PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA KEUANGAN PADA SUB SECTOR RESTAURANT, HOTEL AND TOURISM PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2007 – 2011 1
Jesica Indah 2Dezie L. Warganegara
1,2
Universitas Bina Nusantara. Jl. Kebon Jeruk Raya No.27, Jakarta, 11530
[email protected]
ABSTRAK Popularitas intellectual capital(IC) dalam mendorong keunggulan kompetitif perusahaan saat ini sedang meningkat. Tujuan penelitian ialah untuk mengetahui pengaruh IC pada kinerja keuangan perusahaan. Penelitian dilakukan pada 22 perusahaan pada sub sector Restaurant, Hotel and Tourism pada Bursa Efek Indonesia tahun 2007-2011. Metode korelasi dan regresi pada panel data digunakan untuk mengetahui pengaruh IC yang diukur dengan Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™) yang terdiri dari Value Added Capital Employed/VACA, Value Added Human Capital/VAHU, dan Structural Capital Value Added/STVA, dan pertumbuhan IC diukur dengan Rate of Growth of Intellectual Capital/ROGIC terhadap kinerja keuangan yang diukur dengan Operating Profit Margin/OPM, Asset Turn Over/ATO dan Return On Asset/ROA. Meski temuan penelitian gagal mendukung beberapa hipotesis, namun ditunjukkan hubungan statistik yang signifikan antara VACA dengan ATO, ROA saat ini, OPM, ATO dan ROA masa mendatang. Selain itu juga ada hubungan antara VAHU dengan OPM saat ini, OPM masa mendatang, dan hubungan antara STVA dengan ROA masa mendatang. Penelitian ini memberi simpulan bahwa perusahaan yang menjadi objek penelitian lebih memfokuskan menginvestasikan dana pada aset berwujud perusahaan. Kata Kunci: Intellectual Capital, Kinerja Keuangan, Restaurant, Hotel, Tourism, Bursa Efek Indonesia. Intellectual capital(IC)’s popularity in promoting companies’ value and competitive advantage is currently rising up. This study objective is to find out the impact of IC and its growth to current and/or future companies’ financial performance. The study was performed to 22 companies listed under Retsurant, Hotel and Tourism subsector on the Indonesia Stock Exchange from 2007-2011. Correlation and regressions have been carried out on panel data to quantify the impact of IC that has been measured with Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™), where the components are Value Added Capital Employed/ VACA, Value Added Human Capital/VAHU, and Structural Capital Value Added/STVA) and growth of IC that measured by Rate of Growth of Intellectual Capital/ROGIC to companies’ financial performances that have been measured with Operating Profit Margin/OPM, Asset Turn Over/ATO and Return On Asset/ROA. Despite the findings of the study failed to support several hypothesis, it was shown that there were a statistically significant relationship between VACA with current ATO and ROA, and also with future OPM, ATO, and ROA. Furthermore, there were also significant relationship between VAHU with current and future OPM, and significant relationship between STVA and future ROA. The study gives conclution that the companies’ chosen as the study object are still focusing to invest fund to their tangible assets. Key words: Intellectual Capital, Financial Performance, Restaurant, Hotel, Tourism, Indonesia Stock Exchange.
PENDAHULUAN Memanajemen pengetahuan perusahaan yang berbentuk aset tidak berwujud saat ini nampaknya akan jauh lebih banyak memberikan hasil dibandingkan memanajemen tenaga kerja. Pada sistem ekonomi
yang berdasarkan tenaga kerja, nilai diciptakan dengan mengukur jumlah produk yang diproduksi. Namun, penciptaan nilai pada sistem perekonomian yang berdasarkan pengetahuan, bekerja dengan cara yang berbeda yaitu dimana perusahaan harus berintegrasi dengan sebanyak mungkin pengetahuan mengenai produk dan jasanya untuk meningkatkan penciptaan nilai bagi perusahaan. (Pulic, 1998). Jenis aset tidak berwujud terbilang cukup banyak, namun banyak yang sulit dilaporkan kepada pihak luar karena belum ada standar akuntansi yang mengaturnya. Sejak tahun 1990-an, perhatian terhadap praktik pengelolaan aset tidak berwujud telah meningkat secara dramatis (Harrison & Sullivan, 2000). Perubahan paradigma dari ekonomi yang berdasarkan tenaga kerja ke perekonomian yang berdasarkan pengetahuan telah menyebabkan intellectual capital (IC) (modal intelektual) menjadi pencipta nilai utama pada bisnis. Munculnya “new economy”, yang secara garis besar di atur oleh informasi dan pengetahuan, telah meningkatkan minat terhadap intellectual capital. Intellectual capital telah menjadi faktor krusial pada kehidupan perekonomian saat ini (Stewart & Ruckdeschel, 1997). Salah satu bagian yang menarik perhatian para akademisi maupun praktisi adalah bagian yang terkait dengan kegunaan intellectual capital sebagai salah satu instrumen untuk menentukan nilai perusahaan. (Edvinsson & Malone, 1997;Sveiby, 2001). Hal ini telah menjadi isu yang berkelanjutan, dimana beberapa penulis menyatakan bahwa manajemen dan sistem 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 dan sumber daya tak berwujud (Bornemann & Leitner, 2002). Penelitian ini dilakukan dengan latar belakang semakin berkembangnya sub sektor industri yang diteliti yaitu Restaurant, Hotel And Tourism, meningkatnya popularitas intellectual capital meski sistem pengukuran yang ada masih terbatas, hasil penelitian mengenai intellectual capital yang telah ada sebelumnya menyatakan adanya pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan perusahaan, dan juga masih sedikit penelitian mengenai pengaruh intellectual capital pada sub sektor ini. Intellectual capital menjadi salah satu faktor yang menentukan kepuasan penikmat jasa dan menentukan keputusan berikutnya apakah penikmat jasa akan kembali menggunakan jasa perusahaan atau tidak, atau akan merekomendasikan jasa yang diberikan kepada rekan-rekan mereka atau tidak. Sebagai contoh, dalam industri restaurant, penikmat jasa saat ini tidak hanya sekedar menuntut makanan yang mereka pesan saja, tetapi juga menuntut adanya sesuatu yang spesial selama mereka menikmati jasa dari restaurant tersebut seperti misalnya pelayanan yang baik serta berbagai hal lain untuk membuat dining experience mereka menjadi lebih sempurna. Abidin (dalam Sawarjuwono & Kadir, 2005), mengatakan bahwa intellectual capital belum dikenal luas di Indonesia. Sampai dengan saat ini, perusahaan di Indonesia cenderung menggunakan conventional base dalam membangun bisnisnya sehingga produk yang dihasilkannya masih miskin kandungan teknologi. Di samping itu, perusahaan-perusahaan tersebut belum memberikan perhatian lebih terhadap human capital (HC), structural capital (SC), dan customer capital (CC) yang merupakan elemen pembangun intellectual capital perusahaan. Kesimpulan ini diambil karena minimnya informasi tentang intellectual capital di Indonesia. Selanjutnya, Abidin juga menyatakan bahwa perusahaan-perusahaan di Indonesia akan dapat bersaing secara global apabila menggunakan keunggulan kompetitif yang diperoleh melalui inovasi-inovasi kreatif yang dihasilkan oleh intellectual capital perusahaan. Hal ini kemudian akan dapat mendorong terciptanya produk-produk yang semakin favourable bagi konsumen. Kesalahan interpretasi sering terjadi antara terminologi ‘intellectual capital’ dengan ‘intangible asset’. Berdasarkan International Financial Reporting Standards (IFRS) International Accounting Standard 38, intangible asset didefinisikan sebagai aset non moneter yang dapat diidentifikasi meski tidak berwujud. Intellectual capital adalah sebuah informasi atau pengetahuan yang dimiliki sebuah perusahaan yang memberikan pemilik informasi tersebut keunggulan kompetitif melebihi yang tidak memiliki informasi dan pengetahuan tersebut; termasuk di dalamnya intellectual property, human capital, customer capital dan structural capital. (Shamos, 1999) Intellectual capital seringkali adalah intangible asset, namun penting untuk mengetahui bahwasannya tidak semua intellectual capital dapat diidentifikasi sehingga menyebabkannya tidak boleh di akui di laporan keuangan (Kok, 2007). Lebih lanjut, IFRS melarang pengakuan beberapa jenis intellectual capital dikarenakan tidak dapat diukur secara pasti. Abdolmohammadi (1999) dalam Ulum (2009) menyatakan dua metode pengukuran intellectual capital yaitu Indirect methods yang menggunakan nilai laporan keuangan seperti metode Return On Asset (ROA) dan Market Capitalization Method (MCM), dan Direct Intellectual Capital (DIC) Method yang langsung menuju ke komponen intellectual capital. Variabel intellectual capital dikelompokkan ke dalam kategori, dan dibagi ke setiap komponen. Setiap komponen diidentifikasikan dan diukur terpisah sebelum dikompilasi menjadi satu kelompok intellectual capital.
