dalam pekerjaan untuk menciptakan nilai (Williams, 2001 dalam
Purnomosidhi 2006). Saat ini upaya memberikan penilaian terhadap modal intelektual
merupakan hal yang penting.
50
Pulic (1998) mengusulkan Koefisien Nilai Tambah Intelektual (Value Added
Intellectual Coeffisient/VAIC) untuk menyediakan informasi tentang efisiensi
penciptaan nilai dari aset berwujud dan tidak berwujud dalam perusahaan. VAIC
adalah sebuah prosedur analitis yang dirancang untuk memungkinkan manajemen,
pemegang saham dan pemangku kepentingan lain yang terkait untuk secara efektif
memonitor dan mengevaluasi efisiensi nilai tambah dengan total sumber daya
perusahaan dan masing-masing komponen sumber daya utama.
Nilai tambah atau Value Added (VA) adalah perbedaan antara Total
pendapatan (OUT) dan beban usaha (IN). Rumus untuk menghitung VA atau Value
Added yaitu:
VA = OUT – IN
OUT = Total pendapatan
IN = Beban usaha kecuali gaji dan tunjangan karyawan
Metode VAIC (Value Added Intellectual Coefficient) mengukur efisiensi tiga
jenis input perusahaan: modal manusia, modal struktural serta modal fisik dan
finansial, yaitu:
a. Modal yang digunakan (Capital Employed/CE) didefinisikan sebagai total modal
yang dimanfaatkan dalam aset tetap dan lancar suatu perusahaan (Pulic, 1998;
Firer dan Williams, 2003), diukur dengan Capital Efficiency Employed (CEE)
yang merupakan indicator efisiensi nilai tambah (Value Added/VA) modal yang
digunakan. Rumus untuk menghitung CEE yaitu:
CEE = VA : CE
CE = nilai buku aktiva bersih
51
b. Modal manusia (Human Capital/HC) mengacu pada nilai kolektif dari modal
intelektual perusahaan yaitu kompetensi, pengetahuan, dan keterampilan (Pulic,
1998; Firer dan Williams, 2003), diukur dengan Human Capital Efficiency
(HCE) yang merupakan indikator efisiensi nilai tambah (Value Added/VA)
modal manusia. Rumus untuk menghitung HCE yaitu:
HCE = VA : HC
HC = Gaji dan tunjangan karyawan
c. Modal struktural (Structural Capital/SC) dapat didefinisikan sebagai competitive
intelligence, formula, sistem informasi, hak paten, kebijakan, proses, sebagainya,
hasil dari produk atau sistem perusahaan yang telah diciptakan dari waktu ke
waktu (Pulic, 1998; Firer dan Williams, 2003), diukur dengan Structural Capital
Efficiency (SCE) yang merupakan indikator efisiensi nilai tambah (Value
Added/VA) modal struktural. Rumus untuk menghitung SCE yaitu:
SCE = SC : VA
SC = VA – HC
3.3.2. Variabel Intervening
Variabel intervening dalam penelitian ini adalah kinerja keuangan perusahaan.
Variabel kinerja keuangan perusahaan menggunakan proksi profitabilitas ROE (Chen
et al., 2005; Tan et al., 2007), ROA (Chen et al., 2005). ROA lebih dipilih daripada
ROE karena total ekuitas yang merupakan denominator ROE adalah satu komponen
dari VACA (Value Added Capital Efficiency). Jika menggunakan ROE, maka akan
terjadi penghitungan ganda atas akun yang sama (yaitu ekuitas), dimana VACA (yang
52
dibangun dari ekuitas dan laba bersih) sebagai variabel intervening dan ROE(yang
juga dibangun dari akun ekuitas dan laba bersih menjadi variabel dependen.
Return on total assets (ROA), merefleksikan keuntungan bisnis dan efisiensi
perusahaan dalam pemanfaatan total aset (Chen et al., 2005). ROA dikalkulasikan
dengan formula: ROA = Laba bersih : Total aset
3.3.3. Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Intellectual Capital Disclosure
(ICD). Pengukuran dari intellectual capital disclosure dalam penelitian ini mengacu
pada informasi dari komponen-komponen IC yang dimiliki oleh setiap perusahaan
dan dilaporkan dalam laporan tahunan perusahaan, dengan mengadopsi 58 komponen
IC yang dikembangkan oleh Abdolmohammadi (2005) dalam Sir et al (2010).
Komponen-komponen yang dimaksud diantaranya adalah:
a. Merek terdiri dari 5 komponen, diantaranya adalah komponen yang mengenai
ketenaran merek, pengembangan merek, goodwill, merek dagang, nama dan logo.
b. Kompetensi sumber daya manusia terdiri dari 11 komponen, diantaranya adalah
komponen yang mengenai kecerdasan, pengetahuan, ketrampilan, pendidikan,
kemampuan, motivasi, keahlian, softskills, daya pemikiran, spesialisasi, kualitas
karyawan dan pelatihan.
c. Budaya perusahaan terdiri dari 4 komponen, diantaranya dalah komponen yang
mengenai budaya perusahaan, filosofi manajemen, kepemimpinan dan komunikasi
dalam perusahaan.
d. Database pelanggan terdiri dari 8 komponen, diantaranya dalah komponen yang
mengenai kepuasan konsumen, ketenaran merek dalam pandangan konsumen,
53
kesetiaan konsumen, data mengenai pelanggan, mempertahankan ingatan
konsumen mengenai merek, pelayanan konsumen, pendukung konsumen dan
segmentasi pasar.
e. Teknologi informasi terdiri dari 7 komponen, diantaranya adalah komponen yang
mengenai penggunaan teknologi informaasi, jaringan kerja, perangkat lunak
komputer, sistem operasi, pertukaran data elektronik, telekomunikasi serta sarana
dan prasarana teknologi informasi
f. Kekayaan intelektual terdiri dari 7 komponen, diantaranya adalah komponen yang
mengenai proses kepemilikan intelektual, hak paten, hak cipta, aktiva tidak
berwujud, perjanjian lisensi dan perjanjian waralaba
g. Hubungan kerja terdiri dari 2 komponen, diantaranya adalah komponen mengenai
relasi bisnis dan hubungan kerja sama
h. Kepegawaian terdiri dari 7 komponen, diantaranya dalah komponen mengenai
sumber daya manusia, kepuasan karyawan, kepegawaian, usaha perusahaan dalam
mempertahankan karyawan, fleksibilitas waktu, telekomunikasi antar pegawai dan
jenjang karir
i. Proses kepemilikan terdiri dari 6 komponen, diantarnya adalah komponen yang
mengenai inovasi dan kreativitas, sikap terbuka terhadap hal baru, proses
kepemilikan, rahasia perdagangan, metodologi dan nilai tambah perusahaan
j. Research dan development atau penelitian dan pengembangan terdiri dari
komponen yang membahas mengenai penelitian dan pengembangan yang
dilakukan oleh perusahaan
54
Total keseluruhan jumlah kompone IC yang digunakan dalam penelitian ini
berjumlah 58 komponen, dengan demikian maka pengukuran mengenai luas
pengungkpan IC yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan cara menghitung
jumlah total komponen pengungkapan IC yang dilakukan perusahaan dibagi dengan
total komponen pengungkapan IC yang berjumlah 58 komponen.
Penelitian ini menggunakan teknik analisis konten dengan bentuk yang paling
sederhana untuk mengukur pengungkapan modal intelektual yang dilakukan oleh
perusahaan. Pemberian skor untuk item pengungkapan dilakukan dengan
menggunakan skala dikotomi tidak tertimbang, dimana jika setiap kategori
pengungkapan modal intelektual diungkapkan dalam prospektus akan diberi nilai satu
(1) dan nol (0) jika item tidak diungkapkan. Selanjutnya, skor dari tiap item
dijumlahkan untuk memperoleh total skor pengungkapan untuk tiap perusahaan.
Presentasi pengungkapan modal intelektual dihitung dengan rumus berikut:
ICD = ∑
∑
Dimana:
ICD = presentase pengungkapan modal intelektual perusahaan
Ditem = total skor pengungkpan modal intelektual pada prospektus
perusahaan
ADIitem = total item dalam indeks pengungkapan modal intelektual.
55
Tabel 3.2. Definisi Operasional Variabel
No Variabel Definisi Pengukuran Skala
Data
1. Pengungkapan
Modal
Intelektual (ICD)
Pengungkapan item-item modal
intelektual yang terdiri dari
CEE, HCE dan SCE
Score = (
ΣijDitem/ΣijADItem)
Ket :
di = 1 jika item
ICD diungkapkan
Rasio
dalam laporan
tahunan dan 0 jika
tidak diungkapkan
dalam laporan
tahunan.
M = Total jumlah
item yang
diungkapkan (58
item)
2. CEE ( Capital
Employed
Efficiency)
total modal yang dimanfaatkan
dalam aset tetap dan lancar
suatu perusahaan (Pulic, 1998;
Firer dan Williams, 2003)
CEE = VA : CE
VA = output-input
CE = nilai buku
aktiva bersih
Rasio
3.
