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

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


4.2.3. Pengaruh SCE (Structural Capital Efficiency) terhadap ICD


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


10

3. Bagaimana pengaruh structural capital efficiency (SCE) terhadap tingkat


4. Bagaimana pengaruh kinerja keuangan perusahaan (ROA) terhadap tingkat


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)


3. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh structural capital efficiency (SCE)


4. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh kinerja keuangan perusahaan (ROA)


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


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


H2 : Human Capital Efficiency (HCE) berpengaruh positif terhadap tingkat


c. Pengaruh Structural Capital Efficiency (SCE) terhadap tingkat Intellectual


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.


H3 : Structural Capital Efficiency (SCE) berpengaruh positif terhadap tingkat


42

d. Pengaruh kinerja keuangan perusahaan (ROA) terhadap tingkat Intellectual


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.


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.


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.


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.

http://ssrn.com/abstract=1490208

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.

http://www.vaic-on.net/download/Papers

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.

http://www.sveiby.com/articles

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


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


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


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


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


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


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


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


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



CEE 117 -,12892 ,24102 ,0334882 ,03133267


Hasil Analisis Statistik Deskriptif HCE



HCE 117 -4,62056 46,73886 2,6764996 5,20588873


Hasil Analisis Statistik Deskriptif SCE



SCE 117 -3,29367 1,66195 ,4599622 ,44456647


Hasil Analisis Statistik Deskriptif ICD



ICD 117 ,10345 ,60345 ,4319187 ,10116501


skripsi - lib.unnes.ac.idlib.unnes.ac.id/22480/1/7211411187-s.pdf · capital disclosure/ icd....

Documents