Pulic (1998) memperkenalkan pengukuran intellectual capital secara tidak langsung dengan menggunakan Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™), yaitu suatu ukuran untuk menilai efisiensi dari nilai tambah sebagai hasil dari kemampuan intelektual perusahaan. Sumber daya perusahaan yang juga merupakan komponen utama dari VAIC™ adalah physical capital yang dilambangkan dengan variabel VACA – Value Added Capital Employed, human capital yang dilambangkan dengan variabel VAHU – Value Added Human Capital, dan structural capital yang dilambangkan dengan variabel STVA – Structural Capital Value Added. Value added adalah indikator paling objektif untuk menilai keberhasilan bisnis dan menunjukkan kemampuan perusahaan dalam penciptaan nilai (value creation) (Pulic, 1998). Value Added Capital Employed (VACA) adalah salah satu komponen VAIC™ yang mencerminkan book value dari net assets perusahaan (Chen et al, 2005 dalam Ulum, 2009). Pulic mengasumsikan, jika satu unit aset berwujud dapat menghasilkan return yang lebih besar pada suatu perusahaan, maka perusahaan tersebut mampu memanfaatkan aset fisik dengan lebih baik. Pemanfaatan dengan lebih baik ini merupakan bagian dari intellectual capital perusahaan. Value Added Human Capital (VAHU) adalah salah satu komponen VAIC™ yang mencerminkan total value added dari total salary and wage cost perusahaan. Stewart dan Ruckdeschel (1997) menjelaskan bahwa human capital adalah kemampuan karyawan untuk menciptakan produk yang dapat menjaring konsumen sehingga konsumen tidak akan berpaling pada pesaing. Human Capital(HC) mempresentasikan kemampuan perusahaan dalam mengelola sumber daya manusia dan menganggap manusia atau karyawan sebagai asset strategic perusahaan karena pengetahuan yang mereka miliki. VAHU juga diartikan sebagai kemampuan perusahaan di dalam menghasilkan VA dari setiap rupiah yang dikeluarkan kepada HC (Kuryanto & Syafruddin, 2008). Menurut Horibe (dalam Yudianti, 2000), structural capital merupakan sarana untuk mengubah human capital menjadi kesejahteraan perusahaan/organisasi. Salah satu bagian dari structural capital adalah membangun sistem seperti database yang memungkinkan orang-orang dihubungkan dan belajar satu sama lain, sehingga menumbuhkan sinergi karena adanya kemudahan berbagi pengetahuan dan bekerja sama antar individu dalam organisasi. Penciptaan dari structural capital ini berhubungan dengan pengetahuan atau nilai dari seseorang yang tidak akan begitu saja hilang kalau yang bersangkutan meninggalkan perusahaan karena pengetahuannya telah dirangkum dalam database, sehingga perusahaan tidak akan kehilangan nilainya. Riahi-Belkaoui (2003) mengukur pengaruh intellectual capital terhadap kinerja perusahaan multinasional di Amerika Serikat dengan menggunakan metode RVATA dan regresi dan menemukan bahwa secara statistik, intellectual capital berpengaruh signifikan dalam value added perusahaan dimana value added dikatakan sebagai nilai yang diberikan dari dan kepada stakeholder perusahaan. Khanqah, et al (2012) dalam penelitiannya yang merupakan investigasi empiris terhadap pengaruh intellectual capital pada nilai pasar perusahaan dan kinerja keuangan perusahaan di Iran menyatakan hanya structural capital atau variabel STVA yang berhubungan dengan kinerja perusahaan. Dari Indonesia, penelitian oleh Ulum (2008) dengan menggunakan metode VAIC™ yang diregresikan dengan Ordinary Least Square menyatakan intellectual capital berpengaruh pada kinerja perusahaan perbankan yang diteliti.
Landasan Teori Penelitian ini menggunakan teori Stakeholder dan Resource-Based sebagai dasar penelitian. Teori stakeholder menyatakan bahwa semua stakeholder mempunyai hak untuk diberikan informasi mengenai aktivitas perusahaan. Para stakeholder tersebut bisa memilih untuk tidak menggunakan informasi tersebut dan juga mereka tidak dapat secara langsung memainkan peranan untuk membangun keberlangsungan usaha perusahaan (Deegan, 2004). Sumber daya perusahaan adalah heterogen, tidak homogen, jasa produktif yang tersedia berasal dari sumber daya perusahaan yang memberikan karakter unik bagi tiap-tiap perusahaan (Penrose, 1959). Pemikiran dari heterogenitas sumber daya inilah yang kemudian menjadi dasar dari resource-based theory. Wernerfelt (1984) mengemukakan bahwa tindakan strategis membutuhkan seperangkat sumber daya fisik, keuangan, human atau organisasional khusus, dan dengan demikian keunggulan kompetitif ditentukan oleh kemampuannya untuk memperoleh dan mempertahankan sumber daya. Asumsi mendasar dari pandangan resource-based theory adalah bahwa organisasi dapat berhasil jika mencapai dan mempertahankan keunggulan kompetitif. Pertukaran sosial dan penggunaan sumber daya yang efisien adalah daya penggerak untuk menetapkan keunggulan kompetitif dan meningkatkan kinerja (Barney, 1991). Dihubungkan dengan organisasi, dalam teori ini terdapat tiga tipe sumber daya yaitu sumber daya fisik (pabrik, teknologi dan peralatan, lokasi geografis), sumber daya manusia (pengalaman dan pengetahuan para pegawai), dan organisasional (struktur, sistem untuk aktivitas perencanaan, pengawasan, dan pengendalian, hubungan sosial dalam organisasi dan antara organisasi dan lingkungan eksternal) (Jackson & Schuler, 1995).
Pengetahuan dan kualitas sumber daya manusia yang dimiliki karyawan merupakan bentuk dari intellectual capital. Sumber daya manusia atau karyawan merupakan asset strategic perusahaan yang dapat menciptakan kompetensi perusahaan atas pengetahuan yang mereka miliki. Oleh karena itu, perusahaan harus dapat mengelola karyawannya agar karyawan tersebut dapat memaksimalkan kemampuannya dan juga agar karyawan tersebut tidak meninggalkan perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara intellectual capital dengan kinerja keuangan perusahaan yang diteliti. Intellectual capital akan diukur dengan Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™), dan rata-rata pertumbuhannya akan diukur dengan Rate of Growth of Intellectual Capital (ROGIC).
Rumusan Masalah Dan Pengembangan Hipotesis Perumusan masalah yang dikaji dalam penelitian adalah sebagai berikut: 1. Apakah Intellectual Capital (VAIC™) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan saat ini yang diukur dengan Return On Assets (ROA) dan Operating Profit Margin (OPM) untuk profitabilitas perusahaan, Asset Turn Over (ATO) untuk produktivitas perusahaan? 2. Apakah Intellectual Capital (VAIC™) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan yang diukur dengan Return On Assets (ROA) dan Operating Profit Margin (OPM) untuk profitabilitas perusahaan, Asset Turn Over (ATO) untuk produktivitas perusahaan? 3. Apakah rata-rata pertumbuhan intellectual capital atau Rate of Growth of Intellectual Capital (ROGIC) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan? Dari perumusan masalah, selanjutnya dibuat hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini. 1. Hipotesis 1: Penelitian yang telah ada sebelumnya misalnya oleh Tan, et al. (2007) membuktikan bahwa intellectual capital yang diuji menggunakan VAIC™ yang diformulasikan oleh Pulic (1998) sebagai ukuran kemampuan intelektual perusahaan, mempunyai pengaruh positif terhadap kinerja keuangan perusahaan. Hipotesis 1A: Terdapat pengaruh positif intellectual capital terhadap kinerja keuangan perusahaan saat ini. 2. Hipotesis 2: Penelitian Tan, et al. (2007) menunjukkan hasil yang signifikan adanya pengaruh intellectual capital terhadap kinerja perusahaan masa depan. Intellectual capital yang diukur dengan menggunakan VAIC™ dapat menjadi indikator yang paling tepat untuk memprediksi kinerja keuangan perusahaan di masa mendatang. Hipotesis 2A: Terdapat pengaruh positif intellectual capital terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan. 3. Hipotesis 3: Penelitian Tan, et al (2007) membuktikan bahwa ROGIC memiliki pengaruh positif terhadap kinerja perusahaan di masa mendatang. Hal ini makin memperkuat anjuran bahwa perusahaan harus mengelola dan meningkatkan intellectual capitalnya untuk dapat berkompetisi dengan pesaingnya. Hipotesis 3A: Terdapat pengaruh positif rata-rata pertumbuhan intellectual capital atau Rate of Growth of Intellectual Capital (ROGIC) terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan.