HCE (Human
Capital
Efficiency)
Kemampuan perusahaan
menghasilkan nilai tambah
setiap rupiah yang dikeluarkan
pada modal manusia
HCE = VA : HC
HC = Gaji dan
tunjangan
karyawan
Rasio
4. SCE (Structural
Capital
Efficiency)
competitive intelligence,
formula, sistem informasi, hak
paten, kebijakan, proses,
sebagainya, hasil dari produk
atau sistem perusahaan yang
SCE = SC : VA
SC = VA – HC
Rasio
56
telah diciptakan dari waktu ke
waktu (Pulic, 1998; Firer dan
Williams, 2003)
5. Kinerja keuangan
perusahaan
kinerja adalah suatu prestasi
yang dicapai oleh seseorang
dalam melaksanakan tugas atau
pekerjaannya
ROA=
Laba bersih : Total
aset
Rasio
3.4. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah dengan dokumentasi
laporan tahunan dan laporan keuangan auditan perusahaan perbankan yang terdaftar
di Bursa Efek Indonesia periode 2010 – 2013, yang memuat informasi tentang
sumber daya manusia dan tekhnologi serta informasi keuangan yang lengkap.
3.5. Metode Analisis Data
3.5.1. Statistik Deskriptif
Pengujian statistik dilakukan untuk memberikan gambaran atau deskripsi
variabel – variabel dalam penelitian. Statistik deskriptif yang digunakan dalam
penelitian ini terdiri dari penentuan nilai rata – rata (mean), nilai maksimum, nilai
minimum, dan standard deviasi masing-masing variabel eksogen, variabel endogen
dan variabel intervening.
3.5.2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis penelitian ini dilakukan dengan menggunakan model
analisis jalur (path analysis). Menurut Ghozali (2014 : 21) Analisis jalur merupakan
pengembangan dari model regresi yang digunakan untuk menguji kesesuaian (fit) dari
matrik korelasi dari dua atau lebih model yang dibandingkan oleh si peneliti. Regresi
57
dilakukan untuk setiap variabel dalam model. Nilai regresi yang diprediksi oleh
model dibandingkan dengan matrik korelasi hasil observasi variabel dan nilai
goodness-of-fit dihitung. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai goodness-of-fit.
Menurut Ghozali (2014:66), Goodness-of-fit mengukur kesesuaian input
observasi atau sesungguhnya (matrik kovarian atau korelasi) dengan prediksi dari
model yang diajukan (proposed model). Ada tiga jenis ukuran goodness-of-fit yaitu:
1. Absolute Fit Measures
Absolute fit measure mengukur model fit secara keseluruhan (Ghozali, 2014:66).
Dalam Absolute fit measures terdapat beberapa pengukuran, yaitu :
a. Chi-Square Statistic
Ukuran fundamental dari overall fit adalah likelihood-ratio chi-square. Nilai chi-
square yang tinggi relative terhadap degree of freedom menunjukkan bahwa matrik
kovarian atau korelasi yang diobservasi dengan yang diprediksi berbeda secara nyata
dan ini menghasilkan probabilitas (p) lebih kecil dari tingkat signifikansi (α).
Sebaliknya nilai chi-square yang kecil akan menghasilkan nilai probabilitas (p) yang
lebih besar dari tingkat signifikansi (α) dan ini menunjukkan bahwa input matrik
kovarian antara prediksi dengan observasi sesungguhnya tidak berbeda secara
signifikan. Dalam hal ini peneliti harus mencari nilai chi-square yang tidak signifikan
karena mengharapkan bahwa model yang diusulkan cocok atau fit dengan data
observasi (Ghozali, 2014:66).
b. CMIN
Nilai Chi-Square sangat sensitif terhadap besarnya sampel. Ada kecenderungan
nilai chi-square akan selalu signifikan.Oleh karena itu, jika nilai Chi-Square
58
signifikan, maka dianjurkan untuk mengabaikan dan melihat ukuran goodness fit
lainnya (Ghozali, 2014:67).
c. CMIN/DF
CMIN/DF adalah nilai chi-square dibagi dengan degree of freedom. Beberapa
pengarang menganjurkan menggunakan ratio ukuran ini untuk mengukur fit. Byrne
(1988) mengusulkan nilai ratio ini < 2 merupakan ukuran fit (Ghozali, 2014:67).
d. GFI
Nilai GFI (goodness of fit index) berada pada rentang 0 (poor fit) sampai 1.00
(perfect fit). Nilai GFI yang lebih tinggi menunjukkan fit yang lebih baik dan berapa
nilai GFI yang dapat diterima sebagai nilai yang layak belum ada standarnya, tetapi
banyak peneliti menganjurkan nilai di atas 90% sebagai ukuran good fit (Ghozali,
2014:67).
e. RMSEA
Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) merupakan ukuran yang
mencoba memperbaiki kecenderungan statistik chi-square yang menolak model
dengan jumlah sample besar.Nilai RMSEA antara 0,05 sampai 0,08 merupakan
ukuran yang dapat diterima (Ghozali, 2014:67).
2. Incremental Fit Measures
Incremental Fit Measures yakni ukuran untuk membandingkan proposed model
dengan model lainnya yang dispesifikasi oleh peneliti (Ghozali, 2014:66).
Incremental Fit Measures membandingkan proposed model dengan based line model
sering disebut null model. Null model merupakan model realistic dimana model –
59
model yang lain harus diatasnya (Ghozali, 2014:68). Terdapat beberapa pengukuran,
yaitu :
a. AFGI
Adjusted Goodness of fit merupakan pengembangan dari GFI yang disesuaikan
dengan ratio degree of freedom untuk proposed model dengan degree of freedom
untuk null model. Nilai yang direkomendasikan adalah sama tau > 0,90 (Ghozali,
2014:68).
b. TLI
c. Tucker Lewis Index menggabungkan ukuran parsimory kedalam indek komparasi
antara proposed model dan null model dan nilai TLI berksiar dari 0 sampai 1,0.
Nilai TLI yang direkomendasikan adalah sama atau > 0,90 (Ghozali, 2014:68).
d. NFI
Normed Fit Index merupakan ukuran perbandingan antara proposed model dan
null model. Nilai NFI akan bervariasi dari 0 (not fit at all) sampai 1,0 (perpect fit).
Sepertinya halnya TLI tidak ada nilai absolute yang digunakan sebagai standar, tetapi
umumnya direkomendasikan sama atau > 0,90 (Ghozali, 2014:68).
3. Parsimonious Fit Measures
Parsimonious Fit Measures merupakan adjusment terhadap pengukuran fit untuk
dapat diperbandingkan antar model dengan jumlah koefisien berbeda (Ghozali,
2014:66). Ukuran ini menghubungkan goodness of fit model dengan sejumlah
koefisien estimasi yang diperlukan untuk mencapai level fit. Tujuannya adalah untuk
mendiagnosa apakah model fit telah tercapai dengan “overfitting” data yang memiliki
banyak koefisien (Ghozali, 2014:68). Terdapat beberapa pengukuran, yaitu:
60
a. PNFI
PNFI (Parsimonius Normal Fit Index) merupakan modifikasi dari NFI. PNFI
memasukkan jumlah degree of freedom yang digunakan untuk mencapai level fit.
Semakin tinggi nilai PNFI semakin baik. Kegunaan utamanya adalah untuk
membandingkan model dengan degree of freedom yang berbeda. Digunakan untuk
membandingkan model alternative sehingga tidak ada nilai yang direkomendasikan
sebagai nilai fit yang diterima. Namun demikian jika membandingkan dua model
maka perbedaan PNFI 0,60 sampai 0,90 menunjukkan adanya perbedaan model yang
signifikan (Ghozali,2014:69).
b. PGFI
Parsimonious Goodness of fit Index (PGFI) memodifikasi GFI atas dasar
parsimory estimate model. Nilai PGFI berkisar antara 0 sampai 1,0 dengan nilai
semakin tinggi menunjukkan model lebih parsimory (Ghozali,2014:69).
4. Struktural Model Fit
Untuk menilai struktural model fit melibatkan signifikansi dari koefisien. Dengan
tingkat signifikansi tertentu yakni 0,05 maka kita dapat menilai signifikansi masing –
masing koefisien secara statistik (Ghozali,2014:70).
Analisis jalur digunakan karena diduga terdapat hubungan korelasional antar
variabel bebas, sehingga terdapat pengaruh langsung dan tidak langsung terhadap
variabel terikat. Oleh karena itu, penelitian ini memilih menggunakan path analysis
dengan AMOS 21. Penelitian ini menggunakan path analysis sehingga perlu adanya
pengujian kelayakan model sebagai acuan., dengan standar yang dijelaskan
sebelumnya yang terkemas dalam tabel 4.4 sebagai berikut :
61
Tabel 3.3.