METODE PENELITIAN Objek penelitian yang akan digunakan dalam penelitian adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) antara tahun 2007 – 2011 di bawah sub sektor Restaurant, Hotel and Tourism. Terdapat 22 perusahaan yang terdaftar di bawah sub sektor ini. Tabel 1 memberikan daftar objek penelitian, dan Gambar 1 memberikan kerangka kerja penelitian. Sumber data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa jurnal-jurnal, laporan tahunan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (IDX) di bawah sub sektor Restaurant, Hotel And Tourism yang melaporkan posisi keuangannya tahun 2007 – 2011. Data diperoleh dengan cara mengunduh (download) dari website Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id) dan website resmi perusahaan yang menjadi objek penelitian. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang bersifat kuantitatif yaitu data yang disajikan dalam bentuk angka-angka dan data statistik. Data yang digunakan adalah berupa laporan tahunan perusahaan. Dimana laporan tahunan dapat berisi data keuangan dan non keuangan, baik yang bersifat wajib maupun sukarela. Pengungkapan data intellectual capital masih bersifat sukarela karena belum ada standar, baik nasional maupun internasional yang mewajibkan pengungkapan intellectual capital. Pengolahan data dilakukan dengan memakai software IBM SPSS (Statistical Program for Social Science) Statistics 20, dan Microsoft Office Excel 2007.
Populasi penelitian adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (IDX) di bawah sub sektor Restaurant, Hotel and Tourism yang melaporkan posisi keuangannya tahun 2007 – 2011 kepada bursa. Ada 22 perusahaan yang terdaftar di bawah sub sektor ini. Namun ada diantaranya memiliki catatan. Perusahaan tersebut adalah ANTA – Anta Express Tour & Travel Service Tbk yang delisted pada tahun 2011, sehingga tidak menerbitkan laporan keuangan pada 2011 dan tidak digunakan sebagai objek penelitian pada tahun 2011. Sampel yang diambil dari populasi harus representative. Dalam penelitian ini, digunakan sampling dengan metode sensus, artinya seluruh populasi dijadikan objek penelitian. Pemilihan metode sensus dilakukan dengan pertimbangan untuk memberikan penilaian yang menyeluruh atas berbagai jenis perusahaan restoran, hotel dan pariwisata yang beroperasi di Indonesia, sehingga dapat memberikan gambaran kinerja intellectual capital masing-masing jenis perusahaan. Tabel 1 Objek Penelitian No Kode Nama Perusahaan Objek Penelitian 1 ANTA Anta Express Tour & Travel Service Tbk. 2007-2010 2 BAYU Bayu Buana Tbk. 2007-2011 3 BUVA Bukit Uluwatu Villa Tbk. 2007-2011 4 PDES Destinasi Tirta Nusantara Tbk. 2007-2011 5 SMMT Eatertainment International Tbk. 2007-2011 6 FAST Fast Food Indonesia Tbk. 2007-2011 7 GMCW Grahamas Citrawisata Tbk. 2007-2011 8 HOME Hotel Mandarine Regency Tbk. 2007-2011 9 SHID Hotel Sahid Jaya Tbk. 2007-2011 10 INPP Indonesian Paradise Property Tbk. 2007-2011 11 ICON Island Concepts Indonesia Tbk. 2007-2011 12 JSPT Jakarta Setiabudi Internasional Tbk. 2007-2011 13 MAMI Mas Murni Indonesia Tbk. 2007-2011 14 PANR Panorama Sentrawisata Tbk. 2007-2011 15 PSAB J Resources Asia Pasifik Tbk. 2007-2011 16 PGLI Pembangunan Graha Lestari Indah Tbk. 2007-2011 17 PJAA Pembangunan Jaya Ancol Tbk. 2007-2011 18 PTSP Pioneerindo Gourmet International Tbk. 2007-2011 19 PLIN Plaza Indonesia Realty Tbk. 2007-2011 20 PNSE Pudjiadi & Sons Estate Tbk. 2007-2011 21 PUDP Pudjiadi Prestige Limited Tbk. 2007-2011 22 PSKT Pusako Tarinka Tbk. 2007-2011 Data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat panel data, yaitu penggunaan data multidimensi dalam pengukurannya. Panel data terdiri dari time series data yaitu penelitian yang menggunakan data dalam periode tertentu yang lebih dari satu periode, dan cross sectional data, yaitu penelitian yang melihat kepada keterbatasan data yang dimiliki sehingga penelitian dilakukan dengan cara mengambil suatu bagian dari gejala yang dianggap bisa mewakili(Barbbie, 1990). Variabel Independen
Variabel Dependen
Intellectual Capital
Kinerja Keuangan
VACA VAHU STVA
Size Leverage (Lev)
ROA ATO OPM
ROGIC Variabel Kontrol Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian Penelitian dilakukan dengan dengan tahap-tahap yang akan dijelaskan selanjutnya.
Tahap pertama dilakukan dengan menghitung variabel dependen yang digunakan yaitu variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel bebas. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah kinerja keuangan yang diukur dengan Return On Assets (ROA), Assets Turn Over (ATO) dan Operating Profit Margin (OPM). Profitabilitas diukur dengan menggunakan rasio antara laba operasi dengan total aktiva perusahaan. Untuk penelitian ini, digunakan rasio profitabilitas ROA yang mengukur kemampuan perusahaan menggunakan aset yang dimilikinya untuk menghasilkan laba bagi perusahaan yang dirumuskan dengan: ROA=laba operasi/total aset Produktivitas mengukur efisiensi dan efektifitas perusahaan dalam menggunakan atau memanfaatkan sumber daya yang dimiliki perusahaan untuk menghasilkan dan meningkatkan pendapatan. Produktivitas dapat diukur dengan rasio aktivitas. Rasio aktivitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Asset Turn Over dengan rumus perhitungan: ATO=total pendapatan/total aset OPM mengukur laba operasi perusahaan. Angka yang tinggi memiliki kemungkinan menandakan perusahaan memiliki sistem kontrol biaya yang baik atau rendah biaya, atau dapat juga mengindikasikan penjualan meningkat jauh lebih cepat daripada biaya. OPM=laba operasi/total pendapatan Tahap kedua adalah menghitung variabel kontrol yang digunakan. Peneliti mengikutsertakan dua variabel kontrol yang banyak digunakan untuk menganalisis nilai perusahaan. Variabel kontrol dapat meminimalisasi pengaruh variabel lainnya yang mungkin dapat menjelaskan hubungan yang diteliti dengan kinerja perusahaan. Variabel kontrol dapat digunakan untuk memberikan standar gangguan pada analisis regresi. Hal ini dapat meningkatkan kekuatan dan relevansi hasil penelitian. Menurut Chan (2009), variabel kontrol yang biasa digunakan dalam penelitian sejenis ini adalah leverage dan size. Berikut ini adalah variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian: - Size : natural log (LN) dari total aset - Leverage : rasio total kewajiban dibagi dengan total aset. LEV=Total Liabilities/Total Asset Tahap ketiga adalah menghitung variabel independen yang digunakan. Variabel bebas yang digunakan adalah intellectual capital yang diukur dengan VAIC™, dengan ketiga komponennya yang diukur berdasarkan value added yang diciptakan oleh ketiga komponennya yaitu value added of capital employed (VACA), value added of human capital (VAHU) dan structural capital value added (STVA). Selain VAIC™, variabel independen lainnya adalah Rate of Growth of Intellectual Capital(ROGIC). Value Added (VA) dihitung sebagai selisih antara output dan input VA=OUT- IN Dalam jurnal yang disusun oleh Riahi-Belkaoui (2003), perhitungan VA kemudian dijabarkan lagi menjadi S–B–DP=W+I+DD+T+R Dimana: OUT = Output; total penjualan dan pendapatan lain. IN = Input; beban penjualan dan biaya-biaya lain (selain biaya karyawan) S = Total pendapatan yang diperoleh dari penjualan barang dan jasa B = Pembelian barang dan jasa yang dilakukan oleh perusahaan DP = Beban penyusutan tahun berjalan W = Beban Karyawan (Gaji dan sejenisnya) I = Beban bunga untuk hutang yang belum dibayar, yang dibebankan pada periode berjalan DD = Dividen yang diumumkan tahun berjalan kepada shareholder T = Pajak penghasilan periode tahun berjalan R = Retained earnings periode tahun berjalan Pada rumus ini, sisi kiri menggambarkan VA yang dibuat oleh perusahaan dengan mengikutsertakan atau mempengaruhi pemangku kepentingan (stakeholder), sementara sisi kanan menggambarkan distribusi kekayaan kepada pemangku kepentingan tersebut. Penelitian ini menggunakan Net VA. Merujuk pada jurnal oleh Riahi-Belkaoui (2003) yang juga menggunakan Net VA daripada Gross VA. Net VA digunakan dalam penelitian ini sebagai pengukur total kekayaan yang dibuat selama jangka waktu tertentu. Setelah VA, kemudian peneliti menghitung Value Added Capital Employed (VACA) yang merupakan indikator untuk VA yang diciptakan oleh satu unit dari physical capital. Rasio ini menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh setiap unit dari capital employed terhadap value added organisasi VACA=VA/CE