Index Pengujian Kelayakan Model
Goodness of Fit Index Cut of Value
X2
– Chi Square Kecil
Significance Probability ≥ 0,05
RMSEA ≥ 0,05
GFI ≥ 0,90
AGFI ≥ 0,90
CMIN/DF ≤ 2,00
TLI ≥ 0,90
CFI ≥ 0,90
Sumber: Amos 21, 2015
3.5.3. Uji Deteksi Pengaruh Mediasi (Intervening)
Pengujian hipotesis mediasi dapat dilakukan dengan prosedur yang
dikembangkan oleh Sobel (1982) dalam Ghozali (2013:248) dan dikenal dengan Uji
Sobel (Sobel Test). Uji Sobel dilakukan dengan cara menguji kekuatan pengaruh
tidak langsung variabel eksogen (X) kepada variabel endogen (Y) melalui variabel
intervening (M). Pengaruh tidak langsung X ke Y melalui M dihitung dengan cara
mengalikan jalur X→M (a) dengan jalur M→Y (b) atau ab. Jadi koefisien ab = (c –
c‟), dimana c adalah pengaruh X terhadap Y tanpa mengontrol M, sedangkan c‟
adalah koefisien pengaruh X terhadap Y setelah mengontrol M. Standar error
koefisien a dan b ditulis dengan Sa dan Sb, besarnya standar error tidak langsung
(indirect effect) Sab dihitung dengan rumus berikut ini :
Sab √
62
Untuk menguji signifikansi pengaruh tidak langsung, maka kita perlu
menghitung nilai t dari koefisien ab dengan rumus sebagai berikut:
t = ab
Sab
Nilai t hitung ini dibandingkan dengan nilai t tabel dan jika nilai t hitung lebih
besar dari nilai t tabel maka dapat disimpulkan bahwa terjadi pengaruh mediasi
(Ghozali, 2013:255).
87
BAB V
PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Penelitian ini berusaha untuk menguji pengaruh intellectual capital yang
terdiri dari Capital Employed Efficiency (CEE), Human Capital Efficiency (HCE) dan
Structural Capital Efficiency (SCE) terhadap tingkat pengungkapan modal intelektual
(Intellectual Capital Disclosure/ ICD) dengan kinerja keuangan perusahaan yang
diproksikan dengan ROA sebagai variabel intervening pada perusahaan perbankan
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2010-2013. Berdasarkan hasil
pengujian dan pembahasan, peneliti dapat meringkas hasil pada penelitian sebagai
berikut:
1. CEE berpengaruh negatif terhadap tingkat ICD. Hal ini berarti CEE tidak bisa
menjadi salah satu komponen modal intelektual yang dapat berpengaruh
terhadap tingkat pengungkapannya. Sehingga hipotesis yang menyatakan
bahwa CEE berpengaruh positif dan signifikan terhadap ICD ditolak.
2. HCE tidak bisa menjadi salah satu indikator modal intelektual yang dapat
mempengaruhi tingkat pengungkapan modal intelektualnya. Dengan demikian
hipotesis ketiga yang menyatakan bahwa HCE berpengaruh terhadap ICD
tidak dapat diterima.
3. SCE terbukti tidak signifikan dalam mempengaruhi tingkat ICD, hal ini
berarti SCE sebagai salah satu komponen modal intelektual tidak dapat
dijadikan indikator variabel yang dapat mempengaruhi ICD. Sehingga
88
hipotesis yang menyatakan bahwa SCE berpengaruh positif dan signifikan
terhadap ICD tidak dapat diterima.
4. Kinerja keuangan perusahaan yang dalam penelitian ini diproksikan dengan
ROA terbukti berpengaruh positif dan signifikan dalam mempengaruhi ICD.
Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa ROA berpengaruh positif
dan signifikan terhadap ICD dapat diterima.
5. Pengaruh tidak langsung CEE terhadap ICD lebih besar apabila melalui ROA
dibandingkan dengan pengaruh langsungnya. Sehinggan ROA dinyatakan
efektif dalam menjembatani pengaruh CEE terhadap ICD. Dengan demikian
hipotesis yang menyatakan bahwa CEE berpengaruh positif dan signifikan
melalui ROA dapat diterima.
6. Pengaruh langsung HCE terhadap ICD lebih besar dibandingkan jika melalui
ROA sebagai variabel intervening. Hal ini berarti adanya ROA sebagai
variabel intervenig tidak dapat memperkuat hubungan antara HCE terhadap
ICD. Sehingga hipotesis yang menyatakan bahwa HCE berpengaruh positif
dan signifikan melalui ROA sebagi variabel intervening ditolak.
5.2. Saran
Berdasarkan pembahasan di muka, maka saran yang diajukan peneliti adalah
sebagai berikut:
1. Pada penelitian ini, ketiga komponen modal intelektual; Capital Employed
Efficency (CEE), Human Capital Efficiency (HCE), Capital Employed
Efficiency (CEE) terbukti tidak dapat mempengaruhi tingkat pengungkapan
89
modal intelektual, sehingga dalam penelitian selanjutnya diharapkan agar
mengganti variabel lain yang dapat mempengaruhi tingkat pengungkapan
modal intelektualnya.
2. Dari hasil penelitian, CEE terbukti dapat mempengaruhi tingkat ICD melalui
ROA sebagai variabel intervening. Sehingga upaya untuk memaksimalkan
tingkat pengungkapan modal intelektual dapat dilakukan dengan
meningkatkan kinerja perusahaan yaitu dengan memaksimalkan pengelolaan
CEE secara efektif agar kinerja keuangan meningkat sehingga akan
mempengaruhi tingkat pengungkapannya.
3. Pada penelitian ini, hipotesis 1, 3, 4 dan 5 terbukti tidak siginifikan terhadap
ICDnya. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan proksi lain
dalam pengukurannya dan mempertimbangkan rujukan teori-teori yang bisa
menjelaskannya.
90
DAFTAR PUSTAKA
Abdolmohammadi, M.J. 2005. “Intellectual capital disclosure and market
capitalization”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 6 No. 3. pp. 397-416.
Abidin. 2000. “Upaya Mengembangkan Ukuran-ukuran Baru”. Media Akuntansi.
Edisi 7. Thn. VIII. pp. 46-47.
Accounting Principles Board. 1970. “Intangible Assets, APB Opinion 17”. American
Institute of Certified Public Accountants, New York, NY.
Accounting Standards Board. 1997. “Goodwill and Intangible Assets, FRS 10”.
Accounting Standards Board, London.
Accounting Principles Board. 1970. “Intangible Assets, APB Opinion 17”. American
Institute of Certified Public Accountants, New York, NY. Accounting
Standards Board. 1997. “Goodwill and Intangible Assets, FRS 10”.
Accounting Standards Board, London.
Agnes, U. W. 2008. Sebuah Tinjauan Akuntansi atas Pengukuran dan Pelaporan
Knowledge. Paper disajikan pada The 2nd National Conference UKWMS.
Surabaya: 6 September.
Astuti, Pratiwi Dwi. 2005. Hubungan Intellectual Capital dan Business Performance.
Jurnal MAKSI. Vol 5, 34-58.
Boedi, Soelistijono (2008). “Pengungkapan Intellectual Capital dan Kapitalisasi Pasar
(Studi Empiris pada Perusahaan Publik di Indonesia)”. Thesis. Universitas
Diponegoro.
Bontis, N. 1998a. “Intellectual capital questionnaire”. Available online at:
www.bontis.com. (accessed Desember 2014).
Bornemann and K.H. Leitner. 2002. “Measuring and reporting intellectual capital: the
case of a research technology organisation”, Singapore Management Review.
Vol. 24 No. 3. pp. 7-19.
Botosan, C. (1997). Disclosure level and the cost of equity capital. Accounting
Review 72 (3): 323-350.
Chen, Ming-Chin, Cheng, Shu-Ju & Hwang Yuhchang (2005). “An Empirical
Investigation of the Relationship Between Intellectual Capital and Firms‟
91
Market Value and Financial Performance”. Journal of Intellectual Capital.
page 159-176.
Deegan, C. 2004. Financial Accounting Theory. McGraw-Hill Book Company.
Sydney.
Firer, Steven & Williams, Mitchell S. (2003). “Intellectual Capital and Traditional
Measures of Corporate Performance”. Journal of Intellectual Capital. page
348-360.
Freeman, R.E., and Reed. 1983. “Stockholders and stakeholders: a new perspective
on corporate governance”. Californian Management Review. Vol 25. No. 2.
pp. 88-106.
Guthrie, J., and L.D. Parker. 1989. “Corporate social reporting: a rebuttal of
legitimacy theory”. Accounting and Business Research. Vol. 19 No. 76. pp.
343-52.
Guthrie, J., Petty R., Yongvanich K. & Ricceri, F. (2004). “Using Content Analysis
as a Research Method to Inquire into Intellectual Capital Reporting”.
Journal of Intellectual Capital. page 282.
Harrison, S., and P.H. Sullivan. 2000. “Profitting form intellectual capital; Learning
from leading companies”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 1. pp.
33- 46.
Healy, P. M., dan K. G. Palepu, (1993), The Effect of Firms' Financial Disclosure
Strategies on Stock Prices. Accounting Horizons 7 (1): 1-11.
Holland, J. (2002), Fund Management, Intellectual Capital, Intangibles and Private
Disclosure. Working Paper, University of Glasgow, UK.
Ikatan Akuntan Indonesia. 2002. Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan No. 19.