dimana: VACA = Value Added Capital Employed VA = Value Added CE = Capital Employed; total aset yang dimiliki perusahaan dikurangi dengan aset tidak berwujud Menghitung Value Added Human Capital (VAHU) yang menunjukkan berapa banyak VA dapat dihasilkan dengan dana yang dikeluarkan untuk tenaga kerja. Rasio ini menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh setiap rupiah yang diinvestasikan dalam HC terhadap value added organisasi VAHU=VA/HC dimana: VAHU = Value Added Human Capital VA = Value Added HC = Human Capital atau Wages (W); beban karyawan Menghitung Structural Capital Value Added (STVA) yang mengukur jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan 1 rupiah dari VA dan merupakan indikasi bagaimana keberhasilan SC dalam penciptaan nilai STVA=SC/VA dimana: STVA = Structural Capital Value Added VA = Value Added SC = Structural Capital; VA – HC(atau W) Menghitung Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™) yang mengindikasikan kemampuan intelektual organisasi yang dapat juga dianggap sebagai BPI (Business Performance Indicator). VAIC™ merupakan penjumlahan dari 3 komponen sebelumnya, yaitu VACA, VAHU dan STVA. VAIC™=VACA+VAHU+STVA Selain VAIC™, variabel independen lainnya adalah Rate of Growth of Intellectual Capital(ROGIC) yaitu selisih(∆) antara nilai intellectual capital dari tahun ke –t dengan nilai intellectual capital tahun ke –t-1 ROGIC=VAIC™t -VAIC™t-1 Tahap keempat adalah dengan melakukan analisis terhadap perhitungan yang telah dibuat sebelumnya. Analisis dengan menggunakan software IBM SPSS dimulai dengan pengujian statistik deskriptif yang digunakan untuk memberikan gambaran profil data sampel kemudian uji normalitas dan analisis korelasi untuk mengetahui sebaran data dan mengetahui kekuatan hubungan linear dan arah hubungan antar dua variabel. Selanjutnya dilakukan uji asumsi klasik yaitu uji multikolinearitas untuk menguji terdapat atau tidaknya data redundancy.Analisis regresi dilakukan untuk menguji seberapa besar hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen dan variabel kontrol serta untuk mengetahui arah hubungan tersebut. Persamaan regresi yang digunakan dalam penelitian ini ditujukan untuk menjawab berbagai rumusan masalah yang sudah diidentifikasikan sebelumnya. Analisis ini terdiri dari uji statistik t (t-test) yang menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen, uji statistik f (f-test) yang digunakan untuk menguji pengaruh semua variabel independen secara bersamaan terhadap variabel dependen dengan melihat nilai f-value(Sig), dan uji goodness of fit yang menentukan koefisien determinasi berdasarkan kontribusi variabel independen terhadap variabel dependen dengan melihat nilai Adjusted R-Square. Adjusted R-Square digunakan sebagai nilai uji ini dibandingkan nilai R-square karena penggunaan R Square sering menimbulkan permasalahan, yaitu bahwa nilainya akan selalu meningkat dengan adanya penambahan variabel independen dalam suatu model. Hal ini dapat menimbulkan bias, karena jika ingin memperoleh model dengan R tinggi, seorang peneliti dapat secara sembarang menambahkan variabel independen dan nilai R akan meningkat, tidak tergantung apakah variabel independen tambahan itu berhubungan dengan variabel dependen atau tidak (Gujarati, 1988).
HASIL DAN BAHASAN Nilai Mean VAIC™ (3.927377) pada tabel 2 mengindikasikan sebesar 74.5% intellectual capital tidak direfleksikan dalam laporan keuangan. Indikasi tersebut didapatkan dari perhitungan Hidden value = [(3.927377–1.000000)/3.927377]*100%=74.5377% Penemuan ini mendukung penelitian sebelumnya oleh Khanqah, Khosroshahi, dan Ghanavati (2012) yang menggaris bawahi besarnya jarak antara nilai pasar dan nilai buku perusahaan yang dinyatakan pada laporan keuangan. Persentase yang sedemikian tinggi mengindikasikan bahwa laporan keuangan belum dapat memenuhi Stakeholder Theory yang menyatakan bahwa semua stakeholder berhak untuk diberikan informasi mengenai seluruh aktivitas perusahaan dan para stakeholder tersebut bisa memilih untuk
menggunakan atau tidak menggunakan informasi tersebut. Hal ini terjadi karena tidak adanya sistem pengukuran akuntansi yang dapat digunakan untuk mengukur seluruh nilai intellectual capital. Hasil korelasi Spearman pada tabel 3 menunjukkan adanya hubungan signifikan antara VAIC™ dan sebagian besar komponennya terhadap variabel dependen yang diuji yaitu OPM, ATO dan ROA. Hanya VACA pada OPM dan STVA pada ROA yang tidak signifikan pada uji korelasi ini. Hasil regresi pada tabel 4-8 digunakan untuk menguji hipotesis agar dapat menjawab permasalahan yang telah ditetapkan sebelumnya. Adapun hipotesis yang diuji adalah Ho: tidak ada pengaruh antar variabel independen terhadap variabel dependen Ha: ada pengaruh antar variabel independen terhadap variabel dependen dimana, untuk uji ini, diambil tingkat signifikansi 5% maka Ho ditolak apabila Sig. < 0.05, atau Ha diterima apabila Sig. > 0.05 Tabel 4 dan Tabel 5 adalah hasil uji regresi untuk menjawab permasalahan satu yaitu apakah Intellectual Capital (VAIC™) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan saat ini yang diukur dengan Return On Assets (ROA) dan Operating Profit Margin (OPM) untuk profitabilitas perusahaan, Asset Turn Over (ATO) untuk produktivitas perusahaan?. Digunakan persamaan sebagai berikut : Model 1a (Tabel 4): ROA t = α + β1 VAIC™ t + β2 Leverage t + β3 Size t ATO t = α + β1 VAIC™ t + β2 Leverage t + β3 Size t OPM t = α + β1 VAIC™ t + β2 Leverage t + β3 Size t Model 1b (Tabel 5): ROA t = α + β1 VACA t + β2 VAHU t + β3 STVA t + β4 Leverage t + β5 Size t ATO t = α + β1 VACA t + β2 VAHU t + β3 STVA t + β4 Leverage t + β5 Size t OPM t = α + β1 VACA t + β2 VAHU t + β3 STVA t + β4 Leverage t + β5 Size t Pada model 1a (Tabel 4), uji t tidak menunjukkan adanya pengaruh signifikan antara VAIC™ dengan ketiga rasio kinerja keuangan. Namun variabel kontrol leverage memiliki pengaruh signifikan ke ketiga rasio kinerja keuangan yang diteliti. Koefisien Leverage menunjukkan arah negatif terhadap OPM dan ROA, artinya hubungan yang dimiliki leverage dengan kinerja keuangan saat ini yang bersangkutan memiliki hubungan negatif atau berkebalikan. Sebagai contoh nilai koefisien leverage terhadap OPM adalah -0.118, maka setiap nilai leverage naik sebanyak 1 Rupiah maka nilai leverage akan mengalami penurunan sebesar 0.118 Rupiah. Pada f-value hitung diperoleh angka 6.202 pada OPM, 3.534 pada ATO dan 2.813 pada ROA, angka-angka ini lebih besar daripada f tabel yaitu 2.680 dengan nilai signifikansi sebesar 0.001 untuk model yang mempergunakan OPM sebagai variabel dependen, 0.017 untuk model yang menggunakan ATO sebagai variabel dependen dan 0.043 untuk model yang menggunakan variabel dependen ROA dimana ketiga angka signifikansi ini semuanya lebih kecil dari 0.05 maka untuk f test, hasilnya adalah Ho ditolak. Artinya secara bersama-sama VAIC™, leverage dan size berpengaruh signifikan terhadap OPM, ATO dan ROA. Hasil ini juga dapat diinterpretasikan bahwa model-model yang dipergunakan pada penelitian ini telah didesain secara benar. Uji Goodness of Fit, dengan melihat nilai Adjusted R-square maka dapat disimpulkan sebagai berikut: nilai Adjusted R-Square yang positif menunjukkan bahwa variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini mampu menjelaskan varians yang terjadi dalam variabel dependen. Nilai Adjusted R-Square pada model yang menggunakan variabel dependen OPM menunjukkan angka 0.125, artinya sebesar 12.5% dari OPM dipengaruhi oleh VAIC™, Leverage dan Size sementara 87.5% lainnya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Untuk model yang menggunakan ATO atau ROA sebagai variabel dependennya, diperoleh nilai Adjusted R-Square secara berturut adalah 0.065 dan 0.048 yang berarti sebesar 6.5% ATO dapat dijelaskan oleh variabel independen dan variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian ini sementara 93.5% lainnya dijelaskan oleh variabel yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Selain itu juga berarti 4.8% ROA dapat dijelaskan oleh variabel VAIC™, Leverage dan Size sementara 95.2% lainnya dijelaskan oleh variabel yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Pada model 1b (Tabel 5), pengujian ini menguji lebih detail mengenai pengaruh komponen VAIC™ beserta variabel kontrol terhadap variabel dependen saat ini. Hasil nilai uji t menunjukkan bahwa pada OPM, ternyata komponen VAHU memiliki pengaruh yang signifikan dengan nilai Sig. sebesar 0.028, sementara pada ATO dan ROA, komponen VACA memiliki tingkat signifikansi yang signifikan yaitu sebesar 0.006 dan 0.000. Variabel kontrol yaitu Leverage dan Size memiliki pengaruh signifikan terhadap OPM dan ROA namun tidak kepada ATO. Pengujian ini menjelaskan bahwa meski VAIC™ pada model
1 tidak menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen, setelah diurai ternyata minimal ada satu komponen VAIC™, baik itu VACA, VAHU atau STVA yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan perusahaan. Pada f-value hitung diperoleh angka 6.018 pada OPM, 3.975 pada ATO dan 11.081 pada ROA yang mana lebih besar dari angka f tabel yaitu 2.29 dengan nilai signifikan sebesar 0.000 untuk model yang menggunakan variabel dependen OPM, 0.002 untuk model yang menggunakan variabel dependen ATO dan 0.000 untuk model yang menggunakan variabel dependen ROA dan semuanya < 0.05 maka untuk f test, hasilnya adalah Ho ditolak. Artinya secara bersama-sama VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size berpengaruh signifikan terhadap OPM, ATO dan ROA. Hasil ini konsisten dengan pengujian hipotesis 1 model 1 yang menyatakan bahwa VAIC™, Leverage dan Size secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan yang diukur dengan OPM, ATO dan ROA saat ini. Uji Goodness of Fit, dengan melihat nilai Adjusted R-square, terlihat bahwa nilai Adjusted R-square model 2 untuk hipotesis 1 lebih tinggi dari nilainya di model 1 dimana untuk model 2 ini menunjukkan nilai Adjusted R-Square untuk model yang menggunakan variabel dependen OPM adalah sebesar 0.187, untuk model yang menggunakan variabel dependen ATO adalah sebesar 0.120, untuk model yang menggunakan variabel dependen ROA adalah sebesar 0.316. Artinya 18.7% OPM dapat dijelaskan oleh variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini model ini yaitu VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size, sementara 81.3% dari nilai OPM dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Sementara 12% ATO dapat dijelaskan oleh VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size dan 88% dari nilai ATO dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Kemudian 31.6% ROA dapat dijelaskan oleh VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size dan 68.4% dari nilai ROA dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Kesimpulan untuk menolak Ho dilakukan apabila VAIC™ atau minimal satu komponen VAIC™ berpengaruh signifikan terhadap minimal satu rasio kinerja keuangan yang diuji. Untuk menjawab permasalah satu ini disimpulkan bahwa Intellectual Capital (VAIC™) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan saat ini yang diukur dengan Return On Assets (ROA) dan Operating Profit Margin (OPM) untuk profitabilitas perusahaan, Asset Turn Over (ATO) untuk produktivitas perusahaan. Tabel 6 dan Tabel 7 adalah hasil uji regresi untuk menjawab permasalahan dua yaitu apakah Intellectual Capital (VAIC™) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan yang diukur dengan Return On Assets (ROA) dan Operating Profit Margin (OPM) untuk profitabilitas perusahaan, Asset Turn Over (ATO) untuk produktivitas perusahaan?. Digunakan persamaan sebagai berikut : Model 2a (Tabel 5): ROAt+1 = α + β1 VAIC™ t + β2 Leverage t + β3 Size t ATO t+1 = α + β1 VAIC™ t + β2 Leverage t + β3 Size t OPM t+1 = α + β1 VAIC™ t + β2 Leverage t + β3 Size t Model 2b (Tabel 6): ROA t+1 = α + β1 VACA t + β2 VAHU t + β3 STVA t + β4 Leverage t + β5 Size t ATO t+1 = α + β1 VACA t + β2 VAHU t + β3 STVA t + β4 Leverage t + β5 Size t OPM t+1 = α + β1 VACA t + β2 VAHU t + β3 STVA t + β4 Leverage t + β5 Size t Pada model 2a(Tabel 6), nilai uji t menunjukkan hanya Leverage dan Size yang signifikan terhadap OPM tahun yang akan datang, dan hanya Leverage yang signifikan mempengaruhi ATO tahun yang akan datang. Sementara ROA tahun yang akan datang tidak dipengaruhi baik oleh VAIC™, Leverage maupun Size. Hasil pengujian ini menyimpulkan bahwa VAIC™ tidak memiliki pengaruh signifikan baik untuk kinerja keuangan perusahaan saat ini atau tahun yang akan datang. Hasil pengujian ini menunjukkan nilai hanya nilai f hitung pada OPM yang lebih besar dari f tabel sebesar 2.68. dengan tingkat signifikansi 0.000, sementara f-value (Sig) ATO dan OPM tidak memenuhi syarat f maupun nilai signikansi. Artinya secara bersama-sama, VAIC, Leverage dan Size hanya mempengaruhi OPM di tahun yang akan datang dan tidak mempengaruhi secara signifikan terhadap ATO dan ROA di tahun yang akan datang. Uji Goodness of Fit menunjukkan angka sebesar 0.228 pada model yang menggunakan OPM sebagai variabel dependennya, dan menunjukkan angka sebesar 0.021 dan 0.002 pada model yang menggunakan ATO dan ROA sebagai variabel dependennya. Artinya sebesar 22.8% OPM di tahun yang akan datang atau tahun berikutnya dapat dijelaskan oleh variabel VAIC™, Leverage dan Size sementara 77.2% lainnya dijelaskan oleh variabel penjelas yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Sementara untuk ATO, hanya 2.1% ATO tahun yang akan datang yang dapat dijelaskan oleh variabel independen dan variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian ini, sedangkan 97.9% lainnya dijelaskan oleh variabel penjelas lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Untuk ROA, mengindikasikan hanya 0.2% ROA tahun yang akan