Salemba Empat. Jakarta
Imaningati. 2007. Pengaruh Intellectual Capital pada Nilai Pasar Perusahaan dan
Kinerja Perusahaan. Program Studi Magister Akuntansi Program
Pascasarjana Universitas Diponegoro.
International Accounting Standards Board. 2004. “Summary of IAS 38”. Available
online at: www.iasplus.com. (accessed Desember 2014)
92
International Federation of Accountants. 1998. “The Measurement and Management
of Intellectual Capital”. available online at: www.ifac.org. (accessed
Desember 2014).
Kamath, G.B. 2007. “The intellectual capital performance of Indian banking sector”.
Journal of Intellectual Capital. Vol. 8 No. 1. pp. 96-123.
Kamath, Bharathi (2008). “Intellectual Capital Disclosure in India: Content Analysis
of “TecK” Firms”. Journal of Human Resource Costing & Accounting. page
213-224.
Kaplan, R.S. and D.P. Norton. 1992. “The balanced scorecard – measures that drive
performance”. Harvard Business Review. Vol. 70 No. 1. pp. 71-9.
Kuryanto, Benny & Muchamad Syafrudin. 2008. Pengaruh Modal Intelektual
Terhadap Kinerja Perusahaan. Makalah Disampaikan dalam Simposium
Nasional Akuntansi XI. Pontianak: 23-24 Juli.
Mavridis, D.G. 2004. The Intellectual Capital Performance of the Japanese Banking
Sector. Journal of Intellectual Capital. Vol. 5 No. 3. pp. 92-115.
Najibullah, Syed. December 2005. An Empirical Investigation of The Relationship
Between Intellectual Capital and Firms’ Market Value and Financial
Performance in Context of Commercial Banks of Bangladesh. School of
Business Independent University, Bangladesh.
Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). 1999.
International Symposium on Measuring and Reporting Intellectual Capital:
Experience, Issues and Prospects. Amsterdam, 9-11 June 1999.
Petty, P. and J. Guthrie. 2000. “Intellectual capital literature review: measurement,
reporting and management”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 2.
pp. 155-75.
Petty, Richard, Cuganesan, Suresh, Finch, Nigel & Ford, Guy (2009). “Intellectual
Capital and Valuation: Challenges in the Voluntary Disclosure of Value
Drivers”. Working Paper Series, http://ssrn.com/abstract=1490208
Pulic, A. 1998. “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.
93
_______. 1999. “Basic information on VAIC™”. available online at:
www.vaicon.net. (accessed Desember 2014).
_______. 2000. “VAICTM – an accounting tool for IC management”. available
online at: www.measuring-ip.at/Papers/ham99txt.htm (accessed Desember
2014).
_______, and Kolakovic, M. 2003. “Value creation efficiency in the new economy”.
available online at: www.vaic-on.net. (accessed Desember 2014).
_______. Ante dan Kolakovic, Marko. (1998). “Value Creation Efficiency in the New
Economy”, http://www.vaic-on.net/download/Papers.
Partiwi, Dwi Astuti dan Sabeni, Arifin. 15-16 September 2005. Hubungan
Intellectual Capital dan Business Performance dengan Diamond
Specification: Sebuah Perspektif Akuntansi. SNA VIII Solo.
Puntillo, Pina. 2009. Intellectual Capital and business performance. Evidence from
Italian banking industry.
Purnomosidhi, Bambang. Januari 2006. Praktik Pengungkapan Modal Intelektual
pada Perusahaan Publik di BEJ. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia Vol. 9,
No. 1, Hal. 1-20.
Riahi-Belkaoui, A. (2003). “Intellectual Capital and Firm Performance of US
Multinational Firms: a Study of the Resource-based and Stakeholder
Views”. Journal of Intellectual Capital. page 215-226.
Saengchan, Sarayuth. 2008. The Role of Intellectual Capital in Creating Value in the
Banking Industry.
Sawarjuwono, Tjiptohadi dan Agustine Prihatin Kadir. 2003. “Intellectual Capital:
Perlakuan, Pengukuran dan Pelaporan (Sebuah Library Research).” Jurnal
Akuntansi dan Keuangan. Vol 5, No. 1, 31-51.
Sihotang, Parulian & Sanjaya, Yulia (2009). “Reporting Intellectual Capital in
Annual Reports: Evidence from Indonesia”. Indonesian Capital Market
Review,page 125-152.
Sullivan Jr., P.H. and P.H. Sullivan Sr. 2000. “Valuing intangible companies, an
intellectual capital approach”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 4.
pp. 328-340.
94
Susanto, AB. Mei 2007. Resource-Based Versus Market-Based. Eksekutif no.333.
Halaman 24-25.
Suwardjono. 1986. Seri Teori Akuntansi: No. 1 Pokok-pokok Pikiran Paton &
Littleton Tentang Prinsip Akuntansi Untuk Perseroan. Yogyakarta: BPFE.
Sveiby, K. E. 2001. Method for measuring intangible assets. available online at:
www.sveiby.com/articles
Tan, How Peng, Plowman, David & Hancock Phil (2007). “Intellectual Capital and
Financial Return of Companies”. Journal of Intellectual Capital. page 1.
Ulum, Ihyaul (2009), Intellectual Capital: Konsep dan Kajian Empiris, Edisi 1,
Graha Ilmu.
Welker, M. (1995). 'Disclosure Policy, Information Asymmetry and Liquidity in
Equity Markets', Contemporary Accounting Research 11: 801-828.
Watts, R.L. and J.L. Zimmerman. 1986. Positive Accounting Theory. Prentice-Hall.
Englewood Cliffs. NJ.
95
LAMPIRAN
96
LAMPIRAN 1
DAFTAR PERUSAHAAN SAMPEL
97
LAMPIRAN 1
DAFTAR PERUSAHAAN SAMPEL
No Kode
Saham Nama Emiten Tanggal IPO
1 AGRO Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 8 /08/ 2003
2 BACA Bank Capital Indonesia Tbk 08/10/2007
3 BAEK Bank Ekonomi Raharja Tbk 08/01/2008
4 BBCA Bank Central Asia Tbk 31/05/2000
5 BBKP Bank Bukopin Tbk 10/07/2006
6 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero)Tbk 25/ 11/1996
7 BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk 10/01/2001
8 BBRI Bank Rakyat Indonesia Tbk 10 /11/2003
9 BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 17/12/2009
10 BCIC Bank Mutiara Tbk 25/06/1997
11 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk 06/12/1989
12 BEKS Bank Pundi Indonesia Tbk 13/07/2001
13 BINA Bank Ina Perdana Tbk 16/01/2014
14 BJBR Bank Jabar Banten Tbk 08/07/2010
15 BJTM Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur
Tbk 12/07/2012
16 BKSW Bank Kesawan Tbk 21/ 11/2002
17 BMAS Bank Maspion Indonesia Tbk 11/07/2013
18 BMRI Bank Manndiri (Persero)Tbk 14/07/2003
19 BNBA Bank Bumi Arta Tbk 31/12/1999
20 BNGA Bank CIMB Niaga Tbk 29/11/1989
21 BNII Bank Internasional Indonesia Tbk 21/11/ 1989
22 BNLI Bank Permata Tbk 15/01/1990
23 BSIM Bank Sinar Mas Tbk 13/12/2010
24 BSWD Bank swadesi Tbk 01/05/2002
25 BTPN Bank Tabungan Pensiun Nasional Tbk 12/03/2008
26 BVIC Bank Victoria International Tbk 30/06/1999
27 DNAR Bank Dinar Indonesia Tbk 11/07/2014
28 INPC Bank Artha Graha International Tbk 29/08/1990
29 MAYA Bank Mayapada International Tbk 29/08/1997
30 MCOR Bank Widu Kentjana International Tbk 03/07/2007
31 MEGA Bank Mega Tbk 17/04/2000
98
No Kode
Saham Nama Emiten Tanggal IPO
32 NAGA Bank Mitraniaga Tbk 09/07/2013
33 NISP Bank NiSP OCBC Tbk 20/10/1994
34 NOBU Bank Nationalnobu Tbk 20/05/2013
35 PNBN Bank Pan Indonesia Tbk 29/12/1982
36 PNBS Bank Pan Indonesia Syariah Tbk 15/01/2014
37 SDRA Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk 15/12/2006
99
LAMPIRAN 2
PENGUKURAN MODAL INTELEKTUAL
100
LAMPIRAN 2
PENGUKURAN MODAL INTELEKTUAL
No. Kode
Perusahaan Tahun
Value Added
(VA)
Capital
Employed
Efficiency (CEE)
Human Capital
Efficiency
(HCE)
Structural Capital
Efficiency (SCE)
1 AGRO 2010 70012,129 0,022924035 1,250542289 0,200346914
2 BABP 2010 194488,748 0,022437716 1,169607683 0,145012456
3 BACA 2010 399373,175 0,090778916 12,06802432 0,917136395
4 BAEK 2010 665985 0,030943921 1,80024166 0,444519021
5 BBCA 2010 20414592 0,062926609 4,492043874 0,777384187