datang yang dapat dijelaskan oleh variabel penjelas yang digunakan dalam pengujian ini yaitu VAIC™, Leverage dan Size. Pada model 2a(Tabel 7), pengujian ini menguji lebih detail mengenai pengaruh komponen VAIC™ beserta variabel kontrol terhadap variabel dependen tahun yang akan datang. Pengujian ini menunjukkan pada t-test komponen VAIC™ yaitu VACA, dan VAHU memiliki pengaruh signifikan terhadap OPM tahun yang akan datang. Sementara pada ATO tahun yang akan datang, komponen VAIC™ yang signifikan adalah hanya VACA, sementara pada ROA tahun yang akan datang, komponen VAIC™ yang signifikan adalah VACA dan STVA dengan semua arah hubungan yang signifikan ini adalah positif artinya apabila terjadi kenaikan pada komponen VAIC™ yang signifikan terhadap variabel dependen tersebut maka akan terjadi kenaikan pula pada variabel dependen tersebut. Nilai f tabel untuk hasil pengujian ini adalah 2.29. Dengan nilai f hitung ketiga variabel dependen lebih besar dari nilai f tabel yaitu 9.783 untuk model yang menggunakan OPM sebagai variabel dependennya, 3.332 untuk model yang menggunakan ATO sebagai variabel dependennya dan 10.157 untuk model yang menggunakan ROA sebagai variabel dependennya. Dengan tingkat signifikan < 0.05 maka secara bersama-sama VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size memiliki pengaruh yang signifikan terhadap OPM, ATO dan ROA. Uji Goodness of Fit menunjukkan nilai Adjusted R-square sebesar 0.287 untuk model yang menggunakan OPM sebagai variabel dependen, mengindikasikan bahwa 28.7% OPM dapat dijelaskan oleh VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size, sementara 71.3% lainnya dijelaskan oleh variabel yang tidak diikutsertakan dalam penelitian ini. Untuk pengujian yang menggunakan ATO dalam modelnya sebagai variabel dependen, diperoleh nilai Adjusted R-Square 0.097 yang mengindikasikan sebesar 9.7% ATO dapat dijelaskan oleh VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size. Sementara nilai Adjusted R-Square pada ROA menunjukkan angka 0.296 yang berarti 29.6% ROA tahun yang akan datang dapat dijelaskan oleh VACA, VAHU, STVA, Leverage dan Size tahun ini. Kesimpulan untuk menolak Ho dilakukan apabila VAIC™ atau minimal satu komponen VAIC™ berpengaruh signifikan terhadap minimal satu rasio kinerja keuangan yang diuji. Untuk menjawab permasalah dua ini disimpulkan bahwa Intellectual Capital (VAIC™) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan yang diukur dengan Return On Assets (ROA) dan Operating Profit Margin (OPM) untuk profitabilitas perusahaan, Asset Turn Over (ATO) untuk produktivitas perusahaan. Tabel 8 adalah hasil uji regresi untuk menjawab permasalahan tiga yaitu apakah rata-rata pertumbuhan intellectual capital atau Rate of Growth of Intellectual Capital (ROGIC) berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan?. Digunakan persamaan sebagai berikut : Model 3 (Tabel 8): ROAt+1 = α + β1 ROGIC t + β2 Leverage t + β3 Size t ATOt+1 = α + β1 ROGIC t + β2 Leverage t + β3 Size t OPMt+1 = α + β1 ROGIC t + β2 Leverage t + β3 Size t Pada pengujian ini t-test diperoleh gambaran bahwa ROGIC (pertumbuhan IC) tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap OPM, ATO maupun ROA. Sementara leverage memiliki pengaruh signifikan pada ATO dengan koefisien sebesar -0.179 berarti apabila leverage mengalami kenaikan sebesar 1 Rupiah maka OPM akan penurunan(nilai koefisien negatif) sebesar 0.179 Rupiah dan Size memiliki pengaruh signifikan terhadap OPM dengan nilai koefisien sebesar 0.015 artinya hubungan yang dimilikinya adalah positif, dimana apabila size mengalami kenaikan sebesar 1 Rupiah maka OPM akan mengalami kenaikan juga sebesar 0.015 Rupiah. Nilai f tabel adalah 2.680. hanya OPM yang memiliki nilai f lebih besar dari f tabel yaitu 11.341 dengan tingkat signifikansi 0.000, maka dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama, ROGIC, Leverage dan Size memiliki pengaruh kepada OPM namun tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap ATO dan OPM. Nilai uji Goodness of Fit juga mendukung nilai f test. Yaitu 22.2% OPM dapat dijelaskan oleh ROGIC, Leverage dan Size sementara sisa persentasenya dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini, sementara hanya sebagian kecil dari ATO dan ROA yang dapat dijelaskan oleh ROGIC, Leverage dan Size. Kesimpulan untuk menolak Ho dilakukan apabila pertumbuhan intellectual capital yang diukur dengan ROGIC berpengaruh signifikan terhadap minimal satu rasio kinerja keuangan yang diuji. Untuk menjawab permasalah tiga ini disimpulkan bahwa ROGIC tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan masa depan yang diukur dengan Return On Assets (ROA) dan Operating Profit Margin (OPM) untuk profitabilitas perusahaan, Asset Turn Over (ATO) untuk produktivitas perusahaan. Secara keseluruhan, pada perusahaan sub sektor Tourism, Restaurant And Hotel yang terdaftar di Indonesia, komponen IC yang paling banyak mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan adalah VACA yang paling banyak memiliki pengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan baik untuk saat ini maupun
untuk saat yang akan datang. Hal ini mengindikasikan bahwa perusahaan sub sektor ini di Indonesia lebih fokus untuk berinvestasi dalam sumber daya fisik, relational dan keuangannya seperti Brands, Business Collaborations, Franchising Agreements dan Favourable Contracts dibandingkan dengan berupaya untuk meningkatkan kompetensi human capital (VAHU) atau meningkatkan sistem / structural capital (STVA) yang digunakan untuk memungkinkan terjadinya transfer ilmu kepada seluruh personil perusahaan. Sesuai dengan teori Resource Based, meskipun tidak memiliki pengaruh signifikan secara keseluruhan terhadap variabel dependen di semua hipotesis yang diuji, namun, masing - masing komponen VAIC yaitu VACA, VAHU dan STVA ternyata memiliki pengaruh terhadap satu atau lebih variabel dependen yang diuji, baik untuk saat ini maupun tahun depan. Teori Resource Based menyebutkan bahwa perusahaan merupakan kumpulan dari sumber daya yang heterogen, sumber daya ini adalah seperangkat sumber daya fisik, relational dan keuangan (VACA), human (VAHU) atau organisasional khusus (STVA), dan dengan demikian keunggulan kompetitif ditentukan oleh kemampuannya untuk memperoleh dan mempertahankan sumber daya. Tabel 2 Statistik Deskriptif Terhadap Semua Variabel Penelitian Variable
N
Mean
Std. Deviation
Minimum
Maximum
ROGIC VAIC™
110 110
0.416942 3.927377
8.98982 7.08229
-58.986 -15.393
52.0072 59.9524
VACA VAHU
110 110
0.1864 2.401412
0.20916 3.44583
-0.0495 -16.416
1.0926 19.2948
STVA OPM
110 110
1.339565 0.100943
6.49866 0.16853
-6.4453 -0.3064
59.97 0.5326
ATO ROA
110 110
1.310345 0.066213
1.64986 0.14308
0.0248 -0.2746
6.7444 1.1569
LEV
110
0.525028
0.37550
0.0007
2.7818
SIZE (Rp000.) 110 600.999.381
2.97265
9.508.400 4.431.538.017
Tabel 3 Analisis Korelasi Terhadap Semua Variabel Penelitian Variable ROGIC VAIC
ROGIC 1.000 .261**
VAIC
VACA
VAHU
STVA
OPM
ATO
ROA
VACA VAHU
.086 .133
.039 .835**
1.000 .080
1.000
STVA OPM
.158 -.032
.813** .488**
-.279** .113
.642** .616**
1.000 .431**
1.000
ATO ROA