6 BBKP 2010 1047443 0,022056369 1,882850656 0,468890431
7 BBNI 2010 8229838 0,033107332 1,994319349 0,498575792
8 BBNP 2010 142718,934 0,027018561 1,807469499 0,446740318
9 BBRI 2010 19653587 0,048613126 2,265354891 0,558568062
10 BBTN 2010 -226786 0,057717 1,777273 0,43734
11 BCIC 2010 -226786 -0,021030077 -1,510688045 1,661950032
12 BDMN 2010 6822515 0,057716883 1,777273303 0,437340336
13 BEKS 2010 -201318 -0,12891596 -4,620564609 1,216423767
14 BJBR 2010 1687105 0,038832497 2,420940478 0,586937387
15 BKSW 2010 72491,30638 0,027989835 1,309050883 0,236087754
16 BMRI 2010 15082621 0,033533736 2,599477989 0,615307379
17 BNBA 2010 86991,29481 0,032690569 1,599053863 0,374630197
18 BNGA 2010 3971423 0,027645974 1,994415128 0,498599872
101
No. Kode
Perusahaan Tahun
Value Added
(VA)
Capital
Employed
Efficiency (CEE)
Human Capital
Efficiency
(HCE)
Structural Capital
Efficiency (SCE)
19 BNII 2010 2102379 0,027983054 1,33802704 0,252630948
20 BNLI 2010 3356188 0,045468522 2,618013043 0,618030933
21 BSIM 2010 205711 0,018314434 1,979798855 0,494898182
22 BSWD 2010 56131,19131 0,035744798 2,656487625 0,623563087
23 BVIC 2010 2483666,033 0,24101907 46,7388632 0,978604529
24 INPC 2010 301277,3153 0,017656664 1,384495109 0,277715036
25 MAYA 2010 247309,951 0,024480589 1,451726637 0,311165081
26 MCOR 2010 92979 0,02135259 1,437389853 0,304294518
27 MEGA 2010 1721747 0,033369156 2,236188984 0,552810605
28 NISP 2010 1137483 0,025575887 1,393125756 0,282189712
29 PNBN 2010 2119566 0,019454849 3,005240398 0,667247918
30 SDRA 2010 131952,0924 0,040653646 1,832381785 0,454262202
31 AGRO 2011 111897,945 0,03214391 1,585442376 0,369261214
32 BABP 2011 215503,941 0,02952179 1,198558356 0,165664321
33 BACA 2011 110313 0,023496152 2,430069391 0,588489117
34 BAEK 2011 777226 0,032251267 1,72563116 0,420501887
35 BBCA 2011 18819936 0,049278671 3,616187123 0,723465638
36 BBKP 2011 1822693 0,033174839 3,21383823 0,688845571
37 BBNI 2011 10483732 0,03633726 2,228436762 0,551254935
38 BBNP 2011 189070,92 0,028793212 1,563536757 0,360424374
39 BBRI 2011 23240283 0,049458009 2,671036854 0,625613552
40 BBTN 2011 2398160 0,026908895 1,814587005 0,448910415
102
No. Kode
Perusahaan Tahun
Value Added
(VA)
Capital
Employed
Efficiency (CEE)
Human Capital
Efficiency
(HCE)
Structural Capital
Efficiency (SCE)
41 BCIC 2011 109382 0,065225662 0,684565943 -0,460779653
42 BDMN 2011 7739443 0,054391194 1,753752882 0,429794237
43 BEKS 2011 187531 0,03129147 0,523388092 -0,910628109
44 BJBR 2011 1725347 0,031687595 2,262299188 0,557971817
45 BKSW 2011 250922 0,069820472 1,017835919 0,017523374
46 BMRI 2011 17048065 0,030890236 2,519491327 0,603094486
47 BNBA 2011 102372,3701 0,034548512 1,713408943 0,416368168
48 BNGA 2011 5448630 0,032665426 1,687376551 0,407364053
49 BNII 2011 2590316 0,02728972 1,349671221 0,259078815
50 BNLI 2011 2667347 0,026324927 1,765906483 0,433718598
51 BSIM 2011 770282 0,046239144 5,315002139 0,811853321
52 BSWD 2011 70301,3407 0,033791772 2,948327083 0,660824606
53 BVIC 2011 192625,486 0,016320649 1,246203672 0,197562949
54 INPC 2011 342319 0,017842649 1,41530746 0,293439745
55 MAYA 2011 402105,268 0,03104772 1,812030217 0,448132823
56 MCOR 2011 108481 0,001752265 1,313265701 0,238539468
57 MEGA 2011 2064076 0,033340469 1,936214221 0,483528223
58 NISP 2011 1669298 0,027898635 1,758353321 0,431286086
59 PNBN 2011 3048768 0,024437959 3,48496345 0,713052945
60 SDRA 2011 187886 0,03694353 1,992048177 0,498004109
61 AGRO 2012 154054,691 0,038131026 2,130029892 0,530523021
62 BABP 2012 224343,691 0,030178857 1,240206994 0,193682986
103
No. Kode
Perusahaan Tahun
Value Added
(VA)
Capital
Employed
Efficiency (CEE)
Human Capital
Efficiency
(HCE)
Structural Capital
Efficiency (SCE)
63 BACA 2012 104946 0,018521483 1,816743413 0,449564538
64 BAEK 2012 784830 0,03094109 1,45895453 0,314577679
65 BBCA 2012 18053489 0,040753331 2,933158201 0,659070554
66 BBKP 2012 2065100 0,032902759 3,098303742 0,677242749
67 BBNI 2012 11921232 0,037076089 2,324207019 0,569745728
68 BBNP 2012 238431,739 0,029033815 1,558357945 0,358298905
69 BBRI 2012 28292927 0,051316958 2,945477962 0,660496526
70 BBTN 2012 2973767 0,026611225 1,999926695 0,499981673
71 BCIC 2012 433139 0,028421025 2,219234021 0,549394074
72 BDMN 2012 9245328 0,059344312 1,790557001 0,441514568
73 BEKS 2012 825977 0,107507961 1,361876936 0,265719263
74 BJBR 2012 2160644 0,030499961 2,233593152 0,552290891
75 BKSW 2012 208566 0,044904529 1,291902305 0,225947662
76 BMRI 2012 23932241 0,037651883 2,974532161 0,663812678
77 BNBA 2012 123831,715 0,035547905 1,684229667 0,406256748
78 BNGA 2012 7153861 0,036238139 2,482510695 0,597181997
79 BNII 2012 3775512 0,03261136 1,682418504 0,405617569
80 BNLI 2012 3809189 0,02890159 1,964214297 0,490890581
81 BSIM 2012 1240604 0,081877828 5,463747627 0,816975441
82 BSWD 2012 73954,35685 0,029107397 2,573224735 0,611382564
83 BVIC 2012 363817,243 0,025348101 3,236635351 0,691037175
84 INPC 2012 413924 0,020133695 1,475270427 0,322158174
104
No. Kode
Perusahaan Tahun
Value Added
(VA)
Capital
Employed
Efficiency (CEE)
Human Capital
Efficiency
(HCE)
Structural Capital
Efficiency (SCE)
85 MAYA 2012 525349,524 0,03060309 2,02270166 0,505611717
86 MCOR 2012 169131 0,002593274 1,580840842 0,36742525
87 MEGA 2012 2541577 0,038969822 2,183175924 0,54195171
88 NISP 2012 2021281 0,025540013 1,723476351 0,419777359
89 PNBN 2012 3682396 0,024748513 2,675343282 0,626216192
90 SDRA 2012 221926 0,029119145 1,698110031 0,41111001
91 AGRO 2013 151611,901 0,029588179 1,777728631 0,437484449
92 BABP 2013 83399,015 0,010213127 0,232900745 -3,293674548
93 BACA 2013 125906 0,017635682 1,72193274 0,419257224
94 BAEK 2013 910979 0,031686048 1,673332599 0,402390176
95 BBCA 2013 19868926 0,040033735 2,894398141 0,65450503
96 BBKP 2013 2092428 0,031614998 2,395751731 0,582594479
97 BBNI 2013 9487274 0,025591747 1,755172123 0,430255308
98 BBNP 2013 281001,705 0,02814031 1,598710913 0,374496044
99 BBRI 2013 33584633 0,053633901 2,745638446 0,635785986
100 BBTN 2013 3323618 0,0253383 2,060325375 0,514639769
101 BCIC 2013 -890951 -0,061124126 -3,917559635 1,255260952
102 BDMN 2013 9789644 0,053136045 1,713605948 0,416435266
103 BEKS 2013 899886 0,099952639 1,28125921 0,219517806
104 BJBR 2013 2642330 0,037237821 2,087242475 0,520898979
105 BKSW 2013 249882 0,022618638 2,74598622 0,635832113
106 BMRI 2013 28426400 0,038775623 3,01403714 0,668219085
105
No. Kode
Perusahaan Tahun
Value Added
(VA)
Capital
Employed
Efficiency (CEE)
Human Capital
Efficiency
(HCE)
Structural Capital
Efficiency (HCE)
107 BNBA 2013 132590,2077 0,032773344 1,514396376 0,339670897
108 BNGA 2013 7206437 0,03292619 32,35372791 0,969091661
109 BNII 2013 3909504 0,027816395 1,659403133 0,397373682
110 BNLI 2013 4318696 0,026042295 2,063252036 0,515328238
111 BSIM 2013 1329468 0,076198391 4,715228124 0,787921184
112 BSWD 2013 113961,038 0,031644102 3,467172225 0,711580523
113 BVIC 2013 417206,257 0,021761963 2,699144232 0,629512203
114 INPC 2013 544023 0,025675291 1,71024785 0,415289427
115 MAYA 2013 668066,963 0,027818075 2,205712398 0,546631736
116 MCOR 2013 185973 0,002797609 1,606608786 0,377570938
117 MEGA 2013 1646955 0,024775295 1,467642805 0,3186353
118 NISP 2013 2359832 0,024197316 1,737880916 0,424586581
119 PNBN 2013 4047413 0,024670987 3,680232521 0,728278038
120 SDRA 2013 249656 0,030331769 1,5175734 0,341053289
106
LAMPIRAN 3
PENGUKURAN KINERJA KEUANGAN (ROA)
107
LAMPIRAN 3
PENGUKURAN KINERJA KEUANGAN (ROA)
No.
Kode
Perusahaan Tahun ROA
1 AGRO 2010 0,67
2 BABP 2010 0,24
3 BACA 2010 0,74
4 BAEK 2010 1,78
5 BBCA 2010 3,5
6 BBKP 2010 1,65
7 BBNI 2010 2,5
8 BBNP 2010 1,4
9 BBRI 2010 4,64
10 BBTN 2010 2,05
11 BCIC 2010 2,3
12 BDMN 2010 2,79
13 BEKS 2010 -12,9
14 BJBR 2010 3,15
15 BKSW 2010 0,17
16 BMRI 2010 3,4
17 BNBA 2010 3,47
18 BNGA 2010 2,75
19 BNII 2010 1,01
20 BNLI 2010 1,9
21 BSIM 2010 0,84
22 BSWD 2010 2,93
23 BVIC 2010 1,71
24 INPC 2010 0,76
25 MAYA 2010 7,28
26 MCOR 2010 1,11
27 MEGA 2010 2,45
28 NISP 2010 1,09
29 PNBN 2010 1,87
30 SDRA 2010 2,78
31 AGRO 2011 1,39
32 BABP 2011 -1,64
33 BACA 2011 0,84
108
No. Kode
Perusahaan Tahun ROA
34 BAEK 2011 1,49
35 BBCA 2011 3,8
36 BBKP 2011 1,87
37 BBNI 2011 2,9
38 BBNP 2011 1,53
39 BBRI 2011 4,93
40 BBTN 2011 2,03
41 BCIC 2011 2,17
42 BDMN 2011 2,5
43 BEKS 2011 4,75
44 BJBR 2011 2,65
45 BKSW 2011 0,46
46 BMRI 2011 3,37
47 BNBA 2011 2,11
48 BNGA 2011 2,85
49 BNII 2011 1,13
50 BNLI 2011 1,66
51 BSIM 2011 1,07
52 BSWD 2011 3,66
53 BVIC 2011 2,65
54 INPC 2011 0,72
55 MAYA 2011 2,07
56 MCOR 2011 0,96
57 MEGA 2011 2,29
58 NISP 2011 1,81
59 PNBN 2011 2,02
60 SDRA 2011 3
61 AGRO 2012 1,63
62 BABP 2012 0,09
63 BACA 2012 1,32
64 BAEK 2012 1,02
65 BBCA 2012 3,6
66 BBKP 2012 1,83
67 BBNI 2012 2,9
68 BBNP 2012 1,57
69 BBRI 2012 5,15
109
No. Kode
Perusahaan Tahun ROA
70 BBTN 2012 1,94
71 BCIC 2012 1,06
72 BDMN 2012 2,7
73 BEKS 2012 0,98
74 BJBR 2012 2,46
75 BKSW 2012 -0,81
76 BMRI 2012 3,55
77 BNBA 2012 2,47
78 BNGA 2012 3,18
79 BNII 2012 1,62
80 BNLI 2012 1,7
81 BSIM 2012 1,74
82 BSWD 2012 3,14
83 BVIC 2012 2,17
84 INPC 2012 0,66
85 MAYA 2012 2,41
86 MCOR 2012 2,04
87 MEGA 2012 2,74
88 NISP 2012 1,79
89 PNBN 2012 1,96
90 SDRA 2012 2,78
91 AGRO 2013 1,66
92 BABP 2013 -0,93
93 BACA 2013 1,59
94 BAEK 2013 1,19
95 BBCA 2013 3,8
96 BBKP 2013 1,75
97 BBNI 2013 3,4
98 BBNP 2013 1,58
99 BBRI 2013 5,03
100 BBTN 2013 1,79
101 BCIC 2013 7,58
102 BDMN 2013 2,6
103 BEKS 2013 1,23
104 BJBR 2013 2,61
105 BKSW 2013 0,07
110
No. Kode
Perusahaan Tahun ROA
106 BMRI 2013 3,66
107 BNBA 2013 2,05
108 BNGA 2013 2,76
109 BNII 2013 1,71
110 BNLI 2013 1,55
111 BSIM 2013 1,71
112 BSWD 2013 3,8
113 BVIC 2013 1,99
114 INPC 2013 1,39
115 MAYA 2013 2,53
116 MCOR 2013 1,74
117 MEGA 2013 1,74
118 NISP 2013 1,91
119 PNBN 2013 1,85
120 SDRA 2013 2,23
111
LAMPIRAN 4
PENGUKURAN INTELLECTUAL CAPITAL DISCLOSURE (ICD)
112
LAMPIRAN 4
PENGUKURAN INTELLECTUAL CAPITAL
DISCLOSURE
No. Kode
Perusahaan Tahun
Tot. Skor
Pengungkapan
Tot. Item
dalam Indeks
Pengungkapan
Tot. Item
Pengungkapan
1 AGRO 2010 20 58 0,344827586
2 BABP 2010 12 58 0,206896552
3 BACA 2010 25 58 0,431034483
4 BAEK 2010 23 58 0,396551724
5 BBCA 2010 28 58 0,482758621
6 BBKP 2010 28 58 0,482758621
7 BBNI 2010 32 58 0,551724138
8 BBNP 2010 13 58 0,224137931
9 BBRI 2010 29 58 0,5
10 BBTN 2010 30 58 0,517241379
11 BCIC 2010 15 58 0,25862069
12 BDMN 2010 21 58 0,362068966
13 BEKS 2010 20 58 0,344827586
14 BJBR 2010 29 58 580,5
15 BKSW 2010 7 58 0,120689655
16 BMRI 2010 20 58 0,344827586
17 BNBA 2010 20 58 0,344827586
18 BNGA 2010 27 58 0,465517241
19 BNII 2010 35 58 0,603448276
20 BNLI 2010 30 58 0,517241379
21 BSIM 2010 25 58 0,431034483
22 BSWD 2010 26 58 0,448275862
23 BVIC 2010 27 58 0,465517241
24 INPC 2010 25 58 0,431034483
25 MAYA 2010 23 58 0,396551724
26 MCOR 2010 24 58 0,413793103
27 MEGA 2010 25 58 0,431034483
28 NISP 2010 22 58 0,379310345
29 PNBN 2010 25 58 0,431034483
30 SDRA 2010 25 58 0,431034483
31 AGRO 2011 23 58 0,396551724
113
No. Kode
Perusahaan Tahun
Tot. Skor
Pengungkapan
Tot. Item
dalam Indeks
Pengungkapan
Tot. Item
Pengungkapan
32 BABP 2011 6 58 0,103448276
33 BACA 2011 27 58 0,465517241
34 BAEK 2011 23 58 0,396551724
35 BBCA 2011 28 58 0,482758621
36 BBKP 2011 28 58 0,482758621
37 BBNI 2011 33 58 0,568965517
38 BBNP 2011 11 58 0,189655172
39 BBRI 2011 31 58 0,534482759
40 BBTN 2011 30 58 0,517241379
41 BCIC 2011 17 58 0,293103448
42 BDMN 2011 22 58 0,379310345
43 BEKS 2011 21 58 0,362068966
44 BJBR 2011 29 58 0,5
45 BKSW 2011 9 58 580,155172414
46 BMRI 2011 17 58 0,293103448
47 BNBA 2011 17 58 0,293103448
48 BNGA 2011 32 58 0,551724138
49 BNII 2011 35 58 0,603448276
50 BNLI 2011 29 58 0,5
51 BSIM 2011 24 58 0,413793103
52 BSWD 2011 26 58 0,448275862
53 BVIC 2011 27 58 0,465517241
54 INPC 2011 25 58 0,431034483
55 MAYA 2011 24 58 0,413793103
56 MCOR 2011 24 58 0,413793103
57 MEGA 2011 26 58 0,448275862
58 NISP 2011 23 58 0,396551724
59 PNBN 2011 26 58 0,448275862
60 SDRA 2011 25 58 0,431034483
61 AGRO 2012 19 58 0,327586207
62 BABP 2012 13 58 0,224137931
63 BACA 2012 27 58 0,465517241
64 BAEK 2012 23 58 0,396551724
65 BBCA 2012 28 58 0,482758621
66 BBKP 2012 28 58 0,482758621
114
No. Kode
Perusahaan Tahun
Tot. Skor
Pengungkapan
Tot. Item
dalam Indeks
Pengungkapan
Tot. Item
Pengungkapan
67 BBNI 2012 34 58 0,586206897
68 BBNP 2012 15 58 0,25862069
69 BBRI 2012 32 58 0,551724138
70 BBTN 2012 31 58 0,534482759
71 BCIC 2012 20 58 0,344827586
72 BDMN 2012 24 58 0,413793103
73 BEKS 2012 22 58 0,379310345
74 BJBR 2012 29 58 0,5
75 BKSW 2012 14 58 0,24137931
76 BMRI 2012 20 58 0,344827586
77 BNBA 2012 29 58 0,5
78 BNGA 2012 28 58 0,482758621
79 BNII 2012 35 58 0,603448276
80 BNLI 2012 30 58 0,517241379
81 BSIM 2012 28 58 0,482758621
82 BSWD 2012 32 58 0,551724138
83 BVIC 2012 29 58 0,5
84 INPC 2012 26 58 0,448275862
85 MAYA 2012 25 58 0,431034483
86 MCOR 2012 25 58 0,431034483
87 MEGA 2012 25 58 0,431034483
88 NISP 2012 26 58 0,448275862
89 PNBN 2012 28 58 0,482758621
90 SDRA 2012 25 58 0,431034483
91 AGRO 2013 22 58 0,379310345
92 BABP 2013 24 58 0,413793103
93 BACA 2013 27 58 0,465517241
94 BAEK 2013 23 58 0,396551724
95 BBCA 2013 28 58 0,482758621
96 BBKP 2013 28 58 0,482758621
97 BBNI 2013 33 58 0,568965517
98 BBNP 2013 13 58 0,224137931
99 BBRI 2013 30 58 0,517241379
100 BBTN 2013 32 58 0,551724138