-.035 -.046
-.270** .266**
.695** .568**
-.322** .350**
-.454** .114
-.279** .697**
1.000 .349**
LEV SIZE
.111 -.107
-.207* .336**
.235* -.010
-.357** .513**
-.147 .340**
1.000
-.351** .502**
.447** -.232*
-.036 .370**
LEV
SIZE
1.000 -.217*
1.000
1.000
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Tabel 4 Analisis Regresi VAIC™ dan Kinerja Keuangan Tahun t Dependent Variables OPM Independent Variables Constant VAIC TM LEV SIZE R Square Adj. R Square f-value (Sig)
Coefficient -0.226 -0.0005 -0.118 0.015
t-statistic
ATO Sig
-1.667 0.098 -0.217 0.829 -2.914 0.004* 2.972 0.004* 0.149 0.125 6.202 (0.001*)
Coefficient 0.049 -0.027 1.194 0.029
t-statistic
ROA Sig
0.036 0.972 -1.262 0.210 2.924 0.004* 0.558 0.578 0.091 0.065 3.534 (0.017*)
Coefficient
t-statistic
-0.104 -0.002 -0.071 0.008
Sig
-0.864 0.389 -0.867 0.388 -1.992 0.049* 1.837 0.069 0.074 0.048 2.813(0.043*)
*Significant at the 0.05 level
Tabel 5 Analisis Regresi Komponen VAIC™ dan Kinerja Keuangan Tahun t Dependent Variables OPM Independent Variables Constant VACA VAHU STVA LEV SIZE R Square Adj. R Square f-value (Sig)
Coefficient -0.186 0.107 0.010 -0.003 -0.119 0.012
t-statistic
ATO Sig
-1.410 0.162 1.326 0.188 2.227 0.028* -1.189 0.237 -2.581 0.011* 2.371 0.020* 0.224 0.187 6.018(0.000*)
Coefficient -0.236 2.326 -0.073 -0.011 0.465 0.041
t-statistic
ROA Sig
-0.175 0.861 2.831 0.006* -1.576 0.118 -0.456 0.649 0.988 0.325 0.797 0.427 0.160 0.120 3.975 (0.002*)
Coefficient
t-statistic
-0.136 0.413 -0.005 0.000 -0.189 0.009
Sig
-1.326 0.188 6.578 0.000* -1.538 0.127 0.152 0.879 -5.262 0.000* 2.340 0.021* 0.348 0.316 11.081 (0.000*)
*Significant at the 0.05 level
Tabel 6 Analisis Regresi VAIC™ dan Kinerja Keuangan Tahun t+1 Dependent Variables OPM Independent Variables Constant VAIC LEV SIZE R Square Adj. R Square f-value (Sig)
Coefficient -0.176 0.004 -0.176 0.014
t-statistic
ATO Sig
-1.337 0.184 1.893 0.061 -4.514 0.000* 2.861 0.005* 0.249 0.228 11.706 (0.000*)
Coefficient 0.287 -0.012 0.884 0.022
t-statistic
ROA Sig
0.212 0.832 -0.576 0.566 2.194 0.030* 0.425 0.672 0.048 0.021 1.779 (0.156)
Coefficient -0.071 0.002 -0.051 0.007
t-statistic
Sig
-0.457 0.649 0.620 0.536 -1.095 0.276 1.154 0.251 0.029 0.002 1.065 (0.367)
*Significant at the 0.05 level
Tabel 7 Analisis Regresi Komponen VAIC™ dan Kinerja Keuangan Tahun t+1 Dependent Variables OPM Independent Variables Constant VACA VAHU STVA LEV SIZE R Square Adj. R Square f-value (Sig)
Coefficient -0.153 0.191 0.011 0.003 -0.208 0.012
*Significant at the 0.05 level
t-statistic
ATO Sig
-1.204 0.231 2.456 0.016* 2.513 0.014* 1.207 0.230 -4.659 0.000* 2.449 0.016* 0.320 0.287 9.783 (0.000*)
Coefficient -0.082 2.485 -0.076 0.009 0.070 0.039
t-statistic
ROA Sig
-0.063 0.950 3.096 0.003* -1.697 0.093 0.401 0.690 0.152 0.880 0.782 0.436 0.138 0.097 3.332 (0.008*)
Coefficient -0.127 0.543 -0.007 0.005 -0.213 0.009
t-statistic
Sig
-0.966 0.336 6.754 0.000* -1.489 0.140 2.098 0.038* -4.624 0.000* 1.765 0.080 0.328 0.296 10.157 (0.000*)
Tabel 8 Analisis Regresi ROGIC dan Kinerja Keuangan Tahun t+1 Dependent Variables OPM Independent Variables Constant ROGIC LEV SIZE R Square Adj. R Square f-value (Sig)
Coefficient -0.174 0.003 -0.179 0.015
t-statistic
ATO Sig
-1.320 0.190 1.654 0.101 -4.569 0.000* 2.956 0.004* 0.243 0.222 11.341 (0.000*)
Coefficient 0.228 0.004 0.895 0.022
t-statistic
ROA Sig
0.168 0.867 0.232 0.817 2.221 0.029* 0.427 0.670 0.045 0.018 1.682 (0.175)
Coefficient
t-statistic
Sig
-0.073 0.002 -0.051 0.007
-0.471 0.869 -1.118 1.207 0.033 0.005 1.192 (0.316)
0.639 0.387 0.266 0.230
*Significant at the 0.05 level
SIMPULAN, KETERBATASAN DAN SARAN Penelitian ini dilakukan untuk meneliti pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan perusahaan yang terdaftar di bawah sub sector restaurant, hotel and tourism pada Bursa Efek Indonesia tahun 2007-2011. VAIC™ digunakan sebagai pengukuran terhadap intellectual capital yang dimiliki perusahaan dan pertumbuhannya diukur dengan Rate Of Growth of Intellectual Capital (ROGIC). Selain itu digunakan juga variabel Leverage dan Size sebagai variabel kontrol atau variabel lain yang juga memiliki pengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan. Adapun kinerja keuangan perusahaan diukur dengan menggunakan tiga rasio yaitu rasio Return On Assets (ROA), Operating Profit Margin (OPM), dan rasio Asset Turn Over (ATO) untuk mengukur profitabilitas perusahaan. Statistik deskriptif mengindikasikan 74.5% intellectual capital yang dimiliki perusahaan tidak direfleksikan dalam laporan keuangan. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya oleh Khanqah, Khosroshahi dan Ghanavati (2012) yang menyatakan besarnya jarak yang ada antara nilai pasar dengan nilai buku perusahaan disebabkan adanya nilai kasat mata seperti nilai intelektual. Berdasarkan hasil uji regresi yang dilakukan, intellectual capital mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan baik saat ini maupun kinerja keuangan perusahaan di masa yang akan datang. Simpulan ini diambil dengan sampel data dari 22 perusahaan di sub sektor Restaurant, Hotel and Tourism selama 5 tahun yaitu tahun 2007 – 2011. Sementara tingkat pertumbuhan intellectual capital (ROGIC) tidak mempengaruhi kinerja keuangan yang diukur dengan ROA, ATO, dan OPM di masa yang akan datang. Diantara komponen intellectual capital (VAIC™) yang mana adalah Value Added Capital Employed (VACA), Value Added Human Capital (VAHU) dan Structural Capital Value Added (STVA), VACA menjadi komponen yang paling dominan dibanding VAHU dan STVA dalam mempengaruhi kinerja keuangan. VACA tidak secara signifikan mempengaruhi kinerja keuangan saat ini yang diukur dengan OPM, namun pada kinerja keuangan saat ini lainnya yang juga digunakan yakni ATO dan ROA, VACA memiliki pengaruh yang positif dan signifikan bahkan menjadi satu-satunya komponen intellectual capital yang secara signifikan berpengaruh terhadap kedua rasio tersebut untuk kinerja keuangan saat ini. Artinya kemampuan perusahaan terkait pemanfaatan capital employed terhadap kinerja keuangan telah cukup baik dalam menggunakan aset secara efektif untuk meningkatkan penjualan (yang diwakilkan oleh rasio ATO) namun belum cukup efisien dalam mengendalikan biaya operasional (diwakilkan oleh rasio OPM), namun dalam VACA, ATO atau kemampuan perusahaan dalam efisiensi penggunaan aset untuk meningkatkan pendapatan memiliki pengaruh yang lebih kuat kepada ROA dibandingkan OPM atau kemampuan perusahaan dalam efisiensi biaya operasional, berdasarkan pada mekanisme perhitungan ROA oleh Dupont, perhitungan ROA adalah perkalian antara rasio OPM dan ATO. Pada kinerja keuangan di masa yang akan datang, VACA berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap semua kinerja keuangan yang diukur dalam penelitian ini yaitu ROA, ATO dan OPM. Hubungan VACA dan kinerja keuangan perusahaan yang selalu positif dalam penelitian ini memberikan implikasi bahwa semakin tinggi VACA maka akan meningkat pula kinerja keuangan perusahaan. Hal ini berarti perusahaan yang terdaftar di bawah sub sektor Restaurant, Hotel and Tourism di Indonesia masih lebih memfokuskan untuk menginvestasikan dana dan perhatian kepada aset berwujud perusahaan karena nilai VACA mencerminkan value added dari setiap capital employed atau modal yang ditanamkan perusahaan dalam bentuk aset berwujud. Keterbatasan penelitian ini adalah keterbatasan data yang tersedia membuat penelitian ini berfokus hanya pada satu sub sektor yaitu sub sektor Restaurant, Hotel and Tourism dengan jumlah perusahaan yang diteliti sebanyak 22 perusahaan. Padahal menurut Badan Pusat Statistik (2010, 2012), jumlah restoran dan rumah makan berskala menengah besar di Indonesia per 2010 terdapat 2.916 usaha, dan jumlah usaha akomodasi / hotel bintang per 2012 di Indonesia terdapat 1.623 usaha. Sementara jumlah
perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia mencapai lebih dari 400 perusahaan yang terbagi ke dalam 9 sektor yang terbagi lagi menjadi 56 sub sektor. Tidak semua unlisted dan listed companies di Indonesia digunakan dalam penelitian ini. Namun, kesimpulan dari penelitian ini dapat menunjukkan hasil yang lebih akurat bagi sub sektor yang diteliti. Berikutnya, terdapat pula kesulitan dalam menghitung jumlah yang tepat untuk beberapa data yang digunakan dalam penelitian ini karena tidak semua perusahaan menyediakan data dan informasi yang lengkap dan mendetail serta secara jelas terpisah dalam laporan keuangannya. Keterbatasan lainnya adalah fokus kepada intellectual capital di Indonesia masih berada dalam tahap berkembang. Selain itu, beberapa biaya yang juga memberikan nilai tambah secara intelektual kepada perusahaan tidak diikut sertakan dalam perhitungan. Sebagai contoh, biaya iklan. Iklan memberikan nilai tambah kepada perusahaan karena melalui iklan dapat memunculkan daya tarik masyarakat atau konsumen yang membuat konsumen menggunakan produk perusahaan dimana pengaruh ini juga tidak dapat diukur atau dipastikan nilainya. Keterbatasan lain yang perlu disampaikan adalah penelitian ini hanya dilakukan terhadap perusahaan di Indonesia. Hasil penelitian untuk topik sejenis dapat berbeda di negara lain. Saran yang diberikan dari hasil penelitian ini adalah perlunya standar pengungkapan akuntansi mengenai intellectual capital karena peraturan yang ada saat ini belum memiliki regulasi yang sempurna untuk pengungkapan intellectual capital dimana mengimplikasikan kurang dikenalnya intellectual capital di Indonesia. Maka dari itu, peningkatan peraturan akuntansi mengenai regulasi pengungkapan intellectual capital akan menjadi permulaan yang baik bagi pengenalan intellectual capital di Indonesia. Selain itu, institusi pendidikan di Indonesia harus juga ikut serta dalam memperkenalkan intellectual capital kepada pelajar karena belum banyak orang yang mengetahui mengenai intellectual capital. Penelitian mengenai intellectual capital di Indonesia terbilang belum cukup banyak. Adapun penelitian mengenai topik intellectual capital ini di Indonesia berkisar di sektor-sektor tertentu saja. Di Indonesia, sektor yang paling banyak dijadikan objek penelitian mengenai intellectual capitalnya adalah sektor perbankan. Saran lainnya, pengembangan dalam aset tak berwujud seperti intellectual capital oleh perusahaan dapat memberikan nilai lebih bagi perusahaan dengan menggunakan dana yang mungkin lebih sedikit dibandingkan harus menginvestasikan dana pada tangible asset. Dengan demikian akan tercipta lingkungan ekonomi yang ekonomis, efektif dan efisien. Saran bagi peneliti selanjutnya adalah untuk menambah jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian. Selain itu juga peneliti dapat menggunakan metode penelitian lain yang tidak digunakan dalam penelitian ini, sehingga hasil penelitian dapat memberikan kesimpulan metode terbaik dalam melakukan pengukuran terhadap intellectual capital.
REFERENSI Badan Pusat Statistik. (2012). Jumlah Akomodasi, Rata-rata Pekerja dan Jumlah Tamu per Hari Menurut Provinsi, Tahun 2012. Retrieved May 17, 2013, from Badan Pusat Statistik: http://www.bps.go.id/tab_ sub/view.php?kat=2&tabel=1&daftar=1&id_subyek=16¬ab=1 Badan Pusat Statistik. (2010). Statistik Restoran / Rumah Makan : Restaurant Statistics 2010. Retrieved May 17, 2013, from Badan Pusat Statistik: http://www.bps.go.id/hasil_publikasi/flip_2011/8204004/ index11.php?pub=Statistik%20Restoran/Rumah%20Makan%202010 Barbbie, E. (1990). Survey Research Method. New York: The Free Press. Barney, J. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management , 17 (1), 99-120. Bornemann, M., & Leitner, K. (2002). Measuring and reporting intellectual capital: the case of a research technology organization. Singapore Management Review , 24 (3), 7-19. Chan, K. H. (2009). Impact on intellectual capital on organizational performance: an empirical study of companies in the Hang Seng Index part 1. Journal of Intellectual Capital , 16 (1), 4-21. Deegan, C. (2004). Financial Accounting Theory. Sydney: McGraw-Hill Book Company. Edvinsson, L., & Malone, M. (1997). Intellectual capital: Realizing Your Company's True Value by Finding Its Hidden Brainpower. New York: HarperCollins. Gujarati, D. N. (1988). Basic Econometrics (2nd ed.). New York: McGraw-Hill, Inc.
Harrison, S., & Sullivan, P. (2000). Profitting form intellectual capital; Learning from leading companies. Journal of Intellectual Capital , 1 (1), 33-46. Jackson, E., & Schuler, R. (1995). Understanding Human Resource Management in the Context of Organizations and Their Environment. Annual Review Psychology 46 , 237-264. Khanqah, V. T., Khosroshahi, M. A., & Ghanavati, E. (2012). An Empirical Investigation of the Impact of Intellectual Capital on Firms' Market Value and Financial Performance: Evidence from Iranian Companies. Int. J. Manag. Bus. Res. , 2 (1), 1-12. Kok, A. (2007). Intellectual capital management as part of knowledge management initiatives at institutions of higher learning. The Electronic Journal of Knowledge Management , 5 (2), 181-192. Kuryanto, B., & Safruddin, M. (2008). Pengaruh Modal Intelektual terhadap Kinerja Perusahaan. Simposium Nasional Akuntansi XI. Pontianak. Penrose, E. (1959). The Theory of the Growth of the Firm. Great Britain: Basil Blackwell & Mott Ltd. Pulic, A. (1998). Measuring the performance of intellectual potential in knowledge economy. Croation-IC Centre. 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 , 4 (2), 215-226. Sawarjuwono, T., & Kadir, P. (2005). Intellectual capital: perlakuan, pengukuran, dan pelaporan (sebuah library research). Jurnal Akuntansi dan Keuangan , 5 (1), 35-57. Shamos, M. (1999). Intellectual capital glossary. Stewart, T., & Ruckdeschel, C. (1997). Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations. Nicholas Brealey Publishing. Sveiby, K. (2001). Method for measuring intangible assets. Tan, H., Plowman, D., & Hancock, P. (2007). Intellectual capital and financial returns. Journal of Intellectual Capital , 8 (1), 76-95. Ulum, I. (2008). Intellectual Capital Performance Sektor Perbankan di Indonesia. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 10 (2), 77-84. Ulum, I. (2009). Intellectual Capital: Konsep dan Kajian Empiris. Yogyakarta: Graha Ilmu. Wernerfelt, B. (1984). A Resource-Based View of the Firm. Strategic Management Journal , 5, 171-180. Yudianti, F. (2000). Pengungkapan Modal Intelektual Untuk Meningkatkan Kualitas Keterbukaan Pelaporan Keuangan. Jurnal Bisnis dan Akuntansi , 2 (2), 271-283.
RIWAYAT PENULIS Jesica Indah, S.E lahir di Jakarta pada 09 September 1991. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang ilmu Akuntansi dan Keuangan pada tahun 2013.