101 BCIC 2013 21 58 0,362068966
115
No. Kode
Perusahaan Tahun
Tot. Skor
Pengungkapan
Tot. Item
dalam Indeks
Pengungkapan
Tot. Item
Pengungkapan
102 BDMN 2013 24 58 0,413793103
103 BEKS 2013 21 58 0,362068966
104 BJBR 2013 29 58 0,5
105 BKSW 2013 14 58 0,24137931
106 BMRI 2013 26 58 0,448275862
107 BNBA 2013 29 58 0,5
108 BNGA 2013 28 58 0,482758621
109 BNII 2013 35 58 0,603448276
110 BNLI 2013 30 58 0,517241379
111 BSIM 2013 30 58 0,517241379
112 BSWD 2013 34 58 0,586206897
113 BVIC 2013 30 58 0,517241379
114 INPC 2013 25 58 0,431034483
115 MAYA 2013 24 58 0,413793103
116 MCOR 2013 25 58 0,431034483
117 MEGA 2013 27 58 0,465517241
118 NISP 2013 29 58 0,5
119 PNBN 2013 28 58 0,482758621
120 SDRA 2013 25 58 0,431034483
116
LAMPIRAN 5
TABULASI KESELURUHAN DATA PENELITIAN
117
LAMPIRAN 5
TABULASI KESELURUHAN DATA PENELITIAN
No.
Kode
Perusahaan Tahun CEE HCE SCE ROA ICD
1 AGRO 2010 0,022924035 1,250542289 0,200346914 0,67 0,344827586
2 BABP 2010 0,022437716 1,169607683 0,145012456 0,24 0,206896552
3 BACA 2010 0,090778916 12,06802432 0,917136395 0,74 0,431034483
4 BAEK 2010 0,030943921 1,80024166 0,444519021 1,78 0,396551724
5 BBCA 2010 0,062926609 4,492043874 0,777384187 3,5 0,482758621
6 BBKP 2010 0,022056369 1,882850656 0,468890431 1,65 0,482758621
7 BBNI 2010 0,033107332 1,994319349 0,498575792 2,5 0,551724138
8 BBNP 2010 0,027018561 1,807469499 0,446740318 1,4 0,224137931
9 BBRI 2010 0,048613126 2,265354891 0,558568062 4,64 0,5
10 BBTN 2010 0,057717 1,777273 0,43734 2,79 0,517241379
11 BCIC 2010 -0,021030077 -1,510688045 1,661950032 2,3 0,25862069
12 BDMN 2010 0,057716883 1,777273303 0,437340336 2,79 0,362068966
13 BEKS 2010 -0,12891596 -4,620564609 1,216423767 -12,9 0,344827586
14 BJBR 2010 0,038832497 2,420940478 0,586937387 3,15 0,5
15 BKSW 2010 0,027989835 1,309050883 0,236087754 0,17 0,120689655
16 BMRI 2010 0,033533736 2,599477989 0,615307379 3,4 0,344827586
17 BNBA 2010 0,032690569 1,599053863 0,374630197 3,47 0,344827586
18 BNGA 2010 0,027645974 1,994415128 0,498599872 2,75 0,465517241
19 BNII 2010 0,027983054 1,33802704 0,252630948 1,01 0,603448276
118
No. Kode
Perusahaan Tahun CEE HCE SCE ROA ICD
20 BNLI 2010 0,045468522 2,618013043 0,618030933 1,9 0,517241379
21 BSIM 2010 0,018314434 1,979798855 0,494898182 0,84 0,431034483
22 BSWD 2010 0,035744798 2,656487625 0,623563087 2,93 0,448275862
23 BVIC 2010 0,24101907 46,7388632 0,978604529 1,71 0,465517241
24 INPC 2010 0,017656664 1,384495109 0,277715036 0,76 0,431034483
25 MAYA 2010 0,024480589 1,451726637 0,311165081 7,28 0,396551724
26 MCOR 2010 0,02135259 1,437389853 0,304294518 1,11 0,413793103
27 MEGA 2010 0,033369156 2,236188984 0,552810605 2,45 0,431034483
28 NISP 2010 0,025575887 1,393125756 0,282189712 1,09 0,379310345
29 PNBN 2010 0,019454849 3,005240398 0,667247918 1,87 0,431034483
30 SDRA 2010 0,040653646 1,832381785 0,454262202 2,78 0,431034483
31 AGRO 2011 0,03214391 1,585442376 0,369261214 1,39 0,396551724
32 BABP 2011 0,02952179 1,198558356 0,165664321 -1,64 0,103448276
33 BACA 2011 0,023496152 2,430069391 0,588489117 0,84 0,465517241
34 BAEK 2011 0,032251267 1,72563116 0,420501887 1,49 0,396551724
35 BBCA 2011 0,049278671 3,616187123 0,723465638 3,8 0,482758621
36 BBKP 2011 0,033174839 3,21383823 0,688845571 1,87 0,482758621
37 BBNI 2011 0,03633726 2,228436762 0,551254935 2,9 0,568965517
38 BBNP 2011 0,028793212 1,563536757 0,360424374 1,53 0,189655172
39 BBRI 2011 0,049458009 2,671036854 0,625613552 4,93 0,534482759
40 BBTN 2011 0,026908895 1,814587005 0,448910415 2,03 0,517241379
41 BCIC 2011 0,065225662 0,684565943 -0,460779653 2,17 0,293103448
42 BDMN 2011 0,054391194 1,753752882 0,429794237 2,5 0,379310345
119
No. Kode
Perusahaan Tahun CEE HCE SCE ROA ICD
43 BEKS 2011 0,03129147 0,523388092 -0,910628109 4,75 0,362068966
44 BJBR 2011 0,031687595 2,262299188 0,557971817 2,65 0,5
45 BKSW 2011 0,069820472 1,017835919 0,017523374 0,46 0,155172414
46 BMRI 2011 0,030890236 2,519491327 0,603094486 3,37 0,293103448
47 BNBA 2011 0,034548512 1,713408943 0,416368168 2,11 0,293103448
48 BNGA 2011 0,032665426 1,687376551 0,407364053 2,85 0,551724138
49 BNII 2011 0,02728972 1,349671221 0,259078815 1,13 0,603448276
50 BNLI 2011 0,026324927 1,765906483 0,433718598 1,66 0,5
51 BSIM 2011 0,046239144 5,315002139 0,811853321 1,07 0,413793103
52 BSWD 2011 0,033791772 2,948327083 0,660824606 3,66 0,448275862
53 BVIC 2011 0,016320649 1,246203672 0,197562949 2,65 0,465517241
54 INPC 2011 0,017842649 1,41530746 0,293439745 0,72 0,431034483
55 MAYA 2011 0,03104772 1,812030217 0,448132823 2,07 0,413793103
56 MCOR 2011 0,001752265 1,313265701 0,238539468 0,96 0,413793103
57 MEGA 2011 0,033340469 1,936214221 0,483528223 2,29 0,448275862
58 NISP 2011 0,027898635 1,758353321 0,431286086 1,81 0,396551724
59 PNBN 2011 0,024437959 3,48496345 0,713052945 2,02 0,448275862
60 SDRA 2011 0,03694353 1,992048177 0,498004109 3 0,431034483
61 AGRO 2012 0,038131026 2,130029892 0,530523021 1,63 0,327586207
62 BABP 2012 0,030178857 1,240206994 0,193682986 0,09 0,224137931
63 BACA 2012 0,018521483 1,816743413 0,449564538 1,32 0,465517241
64 BAEK 2012 0,03094109 1,45895453 0,314577679 1,02 0,396551724
65 BBCA 2012 0,040753331 2,933158201 0,659070554 3,6 0,482758621
120
No. Kode
Perusahaan Tahun CEE HCE SCE ROA ICD
66 BBKP 2012 0,032902759 3,098303742 0,677242749 1,83 0,482758621
67 BBNI 2012 0,037076089 2,324207019 0,569745728 2,9 0,586206897
68 BBNP 2012 0,029033815 1,558357945 0,358298905 1,57 0,25862069
69 BBRI 2012 0,051316958 2,945477962 0,660496526 5,15 0,551724138
70 BBTN 2012 0,026611225 1,999926695 0,499981673 1,94 0,534482759
71 BCIC 2012 0,028421025 2,219234021 0,549394074 1,06 0,344827586
72 BDMN 2012 0,059344312 1,790557001 0,441514568 2,7 0,413793103
73 BEKS 2012 0,107507961 1,361876936 0,265719263 0,98 0,379310345
74 BJBR 2012 0,030499961 2,233593152 0,552290891 2,46 0,5
75 BKSW 2012 0,044904529 1,291902305 0,225947662 -0,81 0,24137931
76 BMRI 2012 0,037651883 2,974532161 0,663812678 3,55 0,344827586
77 BNBA 2012 0,035547905 1,684229667 0,406256748 2,47 0,5
78 BNGA 2012 0,036238139 2,482510695 0,597181997 3,18 0,482758621
79 BNII 2012 0,03261136 1,682418504 0,405617569 1,62 0,603448276
80 BNLI 2012 0,02890159 1,964214297 0,490890581 1,7 0,517241379
81 BSIM 2012 0,081877828 5,463747627 0,816975441 1,74 0,482758621
82 BSWD 2012 0,029107397 2,573224735 0,611382564 3,14 0,551724138
83 BVIC 2012 0,025348101 3,236635351 0,691037175 2,17 0,5
84 INPC 2012 0,020133695 1,475270427 0,322158174 0,66 0,448275862
85 MAYA 2012 0,03060309 2,02270166 0,505611717 2,41 0,431034483
86 MCOR 2012 0,002593274 1,580840842 0,36742525 2,04 0,431034483
87 MEGA 2012 0,038969822 2,183175924 0,54195171 2,74 0,431034483
88 NISP 2012 0,025540013 1,723476351 0,419777359 1,79 0,448275862
121
No. Kode
Perusahaan Tahun CEE HCE SCE ROA ICD
89 PNBN 2012 0,024748513 2,675343282 0,626216192 1,96 0,482758621
90 SDRA 2012 0,029119145 1,698110031 0,41111001 2,78 0,431034483
91 AGRO 2013 0,029588179 1,777728631 0,437484449 1,66 0,379310345
92 BABP 2013 0,010213127 0,232900745 -3,293674548 -0,93 0,413793103
93 BACA 2013 0,017635682 1,72193274 0,419257224 1,59 0,465517241
94 BAEK 2013 0,031686048 1,673332599 0,402390176 1,19 0,396551724
95 BBCA 2013 0,040033735 2,894398141 0,65450503 3,8 0,482758621
96 BBKP 2013 0,031614998 2,395751731 0,582594479 1,75 0,482758621
97 BBNI 2013 0,025591747 1,755172123 0,430255308 3,4 0,568965517
98 BBNP 2013 0,02814031 1,598710913 0,374496044 1,58 0,224137931
99 BBRI 2013 0,053633901 2,745638446 0,635785986 5,03 0,517241379
100 BBTN 2013 0,0253383 2,060325375 0,514639769 1,79 0,551724138
101 BCIC 2013 -0,061124126 -3,917559635 1,255260952 7,58 0,362068966
102 BDMN 2013 0,053136045 1,713605948 0,416435266 2,6 0,413793103
103 BEKS 2013 0,099952639 1,28125921 0,219517806 1,23 0,362068966
104 BJBR 2013 0,037237821 2,087242475 0,520898979 2,61 0,5
105 BKSW 2013 0,022618638 2,74598622 0,635832113 0,07 0,24137931
106 BMRI 2013 0,038775623 3,01403714 0,668219085 3,66 0,448275862
107 BNBA 2013 0,032773344 1,514396376 0,339670897 2,05 0,5
108 BNGA 2013 0,03292619 32,35372791 0,969091661 2,76 0,482758621
109 BNII 2013 0,027816395 1,659403133 0,397373682 1,71 0,603448276
110 BNLI 2013 0,026042295 2,063252036 0,515328238 1,55 0,517241379
111 BSIM 2013 0,076198391 4,715228124 0,787921184 1,71 0,517241379
122
No. Kode
Perusahaan Tahun CEE HCE SCE ROA ICD
112 BSWD 2013 0,031644102 3,467172225 0,711580523 3,8 0,586206897
113 BVIC 2013 0,021761963 2,699144232 0,629512203 1,99 0,517241379
114 INPC 2013 0,025675291 1,71024785 0,415289427 1,39 0,431034483
115 MAYA 2013 0,027818075 2,205712398 0,546631736 2,53 0,413793103
116 MCOR 2013 0,002797609 1,606608786 0,377570938 1,74 0,431034483
117 MEGA 2013 0,024775295 1,467642805 0,3186353 1,74 0,465517241
118 NISP 2013 0,024197316 1,737880916 0,424586581 1,91 0,5
119 PNBN 2013 0,024670987 3,680232521 0,728278038 1,85 0,482758621
120 SDRA 2013 0,030331769 1,5175734 0,341053289 2,23 0,431034483
LAMPIRAN 6
HASIL OUTPUT AMOS 21.0
124
LAMPIRAN 6
HASIL OUTPUT AMOS 21.0
UJI KELAYAKAN MODEL
CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 14 ,196 1 ,658 ,196
Saturated model 15 ,000 0
Independence model 5 121,914 10 ,000 12,191
RMR, GFI
Model RMR GFI AGFI PGFI
Default model ,008 ,999 ,990 ,067
Saturated model ,000 1,000
Independence model ,440 ,753 ,629 ,502
Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1
RFI
rho1
IFI
Delta2
TLI
rho2 CFI
Default model ,998 ,984 1,007 1,072 1,000
Saturated model 1,000
1,000
1,000
Independence model ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model ,100 ,100 ,100
Saturated model ,000 ,000 ,000
Independence model 1,000 ,000 ,000
125
RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model ,000 ,000 ,188 ,702
Independence model ,311 ,263 ,361 ,000
HASIL ESTIMATE
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
ROA <--- CEE 42,157 6,700 6,292 *** par_4
ROA <--- HCE -,101 ,040 -2,512 ,012 par_5
ICD <--- CEE -,735 ,430 -1,709 ,088 par_6
ICD <--- HCE ,004 ,002 1,617 ,106 par_7
ICD <--- SCE ,025 ,021 1,226 ,220 par_8
ICD <--- ROA ,018 ,005 3,492 *** par_9
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
ROA <--- CEE ,648
ROA <--- HCE -,259
ICD <--- CEE -,228
ICD <--- HCE ,195
ICD <--- SCE ,111
ICD <--- ROA ,357
Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model)
Estimate
ROA
,273
ICD
,120
126
Standardized Total Effects (Group number 1 - Default model)
CEE SCE HCE ROA
ROA ,648 ,000 -,259 ,000
ICD ,003 ,111 ,103 ,357
Standardized Direct Effects (Group number 1 - Default model)
CEE SCE HCE ROA
ROA ,648 ,000 -,259 ,000
ICD -,228 ,111 ,195 ,357
Standardized Indirect Effects (Group number 1 - Default model)
CEE SCE HCE ROA
ROA ,000 ,000 ,000 ,000
ICD ,231 ,000 -,092 ,000
127
LAMPIRAN 7
HASIL OUTPUT ANALISIS STATISTIK DESKRIPTIVE SPSS 21
128
LAMPIRAN 7
HASIL OUTPUT SPSS 21.0
Hasil Analisis Statistik Deskriptif ROA
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 117 -12,90000 7,28000 1,9184615 2,03783506
Valid N (listwise) 117
Hasil Analisis Statistik Deskriptif CEE
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
CEE 117 -,12892 ,24102 ,0334882 ,03133267
Valid N (listwise) 117
Hasil Analisis Statistik Deskriptif HCE
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
HCE 117 -4,62056 46,73886 2,6764996 5,20588873
Valid N (listwise) 117
Hasil Analisis Statistik Deskriptif SCE
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
SCE 117 -3,29367 1,66195 ,4599622 ,44456647
Valid N (listwise) 117
Hasil Analisis Statistik Deskriptif ICD
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ICD 117 ,10345 ,60345 ,4319187 ,10116501
Valid N (listwise) 117
129